ما المقصود ببحيرة البيانات؟
تعريف بحيرة البيانات
فيما يلي تعريف بسيط: مستودع البيانات هو مكان لتخزين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بالإضافة إلى طريقة لتنظيم كميات كبيرة من البيانات شديدة التنوع من مصادر متنوعة.
تزداد أهمية بحيرات البيانات مع رغبة الناس، وخاصة في مجال الأعمال والتكنولوجيا، في إجراء استكشاف البيانات واكتشافها بشكل كبير. يؤدي جمع البيانات معًا في مكان واحد أو معظمها في مكان واحد إلى جعل ذلك أكثر بساطة.
بناءً على النظام الأساسي لديك، يمكن أن تكون بحيرة البيانات تلك أكثر سهولة. فهو يمكنه التعامل مع العديد من هياكل البيانات، مثل البيانات غير المهيكلة ومتعددة البنية، ويمكن أن يساعدك على تحقيق قيمة مذهلة من بياناتك.
بحيرة البيانات في مقابل مستودع البيانات
الفرق الرئيسي بين بحيرة البيانات ومخزن البيانات هو أن بحيرة البيانات تميل إلى استيعاب البيانات بسرعة كبيرة وإعدادها لاحقًا بشكل سريع عند وصول الأشخاص إليها. من خلال مستودع البيانات، ومن ناحية أخرى، يمكنك إعداد البيانات بشكل مسبق بعناية قبل السماح بها في مستودع البيانات.
يميل المستخدمون إلى الرغبة في استيعاب البيانات في بحيرة البيانات بأسرع ما يمكن، بحيث يكون لدى الشركات التي لديها حالات استخدام تشغيلي، خاصة حول التقارير التشغيلية والتحليلات ومراقبة الأعمال، أحدث البيانات. وهو ما يتيح لهم الوصول إلى أحدث البيانات ومشاهدة أحدث المعلومات.
باستخدام بحيرة البيانات، غالبًا ما يستوعب المستخدمون البيانات في النموذج الأصلي بدون تغييرها. قد يكون ذلك لأسباب سريعة، ولكنه يمكن أن يكون أيضًا لأسباب أخرى منها الرغبة في إجراء تحليلات متقدمة يمكن أن تعتمد على بيانات مصدر مفصلة. ستكون هذه تحليلات تستند إلى أي نوع من أنواع التعدين، سواءً كان:
- استخراج النص
- استخراج البيانات
- التحليل الإحصائي
- أي شيء يشتمل على كتل
- تحليلات الرسوم البيانية
حالات استخدام بحيرة البيانات
ولتوفير جميع المزايا التي يمكن أن توفرها بحيرات البيانات، ينبغي أن يكون الحل المناسب قادرا على تقديم طرق أفضل لتحقيق ما يلي:
- الاستيعاب والتحويل: نقل أنواع وتنسيقات مختلفة من البيانات وتحويلها
- الشخصية والوصول: تأكد من أن البيانات آمنة ويمكن اكتشافها بسهولة وتوسيعها بحسب الحاجة، والوصول إليها بحسب الحاجة عبر المنتجات
- تحليل علوم البيانات واستخدامها: الكشف عن الرؤى والاتجاهات في البيانات
تزداد فائدة بحيرة بيانات عندما يكون جزءًا من نظام أساسي أكبر لإدارة البيانات، ويجب أن يتكامل بشكل جيد مع البيانات والأدوات الموجودة بحيرة بيانات أكثر قوة.
بحيرة بيانات التسويق متعدد القنوات
يُنظر إلى استخدام مستودع البيانات بشكل متكرر مع التسويق متعدد القنوات، والذي يسمى أحيانًا التسويق متعدد القنوات. تتمثل طريقة التفكير في نظام البيانات البيئي في التسويق في أن كل قناة يمكن أن تكون قاعدة بيانات خاصة بها، ويمكن أن تكون كل نقطة اتصال كذلك. وعندها يشتري العديد من المسوّقين أيضًا بيانات من أطراف خارجية.
على سبيل المثال، قد يرغب المسوِّق في شراء بيانات تحتوي على معلومات إضافية عن البيانات الديموغرافية وتفضيلات المستهلك حول العملاء والعملاء المحتملين، والتي تساعد المسوِّق على ملء هذه النظرة الكاملة لكل عميل، والتي تساعد بدوره في إنشاء حملات تسويقية أكثر تخصيصًا واستهدافًا.
