معالجة دفعات ETL: دليل شامل

هل تعلم أن العالم ينتج بيانات أكثر من أي وقت مضى؟ إذا كنت تريد معرفة الأرقام الدقيقة، فمن المقدر أن تنمو البيانات بشكل مذهل 180 زيتابايت بحلول عام 2025! إن التعامل مع كل تلك المعلومات يحتاج إلى عمليات قوية وفعالة. هذا هو المكان ETL يأتي دور ETL — الاستخراج والتحويل والتحميل — وهي آلية محورية لإدارة كميات هائلة من المعلومات. الآن، تخيل إجراء عملية ETL القوية هذه وتكرارها حتى تتمكن من معالجة كميات هائلة من البيانات على دفعات. هذه معالجة دفعة ETL. دعونا نستكشف هذا الموضوع أكثر!

ما هو ETL؟

يشير ETL إلى العملية المستخدمة في تكامل البيانات والتخزين. فهو يجمع البيانات من مصادر مختلفة، ويحولها إلى تنسيق ثابت، ثم يقوم بتحميلها إلى قاعدة بيانات مستهدفة، مستودع البياناتالطرق أو بحيرة البيانات.

• استخراج: جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات أو الملفات أو خدمات الويب.
• تحول: تنظيف البيانات والتحقق من صحتها وإعادة تنسيقها لضمان الاتساق والجودة.
• حمل: نقل البيانات المحولة إلى قاعدة بيانات مستهدفة أو مستودع للتحليل وإعداد التقارير.

ما هي معالجة دفعة ETL؟

تتضمن معالجة دفعات ETL معالجة البيانات في أجزاء أو دفعات محددة مسبقًا بدلاً من الوقت الفعلي. فهو يجمع البيانات على مدى فترات محددة — مثل فترات زمنية كل ساعة أو يومية — ثم يعالجها كدفعة. إنها مفيدة بشكل خاص عندما لا تكون المعالجة في الوقت الفعلي ضرورية أو عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات التي تتطلب وقتًا طويلاً للمعالجة.

تعتبر المعالجة المجمعة فعالة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات لأنها توفر الوقت الكافي لتحويل البيانات بشكل شامل وفحوصات الجودة وتضمن تحميل البيانات النظيفة والدقيقة فقط في النظام المستهدف. وبما أنها لا تتطلب معالجة فورية عند وصول البيانات، فيمكن جدولتها خارج ساعات الذروة، مما يقلل من ضغط النظام ويحسن استخدام الموارد.

تعد المعالجة المجمعة استراتيجية مثالية عندما تكون أعباء العمل قابلة للتنبؤ بها ويمكن التنبؤ بها مسبقًا. كما أنها مناسبة تمامًا لإنشاء تقارير وتحليلات دورية، حيث أنها توفر نظرة ثاقبة للاتجاهات والأنماط التاريخية بدلاً من التحديثات الفورية.

كيف تعمل معالجة الدفعات ETL؟

عندما يتعلق الأمر بمعالجة دفعات ETL، يتكون سير العمل عمومًا من ثلاث خطوات ETL رئيسية: الاستخراج والتحويل والتحميل.

