طريقة دمج البيانات من مصادر متعددة

توجد مصادر البيانات في كل مكان في عالم الأعمال الرقمي—على أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، وقاعدة مستخدمي التطبيق في نظام ERP، وضمن طلبات خدمة العملاء في برامج CRM. مع تدفق الكثير من البيانات باستمرار، كيف تستخلص المؤسسات المعلومات التي تحتاجها؟ يمكن لأدوات مثل منصات التحليلات اشتقاق الرؤى، لكن في حال تم دمج مجموعات البيانات للسماح بإجراء الاتصالات فحسب. وإلا يتم ترك المستخدمين لجمع بيانات جداول البيانات يدويًا، مع قضاء الوقت والجهد في ظل اتساع فجوة خطر الخروج عن المسار من خلال بيانات قديمة أو تالفة أو مكررة.

بسَّطت التحسينات التقنية من عملية الجمع بين البيانات وتخزينها وجعلها في متناول مستخدمي الأعمال. الخطوة الأولى: دمج البيانات من مصادر متعددة. هذا هو المفتاح لوجود مؤسسة قائمة على البيانات ويسمح بمجموعة من الاحتمالات التي تنطوي على تحليلات الخدمة الذاتية والتحليل الذكي للأعمال. يمكن أن يؤدي تمكين المستخدمين من إنشاء استعلامات بأنفسهم إلى رؤى مُذهلة.

مع ذلك، يتطلب الوصول إلى هذه المرحلة استراتيجية لتكامل البيانات، وبنية تحتية قادرة على دعم الروابط بفعالية بين مصادر متعددة، وبحيرة بيانات أو مستودع بيانات.

ما المقصود بتكامل البيانات؟

يبدأ تكامل البيانات ودمج البيانات وربط البيانات في نفس الخطوة: الجمع بين مصادر متعددة للبيانات. تختلف هذه التقنيات في مستوى المعايرة في التعريفات والتسمية وأين تحدث عمليات تحويل العملية. عند تحديد الطريقة التي يجب استخدامها، اطرح أسئلة مثل، هل مجموعة البيانات المُستخرجة قريبة من معاييرك الداخلية، أم أنها تتطلب الكثير من التحول؟ هل ينتج المصدر بانتظام تكرارات أو مشكلات أخرى تحتاج إلى تنظيف البيانات؟

من خلال فهم جودة مصادر بياناتك، تتمكن مؤسستك من الاقتراب من أهداف بياناتك.

تكامل البيانات مقابل ربط البيانات مقابل دمج البيانات

يُعد تكامل البيانات وربط البيانات ودمج البيانات ثلاثة مصطلحات تُستخدم غالبًا في اللغة الحديثة لتكنولوجيا المعلومات. يتم غالبًا الخلط بينهم لأن الفروق بينهما بسيطة. تظهر بعض العوامل بأنها عالمية: سواء حدثت تحويلات البيانات قبل التحميل أو بعده إلى مستودع، وتكون غالبًا هي الخطوة الأكثر تعقيدًا وكثافة في العملية، لذا؛ يمكنك أتمتة ما تستطيع.

فيما يلي التعريفات الرئيسة وطريقة مقارنتها ببعضها بعضًا.

• تكامل البيانات: الدمج النظامي والشامل لمصادر البيانات المتعددة باستخدام عملية ثابتة تنقِّح البيانات وتحسنها، وغالبًا في تنسيق موحد. عند اكتمال هذا التصحيح، يتم تحميل البيانات في مستودع مثل بحيرة البيانات أو مستودع البيانات. تتم غالبًا معالجة التحويلات والتكامل بواسطة مُنسقي البيانات أو علماء البيانات أو موظفي تكنولوجيا المعلومات الآخرين.
• دمج البيانات: عملية تجميع مجموعات بيانات مُتعددة في مجموعة بيانات واحدة للتحليل. مع ذلك، على عكس تكامل البيانات، تجمع البيانات المدمجة غالبًا بين البيانات الأصلية—أي البيانات التي لم يتم تحويلها أو تنقيحها—من مصادر مُتعددة. على سبيل المثال، يستخدم فريق الموارد البشرية البيانات المدمجة إذا جمعوا مقاييس التوظيف الداخلية للربع الحالي مع مجموعة بيانات مفتوحة المصدر من الحكومة حول اتجاهات التوظيف. على عكس تكامل البيانات، يتطلب هذا المثال من المستخدم تنقيح البيانات وتوحيدها بعد دمجها.
• ربط البيانات: مثل دمج البيانات، يتضمن ربط البيانات الجمع بين مجموعات بيانات مُتعددة. يُعد الفَرق الأكبر من دمج البيانات أن ربط البيانات يتطلب أن تأتي مجموعات البيانات من نفس المصدر، أو على الأقل يكون لها بعض التداخل بين الأعمدة والتعريفات. للتوسُّع في مثال الموارد البشرية أعلاه، يحدث ربط البيانات عندما يأخذ متخصص الموارد البشرية مقاييس التوظيف الوطنية من مصادر حكومية من الربع الحالي، ثم ينزِّل أيضًا البيانات ربع السنوية من أربع سنوات مضت للمقارنة. تأتي مجموعات البيانات هذه من نفس النظام وتستخدم نفس التنسيق لكن يجب ربطها استنادًا إلى نطاقات بيانات محددة. يمكن بعد ذلك دمج هذه البيانات المرتبطة بشكل أكبر في مجموعة بيانات الموارد البشرية الداخلية، والتي تتطلب بعد ذلك التنقيح والتوحيد القياسي.