يُعد ذلك نظامًا بيئيًا معقدًا للبيانات، كما يزداد حجمه وتعقيده طوال الوقت. يتم جلب بحيرة البيانات الخام في كثير من الأحيان لاستلام البيانات التي تأتي من قنوات ونقاط اتصال متعددة. وبعضها في الواقع تدفق للبيانات.
قد تتسلم الشركات التي توفر تطبيق هاتف ذكي لعملائها تلك البيانات في الوقت الفعلي أو بالقرب منها، حيث يستخدم العملاء هذا التطبيق. في العديد من الأوقات، لا تحتاج الشركة حقًا إلى وقت فعلي كامل. قد يكون عمره ساعة أو ساعتين. ولكنه يسمح لقسم التسويق بإجراء مراقبة دقيقة للغاية للأعمال وإنشاء حملات خاصة وحوافز وخصومات وحملات دقيقة.
بحيرة بيانات منظومة التوريد الرقمي
تمثل سلسلة التوريد الرقمية بيئة بيانات متغيرة على حد سواء، كما يمكن لمستودع البيانات المساعدة في ذلك، وخاصة عندما يكون بحيرة البيانات على Hadoop. إن Hadoop نظام يستند إلى الملفات إلى حد كبير لأنه تم تصميمه في الأصل لملفات السجلات الكبيرة للغاية والكبيرة العدد التي تأتي من خوادم الويب. في سلسلة التوريد، غالبًا ما توجد كمية كبيرة من البيانات المستندة إلى الملفات. فكِّر في البيانات المستندة إلى الملفات والمستندة إلى المستندات من أنظمة التبادل الإلكتروني للبيانات (EDI) وXML وبالطبع فإن JSONs أصبحت قوية جدًا في سلسلة التوريد الرقمية. هذه معلومات متنوعة للغاية.
كما توجد معلومات داخلية يجب وضعها في الاعتبار. غالبًا ما يكون لدى المُصنعين بيانات من صالة الإنتاج ومن الشحن والفوترة وثيقة الصلة بسلسلة التوريد. كما تساعد البحيرة الشركات المصنعة على جمع تلك البيانات معًا وإدارتها بطريقة مستندة إلى الملفات.
بحيرة بيانات Internet of Things
يعمل Internet of Things على إنشاء مصادر بيانات جديدة يوميًا تقريبًا في بعض الشركات. وبطبيعة الحال، مع تنويع هذه المصادر، فإنها تخلق المزيد من البيانات. وبشكل متزايد، فهناك المزيد من أجهزة الاستشعار في المزيد من الآلات طوال الوقت. على سبيل المثال، كل عربة شحن بالسكك الحديدية أو شاحنة مثل تلك التي تحتوي على قائمة هائلة من أجهزة الاستشعار بحيث يمكن للشركة تتبع تلك المركبة عبر الفضاء والوقت بالإضافة إلى كيفية تشغيلها. هل تعمل بأمان؟ هل تعمل بالطريقة المثلى بالنسبة لاستهلاك الوقود؟ كميات هائلة من المعلومات تأتي من هذه الأماكن، وبحيرة البيانات الشائعة للغاية لأنها توفر مستودعًا لجميع تلك البيانات.
بحيرة بيانات واحدة
والآن، هذه أمثلة على الاستخدامات المستهدفة إلى حد ما لمستودعات البيانات في أقسام معينة أو برامج تقنية المعلومات، ولكن النهج المختلف هو أن يقدم تكنولوجيا المعلومات المركزية بحيرة بيانات كبيرة واحدة متعددة المؤسسات. ويمكن استخدامه بواسطة الكثير من الأقسام ووحدات الأعمال والبرامج التقنية المختلفة. ومع استخدام الأشخاص في البحيرة، فإنهم يكتشفون كيفية تحسينها من أجل الاستخدامات والعمليات المتنوعة، والتحليلات، بل وحتى الامتثال.
أنواع مختلفة من الأنظمة الأساسية لبحيرة البيانات
يمكن استخدام مستودع البيانات بطرق عديدة، كما يحتوي على العديد من الأنظمة الأساسية التي يمكن أن تكون ضمنها. Hadoop هي أكثر الأنظمة الأساسية شيوعًا وليس النظام الوحيد.
