بحيرات البيانات: حلول إدارة البيانات من الجيل التالي لعملك

بحيرات البيانات هي حلول إدارة بيانات من الجيل التالي يمكن أن تساعد مستخدمي الأعمال على مواجهة تحديات البيانات الضخمة ودفع مستويات جديدة من التحليلات في الوقت الفعلي. تدعم بيئتها القابلة للتوسع بشكل كبير كميات كبيرة جدًا من البيانات.

يمكن أن تكون البيانات المخزنة في بحيرة البيانات أي شيء ، من البيانات شبه المهيكلة مثل محتوى الويب الهرمي إلى البيانات غير المنظمة تمامًا مثل المستندات النصية أو الصور. تعني هذه المرونة أنه يمكن للمؤسسات تحميل أي شيء من البيانات الأولية إلى النتائج التحليلية المجمعة بالكامل.

النقطة المهمة التي يجب مراعاتها هي أن بحيرة البيانات توفر منصة واحدة لحفظ بيانات المؤسسة القيمة والوصول إليها.

بينما قد تكون لديك فكرة موجزة حول ماهية حلول إدارة البيانات من الجيل التالي ، في الأقسام التالية ، دعنا نناقش بالتفصيل ما هي بحيرة البيانات ، وكيف تختلف عن مستودع البيانات ، وكيف سيكون تؤثر على مستقبل عملك.

ما هي بحيرة البيانات؟

بحيرة البيانات هي مستودع تخزين مركزي يحتوي على كمية هائلة من البيانات من مصادر مختلفة بتنسيق خام وحبيبي. يمكنه تخزين البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة أو شبه المنظمة ، مما يعني أنه يمكن الاحتفاظ بالبيانات بتنسيق أكثر مرونة للاستخدام في المستقبل.

صاغ جيمس ديكسون CTO في Pentaho مصطلح "بحيرة البيانات" الذي يشير إلى الطبيعة المخصصة للبيانات في بحيرة البيانات بدلاً من البيانات النظيفة والمعالجة المخزنة في أنظمة مستودعات البيانات التقليدية.

إن بحيرات البيانات ، وخاصة تلك الموجودة في السحابة ، قابلة للتطوير بسهولة ومنخفضة التكلفة وغالبًا ما تستخدم مع تحليلات التعلم الآلي التطبيقية. إنها تسمح للمستخدمين بالوصول إلى البيانات واستكشافها بطريقتهم الخاصة دون الحاجة إلى نقل البيانات إلى نظام آخر.

الآن بعد أن فهمت ما هي بحيرة البيانات ، فلنقم بتحليل مقارن بين بحيرات البيانات ومستودعات البيانات.

بحيرات البيانات مقابل مستودع البيانات

تعد كل من بحيرات البيانات ومستودعات البيانات مستودعات للبيانات الضخمة. بينما يخزن مستودع البيانات عادةً البيانات المهيكلة ، تقوم بحيرة البيانات بتخزين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. فيما يلي بعض الفروق الأساسية بين الاثنين التي تجعلهما مناسبين لسيناريوهات مختلفة.

إمكانية وصول المستخدم المعقدة مقابل البسيطة : غالبًا ما تحتاج تقنية بحيرة البيانات إلى خبير يتمتع بفهم شامل لأنواع البيانات المختلفة لأنها غير منظمة في شكل مبسط قبل التخزين.

من ناحية أخرى ، يمكن الوصول إلى مستودع البيانات بسهولة لكل من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين نظرًا لمخططه المحدد جيدًا. حتى العضو الذي بدأ للتو العمل في مستودع بيانات يمكنه تعلم ذلك بسرعة.

المرونة مقابل الصلابة: يمكن لمنصة بحيرة البيانات التكيف مع التغييرات بسرعة. علاوة على ذلك ، مع زيادة الحاجة إلى التخزين ، يصبح من الأسهل توسيع نطاق الخوادم في مجموعة بحيرة البيانات. ومع ذلك ، مع مستودع البيانات ، فإنه ينطوي على موارد كبيرة لتعديله عندما تتغير المتطلبات في المستقبل.

المخطط عند القراءة مقابل المخطط عند الكتابة: لا تحتوي تقنية بحيرة البيانات على مخطط محدد مسبقًا لتخزين البيانات في شكلها الأصلي. في بحيرة البيانات ، يحدث معظم إعداد البيانات عندما يتم استخدام البيانات بالفعل.