الفروق الرئيسية

يحلل الجدول أدناه الفروق بين تكامل البيانات ودمجها وربطها.

النقاط الرئيسة

• فحص مصادر البيانات مع وضع أهدافك في الاعتبار. على الرغم من أنه لا يمكنك دائمًا التحكم في جودة المصادر في عالم البيانات الكبيرة، إلا أنه توجد خطوات يمكنك اتخاذها لتسهيل التكامل.
• أتمتة أكبر قدر ممكن من العملية. عندما يتم سحب البيانات من المصادر بمعدل تكرار مرتفع، تستفيد الأدوات والبرامج النصية بشكل كبير من جهود تكامل مؤسستك.
• لتحديد طريقة تكامل البيانات التي تعمل بشكل أفضل لمؤسستك، يمكنك تعيين جميع المتغيرات المعنية—المصادر والأجهزة ووحدة التخزين.
• تحسين سير العمل والمعايير باستمرار. يتطلب تكامل البيانات الناجح تحسينًا مستمرًا للعملية.

شرح تكامل البيانات من مصادر متعددة

تتطور الأدوات، وتتوسع مصادر البيانات، وتتحسن الإمكانات. ويضيف ذلك إلى تدفق مستمر من الفرص لتحسين سير عمل تكامل البيانات وتقديم عمليات أقوى وأكثر كفاءة.

في حين أن لكل مؤسسة احتياجاتها الخاصة، فإن تكامل البيانات يتبع عمومًا عملية قياسية.

1. يتم تحديد الحاجة إلى البيانات المُجمعة، إما من طلب مستخدم نهائي أو من قرار صادر عن المؤسسة. يتضمن هذا غالبًا معلمات مثل نطاقات التواريخ وعوامل تقييد أخرى.
2. يتم تحديد المصادر ذات الصلة، إلى جانب البيانات الخاصة اللازمة من تلك المصادر.
3. يتم استخراج البيانات من المصادر بتنسيق أصلي وتجميعها في مجموعة بيانات.

في هذه المرحلة، يمكن إتاحة مجموعة البيانات المُجمعة للطالب لتنقيح البيانات وتحليلها يدويًا، أو يمكن تطبيع البيانات بواسطة عالم بيانات أو مؤشر بيانات قبل تقديمها إلى الشركة. بغض النظر عن طريقة الوصول إلى ذلك، تتطلب مجموعات البيانات عادةً عمليات إضافية لضمان اتساق المسميات بين الأعمدة، وإزالة البيانات المكررة، وتصحيح البيانات غير الدقيقة أو الخاطئة، وإصلاح السجلات غير المكتملة، والمهام الأخرى.

عند اكتمال هذه المهام، تكون البيانات جاهزة إلى التحميل إلى تطبيقات التحليلات، أو أنظمة التحليل الذكي للأعمال، أو حتى Excel للمستخدم النهائي لتحليل الرؤى والتمثيلات المرئية ومعالجتها.

يجب أن يكون الهدف من أقسام تكنولوجيا المعلومات زيادة كفاءة هذه العملية إلى أقصى حد. يتطلب هذا التخطيط إنشاء تحويلات آلية تقلل العمل اليدوي إلى أدنى حد. على الرغم من ذلك، تعتمد طريقة وصول المؤسسات إلى هنا على العديد من المتغيرات: من أين تأتي مصادر البيانات، وإذا كان يتم فحص هذه المصادر، والحقول التي يتم ترتيب أولوياتها، وإذا كانت قواعد البيانات المحددة موجودة، وأنواع سير العمل المعمول بها.

قد تكون أتمتة أكبر قدر ممكن من عملية تنقيح البيانات أهم جزء عند استخدام مصادر بيانات مُتعددة لأنها تتيح بيئة خدمة ذاتية تصل بالبيانات إلى أيدي المستخدمين أسرع.

أهمية تكامل البيانات من مصادر بيانات متعددة

إذا كان يبدو أنه يوجد الكثير من الجهد في إنشاء عملية تكامل البيانات، فبسبب ذلك. بدءًا من مصادر الفحص إلى صياغة سير عمل تنقيح البيانات وتحسينه، تهتم عملية تكامل البيانات السلسة بالرعاية والتخطيط. مع ذلك، تصبح القيمة واضحة بسرعة.

