تخيل تحقيق الرؤية الشاملة للأنظمة المختلفة العاملة في جميع أنحاء مؤسستك، حيث يمكنك الحصول على أحدث الأرقام المتعلقة بفرص التسويق من شركة تابعة خارجية دون المرور عبر العديد من المديرين والمنصات. من خلال مزامنة البيانات المناسبة والأدوات والاستراتيجيات ذات الصلة، يمكنك إنشاء بيئة BI تسمح لك بالقيام بذلك.

ولكن قبل أن نتعمق في الموضوع ، دعنا نلقي نظرة فاحصة على ماهية مزامنة البيانات.

ما هي مزامنة البيانات؟

ببساطة، مزامنة البيانات هي عملية التأكد من اتساق البيانات عبر مواقع أو أنظمة متعددة. من الناحية العملية، تعني مزامنة البيانات نشر أي تغييرات تجريها على البيانات في مكان واحد تلقائيًا على جميع الأنظمة في مواقع محددة أخرى، بغض النظر عن نماذج التخزين أو بنياتها.

تعريف مزامنة البيانات

سيكون التعريف الأكثر رسمية لمزامنة البيانات هو:

مزامنة البيانات هي عملية التأكد من أن البيانات عبر أنظمة المصدر والهدف أو قواعد البيانات أو الأجهزة متسقة ودقيقة وحديثة.

تخيل أن لديك نفس المعلومات مخزنة في أماكن مختلفة، مثل هاتفك والكمبيوتر المحمول وخادم سحابي. مزامنة البيانات هي ما يحافظ على تطابق هذه النسخ من البيانات، بحيث عندما تجري تغييرًا في مكان ما، ينعكس ذلك تلقائيًا في كل مكان آخر. الأمر أشبه بتحديث جميع إصدارات المستند لتكون متطابقة، بحيث يكون لديك دائمًا أحدث المعلومات وأكثرها دقة، بغض النظر عن المكان الذي تصل إليه.

الهدف من مزامنة البيانات هو أن يعكس كل نظام نفس المعلومات في أي وقت. عند الحديث عن بناء بنية BI حديثة حقًا، فإن هذا النوع من التناغم على مستوى المؤسسة أمر بالغ الأهمية. بالطبع، هناك بعض العناصر الأساسية التي تحتاج إلى وضعها في مكانها قبل أن تتمكن من تحقيق هذا الهدف.

مزامنة البيانات: محفز استراتيجي للكفاءة التشغيلية

تحميل ورقة بيضاء

ما هو المطلوب لمزامنة البيانات بنجاح؟

أولاً، هناك حاجة إلى خطوط أنابيب قوية لاستيعاب البيانات لالتقاط البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي لأن الشركات تستخرج المعلومات من العديد من الأماكن المختلفة مثل أنظمة المبيعات ومنصات خدمة العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي. وهذا يضمن تسجيل كل تحديث ونقله على الفور وأن لوحات معلومات الاستخبارات التجارية تعرض دائمًا أحدث صورة.

ثانيًا، لكي تكون البيانات مفيدة حقًا، يجب مزامنتها بطريقة يفهمها الجميع في مؤسستك بنفس الطريقة. يمكن استخدام تعريفات البيانات الموحدة للحفاظ على رؤية متسقة للبيانات عبر المؤسسة. هذه التعريفات أشبه بقاموس مشترك لبيانات عملك، مما يضمن أن المصطلحات المهمة للأعمال تعني نفس الشيء عبر جميع الأقسام والأنظمة. واستكمالاً لهذا، إدارة البيانات الوصفية ينشئ كتالوجًا تفصيليًا لبياناتك - في الأساس، بيانات حول البيانات. يتضمن هذا معلومات حول مصدر البيانات، وما تعنيه، وكيفية استخدامها، وجودتها.

ثالثا، تنفيذ المتقدمة استراتيجيات حل الصراعات—وغالبًا ما تستفيد من التعلم الآلي—تساعد في التوفيق بين التناقضات عندما تحاول أنظمة متعددة تحديث ومزامنة نفس المعلومات في وقت واحد. في بيئات العمل المعقدة، غالبًا ما يتم تحديث البيانات من أماكن متعددة في وقت واحد، مما قد يؤدي إلى تضارب المعلومات.

