شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات: كيفية اختيار استراتيجية البيانات المناسبة لمنظمتك

إن تنفيذ بنية بيانات حديثة ومتكاملة يمكن أن يساعدك في كسر صوامع البيانات، والتي تتسبب في خسارة صناع القرار في الشركات الكبرى 12 ساعة في الأسبوع. علاوة على ذلك، أكثر من 60٪ يتفق العديد من المنظمات على أن صوامع البيانات تمثل تحديًا تجاريًا كبيرًا.

الحل هو بنية بيانات تعمل على إزالة الحواجز، وهنا يأتي الجدل حول بنية البيانات الشبكية مقابل بنية البيانات النسيجية. وفي حين تعمل كلتا بنيتي البيانات على إزالة الحواجز، إلا أنهما تختلفان في نهجيهما (المزيد حول هذا لاحقًا). وفي حين أن كل من نهجي بنية البيانات الشبكية وبنية البيانات النسيجية لهما مؤيدون، فإن السؤال حول أيهما أفضل يتلخص في احتياجات مؤسستك الفريدة للبيانات.

في هذا المنشور، ستتعلم عن شبكة البيانات ونسيج البيانات، وأوجه التشابه والاختلاف بينهما، وإيجابيات وسلبيات تنفيذ أي من الاستراتيجيتين، وكيفية الاختيار بينهما.

ما هي شبكة البيانات؟

تم تقديم شبكة البيانات لأول مرة كمفهوم بواسطة زماك دهقاني في عام 2019. وهو نهج معماري للبيانات موجه نحو المجال لتحقيق اللامركزية في تحليلات البيانات. شبكة البيانات يضمن توفر تحليلات البيانات في الوقت المناسب لعدة فرق، مما يؤدي إلى التخلص من البيانات المعزولة في هذه العملية.

يبتعد النهج الموزع الحديث عن التطبيقات المتجانسة ويعيد توزيع ملكية البيانات على فرق ومستخدمين محددين للمجال. يساعد هذا فرقك على استرداد أصول البيانات وفهمها وإدارتها والاستفادة منها وتكديسها (الموزعة عبر المجالات كخدمات بيانات مجهرية)، مما يمكّنها من توجيه المبادرات والابتكارات القائمة على البيانات.

بعبارة أخرى، تتيح شبكة البيانات لفريقك التعامل مع البيانات كمنتج. لذا، بدلاً من تسهيل تشكيل صوامع البيانات، فإنك تعمل على تمكين فرقك المتخصصة في مجال معين من تولي المسؤولية ومشاركة بياناتها، وتحسين التعاون بين الوظائف المختلفة وتبادل الأفكار.

شبكة البيانات: ما الذي تحتاجه؟

المبادئ الأساسية التالية توجه نهج شبكة البيانات:

ملكية البيانات اللامركزية الموجهة للمجال

بدلاً من مستودع مركزي مثل بحيرة البيانات أو المستودع، ستقع ملكية البيانات على عاتق فرقك الوظيفية، مثل التسويق أو المبيعات. ونظرًا لأن الفرق مسؤولة عن دورة حياة أصول البيانات الخاصة بها، فإن نهج شبكة البيانات يعزز الخبرة والمساءلة الخاصة بالمجال.

التعامل مع بيانات النطاق باعتبارها منتجًا

يتيح نهج شبكة البيانات لفريقك التعامل مع البيانات باعتبارها منتجًا. ويتضمن هذا النهج تقديم منتجات بيانات عالية الجودة وسهلة الوصول إليها للمستخدمين الداخليين والخارجيين. ومن خلال تولي دور مالكي منتجات البيانات، تطبق الفرق المتخصصة في المجالات تفكير المنتج لإنشاء منتجات بيانات موثوقة وموثقة جيدًا وسهلة الاستخدام.

تصميم منصة البيانات ذاتية الخدمة

تتيح البنية الأساسية للبيانات ذاتية الخدمة في شبكة البيانات للمجالات اللامركزية الخاصة بك مشاركة منتجات البيانات واستخدامها بشكل مستقل. تعمل هذه الميزة على أتمتة الاتصالات وتبادل المعلومات حتى تتمكن فرقك من استخدام وتفسير وتحليل مجموعات البيانات الأخرى الخاصة بالمجالات مع الحد الأدنى من الخبرة الفنية.