في مستودع البيانات ، من ناحية أخرى ، يتم تعريف المخطط وتنظيمه قبل التخزين. أيضًا ، يحدث معظم إعداد البيانات عادةً قبل المعالجة.

لماذا عملك بحاجة إلى بحيرة بيانات؟

كما ذكر أعلاه ، تعمل منصة بحيرة البيانات على مبدأ يسمى المخطط عند القراءة. هذا يعني أنه لا يوجد مخطط محدد مسبقًا يجب تركيب البيانات فيه قبل التخزين. عند قراءة البيانات أثناء المعالجة ، يتم تحليلها وتكييفها في مخطط حسب الحاجة. هذا يوفر قدرًا كبيرًا من الوقت الذي كان يمكن أن يتم إنفاقه على تحديد مخطط. يتيح ذلك أيضًا تخزين البيانات بأي تنسيق.

بالإضافة إلى ذلك ، تعتبر بحيرات البيانات متينة للغاية ومنخفضة التكلفة بسبب قدرتها على توسيع نطاق تخزين الكائنات والاستفادة منه. كما أنها تسمح لعلماء البيانات وخبراء التحليل بالوصول إلى البيانات وإعدادها وتحليلها بشكل أسرع وبدقة أكبر.

إذا كنت لا تزال غير مقتنع بسبب أهمية بحيرة البيانات لعملك ، ففكر في الفوائد القليلة المذكورة أدناه.

تفاعلات محسّنة مع العملاء: يمكن لتقنية بحيرة البيانات أن تدمج بيانات العملاء من منصة CRM مع تحليلات الوسائط الاجتماعية لتمكين الأعمال من فهم سبب اضطراب العملاء ، ومجموعة العملاء الأكثر ربحية ، والعروض الترويجية أو المكافآت التي ستزيد من الولاء.

لا مزيد من مستودعات البيانات: عادةً ما يتم تخزين البيانات في معظم المؤسسات في مواقع مختلفة بطرق مختلفة بدون إدارة وصول مركزية. من الصعب للغاية الوصول إلى هذه البيانات وتحليلها بدقة.

تقوم بحيرة البيانات بتفكيك صوامع البيانات هذه وتوفر وصولاً سلسًا إلى البيانات المطلوبة من أجل ابتكار أسرع ورؤى هادفة. تزيل بحيرة البيانات المركزية تكرار البيانات وسياسات الأمان المتعددة.

أساس قوي لـ AL / ML: من خلال وجود مستودع مركزي في شكل بحيرات بيانات ، يمكن دمج مجموعات بيانات متعددة لتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي لإجراء التحليل التنبئي واستخدام أنماط البيانات.

يتم تخزين البيانات في بحيرة البيانات بتنسيق مفتوح ؛ لذلك ، يسهل على مختلف الخدمات التحليلية المستندة إلى ML / AI معالجة هذه البيانات لتوليد رؤى مفيدة.

يمكن لمخزن البيانات معالجة جميع أنواع البيانات بزمن انتقال منخفض ، بما في ذلك البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة مثل الفيديو والصوت والمستندات التي تعتبر بالغة الأهمية للتعلم الآلي الحديث وحالات الاستخدام المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

بيانات الجودة: نظرًا لقوة معالجة بحيرات البيانات والأدوات المستخدمة ، يمكن للأقسام المختلفة الوصول إلى بيانات عالية الجودة. وذلك لأن بحيرات البيانات تستفيد من كميات كبيرة من البيانات وخوارزميات التعلم العميق للوصول إلى تحليلات القرار في الوقت الفعلي.

تعدد الاستخدامات وقابلية التوسع: على عكس مستودع البيانات التقليدي ، توفر بحيرات البيانات قابلية توسع غير مكلفة نسبيًا. تستفيد بحيرات البيانات من أداة قابلية التوسع Hadoop ، والتي تستفيد من تخزين HDFS للتعامل مع كمية متزايدة من البيانات. كما أنه متعدد الاستخدامات حيث يمكن استخدامه لتخزين كل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة من مصادر متنوعة.

[اقرأ أيضًا: دليل كامل حول علم البيانات وتحليلات الأعمال ]

ما هي أنواع بحيرات البيانات المختلفة؟

يمكن أن توجد بحيرات البيانات في السحابة ، وفي أماكن العمل ، وعبر العديد من الشبكات السحابية الفائقة مثل Google Cloud أو Amazon Web Services.

