بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات: ما هي الاختلافات؟

تتمحور أعمال اليوم حول البيانات. تبحث الشركات عن طرق لتعدين وتحليل البيانات بكفاءة من مصادر مختلفة وتحسين إيرادات الأعمال والأرباح.

ولكن ما هو المكان الأكثر أمانًا لتخزين ودمج البيانات من مصادر متعددة وتحقيق أقصى استفادة منها؟

تعد كل من بحيرات البيانات ومستودعات البيانات طرقًا شائعة لإدارة كميات هائلة من البيانات الضخمة. تكمن الاختلافات بينهما في كيفية استيعاب المؤسسات للبيانات وتخزينها واستخدامها. تابع القراءة لمعرفة المزيد.

ما هي بحيرة البيانات؟

تشير بحيرة البيانات إلى مستودع تخزين مركزي حيث يتم تخزين البيانات المستلمة من مصادر متعددة – بأي تنسيق (منظم أو غير منظم) – كما تم استلامها. إنه مثل مجموعة من البيانات الخام ، والغرض منها غير معروف حتى الآن. عادةً ما تقوم الشركات بتخزين البيانات التي قد تكون مفيدة للتحليل المستقبلي في بحيرة البيانات.

الملامح الرئيسية لبحيرة البيانات:

  • يحتوي على مزيج من البيانات المفيدة وغير المفيدة وبالتالي يحتاج إلى مساحة تخزين كبيرة.
  • يخزن البيانات في الوقت الفعلي والدُفعات – على سبيل المثال ، يمكنك تخزين البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة إنترنت الأشياء أو الوسائط الاجتماعية أو التطبيقات السحابية وبيانات الدُفعات من قواعد البيانات أو ملفات البيانات.
  • لها هندسة معمارية مسطحة.
  • نظرًا لأن البيانات لا تتم معالجتها حتى يتم احتياجها للتحليل ، فيجب إدارتها وصيانتها جيدًا ؛ وإلا فإنه يمكن أن يتحول إلى مستنقعات بيانات.

لذا ، كيف يمكننا استرداد البيانات بسرعة من مستودع تخزين ضخم وفوضوي على ما يبدو؟ حسنًا ، تستخدم بحيرة البيانات علامات ومعرفات البيانات الوصفية لهذا الغرض!

ما هو مستودع البيانات؟

مستودع أكثر تنظيماً وتنظيماً – مستودع البيانات يحتوي على بيانات جاهزة للتحليل. البيانات المهيكلة أو شبه المنظمة أو غير المهيكلة من مصادر متعددة يتم استيعابها وتكاملها وتنظيفها وفرزها وتحويلها وجعلها مناسبة للاستخدام.

يحتوي مستودع البيانات على كميات كبيرة من البيانات السابقة والحالية. عادة ، تتم معالجة البيانات لمشكلة تجارية معينة (تحليل). يتم الاستعلام عن هذه المعلومات بواسطة أنظمة ذكاء الأعمال (BI) للتحليل وإعداد التقارير والرؤى.

تتكون مستودعات البيانات عادةً مما يلي:

  • قاعدة بيانات (SQL أو NoSQL) لتخزين البيانات وإدارتها
  • أدوات تحويل وتحليل البيانات لإعداد البيانات
  • أدوات ذكاء الأعمال لاستخراج البيانات والتحليل الإحصائي وإعداد التقارير والتصور
  كيفية حذف حساب Activision نهائيًا

نظرًا لأن مستودعات البيانات تخدم غرضًا محددًا ، فستتوفر دائمًا على البيانات ذات الصلة. يمكنك أيضًا استخدام أدوات إضافية في مستودعات البيانات لتلبية الإمكانات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والميزات المكانية أو الرسوم البيانية. تسمى مخازن البيانات التي تم إنشاؤها لمجال معين باسم “مجموعات البيانات”.

