ما هو استخراج قاعدة البيانات ولماذا تحتاجها؟

By |2020-11-05T15:34:44+00:00نوفمبر 5th، 2020|

يمكن أن يساعد صنع القرار المستند إلى البيانات الشركات على زيادة إنتاجيتها تقريبًا 6٪. ومع ذلك ، بالكاد 0.5٪ من بيانات العالم يتم تحليلها واستخدامها. ونتيجة لذلك ، تفقد الشركات في جميع أنحاء العالم آفاقًا ضخمة لمجرد أنها لا تستطيع الوصول إلى البيانات المطلوبة في الوقت المناسب.

هذا هو المكان الذي يمكن أن يكون فيه استخراج قاعدة البيانات مفيدًا ويصبح مهمًا. يساعدك على استرداد البيانات وتحقيق أقصى استفادة منها للوصول إلى قرارات عمل مدروسة.

في منشور المدونة هذا ، سنشرح عملية استخراج قاعدة البيانات ومدى فائدتها في تبسيط ذكاء الأعمال (BI) وإعداد التقارير. بالإضافة إلى ذلك ، سنواجه أيضًا بعض التحديات الرئيسية والأساليب الشائعة الاستخدام لاستخراج المعلومات من قاعدة البيانات.

استخراج قاعدة البيانات

مصدر الصورة: SAP Portal

ما هو استخراج قاعدة البيانات؟

استخراج قاعدة البيانات هو عملية استرداد البيانات من قواعد بيانات متباينة. في معظم الحالات ، الشركات استخراج البيانات لمعالجتها أكثر أو لنقلها إلى مستودع آخر للتخزين ، مثل مستودع البيانات أو بحيرة البيانات.

على سبيل المثال ، يمكنك إجراء بعض العمليات الحسابية على البيانات (مثل تجميع معلومات المبيعات) وتخزين النتيجة في مستودع البيانات الخاص بك. يسمى هذا الإجراء ETL (استخراج وتحويل وتحميل). والاستخراج هو المرحلة الهامة الأولى في ETL.

فوائد استخراج قاعدة البيانات

يساعد استخراج قاعدة البيانات على التعرف على المعلومات الأكثر قيمة لتحقيق أهداف عملك ، مما يدفع عملية ETL الشاملة. يمكنك استخراج معلومات مفيدة مخبأة في الداخل غير منظم, شبه منظم أو مصادر البيانات المنظمة ، مثل معلومات العميل.

لنفترض أن نشاطك التجاري يشهد تضاؤلًا في الأرباح بسبب زخم العملاء. أنت تحتفظ بسجل يعرض قائمة بجميع العملاء الحاليين وحالة توقف المستهلك لكل شهر. للتحقيق في الانحراف في معدل التمرير ، سيتعين عليك استخراج الصفوف بحالة التعطيل وتجميعها. ستساعدك هذه المعلومات في تحديد ما إذا كان بإمكانك الاحتفاظ بعملائك أم لا وتخطيط الاستراتيجيات الأساسية (مثل تحسين خدمات دعم العملاء) لتقليل معدل الدوران.

تحديات استخراج قاعدة البيانات

فيما يلي التحديات الرئيسية لاستخراج قاعدة البيانات:

البيانات غير المنظمة / شبه المنظمة

البيانات المخزنة في قواعد البيانات العلائقية بتنسيق منظم ، لكن قواعد بيانات NoSQL تخزن البيانات غير المنظمة. يعد استخراج البيانات من المصادر الأخيرة أمرًا صعبًا لأنه يفتقر إلى البنية الأساسية. لفهم هذه البيانات ، عليك تنسيقها وتوحيدها.

قضايا التوافق

يمثل جمع البيانات غير المتوافقة معًا تحديًا كبيرًا آخر. على سبيل المثال ، لنفترض أن المصدر أ هو قاعدة بيانات علائقية تحتوي على بيانات منظمة (مثل أرقام الهاتف أو الرموز البريدية) ، في حين أن المصدر ب يحتوي على بيانات غير منظمة محاطة بملفات نصية أو رسائل قائمة على الكلمات.