حوكمة البيانات الموحدة

حتى مع ملكية البيانات اللامركزية، فإن نهج شبكة البيانات يؤكد على الحاجة إلى الفيدرالية بيانات الإدارة، مما يساعدك على تنفيذ المعايير والسياسات والبروتوكولات المشتركة عبر جميع مجالات البيانات اللامركزية لديك. تعد حوكمة البيانات المشتركة أمرًا بالغ الأهمية لضمان جودة البيانات والأمان والامتثال دون المساس بالمرونة التي توفرها فرقك من خلال نهج شبكة البيانات.

شبكة البيانات: حالات الاستخدام

• دعم العملاء: من خلال اعتماد التفكير في المنتج للبيانات، تضمن فرق المجال الخاصة بك أن تكون بياناتها مفهومة للفرق الأخرى، مما يوفر لفرق التسويق والدعم لديك معلومات شاملة عن رحلة العميل.
  على سبيل المثال، يمكن لفريق الدعم الخاص بك الاستفادة من الرؤى ذات الصلة من مجالات مختلفة لتقليل متوسط ​​وقت المعالجة. وبالمثل، يمكن للتسويق التأكد من أن حملاتهم تستهدف التركيبة السكانية الصحيحة من خلال تحليل بيانات المبيعات وتطوير الأعمال.
  
• تحليلات البيانات عالية الجودة: تتلقى أحمال عمل تحليلات البيانات الخاصة بك بيانات عالية الجودة من مجالات أعمال متعددة ذات صلة في بنية شبكة البيانات. يتيح هذا لوحات معلومات BI المخصصة لعرض الأداء التشغيلي ورؤى التسويق ونتائج إدارة المشروعات وما إلى ذلك.
• استخدام بيانات الطرف الثالث: تُعد شبكة البيانات مفيدة في حالات الاستخدام التي تتطلب دمج مجموعات بيانات خارجية. يمكنك إدارة بيانات الجهات الخارجية أو العامة كنطاق خاص بها في الشبكة، مما يضمن الاتساق مع مجموعات البيانات الخاصة بالنطاق الداخلي لديك.

ما هو Data Fabric؟

على عكس بنية شبكة البيانات، نسيج البيانات النهج مركزي. فهو يقدم إطار عمل متكامل وموحد لإدارة البيانات. يمكن لمؤسستك الوصول إلى البيانات وإدارتها واستخدامها بفعالية باستخدام بنية البيانات.

تعني الطبيعة المركزية لنهج نسيج البيانات أنه يمكنك الوصول إلى بياناتك والعمل بها، سواء كانت مخزنة محليًا أو في بيئات هجينة أو في السحابة. يمكنك تحقيق ذلك من خلال تنفيذ طبقة وصول متكاملة وسلسة في جميع أنحاء شبكة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بك.

إحدى الخصائص المميزة لمنهج نسيج البيانات هي اعتماده على البيانات الوصفية لفهم سلسلة البيانات وبنيتها وقيمتها لفرق المجال لديك.

نسيج البيانات: ما الذي يحتاجه؟

تعتبر التقنيات التالية ضرورية لتنفيذ بنية نسيج البيانات:

• طبقة البيانات الموحدة: تضمن طبقة البيانات نقل البيانات بشكل آمن وسلس وتجعلها متاحة في جميع أنحاء مؤسستك. تساعدك الطبقة الموحدة على ضمان جودة البيانات والحوكمة مع تمكين الوصول إليها وإدارتها بسهولة.

• الأتمتة والتكامل القائم على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تساعد الخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي (ML) في أتمتة المهام مثل اكتشاف البيانات واسترجاعها والتعرف على البنية وتحليل البيانات.
  يساعد أتمتة المهام على تسهيل أنشطة تكامل البيانات، مما يساعد مؤسستك على إدارة كميات كبيرة من البيانات المعقدة من مصادر مختلفة.

• مؤسسة البيانات الوصفية الذكية: تساعد الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي (ML) في أتمتة المهام مثل اكتشاف البيانات واسترجاعها والتعرف على البنية وتحليل البيانات. تعمل أتمتة المهام على تسهيل أنشطة تكامل البيانات، مما يساعد مؤسستك على إدارة كميات كبيرة من البيانات المعقدة من مصادر مختلفة. 
• واجهة أمامية تعتمد على API: تعمل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) بمثابة العمود الفقري التكنولوجي لبنية البيانات. فهي تساعد مستخدمي الواجهة الأمامية على الوصول إلى البيانات والرؤى لاتخاذ قرارات سريعة ومستندة إلى البيانات.

