في بيئة الأعمال اليوم، يجب أن يكون لدى المنظمة تقارير وتحليلات موثوقة لكميات كبيرة من البيانات. تحتاج الشركات إلى جمع بياناتها ودمجها لمستويات مختلفة من التجميع، بدءًا من خدمة العملاء وحتى تكامل الشركاء ووصولاً إلى قرارات الأعمال التنفيذية رفيعة المستوى. هذا هو المكان الذي يأتي فيه تخزين البيانات لتسهيل إعداد التقارير والتحليل. وهذا الارتفاع في البيانات يؤدي بدوره إلى زيادة استخدام مستودعات البيانات لإدارة بيانات الأعمال.
لفهم أهمية تخزين البيانات ، دعنا نزور مفاهيم تخزين البيانات المهمة.
ما هو تخزين البيانات؟
تخزين البيانات هو عملية جمع البيانات وتنظيمها وإدارتها من مصادر بيانات متباينة لتوفير رؤى وتوقعات تجارية ذات مغزى للمستخدمين المعنيين.
تختلف البيانات المخزنة في DWH عن البيانات الموجودة في بيئة التشغيل. يتم تنظيمها بحيث يتم تجميع البيانات ذات الصلة لتسهيل العمليات اليومية وتحليل البيانات وإعداد التقارير. يساعد هذا في تحديد الاتجاهات بمرور الوقت ويسمح للمستخدمين بإنشاء خطط بناءً على تلك المعلومات. ومن ثم ، تعزيز أهمية استخدام مستودعات البيانات لصناع القرار في مجال الأعمال.
هندسة مستودع البيانات
مناهج الجمع بين قواعد البيانات غير المتجانسة
لدمج قواعد البيانات المختلفة ، هناك طريقتان شائعتان:
- تعتمد على الاستعلام: يعد النهج المستند إلى الاستعلام في تخزين البيانات تقليديًا لإنشاء وحدات تكامل وأغلفة أعلى قواعد البيانات المختلفة.
- يحركها التحديث: يعد النهج المستند إلى التحديث لدمج البيانات بديلاً للنهج المستند إلى الاستعلام ويتم استخدامه بشكل متكرر اليوم. في هذا النهج ، يتم دمج البيانات من مصادر متنوعة أو دمجها مسبقًا وتخزينها في مستودع بيانات. في وقت لاحق ، يمكن للموظفين الوصول إلى هذه البيانات للاستعلام وتحليل البيانات.
هندسة مستودع البيانات
A معمارية مستودع البيانات يستخدم نماذج الأبعاد لتحديد أفضل تقنية لاستخراج وترجمة المعلومات من البيانات الأولية. ومع ذلك، يجب عليك مراعاة ثلاثة أنواع رئيسية من الهندسة المعمارية عند تصميم مستودع بيانات في الوقت الفعلي على مستوى الأعمال.
- العمارة أحادية الطبقة
- هندسة معمارية من مستويين
- ثلاث طبقات العمارة
إدراج الميزات
تشمل الميزات الرئيسية لمستودع البيانات ما يلي:
- موجه نحو الموضوع: يوفر معلومات تلبي موضوعًا معينًا بدلاً من عمليات المنظمة المستمرة. تتضمن أمثلة الموضوعات معلومات المنتج وبيانات المبيعات وتفاصيل العملاء والموردين وما إلى ذلك.
- متكامل: تم تطويره من خلال دمج البيانات من مصادر متعددة ، مثل الملفات الثابتة وقواعد البيانات العلائقية.
- تغير الوقت: تعطي البيانات الموجودة في DWH معلومات من نقطة تاريخية محددة في الوقت المناسب. لذلك ، يتم تصنيف البيانات ضمن إطار زمني معين.