1. استخلاص
   في هذه الخطوة، يتم استخراج البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات أو الملفات أو واجهات برمجة التطبيقات أو خدمات الويب، بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل جداول أو ملفات أو أطر زمنية محددة. أدوات ETL مثل Astera استخراج المعلومات المطلوبة من قواعد البيانات. يمكن لهذه الأدوات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية أن تجعل عملية استخراج البيانات بسيطة، سواء كان ذلك مجرد تحديد جميع الصفوف من جدول، أو معقدًا مثل الانضمام إلى جداول متعددة وتطبيق عوامل التصفية. يتم بعد ذلك جلب البيانات المستخرجة وتخزينها في الذاكرة أو الملفات المؤقتة، وتكون جاهزة للخطوة التالية. عندما يتعلق الأمر باستخراج البيانات من الملفات، تدعم أدوات ETL مجموعة واسعة من التنسيقات، مثل CSV وExcel وXML وJSON والمزيد. تقوم الأدوات بتحليل هذه الملفات، واستخراج البيانات ذات الصلة وتحويلها إلى تنسيق منظم يمكن معالجته بسهولة أكبر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأدوات ETL أيضًا استخراج البيانات من مصادر خارجية مثل واجهات برمجة التطبيقات أو خدمات الويب. يقومون بتقديم طلبات HTTP لاسترداد البيانات بتنسيق معين، مثل JSON أو XML، ثم تحليل المعلومات المطلوبة واستخراجها.
2. تحول
   بمجرد استخراج البيانات، تمر بعملية تحويل تتضمن تنظيف البيانات والتحقق من سلامتها وتحويلها إلى تنسيق موحد بحيث يتوافق مع قاعدة البيانات المستهدفة أو مستودع البيانات. يعد تنظيف البيانات جانبًا مهمًا من عملية التحويل. يتضمن إزالة أي تناقضات أو أخطاء أو نسخ مكررة من البيانات المستخرجة. توفر أدوات ETL وظائف متنوعة للتعامل مع تنظيف البيانات، مثل إزالة الأحرف الخاصة أو تصحيح الأخطاء الإملائية أو تطبيق قواعد التحقق من صحة البيانات. من المهم ضمان سلامة البيانات أثناء عملية التحويل. تحتاج إلى التحقق من التكامل المرجعي واتساق نوع البيانات والتأكد من التزام البيانات بقواعد العمل أو القيود. يمكنك أتمتة العملية إذا كنت تستخدم أداة ETL. علاوة على ذلك، غالبًا ما تتضمن عملية التحويل إثراء البيانات من خلال دمجها مع معلومات إضافية من خلال عمليات البحث في الجداول المرجعية، أو دمج البيانات من مصادر متعددة، أو تطبيق حسابات أو تجميعات معقدة.
3. تحميل
   الخطوة الأخيرة هي تحميل البيانات المحولة إلى النظام المستهدف، مثل مستودع البيانات أو قاعدة البيانات أو أي نظام تخزين آخر يسمح بالتحليل وإعداد التقارير بكفاءة. عند تحميل البيانات إلى مستودع بيانات، تستخدم أدوات ETL تقنيات مختلفة لتحسين الأداء. وهي تستخدم أساليب التحميل المجمعة، والتي تسمح بإدراج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تستخدم استراتيجيات الفهرسة لتحسين أداء الاستعلام وتمكين استرجاع البيانات بكفاءة. توفر أدوات ETL أيضًا آليات للتعامل مع تحديثات البيانات والتحميل المتزايد. وهذا يعني أنه يتم فقط تحميل البيانات التي تم تغييرها أو إضافتها حديثًا إلى النظام المستهدف، مما يقلل من وقت المعالجة ويقلل التأثير على موارد النظام.

تدفق معالجة ETL

تتضمن معالجة تدفق ETL، والمعروفة أيضًا باسم ETL في الوقت الفعلي أو ETL المستمر، معالجة البيانات في تدفق مستمر وليس على دفعات. لقد تم تصميمه لمعالجة البيانات وتحليلها عند وصولها، مما يتيح إجراء تحويلات شبه فورية وتحميلها إلى النظام المستهدف. يعد تدفق ETL ذا قيمة في السيناريوهات التي تكون فيها الرؤى في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا ضرورية، مثل:

• الكشف عن الغش: تحليل المعاملات في الوقت الحقيقي للكشف عن الأنشطة الاحتيالية.
• معالجة بيانات إنترنت الأشياء: التعامل مع البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار أو الأجهزة المتصلة وتحليلها فور وصولها.
• تحليلات في الوقت الحقيقي: اتخاذ قرارات عمل فورية بناءً على أحدث البيانات.
• مراقبة السجل: تحليل السجلات في الوقت الحقيقي لتحديد المشكلات أو الحالات الشاذة.

من خلال معالجة البيانات أثناء تدفقها، يمكن للمؤسسات استخلاص الرؤى في الوقت المناسب، والتفاعل بسرعة مع الأحداث، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بناءً على أحدث المعلومات.

المعالجة المجمعة مقابل المعالجة المتدفقة

سواء اخترت المعالجة المجمعة أو المعالجة المتدفقة، يعتمد ذلك على حالة الاستخدام الخاصة بك وقدرة المعالج الخاص بك. فيما يلي قائمة بالاختلافات بين الاثنين لمساعدتك على اتخاذ قرار مستنير:

حجم البيانات

تتعامل المعالجة المجمعة مع مجموعات بيانات كبيرة محددة مسبقًا بينما تدير معالجة التدفق تدفقات بيانات أصغر ومستمرة. إن الطبيعة المحدودة للبيانات الدفعية تجعل من السهل إجراء العمليات المجمعة، في حين تتكيف معالجة التدفق مع أحجام البيانات غير المحدودة والمتغيرة، مما يتطلب اتباع نهج أكثر قابلية للتكيف.

