مخزن البيانات مقابل شبكة البيانات: اختيار بنية البيانات الصحيحة

يستمر حجم البيانات في الارتفاع، وينمو بمعدل المعدل السنوي 19.2٪. وهذا يعني أن المؤسسات يجب أن تبحث عن طرق لإدارة هذه الثروة من المعلومات والاستفادة منها بكفاءة للحصول على رؤى قيمة. تعد بنية البيانات القوية هي المفتاح للتنقل بنجاح في هذه الزيادة في البيانات، مما يتيح تخزين البيانات وإدارتها واستخدامها بشكل فعال. 

يجب على الشركات تقييم متطلباتها لتحديد إطار عمل مستودع البيانات المناسب والحصول على ميزة تنافسية. وهنا يأتي دور Data Vault وData Mesh - حيث يقدم كل منهما أساليب متميزة لإدارة البيانات والاستفادة منها. 

للاختيار بين الاثنين، من الضروري فهم المشهد المتطور لهندسة البيانات، والخصائص الفريدة لكل نهج، والتطبيقات العملية التي تناسب احتياجات العمل المحددة بشكل أفضل. 

فهم هندسة البيانات الحديثة 

تشكل بنية البيانات كيفية قيام المؤسسات بجمع أصول البيانات الخاصة بها وتخزينها ومعالجتها والاستفادة منها. وهو بمثابة الإطار التأسيسي الذي يستوعب تدفقات البيانات المتنوعة والمتزايدة باستمرار والتي تنشأ من مصادر مختلفة، مما يجعل الأساليب التقليدية عفا عليها الزمن ويمهد الطريق لأنظمة البيانات الجاهزة للمستقبل.  

تتميز بنية البيانات الحديثة بالمرونة والقدرة على التكيف، مما يسمح للمؤسسات بدمج البيانات المنظمة وغير المنظمة بسلاسة، وتسهيل التحليلات في الوقت الفعلي، وضمان حوكمة وأمن البيانات بشكل قوي، وتعزيز الرؤى المستندة إلى البيانات. 

فكر في هندسة البيانات كمخطط لكيفية إدارة المستشفى لمعلومات المريض. فهو يضمن إمكانية جمع البيانات من الأقسام المختلفة، مثل سجلات المرضى ونتائج المختبر والفواتير، والوصول إليها بشكل آمن عند الحاجة. في بنية البيانات الحديثة، يتم دمج كل هذه المعلومات في نظام السجل الصحي الإلكتروني المركزي (EHR).  

يعمل نظام السجلات الصحية الإلكترونية على تبسيط عملية استرجاع البيانات لمقدمي الرعاية الصحية، مما يؤدي إلى تشخيصات أسرع وتبسيط الفواتير وتحسين رعاية المرضى مع السماح أيضًا بقابلية التوسع والامتثال للوائح المتطورة. 

يعتمد اختيار بنية البيانات الصحيحة على الاحتياجات المحددة للشركة. لا يوجد حل واحد يناسب الجميع، ويجب أن يتوافق اختيار البنية بشكل وثيق مع الخصائص الفريدة للمؤسسة. يجب أخذ عوامل مثل تعقيد البيانات، وقابلية التوسع، والثقافة التنظيمية، والتزامات الامتثال، والموارد المتاحة، وأهداف العمل العامة في الاعتبار لتحديد الملاءمة المناسبة، مما يمكّن المؤسسة من إطلاق القيمة الحقيقية لأصول البيانات الخاصة بها. 

Data Vault مقابل Data Mesh: نظرة عامة 

الآن بعد أن حددنا أهمية بنية البيانات في المشهد الرقمي اليوم، دعونا نتعمق في نهجين بارزين: Data Mesh وData Vault.  

مخزن البيانات: 

تتميز بنية Data Vault بالمرونة والسرعة نمذجة البيانات المنهجية المستخدمة في تخزين البيانات للتعامل مع بيئات البيانات المعقدة والمتطورة. تم تطويره بواسطة Dan Linstedt واكتسب شعبية كطريقة لبناء مستودعات بيانات قابلة للتطوير والتكيف والصيانة. 

