استراتيجيات دمج البيانات ومزامنتها في منتجات البيانات



Listen to this blog
Disclaimer

لقد تم إنشاء عدد لا يحصى من الأساليب المختلفة لنقل ودمج البيانات التي تدعم العمليات التجارية واتخاذ القرار على مر السنين. ولكل منها قدراتها وفوائدها الافتراضية الفريدة. إن فهم هذه القدرات وكيفية ارتباطها بالنتيجة المرجوة لاستراتيجية البيانات الخاصة بك أمر ضروري لتصميم نظام مثالي.

يجب مراعاة العديد من المتغيرات والمتطلبات عند بناء استراتيجية للحفاظ على جميع بياناتك مُحسّنة وسهلة الوصول ومتكاملة، بما في ذلك:

  • ما مدى سرعة احتياجك إلى بيانات جديدة؟
  • ما هي قيود النطاق الترددي والتخزين لديك؟
  • ما هي أنواع الموارد التقنية المتاحة؟
  • كم عدد نسخ البيانات نفسها التي تحتاج إلى الاحتفاظ بها؟
  • ما هو حجم مجموعات البيانات الخاصة بك؟

معالجة الدفعات

تنقل المعالجة الدفعية البيانات على فترات منتظمة أو على دفعات. تتضمن هذه الأنماط استخراج التحويل والتحميل (ETL)، واستخراج التحويل والتحميل (ELT)، واستخراج التحويل والتحميل العكسي، والنسخ المتطابق أو التكرار، وأدوات الكتابة الخلفية.

استخراج وتحويل وتحميل البيانات

ETL هو النهج التقليدي لنقل البيانات. يتم استخراج البيانات من مصدر البيانات، وتحويلها بناءً على قواعد العمل، وتحميلها إلى قاعدة بيانات مستهدفة. يمكن أن يكون هذا النهج آمنًا للغاية ولكنه غير مرن أيضًا. تتطلب هذه الصرامة أن تكون مجموعات البيانات منظمة وموثقة للغاية، مما يجعل التحويلات المعقدة أسهل. مع أنظمة قواعد البيانات القديمة المنظمة والصارمة بشكل عام، فإن ETL مناسبة لهذه الأنظمة. لبناء هذه العمليات، يجب أن يكون لدى المطورين معرفة عميقة ببنية البيانات ولغات البرمجة.

إن ELT مشابه لـ ETL، ولكن التحويل يحدث بعد تحميله إلى قاعدة البيانات المستهدفة. يتيح هذا النهج الأكثر معاصرة مزيدًا من المرونة لأن البيانات الخام تظل على قاعدة البيانات المستهدفة بعد تحويلها. وبالتالي، يمكن تشغيل التحويلات بشكل تكراري أو بأثر رجعي دون سحب البيانات من مصدر البيانات الأصلي، مما يقلل من الموارد المطلوبة لاستخراج مجموعة بيانات جديدة. ELT أكثر ملاءمة لمجموعات البيانات الأكثر شمولاً والأقل هيكلة حيث يمكن تشغيل معالجة البيانات والتحويلات بالقرب من المستخدم النهائي.

ETL العكسي

تعد عملية ETL العكسية عملية أخرى تعتمد على الدفعات، ولكن البيانات تتدفق في الاتجاه المعاكس لخط أنابيب ETL. يتم استخراج البيانات من تطبيق تشغيلي تابع لجهة خارجية وتحميلها في قاعدة بيانات مركزية. يتيح هذا النهج للمؤسسة دمج إصدار واحد من مجموعة بيانات في مستودع مركزي وتمكين التطبيقات التشغيلية من استخدام نفس البيانات التي قد تستخدمها تطبيقات أو تحليلات أخرى. تدعم عملية ETL العكسية "مصدرًا واحدًا للحقيقة" للمؤسسة.

التحدي هو أن عملية استخراج وتحويل وتحميل البيانات العكسية تعمل على دفعات. وفي المنظمات الديناميكية حيث تتغير البيانات باستمرار، قد تستخدم مجموعات مميزة إصدارات مختلفة من نفس البيانات بسبب جداول التحديث المختلفة. كما يمكن لاستراتيجيات مزامنة استخراج وتحويل وتحميل البيانات العكسية أن تطغى على الأنظمة التشغيلية، حيث يتم تحميل كميات كبيرة من البيانات إلى الأنظمة التشغيلية من مصادر متعددة. وقد يؤدي هذا إلى تعارضات وإصدارات بيانات من نفس البيانات.

