استيعاب البيانات: التعريف والتحديات وأفضل الممارسات

تعتمد المؤسسات اليوم بشكل كبير على البيانات للتنبؤ بالاتجاهات والتنبؤ والتخطيط للمتطلبات المستقبلية وفهم المستهلكين واتخاذ القرارات التجارية. لإنجاز هذه المهام، من الضروري الوصول بسرعة إلى بيانات المؤسسة في مكان واحد. هذا هو المكان الذي يكون فيه استيعاب البيانات مفيدًا. ولكن ما هو؟

ما هو استيعاب البيانات؟

استيعاب البيانات هو عملية الحصول على البيانات واستيرادها من مصادر مختلفة ونقلها إلى قاعدة بيانات مستهدفة حيث يمكن تخزينها وتحليلها. اعتمادًا على احتياجات العمل والبنية التحتية، يمكن أن تتم حركة البيانات هذه على دفعات أو في الوقت الفعلي.

يمكن أن يكون نظام الوجهة قاعدة بيانات، مستودع البيانات, بحيرة البيانات, مارت البياناتوما إلى ذلك. ومن ناحية أخرى، يمكن أن تشمل مصادر البيانات جداول البيانات، واستخراج بيانات الويب أو إلغاء الويب، والتطبيقات الداخلية، وبيانات SaaS.

عادةً ما يتم تخزين بيانات المؤسسة في مصادر وتنسيقات متعددة. على سبيل المثال، قد تكون بيانات المبيعات موجودة في Salesforce، أو معلومات المنتج المخزنة في نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية، وما إلى ذلك. وبما أن هذه البيانات تنشأ من مواقع مختلفة، يحتاج المحللون إلى تنظيفها وتحويلها لتحليلها لاتخاذ القرار بسرعة. تعتبر أدوات استيعاب البيانات ذات فائدة كبيرة في مثل هذه السيناريوهات.

استيعاب البيانات مقابل تكامل البيانات: ما هو الفرق؟

ظاهريًا، يبدو كلا المفهومين متشابهين. ومع ذلك، فإن استيعاب البيانات وتكامل البيانات ليسا نفس الشيء. استيعاب البيانات هو جمع البيانات ونقلها إلى نظام مستهدف للاستخدام الفوري أو التخزين. ومن ناحية أخرى، يتضمن تكامل البيانات توحيد البيانات المنتشرة عبر الأنظمة والتطبيقات المختلفة في مستودع مركزي، مما يؤدي إلى إنشاء رؤية واحدة وشاملة لإعداد التقارير والتحليلات.

ما هو الفرق بين استيعاب البيانات و ETL/ELT؟

مرة أخرى، يتضمن استيعاب البيانات جمع البيانات الأولية ونقلها إلى النظام دون تحويلها. ويحدث ذلك في بداية مسار البيانات، مع التركيز على استيراد البيانات إلى منطقة التدريج. في المقابل، يستخدم ETL وELT تقنيات مختلفة لدمج البيانات - فهي تشمل استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، مع تسلسل الخطوات اعتمادًا على ما إذا كانت الطريقة المستخدمة هي ETL أو ELT. يمكن أن يتكون تحويل البيانات من تنقية البيانات وإثرائها وإعادة هيكلتها لإعدادها للتحليل أو التخزين.

ذات صلة: تعلم كيف يختلف استيعاب البيانات عن ETL.

أنواع استيعاب البيانات

يمكن أن يتم استيعاب البيانات بطرق مختلفة، مثل الوقت الفعلي، أو على دفعات، أو مزيج من الاثنين معًا (المعروف باسم بنية لامدا)، اعتمادًا على متطلبات العمل.

دعونا نلقي نظرة على طرق تنفيذ ذلك بمزيد من التفصيل.

• الابتلاع في الوقت الفعلي

يعد استيعاب البيانات في الوقت الفعلي، والمعروف أيضًا باسم البيانات المتدفقة، مفيدًا عندما تكون البيانات المجمعة حساسة للغاية للوقت. يتم استيعاب البيانات ومعالجتها وتخزينها بمجرد إنشائها لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي. الهدف هو إبقاء التأخير بين إنشاء البيانات ومعالجتها عند الحد الأدنى.

لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للشركات الاستفادة من منصات استيعاب البيانات المتدفقة التي تقوم بجمع البيانات ومعالجتها بشكل مستمر. على سبيل المثال، يجب الإشراف باستمرار على البيانات التي يتم الحصول عليها من شبكة الطاقة لتحديد المشكلات، مثل ارتفاع درجة الحرارة أو أعطال المعدات، وتمكين الصيانة الوقائية لضمان استمرار إمداد الطاقة.

