مخزن البيانات 101: دليل شامل لتخزين البيانات القابلة للتطوير

نظرًا لأن الشركات تتعامل مع كميات أكبر وأكثر تنوعًا من البيانات، فقد أصبحت إدارة تلك البيانات صعبة بشكل متزايد. 5% فقط من الشركات يشعرون أن لديهم إدارة البيانات تحت السيطرة، في حين 77٪ من رواد الصناعة اعتبر تزايد حجم البيانات أحد أكبر التحديات. 

إن Data vault عبارة عن تقنية ناشئة تتيح تصميمات بيانات شفافة وسريعة ومرنة، مما يجعل المؤسسات التي تعتمد على البيانات جاهزة دائمًا لتلبية احتياجات العمل المتطورة.  

ما هو مخزن البيانات؟  

إن مخزن البيانات عبارة عن تقنية لنمذجة البيانات تمكنك من البناء مستودعات البيانات للتحليلات على مستوى المؤسسة. فهو يسمح لك بالتكيف مع متطلبات الأعمال سريعة التغير من خلال نهج مرن ومتزايد، مما يتجنب الحاجة إلى إعادة هندسة واسعة النطاق. كما يضمن التتبع التاريخي وتدقيق البيانات، حيث يقوم بتخزين كافة البيانات من الأنظمة المصدر دون أي تحديثات أو عمليات حذف.

 

بنية مخزن البيانات

يتبع قبو البيانات بنية ثلاثية الطبقات تحتوي على خزينة البيانات الأولية وقبو الأعمال والمعلومات. يتيح لك هذا التصميم إنشاء مستودعات بيانات مرنة وقابلة للتطوير وقادرة على التكيف مع التغييرات في أنظمة المصدر ومتطلبات العمل.  

قبو الخام 

القبو الخام هو الأكثر تفصيلاً مستوى، ويقوم بتخزين البيانات في أقرب وقت ممكن إلى تنسيق المصدر. كما أنه يتتبع جميع معلومات التدقيق من المصدر. 

نظرًا لأن المخزن الأولي مخصص للإدراج فقط، فلن يتم حذف أي بيانات أو تحديثها على الإطلاق. وهذا يضمن أن يحتفظ المخزن الأولي بالتاريخ الكامل للبيانات وإمكانية تتبعها. يتكون القبو الخام من المحاور والوصلات والأقمار الصناعية. تلتقط هذه الجداول مفاتيح العمل والعلاقات والسمات الخاصة ببياناتك. 

• المحاور تمثل مفاهيم الأعمال الأساسية، مثل العملاء أو المنتجات أو المركبات. فهي تقوم بتخزين مفاتيح الأعمال التي تحدد هذه المفاهيم بشكل فريد، إلى جانب بعض معلومات البيانات التعريفية، مثل تاريخ التحميل ومعرف التسلسل. يمكن للمستخدمين استخدام مفاتيح الأعمال للاستعلام عن معلومات حول المحور. على سبيل المثال، أ التسجيل كعميل المحور لديه هوية الزبون كمفتاح الأعمال، و منتج المحور سيكون له معرف المنتج كمفتاح الأعمال. 
• روابط تمثل العلاقات بين المحاور. تقوم الروابط بتخزين مجموعات مفاتيح الأعمال، وتعرض كيفية اتصال تلك المحاور. على سبيل المثال، رابط بين التسجيل كعميل و منتج يمكن أن تكون المحاور أ معاملات الشراء جدول الارتباط. وسيحتوي على بيانات ذات صلة بكلا هذين المحورين، مثل  تاريخ الشراء, كمية , السعر الكلي.
  للتأكد من إمكانية تحديد كل معاملة بشكل فريد، سيقوم مخزن البيانات بتسلسل المعاملات هوية الزبون و معرف المنتج، ثم قم بإنشاء مفتاح تجزئة بناءً على السلسلة المتسلسلة.
• الأقمار الصناعية متجر ال وصفي معلومات حول المحاور والروابط. وهي تحتوي على السمات التي تصف خصائص أو حالات المحاور والارتباطات بمرور الوقت. على سبيل المثال، القمر الصناعي ل التسجيل كعميل قد يقوم Hub بتخزين معلومات العميل الاسم الاول, الكنية, العنوان:, رقم الهاتف، الخ.
  وبالمثل، القمر الصناعي ل معاملات الشراء قد يقوم جدول الارتباط بتخزين معلومات مثل طريقة الدفع او السداد, حالة التوصيل, تاريخ التحميل, مصدر السجل. في هذا الجدول، طريقة الدفع او السداد و  حالة التوصيل تقديم معلومات إضافية حول كل معاملة. تاريخ التحميل و  مصدر السجل هي حقول البيانات الوصفية.  