المبادئ الأساسية: 

• المحاور: تمثل المراكز كيانات الأعمال الأساسية ذات المعرفات الفريدة. 
• الروابط: تقوم الارتباطات بتوصيل المحاور لإظهار العلاقات بين كيانات الأعمال. 
• الأقمار الصناعية: توفر الأقمار الصناعية معلومات وصفية مفصلة حول الكيانات التي تمثلها المحاور. 

يركز Data Vault على إمكانية الاستماع وتتبع البيانات التاريخية، مما يجعله مناسبًا تمامًا للصناعات ذات متطلبات الامتثال التنظيمي وهياكل البيانات المحددة جيدًا، مثل التمويل والرعاية الصحية. غالبًا ما يكون لدى هذه القطاعات متطلبات امتثال تنظيمية صارمة تتطلب تخزينًا آمنًا للبيانات التاريخية، مثل المعاملات المالية أو سجلات المرضى.  

إن قدرة Data Vault على توفير مسار تدقيق واضح لمصادر البيانات والتحويلات والاستخدام بمرور الوقت تضمن قدرة المؤسسات على تلبية هذه المتطلبات التنظيمية بفعالية. 

شبكة البيانات: 

يعد Data Mesh مفهومًا جديدًا نسبيًا في مجال هندسة البيانات وإدارتها. تم تقديمه بواسطة Zhamak Dehghani ويركز على تحقيق اللامركزية في ملكية البيانات وإدارتها في المؤسسات الكبيرة والمعقدة. يعتبر هذا النهج مناسبًا تمامًا لتعقيد الأنظمة البيئية الحديثة للبيانات، حيث تنتشر البيانات عبر كيانات مختلفة. 

• الملكية الموجهة نحو المجال: تعتبر ملكية البيانات لا مركزية، حيث تكون المجالات الفردية أو وحدات الأعمال مسؤولة عن إدارة بياناتها لضمان توافق السياق والخبرة. 
• البيانات كمنتج: يتم تنظيم البيانات وتسليمها باستخدام واجهات واضحة، والتعامل معها كمنتج قيم يمكن خدمته ذاتيًا بواسطة فرق أخرى. 
• البنية التحتية للبيانات ذاتية الخدمة كمنصة: تعمل البنية الأساسية للبيانات المشتركة على تمكين المستخدمين من اكتشاف البيانات والوصول إليها ومعالجتها بشكل مستقل، مما يقلل الاعتماد على فرق هندسة البيانات. 
• الحوكمة الحسابية الموحدة: يتم تطبيق معايير الحوكمة بشكل تعاوني عبر المجالات، مما يضمن جودة البيانات والأمان والامتثال مع السماح بالتخصيص الخاص بالمجال. 

تعد Data Mesh مناسبة تمامًا للصناعات ذات مصادر البيانات المعقدة واللامركزية، مثل التجارة الإلكترونية والتصنيع، لأنها توفر إطارًا مرنًا يتوافق مع الطبيعة المتنوعة لتدفقات البيانات الخاصة بها. في هذه الصناعات، تنشأ البيانات من قنوات مختلفة وغالبًا ما تتطلب التحليل في الوقت الفعلي وقابلية التوسع.  

يعمل النهج اللامركزي لـ Data Mesh على تمكين الفرق الخاصة بالمجال من إدارة بياناتها بكفاءة، مما يضمن جودة البيانات والقدرة على التكيف والمرونة لمواجهة التحديات الخاصة بالصناعة بفعالية. 

Data Vault مقابل Data Mesh: مقارنة  

دعونا نقارن بين الطريقتين للكشف عن الاختلافات وأوجه التشابه بينهما لتحسين الفهم: 

الاختلافات: 

• البنية التحتية 

يعتمد Data Vault عادةً على بنية تحتية مركزية، وغالبًا ما يتضمن مستودع بيانات أو نظام تخزين مركزي مشابه. تعمل هذه البنية التحتية المركزية على تبسيط تكامل البيانات وإدارتها ولكنها قد تتطلب استثمارات أولية كبيرة.  