وقت التنفيذ

تعالج معالجة دفعات ETL البيانات بكميات كبيرة على فترات زمنية مجدولة أو يتم تشغيلها يدويًا، على عكس تدفق ETL، الذي يبدأ المعالجة فورًا عند إدخال سجلات جديدة. تكون العمليات المجمعة منفصلة ودورية، بينما تعمل عمليات الدفق بشكل مستمر عند وصول البيانات.

زمن المعالجة

يمكن أن تمتد Batch ETL من دقائق إلى ساعات بينما يكمل تدفق ETL المهام خلال أجزاء من الثانية أو الثواني. تتألق المعالجة المجمعة عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات، في حين أن تحليلات البث في الوقت الفعلي، كما هو الحال في اكتشاف الاحتيال، تحث على اتخاذ إجراء فوري.

أمر معالجة البيانات

تفتقر المعالجة المجمعة إلى ضمانات المعالجة التسلسلية، مما قد يؤدي إلى تغيير تسلسل الإخراج. يضمن Stream ETL معالجة البيانات في الوقت الفعلي بالترتيب الذي تم استلامها به، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على دقة البيانات، لا سيما في الخدمات المالية حيث يكون أمر المعاملة مهمًا.

فيما يلي جدول مقارنة يلخص الاختلافات الرئيسية بين معالجة دفعات ETL ومعالجة تدفق ETL:

كيفية بناء خط أنابيب ETL مع المعالجة المجمعة

بناء خط أنابيب ETL تتضمن معالجة الدفعات عدة خطوات. فيما يلي مخطط عام للعملية:

• فهم المتطلبات: حدد مصادر البيانات ووجهاتها وحدد تكرار تشغيل الدُفعات لإنشاء إطار عمل ETL.
• استخراج البيانات: استرجاع البيانات من مصادر مختلفة، مع ضمان النزاهة والامتثال للمعايير المحددة على دفعات.
• تحويل البيانات: قم بتنظيف منطق الأعمال وتصفيته وتجميعه وتطبيقه أثناء تطبيع التنسيقات حسب الضرورة.
• تحميل البيانات: قم بإعداد وتحديث مخططات الوجهة، وتحميل البيانات المحولة على دفعات إلى وحدة التخزين.
• التنسيق: استخدم أدوات سير العمل لإدارة وجدولة عمليات التشغيل المجمعة ومراقبة الجودة والأداء.
• معالجة الأخطاء ومراقبتها: تنفيذ آليات لمعالجة حالات عدم الاتساق والفشل ومراقبة الأداء وإنشاء تنبيهات بشأن الحالات الشاذة.
• التحسين وقابلية التوسع: قم بالتحسين بانتظام للحصول على أداء أفضل وقابلية للتوسع، والتكيف مع أحجام البيانات الأكبر أو المصادر الجديدة.
• الاختبار والتحقق من الصحة: بعناية اختبار والتحقق من صحة خط أنابيب ETL لضمان إخراج دقيق وكامل ومتسق.

لمزيد من الوضوح، هنا أ دليل خطوة بخطوة لاستخدام Astera لإنشاء وتنسيق عملية ETL لإعداد الشركاء باستخدام لقطات شاشة المنتج.

حالات استخدام معالجة دفعة ETL

دعنا نستكشف بعض السيناريوهات الشائعة حيث يتم استخدام المعالجة المجمعة لـ ETL على نطاق واسع.

إدارة بيانات الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، يتم استخدام معالجة دفعات ETL لتجميع سجلات المرضى والتاريخ الطبي وبيانات العلاج والتشخيص من مصادر متنوعة. وهذا يدعم التحليل الشامل لتحسين رعاية المرضى والبحث والامتثال للمعايير التنظيمية مثل HIPAA. تُنشئ المعالجة المجمعة تقارير وتحليلات دورية توفر رؤى حول الاتجاهات والنتائج والأداء على مدار فترات زمنية محددة.

الخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد

تساعد المعالجة المجمعة على تحسين العمليات اللوجستية من خلال تحليل بيانات سلسلة التوريد. وهو يدعم التحديث المنتظم لبيانات المخزون، مما يسمح للمؤسسات بتسوية مستويات المخزون، وتحديد التناقضات، وضبط سجلات المخزون بطريقة خاضعة للرقابة وفعالة. كما أنه يوفر طريقة منظمة ومنظمة لتبادل البيانات بين شركاء سلسلة التوريد. يمكن إرسال الملفات الدفعية على فترات زمنية متفق عليها مما يؤدي إلى تحسين التعاون مع تقليل التأثير على العمليات في الوقت الفعلي.