- غير متطاير: تشير غير المتطايرة إلى البيانات التاريخية التي لا يتم حذفها عند إضافة بيانات أحدث. DWH منفصل عن قاعدة البيانات التشغيلية. هذا يعني أن أي تغييرات منتظمة في قاعدة البيانات التشغيلية لا تظهر في مستودع البيانات.
دور خطوط أنابيب البيانات في EDW
يبذل الكثير من الجهد في فتح القوة الحقيقية من مستودع البيانات الخاص بك. يمكنك بناء موثوقة ومرنة ومنخفضة الكمون خطوط أنابيب ETL باستخدام بيانات التعريف يحركها ETL النهج.
يتم ملء مستودع البيانات باستخدام خطوط أنابيب البيانات. يقومون بنقل البيانات الأولية من مصادر متباينة إلى مستودع بيانات مركزي لإعداد التقارير والتحليلات. على طول الطريق، يتم تحويل البيانات وتحسينها.
ومع ذلك ، فإن زيادة الحجم والسرعة والتنوع جعلت النهج التقليدي لبناء خطوط أنابيب البيانات —تتضمن الترميز اليدوي وإعادة التكوين - غير فعال وعفا عليه الزمن.
أتمتة يعد جزءًا لا يتجزأ من بناء خطوط بيانات فعالة تتناسب مع سرعة وسرعة عمليات عملك.
أتمتة خطوط أنابيب البيانات
يمكنك نقل البيانات بسلاسة من المصدر إلى التصور من خلال أتمتة خطوط البيانات. إنه أسلوب حديث لملء مستودعات البيانات ويتطلب تصميم تدفقات بيانات وظيفية وفعالة.
كما نعلم جميعًا ، يعد الالتزام بالمواعيد أحد العناصر الحاسمة لذكاء الأعمال عالي الجودة. تساعدك خطوط أنابيب البيانات المؤتمتة في إتاحة البيانات في مستودع البيانات بسرعة.
يمكنك التخلص من البيانات القديمة أو التافهة أو المكررة من خلال الاستفادة من قوة خطوط أنابيب البيانات المؤتمتة والقابلة للتطوير. يؤدي ذلك إلى زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات والاتساق لضمان تحليلات عالية الجودة.
من خلال عملية ETL التي تعتمد على البيانات الوصفية ، يمكنك دمج المصادر الجديدة بسلاسة في البنية الخاصة بك ودعم الدورات التكرارية لتتبع تقارير BI وتحليلها بشكل سريع.
أيضا ، يمكنك متابعة ELT يقترب. في ELT، يمكنك تحميل البيانات مباشرة إلى المستودع للاستفادة من قدرة الحوسبة للنظام الوجهة على التنفيذ تحويلات البيانات كفاءة.
تحسين خطوط أنابيب البيانات
يجب أن تركز المؤسسة على إنشاء خطوط بيانات مؤتمتة يمكنها التكيف ديناميكيًا مع الظروف المتغيرة - على سبيل المثال ، إضافة مصادر البيانات وإزالتها أو تغيير عمليات التحويل.
بالطبع ، قد يكون نقل قواعد البيانات بأكملها عندما تحتاج إلى بيانات لإعداد التقارير أو التحليل غير فعال للغاية.
أفضل ممارسة هي تحميل البيانات بشكل متزايد باستخدام تغيير التقاط البيانات لملء مستودع البيانات الخاص بك. يساعد على التخلص من التكرار ويضمن أقصى دقة للبيانات.
القدرات الأساسية الأخرى اللازمة لإنشاء خطوط بيانات مؤتمتة هي التحميل المتزايد ومراقبة الوظائف وجدولة العمل.
- يضمن التحميل المتزايد أنك لن تضطر إلى نسخ جميع البيانات إلى مستودع البيانات في كل مرة يتغير فيها الجدول المصدر. يضمن ذلك أن يكون مستودع البيانات لديك دائمًا دقيقًا ومُحدّثًا.
- تساعدك مراقبة الوظائف على فهم أي مشكلات في نظامك الحالي وتسمح لك بتحسين العملية.