نسيج البيانات: حالات الاستخدام

يُعد نسيج البيانات نهجًا شائعًا لأنه يحل العديد من المشكلات في إدارة وتحليل البيانات المنتشرة عبر مواقع وأنظمة متعددة. من خلال تقديم بيئة بيانات موحدة ومتكاملة، فإنه يعمل على تبسيط إدارة الوصول إلى البيانات وتحسين جودة البيانات وتقديم رؤى تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي.

• عرض شامل للبيانات: لنفترض أن مؤسستك موزعة على عدة فئات وتتعامل مع البيانات من مصادر مختلفة. توفر بنية البيانات عرضًا موحدًا للبيانات، مما يسمح لفرقك بالوصول إلى رؤى ذات صلة مع توفير فهم شامل للأعمال.
• تقليل حمل OLTP: تُستخدم قواعد بيانات OLTP (معالجة المعاملات عبر الإنترنت) في قطاعات مثل البيع بالتجزئة والتمويل. يمكن أن تساعد بنية البيانات في تقليل الحمل على قواعد بيانات OLTP الخاصة بك عن طريق نقل الاستعلامات التحليلية إلى بنية البيانات.
• رؤى في الوقت الفعلي: إن تنفيذ نسيج البيانات يمكن أن يزود مؤسستك برؤى في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات عبر وظائف مؤسستك.

شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات: الاعتبارات الرئيسية

فيما يلي بعض الاعتبارات التي يجب مراعاتها عند اختيار الهندسة المعمارية التي تريد تنفيذها لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بمؤسستك:

	شبكة البيانات	نسيج البيانات
مقياس وتعقيد	مثالي لمجموعات البيانات المعقدة وواسعة النطاق حيث تعمل فرق متعددة بشكل مستقل ولكنها تتشارك الأفكار.	مثالي للمؤسسات التي تسعى إلى الحصول على منصة بيانات موحدة ومركزية، بغض النظر عن الحجم والتعقيد.
الهيكل التنظيمي	تتمتع الفرق بملكية البيانات وإدارتها. وهي مناسبة للمؤسسات التي تتمتع بالاستقلالية والتعاون بين مختلف الوظائف.	المنظمات التي لديها بنية مركزية لإدارة تكنولوجيا المعلومات والبيانات ومصادر البيانات والتخزين الهجينة.
إدارة البيانات والأمن	تعتمد حوكمة البيانات وأمنها على ملكية البيانات والمساءلة لدى فرق المجال. إن فرض السياسات عبر أقسام متعددة أمر صعب.	تتم إدارة البيانات والأمان بشكل مركزي. كما أن فرض السياسات عبر المؤسسة أمر سهل.
وقت التنفيذ	يتطلب ملكية البيانات والتفكير في المنتج والبنية الأساسية لكل فريق. وقد يستغرق تنفيذه وقتًا أطول.	بفضل الموارد الهندسية للبيانات السليمة من الناحية الفنية والمركزية، يمكن تنفيذ ذلك في فترة زمنية أقصر.

إيجابيات وسلبيات تنفيذ كل استراتيجية بيانات

ورغم أن كلا النهجين يوفران فوائد محتملة، إلا أنهما ينطويان أيضًا على بعض الجوانب السلبية، وخاصة عند تنفيذهما بشكل منفصل. دعونا نلقي نظرة على إيجابيات وسلبيات تنفيذ كل استراتيجية:

إيجابيات وسلبيات تنفيذ شبكة البيانات

الايجابيات

تتيح لك الطبيعة اللامركزية لشبكة البيانات:

• قم بتوسيع نطاق جهود إدارة البيانات في مؤسستك بشكل فعال،
• توزيع مسؤولية البيانات وملكيتها عبر فرق المجال،
• إزالة أي عنق زجاجة ونقطة فشل واحدة (SPOF)،
• وتحسين المرونة والاستجابة للتغيرات في المتطلبات الداخلية والخارجية.

سلبيات

وعلى العكس من ذلك، يمكن أن يؤدي تنفيذ شبكة البيانات أيضًا إلى:

• التحديات في التعاون والتنسيق،
• زيادة التعقيد في كومة البيانات،
• عدم الاتساق في ممارسات البيانات عبر فرق المجال،
• والإعتماد المفرط على توحيد البيانات.