في المقابل، تقترح Data Mesh نهجًا أكثر توزيعًا للبنية التحتية، حيث تدير المجالات الفردية منتجات البيانات. وفي حين أن هذا يمكن أن يقلل الحاجة إلى بنية تحتية مركزية، فإنه قد يتطلب استثمارات في أدوات وخدمات خاصة بالمجال. وفقا لبارك، يعتقد أكثر من 90% من الشركات أن إنشاء ملكية موجهة نحو النطاق أمر مهم. 

• التدرجية 

يحقق Data Vault قابلية التوسع من خلال دمج مصادر البيانات الجديدة في البنية المركزية، مما يسمح بالتحكم المركزي.  

في المقابل، تسهل Data Mesh قابلية التوسع من خلال تمكين النطاقات من توسيع نطاق منتجات وخدمات البيانات الخاصة بها بشكل مستقل. يمكن أن يكون هذا النهج اللامركزي أكثر مرونة في التعامل مع أحجام البيانات والمتطلبات المختلفة عبر المجالات المختلفة. 

• ملكية البيانات والمسؤولية 

يعمل Data Vault على مركزية ملكية البيانات، مع التركيز بقوة على نسب البيانات وإمكانية التتبع. في هذا النهج، يكون فريق تخزين البيانات مسؤولاً عادةً عن ضمان جودة البيانات واتساقها.  

في المقابل، تعمل Data Mesh على تحقيق اللامركزية في الملكية، ووضع المسؤولية على المجالات الفردية. ومع ذلك، تظل الحوكمة ضرورية في نهج شبكة البيانات لضمان جودة البيانات والامتثال للمعايير التنظيمية. 

• التعاون والوظائف المشتركة 

في حين أن كلا النهجين يشجعان التعاون بين متخصصي البيانات، فإن Data Vault لا يركز بطبيعته على الفرق متعددة الوظائف. ويركز في المقام الأول على إدارة البيانات المركزية.  

على العكس من ذلك، تعمل Data Mesh على تشجيع الفرق متعددة الوظائف، وتعزيز التعاون بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات وخبراء المجال لضمان توافق منتجات البيانات مع احتياجات العمل وأهدافه. 

• استخدم حالات 

غالبًا ما يعتمد الاختيار بين Data Vault وData Mesh على حالات استخدام محددة. يعد Data Vault مناسبًا تمامًا للسيناريوهات التي تتطلب تتبعًا تاريخيًا صارمًا وتكامل البيانات وضمان جودة البيانات. إنه يتفوق في المواقف التي يكون فيها اتباع نهج مركزي ومنظم لإدارة البيانات ضروريًا.  

في المقابل، تعد Data Mesh ذات صلة بشكل خاص بالمؤسسات التي لديها مشهد بيانات موزع، حيث يتم إنشاء البيانات واستخدامها بواسطة مجالات أو وحدات أعمال متعددة. إنها تزدهر في البيئات التي تكون فيها المرونة والاستقلالية والتعاون بين فرق المجال ضرورية لقيادة الرؤى والابتكار. 

التشابه: 

• تكامل البيانات 

يعالج كل من Data Vault وData Mesh التحدي المتمثل في دمج البيانات من مصادر متنوعة داخل المنظمة. وهم يعترفون بالحاجة إلى الجمع بين البيانات من الأنظمة المختلفة وإتاحتها للتحليل. 

• جودة البيانات 

يؤكد كلا النهجين جودة البيانات والحكم. يتضمن Data Vault آليات لمراقبة جودة البيانات داخل مستودع البيانات المركزي، بينما تعمل Data Mesh على تعزيز جودة منتج البيانات من خلال الملكية اللامركزية. 