النسخ والتكرار

إن النسخ المتطابق والتكرار يحفظان البيانات في قاعدة بيانات منفصلة دون أي تحويل، وكثيراً ما يتم تنفيذهما لعمل نسخة احتياطية لمجموعات البيانات في حالة فقدها. كما يمكن أن يكونا مفيدين في تحسين إدارة البيانات وإنشاء مجموعة بيانات ثابتة عندما تكون البيانات في حالة حركة. لا ينسخ النسخ المتطابق البيانات فحسب، بل ينسخ أيضاً بنية قاعدة البيانات ونظام الإدارة بالكامل.

تختلف عملية التكرار قليلاً عن النسخ المتطابق لأنها لا تنسخ نظام إدارة قاعدة البيانات، بل البيانات فقط. يصبح الوصول إلى البيانات من أنظمة مختلفة أسهل كثيرًا باستخدام عملية التكرار، حيث لا يحدد نظام إدارة قاعدة البيانات ذلك.

يعد النسخ المتطابق خيارًا أفضل لموازنة التحميل. حيث تكون قواعد البيانات المصدرية والمنسوخة متطابقة، وبالتالي يمكن الوصول إلى البيانات من أي مصدر بسهولة. يعد استرداد الكوارث وتحسين استخدام الموارد من حالات الاستخدام الشائعة للنسخ المتطابق. كما أنه مناسب لالتقاط لقطة من البيانات أثناء الحركة. على سبيل المثال، يمكن نسخ البيانات الافتراضية التي يتم استخدامها بانتظام إلى مخزن بيانات دائم.

في الوقت الحالى

يؤدي دمج البيانات وإدارتها في الوقت الفعلي إلى خلق العديد من التعقيدات، وخاصة عند دمج مجموعات البيانات المتنوعة. ومع تغير مجموعات البيانات المختلفة باستمرار، ستظل التناقضات بين البيانات المصدرية والبيانات المدمجة موجودة دائمًا. وتُطبَّق البيانات في الوقت الفعلي بشكل أكبر في الأنظمة التشغيلية التي تتعقب أجهزة الاستشعار أو البيانات المالية.

التقاط بيانات التغيير (CDC)

CDC هو نمط قائم على الأحداث حيث تنعكس التغييرات في قاعدة بيانات واحدة تلقائيًا في قاعدة بيانات أخرى عند حدوث أحداث محددة. يدعم هذا النمط تدفقات البيانات ثنائية الاتجاه حتى تتمكن قواعد البيانات المصدر والهدف من تبادل البيانات لضمان المزامنة. CDC هي طريقة أكثر كفاءة لنقل البيانات من ETL، حيث يتم نقل البيانات التي تتغير فقط إلى قاعدة البيانات المستهدفة، وليس مجموعة البيانات بالكامل.

تعمل CDC بشكل جيد مع قواعد البيانات أو التطبيقات التي لا يمكن دمجها. يمكن لعمليات CDC تنظيم البيانات في قاعدة بيانات منفصلة، ومن ثم يمكن مشاركة التغييرات من البيانات المنظمة إلى قواعد البيانات المستهدفة. تتطلب هذه الطريقة الحفاظ على مصدر بيانات ديناميكي منفصل، مما يؤدي إلى تعقيد مفرط ويؤدي إلى احتمالية أكبر للأخطاء.

تدفق البيانات

تتضمن البيانات المتدفقة استيعاب البيانات ومعالجتها ونقلها إلى وجهتها بشكل مستمر. وعادةً ما يعني هذا بيانات الاستشعار الخاصة ببيانات الخدمات المالية. وفي العديد من الحالات، يتم تحويل البيانات المتدفقة في طريقها إلى قاعدة البيانات المستهدفة.

