ما هو تدفق البيانات؟

يشير تدفق البيانات إلى كيفية انتقال البيانات عبر النظام، بما في ذلك مصادرها وتحويلاتها ووجهاتها. إن الفهم الواضح لتدفق البيانات يعد أمرًا أساسيًا لإدارة البيانات بطريقة تدعم أهداف عملك.

المكونات الرئيسية لتدفق البيانات هي:
 

• مصادر البيانات. هذه هي الأنظمة والتطبيقات التي تولد البيانات. وتشمل الأمثلة قواعد البيانات وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) والأنظمة المعاملاتية.
  
  
• وجهات البيانات. هذه هي الأنظمة أو التطبيقات التي تستهلك البيانات. وقد تشمل هذه الأدوات أدوات إعداد التقارير، أو أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، أو نماذج التعلم الآلي.
  
  
• تحويل البيانات. تعمل هذه العمليات على تغيير تنسيق البيانات أو بنيتها لجعلها متوافقة مع وجهتها أو أكثر فائدة للتحليل. يمكن أن يشمل ذلك تنظيف البيانات وتجميعها وترميزها.
  
  
• مسارات تدفق البيانات: هذه هي المسارات المحددة التي تتبعها البيانات خلال انتقالها بين المكونات. تضمن مسارات تدفق البيانات وصول البيانات إلى المكان الصحيح في الوقت المناسب.

الطريقة الشائعة لتوضيح تدفق البيانات هي من خلال مخططات تدفق البيانات (DFDs). توضح مخططات تدفق البيانات (DFDs) حركة البيانات بين المكونات المختلفة، مما يجعل من الأسهل فهم الأنظمة المعقدة. إن رسم خريطة لتدفق البيانات باستخدام مخطط تدفق البيانات يجعل من السهل تحديد الاختناقات، وعدم الكفاءة، وفرص التحسين.

يجعل تدفق البيانات من الممكن استخدام هياكل هجينة حديثة مثل مستودع البيانات. يجمع مستودع البيانات بين فوائد مخازن البيانات ومستودعات البيانات لإنشاء نظام موحد وقابل للتطوير لإدارة البيانات المنظمة وغير المنظمة.

لفهم ما هو مستودع البيانات، فمن المفيد أولاً مراجعة سابقاته: مخازن البيانات ومستودعات البيانات. تم تصميم مستودعات البيانات التقليدية لتخزين البيانات المنظمة، أو المعلومات المنظمة في صفوف وأعمدة، مثل قواعد البيانات أو التقارير المالية. تُعد مستودعات البيانات رائعة لدعم استخبارات الأعمال والتحليلات، ولكنها لا تتمتع بالمرونة المطلوبة للتعامل مع البيانات الخام غير المنظمة مثل مقاطع الفيديو أو الصور أو السجلات. من ناحية أخرى، يمكن لبحيرات البيانات تخزين البيانات غير المنظمة في تنسيقها الأصلي، مما يجعلها مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة والتعلم الآلي. ومع ذلك، فإن افتقارها إلى البنية المضمنة يمكن أن يجعل استعلام البيانات وتحليلها أكثر تحديًا.

يعمل مستودع البيانات على سد هذه الفجوة من خلال الجمع بين التخزين المرن والقابل للتطوير في بحيرة البيانات مع قدرات الاستعلام والتحليل المنظمة لمستودع البيانات. يتيح هذا البناء إمكانية إجراء كافة عمليات البيانات داخل بيئة واحدة.

يلعب تدفق البيانات دورًا حاسمًا في مساعدة مستودع البيانات على العمل بسلاسة من خلال دعم:
 

• استيعاب البيانات. يتم تغذية البيانات الخام من مصادر مختلفة - مثل أجهزة إنترنت الأشياء أو الأنظمة المعاملاتية أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية - إلى مستودع البيانات، غالبًا بتنسيقها الأصلي. تعتمد هذه الخطوة على تدفق البيانات دون انقطاع لضمان التقاط جميع المعلومات ذات الصلة دون تأخير.
  
  
• تحويل البيانات. بمجرد استيعاب البيانات، يتم تنظيفها وتنظيمها وإثرائها لجعلها مناسبة للتحليل. تدعم مسارات تدفق البيانات هذه التحولات لمعالجة البيانات بكفاءة ودقة.
  
  
• استهلاك البيانات. يتم تسليم البيانات المحولة إلى وجهات مثل منصات ذكاء الأعمال أو أدوات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أو لوحات معلومات التصور. تعتمد هذه الأنظمة على تدفق البيانات المستمر لتوفير نتائج التحليلات قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي.
  
  

من خلال دمج إدارة تدفق البيانات في مستودع البيانات، يمكن للمؤسسات توسيع نطاق عملياتها، والتكيف مع متطلبات البيانات المتغيرة، وتحقيق الإمكانات الكاملة لبياناتها دون اختناقات أو عدم كفاءة. وبدون ذلك، يواجه النظام خطر التأخير، أو عدم اكتمال مجموعات البيانات، أو انخفاض الدقة في التحليل - وكل هذا من شأنه أن يعوق عملية اتخاذ القرار والابتكار.