في مجال الأعمال التجارية، كان الوقت دائمًا يساوي المال. مع ذلك، في عصر البيانات الكبيرة، إذ تتدفق المعلومات الفورية من المورِّدين والعملاء في جميع أنحاء العالم، كما نمت أهمية هذه الصيغة البسيطة بشكل كبير. تتغير الظروف بسرعة، وتكون غالبًا تقلبات الأعمال غير متوقعة. عندما تكون البيانات في مستودعات، تشعر غالبًا مجالات العمل التي تتطلع إلى تحليل معلومات جديدة أو استكشاف فُرص الابتكار بأنها متأخرة بعدة خطوات. في الحقيقة، تشعر بهذه الطريقة لأنها كذلك. عندما يتعين على وحدات الأعمال الاعتماد على فِرق أخرى لاستخراج البيانات وتقارير التحليلات، تتباطأ الأمور.

في النهاية، لا تكون المعلومات ذات قيمة إلا عندما تتدفق.

يزيل تكامل البيانات من مصادر متعددة العديد من العقبات اليدوية. بدوره، تفتح الباب أمام مجموعة أوسع من مصادر البيانات للكشف عن الرؤى الخفية واتخاذ قرارات قائمة على البيانات حقًا. يزيد هذا من الإمكانات والكفاءة للموظفين، مما يؤدي بدوره إلى تعزيز الابتكار والفرص للمؤسسة. في نهاية المطاف، يتيح تكامل مصادر بيانات متعددة للمؤسسات الوصول إلى أفكار وحلول جديدة، والتحرك بسرعة، والبقاء في صدارة المنافسة.

مزايا تكامل البيانات وتحدياته

يُبقي تكامل البيانات الناجح المؤسسات في صدارة المنافسة الآن وفي المستقبل مع توسع إمكانات البيانات. مع ذلك، يتطلب الوصول إلى ذلك مزيجًا من التكوين الفني والفهم من منظور تنظيمي. من خلال مواجهة هذه التحديات، تغير المؤسسات طريقة اتخاذ القرارات في العمليات والمبيعات والإدارة المالية والتصنيع وكل قسم آخر تقريبًا.

فيما يلي بعض المزايا—والعقبات—التي يجب التغلب عليها لنجاح تكامل البيانات.

الميزات

• البيانات الموحدة. من خلال جمع البيانات معًا في مستودع واحد، يتم تبسيط عملية اكتساب البيانات وتسريعها بشكل عام. بدلاً من المجموعات المُختلفة التي تعمل مع مصادر بيانات متباينة، تؤدي طريقة عرض موحدة واحدة إلى تحسين المواءمة التنظيمية مع تقليل الموارد التي ينطوي عليها اكتساب البيانات ومعالجتها.
• تحسين التعاون. بسبب طريقة تخزين البيانات تقليديًا، قد تعمل مجموعات متنوعة مع إصدارات قديمة أو مختلفة قليلاً لمجموعة البيانات. استخدام تعريفات أو تسميات مختلفة يمكن أن يؤدي إلى الارتباك أو استنتاجات خاطئة. يسمح ربط البيانات للمجموعات بالعمل مع نفس المعلومات.
• تبسيط العمليات. عندما تحدث مشاركة البيانات بالطلبات اليدوية والإعداد فحسب، يتباطأ العمل. تستفيد فِرق العمليات من العمليات المبسطة والبيانات المركزية وخطوات يدوية أقل.
• توفير الوقت. بالإضافة إلى تبسيط العمليات، يزيل دمج مصادر مُتعددة الخطوة العملية لنقل البيانات يدويًا من مجموعة إلى مجموعة. يمكن أن تحدث التأخيرات عندما يكون للمجموعات المجاورة، مثل المبيعات والتسويق احتياجات بيانات متداخلة أو عندما يحتاج المشاركون في المراحل النهائية إلى طلب مجموعات بيانات.
• تقليل الأخطاء اليدوية. تؤدي إزالة الخطوات اليدوية من العمليات إلى زيادة الكفاءة، لكنها تقلل أيضًا من المخاطر الإجمالية. تتساوى الخطوات اليدوية الأقل مع فرص للأخطاء أقل، مثل إرسال مجموعة بيانات خاطئة أو السجلات المفقودة عند النسخ/اللصق.
• تحسين التحليلات المتوقعة. كلما زادت مصادر البيانات المتاحة لـ منصات التحليلات، كان ذلك أفضل. يوسِّع دمج مصادر البيانات من إمكانات التحليل ويمكِّن الإبداع والابتكار. ينشئ هذا فائدة فورية لمزيد من المستخدمين الذين يتحكمون في تحليلات الأعمال وميزة طويلة الأجل لبناء ثقافة قائمة على البيانات.

