ما هي بحيرة البيانات؟ يستخدم هذا المصطلح بشكل متكرر من قبل الأشخاص الذين يدرسون علوم البيانات والتحليلات ، وهذا المصطلح مهم جدًا للأشخاص الذين يعملون في إدارة البيانات. بالإضافة إلى مكونات وفوائد بحيرة البيانات.
ما هي بحيرة البيانات
بحيرة البيانات هي مستودع تخزين مركزي يحتوي على بيانات ضخمة من العديد من المصادر في تنسيق خام وحبيبي ، وتخزين كل من البيانات المهيكلة (البيانات المهيكلة) وشبه المهيكلة (البيانات غير المهيكلة) ، والهدف منها هو الاحتفاظ بالبيانات بتنسيق أكثر مرونة للاستخدام المستقبلي ، عند تخزين البيانات تقوم بحيرة البيانات بربطها بالمعرفات وعلامات البيانات الوصفية لاسترجاعها بشكل أسرع.
صاغ مصطلح “بحيرة البيانات” جيمس ديكسون ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Pentaho ، حيث يشير هذا المصطلح إلى الطبيعة المخصصة للبيانات في هذه البحيرة. للتطوير ، يسمح هذا التكوين بإلقاء البيانات في البحيرة في حالة الحاجة إليها لاحقًا دون الحاجة إلى القلق بشأن سعة التخزين. يمكن أن توجد المجموعات في أماكن العمل أو في السحابة.[1]
شاهد أيضاً: من هو مؤسس المستودع
ما هو مستودع البيانات
مستودع البيانات عبارة عن مجموعة كبيرة من بيانات الأعمال المستخدمة لمساعدة المؤسسة في اتخاذ القرارات ، ومفهوم مستودع البيانات موجود منذ الثمانينيات ، حيث يهدف إلى المساعدة في نقل البيانات من العمليات إلى أنظمة دعم القرار التي تكشف عن ذكاء الأعمال. البيانات موجودة في مستودعات البيانات من أماكن مختلفة مثل التطبيقات الداخلية في التسويق والمبيعات والتمويل والتطبيقات التي تواجه العملاء وأنظمة الشركاء الخارجيين وغيرها.
على المستوى التقني ، يقوم مخزن البيانات بسحب البيانات بشكل دوري من تلك التطبيقات والأنظمة ؛ تمر البيانات بعد ذلك عبر عمليات التنسيق والاستيراد لمطابقة البيانات الموجودة بالفعل في المستودع. بعد ذلك ، يخزن مستودع البيانات البيانات المعالجة بحيث تكون جاهزة لمتخذي القرار. يختلف عدد مرات حدوث عمليات سحب البيانات أو كيفية تنسيق البيانات وفقًا لاحتياجات المؤسسة.[2]
الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات
تتطلب المنظمة النموذجية كلاً من مستودع البيانات وبحيرة البيانات لتسخيرها لخدمة احتياجات وحالات استخدام مختلفة ، ويختلف كل مصطلح من هذه المصطلحات حسب:[3]
الاختلاف: بيانات مستودع بيانات بحيرة البيانات أكثر شمولاً لأنها غير علائقية وعلائقية في نفس الوقت ، لذا فهي علائقية من أجهزة إنترنت الأشياء ، ومواقع الويب ، وتطبيقات الهاتف المحمول ، والوسائط الاجتماعية وتطبيقات الشركات ، تكون البيانات علائقية فقط عندما تكون هو من أنظمة المعاملات وقواعد البيانات التشغيلية وتطبيقات الأعمال المخطط لها. تمت كتابته في وقت التحليل (مخطط عند القراءة) التخطيط المصمم قبل تنفيذ DW أداء السعر نتائج الاستعلام استخدام أسرع للتخزين منخفض التكلفة حيث يتم الحصول على نتائج استعلام أسرع باستخدام تخزين البيانات بجودة أعلى عندما تكون البيانات خامًا ، فقد يتم تنسيقها أو عدم تنسيقها حيث تكون البيانات شديدة التنظيم تعمل كإصدار مركزي من الواقع. المستخدمون الذين يستخدمون بحيرة البيانات هم العلماء ومطورو البيانات ومحللو الأعمال (باستخدام التنسيق المنسق data) الذين يستخدمون مستودع بيانات محللو الأعمال فقط تحليلات التحليلات التي تشمل التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية واكتشاف البيانات والتحليل التحليلي cs على شكل تقارير مجمعة ، ذكاء الأعمال والتصورات