- تتيح جدولة الوظائف للمستخدمين معالجة البيانات يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا أو فقط عندما تلبي البيانات مشغلات أو شروطًا محددة.
يمكن أن يؤدي تنظيم خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك وأتمتتها إلى القضاء على العمل اليدوي وإدخال إمكانية التكرار وزيادة الكفاءة إلى أقصى حد.
أمثلة على تخزين البيانات في الصناعات المختلفة
أصبحت البيانات الضخمة حيوية ل تخزين البيانات وذكاء الأعمال عبر العديد من الصناعات. دعونا نراجع بعض الأمثلة على تخزين البيانات في مختلف القطاعات.
قطاع الاستثمار والتأمين
تستخدم الشركات في المقام الأول مستودع البيانات لتحليل اتجاهات العملاء والسوق وأنماط البيانات الأخرى في هذه القطاعات. الفوركس وأسواق الأسهم هما قطاعان فرعيان رئيسيان. تلعب مستودعات البيانات هنا دورًا مهمًا لأن اختلاف نقطة واحدة يمكن أن يؤدي إلى خسائر فادحة في جميع المجالات. عادة ما يتم مشاركة DWH في هذه القطاعات والتركيز على تدفق البيانات في الوقت الحقيقي.
سلاسل البيع بالتجزئة
تستخدم سلاسل البيع بالتجزئة DWHs للتوزيع والتسويق. الاستخدامات الشائعة هي تتبع العناصر وفحص سياسات التسعير وتتبع الصفقات الترويجية وتحليل اتجاهات شراء العملاء. تتضمن سلاسل البيع بالتجزئة عادةً أنظمة EDW لذكاء الأعمال واحتياجات التنبؤ.
الرعاية الصحية
تستخدم شركات الرعاية الصحية DWH للتنبؤ بنتائج المرضى. كما يستخدمونها أيضًا لإنشاء تقارير العلاج ومشاركة البيانات مع مزودي التأمين ومختبرات الأبحاث والوحدات الطبية الأخرى. يُعد EDWs العمود الفقري لأنظمة الرعاية الصحية لأن أحدث معلومات العلاج الحديثة ضرورية لإنقاذ الأرواح.
أنواع مستودعات البيانات
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من مستودعات البيانات. ولكل منها دورها المحدد في إدارة البيانات العمليات.
1- مستودع بيانات المؤسسة
مستودع بيانات المؤسسة (EDW) هو قاعدة بيانات مركزية أو رئيسية لتسهيل اتخاذ القرارات في جميع أنحاء المؤسسة. تشمل الفوائد الرئيسية للحصول على EDW ما يلي:
- الوصول إلى المعلومات عبر المنظمات.
- القدرة على تشغيل الاستعلامات المعقدة.
- تمكين رؤى غنية وبعيدة النظر للقرارات التي تعتمد على البيانات والتقييم المبكر للمخاطر.
2- ODS (مخزن البيانات التشغيلية)
في نظام ODS ، يتم تحديث DWH في الوقت الفعلي. لذلك ، غالبًا ما تستخدمها المؤسسات لأنشطة المؤسسة الروتينية ، مثل تخزين سجلات الموظفين. تستخدم العمليات التجارية أيضًا نظام الوثائق الرسمية لتوفير البيانات إلى EDW.
3- داتا مارت
إنها مجموعة فرعية من DWH تدعم قسمًا أو منطقة أو وحدة أعمال معينة. ضع في اعتبارك هذا: لديك أقسام متعددة ، بما في ذلك المبيعات والتسويق وتطوير المنتجات وما إلى ذلك. سيكون لكل قسم مستودع مركزي حيث يقوم بتخزين البيانات. هذا المستودع هو ملف مارت البيانات.