• ابتلاع دفعة

يتضمن استيعاب الدُفعات جمع البيانات ونقلها على دفعات منفصلة. في كثير من الأحيان، تتم جدولة هذه الدُفعات للتشغيل تلقائيًا أو تشغيلها بناءً على حدث ما. يتضمن استيعاب الدُفعات أيضًا تقنيات مثل الاستيعاب المستند إلى الملفات، حيث يتم جمع البيانات من الملفات (على سبيل المثال، CSV وJSON وXML) وتخزينها في أنظمة الملفات أو الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات. إنها مناسبة لأحجام البيانات الكبيرة ويمكن معالجتها بكفاءة على فترات زمنية مجدولة.

• عمارة لامدا

تعمل بنية لامدا، التي قدمها ناثان مارز في عام 2011، على الموازنة بين مزايا كل من الدُفعة والعرض في الوقت الفعلي من خلال تشغيل الدُفعة وطبقات المعالجة في الوقت الفعلي بالتوازي.

تتكون الهندسة المعمارية من ثلاث طبقات رئيسية:

1. طبقة الدفعة: هذه الطبقة مسؤولة عن معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوضع الدفعي. ويستخدم عادةً أطر المعالجة الموزعة مثل Apache Hadoop وMapReduce للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. تحسب طبقة الدُفعات طرق عرض شاملة للبيانات مع مرور الوقت، والتي يتم تخزينها بعد ذلك في قاعدة بيانات تخدم طبقة الدُفعات.
2. طبقة السرعة: تتعامل طبقة السرعة مع معالجة البيانات في الوقت الفعلي. فهو يتعامل مع البيانات التي تحتاج إلى معالجتها وتحليلها على الفور، مما يوفر نتائج منخفضة الكمون. تُستخدم تقنيات مثل Apache Storm أو Apache Flink أو Apache Spark Streaming بشكل شائع في هذه الطبقة لمعالجة بيانات التدفق في الوقت الفعلي.
3. طبقة التقديم: تخدم طبقة التقديم الاستعلامات وتوفر الوصول إلى النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة كل من طبقتي الدُفعة والسرعة. فهو يدمج النتائج من كلتا الطبقتين ويوفر عرضًا موحدًا للبيانات للمستخدمين النهائيين أو التطبيقات النهائية.

• الخلطات الدقيقة
  يقع التجميع الدقيق بين معالجة الدفعات التقليدية ومعالجة البث في الوقت الفعلي. تتم معالجة البيانات المجمعة على دفعات صغيرة ذات حجم ثابت على فترات منتظمة، تتراوح عادة من المللي ثانية إلى الثواني.

هل يجب عليك إنشاء أداة ETL داخلية أم شراء واحدة؟

تعرف على المزيد

إطار استيعاب البيانات

إطار استيعاب البيانات هو ببساطة نظام أو منصة مصممة لتسهيل جمع واستيراد ومعالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة في بيئة تخزين أو معالجة مركزية.

تتضمن المكونات الرئيسية لإطار استيعاب البيانات ما يلي:

1. مصادر البيانات: يمكن أن تكون متنوعة وتشمل قواعد البيانات والملفات والتدفقات وواجهات برمجة التطبيقات وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك.
2. موصلات البيانات: تمكن هذه المحولات أو الموصلات إطار العمل من التفاعل مع أنواع مختلفة من مصادر البيانات.
3. نقل البيانات: قد يتضمن ذلك معالجة الدفعات، أو البث في الوقت الفعلي، أو مزيجًا من الاثنين معًا.
4. معالجة الأخطاء ومراقبتها: يجب أن يوفر إطار العمل آليات للتعامل مع الأخطاء أثناء عملية الاستيعاب وضمان سلامة البيانات.
5. قابلية التوسع والأداء: يجب أن يكون الإطار الجيد لاستيعاب البيانات قادرًا على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والقياس أفقيًا.
6. الأمن: يجب أن يتضمن الإطار ميزات للمصادقة والترخيص والتشفير والامتثال للوائح حماية البيانات.