التحديات

• توافق البيانات. من شبه المؤكد أن البيانات الواردة من مصادر مُختلفة تستخدم تعريفات وتسميات مُختلفة. تُعرف عملية تنقيح تلك البيانات باسم تحويل البيانات، واعتمادًا على حالة المصادر الأصلية، يمكن أن تكون غير عملية ومُعقدة ما لم تكن العمليات النظامية موجودة.
• مستودعات البيانات. تتبع المجموعات، بما في ذلك المبيعات والتسويق والإدارة المالية والموارد البشرية كل البيانات لتلبية احتياجاتها الداخلية. عندما يتم تخزين البيانات على هذا النحو، يجب أن تقدم المجموعات طلبات يدوية للوصول، وحتى عند استلامها، قد تختلف التسميات والتعريفات، مما ينشئ عنه المزيد من العقبات للتوافق.
• جودة البيانات. تتيح البيانات عالية الجودة ثقافة الرؤى الدقيقة والقائمة على البيانات. للوصول إلى ذلك، تحتاج المؤسسات إلى وضع معايير وعمليات لضمان جودة البيانات. يجب أن تكون إيقاعات الدقة والاكتمال والتحديث (في حالة استخدام التحديثات الدورية) جزءًا من المناقشة. يتطلب تحسين عملية صنع القرار عبر الأقسام مزيجًا من البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وعمليات سير عمل المجموعة وعمليات الشراء الفردية لتلبية المعايير.
• الأنظمة القديمة. يتم إنشاء البيانات من خلال مجموعة واسعة من الأنظمة، بما في ذلك الأدوات القديمة. يتطلب تكامل هذه المصادر بشكل بصورة منقحة في مستودع مجمّع تقييم حالة مخرجات النظام القديمة، ثم معرفة طريقة جعلها متوافقة. لا تتخطى هذه الخطوة؛ تحتوي هذه الأنظمة القديمة غالبًا على أدوات معلومات فريدة للمؤسسة.
• البيانات غير المحسنة. يشير تحسين البيانات إلى عملية جعل عمليات التحليل فعَّالة وذات كفاءة من جانب التكلفة قدر الإمكان. تصل البيانات غير المحسنة محليًا من المصادر وتحتاج إلى نشرها إلى قيم وسجلات مناسبة قبل الاستخدام. يمكن لـ أداة OLAP أتمتة هذه العملية.

قائمة اختيار ما قبل التكامل

يتطلب تكامل البيانات الناجح الأساس في عدد من المجالات، بما في ذلك الدعم التقني وأهداف الأعمال وثقافة الشركة. فيما يلي المربعات الثلاثة الأهم للتحقق منها قبل بدء مبادرة تكامل البيانات.

1. الحصول على موافقة الجهات المعنية

لتحقيق النجاح، تتطلب استراتيجية تكامل البيانات التكنولوجيا لدعمها، والفِرق لإدارة بيانات المصدر واستيعاب البيانات، ومستخدمي الأعمال لتنزيل البيانات الموحدة واستخدامها بفعالية، والقيادة التنفيذية لاعتماد الموازنات لهذا المسعى. كل واحد من أصحاب المصلحة هؤلاء له أهمية كبيرة. دون موافقة على مستوى المؤسسة، تخرج الاستراتيجيات عن مسارها، أو تفشل في بعض الأحيان.

2. التوفيق بين المشروع وأهداف العمل

يجب على المؤسسات تحديد "السبب" وراء مشروعات تكامل البيانات لديها. هل تسريع العمليات أو تحسين تحليلات البيانات أو الحصول على المزيد من الرؤى القائمة على البيانات أو تحسين دقة البيانات أو مزيج منها؟ هل هي خاصة بإدارة ما أو مبادرة أوسع؟

من خلال تحديد أهداف ومعايير محددة، يمكن للمؤسسات تطوير نهج أكثر تركيزًا وفعالية لتحقيق أهداف بياناتها.

3. تحليل عمليات البيانات الحالية

قبل بدء مشروع تكامل البيانات، من المهم فهم الأنظمة والبيانات الحالية التي تعمل عليها. في السيناريو الأفضل، يمكن تصدير البيانات بسهولة، ويوجد بالفعل اتفاق ومواءمة بين الأقسام فيما يتعلق بالتنسيقات والمعايير. ماذا يحدث إذا كانت الأهداف أو العمليات أو تنسيقات البيانات الأصلية تختلف اختلافًا كبيرًا بين الأقسام؟ هذا موضع تدخُّل الرعاية التنفيذية.

5 خطوات لدمج البيانات من مصادر متعددة

يتضمن عمل دمج البيانات من مصادر متعددة عدة خطوات. مع ذلك، من المهم طوال هذه العملية الحفاظ على جودة البيانات وسلامتها في مقدمة الاهتمامات، إلى جانب لوائح أمان البيانات والخصوصية ذات الصلة. بمجرد تكامل البيانات، تأكد من وجود مراقبة وصيانة مُنتظمة لضمان جودة البيانات وسلامتها بمرور الوقت.