على الرغم من أن تدفق البيانات سريع، إلا أن هناك بعض العيوب. تتحرك البيانات المتدفقة باستمرار وتتخذ مسارات مختلفة عبر الإنترنت، لذا فإن ضمان معالجة البيانات بالترتيب الصحيح ليس مضمونًا. قد تصل بعض البيانات للمعالجة بعد بيانات أحدث، مما يخلق ارتباكًا حول البيانات الأكثر دقة. يجب تنفيذ التنسيق المناسب لضمان معالجة البيانات بالترتيب المناسب.

كما يعرض تدفق البيانات نموذج البيانات الخاص بمصدر البيانات للمستخدمين في اتجاه مجرى النهر. فعندما تكون التطبيقات في اتجاه مجرى النهر متصلة مباشرة بنموذج بيانات المصدر، فإن التغييرات التي تطرأ على هذا النموذج تتسبب في إحداث فوضى في اتجاه مجرى النهر.

إذا تم تجميع البيانات المتدفقة ضمن منتج بيانات، فيمكن ربط نماذج البيانات المصدرية الداخلية بنموذج بيانات منتج البيانات. يسهل هذا الهيكل مشاركة البيانات مع المجموعات الخارجية.

إمكانيات الكتابة مرة أخرى

تعد إمكانيات الكتابة الخلفية لأدوات BI الأمامية طريقة أخرى لإجراء تغييرات على قاعدة بيانات المصدر. يسمح هذا النمط الناشئ للمحللين الذين يعملون مع أدوات BI بتضمين التغييرات في قاعدة البيانات المصدر مباشرة من أداة BI. تنعكس هذه التغييرات على الفور في مصدر البيانات وعمل المحللين. يسمح هذا للمحلل الذي لديه أفضل فهم للبيانات بتعديل أو تصحيح مصدر البيانات الأصلي.

كما تعمل إمكانات الكتابة مرة أخرى على تقليل اعتماد محللي البيانات على جداول بيانات Excel، حيث أصبح لديهم الآن القدرة على تحديث قاعدة البيانات بأسرع ما يمكن باستخدام Excel.

تكامل التطبيقات

عادةً ما تشارك تطبيقات SaaS البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات REST. وهي عبارة عن عمليات مباشرة لسحب البيانات من قاعدة بيانات التطبيق. لا تستطيع واجهات برمجة التطبيقات بمفردها تحويل البيانات، ولكن إذا تم تشغيلها عبر منصة iPaaS، فيمكن إجراء عمليات تحويل آلية على البيانات قبل إرسالها إلى التطبيق المستهدف.

تعمل واجهات برمجة التطبيقات REST بشكل جيد لتبادل البيانات البسيطة بين تطبيق أو تطبيقين، ولكن هذا النوع من النهج لا يتسم بالكفاءة. إذا قام أحد التطبيقات بتغيير واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به، فقد تتعطل التطبيقات اللاحقة.

تخزين البيانات بشكل افتراضي

إن المحاكاة الافتراضية للبيانات هي ممارسة تشغيل التعليمات البرمجية التي تنشئ مجموعة بيانات افتراضية جديدة من البيانات المستمدة من قواعد البيانات المتصلة. يتم إنشاء مجموعة البيانات الجديدة هذه في كل مرة يتم فيها تشغيل التعليمات البرمجية، ولكن يتم الاحتفاظ بالبيانات فقط طالما كانت هناك حاجة إليها. هذا هو النمط الذي تستخدمه منصة Avrio لإنشاء مجموعات البيانات للتحليل. هناك العديد من الفوائد لاستخدام هذه التقنية لدمج البيانات:

أولاً، تفصل تقنية تخزين البيانات الافتراضية قاعدة البيانات الأساسية والبنية عن البيانات نفسها. وهذا يجعل تخزين البيانات الافتراضية أكثر قابلية للتطوير ومرونة.

ثانيًا، لا تقوم تقنية تخزين البيانات الافتراضية بإنشاء نسخة ثابتة من قاعدة البيانات. نظرًا لأنه يتم إنشاء مجموعة بيانات جديدة في كل مرة، يتم تشغيل التعليمات البرمجية، ويتم سحب البيانات الأحدث من قاعدة البيانات المصدر. يتجنب هذا النهج التعارضات بين إصدارات متعددة من نفس البيانات. كما يمكن تقليل تكاليف التخزين إلى أدنى حد.

