SQL Server لمستودع البيانات: تحسين إدارة البيانات وتحليلها

نحن نعيش في عصر تنفق فيه المؤسسات ثروة للوصول إلى مجموعة البيانات الأكثر شمولاً وحداثة للتفوق على منافسيها. وفي هذا المسعى، يستثمرون في أحدث التقنيات التي تلتقط و تحويل البيانات الخام إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ، مما يوفر لهم في النهاية ميزة تنافسية مستدامة. ومن بين اللاعبين الرئيسيين في هذا المجال شركة Microsoft، مع مجموعة واسعة من المنتجات والخدمات، بما في ذلك مستودع بيانات SQL Server.

في هذه المقالة، سنتحدث عن مستودع البيانات المستند إلى SQL Server من Microsoft بالتفصيل، ولكن أولاً، دعنا نتعرف سريعًا على الأساسيات.

ما هو مستودع البيانات؟

A مستودع البيانات يعد مكونًا رئيسيًا لمجموعة بيانات المؤسسة التي تمكنها من دمج وإدارة البيانات المتنوعة من مصادر مختلفة. من الناحية الفنية، مستودعات البيانات هي نوع متخصص من قاعدة بيانات تم تحسينه للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها لدعم ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات وإعداد التقارير. وبالمثل، تم بناء مستودع بيانات SQL Server على أساس سيئ السمعة مزود خدمة قاعدة البياناتوهو نظام شامل لإدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) تم تطويره بواسطة Microsoft.

أحد العناصر الأساسية في بنية مستودع البيانات هو ETL (استخراج، تحويل، تحميل). كجزء من خط أنابيب ETL، تتضمن الخطوة الأولى استخراج البيانات لجمع مجموعات البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد بيانات المعاملات أو السجلات أو خلاصات البيانات الخارجية. بمجرد استخراجها، تخضع البيانات لمرحلة التحويل في منطقة التدريج، حيث يتم تنظيفها وتوحيدها وتنظيمها في تنسيق ثابت. تقوم مرحلة التحميل بنقل البيانات المحولة إلى الوجهة، على سبيل المثال، مستودع بيانات SQL Server، والذي يتم تنظيمه غالبًا في نموذج الأبعاد لتحقيق الأداء الأمثل للاستعلام.

يمكّنك التنسيق المنظم، الذي يستخدم عادةً مخططات النجمة أو ندفة الثلج، من التنقل بين البيانات وتحليلها بسهولة. في حين أن عملية ETL تعد جزءًا مهمًا من تخزين البيانات، شامل معمارية مستودع البيانات يتضمن أيضًا البنية التحتية للتخزين، نمذجة البياناتوإدارة البيانات الوصفية والتدابير الأمنية والأدوات ذات الصلة. الهدف الشامل لهذه البنية هو توفير أساس قوي للمعالجة التحليلية.

تقنيات نمذجة مستودع بيانات SQL Server

في سياق مستودع البيانات، تشير نمذجة البيانات، أو النمذجة ببساطة، إلى عملية هيكلة البيانات وتنظيمها لتسهيل تخزينها واسترجاعها وتحليلها. دعنا نستعرض اثنين من تقنيات نمذجة البيانات الأكثر شيوعًا التي يمكنك استخدامها لإنشاء مستودع بيانات SQL Server:

النمذجة الأبعاد

النمذجة الأبعاد يبسط تحليل البيانات لمتخصصي البيانات والأعمال لأنه يوفر بنية تتوافق بشكل جيد مع الطريقة التي يفكر بها المستخدمون في البيانات وتحليلها في سياقات الأعمال. الحقائق والأبعاد هي المكونات الرئيسية في نموذج البيانات الأبعاد، حيث تكون المفاتيح الأساسية والأجنبية جزءًا لا يتجزأ من إقامة العلاقات بينهما.

يتم تنظيم البيانات في نوعين من الجداول في نموذج الأبعاد: جداول الحقائق وجداول الأبعاد.

جداول الحقائق

• تحتوي هذه الجداول على البيانات الكمية أو "الحقائق" التي تريد تحليلها.
• تتضمن الأمثلة الشائعة مبالغ المبيعات أو الكميات المباعة أو المقاييس الأخرى القابلة للقياس.
• غالبًا ما تحتوي جداول الحقائق على علاقات مفاتيح خارجية مع جداول الأبعاد.

