تبسيط مفهوم بحيرات البيانات ومستودعات البيانات - أفضل الممارسات لهيكلة وإدارة البيانات غير المهيكلة

تشير دراسة استقصائية أجرتها Statista إلى أن نمو البيانات (غير المهيكلة) سيتجاوز 180 زيتابايت بحلول عام 2025، مما يدل على ضرورة استغلال الشركات لإمكانات هذه البيانات بشكل معمق لاستخلاص رؤى تُحقق لها ميزة تنافسية في بيئة الأعمال سريعة التغير. كما تُشير الإحصائيات، بشكل غير مباشر، إلى الحاجة إلى حلول لإدارة البيانات، حيث تواجه المؤسسات صعوبة في التعامل مع العناصر الثلاثة الأساسية للبيانات: الحجم، والسرعة، والتنوع، وذلك فيما يتعلق بالوصول إلى البيانات ودمجها. ويعود إهمال البيانات غير المهيكلة إلى غياب مستودع تخزين قادر على استيعاب البيانات بشكل يومي. وإذا استمر هذا الوضع، فإن المؤسسات ستفتقر إلى القدرة على تطبيق التحليلات المتقدمة ونمذجة البيانات، لأن البيانات التي تُترك دون معالجة لفترة طويلة تفقد قيمتها، مما يؤدي إلى بيئة راكدة وعرضة للمخاطر.

تخيل لو أن زملاءك حرصوا على الاستفادة من كل معلومة يتلقونها من مصادر متنوعة. هل أنت متشوق لمعرفة ما سيحققونه؟

•  فهم العميل المسبق
•  صنع القرار الاستراتيجي
•  تحسين الشراكات
•  ابتكارات جديدة
•  الحد من المخاطر والاحتيال

وبذلك، يُبرز هذا المقال بوضوح الحاجة إلى بنية بحيرة البيانات ومستودع بحيرة البيانات، وهما نموذجان هجينان لتخزين البيانات يمكّنان المؤسسات من مواكبة متطلبات الأعمال الحديثة. يتناول هذا المقال بحيرات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات، وبنيتها، وأهمية إدارة البيانات غير المهيكلة. كما يُسلط الضوء على الفرق بين حلول تخزين البيانات الثلاثة - مستودع البيانات، وبحيرة البيانات، ومستودع بحيرة البيانات - لفهم شامل لاعتماد الأعمال على مستودع بحيرة البيانات.

بحيرة البيانات: نظرة عامة

كما ذكرنا سابقًا، بحيرة البيانات هي مستودع افتراضي لتخزين البيانات من مختلف تطبيقات الأعمال ومصادر البيانات غير العلائقية. على عكس مستودعات البيانات التقليدية، تتميز بحيرة البيانات ببنية مسطحة وتخزين كائني لا يتطلب تحديد بنية البيانات مسبقًا، مما يُسهّل تخزين البيانات بصيغتها الأصلية. يُساعد هذا التخزين الكائني في توفير بيانات وصفية ومعرّفات فريدة للبيانات، مما يُسهّل استرجاعها ويُحسّن الأداء. أيضًا، إذا كانت مؤسستك تسعى إلى اكتساب رؤى معمقة من خلال تقنيات التعلّم الآلي والتحليلات المتقدمة، فإن بحيرة البيانات تُعدّ الخيار الأمثل، حيث تُخزّن البيانات ثم تُتاح لفريق البحث.

بنية بحيرة البيانات

تُعدّ بنية بحيرة البيانات أحد أسباب شعبيتها. وسيساعدنا إلقاء نظرة سريعة عليها على فهم كيف تُسهم بحيرات البيانات في إدارة البيانات غير المهيكلة لاتخاذ قرارات أفضل.

تُشكّل مصادر البيانات، واستيعابها، وتخزينها، واستهلاكها الطبقات الأساسية لبنية بحيرة البيانات. ورغم أن لكل طبقة مهامها الخاصة، فإن البنية العامة لبحيرة البيانات تهدف إلى دعم تخزين البيانات الخام، وتمكين التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي على البيانات غير المهيكلة، وهو أمر بالغ الأهمية للشركات الحديثة.

مصدر البيانات: تُقسّم البيانات في بحيرة البيانات إلى ثلاث مجموعات: الأولى للبيانات المنظمة، والثانية للبيانات شبه المنظمة، والثالثة للبيانات غير المنظمة. وهذا يُبرز قدرة بحيرة البيانات على استخلاص البيانات من مصادر متنوعة، مثل بيانات المستشعرات، حيث تكون البيانات خامّة وحقيقية تمامًا على شكل صورة أو فيديو، أو من قواعد البيانات العلائقية، مثل Microsoft SQL Server، حيث تكون البيانات مُنقّحة ومُحدّدة بدقة.