ثالثًا، يمكن للموصلات المتطورة ومحركات الاستعلام الفيدرالية والمحاكاة الافتراضية الاستعلام عن البيانات وتحويلها ودمجها من قواعد بيانات متعددة في وقت واحد. ومع وجود مخزن بيانات موحد ونموذج بيانات موحد فوق ذلك، يسمح هذا النهج لمحللي البيانات بسحب البيانات من مخازن بيانات مختلفة كما لو كانت قاعدة بيانات واحدة.

أخيرًا، تتيح لك تقنية تخزين البيانات الافتراضية التحكم بشكل أكبر في بياناتك. ونظرًا لأن البيانات تنتقل عبر طبقة التخزين الافتراضية هذه، فمن الممكن إجراء عمليات فحص لجودة البيانات وتنفيذ ضوابط وصول مفصلة.

أنماط تكامل البيانات وأفريو

لكل نهج من أساليب التكامل والمزامنة فوائده وعيوبه. وبغض النظر عن النهج الذي تتبعه، فإن الاهتمام بحوكمة البيانات والأمان والجودة أمر بالغ الأهمية لضمان بنية بيانات سليمة. ويمكن أن يؤدي استخدام الأساليب المناسبة معًا في منصة موحدة إلى إيجاد حل قوي ومرن.

إن جوهر قدرة Avrio هو المحاكاة الافتراضية للبيانات، والتي تُستخدم لدمج البيانات للتحليل لإنشاء مجموعة بيانات جديدة في كل مرة يتم فيها تنفيذ التعليمات البرمجية. عندما تكون هناك حاجة إلى بيانات مستمرة، ولكن هناك تغييرات منتظمة، فإن Avrio يتميز أيضًا بإمكانيات CDC التي ستعكس التغييرات في قاعدة البيانات المصدر فقط إلى البيئة المتطابقة.

بالإضافة إلى ذلك، يتمتع Avrio بإمكانيات النسخ المتطابق لإنشاء مجموعات بيانات ثابتة من مجموعات بيانات افتراضية. عندما لا تتغير البيانات كثيرًا ولكن يتم استخدامها بانتظام، يمكن أن يؤدي النسخ المتطابق إلى تقليل استخدام موارد النطاق الترددي

تتيح منصة Avrio للجهات الخارجية الوصول إلى منتجات البيانات من خلال واجهة برمجة التطبيقات. تتميز طبقة الواجهة الأمامية من Avrio أيضًا بإمكانيات الكتابة الخلفية لدمج التغييرات التي تم إجراؤها في أداة BI مع قاعدة البيانات الخلفية المتصلة بمنصة Avrio.

إن الجمع بين أنماط التكامل والمزامنة المتعددة لتحقيق نتيجة تجارية أمر منطقي من الناحية الاستراتيجية. فكل موقف يختلف عن الآخر ويتطلب قدرات فريدة. وتجمع منصة Avrio بين التقنيات والأنماط المناسبة لجعل البيانات متاحة عبر صوامع بيانات متعددة مع منتجات بيانات ذاتية الخدمة تتمتع بحوكمة وأمان مدمجين - مصممة لعصر الذكاء الاصطناعي والتحليل السريع واتخاذ القرارات بشكل أفضل.

يتناسب Avrio أيضًا بشكل جيد مع أدوات التكامل والبنية الأساسية الحالية لديك. إذا كنت تقوم ببث البيانات إلى بحيرة بيانات، فيمكن لـ Avrio إنشاء منتج بيانات لالتقاط لقطة من البيانات المتدفقة للتحليل. إذا كنت قد أنشأت خطوط أنابيب ETL راسخة ولا تتغير كثيرًا، فيمكن لـ Avrio دمج هذه البيانات في منتج بيانات يمكن أن يجعلها أكثر سهولة في الوصول إليها ودمج مجموعات البيانات من أنظمة أخرى.

Discover the Latest in Data and AI Innovation

  • Blog

    ملخص AWS re:Invent

    Read More

  • Blog

    الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليلات البيانات - كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات أسهل

    Read More

  • E-book

    البيانات غير المنظمة مع مجموعة البيانات الحديثة

    Read More

Request a Demo TODAY!

Take the leap from data to AI