الربحية

• هذه هي القيم أو المقاييس الكمية، مثل إيرادات المبيعات والكمية المباعة والأرباح وما إلى ذلك، والتي توفر الأساس للتحليل في مستودع البيانات.
• يمكن تجميع المقاييس باستخدام وظائف مختلفة مثل SUM وAVG وCOUNT وMIN وMAX وما إلى ذلك لتحليل البيانات على مستويات مختلفة من التفاصيل.
• يتم عادةً تخزين المقاييس في جداول الحقائق ويتم تحليلها غالبًا في سياق التسلسلات الهرمية للأبعاد.

جداول الأبعاد

• تقوم هذه الجداول بتخزين معلومات وصفية أو أبعاد تتعلق بالحقائق الموجودة في جداول الحقائق. الأبعاد هي الخصائص التي تريد تحليل عملك من خلالها.
• قد تتضمن أمثلة الأبعاد الوقت أو الموقع الجغرافي أو فئات المنتجات أو تفاصيل العميل.
• تحتوي جداول الأبعاد عادةً على مفتاح أساسي يعمل كمفتاح خارجي في جدول الحقيقة.

يمكنك استخدام النمذجة الأبعاد لتصميم وتنفيذ مستودع بيانات SQL Server عندما يكون تسهيل عمليات ذكاء الأعمال الفعالة هو متطلبات العمل الشاملة.

نمذجة مخزن البيانات

إذا كانت مؤسستك تعمل على نطاق واسع وتتضمن بيئات تخزين بيانات معقدة، فيمكن أن توفر نمذجة مخزن البيانات مكاسب كبيرة. والأكثر من ذلك هو أن إمكانية تتبع البيانات وقابلية التوسع والمرونة لها أهمية قصوى. تجمع نمذجة مخزن البيانات بين عناصر من كل من النموذج العادي الثالث (3NF) وأساليب المخطط النجمي لإنشاء بنية مستودع بيانات مرنة وقابلة للتطوير.

العناصر الأساسية في نمذجة مخزن البيانات هي:

المحاور

تعمل المراكز كمستودعات مركزية لمفاتيح الأعمال أو المعرفات التي تخزن بيانات عمل فريدة وغير متغيرة وتوفر نقطة مرجعية قوية لكل كيان تجاري. فكر في Hub كجداول، كما هو الحال في 3NF ولكن بشكل أبسط بكثير، مع عمود مفتاح واحد فقط، وفي كثير من الأحيان، بعض المعلومات الإضافية للتوثيق. عند إنشاء مستودع بيانات SQL Server باستخدام نمذجة مخزن البيانات، يمكنك تنفيذ Hubs كجداول في بيئة SQL Server.

روابط

الروابط هي كيانات تقيم علاقات بين المحاور. أنت بحاجة إلى روابط لربط كيانات الأعمال المختلفة وتكوين الارتباطات داخل مستودع البيانات. في سيناريو المبيعات، على سبيل المثال، قد يربط الارتباط مركز العميل بمركز المنتج، مما يوضح لك من اشترى ماذا. في سياق إنشاء مستودع بيانات SQL Server عبر نمذجة مخزن البيانات، يمكنك تنفيذ الارتباطات كجداول، والتي تصبح بعد ذلك الوكلاء النشطين الذين يتعاملون مع العلاقات بين المراكز الخاصة بك.

الأقمار الصناعية

تلتقط الأقمار الصناعية التغييرات في البيانات بمرور الوقت، حيث تقوم بتخزين المعلومات التاريخية حول المراكز أو الروابط الخاصة بك. على سبيل المثال، إذا تغير عنوان العميل، فسيقوم جدول القمر الصناعي المرتبط بمركز العميل بتخزين العناوين التاريخية. كما هو الحال مع الروابط، تساهم الأقمار الصناعية أيضًا في قابلية التوسع. مع نمو أعمالك وتغير البيانات، يمكنك توسيع جداول القمر الصناعي هذه دون تعطيل هياكل المحور أو الارتباط الأساسية. مرة أخرى، إذا كنت تقوم بإنشاء مستودع بيانات SQL Server عبر نمذجة مخزن البيانات، فيمكنك تنفيذ الأقمار الصناعية كجداول لالتقاط التغييرات في بياناتك بشكل مستمر.

مخططات مستودع البيانات

تحدد مخططات مستودع البيانات كيفية تنظيم البيانات وتنظيمها داخل مستودع البيانات. إنهم يلعبون دورًا حاسمًا في تسهيل الاستعلام وإعداد التقارير بكفاءة. هناك ثلاثة أنواع أساسية من مخططات مستودع البيانات: مخطط النجوم، مخطط ندفة الثلج، ومخطط المجرة (المعروف أيضًا باسم كوكبة الحقائق).