• مرونة 

على الرغم من اختلافهما في درجة مرونتهما، يهدف كل من Data Vault وData Mesh إلى توفير حلول قابلة للتكيف مع متطلبات البيانات المتغيرة. تحقق Data Vault ذلك من خلال إدارة الإصدارات والتغيير، بينما تعتمد Data Mesh على فرق المجال لتكييف منتجات البيانات الخاصة بها. 

• دمقرطة البيانات 

يهدف كلا النهجين إلى تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات وإتاحتها للمستخدمين عبر المؤسسة. تقوم Data Vault بذلك عن طريق إنشاء مستودع مركزي يمكن للمستخدمين المصرح لهم الوصول إليه، بينما تشجع Data Mesh ملكية البيانات اللامركزية والوصول إليها لتعزيز ديمقراطية البيانات. 

• استخدام التقنيات الحديثة 

غالبًا ما تستفيد كل من Data Vault وData Mesh من التقنيات الحديثة مثل الحوسبة السحابية والحاويات والتنسيق لدعم البنى الخاصة بكل منهما. 

الجانب	مخزن البيانات	شبكة البيانات
الرسالة	نهج مركزي لتخزين البيانات، حيث يقوم بدمج البيانات في مستودع مركزي.	نهج لا مركزي يعزز ملكية البيانات الموزعة والاستقلالية المناسبة للأنظمة البيئية الحديثة والموزعة للبيانات.
المكونات الأساسية	يستخدم المحاور والروابط والأقمار الصناعية لتوفير بنية بيانات منظمة ومنظمة.	يستخدم ملكية المجال ومنتجات البيانات لتوزيع ملكية البيانات وتوفير المرونة في إدارة البيانات.
التتبع التاريخي	التركيز القوي على التقاط والحفاظ على تغييرات البيانات التاريخية للأغراض التحليلية.	تركيز أقل على التتبع التاريخي، مع التركيز بشكل أكبر على منتجات البيانات الخاصة بالمجال.
التدرجية	يتم تحقيق قابلية التوسع الأفقي عن طريق إضافة مصادر البيانات مركزيًا إلى البنية الحالية.	قابلية التوسع الرأسي، مما يسمح للنطاقات بتوسيع نطاق منتجات البيانات الخاصة بها بشكل مستقل بناءً على احتياجاتها عن طريق إضافة المزيد من الموارد إلى الخدمات الصغيرة أو المكونات الفردية.
مرونة	يوفر القدرة على التكيف مع مصادر البيانات المتطورة مع الحفاظ على بنية متسقة.	قابلية عالية للتكيف مع التغييرات في أنواع البيانات والمصادر ومتطلبات العمل.
ملكية البيانات	ملكية البيانات المركزية والتحكم فيها ضمن فريق تخزين البيانات المركزي.	ملكية البيانات اللامركزية، ووضع المسؤولية ضمن المجالات الفردية أو وحدات الأعمال.
التعاون:	يشجع التعاون في المقام الأول داخل فرق البيانات.	يعزز التعاون متعدد الوظائف بين متخصصي البيانات وخبراء المجال.
حوكمة البيانات	يفرض سياسات مركزية لإدارة البيانات والتحكم فيها.	يتطلب أطر حوكمة خاصة بالمجال للحفاظ على جودة ومعايير البيانات.
جودة البيانات	يؤكد على ممارسات ضمان جودة البيانات القوية.	يمكن أن تختلف جودة البيانات بين المجالات، مما يستلزم بذل جهود خاصة بالمجال.
حماية البيانات	ينفذ تدابير وضوابط أمنية مركزية.	يتطلب اعتبارات أمنية خاصة بالمجال لحماية البيانات.
الاكتشاف	تعمل إدارة البيانات التعريفية المركزية على تبسيط إمكانية اكتشاف البيانات.	يتم استخدام أدوات وعمليات اكتشاف البيانات الخاصة بالمجال.
تخصيص الموارد	يركز الموارد على مستودع البيانات المركزي والفرق المرتبطة به.	يوزع الموارد عبر المجالات، مما يستلزم التخطيط الدقيق للموارد.
التكيف مع التنوع	الأنسب للبيانات المنظمة والمخططات المحددة مسبقًا ومصادر البيانات التقليدية.	قابلة للتكيف مع أنواع البيانات والمصادر والبيانات غير المنظمة المتنوعة.
التحول الثقافي	يتطلب تغييرًا ثقافيًا محدودًا، بما يتماشى مع ممارسات تخزين البيانات التقليدية.	يتطلب تحولًا ثقافيًا نحو التعاون والملكية الموجهة نحو المجال.
استخدم حالات	مناسب تمامًا لحالات الاستخدام التي تتطلب التتبع التاريخي والبيانات المنظمة وإدارة البيانات المركزية.	ذات صلة بحالات الاستخدام في بيئات البيانات المتنوعة والموزعة حيث تعد السرعة والاستقلالية والتعاون بين المجالات ضرورية.