أخيرًا، لكي تعمل جميع أجزاء نظام الاستخبارات التجارية معًا بسلاسة، يجب أن تكون قادرة على التواصل مع بعضها البعض. يمكنك تحقيق التكامل السلس عبر منصات البيانات الحديثة التي توفر الاتصال بمصادر ووجهات مختلفة. البيانات و تكامل واجهة برمجة التطبيقات يضمن أن جميع الأنظمة تتواصل بشكل فعال، مما يدعم بيئة BI موحدة ودقيقة.

مزامنة البيانات في المؤسسات الحديثة

تُعد مزامنة البيانات مهمة بشكل خاص في البيئات التي تعتمد على التحليلات في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن حتى للتناقضات البسيطة أن تؤدي إلى أخطاء أو تأخير في الحصول على النتائج.

لقد تطورت أساليب مزامنة البيانات الحديثة إلى ما هو أبعد من مجرد تكرار البيانات. على سبيل المثال، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي الآن لتعزيز حل النزاعات. عندما تحاول مصادر متعددة تحديث نفس قطعة البيانات في وقت واحد، تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد التغيير الذي يجب إعطاؤه الأولوية. وفي الوقت نفسه، يتم استخدام تقنية blockchain للتحقق من صحة البيانات. تكامل البيانات وتأكد من أن كل تعديل شفاف وغير قابل للتلاعب.

الابتكار الرئيسي الآخر هو استخدام البث تغيير التقاط البيانات (CDC) لمراقبة وتسجيل تغييرات البيانات بشكل مستمر، مما يسمح بالتحديثات الفورية عبر الأنظمة. يعد هذا التحديث في الوقت الفعلي أمرًا حيويًا لبيئات الحوسبة الموزعة حيث يتم نشر البيانات عبر خوادم ومنصات مختلفة. لقد أدخلت التطورات في الحوسبة الحافة والتعلم الفيدرالي أطر عمل لامركزية تقلل من زمن الوصول حيث تتم معالجة البيانات بالقرب من المصدر مع الاستمرار في فرض معايير أمان البيانات والامتثال.

مع تزايد عمل المؤسسات في بيئات هجينة ومتعددة السحابة، فإن مزامنة البيانات تمتد الآن إلى ما هو أبعد من الطرق التقليدية خطوط أنابيب ETL. فهو يشتمل على هياكل معمارية تعتمد على الذكاء الاصطناعي و API أولا التكاملات لضمان التحديثات السلسة ثنائية الاتجاه عبر الأنظمة البيئية المختلفة.

كيف تعمل مزامنة البيانات

دعنا نستمر في مثال تقرير العملاء المحتملين للتسويق المذكور أعلاه لفهم كيفية عمل مزامنة البيانات. عادةً، سيكون هناك شكل من أشكال التقاط بيانات التغيير (CDC) بين الشركة الفرعية قاعدة بيانات (ربما منصة مخصصة مثل HubSpot) وأنظمتك المستهدفة.

عند إجراء التحديثات في المصدر، أي عندما يضيف فريق التسويق الخاص بك عميلاً محتملاً جديدًا، أو يقوم بتحديث معلومات الاتصال، أو يغير حالة العميل المحتمل في HubSpot، فإن كائن CDC سيقرأ هذه التغييرات ويطابق مجموعة البيانات الحالية مع البيانات المدخلة سابقًا والمخزنة على قواعد البيانات والتطبيقات المرتبطة. هذه المقارنة بالغة الأهمية لسببين.

أولاً، يقوم تلقائيًا بتصفية أي سجلات مكررة. ربما تم إدخال عميل محتمل في HubSpot وأيضًا يدويًا في نظام آخر. يتعرف CDC على التكرار ويتجنب إنشاء إدخالين لنفس العميل المحتمل. ثانيًا، يحدد أيضًا أي تناقضات بين مجموعات البيانات في HubSpot وأنظمتك الأخرى - ربما تم تحديث رقم هاتف العميل المحتمل في HubSpot ولكن لم يتم تحديثه بعد في نظام المبيعات الخاص بك. ثم يتم تطبيق هذه التحديثات والتعديلات على السجلات المتاحة في الوجهة.

