النمذجة الأبعاد ذات صلة ... وهذه حقيقة!

في عام 1996 ، قدم رالف كيمبال للعالم النمذجة الأبعاد لبناء مستودعات البيانات. تم تصميمه لتحسين قواعد البيانات للتخزين واسترجاع البيانات بشكل أسرع ، وأصبح النهج التصاعدي شائعًا للغاية. وبالتالي ، بدأت المؤسسات بشكل متزايد في استخدام نموذج بيانات الأبعاد لتصميم بنية مستودع البيانات.

النمذجة الأبعاد في عصر التحليلات الحديثة

لقد صمدت مخططات الأبعاد أمام اختبار الزمن ولا يزال بإمكانها التعامل مع البيانات الدقيقة بكفاءة. لطالما كان تركيز نهج الأبعاد على الأداء والتكامل والتوسعة، وتواصل العمل على كل هذه الجبهات.

يسمح نموذج بيانات الأبعاد للمؤسسات بتنظيم البيانات في فئات أعمال متماسكة ، مما يسهل على المستخدمين التنقل في قواعد البيانات. النماذج مشوهة ومُحسّنة للاستعلام عن البيانات. فيما يلي بعض نقاط البيع الرئيسية للنمذجة الأبعاد:

تحسين إمكانية الوصول

اليوم ، يريد المستخدمون الوصول إلى مجموعات البيانات نفسها وتصورها باستخدام أدوات استعلام واستعلام متعددة. تساعد النمذجة الأبعاد في ذلك كأحد الأفكار الأساسية وراءها هو أن مستخدمي الأعمال يحتاجون إلى الاستعلام عن البيانات بطرق مختلفة.

التكامل السلس

يسمح نموذج البيانات ذي الأبعاد بالتكامل السهل بين العمليات التجارية. على سبيل المثال ، يسمح بُعد الموظف لإدارات الموارد البشرية والمبيعات والمالية بأن يكون لها مرجع واحد للموظف ، بغض النظر عن التطبيق المصدر.

قابلية أكبر للتوسع

يوفر نموذج بيانات الأبعاد أيضًا قابلية كبيرة للتوسع. إنها تسمح للمؤسسات بإضافة بيانات جديدة وتعديل الجداول الموجودة دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة.

نسب البيانات

باستخدام الأبعاد المتغيرة ببطء (SCDs)، يمكن لمصممي البيانات تخزين وإدارة البيانات الحالية والتاريخية بمرور الوقت في مستودع البيانات. إنه جوهر تتبع التغييرات في البيانات.

التحليلية مقابل أنظمة المعاملات

ظهرت مجموعة من أدوات ذكاء الأعمال (BI) ، تؤكد أن نمذجة البيانات لم تعد ضرورية بعد الآن. حتى أن البعض يدعي استيراد مجموعات بيانات موحدة بالكامل من أنظمة معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) لدعم التحليلات و BI.

أنشئ مستودع بياناتك الشامل دون الحاجة إلى أي تعليمات برمجية

عرض العرض التوضيحي

لكنهم فشلوا في تقديم البيانات بطريقة مفاهيمية متسقة مثل النماذج ذات الأبعاد ، خاصة على مستوى المؤسسة. والسبب هو أن أنظمة OLTP ليست مصممة لدعم الاستعلامات المعقدة. أيضًا ، لا تحتفظ هذه الأنظمة ببيانات تاريخية مجمعة وتحتوي على مجموعات بيانات تمت تسويتها بدرجة عالية.

لذلك ، يجب استخدام أنظمة OLTP لدعم أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) المصممة والمُحسّنة بشكل أساسي لإجراء تحليل البيانات المعقدة.

كلمات أخيرة

لا تزال النمذجة ذات الأبعاد ذات صلة - في الواقع ، إنها بعيدة كل البعد عن كونها عفا عليها الزمن. نظرًا لأن مشهد البيانات يصبح أكثر شمولاً وتعقيدًا ، ستستمر النمذجة الأبعاد في العمل كنهج فعال للوصول إلى البيانات واستخدامها لاكتساب الأفكار.

إليك الطريقة Astera يمكن لميزة النمذجة الأبعاد المؤتمتة لـ DW Builder تسريع تخزين البيانات وتبسيطه:

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن كيفية القيام بذلك Astera يمكن لـ DW Builder مساعدتك في تلبية متطلبات نمذجة البيانات الخاصة بك ، يمكنك الوصول إلينا على [البريد الإلكتروني محمي] أو طلب تجربة مجانية اليوم.