استيعاب البيانات: بمجرد الحصول على البيانات، يحين وقت إدخالها إلى مستودع البيانات، إما على دفعات أو في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن الوصول إلى البيانات من ملفات السجلات ونسخ البيانات الاحتياطية مرة واحدة أسبوعيًا أو يوميًا. في المقابل، يجب استيعاب البيانات الحساسة للوقت، مثل بيانات كشف الاحتيال أو تحديد الأخطاء، في الوقت الفعلي.

تخزين البيانات: تُخزَّن البيانات المُستقبَلة أو المُرسَلة من المصدر على دفعات وفي الوقت الفعلي. وتخضع البيانات هنا لثلاث مراحل قبل معالجتها لأغراض التحليل.

• المساحة الخام: يتم الاحتفاظ بالبيانات دون تغيير، مما يعني أنها في شكلها الخام، وذلك بمساعدة حلول تخزين البيانات مثل تخزين Microsoft Azure Blob.
• مساحة التحويل: تخضع البيانات الموجودة لعمليات تنظيف البيانات، وإثرائها، وتنسيقها، وهيكلتها. في هذه المرحلة، تُصاغ البيانات في شكل يُصنف على أنه بيانات موثوقة.
• مساحة المعالجة: باعتبارها طبقة حاسمة للبيانات، يضمن قسم المعالجة دمج البيانات بشكل جيد، وتشكيلها بشكل فعال للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ القرارات.

استهلاك البيانات: يتم الوصول إلى المرحلة النهائية في بحيرة البيانات، حيث يتم إتاحة البيانات للمستخدمين النهائيين عبر أدوات ذكاء الأعمال مثل Microsoft Power BI لتمكين محللي البيانات والمديرين التنفيذيين وعلماء البيانات الآخرين من استخلاص رؤى تساعد أعمالهم على النمو والتوسع.

وبالتالي، توضح نظرة عامة على بنية بحيرة البيانات بوضوح كيفية تحويل البيانات المتكاملة من مصادر متنوعة إلى بيانات موثوقة لا تتأثر سلامتها أو قيمتها التجارية. مع ذلك، تعاني بحيرة البيانات من بعض القيود فيما يتعلق بإدارة البيانات الوصفية، والامتثال للوائح التنظيمية، وصعوبة معالجة كميات هائلة من البيانات بسبب محرك الاستعلام التقليدي.

مستودع البيانات: قسم توضيحي

لمواجهة تحديات الشركات الحديثة وابتكار حلول قائمة على رؤى البيانات، من الضروري امتلاك بنية تحتية تدعم حلول إدارة البيانات بشكل أفضل. ويبدو أن "مستودع البيانات" (Data Lakehouse)، الذي يجمع بين أفضل ما في مستودع البيانات وبحيرة البيانات، يُناسب نموذج الأعمال الحديث تمامًا، إذ يُساعد علماء البيانات والمحللين بحل مرن وفعال من حيث التكلفة لتخزين البيانات.

دعونا نلقي نظرة على ميزات Data Lakehouse التي تجعلها حلاً متميزاً بين حلول تخزين البيانات الثلاثة.

دعم معاملات ACID: للحفاظ على سلامة البيانات، يلعب دعم مستودع البيانات من خلال معاملات ACID دورًا رئيسيًا في تأكيد صحة البيانات، بغض النظر عن عمليات القراءة والكتابة العديدة.

• يرمز الحرف A إلى الذرية، مما يعني أن المعاملة تتم كوحدة عمل واحدة غير قابلة للتجزئة.
• يرمز الحرف C إلى الاتساق، مما يضمن بقاء البيانات موثوقة وتلتزم بالقواعد واللوائح قبل وبعد المعاملات.
• يشير الحرف I إلى العزل، مما يدل على أن العملية تتم بطريقة متسلسلة، مما يقلل من المشكلات مثل القراءات غير النظيفة والقراءات غير القابلة للتكرار والقراءات الوهمية.
• يرمز الحرف D إلى المتانة، مما يضمن عدم فقدان التغييرات التي تم إجراؤها أثناء هجوم الفشل.