العوامل الرئيسية لتطبيق Data Vault مقابل Data Mesh  

يعتمد قرار اختيار البنية المناسبة على عدة عوامل. بعض منهم ما يلي: 

تعقيد البيانات 

يشمل تعقيد البيانات جوانب مختلفة، مثل أنواع البيانات والمصادر والعلاقات. يعد فهم تعقيد البيانات أمرًا حيويًا عند اختيار نهج إدارة البيانات. قد تكون قدرة Data Mesh على التكيف مفضلة بالنسبة لمناظر البيانات المعقدة للغاية، في حين أن Data Vault أكثر ملاءمة للبيانات المنظمة والمحددة جيدًا. 

الثقافة التنظيمية 

تلعب ثقافة المنظمة دورًا مهمًا في نهج إدارة البيانات الخاص بها. ومن الأهمية بمكان تقييم ما إذا كان يميل إلى المركزية أو اللامركزية ومدى استعداده للتغيير والتجريب. يتناسب Data Vault بشكل أفضل مع الثقافات المركزية التي تقدر التحكم، بينما تعمل Data Mesh على تعزيز اللامركزية والتعاون والابتكار. 

التزامات الامتثال 

يؤثر الامتثال، بما في ذلك لوائح خصوصية البيانات ومعايير الصناعة، بشكل كبير على خيارات إدارة البيانات الخاصة بهم. ومن الأهمية بمكان التأكد من أن نهجهم يتوافق مع متطلبات الامتثال. يوفر Data Vault تحكمًا مركزيًا وتدقيقًا للبيئات القائمة على الامتثال، بينما قد تتطلب Data Mesh آليات حوكمة قوية للوفاء بالالتزامات التنظيمية. 

اعتبارات التكلفة 

يجب على المؤسسات تقييم آثار التكلفة الإجمالية التي تغطي البرامج والأجهزة والخدمات السحابية والموظفين ونفقات الصيانة المستمرة. وينبغي عليهم تقييم النهج الذي يتوافق بشكل أفضل مع ميزانية المنظمة وأهدافها المالية. قد يكون للنهج السحابي الأصلي لـ Data Mesh ديناميكيات تكلفة مختلفة مقارنة بنموذج تخزين البيانات التقليدي الخاص بـ Data Vault. يعد التحليل الشامل للتكلفة أمرًا محوريًا في اتخاذ القرار الصحيح. 

تدريب المستخدمين 

يجب على المؤسسات تقييم احتياجات تدريب المستخدم عند الاختيار بين Data Vault وData Mesh. يتطلب كل نهج مجموعات مهارات فريدة وسير عمل من محللي البيانات والعلماء وأصحاب المصلحة في الأعمال. قد تتطلب Data Mesh تدريبًا على المعرفة بالمجال والتعاون نظرًا لتركيزها متعدد الوظائف، بينما قد يتطلب Data Vault خبرة في تخزين البيانات التقليدية وعمليات ETL. كشفت دراسة أجرتها مجموعة إيكرسون أن 65% فقط من مستخدمي Data Vault أبلغوا عن تلقي تدريب على حل Data Vault 2.0، مما يسلط الضوء على الفجوة الحرجة المحتملة وأهمية تدريب المستخدمين. 