وبالمثل ، افترض أن لديك مزامنة بيانات ثنائية الاتجاه سارية المفعول. في هذه الحالة ، ستتم معالجة أي تغييرات يتم إجراؤها على بيانات التسويق في الوجهة من خلال الآلة الحاسبة التفاضلية والتوفيق بينها وبين ما هو متاح في نظام المصدر الخاص بك.

باختصار، إليك ما تبدو عليه عملية مزامنة البيانات:

كشف التغيير

يراقب النظام دائمًا قاعدة بيانات المصدر أو التطبيق الخاص بك بحثًا عن التغييرات. يمكنه استخدام مشغلات قاعدة البيانات أو قراءة السجلات أو التحقق من الطوابع الزمنية.

تغيير الالتقاط

عندما يحدث تغيير (تسجيل جديد، تحديث، حذف)، يقوم نظام CDC بجمع التفاصيل. وهذا يشمل ما تغير، ومتى، والقيمة الجديدة.

تغيير المرحلة/الصف

غالبًا ما يتم وضع التغييرات التي تم التقاطها في مكان مؤقت، يُسمى منطقة التجهيز أو قائمة الانتظار. وهذا يشبه المخزن المؤقت، حيث يضمن معالجة التغييرات بشكل صحيح وبالترتيب، حتى إذا كانت أنظمة الوجهة بطيئة أو غير متصلة بالإنترنت مؤقتًا.

تحويل البيانات (اختياري)

في بعض الأحيان، يختلف تنسيق البيانات في المصدر عما تحتاجه في الوجهة. قد تتضمن المزامنة خطوة لتحويل البيانات أو تحويلها أو تعيينها لتناسب احتياجات نظام الوجهة.

تغيير التطبيق

أخيرًا، يتم تطبيق التغييرات التي تم التقاطها وأي تغييرات تم تحويلها على أنظمة الوجهة الخاصة بك. وهذا يعني تحديث السجلات أو إدراجها أو حذفها في قاعدة بيانات الوجهة لتتوافق مع المصدر.

حل النزاعات (إذا لزم الأمر)

كما تحدثنا، مع المزامنة ثنائية الاتجاه أو المصادر المتعددة، قد تحدث تعارضات إذا تم تغيير البيانات في أماكن مختلفة في نفس الوقت. تتضمن عملية المزامنة قواعد لتحديد التغيير الفائز وكيفية إصلاح أي اختلافات، مما يحافظ على دقة بياناتك.

هل تبحث عن منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمزامنة البيانات؟ Astera محاولة.

لا يتعين أن تكون عملية مزامنة البيانات معقدة. Astera يستفيد من الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ويقدم منصة خالية من التعليمات البرمجية بنسبة 100% والتي تمكنك من تنفيذ استراتيجيات مزامنة البيانات الخاصة بك دون الاعتماد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات.

ابدأ تجربتك المجانية لمدة 14 يومًا

استراتيجيات مزامنة البيانات

يمكنك مزامنة بياناتك بعدة طرق، على الرغم من أن المزامنة أحادية الاتجاه هي الاستراتيجية الأكثر استخدامًا على نطاق واسع في مختلف الصناعات. فيما يلي استراتيجيات مزامنة البيانات المختلفة التي تستخدمها المؤسسات:

المزامنة الكاملة (التحديث الكامل)

يُطلق على المزامنة الكاملة أيضًا التحديث الكامل، وهي عملية استبدال البيانات بالكامل في نظام الوجهة بنسخة جديدة من نظام المصدر. إنها أسهل طريقة مزامنة يمكن إعدادها وفهمها. في الأساس، تتضمن العملية مسح البيانات القديمة في الوجهة وتحميل مجموعة البيانات بالكامل من المصدر. تُستخدم المزامنة الكاملة عادةً عندما:

• حجم البيانات صغير نسبيًا: إذا كنت تتعامل مع كمية محدودة من البيانات، فإن التكلفة الإجمالية لنقل مجموعة البيانات بالكامل ستكون غير مهمة.
• سلامة البيانات أمر بالغ الأهمية: ويضمن التناسق الكامل بين المصدر والوجهة، حيث تبدأ دائمًا بنسخة جديدة وموثوقة.
• تحميل البيانات الأولية: يتم استخدامه غالبًا للمزامنة الأولى لملء نظام الوجهة بالبيانات.
• هناك حاجة إلى تحديثات غير متكررة: إذا كانت بياناتك تتغير بشكل غير متكرر، فمن المرجح أن يكون التحديث الكامل كافياً.

مع ذلك، فإن المزامنة الكاملة غير فعّالة في الحالات التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة، حيث إن نقلها في وقت قصير سيتطلب موارد مكثفة ويستغرق وقتًا طويلاً. واعتمادًا على حجم البيانات، فمن المرجح أيضًا أن ينتهي بك الأمر إلى استهلاك نطاق ترددي كبير إذا كانت عمليات المزامنة متكررة.

المزامنة التزايدية (مزامنة دلتا)

تنقل المزامنة التدريجية فقط التغييرات التي تم إجراؤها منذ المزامنة الأخيرة. وعادةً ما تكون هذه التغييرات زيادات أو دلتا، وبالتالي يُشار إليها أيضًا باسم مزامنة دلتا. تعتمد المزامنة التدريجية على CDC لتحديد التغييرات في مجموعات البيانات وتتبعها، وتُستخدم عندما:

• حجم البيانات كبير: تُعد المزامنة التدريجية أكثر كفاءة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة نظرًا لأنك تنقل جزءًا بسيطًا فقط من البيانات.
• هناك حاجة إلى تحديثات في الوقت الفعلي تقريبًا: يمكن مزامنة التغييرات بشكل أكثر تكرارًا، مما يوفر عرضًا أكثر تحديثًا للبيانات في أنظمة الوجهة.
• النطاق الترددي هو مصدر قلق: يقلل بشكل كبير من استخدام النطاق الترددي للشبكة مقارنة بالمزامنة الكاملة.
• يعد التكامل المستمر للبيانات شرطًا أساسيًا: تُعد المزامنة التدريجية حلاً مناسبًا للسيناريوهات التي تحتاج فيها إلى تدفق مستمر من تحديثات البيانات.

بالمقارنة بالمزامنة الكاملة، فإن المزامنة التدريجية عادة ما تكون أكثر تعقيدًا في التنفيذ. كما تتطلب أيضًا تكاليف إضافية لتتبع التغييرات والتقاطها عند المصدر، وإذا فشلت آلية التغيير، فهناك خطر فقدان التحديثات وفقدان اتساق البيانات.

المزامنة في اتجاه واحد

كما يوحي الاسم، في المزامنة أحادية الاتجاه، تتدفق البيانات في اتجاه واحد فقط، من مصدر معين (الرئيسي) إلى وجهة واحدة أو أكثر (التابعة). وهذا يعني أن التغييرات تُجرى فقط في المصدر وتنتشر إلى أنظمة الوجهة. تُستخدم المزامنة أحادية الاتجاه عندما:

• تحتاج إلى سلطة بيانات مركزية: لديك مصدر واحد موثوق للبيانات، وتريد توزيع هذه البيانات أو تكرارها على أنظمة أخرى، مثل مستودعات البيانات، قراءة النسخ المتماثلة، أو أنظمة النسخ الاحتياطي لأغراض إعداد التقارير، أو الوصول للقراءة فقط، أو النسخ الاحتياطي.
• يتم استخدام أنظمة إعداد التقارير والتحليلات: ملء مخازن البيانات أو مستودعات البيانات لأغراض الاستخبارات التجارية وإعداد التقارير من الأنظمة التشغيلية.
• النسخ الاحتياطي واستعادة البيانات بعد الكوارث أمران في غاية الأهمية: إنشاء نسخ احتياطية لقاعدة البيانات الأساسية في موقع ثانوي.