قبو الأعمال 

قبو الأعمال هو طبقة أخرى مشتقة من القبو الخام. فهو يطبق قواعد العمل المحددة والحسابات وتنقية البيانات ووظائف جودة البيانات على البيانات. يمكن أن يحتوي مخزن الأعمال أيضًا على محاور وارتباطات وأقمار صناعية، ولكن يتم إنشاؤها عادةً بناءً على احتياجات العمل وعادةً لا تكون نسخة مباشرة من تلك الموجودة في المخزن الأولي. يعتبر قبو الأعمال مفيدًا في توفير المساعدة في الاستعلام وتسهيل وصول المستخدم إلى البيانات. 

فيما يلي بعض عمليات تحويل البيانات وقواعد جودة البيانات التي يمكن تطبيقها في Business Vault في مثالنا:

• تحويل البيانات – حساب القيمة الدائمة للعميل: قد يكون لديك قاعدة تحويل تحسب القيمة الدائمة لكل عميل استنادًا إلى سجل الشراء الخاص به. يمكن تنفيذ ذلك كجدول القمر الصناعي الجديد في Business Vault الذي يربط كل منهما هوية الزبون مع سمة LifetimeValue المحسوبة. ال قيمة الحياة يمكن حسابها كمجموع السعر الكلي لجميع المعاملات المرتبطة بكل منها هوية الزبون.
• تحويل البيانات – مبيعات فئة المنتج: قد ترغب في تتبع إجمالي المبيعات لكل فئة منتج. يمكن تنفيذ ذلك كمركز جديد وقمر صناعي في Business Vault يربط كل منهما الفئة مع محسوبة إجمالي المبيعات السمة.
• قواعد جودة البيانات: قد يكون لديك قواعد عمل تفرض معايير جودة البيانات. على سبيل المثال، قد يكون لديك قاعدة تضع علامة على أي معاملات حيث يكون السعر الكلي أقل من الصفر، أو حيث هوية الزبون or معرف المنتج غير موجود في الجداول المحورية المعنية. يمكن تنفيذ هذه القواعد كفحوصات في عملية تحميل البيانات أو كقيود في مخطط قاعدة البيانات. 

قبو المعلومات 

إن مخزن المعلومات (المعروف أيضًا باسم أسواق المعلومات) عبارة عن طبقة عرض تقديمي مبنية على المخزن الأولي وخزينة الأعمال لدعم إعداد التقارير والتحليلات. وهو يتألف من هياكل سهلة الاستخدام مثل مخططات النجوم التي تمثلor سوق البيانات. 

يمكن لخزنة المعلومات تطبيق المزيد من التحويلات والتجميعات على البيانات لجعلها جاهزة للاستهلاك من قبل المستخدمين النهائيين أو أدوات ذكاء الأعمال. 

تعرف على كيفية استخدام أسواق المعلومات لتقديم بيانات مخصصة وذات صلة للمستخدمين النهائيين.

يتيح الجمع بين المخزن الخام وخزينة الأعمال وأسواق المعلومات تحسين تكامل البيانات والتحميل في الوقت الفعلي تقريبًا واستيعاب احتياجات الأعمال الجديدة بشكل أفضل دون التأثير على الهياكل الحالية.  

فوائد مخزن البيانات  

المرونة والتكيف 

يمكن لخزنة البيانات التعامل مع أنظمة مصادر متعددة والعلاقات المتغيرة بشكل متكرر عن طريق تقليل عبء عمل الصيانة. وهذا يعني أن التغيير في نظام مصدر واحد يؤدي إلى إنشاء سمات جديدة يمكن تنفيذه بسهولة عن طريق إضافة قمر صناعي آخر إلى نموذج مخزن البيانات. 

وبالمثل، يمكن التعامل مع العلاقات الجديدة والمتغيرة عن طريق إغلاق رابط واحد وإنشاء رابط آخر. توضح هذه الأمثلة المستوى العالي من المرونة والقدرة على التكيف الذي يوفره خزينة البيانات. 

التدرجية 

مع زيادة حجم البيانات أو إضافة المزيد من أنظمة المصدر، يمكن توسيع مخزن البيانات بسهولة. يمكنك تقديم محاور وارتباطات وأقمار صناعية جديدة لدمج مصادر أو كيانات بيانات إضافية دون تعطيل البنية الحالية. يتيح لك مستودع البيانات استيعاب المزيد من البيانات والمزيد من المستخدمين دون المساس بالأداء أو الجودة. 