إيجابيات وسلبيات تنفيذ Data Fabric

الايجابيات

يقوم Data Fabric بمركزة جهود إدارة البيانات الخاصة بك، مما قد يساعدك في:

• تبسيط عمليات البيانات عبر المؤسسة،
• تبسيط تكامل البيانات والوصول إليها ومعالجتها وتخزينها،
• تمكين التنفيذ المتسق لسياسات حوكمة البيانات والجودة والأمان،
• جعل أحمال العمل التحليلية وإعداد التقارير أكثر كفاءة،
• وتحسين استخدام الموارد من خلال تقليل معالجة البيانات وتخزينها بشكل متكرر.

سلبيات

من ناحية أخرى، يمكن أن تؤدي مركزية نسيج البيانات إلى:

• تشكيل الاختناقات مع أحجام البيانات الكبيرة،
• الاستجابة البطيئة للتغييرات الخاصة بالمجال،
• الاعتماد على فريق مركزي، مما يعوق اتخاذ القرار السريع،
• تحديات التوسع للشركات الكبيرة ذات متطلبات البيانات العالية،
• القيود المفروضة على الابتكار والتجريب بسبب انخفاض استقلالية الفريق،
• وتعقيد في التعامل مع التقنيات المتنوعة ومصادر البيانات.

شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات: كيف تختار استراتيجية البيانات المناسبة لمنظمتك؟

لاختيار بنية البيانات المناسبة لمنظمتك، يجب عليك:

1. تقييم احتياجاتك من البيانات. يتضمن ذلك استراتيجية البيانات الخاصة بك، واحتياجات الوصول إلى البيانات وإدارتها، والبنية الأساسية الحالية.
2. خذ في الاعتبار العوامل الاجتماعية والتقنية. وتشمل هذه العناصر هيكل فريق مجال مؤسستك وثقافتها وقدراتها الفنية.
3. إجراء تقييم نضج البيانات. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد نقاط الضعف والقوة في نظام البيانات الخاص بك.
4. مقارنة بين المعماريات المختلفة. في هذه المرحلة، سيكون الاختيار بين خيارين أو ثلاثة، مثل شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات أو خزنة البيانات مقابل شبكة البيانات.

من الضروري إجراء تقييم مناسب على طول هذه الخطوات قبل اتخاذ القرار النهائي.

ما يزال، شبكة البيانات قد يكون خيارًا جيدًا إذا كنت تريد:

• لامركزية منصة البيانات الخاصة بك،
• قم بتمكين فرق المجال لديك من ملكية البيانات وإدارتها،
• تحسين التعاون بين الوظائف المختلفة ومشاركة البيانات،
• زيادة الاستجابة للتحديات الخاصة بالمجال،
• أو الامتثال لبروتوكولات حوكمة البيانات والجودة الصارمة.

نسيج البيانات قد يكون خيارًا جيدًا إذا كنت تريد:

• إزالة صوامع البيانات والحصول على عرض موحد للبيانات،
• إدارة بيئات البيانات السحابية المتعددة أو الهجينة،
• استخدام قدرات تكامل البيانات القوية الموجودة،
• Or تحديث مستودع البيانات القديم.

كلمة أخيرة

إن شبكة البيانات ونسيج البيانات هما نهجان يقدمان فوائد فريدة إذا كنت تتطلع إلى تحسين إدارة البيانات وتحليلاتها في مؤسستك. ومع ذلك، يختلفان في مبادئهما الأساسية (المركزية مقابل اللامركزية). ونظرًا لأن المزايا المحتملة تختلف أيضًا، فإن الاختيار يعتمد على النظام البيئي للبيانات في مؤسستك.

ومع ذلك، لا يتلخص الحل بالضرورة في مناقشة شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات. بل يمكن أن يكون نهجًا مختلطًا لاحتياجات بنية البيانات الخاصة بمؤسستك. والهدف ليس فقط تلبية متطلبات البيانات الفورية وتنفيذ نظام لمساعدة مؤسستك على التنقل في مشهد البيانات الديناميكي. وهنا يأتي دور Astera يأتي فيها

Astera يمكن أن يساعدك في تحديد وتنفيذ بنية البيانات المناسبة لمنظمتك. Asteraتتيح لك مجموعة البيانات التلقائية الخالية من التعليمات البرمجية من 'System' إنشاء وتنفيذ وإدارة وتوسيع نطاق نظام البيانات الخاص بك بكفاءة.

اطلب عرضًا شخصيًا لتعلم كيف Astera يمكن أن تساعدك في تلبية احتياجات بنية البيانات الخاصة بمؤسستك.