قد تكون مزامنة البيانات أحادية الاتجاه مقيدة عندما يتعلق الأمر بالتعاون، حيث يتم إجراء التغييرات فقط في أنظمة المصدر. واعتمادًا على وتيرة المزامنة، قد لا تتوفر لدى الوجهات أحدث البيانات المطلقة في كل لحظة. وأخيرًا، لا تعد المزامنة أحادية الاتجاه الاستراتيجية المناسبة عندما تحتاج أنظمة متعددة إلى تعديل نفس مجموعة البيانات.

تزامن ثنائي الاتجاه

بالمقارنة مع المزامنة أحادية الاتجاه، تسمح المزامنة ثنائية الاتجاه بتدفق التغييرات في كلا الاتجاهين وبين أنظمة متعددة. تتطلب المزامنة ثنائية الاتجاه عادةً حلًا متطورًا للتعارضات، وخاصةً في السيناريوهات التي يتم فيها تعديل نفس مجموعات البيانات في كلا النظامين في وقت واحد. يتم استخدامها عندما:

• يجب أن تكون الأنظمة المتعددة ذات سلطة متساوية: إذا كان من الممكن إنشاء البيانات أو تعديلها في أنظمة متعددة وتحتاج جميع الأنظمة إلى عكس الحالة الأحدث، يصبح المزامنة ثنائية الاتجاه ضرورية.
• العمل في بيئات تعاونية: يتم استخدامه في السيناريوهات التي يحتاج فيها مستخدمون أو فرق متعددة إلى العمل بنفس البيانات من أنظمة مختلفة ويحتاجون إلى رؤية تغييرات بعضهم البعض.
• يتم استخدام الأنظمة الموزعة: للحفاظ على اتساق البيانات عبر الأنظمة الموزعة جغرافيًا.

إن استراتيجية المزامنة ثنائية الاتجاه معقدة بشكل كبير في التنفيذ، خاصة وأن حل النزاعات ضروري، وهو أمر صعب التصميم والتنفيذ. إذا لم يتم تنفيذ حل النزاعات بشكل صحيح، فهناك خطر كبير في وجود أخطاء في مجموعات البيانات.

دمج المزامنة

تعد عملية دمج المزامنة شكلاً متقدمًا من أشكال المزامنة ثنائية الاتجاه، حيث لا تقوم فقط بمزامنة البيانات في كلا الاتجاهين، بل تحاول أيضًا دمج التغييرات التي تم إجراؤها في أنظمة مختلفة بذكاء في مجموعة بيانات موحدة ومتسقة. يتم استخدامها عندما:

• العمل مع نماذج البيانات المعقدة: عندما يكون لديك هياكل وعلاقات بيانات معقدة حيث قد يؤدي الكتابة البسيطة فوق المزامنة ثنائية الاتجاه إلى فقدان البيانات أو تلفها.
• تتضمن عملية التحرير التعاوني للبيانات المعقدة ما يلي: السيناريوهات التي قد يقوم فيها مستخدمون متعددون بتحرير أجزاء مختلفة من نفس كائن البيانات المعقد في نفس الوقت.
• حل النزاعات المعقدة: عندما تحتاج إلى حل نزاع متطور يتجاوز القواعد البسيطة المبنية على الطابع الزمني أو أولوية المصدر.
• تكامل البيانات من مصادر متعددة: يمكن استخدامه لدمج البيانات من مصادر مختلفة ومتعددة في عرض موحد واحد.

تعد عملية مزامنة الدمج من أكثر استراتيجيات المزامنة تعقيدًا والتي تتطلب أداءً مكثفًا. فهي تتطلب تصميمًا مدروسًا لقواعد الدمج واستراتيجيات حل النزاعات لضمان سلامة البيانات.