إلى حد بعيد ، تعد بحيرة البيانات السحابية هي النوع الأكثر شيوعًا لبحيرة البيانات التي تقدم جميع ميزات بحيرة البيانات المعتادة ، ولكن في خدمة سحابية مُدارة بالكامل.

دعنا نتعمق في كل نوع من هذه الأنواع من بحيرات البيانات التي يمكن استخدامها لنظام إدارة البيانات الخاص بك :

1. بحيرة البيانات في مقر الشركة: تدار بحيرة البيانات في مقر الشركة بما في ذلك جميع أجهزتها وبرامجها وعملياتها بواسطة مورد داخلي لتكنولوجيا المعلومات. هذا النهج له نفقات رأسمالية أعلى ويتطلب المزيد من الالتزام.

2. بحيرة البيانات السحابية: في بحيرة البيانات السحابية ، يتم الاستعانة بمصادر خارجية للبنية التحتية المحلية . بحيرة البيانات السحابية عبارة عن مستودع مركزي مستضاف على السحابة يسمح لك بتخزين البيانات غير المهيكلة والبيانات المنظمة على أي نطاق. يتطلب هذا النهج التزامًا أعلى بالنفقات التشغيلية ، ولكن يمكن للشركات التوسع بسهولة أكبر جنبًا إلى جنب مع الفوائد الأخرى مثل الفعالية من حيث التكلفة.

3. بحيرة البيانات الهجينة: تختار بعض الشركات الاحتفاظ ببحيرات البيانات المحلية والسحابية بشكل متزامن. يتم مشاهدة هذا الموقف بشكل عام أثناء سيناريوهات الترحيل من الموقع إلى السحابة.

4. بحيرة البيانات متعددة السحابة: في بحيرة بيانات متعددة السحابة ، يتم الجمع بين عرضين أو أكثر من عروض السحابة. على سبيل المثال ، قد تستخدم الشركة كلاً من Azure و AWS لإدارة وصيانة بحيرات البيانات السحابية. وهذا يتطلب خبرة أكبر لضمان تواصل هذه المنصات المختلفة مع بعضها البعض.

هندسة بحيرة البيانات

بغض النظر عن مقدار البيانات الموجودة في بحيرة البيانات ، فلن يكون لها فائدة تذكر إذا كنت تفتقر إلى الوسائل اللازمة لاستخدامها بشكل فعال. لذلك ، يعد تنفيذ بنية بحيرة البيانات المناسبة أمرًا مهمًا للمؤسسات للحصول على النتائج المثلى من بياناتها.

تتكون بنية بحيرة البيانات عادةً من الطبقات التالية:

طبقة الابتلاع: تستوعب هذه الطبقة البيانات الأولية في بحيرة البيانات. يمكن استيعاب البيانات في الوقت الفعلي أو على دفعات ويتم تنظيمها في هيكل مجلد منطقي. يمكن أن تستوعب طبقة الإدخال البيانات من مصادر خارجية مختلفة مثل أجهزة إنترنت الأشياء والأجهزة القابلة للارتداء والشبكات الاجتماعية.

طبقة التقطير: تقوم الطبقة بتحويل البيانات المخزنة بواسطة طبقة الابتلاع إلى بيانات منظمة لمزيد من التحليل. يتم تحويل البيانات الأولية إلى مجموعات بيانات منظمة ثم تخزينها كجداول أو ملفات. يتم إلغاء تسوية البيانات وتنقيتها ومشتقاتها في هذه المرحلة ، ثم يتم توحيدها من حيث التنسيق والتشفير ونوع البيانات.

طبقة المعالجة: تقوم هذه الطبقة بتشغيل استعلامات المستخدم وأدوات التحليل المتقدمة على البيانات المنظمة. يمكن تشغيل العمليات كدفعة أو في الوقت الفعلي أو بشكل تفاعلي. يتم تطبيق منطق الأعمال في هذه الطبقة وتستهلك التطبيقات التحليلية البيانات. تُعرف هذه الطبقة أيضًا بأنها موثوقة أو جاهزة للإنتاج.

طبقة المعارف الدقيقة: طبقة المعارف الدقيقة هي واجهة الاستعلام أو واجهة الإخراج لمخزن البيانات. يستخدم استعلامات SQL أو noSQL لطلب البيانات وإخراجها في التقارير أو لوحات المعلومات.

طبقة التشغيل الموحدة: هذه الطبقة مسؤولة عن مراقبة النظام وإدارة النظام باستخدام إدارة سير العمل والتدقيق وإدارة الكفاءة.