1. تحديد مصادر البيانات المطلوب تكاملها

تأتي مصادر البيانات في العديد من التنسيقات المُختلفة وتقع في العديد من المواقع. يكون لكل مؤسسة مجموعة فريدة من مصادر البيانات، مثل ما يلي:

• قواعد البيانات العلائقية: يمكن لعمليات تكامل البيانات الاتصال مباشرةً بقواعد البيانات العلائقية، التي تحتوي على إعدادات صفوف/أعمدة جدولية قياسية.
• الملفات غير المنسقة: تصدِّر معظم قواعد البيانات مجموعات البيانات في ملفات غير منسقة، والتي يتم تنسيقها في شكل جداول ثنائية الأبعاد توفر سياقًا قائمًا بذاته دون الحاجة إلى أي مرجع للجداول الأخرى. تشمل تنسيقات التصدير الشائعة CSV ومحددة وسهلة التحويل عمومًا حسب الحاجة.
• XML وJSON: تعد XML وJSON معايير شائعة لنقل البيانات الحديثة، خاصةً بالنسبة إلى التطبيقات المستندة إلى الويب والويب. من الناحية الفنية، يمثل JSON تنسيق بيانات، بينما XML هو لغة. يصطحب هذه الاختلافات اعتباراتها الخاصة مثل طريقة هيكلة XML بينما يحلل JSON البيانات أسرع. لأغراض تكامل البيانات، فإن أهم شيء يجب معرفته أنك تواجه على الأرجح كلاهما سواء كنت تأخذ بيانات من مواقع الويب أو التطبيقات المستندة إلى الويب.
• واجهات برمجة التطبيقات: تربط واجهات برمجة التطبيقات (API) أنظمة مختلفة وتسترجع البيانات من مصادر متعددة. تسمح واجهات برمجة التطبيقات بتكامل البيانات على الفور ويمكن تخصيصها لتلبية متطلبات التكامل المتخصصة.
• مصادر البيانات المستندة إلى السحابة: تتوفر بعض مجموعات البيانات بشكل مفتوح ويتم تحديثها عبر السحابة. تأتي هذه الأنواع من المقاييس غالبًا من مصادر حكومية أو تعليمية أو بحثية، إذ يتم توفير البيانات للباحثين لفحص المزيد في المراحل اللاحقة.
• أجهزة إنترنت الأشياء (IoT): تجمع أجهزة IoT المعلومات باستمرار، وأحيانًا آلاف نقاط البيانات يوميًا. تتضمن أمثلة أجهزة IoT الأجهزة الطبية التي تنقل بيانات المرضى باستمرار والأجهزة الذكية في منزلك والأجهزة الصناعية IoT (IioT) التي تتحكم في المصانع والمدن الذكية. يتم تحميل البيانات غالبًا من أجهزة IoT إلى السحابة لاستخدامها بواسطة أنظمة أخرى.

بغض النظر عن التنسيق والمتغيرات الأخرى، يظهر أهم شيء في تحديد مصادر البيانات التي تساهم في أهداف الأعمال واختيارها، ثم فحص أفضل طريقة لدمجها.

2. تحضير البيانات للتكامل

بمجرد تحديد مصادر بياناتك، يكون حان الوقت لمعرفة طريقة تنسيق مجموعات البيانات الخاصة بها وتحديدها. توجد خطوتان رئيستان للتحضير.

• تنقيح البيانات: قد تحتوي مجموعات البيانات على سجلات غير مكتملة أو مكررة أو أقسام تالفة أو مشكلات أخرى. يمثل تنقيح البيانات عملية تنقية مجموعة البيانات للحصول على مجموعة كاملة من السجلات القابلة للتطبيق.
• التوحيد القياسي: أثناء إزالة تنقيح البيانات للسجلات التي بها مشكلات، فلا يعالج مشكلة التوحيد القياسي. عند دمج البيانات، تكون العملية أسلس وتكون النتائج أفضل عندما يتم تحديد وتطبيق قواعد المعايير—بما في ذلك حقول تنسيق التاريخ والتصنيف وبيانات التعريف. قبل الشروع في التكامل، يجب أن تكون السجلات مُطابقة إلى المعايير قدر الإمكان. يؤدي ذلك إلى تقليل العمل في المراحل النهائية مع زيادة الوقت والدقة.
• تقنيات التحويل: يمكنك استخدام مجموعة من التقنيات والممارسات لتحويل البيانات. تتضمن هذه الأساليب تسوية البيانات، والحد من الضوضاء داخل مجموعة البيانات من الناحية الحسابية؛ وتنظيم البيانات، وقياس البيانات ضمن نطاق قابل للتطبيق؛ وتعميم البيانات، وإنشاء تدرج بين الحقول؛ ومعالجة البيانات، وتحديد الأنماط لإنشاء تنسيقات قابلة إلى التطبيق.

يعتمد ما يعمل بشكل أفضل على حالة مجموعات البيانات الفردية وأهدافك التنظيمية. لكن تمثل إحدى الحقائق العامة أن التنقيح والتوحيد القياسي يعملان بشكل أفضل عند أتمتة العمليات. باستخدام أدوات للمساعدة في إعداد البيانات، يمكن أن تكون العملية بأكملها دون تدخل. يمكن لموظفي تكنولوجيا المعلومات الآن التركيز على الأحداث المميزة بعلامات بدلاً من الجهود اليدوية لمعالجة كل مجموعة بيانات كما هي. يمكن للأدوات منخفضة التعليمات البرمجية ودون تعليمات برمجية تعزيز التحول المبسط، في حين أن البرمجة النصية المُخصصة والترميز يمكن أن توفر المزيد من المرونة للعملية.