الآن ، إذا كنت تقوم باستخراج البيانات لمزيد من المعالجة ، فسيتعين عليك تنفيذ ETL بحيث تصبح البيانات من كلا المصدرين متوافقة. عندها فقط ستتمكن من تحليل وتوليد قيمة منه.

جودة وأمن البيانات

الحفاظ على جودة وأمن البيانات أمر صعب أيضًا. غالبًا ما تواجه البيانات الأولية من عدة مصادر مشاكل في جودة البيانات مثل القيم المكررة أو التكرار أو البيانات المتناقضة. لذا ، عليك تنظيف هذه البيانات وتحويلها بعد الاستخراج لجعلها دقيقة وموثوقة.

قد تتضمن بياناتك أيضًا معلومات حساسة مثل المعلومات الشخصية للعملاء أو أي معلومات خاصة أخرى. سيكون عليك استخراج هذه المعلومات الحساسة بعناية ونقلها بشكل آمن ، مثل تشفير البيانات أثناء النقل.

تقنيات استخراج قاعدة البيانات

تعتمد أفضل تقنية لاستخراج قاعدة البيانات التي تختارها على النظام المصدر ، بالإضافة إلى متطلبات عملك في بيئة المستودع الهدف. طريقتان لاستخراج قاعدة البيانات الأكثر استخدامًا هما:

استخراج كامل

يتم استخراج البيانات بالكامل من المصدر في حالته الحالية عن طريق تحميل جدول المصدر في الموقع المستهدف كما هو. يتضمن الاستخراج الكامل نقل البيانات بكميات كبيرة ، وهذا يزيد من الحمل على نظام المصدر.

استخراج تزايدي

فقط البيانات التي تم تحديثها أو تغييرها منذ استخراج حدث سابق منفصل. يمكن أن يكون هذا الحدث الماضي آخر استخراج ناجح أو بيانات محدثة. ومع ذلك ، فإن هذه التقنية لديها تحد كبير واحد. أنت بحاجة إلى بعض المعلومات على الأقل للتعرف على جميع البيانات التي تم تغييرها منذ هذا الحدث السابق المحدد للتعرف على تغيير دلتا. يمكن أن توفر بيانات المصدر نفسها هذه المعلومات (مثل عمود التطبيق الذي يكشف عن الطابع الزمني الذي تم تغييره مؤخرًا) ، أو قد يكون هناك تغيير في الجدول الذي يقدم هذه المعلومات باستخدام آلية تكميلية مناسبة لتتبع الاختلافات إلى جانب بدء المعاملات.

يتم إحتوائه

هناك كمية كبيرة من البيانات التي تتبادلها الشركات كل يوم. هذا يجعل استخراج قاعدة البيانات اليدوية مهمة صعبة. يمكن أن يؤدي استخدام برنامج استخراج قاعدة البيانات إلى أتمتة عملية الاستخراج وإتاحة الوصول إلى بيانات الأعمال الهامة في الوقت المحدد. وبالتالي ، تقود شركتك إلى اتخاذ قرارات دقيقة وتبسيط عملياتك.

يمكّن إستخدام برنامج Astera Centerprise، يمكنك تحقيق ذلك في غضون دقائق تفعلها فرق استخراج قاعدة البيانات بأكملها عادة في أيام و / أو ساعات. يعمل الحل تلقائيًا على استخراج البيانات القيّمة من مصادر منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة مع ميزات مثل تنسيق سير العمل وتكامل البريد الإلكتروني / FTP / المجلد وجدولة المهام المضمنة والاسم التلقائي وتحليل العنوان وإنشاء تلقائي لاستخراج قاعدة البيانات أنماط - رسم. إلى جانب ذلك ، تعمل الواجهة سهلة الاستخدام على تبسيط عملية استخراج قاعدة البيانات ، مما يتيح لمستخدمي الأعمال إنشاء منطق الاستخراج بطريقة خالية تمامًا من التعليمات البرمجية.

تكامل البيانات