بحيرة البيانات (DL) ومستودع البيانات (DW)

بحيرة البيانات (DL) هي مستودع مركزي يسمح بتخزين البيانات المنظمة وغير المنظمة على أي نطاق. مستودع البيانات ، على النقيض من ذلك، فهو نظام يساعد في تحليل البيانات وإعداد التقارير عنها وعرضها بصريًا لاتخاذ قرارات أفضل.

DL ) مستودعًا لتخزين كميات هائلة من البيانات الخام بصيغتها الأصلية لحين الحاجة إليها. قاعدة البيانات الموزعة البيانات العلائقية من مختلف تطبيقات الأعمال، والبيانات غير العلائقية من أجهزة إنترنت الأشياء، ووسائل التواصل الاجتماعي، وتطبيقات الهواتف المحمولة. ويمكن استخدام تقنيات متعددة، مثل استعلامات SQL، وتحليلات البيانات الضخمة، والتحليلات الآنية، والتعلم الآلي، لاستخلاص رؤى قيّمة للأعمال.

علاوة على ذلك، تقنية التعلم العميق العديد من المزايا. فهي قادرة على جمع البيانات من مصادر متنوعة وتخزينها بتنسيقاتها الأصلية، مما يوفر الوقت والجهد المبذولين في تحديد الهياكل والمخططات وإجراء تحويلات البيانات. ونتيجة لذلك، يستطيع علماء البيانات ومحللو الأعمال تحليل البيانات دون الحاجة إلى نقلها إلى نظام تحليل منفصل. كما يُمكن تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحقيق أفضل النتائج واتخاذ قرارات تجارية سليمة.

كما أنه يحسن الابتكار، وتفاعلات العملاء، والكفاءة التشغيلية.

لكن من جهة أخرى، يمكن أن تكون البيانات غير مدققة المحتوى. لذلك، يجب أن توجد آليات لتصنيف البيانات وتأمينها.

تُعتبر البيانات عاملاً حاسماً في تغيير قواعد اللعبة في العديد من الصناعات. وتوفر نقاط التخزين المركزية، المعروفة باسم بحيرات البيانات ، مزايا جديدة للمؤسسات، بدءاً من الهيئات الحكومية وصولاً إلى شركات التأمين. ورغم هذه المزايا، إلا أن وفرة البيانات تنطوي على بعض السلبيات. ويشهد العالم ثورة في كيفية تخزين البيانات ومعالجتها وإدارتها ومشاركتها مع صناع القرار، وذلك لمعالجة المشكلات التي لا يستطيع تدفق البيانات وحده التغلب عليها.

تحتاج البيانات إلى مكان لتخزينها، التعلم العميق كحل مفضل لإنشاء هذا المكان.

تحتوي هذه البحيرات أيضًا على كميات هائلة من البيانات المخزنة، تمامًا كما تفعل البحيرات التي نراها في الطبيعة مع الماء. يمكن تخزين البيانات في البحيرة بأي شكل، سواءً في حالتها الطبيعية أو الخام. ويمكن للعديد من المستخدمين أو مجموعات المستخدمين الكبيرة الوصول إليها.

مراحل نضج التعلم العميق

تتعدد مراحل نضج التعلم العميق. وتزداد نضجاً مع استخدام البيانات التي تولدها. فكلما زاد استخدام البيانات، كتحليلها واستخلاص النتائج منها، زادت نضجها، ما يعني ارتفاع مستوى نضجها. ويتكون هذا المستوى من أربع مراحل.

تراكم البيانات

Data Backlog عبارة عن سوق بيانات مخصص لغرض واحد أو لمشروع واحد، تم بناؤه باستخدام تقنية البيانات الضخمة . البيانات التي يتم تحميلها إلى مجمع البيانات مخصصة لمشروع واحد أو فريق واحد.

مستودع

هو عبارة عن مجموعة من سجلات البيانات المتراكمة . المستودع على شكل مستودع بيانات مصمم بشكل سيئ لاسترجاع البيانات من مستودعات بيانات أخرى موجودة في نفس الموقع، أو قد يكون نتاج مستودع بيانات . استخدامه محدود لأنه متاح فقط للمشروع الذي يحتاجه. وهو مكلف للغاية ويقتصر استخدامه على مجالات محدودة.