كل مخطط له مزاياه ومقايضاته. يعتمد اختيار المخطط على عوامل مثل طبيعة بياناتك وأنماط الاستعلام واعتبارات الأداء. تُستخدم مخططات النجوم بشكل شائع لبساطتها وأداء الاستعلام، في حين توفر مخططات ندفة الثلج ومخططات المجرات مزيدًا من التطبيع، ودعم هياكل البيانات والعلاقات المعقدة.

مخطط النجوم

في باقة مخطط نجمة، لديك جدول حقائق مركزي محاط بجداول الأبعاد. يحتوي جدول الحقائق على مقاييس عملك الرئيسية، مثل إيرادات المبيعات. توفر الأبعاد السياق، مثل المنتج والوقت والموقع. يبدو وكأنه نجمة عندما ترسمه، مع وجود جدول الحقائق في المنتصف والأبعاد المتفرعة للخارج. من السهل أن نفهم، ولأنه غير طبيعي، فإن الاستعلام عنه فعال.

مخطط ندفة الثلج

الآن، تخيل توسيع مخطط النجمة. في مخطط ندفة الثلج، يتم تقسيم أبعادك إلى أبعاد فرعية أو جداول ذات صلة. إنها بمثابة نسخة أكثر تفصيلاً من النجم، مما يقلل من التكرار في بياناتك. ومع ذلك، فإن المفاضلة هي أن الاستعلامات قد تكون أكثر تعقيدًا وأبطأ قليلاً بسبب الصلات الإضافية. يأتي اسم "ندفة الثلج" من شكل المخطط التخطيطي، مع كل هذه الهياكل المتفرعة.

مخطط المجرة

في مخطط المجرة، أنت تتعامل مع جداول حقائق متعددة تشترك في جداول الأبعاد. يعد هذا مفيدًا في إعدادات مستودع البيانات المعقدة مع عمليات الأعمال المختلفة التي تولد مقاييس مختلفة. تتصل جداول الحقائق من خلال أبعاد مشتركة، مما يسمح بإجراء تحليل مرن وشامل للبيانات عبر عمليات مختلفة. إنه يشبه وجود مراكز متعددة (جداول الحقائق) متصلة بروابط مشتركة (جداول الأبعاد).

لماذا نستخدم SQL Server لتخزين البيانات؟

إن قوة SQL Server في التعامل مع قواعد البيانات العلائقية تجعله خيارًا ممتازًا، خاصة عندما يتم تنظيم معظم الأنظمة والتطبيقات التي تولد وتدير معاملات البيانات داخل مؤسستك بتنسيق قاعدة بيانات علائقية. يعمل النقل السلس للبيانات العلائقية إلى مستودع بيانات SQL Server على تبسيط عملية التكامل ويضمن التوافق عبر النظام البيئي للبيانات. وهذا فعال بشكل خاص في السيناريوهات التي يكون فيها الحفاظ على تناسق البيانات والعلاقات أمرًا بالغ الأهمية، على سبيل المثال، استخراج رؤى دقيقة لتحسين العمليات التجارية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الجمع بين النمذجة الأبعاد و OLAP مكعبات في SQL Server Analysis Services (SSAS) لإنشاء مستودعات بيانات عالية الأداء. يؤدي القيام بذلك إلى تقليل الحاجة إلى عمليات ربط وحسابات مكثفة أثناء تنفيذ الاستعلام، مما يؤدي إلى أوقات استجابة أسرع.

البيئات التي تركز على مايكروسوفت

• عندما تستخدم مؤسستك تقنيات Microsoft في الغالب مثل خدمات Power BI وExcel وAzure، فإن الاستفادة من SQL Server لتخزين البيانات تضمن وجود نظام بيئي تحليلي متماسك ومتكامل.

أداء الاستعلام التحليلي

• في السيناريوهات التي يكون فيها أداء الاستعلام التحليلي أمرًا بالغ الأهمية، تثبت تقنية فهرس مخزن الأعمدة في SQL Server أنها مفيدة بشكل كبير. إنه يتفوق في التعامل مع البيانات واسعة النطاق وتنفيذ الاستعلامات التحليلية المعقدة، مما يجعله مناسبًا تمامًا لتخزين البيانات حيث يكون التحليل السريع والمفصل هو الهدف الأساسي.