Hadoop
يستأنف Hadoop. وقد ثبت أن هناك قابلية خطية للتوسع. فهي تكلفة منخفضة لقابلية التوسع مقارنة بقاعدة بيانات علاقية على سبيل المثال. لكن Hadoop ليس مجرد تخزين رخيص. كما أنها نظام أساسي قوي للمعالجة. وبالنسبة لأولئك الذين يحاولون إجراء تحليلات خوارزميات، يمكن أن يكون Hadoop مفيدًا للغاية.
نظام إدارة قواعد البيانات العلاقية
يمكن أن يكون نظام إدارة قواعد البيانات العلاقية أيضًا نظامًا أساسيًا لمستودع البيانات، لأن بعض الأشخاص لديهم كميات هائلة من البيانات التي يريدون وضعها في البحيرة المهيكلة وكذلك العلاقية. فإذا كانت بياناتك علاقية بطبيعتها، فسيكون من المنطقي نهج نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS) بحيرة البيانات. أيضًا، إذا كانت لديك حالات استخدام تريد فيها تنفيذ وظائف علائقية، مثل روابط SQL أو جداول مركبة، فإن نظام إدارة قاعدة البيانات العلائقية يكون منطقيًا تمامًا.
التخزين القائم على السحابة
لكن الاتجاه نحو الأنظمة القائمة على السحابة، وخاصة التخزين القائم على السحابة. إن الفائدة الكبيرة للسحابات هي قابلية توسع مرنة. يمكنهم تنظيم موارد الخادم والموارد الأخرى مع زيادة أحمال العمل. وبالمقارنة مع الكثير من الأنظمة المحلية، يمكن أن تكون السحابة منخفضة التكلفة. ويرجع ذلك إلى عدم وجود تكامل في النظام.
إذا أردت تنفيذ شيء ما محليًا، فيجب عليك أو على شخص آخر القيام بتكامل نظام متعدد الأشهر، بينما يوجد لدى الكثير من الأنظمة موفر خدمات سحابية لديه هذا التكامل بالفعل. أنت تقوم في الأساس بشراء ترخيص ويمكنك تشغيله في غضون ساعات بدلاً من أشهر. بالإضافة إلى ذلك، فإن أسلوب تخزين الكائنات في السحابة، الذي ذكرناه في منشور سابق على أفضل ممارسات بحيرة البيانات، له مزايا عديدة.
وبالطبع، يمكنك الحصول على مزيج مختلط من الأنظمة الأساسية بحيرة بيانات. إذا كنت على دراية بما نسميه مستودع البيانات المنطقي، فيمكنك أيضًا الحصول على شيء مشابه مثل مستودع البيانات المنطقي، وهو عبارة عن بحيرة بيانات منطقية. هنا يتم توزيع البيانات فعليًا عبر أنظمة أساسية متعددة. وهناك بعض التحديات التي تواجه هذا، مثل الحاجة إلى أدوات خاصة جيدة مع الاستعلامات الموحدة أو المحاكاة الافتراضية للبيانات للاستعلامات التحليلية البعيدة المدى.
ولكن هذه التقنية متوفرة على مستوى الأداة، والعديد من الأشخاص يستخدمون هذه التقنية.
مخزن البيانات، مستقبل بحيرة البيانات؟
تسعى الشركات في سعيها لتحقيق قيمة أكبر من بياناتها إلى تخطي الحدود. مدعومة بالحوسبة القائمة على السحابة، وغالبًا ما تجمع بين تقنيات مستودع البيانات ومستودعات البيانات في بنية واحدة يُشار إليها باسم "بحيرات البيانات". تشمل ميزات مستودع البيانات تحسين التكامل وتقليل حركة البيانات وتحسين إدارة البيانات ودعم المزيد من حالات الاستخدام.
إنشاء بحيرة بيانات
إن بحيرة البيانات هي إجابتك على تنظيم جميع تلك الكميات الكبيرة من البيانات المتنوعة من مصادر متنوعة. وإذا كنت مستعدًا لبدء اللعب مع مستودع بيانات، فيمكننا أن نقدم لك Oracle Free Tier للبدء.