بحيرة البيانات

يختلف هذا النظام عن المستودع في جانبين. أولاً، يدعم نهج الخدمة الذاتية حيث يمكن لمستخدمي الأعمال العثور على البيانات المطلوبة وفهمها بسهولة دون مساعدة من قسم تقنية المعلومات. ثانياً، يلبي احتياجات بيانات أوسع نطاقاً لاحتوائه على بيانات للاستخدام العام لا تقتصر على مشروع معين.

لكي ينجح أي مشروع، يجب أولاً أن يتماشى مع استراتيجية الشركة وأن يحظى بالدعم اللازم من الإدارة التنفيذية. وعند توفر كل ذلك، تُسهم البيانات والمنصة والواجهة المناسبة بشكل كبير في تعزيز فرص نجاح المشروع في عالم الأعمال اليوم.

جزء كبير من البيانات التي تجمعها المؤسسات غير ذات صلة. نسبة ضئيلة فقط هي التي تُجمع وتُخزن لسنوات عديدة. ومع ذلك، فإن تخزين البيانات والتخلص منها يُعقّد عملية تحليلها.

قد يستغرق تجميع سجل البيانات وقتًا طويلاً عند الرغبة في إعادة فحصها بعد حذفها. الموزعة (DL ) إلى حل هذه المشكلة من خلال حفظ البيانات محليًا لاستخدامها لاحقًا. من ناحية أخرى، يساهم إدارة البيانات في مركزية عمليات الشركة وتوفير عملية شفافة.

مستودع البيانات هو نظام يُحسّن عملية ذكاء الأعمال، حيث يُحوّل البيانات إلى معلومات قيّمة لتحليل الأعمال. يُساعد هذا في رصد الوضع الراهن واتخاذ القرارات المستقبلية. علاوة على ذلك، تتميز مستودعات البيانات بأنها مُوجّهة نحو موضوعات مُحددة، ومتكاملة، ومُرتبطة بفترة زمنية مُحددة، وقابلة للتغيير. يحتوي مستودع البيانات على سجلات بيانات باسم "مخازن البيانات" ، والتي بدورها تحتوي على بيانات خاصة بمستخدمين مُحددين. على سبيل المثال، تمتلك إدارات الموارد البشرية والمبيعات مخازن بيانات مُنفصلة. يُساهم ذلك في تعزيز سلامة البيانات وأمانها.

مستودع البيانات هو مزيج من التقنيات والمكونات المستخدمة في الاستخدام الاستراتيجي للبيانات. فهو يجمع البيانات من مصادر متنوعة ويديرها لاستخلاص نتائج تجارية قيّمة. ورغم مستودع البيانات على نطاق واسع في المؤسسات الكبيرة، إلا أن العديد من المفاهيم التي ظهرت في هذا المجال قد تُسبب سوء فهم.

مستودع البيانات هو مكان لتخزين كميات هائلة من المعلومات، مصمم للاستعلام والتحليل، وهو عملية تحويل البيانات إلى معلومات. أما DL ) فهي مستودع بيانات قادر على تخزين كميات كبيرة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. إنها مكان يمكنك فيه تخزين أي بيانات بتنسيقها الأصلي دون قيود، مما يوفر كميات هائلة من البيانات لتحسين الأداء التحليلي والتكامل الأصلي. مكتبة البيانات الموزعة حاوية ضخمة كالبحيرات والأنهار الطبيعية. فكما تتفرع في البحيرة فروع متعددة، كذلك تحتوي مكتبة البيانات الموزعة على بيانات منظمة وغير منظمة، وبيانات تتدفق بين الأجهزة في الوقت الفعلي.

مفهوم مستودع البيانات

مستودع البيانات البيانات في ملفات أو مجلدات تساعد على تنظيمها واستخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية. كما يوفر نظام التخزين هذا نتائج متعددة الأبعاد للبيانات الأساسية والملخصة. وتشمل الوظائف الأساسية التي يجب القيام بها ما يلي:

• تنظيف البيانات
• استخراج البيانات
• تحويل البيانات
• تحميل البيانات وتحديثها

الفرق الرئيسي بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات في أن بحيرة البيانات تستخلص العلاقات غير العلائقية من أجهزة إنترنت الأشياء، والمواقع الإلكترونية، وتطبيقات الجوال، ووسائل التواصل الاجتماعي، وتطبيقات المؤسسات. في المقابل، مستودع البيانات البيانات من الأنظمة التشغيلية، وقواعد البيانات التشغيلية، والخطوط.