الأهداف التجارية الشاملة 

يجب أن تكون الأهداف التجارية للمؤسسة بمثابة مبدأ توجيهي في نهج إدارة البيانات الخاص بها. يجب على المنظمة أن تحدد ما إذا كانت تهدف إلى الكفاءة أو خفة الحركة أو الابتكار أو مزيج من هذه العوامل. يعتبر Data Vault مناسبًا تمامًا لتحقيق الكفاءة وإعداد التقارير المنظمة، بينما تتوافق Data Mesh مع الابتكار والتكيف السريع مع احتياجات العمل المتغيرة. 

هل يمكن أن يتواجد مخزن البيانات وشبكة البيانات معًا؟  

إن Data Vault وData Mesh لا يستبعد أحدهما الآخر؛ وبدلاً من ذلك، يمكن استخدامها معًا لإنشاء بنية بيانات قوية. يتناول هذان المفهومان جوانب مختلفة من إدارة البيانات ويمكن استخدامهما جنبًا إلى جنب لإدارة النظم البيئية الحديثة للبيانات بشكل فعال. 

في حين تركز Data Vault في المقام الأول على الجوانب الفنية لتنظيم البيانات، تركز Data Mesh على الجوانب التنظيمية والثقافية للإدارة الفعالة للبيانات. ويمكنهم التعايش من خلال خدمة أدوار مختلفة ولكن متكاملة ضمن استراتيجية إدارة البيانات في المنظمة.  

على سبيل المثال، قد تستخدم إحدى المؤسسات Data Vault لدمج وإدارة البيانات المنظمة من مصادر متعددة داخل مستودع بيانات مركزي. وفي الوقت نفسه، يمكن أن تتبنى مبادئ Data Mesh للتعامل مع مصادر البيانات اللامركزية الخاصة بالمجال والتي لا تتناسب تمامًا مع نموذج المستودع المركزي. يوفر هذا النهج المختلط للمؤسسات المرونة وقابلية التوسع اللازمة لإدارة كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة مع تحسين جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها والحوكمة عبر المؤسسة. 

كلمة أخيرة 

إن الاختيار بين Data Vault وData Mesh، أو مزيج من الاثنين معًا، يتعلق بتخصيص استراتيجية البيانات وفقًا للاحتياجات الفريدة للمؤسسة. يوفر Data Vault البنية والحوكمة لبياناتك، مما يضمن الموثوقية والاتساق. من ناحية أخرى، تقدم Data Mesh المرونة واللامركزية، مما يسمح بالمرونة في إدارة مصادر البيانات المتنوعة. 

إنه ليس قرارًا إما أو، بل هو العثور على المزيج الصحيح الذي يناسب متطلباتك المحددة. إن تحقيق هذا التوازن يمكّن المؤسسات من تسخير قوة بياناتها، ليس فقط لتلبية احتياجاتها الفورية ولكن أيضًا للتنقل بثقة في مشهد البيانات المتطور باستمرار، وتحقيق أهدافها طويلة المدى في نهاية المطاف. 

عندما يتعلق الأمر بإيجاد بنية البيانات الصحيحة، Astera تبرز كمزود موثوق به. وهو يقدم نهجًا موحدًا يعتمد على بيانات التعريف، مما يجعله الخيار المفضل للمؤسسات التي تتطلع إلى إنشاء بنية تخزين البيانات الخاصة بها وإدارتها وتحسينها بكفاءة. مع Asteraبفضل الحل الذي لا يتطلب تعليمات برمجية، يمكن للشركات بسهولة تصميم وتطوير ونشر مستودعات بيانات كبيرة الحجم في أيام، مما يمكنها من البقاء في المقدمة في المشهد الحالي المعتمد على البيانات. 

اكتشف المزيد حول كيفية Astera يعمل Data Warehouse Builder على تبسيط إدارة البيانات!