فوائد استيعاب البيانات

يوفر استيعاب البيانات فوائد عديدة للمؤسسات. على سبيل المثال، على مستوى عالٍ، فإنه يمكّن الشركة من اتخاذ قرارات أفضل تعمل على تحسين الحملات التسويقية، وتطوير منتجات متفوقة، وتحسين خدمة العملاء. فيما يلي الفوائد الرئيسية لاستيعاب البيانات:

1. جمع البيانات بكفاءة: يتيح استيعاب البيانات جمع البيانات الأولية بكفاءة من مصادر متنوعة.
2. مركزية البيانات: أنه يسهل مركزية البيانات في مستودع أو نظام واحد، مما يسهل إدارته واستهلاكه.
3. رؤى في الوقت الفعلي: يسهل الاستيعاب في الوقت الفعلي الحصول على رؤى في الوقت المناسب ويجعل القرارات المستندة إلى البيانات أسرع.
4. التكامل مع أدوات التحليلات: يمكن دمج البيانات المستوعبة بسلاسة مع العديد من أدوات التحليل والتصور للتحليلات المتقدمة وإعداد التقارير وذكاء الأعمال.
5. كفاءة العملية: تعمل أتمتة عمليات استيعاب البيانات على تقليل الجهد اليدوي وتحسين الكفاءة التشغيلية، مما يؤدي إلى تحرير الموارد للقيام بمهام أكثر إستراتيجية.

حالات استخدام استيعاب البيانات

1. الرعاية الصحية: دمج بيانات المرضى لتحسين التشخيص

التحدي: تجمع مؤسسات الرعاية الصحية كميات هائلة من بيانات المرضى من السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، وأجهزة إنترنت الأشياء الطبية، ومطالبات التأمين. ومع ذلك، فإن دمج هذه البيانات من مصادر متعددة في الوقت الفعلي أمر صعب.

حل: تساعد أطر استيعاب البيانات على استيعاب البيانات المنظمة وغير المنظمة من السجلات الصحية الإلكترونية والأجهزة الصحية القابلة للارتداء وتقارير المختبرات في بحيرة بيانات مركزية. يتيح هذا لمقدمي الرعاية الصحية الوصول إلى سجل موحد للمريض، وتحسين التشخيص وخطط العلاج والتحليلات التنبؤية لنتائج المرضى.

2. التمويل: اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي

التحدي: يتعين على المؤسسات المالية معالجة كميات هائلة من البيانات المعاملاتية للكشف عن الاحتيال، مما يتطلب في كثير من الأحيان تحليلاً في الوقت الفعلي لمنع الأنشطة غير المصرح بها.

حل: تتيح حلول استيعاب البيانات المتدفقة للبنوك استيعاب بيانات المعاملات بشكل مستمر من مصادر متعددة. تعمل نماذج الكشف عن الاحتيال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على تحليل أنماط المعاملات في الوقت الفعلي، وتحديد الشذوذ لاتخاذ إجراءات فورية. وهذا يقلل من الاحتيال المالي ويعزز الأمان.

3. البيع بالتجزئة: تجارب مخصصة للعملاء باستخدام بحيرات البيانات

التحدي: يقوم تجار التجزئة بجمع البيانات من عمليات الشراء داخل المتجر ومواقع التجارة الإلكترونية والتطبيقات المحمولة وبرامج الولاء. ومع ذلك، فإن البيانات المنعزلة تجعل من الصعب تخصيص تجارب العملاء.

حل: تقوم منصات استيعاب البيانات بجمع ومعالجة البيانات من جميع المصادر في بحيرة بيانات موحدة للعملاء. يتيح هذا لتجار التجزئة تحليل سلوك التسوق وتخصيص الحملات التسويقية والتوصية بالمنتجات بناءً على المشتريات والتفضيلات السابقة.

4. التصنيع: بيانات مستشعرات إنترنت الأشياء للصيانة التنبؤية

التحدي: يعتمد المصنعون على الآلات التي تدعم إنترنت الأشياء لمراقبة كفاءة الإنتاج. ومع ذلك، فإن تناول البيانات بشكل غير متسق قد يؤدي إلى تأخير في اكتشاف أعطال الآلات.

حل: يجمع خط أنابيب استيعاب البيانات في الوقت الفعلي بيانات مستشعرات إنترنت الأشياء من الآلات، وتحليل شذوذ درجات الحرارة والاهتزاز والضغط. يتيح هذا الصيانة التنبؤية، والحد من وقت التوقف غير المخطط له وتحسين الكفاءة التشغيلية.

5. الوسائط والترفيه: توصيات المحتوى في الوقت الفعلي

التحدي: تحتاج منصات البث إلى تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته في الوقت الفعلي لاقتراح المحتوى ذي الصلة وتحسين المشاركة.

