ما هو مستودع بيانات؟

قابلية التوسع والمرونة في إدارة البيانات

يمكن لمستودعات البيانات أن تتوسع بسلاسة لاستيعاب أحجام البيانات المتزايدة عبر أنواع البيانات المتنوعة، مما يوفر للشركات القدرة على التكيف مع المناظر الطبيعية المتغيرة للبيانات.

Microsoft OneLake in Fabric عبارة عن مستودع بيانات مفتوحة يمكنها التوسع بشكل لا نهائي، واستيعاب البيانات المنظمة وغير المنظمة، ومعالجة كميات هائلة من البيانات، كل ذلك مع تحسين الأداء عبر محركات التحليلات.

تتضمن مستودعات البيانات تدابير أمنية قوية لحماية البيانات الحساسة. على سبيل المثال، تستخدم OneLake أدوات الأمان والحوكمة الرائدة في الصناعة لضمان جودة بيانات مؤسستك، وأن الأشخاص المناسبين فقط لديهم حق الوصول إلى تلك البيانات. يساعد هذا مؤسستك على البقاء متوافقة مع لوائح الصناعة ومحمية من الوصول غير المصرح به.

من خلال التخزين السحابي الفعال من حيث التكلفة ومعالجة البيانات المحسّنة، توفر مستودعات البيانات حلاً ميسور التكلفة لتخزين وتحليل البيانات واسعة النطاق، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. يعمل Microsoft Fabric على تقليل التكاليف بشكل أكبر من خلال توفير مجموعة واحدة من السعة والتخزين التي يمكن استخدامها لكل عبء عمل.

من خلال منح علماء البيانات والمحللين القدرة على إجراء تحليلات في الوقت الفعلي على البيانات المتدفقة، تسمح مستودعات البيانات للمؤسسات بالاستجابة بسرعة وبشكل استباقي للظروف المتغيرة أثناء ظهورها. يمكن لأحمال العمل مثل ذكاء Fabric في الوقت الحقيقياستيعاب البيانات المتدفقة وتحويلها، والاستعلام عنها في الوقت الفعلي، وتحفيز الإجراءات استجابةً لذلك.

تتكون بنية مستودع البيانات من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لإنشاء نظام موحد لإدارة البيانات وتحليلها. فيما يلي تفصيل لكل مكون:

1. الاستيعاب .طبقة الاستيعاب مسؤولة عن جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات وأجهزة إنترنت الأشياء وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية، سواء على دفعات أو في الوقت الفعلي. يتيح لك Fabric Data Factory تنفيذ تدفقات البيانات وخطوط الأنابيب لاستيعاب البيانات وإعدادها وتحويلها عبر مجموعة غنية من المصادر. تضمن هذه الطبقة أن تكون جميع البيانات ذات الصلة - المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة - متاحة للتحليل، مما يوفر رؤية شاملة لمشهد المنظمة.

2. التخزين. تشكل طبقة التخزين الأساس لمخزن البيانات، حيث تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات الخام باستخدام حلول تخزين قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة. تسمح هذه الطبقة بتخزين البيانات بتنسيقها الخام، واستيعاب أنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو، مع التخلص من الحاجة إلى المخططات الصارمة بحيث يمكن أن تكون البيانات أكثر قابلية للتوسع.

3. بيانات التعريف. تقوم طبقة البيانات الوصفية بفهرسة أصول البيانات وصيانة معلومات المخطط، مما يضمن جودة البيانات للاستعلام الفعال. يمكن لفرق البيانات فهم سياق وبنية البيانات التي تعمل عليها، مما يؤدي إلى الحصول على نتائج تحليلات أكثر فعالية.

4. API. توفر طبقة واجهة برمجة التطبيقات (API) الواجهة التي يستخدمها المطورون وعلماء البيانات والمحللون للوصول إلى البيانات والتفاعل معها. تعتبر هذه الطبقة بالغة الأهمية لأنها تسمح لتطبيقات ومستخدمين مختلفين بالعمل مع البيانات دون الحاجة إلى معرفة تقنية عميقة بالهندسة المعمارية الأساسية.

5. استهلاك. تشتمل طبقة الاستهلاك على الأدوات والمنصات التي تمنح كل مستخدم القدرة على تحليل البيانات وتصورها. يتضمن ذلك أدوات ذكاء الأعمال (BI) مثل Power BI، بالإضافة إلى أحمال عمل علوم البيانات والتعلم الآلي مثل Fabric Data Science، التي تستخدم البيانات المخزنة في المستودع. تقوم طبقة الاستهلاك بتحويل البيانات الخام إلى نتائج التحليلات قابلة للتنفيذ، مما يمكّن أصحاب المصلحة في جميع أنحاء المؤسسة من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

سواء كنت تقوم بنقل بياناتك أو إعداد حل جديد تمامًا، فإن تنفيذ مستودع البيانات يتضمن عدة خطوات مهمة. فيما يلي نظرة عامة خطوة بخطوة على العملية، بما في ذلك الاعتبارات الرئيسية:

1. تقييم المناظر الطبيعية. أولاً، ستحتاج إلى تحديد جميع مصادر البيانات الموجودة لديك، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات والمصادر الخارجية. لفهم متطلبات التخزين، ستحتاج إلى تصنيف البيانات في تلك المصادر على أنها منظمة، أو شبه منظمة، أو غير منظمة.

2. تحديد المتطلبات والأهداف. بعد ذلك، من الضروري أن تحدد أهدافك بوضوح، مما سيساعدك على تحديد احتياجاتك بناءً على حجم البيانات المتوقع والنمو. لحماية بياناتك الحساسة، ستحتاج أيضًا إلى تحديد متطلبات الامتثال التي يتعين عليك تلبيتها.