تطبيق المخطط: يُعرف هذا المفهوم بمزيج من مستودع البيانات وبحيرة البيانات، حيث تقوم بحيرة البيانات باستيعاب عمليات القراءة التي تعتمد على المخطط، والتي تشترط تحديد تنسيق البيانات، بما في ذلك القواعد والقيود وأنواع البيانات. وبالتالي، فإن تمكين المؤسسات من استيعاب البيانات في المخطط المحدد مسبقًا يضمن تحميل بيانات متسقة وموثوقة فقط.

تنسيق مفتوح: صُممت تنسيقات ملفات مستودعات البيانات لتكون قابلة للتشغيل البيني، فهي مفتوحة، مما يُشير إلى سهولة الوصول إليها وقراءتها من قِبل أدوات متنوعة، ما يجعلها مثالية للمشاركة بين الأنظمة والتطبيقات. لدعم كلٍ من تنسيقات مستودعات البيانات وبحيرات البيانات، تستخدم Data Lakehouse تنسيقات ملفات مثل Apache Parquet وORC لتخزين البيانات بكفاءة ولضمان جاهزية مبادرات إدارة البيانات وتحليلها للمستقبل.

نبذة مختصرة عن بنية بحيرة البيانات

لننتقل إلى بنية بحيرة البيانات، والتي تتكون من خمس طبقات

طبقة الاستيعاب:

تتولى هذه الطبقة مسؤولية جمع البيانات وتحويلها إلى تنسيق ملفات يمكن لبنية مستودع البيانات تخزينه وتحليله. وباستخدام بروتوكولات مثل JDBC/ODBC وواجهات برمجة تطبيقات REST وMQTT، يحصل مستودع البيانات على البيانات من مصادر خارجية وداخلية تشمل أنظمة إدارة قواعد البيانات مثل MySQL وOracle، ومنصات التواصل الاجتماعي مثل Twitter وLinkedIn، ومنصات البث المباشر مثل Striim.

طبقة التخزين:

تتولى هذه الطبقة مسؤولية تخزين جميع أنواع البيانات، سواءً كانت خامة أو منظمة أو شبه منظمة. ولضمان ذلك، تحرص طبقة التخزين على تخزين البيانات بتنسيق ملف مفتوح مثل Parquet أو ORC. هذه الميزة، المتمثلة في قدرة مستودع البيانات على استيعاب أنواع البيانات المختلفة بتكلفة منخفضة، تجعله أكثر سهولة في الوصول إليه وقابلية للتشغيل البيني.

طبقة البيانات الوصفية:

تُعدّ طبقة البيانات الوصفية بمثابة فهرس لمجموعة البيانات المخزنة في قاعدة البيانات، حيث توفر بيانات وصفية لكل جزء من البيانات في وحدة تخزين الكائنات. يشمل ذلك تفاصيل البيانات، مثل بنيتها وتنسيقها وملكية البيانات وسلسلة نسبها. كما يمكن للمستخدمين، ضمن طبقة البيانات الوصفية، استخدام مخططات مُعدة مسبقًا تضمن هيكلة البيانات وتوثيقها وإدارتها. وبالتالي، تُساعد طبقة البيانات الوصفية المؤسسات على الاستخدام الأمثل للبيانات وإدارتها.

طبقة واجهة برمجة التطبيقات (API):

صُممت هذه الطبقة لتسهيل معالجة المهام وإجراء التحليلات المتقدمة على البيانات المخزنة. كما تُساعد هذه الطبقة المطورين والمستخدمين على التفاعل مع مسار البيانات باستخدام لغة البرمجة المفضلة لديهم، مما يُشير إلى إمكانات مستودعات البيانات في دعم لغات مثل بايثون وسكالا وجافا، بالإضافة إلى مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-Learn وSpark MLlib، وذلك لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي والتطبيقات التحليلية، وبالتالي تمكين المؤسسات من الاستفادة الكاملة من إمكانات مستودعات البيانات.

طبقة استهلاك البيانات:

تُشكّل الطبقة الأخيرة من بنية مستودع البيانات منصةً تُمكّن المستخدمين من استخلاص رؤى قيّمة من مجموعة البيانات عبر إجراء تحليلات متقدمة، وتصوير البيانات، وتحليل ذكاء الأعمال، والتعلم الآلي. وبذلك، تعمل هذه الطبقة كواجهة موحدة تُمكّن المستخدمين من الوصول إلى البيانات لاستكشافها واكتشافها وتفسيرها بفعالية لاتخاذ القرارات التجارية.

