بنية مستودع البيانات
قبل الخوض في بنية مستودع البيانات، من الضروري فهم ماهية مستودع البيانات. يصفه بيل إنمون، المعروف على نطاق واسع بـ“أبو مستودعات البيانات”، على النحو التالي:
“مجموعة بيانات موجهة نحو موضوع معين ومتكاملة ومتغيرة زمنياً وغير متقلبة لدعم عملية اتخاذ القرارات الإدارية.”
يستوعب هذا التعريف الموجز جوهر تخزين البيانات وله آثار واسعة النطاق في عالم البيانات. دعونا نحلله بمزيد من الدقة.
الخصائص الرئيسية لمستودع البيانات
- موجهة نحو الموضوع
ينظم مستودع البيانات البيانات حول مواضيع مركزية مثل المبيعات أو العملاء أو المخزون بدلاً من أنظمة المصادر الفردية. وهذا يضمن رؤية موحدة وشاملة لكل موضوع، مما يتيح تحليلًا وتقارير أفضل. على سبيل المثال، يمكن تجميع جميع بيانات المبيعات، بغض النظر عن مصدرها، بشكل منطقي حتى يتمكن المستخدمون من استكشاف اتجاهات المبيعات بشكل شامل.
- متكامل
يتم توحيد البيانات الواردة من أنظمة مصادر متعددة، مثل CRM أو ERP أو منصات التجارة الإلكترونية، ومطابقتها في المستودع. على سبيل المثال، يضمن مستودع البيانات الاتساق من خلال توحيد التنسيقات المختلفة مثل “California” و“CA”.”
- متغير زمني
على عكس قواعد البيانات المعاملاتية التي تركز على البيانات الحالية، يخزن مستودع البيانات البيانات التاريخية على مدى فترات طويلة. وهذا يمكّن الشركات من تحليل الاتجاهات وتوقع النتائج وإجراء تحليلات متقدمة مثل نمذجة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- غير متطاير
بمجرد تخزين البيانات في مستودع البيانات، لا يتم استبدالها أو حذفها. تتيح هذه الاستقرار إجراء تحليلات متسقة وموثوقة. تظل البيانات الموجودة دون تغيير أثناء إضافة البيانات الجديدة، مما يحافظ على سلامة السجلات التاريخية.
الدور من بنية مستودع البيانات
تشكل بنية مستودع البيانات العمود الفقري الهيكلي الذي يدعم توحيد وتخزين وتحليل كميات كبيرة من البيانات. وهي تدمج أنظمة متباينة في إطار عمل متماسك وتتيح اتخاذ القرارات بناءً على البيانات. توفر البنية تصميمًا مرنًا يدعم ذكاء الأعمال والتحليلات وإعداد التقارير الذاتية.
كل مؤسسة، سواء كانت مصممة بشكل واعٍ أم لا، لديها شكل من أشكال بنية مستودع البيانات. ومع ذلك، فإن البنية غير الفعالة يمكن أن تعيق الأداء وقابلية التوسع والوصول إلى البيانات.
الطبقات الأساسية لهندسة مستودع البيانات
يتكون مستودع البيانات المصمم جيدًا من عدة طبقات وظيفية، كل منها تخدم غرضًا محددًا. الطبقات الأكثر شيوعًا هي:
- طبقة المصدر
هذه هي نقطة الدخول حيث يتم جمع البيانات من مختلف أنظمة التسجيل (SOR). ومن الأمثلة على ذلك أنظمة نقاط البيع ومنصات CRM وأدوات ERP. يمكن أن تختلف تنسيقات البيانات وطرق استيعابها بشكل كبير بناءً على المصدر. - طبقة التجهيز
تُستخدم طبقة التجهيز كمستودع مؤقت للبيانات الأولية قبل تحويلها. في هذه المرحلة، لا يتم تطبيق أي منطق أعمال أو تحويل لضمان سلامة البيانات الأصلية. من الضروري ألا يتم استخدام بيانات التجهيز في التحليلات حتى يتم تنظيفها ونمذجتها والتحقق من صحتها. - طبقة المستودع
هذا هو مركز التخزين المركزي حيث تصبح البيانات موجهة نحو الموضوع ومتكاملة ومتغيرة زمنياً وغير متقلبة. توجد هنا المخططات المادية والجداول والعروض والإجراءات لتمكين الاستعلام والاسترجاع بكفاءة. - طبقة الاستهلاك
تُعرف أيضًا باسم طبقة التحليلات، وهي المكان الذي يتم فيه نمذجة البيانات لأدوات المستخدم النهائي. يستخدم محللو الأعمال وعلماء البيانات وأدوات إعداد التقارير هذه الطبقة للتصور والاستكشاف والتحليلات المتقدمة.