الحفاظ على البيانات التاريخية 

يضمن استخدام جداول الأقمار الصناعية في مخزن البيانات الحفاظ على البيانات التاريخية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لتتبع التغييرات بمرور الوقت، وتحليل الاتجاهات، وتلبية متطلبات الامتثال التنظيمي. على سبيل المثال، في مستودع البيانات السريرية، من المهم تخزين البيانات التاريخية لفهم كيفية تطور تشخيصات المريض أو تخصصات مقدم الخدمة بمرور الوقت.

نسب البيانات وقابلية التدقيق 

يقوم مخزن البيانات بتضمين نسب البيانات وإمكانية التدقيق في نموذج مخزن البيانات. بمعنى آخر، يقوم مخزن البيانات بتخزين تاريخ التحميل ومصدر البيانات لكل سجل جديد لإعلامنا بذلك متى وأين جاءت البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تحليل مفاتيح التجزئة واختلافات التجزئة لمقارنة قيم الصفوف بسرعة وتحديد التغييرات. تساعد هذه الميزات على ضمان جودة البيانات وإمكانية التتبع والمساءلة. 

اتساق 

يضمن مخزن البيانات اتساق البيانات من خلال التقاط البيانات بطريقة متسقة حتى عندما تكون البيانات المصدر أو تسليمها غير متسقة. وهذا يعني أن مستودع البيانات يمكنه توفير معلومات موثوقة ودقيقة لاتخاذ قرارات العمل. علاوة على ذلك، يتيح مخزن البيانات التحميل المتوازي للبيانات باستخدام قيم التجزئة، مما يحسن سرعة الوصول إلى البيانات ورضا المستخدم. 

رشاقة 

يدعم مخزن البيانات التطوير السريع وتطور متطلبات مستودع البيانات من خلال اتباع منهجية تتضمن العديد من مبادئ عمليات العمل الرشيقة. وهذا يعني أن مشاريع مخزن البيانات لها دورات إصدار قصيرة يتم التحكم في نطاقها، مما يسمح لفريق التطوير بالعمل بشكل وثيق مع احتياجات العمل وإنشاء حل أفضل. 

Data Vault مقابل تقنيات مستودع البيانات التقليدية 

خزنة البيانات هي تقنية نمذجة لبناء مستودعات البيانات ولكنها تختلف عن التقنيات التقليدية مثل نموذج الأبعاد و3NF. لديها بعض الاختلافات الرئيسية من حيث تحميل البيانات، ونمذجة البيانات، وخفة الحركة البيانات. 

تحميل البيانات  

يقوم مخزن البيانات بتحميل البيانات بشكل مختلف مقارنةً بتقنيات تخزين البيانات التقليدية. عادةً ما تتبع مستودعات البيانات استخراج-تحويل-تحميل (ETL) سير العمل حيث يتم تحويل البيانات والتحقق من صحتها قبل تحميلها في المستودع. في هذه التقنية, يجب عليك تحديث أو حذف السجلات الموجودة في المستودع بناءً على التغييرات في الأنظمة المصدر. 

في المقابل، يعمل مخزن البيانات على تعزيز سير عمل الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) حيث يتم تخزين البيانات مباشرة في المخزن الأولي من النظام المصدر. يتم تطبيق قواعد العمل أو التحويلات أو عمليات التحقق من الصحة لاحقًا في العملية، عادةً داخل مخزن الأعمال.  

يسمح لك هذا الأسلوب بإلحاق سجلات جديدة بالمخزن دون تحديث السجلات الموجودة أو حذفها. يمكنك تطبيق قواعد العمل والتحويلات وعمليات التحقق من الصحة فقط عندما تحتاج إلى استخدام البيانات لإعداد التقارير أو التحليل. 

نمذجة البيانات 

يستخدم مستودع البيانات التقليدي عادةً نمذجة الأبعاد أو النمذجة المعيارية (3NF) لتنظيم البيانات في حقائق وأبعاد أو كيانات وعلاقات، باحترام.  

يستخدم مخزن البيانات تقنية النمذجة المختلطة التي تجمع بين أفضل الممارسات لكل من النمذجة ذات الأبعاد والنمذجة المعيارية. إنه يستفيد من مخطط المحور والتحدث لتمثيل البيانات بطريقة تاريخية ومرنة. ما إذا كان مخزن البيانات هو نمذجة البيانات المثالية بالنسبة لك يعتمد على متطلباتك. 