مكونات بحيرة البيانات
يكمن مفتاح قدرة الشركات في الاستفادة الكاملة من بحيرة البيانات واعتمادها على كيفية معالجتها وتفسيرها للثروة الهائلة من المعلومات ، لا سيما السرعة في نقل البيانات إلى بحيرات البيانات ثم استخراج الأفكار منها. للقيام بذلك ، يجب تنفيذ بنية بحيرة البيانات المناسبة ، والتي تتكون من خمسة مكونات رئيسية هي كما يلي:[4]
- استيعاب البيانات: هذا الإجراء مطلوب لتنفيذ نظام قائم على الوعي والوعي للحصول على استيعاب قابل للتوسع بدرجة عالية لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة ، والتي يتم استخلاصها عادةً من مواقع الويب والتطبيقات المحملة على أجهزة محمولة أخرى بالإضافة إلى وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من الطرق والتي يجب أن تدعم جميع أنواع البيانات بمصادر البيانات الحديثة.
- التخزين: الذي يجب أن يحتوي على نظام تخزين تدريجي يتمتع بقدرة عالية على تخزين وإجراء معالجة البيانات الخام وفك التشفير والدعم ، مع إمكانية الضغط دون المساس بأمن البيانات وحفظها بشكل مناسب.
- أمان البيانات: من المتطلبات الأساسية أن تكون بحيرة البيانات آمنة بشكل فعال باستخدام مصداقية متعددة العوامل ، وإجراءات التفويض ، وإمكانية الوصول الآمن ، وحماية البيانات.
- تحليل البيانات: بعد استيعاب البيانات ، يجب أن تخضع لعملية تحليل عالية الكفاءة ، باستخدام أدوات التحليل والتعلم الآلي من أجل استخراج رؤى قيمة ، بالإضافة إلى نقل البيانات التي تم فحصها مسبقًا إلى مستودع البيانات.
- إدارة البيانات: وتشمل تبسيط العملية لاستيعاب البيانات وإعدادها مسبقًا وفهرستها ودمجها ، بالإضافة إلى الإسراع في تدقيقها لإنتاج بيانات عالية الجودة على مستوى الأفراد والمؤسسة ، والتغييرات في بياناتها. يجب مراقبة العناصر وإعدادها للتدقيق.
راجع أيضًا: ما هي خطة التعافي من الكوارث
فوائد بحيرة البيانات
عادةً ما تحتاج الشركات إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات المتوفرة طوال الوقت ، فنحن بحاجة ماسة إلى بيانات المجموعة بأكملها للخروج بشكل شامل لاتخاذ القرارات الصحيحة في العمل ، ويعتمد اتخاذ القرار هذا على معرفتنا السابقة بـ أهمية وفوائد بحيرة البيانات والتي نذكرها لكم على النحو التالي:[5]
- السعة التخزينية: لها القدرة على تخزين كميات كبيرة دون إتلافها أو إتلافها.
- سهولة الاستخدام: يتيح لك وجود البيانات في البحيرة استخدامها بشكل أسرع من خلال إبقائها في حالتها الأولية.
- اكتساب رؤى: من خلال تحليلها على أوسع نطاق واستخدام أحدث الأساليب ، يتيح لك ذلك اكتساب رؤى جديدة وغير متوقعة.
- قابلية التوسع: إنها أكثر قابلية للتطوير وأقل تكلفة مقارنة بمستودع البيانات إذا أخذناها في الاعتبار.
بهذا القدر من المعلومات وصلنا إلى نهاية مقالنا الذي كان بعنوان ما هي بحيرة البيانات ، والذي تعرفنا فيه أيضًا على مستودع البيانات والفرق بينهما ، بالإضافة إلى ذكر مكوناته وما هي فوائدها في العمق للترفيه عن أفكار قرائنا الكرام بكل ما يتعلق بهذا الموضوع.