مزايا مزامنة البيانات

حسنًا ، بعد أن غطينا أساسيات مزامنة البيانات ، إليك بعض الطرق التي يمكن لمؤسستك الاستفادة منها من تنفيذ مزامنة البيانات عبر أنظمتها:

1. أنت تتأكد من أن النسخة الوحيدة للحقيقة (SVOT) تتوفر جميع العمليات الرئيسية. سواء كنت تتحدث عن البيانات المالية أو أرقام المبيعات أو تفاصيل الإنتاج من وحدات التصنيع الخاصة بك، فسوف يقوم جميع صناع القرار بإنشاء التقارير ولوحات معلومات التصور من نفس مجموعة البيانات.
2. يمكنك تقليل التكرارات والأخطاء وغيرها من التناقضات عن طريق مزامنة البيانات بين نظامين أو أكثر ؛ طالما تم التحقق من صحة بيانات المصدر ، ستتمتع بجودة أعلى للبيانات عبر مؤسستك بالكامل.
3. لديك مجموعة مكررة محدثة من بيانات المصدر في مواقع متعددة. إذا واجهت فقدانًا بالغ الأهمية للبيانات في منطقة واحدة ، فيمكن تصحيحه بسرعة من خلال مزامنة البيانات ثنائية الاتجاه من قاعدة بيانات مرتبطة.
4. يمكنك فتح طرق للتعاون بين الإدارات المختلفة من خلال محاذاة فتح البنية التحتية للبيانات الخاصة بك. افترض أن فريق التسويق يمكنه الرجوع إلى نفس البيانات مثل فريق المبيعات. في هذه الحالة ، يمكنهم إصلاح المشكلات الناشئة بشكل استباقي عن طريق إنشاء حملات أكثر تركيزًا حول شرائح مستهدفة محددة أو تحسين تسليم التسويق إلى المبيعات لأنواع معينة من العملاء المتوقعين.
5. يمكنك تجنب قدر كبير من الجهد اليدوي المبذول في نقل البيانات المحدثة من نظام إلى آخر عن طريق التبديل إلى نظام شامل من البداية إلى النهاية منصة تكامل البيانات مثل Astera. يسمح لك هذا البرنامج بالبدء في أتمتة مهام مزامنة البيانات التي من شأنها أن تؤدي إلى اختناق عمليات إعداد التقارير الخاصة بك. تذكر ، حتى إذا كنت تقوم بتشغيل مهام سير العمل يدويًا ، فلا تزال بحاجة إلى إيجاد الوقت لتنفيذ هذه العمليات ومراقبتها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. يلغي حل مزامنة البيانات الآلي هذا الجهد. 

حالات استخدام مزامنة البيانات

يجب أن يتم بناء استراتيجية مزامنة البيانات الخاصة بك حول بنية بيانات مؤسستك ومتطلباتها المستقبلية. بناءً على هذه القيود، يمكنك ترتيب عملية مزامنة البيانات الخاصة بك بطرق مختلفة بمساعدة أدوات مزامنة البيانات. فيما يلي حالات استخدام مختلفة لمزامنة البيانات:

الحفاظ على توافر البيانات

لنفترض أنك تدير شركة تأمين تعالج جميع مطالباتها من خلال حواسيب رئيسية قديمة. على مدار السنوات القليلة الماضية ، ربما يكون جهازك قد بدأ في تطوير أخطاء تتسبب في انقطاع الاتصال بالإنترنت بشكل متقطع ، مما يؤدي إلى فقدان البيانات الهامة. 

لحل هذه المشكلة، قد ترغب في إعداد عملية مزامنة البيانات السحابية بحيث OLTP يتم نسخ البيانات احتياطيًا إلى بيئة مستودع بيانات بعيدة وقابلة للتطوير مثل Amazon Redshift أو Google Big Query. في هذه الحالة، قد ترغب في إعداد مزامنة البيانات في اتجاه واحد على مشغل قائم على الوقت بحيث يتم تكرار التحديثات المعاملية بشكل روتيني إلى السحابة. 

Cتوحيد وحدات الأعمال

دمج جداول الموظفين المتباينة مع Astera

لنفترض أن لديك عدة وحدات أعمال تعمل على المستوى الدولي وتنتج جميعها نفس النوع من البيانات. ربما ترغب في إعداد عملية مزامنة البيانات التي يمكنها التقاط التحديثات في الوقت الفعلي من المراكز الإقليمية المختلفة لشركتك وتطبيق قواعد التحقق للتأكد من أن المدخلات بتنسيق قياسي. يمكن بعد ذلك تحميل الإخراج بشكل متزايد في قاعدة بيانات مركزية. 