أعباء العمل المختلطة

• يمكن أن يكون SQL Server خيارًا ممتازًا إذا كانت مؤسستك تتعامل مع أحمال عمل مختلطة تتضمن معالجة المعاملات والتحليل. إن قدرتها على التعامل مع كلا النوعين من أعباء العمل في نظام أساسي موحد يمكن أن تبسط عملية إدارة البيانات الشاملة لشركتك.

تكامل مصادر البيانات الخارجية

• عندما تحتاج إلى دمج البيانات من متنوعة خارجي المصادر، يمكن لميزة PolyBase في SQL Server تسهيل العملية. تعتبر هذه الإمكانية ذات قيمة خاصة في سيناريوهات تخزين البيانات حيث يكون دمج البيانات من منصات مختلفة مطلبًا شائعًا.

متطلبات قابلية التوسع

• إذا كانت مؤسستك تواجه أحجامًا متزايدة من البيانات، فيمكنها الاستفادة من ميزات SQL Server مثل التقسيم والمعالجة المتوازية لتلبية متطلبات قابلية التوسع.

تخزين البيانات على السحابة

• يتكامل SQL Server بسلاسة مع خدمات Azure، مما يوفر المرونة وقابلية التوسع في السحابة. يمكن أن تكون ميزة إضافية في السيناريوهات التي تريد فيها الاستفادة من فوائد بنية تخزين البيانات المستندة إلى السحابة.

كيفية بناء مستودع بيانات SQL Server؟

بناء مستودع بيانات هي مهمة متعددة الأوجه تتضمن خطوات متعددة. ومع ذلك، أ أداة تخزين البيانات، مثل Astera يقوم Data Warehouse Builder بإزالة معظم هذه الخطوات، خاصة في مجالات تصميم المخطط و SQL إيتل العمليات - لدرجة أن العملية برمتها هي نفسها بغض النظر عن نوع مستودع البيانات.

فيما يلي خطوات إنشاء مستودع بيانات SQL Server:

الخطوة 1: إنشاء نموذج بيانات المصدر

تحتاج أولاً إلى تحديد البيانات المصدر ونموذجها. مع Astera، وهذا أمر بسيط مثل الهندسة العكسية لنموذج البيانات المصدر. بمجرد حصولك على نموذج البيانات المصدر، يمكنك التحقق منه والتحقق من الأخطاء والتحذيرات. ومرة أخرى، يمكن القيام بذلك بسهولة بنقرة زر واحدة.

بعد أن تتأكد من أنك قمت بتصميم نموذج البيانات المصدر بشكل صحيح، كل ما عليك فعله هو نشرها على الخادم وإتاحتها للاستخدام في ETL أو ELT خطوط الأنابيب أو لتحليلات البيانات. مع Astera، وهذا أمر بسيط مثل النقر على "نشر نموذج البيانات"، كما هو موضح أدناه:

 

الخطوة 2: بناء ونشر نموذج الأبعاد

والخطوة التالية هي بناء نموذج الأبعاد الذي يعمل كمخطط الوجهة لمستودع البيانات. يمكنك تصميم نموذج من البداية بسلاسة باستخدام كائن "الكيان". Astera.

ومع ذلك، إذا كان لديك بالفعل مخطط قاعدة بيانات مصمم، فيمكنك إنشاء نموذج الأبعاد تلقائيًا باستخدام خيار "إنشاء نموذج الأبعاد". فهو يسمح لك بتحديد الجداول التي ستكون حقائق وأيها ستكون أبعادًا. إليك ما يمكن أن يبدو عليه النموذج الأبعاد Asteraواجهة المستخدم الخاصة بـ:

بعد ذلك، يمكنك تعيين أدوار محددة للحقول لكل كيان (أو جدول) لتخزين البيانات واسترجاعها بشكل محسّن. على سبيل المثال، يمكنك تحديد أي مما يلي للأبعاد:

• المفتاح البديل ومفتاح الأعمال.
• تغيير أنواع الأبعاد ببطء (SCD1، SCD2، SCD3، وSCD6).
• معرفات السجل (تواريخ السريان وانتهاء الصلاحية، ومحدد السجل الحالي، ورقم الإصدار) لتتبع البيانات التاريخية.
• البعد النائب لتتبع الحقائق التي تصل مبكرًا وأبعاد الوصول المتأخر.