3. اختيار أسلوب تكامل البيانات

تلعب طريقة التكامل لديك دورًا كبيرًا في تحديد البنية العامة لتكنولوجيا المعلومات للبيانات. هذا هو السبب في أنه من الهام مواءمة مواردك وأهداف عملك مع الطريقة المحددة، بما في ذلك ما إذا كنت تريد إنشاء نظام مع التكامل المستمر أو التحديثات الدورية المحددة على فترات. فيما يلي بعض من أكثر طرق تكامل البيانات شيوعًا:

• يدويًا: لا يعني تكامل البيانات اليدوي أن شخصًا ما ينقر فعليًا عبر كل حقل بيانات. مع ذلك، يتطلب الأمر أن يكتب شخص ما تعليمة برمجية لمعالجة كل خطوة من خطوات العملية. على الرغم من أنها عملية مُرهقة ومستهلكة للوقت، إلا أنه توجد بعض الحالات التي يكون فيها التكامل اليدوي هو الخيار الأكثر قابلية للتطبيق بسبب جودة المصادر أو حقائق الموارد التنظيمية.
• استخراج/تحويل/تحميل (ETL): تعالج عمليات ETL التحويل قبل تحميل البيانات إلى مستودع. يكون الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أكثر فعالية عندما تكون معايير التحول النظامية في موضعها وقادرة على المعالجة قبل استيعاب مجموعات البيانات في بحيرة بيانات أو مستودع بيانات.
• استخراج/تحميل/تحويل (ELT): تعالج عمليات ELT تحويل البيانات بعد التحميل إلى مستودع. هذا هو السبب في أن مجموعات البيانات التي تستخدم ELT غالبًا ما تكون في صيغها الأصلية وليست موحدة. يتم استخدام ELT في حالة عدم توفر التحويل النظامي، مثل عند وصول المستخدم إلى مصدر جديد.
• تغيير تسجيل البيانات (CDC): CDC هي عملية تقلل من استخدام الموارد مع الحفاظ على تحديث مجموعات البيانات. تستوعب CDC التغييرات في سجل وإجراء التحديثات في أقرب فوري بدلاً من تجديد مجموعة البيانات بأكملها على فترات دورية. نظرًا إلى أن التحديثات تحدث بشكل فردي وفي عمليات تقسيم سريعة صغيرة، فإن CDC لا تؤثر على وقت تشغيل قاعدة البيانات أو تؤدي إلى ارتفاعات في استخدام الموارد.
• استنساخ البيانات: يحتفظ استنساخ البيانات بإصدار أصلي من البيانات في مصدره وينشئ نسخة (نسخة متماثلة) لاستخدامها بواسطة المجموعات. قد تكون هذه النسخة مجرد جزء صغير من السجل، مثل تحديد الأعمدة أو مجموعة فرعية أخرى مستخدمة للمعالجة. قد يؤدي الاستنساخ إلى تعطيل الموارد إذا لزم الاحتفاظ بعدد كبير جدًا من الإصدارات على المدى الطويل.
• المحاكاة الافتراضية للبيانات: باستخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات، تظل جميع مجموعات البيانات في قواعد البيانات الأصلية. يحدث التحويل والمعالجة في طبقة افتراضية باستخدام توحيد للإشارة إلى سجلات فردية دون سحبها فعليًا إلى ملف جديد.
• تكامل بيانات التدفق (SDI): يعمل SDI بصفته إصدار فوري لمعالجة ELT. يتم إرسال تدفقات البيانات من المصادر وتحويلها فوريًا قبل إرسالها إلى مستودع. هذا له ميزتان رئيستان. أولاً، من خلال تحديث السجلات باستمرار، يتم دائمًا تحديث مجموعات البيانات. ثانياً، يلغي هذا الحاجة إلى تحديث مجموعات البيانات على نطاق واسع، مما يؤدي إلى استقرار استخدام الموارد. مع ذلك، ينشئ SDI أيضًا تحديًا للبنية التحتية لدعم العملية وظيفيًا وتأهيل البيانات عند دخولها.

4. تنفيذ خطة التكامل

يمكن أن يكون تنفيذ خطة تكامل البيانات المُطورة جيدًا عملية متورطة ومُعقدة، لكن مع اتباع نهج منهجي، يدفع الاستثمار أرباحًا طويلة الأجل مع إعداد شركتك لمستقبل قابل للتوسع.

تبدأ العملية بتحديد عناصر البيانات ومصادر البيانات، ثم تخطيط العلاقات بينها. ما المقصود بالتداخل بشكل نظيف؟ أين تختلف الأعمدة والتعريفات؟ وما الذي يجب القيام به لمواءمتها؟

من هذه النقطة، تنشئ نموذج لتحويل البيانات. يمكنك استخدام البرامج النصية المُخصصة أو أدوات الصناعة التي تم إنشاؤها مُسبقًا أو مجموعة، وذلك حسب احتياجاتك والموارد المتاحة. يكمن الهدف في تحويل البيانات ودمجها في تنسيق مشترك وحل مشكلة أي تعارضات بين مصادر البيانات، ويفضل أن يكون ذلك بطريقة نظامية لجعل العملية قابلة إلى التكرار والحد من بيانات العمل التي يحتاج المستهلكون إلى القيام بها.