3. اختر مجموعة التكنولوجيا. اختر حل تخزين سحابي أو محلي يدعم احتياجات مخزن البيانات الخاص بك، ثم قم بتقييم الخيارات المتعلقة بمعالجة البيانات والتحليلات. ستحتاج أيضًا إلى تحديد الأدوات التي ستستخدمها في الفهرسة والحوكمة وتتبع السلالة.

4. تطوير استراتيجية الترحيل. لتقليل الاضطراب عند تطوير إستراتيجية الهجرة، ستحتاج إلى التخطيط للهجرة على مراحل، بدءًا بالبيانات الأقل أهمية. يجب عليك تقييم جودة البيانات، وتحديد مهام التنظيف أو التحويل الضرورية، وإنشاء استراتيجيات النسخ الاحتياطي لضمان سلامة البيانات.

5. إنشاء ناقل البيانات. بمجرد إنشاء استراتيجية الهجرة الخاصة بك، فقد حان الوقت لإعداد العمليات لمصادر استيعاب البيانات الدفعية وفي الوقت الفعلي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات. لتبسيط عملية استيعاب البيانات بشكل أكبر، قد ترغب أيضًا في التفكير في تنفيذ أدوات الأتمتة، مثل Microsoft Power Automate، لتقليل التدخل اليدوي.

6. تكوين إدارة التخزين. عند تكوين نظام التخزين، ستحتاج إلى القيام بذلك وفقًا للهيكل المحدد لكل نوع بيانات. سيتعين عليك إنشاء ممارسات إدارة البيانات الوصفية لضمان إمكانية اكتشاف البيانات، كما ستحتاج أيضًا إلى تحديد أذونات الوصول وبروتوكولات الأمان لحماية البيانات.

7. إنشاء إطار تحليلي. في هذه المرحلة، قد ترغب في ربط أدوات BI والتحليلات، مثل Power BI، لإعداد التقارير والتصور. ستحتاج أيضًا إلى تزويد المطورين بالأطر والأدوات ونقاط الوصول اللازمة للتعلم الآلي والتحليلات المتقدمة.

8. المراقبة والتحسين، والتكرار. عند الانتهاء من التنفيذ، ستحتاج إلى تقييم الأداء بشكل منتظم وتقييم قدرات التخزين والمعالجة باستخدام وظيفة المراقبة الشاملة مثل تلك الموجودة في Fabric. ستحتاج أيضًا إلى إنشاء آلية تعليقات مع المستخدمين لتحديد مجالات التحسين والتطوير.

تستخدم أفضل المؤسسات في العالم هياكل مستودعات البيانات لتحسين استخدام بياناتها وتعزيز عملية اتخاذ القرار ودفع الابتكار عبر العمليات. وفيما يلي بعض الأمثلة البارزة للتطبيقات الناجحة:

1. مصدر واحد للحقيقة
سعت شركة سلسلة توريد الأغذية Flora Food Group التي يقع مقرها في هولندا، إلى دمج أدوات تحليلية متعددة في منصة واحدة أكثر كفاءة، لذلك لجأت إلى Fabric لتوحيد قنوات التقارير وهندسة البيانات وعلوم البيانات والأمان في حل واحد. ومن خلال ربط جميع مصادر البيانات الخاصة بها، تمكنت الشركة من تبسيط بنية منصتها، وخفض التكاليف، وتقديم نتائج التحليلات أكثر تفصيلاً وفي الوقت المناسب لعملائها، الأمر الذي أدى بدوره إلى تحسين تقديم الخدمات ورضا العملاء.

2. التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي
كانمطار ملبورن، ثاني أكثر المطارات ازدحامًا في أستراليا، بحاجة إلى ترقية قدراته في تحليل البيانات لتحسين الكفاءة التشغيلية وتجربة الركاب. ومن خلال اعتماد Fabric، تمكنت المنظمة من دمج البيانات من مجموعة واسعة من مصادر البيانات، بما في ذلك أنظمة مواقف السيارات والمبيعات وأنظمة تشغيل المطارات، فضلاً عن توسيع نطاق الوصول إلى نتائج التحليلات القائمة على البيانات لمستخدمي الأعمال الفنيين وغير الفنيين. ونتيجة لذلك، حقق المطار زيادة في كفاءة الأداء بنسبة 30% في جميع العمليات المتعلقة بالبيانات.

3. الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق
تهدف شركة الابتكار الرقمي Avanade إلى تعزيز عمليات صنع القرار الاستراتيجي داخل مؤسستها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. من خلال توحيد مجموعة البيانات الخاصة بهم مع Fabric، ومن خلال تدريب أكثر من 10000 موظف في تحليلات البيانات، وضعت Avanade الأساس للمستخدمين لتبني الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر. تمكن المستخدمون من استخدام المهارات التي تعلموها لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة، بما في ذلك لوحات معلومات مختلفة مبنية على اللغة الطبيعية وCopilot في Power BI.

4. نتائج تحليلات الوقت الحقيقي
تم تكليف شركة Dener Motorsport، الجهة المنظمة الرئيسية لبطولة كأس بورشه كاريرا البرازيل، بتوفير بيانات شاملة ومحدثة عن أداء السيارة وإصلاحها للمهندسين والرعاة على حد سواء. من خلال اعتماد Fabric وتنفيذ ميزات التحليلات والتخزين وإعداد التقارير في الوقت الفعلي، تمكنت المنظمة من دعم أصحاب المصلحة بشكل أفضل من خلال نتائج تحليلات قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي. وفي أحد السباقات الأخيرة، تمكن المهندسون من تحديد عطل في محرك سيارة سباق بورشه، مما دفعهم إلى إزالة السيارة حفاظاً على السلامة.