بمجرد إنشاء نموذج الأبعاد الخاص بك والتحقق منه، يمكنك إعادة توجيهه هندسيًا إلى الوجهة حيث تريد الاحتفاظ بمستودع البيانات الخاص بك، في هذه الحالة، SQL Server، ونشره.

الخطوة 3: ملء مستودع البيانات

الآن بعد أن قمت بإعداد مستودع البيانات الخاص بك، فأنت بحاجة إلى إنشاء خطوط بيانات لملئه. مرة أخرى، هذا شيء يمكنك تحقيقه بسهولة في الداخل Asteraواجهة المستخدم، ودون كتابة أي رموز.

للقيام بذلك، تحتاج إلى إنشاء تدفق بيانات والبدء في بناء خطوط أنابيب ETL الخاصة بك. لنفترض أنك تريد نقل بيانات العملاء إلى مستودع بيانات SQL Server الجديد، فإليك الشكل الذي سيبدو عليه تدفق البيانات Asteraواجهة المستخدم الخاصة بـ:

 

لدينا هنا الجدول المصدر على اليسار وكائن "محمل الأبعاد" على اليمين. سيتعين عليك استخدام هذا الكائن لنقل البيانات إلى جدول في نموذج الأبعاد الوجهة.

ستحتاج أيضًا إلى إنشاء تدفق بيانات لنقل البيانات إلى جداول الحقائق. نظرًا لأن جدول الحقائق يحتوي على حقول من جداول مصدر متعددة، فمن المحتمل أن يكون تدفق البيانات مختلفًا بعض الشيء. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا استخدام "مصدر استعلام نموذج البيانات" لأننا نحتاج إلى استخراج البيانات من جداول متعددة في النموذج المصدر. إليك تدفق البيانات لجدول الحقائق:

 

أخيرًا، قم بتنفيذ تدفقات البيانات وابدأ في ملء مستودع بيانات SQL Server الخاص بك.

الخطوة 4: التنسيق والأتمتة

لتنسيق العملية، يمكنك إنشاء سير عمل والتخلص من الحاجة إلى تنفيذ تدفقات البيانات واحدة تلو الأخرى.

 

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أتمتة العملية بحيث يتم تحميل البيانات إلى مستودع البيانات تلقائيًا.

قيود إعداد مستودع بيانات SQL Server

يأتي إعداد مستودع بيانات SQL Server مصحوبًا بمجموعة من التحديات والقيود الخاصة به. يعد فهم هذه القيود أمرًا ضروريًا لاتخاذ قرارات مستنيرة عند إعداد مستودع بيانات SQL Server. فهو يساعدك على تقييم ما إذا كان الحل المختار يتوافق مع الاحتياجات والمتطلبات المحددة لمؤسستك.

دعونا نحلل ما يعنيه هذا:

منحنى التعلم

يتطلب إعداد وإدارة مستودع بيانات SQL Server مستوى عالٍ من الخبرة. قد يحتاج فريقك إلى التدريب لتصميم مستودع البيانات وتنفيذه وصيانته بشكل فعال. يتضمن ذلك اكتساب المعرفة حول استراتيجيات الفهرسة والتقسيم وصيانة الإحصائيات. بالإضافة إلى ذلك، يعد الإلمام بأدوات المراقبة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها أمرًا بالغ الأهمية أيضًا لضمان صحة النظام ومعالجة أي مشكلات قد تنشأ.

التدرجية

عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة للغاية، قد يواجه مستودع البيانات المستند إلى SQL Server مشكلات قابلية التوسع. على الرغم من أن النظام الأساسي مصمم لأحمال عمل التحليلات ويسمح بالتوسع الأفقي عن طريق إضافة المزيد من عقد الحوسبة، فقد تكون هناك تحديات في التعامل مع البيانات الضخمة حقًا. في مثل هذه الحالات، قد تكون الحلول البديلة المتخصصة في الحوسبة الموزعة جديرة بالاستكشاف لضمان قابلية التوسع السلس لتلبية احتياجات تخزين البيانات ومعالجتها.

الأداء

يصبح الأداء مصدر قلق بالغ مع زيادة حجم البيانات في مستودع بيانات SQL Server، مما يستلزم تحويل الاهتمام الإضافي نحو تحسين الاستعلام وفهرسته. يعد تحسين الاستعلامات بشكل استراتيجي وتنفيذ آليات الفهرسة الفعالة أمرًا حيويًا للتخفيف من تأثير أحجام البيانات المتزايدة. والنتيجة هي معالجة استعلام فعالة وسريعة الاستجابة داخل بيئة مستودع بيانات SQL Server.