خلال هذه العملية، تتوفر مجموعة من أدوات التكامل وتقنياتها لمؤشرات البيانات ومهندسي البيانات. تشمل هذه أدوات ETL التي تعمل في ثلاث مراحل رئيسة.

• استخراج البيانات من مصادر البيانات، مثل تطبيقات الهواتف الذكية وقواعد البيانات وتطبيقات الويب وتطبيقات البرامج.
• تحويل البيانات من مصادر البيانات لتلبية المعايير الداخلية للتعريفات والتسمية والتصنيف.
• تحميل البيانات المُحولة إلى مستودع بيانات أو بحيرة بيانات أو مستودع آخر يمكن الوصول إليه بواسطة أدوات مثل التحليل الذكي للأعمال أو تحليلات الخدمة الذاتية.

تتوفر مجموعة من أدوات ETL عبر التنسيقات والمنصات. بالإضافة إلى تطبيقات برامج ETL التقليدية، تتيح أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) المستندة إلى السحابة الوصول المرن، لأن هذه الأدوات يمكنها ربط المصادر والمستودعات المختلفة بسهولة أكبر. بافتراض أن لديك الخبرة المناسبة في مجال تكنولوجيا المعلومات، يمكن لأدوات ETL مفتوحة المصدر توفير ميزات قوية بتكلفة مقدمة منخفضة. مع ذلك، قد لا يكون لديهم نفس المستوى من تطوير الميزات أو الأمن أو ضمان الجودة مثل المنتجات التجارية، والتي يمكن أن تتطلب المزيد من الاستثمار في الموارد فيما بعد. تتوفر أدوات ETL المُخصصة، على الرغم من أنها تتطلب غالبًا استثمارًا مقدمًا باهظًا.

كيف تعرف أداة ETL المناسبة لمؤسستك؟ تشمل العوامل التي يجب مراعاتها أنواع الموصلات المدعومة، ومستوى التخصيص المتاح، ومتطلبات الأداء والموارد، والتكاليف الكاملة بما في ذلك الخبرة والبنية التحتية الداعمة. ربما الأهم من ذلك، يجب تقييم أدوات ETL بالنسبة إلى إمكانات الأتمتة، لأن الأتمتة جزء هام من تحويلات البيانات النظامية التي تؤدي في النهاية إلى تحليلات بيانات الخدمة الذاتية.

5. ضمان جودة البيانات

تشير جودة مجموعة البيانات إلى اكتمالها ودقتها وحسن توقيتها وتوافقها مع المعايير. من الصعب المبالغة في أهمية جودة البيانات في البيانات المتكاملة. تتطلب مجموعة البيانات عالية الجودة جهدًا أقل بكثير لجعلها جاهزة للتكامل. على الرغم من أهمية ذلك من منظور الموارد، تؤثر نوعية البيانات أيضًا تأثيرًا كبيرًا على الناتج. على سبيل المثال، إذا كانت المؤسسة تستخدم أربعة أرقام هامة في حساباتها، لكن يوجد مصدر خارجي يوفر البيانات برقمين مهمين فقط، فلن تفي هذه البيانات بمستوى الجودة المتوقع. إذا تم استخدامها، فقد يحتوي التحليل الناتج على رؤى معيبة.

لذا، تعد البيانات عالية الجودة أمرًا بالغ الأهمية في البيانات المُتكاملة لتقليل جهود التحول/التنقيح وضمان دقة المخرجات.

طريقة قياس جودة البيانات والحفاظ عليها: يعد عدد من الطرق مُفيدًا لضمان جودة عالية للبيانات.

• اكتشاف أنماط البيانات: تحليل عالي المستوى لبيانات المصدر لفحص الجودة والاكتمال والدقة والعناصر الأخرى لإنشاء ملخصات.
• التوحيد القياسي للبيانات: عملية إنشاء معايير للتنسيق والتعريفات والتسمية والعناصر الأخرى لضمان توافق البيانات بشكل كامل مع مجموعات البيانات الأخرى داخل المؤسسة. إذا لم تصل البيانات إلى المعايير المتوافقة، فتحتاج إلى تحويلها للقيام بذلك.
• تصحيح البيانات: تنقيح مجموعة بيانات لتصحيح وإزالة الإدخالات المكررة أو الفارغة أو غير الدقيقة أو التالفة حتى تكون مجموعات البيانات جاهزة للمعالجة.
• مطابقة البيانات: يتضمن هذا مطابقة السجلات عبر مجموعات بيانات مُختلفة للتحقق من أنها تعكس نفس الموضوع مع وضع علامة على السجلات المكررة للإزالة.
• مراجعة البيانات: التحقق من دقة البيانات وجودتها من خلال التحقق من أنها تعمل ضمن قواعد محددة من خلال سلسلة من التحققات والمعلمات.
• حوكمة البيانات: عملية مراقبة البيانات لضمان استيفاء مهام التخزين والأمان والاستحواذ وغيرها من المهام للمعايير والمبادئ التي تحددها المؤسسة بالإضافة إلى أي لوائح قد تنطبق.
• المراقبة المستمرة: استخدام أدوات مُختلفة للتحقق باستمرار من سلامة مجموعات البيانات استنادًا إلى المعايير الداخلية ومعايير الحوكمة.