حل: تستخدم Netflix وSpotify أطر استيعاب البيانات لمعالجة تفاعلات المستخدم وسجل المشاهدة وردود الفعل بشكل مستمر. ومن خلال استيعاب هذه البيانات في محركات التوصيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، تعمل الشركتان على تحسين تجربة المستخدم من خلال اقتراحات المحتوى المخصصة.

6. الحكومة: إدارة حركة المرور في المدينة الذكية

التحدي: تحتاج حكومات المدن إلى إدارة بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي من مصادر متعددة، بما في ذلك أجهزة استشعار الطرق، وأجهزة تحديد المواقع العالمية، وكاميرات المراقبة، لتقليل الازدحام وتحسين التنقل الحضري.

حل: تعمل خطوط أنابيب استيعاب البيانات في الوقت الفعلي على معالجة تدفقات حركة المرور المباشرة، ودمج البيانات مع نماذج التنبؤ بحركة المرور المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك إجراء تعديلات ديناميكية لإشارات المرور، واقتراحات ذكية للمسارات، وتحسين كفاءة النقل العام.

التحديات المرتبطة باستيعاب البيانات

فيما يلي التحديات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على أداء مسار استيعاب البيانات:

• العمليات اليدوية

لقد زاد حجم البيانات وأصبحت شديدة التنوع. لم تعد الإجراءات القديمة لاستيعاب البيانات سريعة بما يكفي للاستمرار في التعامل مع حجم ونطاق مصادر البيانات المتنوعة. وكتابة الرموز لاستيعاب البيانات وإنشائها يدويًا تعيينات لـ استخراج,  تنظيف وتحميلها في عصر الأتمتة خطوة في الاتجاه الخاطئ.

ولذلك، هناك حاجة إلى أتمتة عملية استيعاب البيانات لتسريع العملية - ويعد استخدام أداة استيعاب البيانات المتقدمة إحدى الطرق للقيام بذلك.

• عامل التكلفة

يمكن أن يصبح استيعاب البيانات مكلفًا بسبب عدة عوامل. على سبيل المثال، قد تكون البنية التحتية التي تحتاجها لدعم مصادر البيانات الإضافية والأدوات الحاصلة على براءة اختراع مكلفة للغاية للمحافظة عليها على المدى الطويل.

وبالمثل، فإن الاحتفاظ بفريق من علماء البيانات وغيرهم من المتخصصين لدعم مسار استيعاب البيانات يعد أمرًا مكلفًا أيضًا.

• الخطر على أمن البيانات

يعد أمن البيانات أحد أهم التحديات عند استيعاب البيانات ونقلها. ترجع هذه الأهمية إلى أن البيانات غالبًا ما يتم تنظيمها على مراحل متعددة خلال عملية الاستيعاب، مما يجعل من الصعب تلبيتها متطلبات التوافق.

• عدم الموثوقية من البيانات السيئة

يمثل ضمان البيانات النظيفة والدقيقة طوال عملية الاستيعاب تحديًا كبيرًا، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي لديها مئات من مصادر البيانات. قد يؤدي تناول البيانات بشكل غير صحيح إلى تحليلات غير موثوقة واستنتاجات مضللة.

أفضل ممارسات استيعاب البيانات

يأتي استيعاب البيانات مع مجموعة التحديات الخاصة به. ومع ذلك، فإن دمج أفضل الممارسات في العملية الشاملة يساعد في التعامل معها. فيما يلي بعض أفضل ممارسات استيعاب البيانات التي يجب مراعاتها:

توقع الصعوبات والتخطيط وفقًا لذلك

تتمثل الخطوة الأولى لاستراتيجية استيعاب البيانات في تحديد التحديات المرتبطة بصعوبات حالة الاستخدام المحددة لديك والتخطيط لها وفقًا لذلك. على سبيل المثال، حدد أنظمة المصدر المتاحة لك وتأكد من أنك تعرف كيفية استخراج البيانات من هذه المصادر. وبدلاً من ذلك، يمكنك الحصول على خبرة خارجية أو استخدام رمز بدون رمز أداة استيعاب البيانات للمساعدة في هذه العملية.

أتمتة العملية

ومع تزايد حجم البيانات وتعقيدها، لم يعد بإمكانك الاعتماد على التقنيات اليدوية لتنظيم مثل هذا الكم الهائل من البيانات غير المنظمة. لذلك، فكر في أتمتة العملية بأكملها لتوفير الوقت وزيادة الإنتاجية وتقليل الجهود اليدوية.