بحيرات البيانات - حالات الاستخدام

نظرًا لأن نماذج بحيرة البيانات توفر الأساس للتحليلات والذكاء الاصطناعي ، فإن الشركات في كل صناعة تستخدمها لزيادة الإيرادات وتوفير المال وتقليل المخاطر.

الرعاية الصحية : تم استخدام بحيرات البيانات لسنوات عديدة في صناعة الرعاية الصحية. نظرًا للحاجة إلى رؤى في الوقت الفعلي وكميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة في مجال الرعاية الصحية ، فإن استخدام بحيرة البيانات يسمح بالوصول إلى البيانات غير المهيكلة والمنظمة ، والتي تبين أنها مناسبة بشكل أفضل لشركات الرعاية الصحية.

النقل: تعد بحيرات البيانات مصدرًا رائعًا للرؤى نظرًا لقدرتها على إجراء تنبؤات. عندما نتحدث عن قطاع النقل ، يمكن للتنبؤات أن تساعد المؤسسات على تقليل التكاليف وتحسين الصيانة التنبؤية.

الأمن السيبراني: كان الأمن السيبراني تحديًا كبيرًا تحاول كل منظمة تقليله أو القضاء عليه. أي هواتف ذكية أو أجهزة كمبيوتر محمولة أو أجهزة كمبيوتر معرضة للخطر وعرضة للتهديدات الداخلية والخارجية. أصبح التعرف على رسائل البريد الإلكتروني والفيروسات الاحتيالية أكثر صعوبة.

لمنع مثل هذه الانتهاكات الأمنية ، تحتاج المؤسسات إلى وضع خطط استباقية للتعافي من الكوارث واستمرارية الأعمال. توفر بحيرات البيانات ملاذاً آمناً لإيواء الأصول الرقمية الثمينة للأعمال التجارية.

[اقرأ أيضًا: كيفية ضمان الأمن السيبراني في عصر إنترنت الأشياء ]

التسويق: عندما يتعلق الأمر بالتسويق ، تساعد بحيرات البيانات في جمع أي معلومات مهمة ، من الديموغرافية إلى تفضيلات كل من العملاء والعملاء المحتملين من مصادر مختلفة ، للمساعدة في الحملات التسويقية شديدة الخصوصية.

تسمح بحيرات البيانات أيضًا للمسوقين بمراقبة البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي. يساعدهم ذلك في تلقي المعلومات في الوقت المناسب لاتخاذ قرارات إستراتيجية مدروسة وبناء حملات مجزأة.

وسائل الإعلام والترفيه: يمكن لشركة تقدم خدمات بث الموسيقى والراديو والبودكاست زيادة الإيرادات من خلال تحسين نظام التوصية الخاص بها ، بحيث يستهلك المستخدمون خدمتهم بشكل أكبر وتكون الشركة قادرة على بيع المزيد من الإعلانات.

خذ بحيرة البيانات الخاصة بك نحو السماء مع Appinventiv

تعد بحيرات البيانات متعددة الأغراض ورشيقة وتحتوي على بيانات غير منظمة لحالات الاستخدام غير المحددة في كثير من الأحيان. إنها تدعم متطلبات المؤسسة المهمة مثل تسريع المعالجة التحليلية وتبسيط الوصول إلى البيانات وتنظيم مجموعات البيانات وتوفير كتالوج بيانات موحد عبر جميع المصادر.

يتم كل هذا مع تجنب تكلفة وتعقيد مستودعات البيانات التقليدية. تمكّن بحيرات البيانات أيضًا المؤسسات من ترك البيانات حيث تتم إدارتها بالفعل ، مما يوفر وصولاً سريعًا لجميع مستهلكي البيانات ، بغض النظر عن الأدوات التي يستخدمونها.

في Appinventiv ، يقدم خبراؤنا حلول بحيرة البيانات على مستوى المؤسسة لمساعدتك على استبدال صوامع البيانات بمنصة مرنة وقابلة للتطوير يمكنها جمع البيانات الأولية وتخزينها وإدارتها من جميع أنحاء عملك ، مما يجعلها جاهزة للتحليل.

لأية أسئلة أخرى حول ما هي بحيرة البيانات أو خدمات تحليل البيانات ، اتصل بالمحترفين لدينا الذين سيرشدونك خلال العملية بأكملها ويقدمون لك أفضل حلول إدارة البيانات وبحيرة البيانات . تكلم معنا!