رشاقة البيانات 

عادةً ما يتمتع مستودع البيانات ببنية صلبة ومستقرة مصممة لتلبية متطلبات العمل الحالية والمتوقعة. قد يتغير هيكل المستودع بمرور الوقت بسبب التغييرات في متطلبات العمل أو أنظمة المصدر أو معايير جودة البيانات. ومع ذلك، قد تتطلب مثل هذه التغييرات جهودًا وموارد كبيرة لتعديل عمليات ETL الحالية ومخططات المستودعات والتقارير. 

يتكيف مخزن البيانات مع متطلبات الأعمال سريعة التغير من خلال فصل الأجزاء المستقرة والزمنية لنموذج البيانات. وهذا يعني أنه يتم تخزين مفاهيم الأعمال الأساسية وعلاقاتها في محاور وروابط، والتي نادرًا ما تتغير. وفي المقابل، يتم تخزين السمات الوصفية وتغيراتها مع مرور الوقت في الأقمار الصناعية، والتي يمكن إضافتها أو تعديلها بسهولة. 

بهذه الطريقة، يتجنب مخزن البيانات الحاجة إلى إعادة هندسة مكثفة لمستودع البيانات عند تقديم مصادر أو سمات جديدة أو تعديل المصادر أو السمات الحالية. 

القدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات 

يدعم مخزن البيانات التحميل المتوازي للبيانات من مصادر مختلفة، مما يزيد من سرعة وكفاءة تكامل البيانات. يعتمد مخزن البيانات على منهجيات وتقنيات سريعة، مما يسمح لك بتقديم القيمة بشكل مستمر تكراراوالتعاون بنشاط مع مستخدمي الأعمال.

أفضل ممارسات مخزن البيانات  

يمكن لخزنة البيانات التعامل مع بيئات البيانات المعقدة والديناميكية. ومع ذلك، لضمان نجاح تنفيذ خزينة البيانات، من المهم اتباع أفضل الممارسات وتجنب المخاطر الشائعة. وفيما يلي بعض النصائح والتوصيات من الخبراء في هذا المجال: 

• خطة وتحديد نموذج العمل ومتطلباته بوضوح قبل تصميم خزينة البيانات. هذا يساعد التعرف على مفتاح مفاهيم الأعمال والعلاقات والصفات التي ستشكل أساس المحاور والروابط والأقمار الصناعية.
• استخدم أدوات التشغيل الآلي لتسريع وتبسيط عملية تطوير وصيانة مخزن البيانات. يمكن أن تساعد أدوات التشغيل الآلي في إنشاء التعليمات البرمجية ونماذج البيانات والوثائق والاختبارات بناءً على الأنماط وبيانات التعريف المحددة مسبقًا. 

• اتبع قبو البيانات 2.0 المعايير وأفضل الممارسات لضمان الاتساق والجودة وقابلية التوسع في مخزن البيانات. يعد Data vault 2.0 إصدارًا محدثًا من المنهجية الأصلية التي تتضمن ميزات جديدة مثل مفاتيح التجزئة والتحميل المتوازي وأعمدة التدقيق وخزينة الأعمال.  
• تجنب التحميل الزائد على مخزن البيانات ببيانات غير ضرورية أو زائدة عن الحاجة. Dتم تصميم ata vault لتخزين البيانات الأولية من أنظمة المصدر دون تطبيق أي تحويلات أو قواعد عمل. ومع ذلك، هذا لا يعني أنه يجب تحميل كل شيء في مخزن البيانات دون تصفية البيانات أو التحقق من صحتها. يجب على المستخدمين فقط تحميل البيانات ذات الصلة والدقيقة والمفيدة لاحتياجات أعمالهم. 
• مراقبة واختبار خزائن البيانات بانتظام للتأكد من مشاركة الأداء والموثوقية والدقة. مخزن البيانات عبارة عن بنية بيانات ديناميكية ومتطورة يمكنها استيعاب التغييرات في مصادر البيانات ومتطلبات العمل. ومع ذلك، فهذا يعني أيضًا أنه يجب على المستخدمين متابعة التغييرات وتأثيرهاs على مخزن البيانات.  

قم ببناء مستودع بيانات باستخدام Astera  

يوفر مخزن البيانات العديد من الفوائد، مثل قابلية التوسع وقابلية التدقيق والتوازي والقدرة على التكيف، مما يجعله خيارًا رائعًا لاحتياجات تخزين البيانات الحديثة. Astera DW Builder هو تصميم مستودع بيانات آلي وخالي من التعليمات البرمجية وETL/ ELT أداة تتيح للمستخدمين إنشاء خزائن بيانات في دقائق.

لمعرفة المزيد عن Astera DW Builder وميزات مخزن البيانات الخاص به، زيارة الموقع or طلب عرض اليوم.