على سبيل المثال، تريد استيعاب البيانات من ملف محدد مخزن في مجلد، وتنظيفه، ونقله إلى خادم SQL. يجب تكرار هذه العملية في كل مرة يتم فيها إسقاط ملف جديد في المجلد. يمكن أن يؤدي استخدام أداة استيعاب البيانات التي يمكنها أتمتة العملية باستخدام المشغلات المستندة إلى الأحداث إلى تحسين دورة العرض بأكملها.

علاوة على ذلك ، توفر الأتمتة مزايا إضافية تتمثل في الاتساق المعماري والإدارة الموحدة والسلامة وإدارة الأخطاء. كل هذا يساعد في النهاية في تقليل وقت معالجة البيانات.

التحقق من صحة البيانات وضمان الجودة

إعطاء الأولوية للتحقق من صحة البيانات وإجراءات ضمان الجودة للتأكد من أن البيانات المستوعبة دقيقة وكاملة ومتسقة. تنفيذ فحوصات التحقق من الصحة وتقنيات ملفات تعريف البيانات لتحديد الحالات الشاذة أو الأخطاء أو التناقضات في البيانات الواردة. من خلال التحقق من صحة البيانات عند نقطة الاستيعاب، يمكن للمؤسسات منع انتشار الأخطاء عبر مسار البيانات والحفاظ على سلامة أصول البيانات الخاصة بها.

قم بإدارة بياناتك واستيفاء متطلبات ذكاء الأعمال الخاصة بك

انظر كيف يتم ذلك

أدوات استيعاب البيانات

أدوات استيعاب البيانات تلعب دورًا أساسيًا في أتمتة وتسريع عملية جمع ومعالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة. تعمل هذه الأدوات على تبسيط سير عمل الاستيعاب من خلال توفير الموصلات أو المحولات لمصادر البيانات المختلفة، مما يلغي الحاجة إلى كود التكامل المخصص. فهي تسهل حركة البيانات بكفاءة من خلال المعالجة المجمعة، أو التدفق في الوقت الفعلي، أو كليهما، مع الاستفادة من المعالجة المتوازية وتقنيات الحوسبة الموزعة لتحسين سرعات النقل وتقليل زمن الوصول.

بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه الأدوات قابلية التوسع والأداء من خلال التوسع أفقيًا للتعامل مع أحمال البيانات المتزايدة، والحفاظ على الأداء المتسق والموثوقية حتى في ظل سيناريوهات الطلب العالي.

تعد إمكانات المراقبة والإدارة أيضًا جزءًا لا يتجزأ من أدوات استيعاب البيانات، مما يوفر رؤية واضحة لمسار الاستيعاب ويسمح للمؤسسات بتتبع حالة الوظيفة ومراقبة صحة النظام واستكشاف المشكلات وإصلاحها في الوقت الفعلي.

علاوة على ذلك، تعطي أدوات استيعاب البيانات الأولوية للأمان والامتثال، وتقدم ميزات مثل التشفير وضوابط الوصول والامتثال للوائح حماية البيانات لضمان بقاء البيانات آمنة طوال عملية الاستيعاب. تتضمن أدوات استيعاب البيانات الشائعة Asteraو Apache Kafka و Apache NiFi و Amazon Kinesis و Google Cloud Dataflow و Apache Flume و StreamSets.

استيعاب البيانات المدعمة بالذكاء الاصطناعي مع Astera منشئ خط أنابيب البيانات

أنت الآن تفهم معنى استيعاب البيانات وكيف تساعد أدوات استيعاب البيانات في تبسيط إدارة البيانات. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في اتخاذ القرارات التجارية وتحسين ذكاء الأعمال. إنها تقلل من تعقيد جمع البيانات من مصادر متعددة معًا وتسمح لك بالعمل مع أنواع البيانات والمخططات المختلفة.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى حل شامل لاستيعاب البيانات، Astera يعد Data Pipeline Builder خيارًا رائدًا. فهو يوفر منصة سحابية تعمل بالذكاء الاصطناعي ولا تتطلب أكوادًا مع ميزات متقدمة للاتصال ونقل البيانات وتحويلات البيانات المعدة مسبقًا.

تتيح الأداة للمستخدمين إدارة جميع مكونات تدفقات عمل ETL وELT وإعدادات البيانات في مكان واحد من أجل الراحة، وتدعم الأوامر البسيطة باللغة الإنجليزية، وتتعامل مع معالجة البيانات في الوقت الفعلي، والوقت شبه الفعلي، والدفعات.

هل أنت مستعد لتجربة فوائد الاستيعاب السلس للبيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل مباشر؟ سجل للحصول على مجانا محاكمة شنومك يوم اليوم!