أفضل الممارسات لإدارة البيانات غير المهيكلة

مع الفهم الشامل لبحيرة البيانات ومستودعها، من المهم تطبيق بعض أفضل الممارسات التي تساعد في هيكلة وإدارة البيانات غير المهيكلة. سيساعد تحليل بحيرة البيانات ومستودعها على صياغة الممارسات التي تُمكّن المؤسسات من تنظيم البيانات غير المهيكلة بطريقة لا تُثير أي مخاوف تتعلق بالحوكمة أو تُعرّض سلامة البيانات وأمنها للخطر.

تحديد سياسات إدارة البيانات:

• تتمثل الخطوة الأولى في إدارة البيانات غير المهيكلة في وضع قواعد ومعايير وإجراءات من خلال تحديد ملكية البيانات. وهذا من شأنه أن يساعد في تحديد الفريق المسؤول عن البيانات طوال دورة حياتها.
• يساعد وضع حدود لمجموعة البيانات من خلال تطبيق ضوابط الوصول وسياسات التفويض وآليات المصادقة على تأمين البيانات غير المهيكلة من الوصول غير المرغوب فيه وفقدان البيانات.
• يُعدّ تحديد فترة الاحتفاظ بالبيانات أمرًا بالغ الأهمية، إذ يُساعد في فهم دورة حياة البيانات. كما تُمكّن فترة الاحتفاظ المؤسسات من تحديد تخصيص الموارد، والامتثال للمتطلبات القانونية، واتباع الإجراءات الأخرى المتعلقة بالبيانات خلال فترة الاحتفاظ بها.

تطبيق إدارة البيانات الوصفية:

• يساعد تحديد السمات مثل مصدر البيانات، والتنسيق، والمالك، وغيرها من المعلومات في تعريف كائنات البيانات غير المهيكلة.
• يتم تخزين هذه البيانات الوصفية، بمجرد التقاطها، في مستودع مركزي يعمل كجرد للوصول إلى البيانات المخزنة في بحيرة البيانات ومستودعات بحيرات البيانات واستكشافها.

منطقة هبوط البيانات الأولية:

• من المهم توفير مساحة تخزين أولية للبيانات غير المهيكلة قبل إخضاعها لعملية تنظيف البيانات والتحقق منها.
• تخدم منطقة هبوط بحيرة البيانات هذا الغرض، حيث يتم الاحتفاظ بالبيانات التي تم استيعابها من مصادر مختلفة ذات تنسيقات وهياكل مختلفة هنا بتنسيقها الأصلي، مما يضمن عدم فقدان البيانات لقيمتها الجوهرية وغيرها من الرؤى.

تطبيق مبادئ بحيرة البيانات:

• كما ذكرنا سابقاً، فإن أحد أهم جوانب مستودع البيانات هو قدرته على استخدام تنسيقات ملفات مفتوحة للبيانات مثل Parquet أو ORC.
• تم تحسين تنسيقات الملفات هذه من أجل التخزين الفعال والضغط وأداء الاستعلام، مما يجعلها مناسبة تمامًا لتخزين كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة بطريقة فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع.

تفعيل تتبع البيانات ومراجعتها:

• تُعدّ القدرة على تتبّع استخدام البيانات أساسيةً لتتبع مسار البيانات غير المهيكلة. فمن معرفة هوية الموظفين المُصرّح لهم بالوصول إلى تفاصيل تنظيف البيانات وإثرائها المُضافة إلى البيانات المُولّدة، تُعتبر كل تفصيلة مهمة لتقييم مصداقيتها وسلامتها.
• كما أنه يسهل إدارة جودة البيانات من خلال تحديد المصادر المحتملة لأخطاء البيانات أو التناقضات وتمكين المؤسسات من تتبع مشكلات جودة البيانات ومعالجتها بفعالية.

بشكل عام، يضمن تصميم بحيرة البيانات ومستودعها عدم حذف أي بيانات أو المساس بجودتها. كما يساعد هذا المؤسسات على عدم التخلي عن البيانات غير المهيكلة، بل الاستفادة من إمكاناتها وتوسيع نطاق عملياتها التجارية إلى مستويات جديدة.

للحصول على نظرة سريعة حول سبب كون بحيرة البيانات الحل الأمثل لتخزين البيانات الافتراضية، نقدم أدناه ملخصًا لكل جانب من جوانب مستودع البيانات، وبحيرة البيانات، وبحيرة البيانات. تأكد من أن مؤسستك تتخذ الخيار الأنسب.