يقوم EDW بتخزين البيانات من سوق البيانات في ODS يوميًا/أسبوعيًا (أو حسب تكوينه). تعمل المواد المستنفدة للأوزون كمنطقة انطلاق لـ تكامل البيانات. ثم يرسل البيانات إلى EDW لتخزينها لأغراض ذكاء الأعمال.
لماذا تحتاج الشركات إلى تخزين البيانات وذكاء الأعمال؟
يتساءل الكثير من مستخدمي الأعمال عن سبب أهمية تخزين البيانات. إن أبسط طريقة لشرح ذلك هي من خلال الفوائد المتنوعة للمستخدمين النهائيين. وتشمل هذه:
- تحسين وصول المستخدم النهائي إلى مجموعة متنوعة من بيانات المؤسسة
- زيادة اتساق البيانات
- توثيق إضافي للبيانات
- يحتمل انخفاض تكاليف الحوسبة وزيادة الإنتاجية
- توفير مكان لدمج البيانات ذات الصلة من مصادر منفصلة
- إنشاء بنية أساسية للحوسبة يمكنها دعم التغييرات في أنظمة الكمبيوتر وهياكل الأعمال
- تمكين المستخدمين النهائيين من إجراء استعلامات أو تقارير مخصصة دون التأثير على أداء أنظمة التشغيل
أدوات وتقنيات تخزين البيانات
البنية التحتية للبيانات لمعظم المنظمات عبارة عن مجموعة من الأنظمة المختلفة. على سبيل المثال ، قد يكون لدى المؤسسة نظام واحد يتعامل مع علاقات العملاء ، والموارد البشرية ، والمبيعات ، والإنتاج ، والتمويل ، والشركاء ، وما إلى ذلك. غالبًا ما تكون هذه الأنظمة ضعيفة أو غير متكاملة على الإطلاق. هذا يجعل من الصعب الإجابة على الأسئلة البسيطة على الرغم من توفر المعلومات "في مكان ما" داخل أنظمة بيانات متباينة.
يمكن للشركات استخدام أدوات DWH لحل هذه المشكلات عن طريق إنشاء قاعدة بيانات واحدة من البيانات المتجانسة. الأدوات البرمجية لـ استخراج يعد تحويل البيانات إلى تنسيق متجانس للتحميل إلى DWH أيضًا من المكونات الحيوية لنظام تخزين البيانات.
أداة أتمتة تخزين بيانات المؤسسة بواسطة Astera Software
Astera منشئ مستودع البيانات يسرع تطوير مستودع البيانات من الصفر. وهو يدعم العديد من عمليات التكامل، ويقوم بأتمتة نمذجة البيانات، ويقدم DWH عالي الأداء من خلال منصة موحدة وبديهية.
ADWB هي بيانات وصفية مدفوعة أداة أتمتة تخزين البيانات مع مصمم بيانات غني ويتضمن جميع الميزات الرئيسية لمستودع البيانات المذكورة أعلاه. تتيح وظيفة الهندسة العكسية للمستخدمين إنشاء قواعد بيانات ببضع نقرات دون كتابة أكواد. وبالمثل ، يمكن للمستخدمين تطوير المخططات بسرعة من البداية باستخدام خيار السحب والإفلات السهل. توضح الصور أدناه بإيجاز كيفية عمل ADWB.
ميزة الهندسة العكسية في Astera دي دبليو بي
تدفق البيانات لتعبئة جدول الأبعاد في ADWB
بمجرد إنشاء المخطط وتعبئة البيانات ، يمكن إعادة توجيه نموذج البيانات بنفس السرعة إلى قاعدة بيانات الأعمال.
معرفة المزيد عن كيفية بناء مستودع البيانات الخاص بك من الصفر Astera منشئ مستودع البيانات، حل عالي الأداء يسهل جميع احتياجات عملك.
إذا كنت تريد مناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك أو مشاهدة عرض توضيحي مباشر للمنتج، أخبرنا، وسيتواصل خبراؤنا معك.
المؤلف:
- إقبال أحمد