طرق استيعاب البيانات وتحويلها
المعالجة المجمعة
تتم معالجة البيانات بكميات كبيرة على فترات زمنية محددة. على الرغم من موثوقية المعالجة الدفعية وانتشار استخدامها، إلا أنها قد تتسبب في حدوث تأخير وتتطلب موارد حاسوبية كبيرة.
بيانات البث المباشر
تقوم عملية البث المباشر بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي فور إنشائها. وهي مثالية لسيناريوهات مثل التحليلات في الوقت الفعلي أو أنظمة المراقبة. على عكس المعالجة المجمعة، يوفر البث المباشر رؤى فورية ولكنه قد يكون أكثر تعقيدًا في التنفيذ.
التقاط البيانات المتغيرة (CDC)
يتتبع CDC التغييرات في أنظمة المصدر، مثل السجلات التي تم إنشاؤها أو تحديثها حديثًا، ويستقبل فقط البيانات المعدلة. تضمن هذه الطريقة مزامنة البيانات بكفاءة وتقلل من المعالجة الزائدة عن الحاجة.
تبادل البيانات
تسمح المنصات الحديثة مثل Snowflake بمشاركة البيانات دون تكرار. تدعم المشاركة في الوقت الفعلي التحليلات القابلة للتطوير والتعاونية عبر الفرق أو المؤسسات الموزعة.
المكونات المعمارية لمستودع البيانات
عمليات ETL و ELT
ETL (استخراج، تحويل، تحميل)
يتم استخراج البيانات وتحويلها لتتوافق مع منطق الأعمال، ثم يتم تحميلها في النظام المستهدف. على الرغم من موثوقية ETL، إلا أنه قد يواجه تحديات في الأداء وقابلية التوسع.
ELT (استخراج، تحميل، تحويل)
يتم في النهج الحديث تحميل البيانات الأولية إلى طبقة التجهيز أولاً ثم تحويلها. تستخدم المنصات السحابية مثل Snowflake و Databricks تقنية ELT لتحقيق قابلية أفضل للتوسع والأداء.
خدمات البيانات الوصفية
توفر البيانات الوصفية، أو “البيانات حول البيانات”، سياقًا ونسبًا لبيانات المستودع. وهي تسهل نمذجة البيانات وفهرستها ومراقبتها بكفاءة، مما يضمن فهم المستخدمين لخصائص البيانات وتاريخها.
محركات التنفيذ
تقوم محركات التنفيذ بمعالجة الاستعلامات والتحويلات، وعادةً ما تستخدم لغة SQL أو لغات خاصة. تدعم المنصات الحديثة التكامل مع Python و R وأدوات التعلم الآلي لتمكين التحليلات المتقدمة.
خدمات التخزين
تخزن أنظمة التخزين جميع البيانات: الأولية والمعدة والنموذجية، مما يضمن كفاءة التقسيم والنسخ والضغط وإدارة دورة الحياة. تعمل منصات السحابة مثل Amazon Redshift وGoogle BigQuery وSnowflake على تحسين التخزين من أجل قابلية التوسع وكفاءة التكلفة.
الحكم والأمن
تعد بروتوكولات الحوكمة والأمن القوية، بما في ذلك المصادقة والتحكم في الوصول على أساس الدور (RBAC) والتشفير وإخفاء البيانات، ضرورية لحماية المعلومات الحساسة.
ماذا بعد؟
فهم هذه الطبقات والمكونات الأساسية هو الخطوة الأولى لتقييم أو تصميم بنية مستودع البيانات الخاص بك. ومن الأسئلة الرئيسية التي يجب أخذها في الاعتبار ما يلي:
- هل ستستخدم المعالجة المجمعة أو البث أو CDC لاستيعاب البيانات؟
- هل يتم تنظيم بياناتك قبل تحويلها؟
- هل يجب عليك الانتقال من ETL إلى ELT لتحقيق أداء أفضل؟
- ما هي محركات التنفيذ التي تلبي متطلباتك التحليلية على أفضل وجه؟
- هل تدابير الحوكمة والأمن الخاصة بك شاملة على جميع المستويات؟
ترقبوا المزيد من الأفكار حول بنى مستودعات البيانات متعددة المستويات، حيث سنستكشف كيفية تكييف البنية الخاصة بكم مع متطلبات المؤسسة وتعزيز تحليلات الخدمة الذاتية.
من خلال مراعاة هذه الجوانب، ستكون أكثر استعدادًا لتصميم مستودع بيانات يدعم رؤى قابلة للتطوير وموثوقة وقابلة للتنفيذ.