التجارة الإلكترونية والتجزئة

بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية، تساعد ETL في تحليل بيانات المعاملات وسلوك العملاء وأنماط الشراء وتفضيلات المنتج. يتيح ذلك استراتيجيات التسويق المستهدفة والتوصيات الشخصية وإدارة المخزون بناءً على اتجاهات المستهلك.

تحليل وسائل التواصل الاجتماعي والتسويق

تساعد معالجة دفعات ETL في تحليل بيانات الوسائط الاجتماعية لقياس معنويات العملاء ومقاييس المشاركة وفعالية الحملات التسويقية. فهو يدمج البيانات من منصات متعددة لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ لاستراتيجيات التسويق.

معالجة البيانات في الوقت الفعلي معززة بتحليل الدفعات

بينما تعمل معالجة دفعات ETL عادةً على فترات زمنية مجدولة، فإنها تكمل أيضًا معالجة البيانات في الوقت الفعلي. يوفر التحليل المجمع للبيانات المجمعة في الوقت الفعلي رؤى أعمق، مما يسمح للشركات باستخلاص الاتجاهات والأنماط والنماذج التنبؤية للاستراتيجيات المستقبلية.

الامتثال والتقارير التنظيمية

في الصناعات الخاضعة للوائح صارمة مثل التمويل والرعاية الصحية، تضمن المعالجة المجمعة توحيد البيانات المطلوبة للامتثال والإبلاغ الدقيق عنها. يتضمن ذلك إنشاء التقارير وعمليات التدقيق والعروض التنظيمية من مصادر بيانات متنوعة.

المؤسسات التعليمية وأنظمة إدارة التعلم

بالنسبة للمؤسسات التعليمية ومنصات التعلم عبر الإنترنت، تساعد ETL في توحيد سجلات الطلاب وبيانات الدورة والتقييمات وتحليلات التعلم. وهو يدعم تجارب التعلم الشخصية وتتبع الأداء وتحسينات المناهج الدراسية.

Astera- حل ETL الآلي لجميع الشركات

Astera هو 100٪ بدون رمز حل ETL الذي يبسط إنشاء شامل خطوط أنابيب البيانات. تقوم المنصة بدمج البيانات من مصادر متنوعة بسلاسة - سواء كانت محلية أو في السحابة - مما يتيح التنقل بسهولة إلى الوجهات المفضلة مثل Amazon Redshift وGoogle BigQuery وSnowflake وMicrosoft Azure. Asteraتكمن براعة 's في قدرتها على إنشاء خطوط أنابيب ETL مؤتمتة بالكامل، وتسريع رسم خرائط البيانات من خلال AI Auto Mapper، وإنشاء اتصالات عبر مصادر ووجهات متعددة، ورفع جودة البيانات من أجل مصدر واحد موثوق للحقيقة، وإدارة كميات كبيرة من البيانات دون عناء مع موازاتها. معالجة محرك ETL. فيما يلي بعض الميزات الرئيسية:

• واجهة مرئية تعمل على تبسيط عملية إدارة البيانات الشاملة، مما يسمح بوظيفة السحب والإفلات في كل مرحلة من مراحل دورة حياة ETL.
• موصلات واسعة النطاق، مما يضمن الاتصال السلس بمصادر البيانات والوجهات المتنوعة بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات والخدمات السحابية.
• برنامج جدولة مدمج، والذي يسمح لك بتشغيل مهامك مرة واحدة، في معالجة مجمعة أو بشكل متكرر وفقًا للجدول الزمني المحدد. من بين الجداول المتاحة: "التشغيل مرة واحدة" و"كل ساعة" و"يوميًا" و"أسبوعيًا" و"شهريًا" و"عند إسقاط الملف".
• إمكانات متقدمة للتحقق من صحة البيانات تضمن دقة البيانات وسلامتها طوال عملية التكامل من خلال تمكين المستخدمين من تحديد وتنفيذ قواعد التحقق المعقدة.

هل أنت مستعد لإنشاء خطوط أنابيب ETL شاملة باستخدام أداة إنشاء خطوط أنابيب بيانات بدون تعليمات برمجية بنسبة 100%؟ تحميل أ الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا أو قم بالتسجيل للحصول على عرض.