سيقدم هذا النظام عرضًا محدثًا لـ وحدات عمل متباينة يمكن استخدامها بعد ذلك لمقارنة الأداء وإجراء تحسينات في مناطق مختلفة. 

إنشاء عرض 360 درجة لعملية الأعمال

في بعض الأحيان ، لا توفر مجموعة واحدة من البيانات صورة كاملة لعملية الأعمال. خذ قسم المبيعات الخاص بك كمثال. قد يخبرك تقرير بسيط عن تحقيق أرباحك خلال الربع الماضي ما إذا كان أداؤك قد تحسن أم لا ، لكنه لن يخبرك بالسبب. 

للحصول على هذه الأفكار ، تحتاج إلى جلب البيانات من مصادر أخرى. لذلك ، قد ترغب في جذب عدد الزيارات والتحويلات من قنواتك عبر الإنترنت للحصول على فكرة أفضل عن كيفية مساهمة تفاعل العملاء في المبيعات. أو يمكنك التفكير في دمج استطلاعات CSAT من قنوات دعم العملاء في تقاريرك حتى تتمكن من تحليل مناطق منتجك التي تتلقى تعليقات إيجابية وسلبية. 

تتيح لك إستراتيجية مزامنة البيانات المناسبة التقاط البيانات الحالية من مصادر مختلفة مثل أنظمة CRM ومنصات التحليلات وأدوات المسح في فترات محددة وتحميلها إلى مستودع بيانات. 

يمكن تحميل السمات الرئيسية المتعلقة بالإيرادات وحركة المرور والمشاركة ومتوسط ​​رضا العملاء إلى جداول الأبعاد المتغيرة ببطء (SCD). سيحدد هذا الجدول التغييرات في القيم ويضيف صفًا جديدًا بحقل تاريخ بدء وانتهاء فعالين لإظهار السجلات النشطة في الوقت الحالي.

يعرض تدفق البيانات الأساسي مجموعات البيانات المتباينة التي تم تحميلها إلى جدول SCD بتنسيق Astera

أتمتة مهام مزامنة البيانات الخاصة بك باستخدام Astera

Astera هي عبارة عن منصة لإدارة البيانات تعمل بالذكاء الاصطناعي وتعمل بشكل آلي بالكامل. وهي توفر وظيفة متقدمة لالتقاط بيانات التغيير تتيح لك تحديد التحديثات والحذف والتعديلات في أنظمة المصدر استنادًا إلى عوامل تشغيل تعتمد على الوقت أو الحدث، مما يؤدي بدوره إلى مزامنة البيانات بكفاءة. 

قم بتطبيقها على جدول المصدر المحدد ، و Astera سيُنشئ سجل التغيير الذي يطابق هيكله. مع كل تحميل لاحق ، سيتم تتبع التغييرات في حقول البيانات الوصفية الإضافية. سيقوم محرك ETL بعد ذلك بالتقاط هذه التغييرات وتطبيقها على كائن وجهتك. إنه سريع وقوي وفعال. 

تحميل تجربة مجانية لمعرفة كيف يمكن لمنصتنا المتكاملة لدمج البيانات التعامل مع حالة استخدام مزامنة البيانات الخاصة بك. أو contact يقوم فريقنا الفني بإجراء عرض توضيحي شخصي للحصول على نظرة عملية حول كيفية مزامنة البيانات عبر مؤسستك.

هل تبحث عن منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمزامنة البيانات؟ Astera محاولة.

لا يتعين أن تكون عملية مزامنة البيانات معقدة. Astera يستفيد من الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ويقدم منصة خالية من التعليمات البرمجية بنسبة 100% والتي تمكنك من تنفيذ استراتيجيات مزامنة البيانات الخاصة بك دون الاعتماد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات.

ابدأ تجربتك المجانية لمدة 14 يومًا