تعقيد

يقدم إنشاء مستودع بيانات SQL Server مجموعة محددة من التحديات، مع برز التعقيد كأحد القيود الملحوظة. تظهر التقلبات والانعطافات أثناء مرحلة التصميم، حيث تثبت الخطة الشاملة قيمتها في مساعدتك على صياغة المخطط وتنفيذ عمليات ETL الفعالة. ويزيد ضمان جودة البيانات من التعقيد لأنه يتطلب اهتمامًا مستمرًا والتحقق من صحتها، مما يجعل العملية برمتها أكثر صعوبة.

التكامل مع الأنظمة الأخرى

يعد التكامل مع الأنظمة الأخرى جانبًا مهمًا عند التفكير في تنفيذ مستودع بيانات SQL Server. في بيئة الأعمال، غالبًا ما توجد البيانات في مصادر وتنسيقات مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات وموجزات البيانات الخارجية المختلفة. ويكمن التحدي في تنسيق هذه البيانات المتنوعة ودمجها في مستودع بيانات SQL Server، حيث يمكن أن تظهر مشكلات التوافق بسبب الاختلافات في تنسيقات البيانات أو الهياكل أو بروتوكولات الاتصال بين الأنظمة. لذلك، قد تحتاج فرق البيانات لديك إلى اللجوء إلى جهود التكامل المخصصة لسد هذه الفجوات وإنشاء تدفق سلس للبيانات إلى مستودع البيانات.

أفضل ممارسات مستودع البيانات لـ SQL Server

• حدد بوضوح متطلبات عملك وأهدافك الخاصة بمستودع البيانات. يجب أن يكون لديك أيضًا فهم كامل لاحتياجات إعداد التقارير والتحليل للمستخدمين النهائيين.
• اختر أسلوب نمذجة البيانات المناسب لمستودع بيانات SQL Server. سيتم توجيه ذلك بناءً على متطلبات عملك واستنادًا إليها. بالإضافة إلى ذلك، قم بتطبيع أو إلغاء تسوية هياكل البيانات حسب الحاجة.
• دمج او تجسيد النسخ المتماثل لخادم SQL لضمان توزيع البيانات الأمثل وفي الوقت المناسب عبر البنية.
• عند توقع النمو، حدد ما إذا كان يجب تصميم مستودع البيانات الخاص بك ليتناسب مع الحجم أفقيًا أو رأسيًا. خذ بعين الاعتبار تقسيم الجداول الكبيرة لتعزيز قابلية التوسع بشكل أكبر.
• استخدام الحديث أدوات تكامل البيانات لبناء وأتمتة وصيانة خطوط أنابيب ETL الخاصة بك. قم بإعطاء الأولوية للحلول التي يمكن أن تساعدك في تنفيذ المعالجة المتوازية لمهام ETL لتحسين الأداء. قم دائمًا بإجراء فحوصات جودة البيانات أثناء عملية ETL للتخلص من المشكلات المتعلقة بصحة البيانات.
• قبل البدء في البث المباشر، قم بإجراء اختبار شامل لمستودع البيانات، بما في ذلك عمليات ETL، تكامل البياناتوأداء الاستعلام. وبالمثل، تحقق من دقة التقارير والتحليلات مقابل متطلبات العمل للتأكد من أن الرؤى المستمدة من مستودع البيانات تتوافق مع أهداف العمل المقصودة.

مفتاح الوجبات الجاهزة

يمكن أن يكون إنشاء مستودع بيانات رحلة طويلة ومستهلكة للموارد، ومستودع بيانات SQL Server ليس استثناءً. ومع ذلك، يمكن اختصار جزء كبير من العملية إذا قمت بالتخطيط للعملية بدقة منذ بداية المشروع ودمجت حلول بناء مستودع بيانات ذات قدرة عالية، مثل Astera منشئ مستودع البيانات.

إذا كنت تتطلع إلى إنشاء مستودع بيانات SQL Server وكان الوقت هو الأهم، فاتصل بنا على +1 888-77-ASTERA وتواصل مع أحد خبراء حلول البيانات لدينا للحصول على المشورة المهنية.

بدلا من ذلك، يمكنك قم بالتسجيل في العرض التوضيحي أو قم بتنزيل الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا لاختباره بنفسك ومعرفة ما إذا كان يناسب متطلباتك.