أصبح تكامل البيانات مُتعددة المصادر سهلاً باستخدام Oracle Analytics

بمجرد دمج البيانات في مستودع، تصبح مؤسستك جاهزة إلى الخطوة التالية: تحليلات الخدمة الذاتية. تقدم Oracle Analytics تحليلات كاملة ذاتية الخدمة في واجهة مستخدم سهلة الاستخدام تم إنشاؤها للجميع، بدءًا من مستخدمي الأعمال وعلماء البيانات. تستخدم Oracle Analytics المتوفرة في السحابة أو محليًا أو بصفتها نشر ختلط التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للكشف عن الرؤى الخفية وإنشاء تمثيلات مرئية فورية. جرِّب Oracle Analytics Cloud مجانًا الآن باستخدام Oracle Cloud Free Tier.

تتمثل الميزة الرئيسة لدمج البيانات من مصادر متعددة، مثل البيانات الديموغرافية للعملاء وأرقام المبيعات واتجاهات السوق في اكتساب الموظفين فهمًا أشمل لأي مشكلة أو فرصة عمل معينة. عندما يتم ذلك بشكل صحيح، يمكن الكشف عن رؤى وأنماط قيمة ربما لم تظهر أبدًا عند تحليل كل مصدر بيانات بمعزل عن الآخر. النتيجة المحتملة: اتخاذ قرارات أكثر استنارة، واستراتيجيات أكثر فعالية، ومراقبة أفضل لجودة البيانات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وميزة تنافسية في مشهد الأعمال القائم على البيانات اليوم.

الأسئلة الشائعة حول تكامل البيانات متعددة المصادر

ما العوامل التي يجب مراعاتها عند اختيار مصادر البيانات للتكامل؟

فيما يلي العاملان الأهم في التخطيط لتكامل البيانات: أولاً، معرفة الموارد التي لديك والتي تحت تصرفك، وثانيًا، معرفة أهداف عملك. من تلك النقطة، يمكنك تحديد مصادر البيانات التي تعيد توجيه استراتيجيتك وتحديد إذا كان الوصول إليها واقعيًا.

ما أفضل الممارسات لدمج البيانات من مصادر متعددة؟

في حين أن العديد من استراتيجيات تكامل البيانات تستند إلى الاحتياجات التنظيمية الفردية، فإن بعض أفضل الممارسات الشاملة تنطبق على جميع المجالات مثل ما يلي:

• فهم حالة مصادر بياناتك فيما يتعلق بجودة البيانات
• التخطيط مع وضع أهداف عملك في الاعتبار
• معرفة موارد تكنولوجيا المعلومات والميزانيات الخاصة بك
• تحديد أولويات الأقسام التي يمكن أن تستفيد أكثر من تكامل البيانات
• النظر في التوسع وقابلية التوسع على المدى الطويل

ما بعض الأمثلة على حالات الاستخدام بالنسبة إلى تكامل البيانات متعددة المصادر؟

فيما يلي حالتان استخدام من العالم الحقيقي لتكامل البيانات متعددة المصادر. أولاً، النظر في تطبيق هاتف ذكي ينقل باستمرار بيانات الاستخدام إلى سحابة. يصبح هذا كما هو مشارًا إليه بشكل مع مجموعتين من البيانات ذات الصلة، وهما حملة تسويقية عبر البريد الإلكتروني وبيانات المبيعات. يمكن لطريقة عرض موحدة اكتشاف رؤى أعمق حول طريقة عمل الاستخدام والتسويق والمشتريات معًا. ثانيًا، النظر في جهاز طبي IoT يرسل السجلات إلى حساب المريض. يتم توفير هذا للطبيب على الفور، الذي لديه أيضًا إمكانية الوصول إلى سجلات المرضى لمراقبة التحسينات أو التعديلات.

لماذا نحتاج إلى دمج مصادر بيانات مُتعددة؟

مع زيادة حجم مصادر البيانات وتنوعها بمرور الوقت، تطور دمج مجموعات البيانات من "لطيف وجودها" إلى ضرورة في مجال الأعمال. في هذه الأيام، من النادر ألا تستفيد أي عملية من تكامل البيانات. مع ذلك، فإن الخدعة هي في تنفيذ استراتيجية مناسبة للمؤسسة.

ما الذي يعرف عن الجمع بين البيانات من مصادر متعددة؟

إذا حدثت عملية دمج مصادر البيانات مع خطوات إعداد البيانات النظامية، فإنها تُعرف باسم تكامل البيانات. إذا تم دمج مصادر البيانات دون هذا التحويل/التنقيح، مما يتطلب هذه الخطوات بعد حقيقة أنها تُعرف باسم ربط البيانات أو دمج البيانات.