الاختلافات الرئيسية بين بحيرات البيانات ومخازن البيانات

لإعادة تكرار ما قرأناه أعلاه ، تحتوي بحيرة البيانات على بيانات أولية لم يتم تحديد الغرض منها. في المقابل ، يحتوي مستودع البيانات على بيانات جاهزة للتحليل وهي بالفعل في أفضل أشكالها.

بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات

بعض الاختلافات بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات هي:

يتم الحصول على البيانات من LakeData WarehouseRaw أو البيانات المعالجة بأي تنسيق من مصادر متعددة يتم الحصول على البيانات من مصادر متعددة للتحليل وإعداد التقارير. يتم إنشاء المخطط على الفور كما هو مطلوب (مخطط عند القراءة) مخطط محدد مسبقًا أثناء الكتابة إلى المستودع (مخطط عند الكتابة) يمكن إضافة بيانات جديدة بسهولة البيانات جاهزة بعد المعالجة ، لذلك يتطلب أي تغيير جديد مزيدًا من الوقت و يجب تحديث البيانات وإدارتها لتكون ذات صلة البيانات هي بالفعل في أفضل صورها ، لذلك فهي لا تتطلب صيانة محددة ، فهي تتكون من كميات ضخمة من البيانات الضخمة (بيتابايت) ، وعادة ما تكون البيانات أقل من تلك الموجودة في بحيرة البيانات (تيرابايت). يمكن أن يحتوي مستودع البيانات على بيانات تشغيلية لمؤسسة بأكملها أو بيانات تحليلية أو بيانات ذات صلة بمجال معين يستخدمها علماء البيانات لأغراض مختلفة مثل تحليلات التدفق والذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية والعديد من حالات الاستخدام. يستخدمها محللو الأعمال لمعالجة المعاملات ( OLTP) ، والتحليلات التشغيلية (OLAP) ، وإعداد التقارير ، وإنشاء التصورات ، يمكن تخزين البيانات وأرشفتها لفترة ممتدة ليتم تحليلها في أي وقت. – الاستهلاك ، وبالتالي يجب التخطيط له بحكمة ، ويمكن لعلماء البيانات تطوير مشاكل وحلول جديدة من خلال النظر في البيانات ، ويقتصر نطاق البيانات على مشكلة عمل معينة ، نظرًا لأن البيانات ليست منظمة بطريقة معينة ، علائقية وغير يمكن استخدام قواعد البيانات العلائقية لتخزين البيانات ، وعادة ما تستخدم مستودعات البيانات قواعد البيانات العلائقية لأن البيانات يجب أن تكون في جزء تنسيق cular.

حالات الاستخدام لبحيرة البيانات ومستودع البيانات

من السهل التفكير في بحيرة البيانات كخيار أكثر ملاءمة لأنها أكثر قابلية للتوسع ومرونة وصديقة للجيب. ومع ذلك ، قد يكون مستودع البيانات فكرة رائعة عندما تحتاج إلى المزيد من البيانات ذات الصلة والمنظمة لتحليل محدد.

  كيفية التخلص من نافذة تراكب ألعاب MS المنبثقة

بعض حالات استخدام بحيرة البيانات هي كما يلي:

# 1. سلسلة التوريد والإدارة

تساعد الكمية الهائلة من البيانات الضخمة في بحيرات البيانات في التحليلات التنبؤية للنقل والخدمات اللوجستية. باستخدام البيانات التاريخية والحالية ، يمكن للشركات تخطيط عملياتها اليومية بسلاسة ، وفحص حركة المخزون في الوقت الفعلي ، وتحسين التكاليف.

# 2. رعاية صحية

تحتوي بحيرة البيانات على جميع المعلومات السابقة والحالية للمرضى. هذا مفيد في البحث ، وإيجاد الأنماط ، وتوفير علاج أفضل ومسبق للأمراض ، وأتمتة التشخيصات ، والحصول على أحدث التفاصيل عن صحة المريض.

# 3. تدفق البيانات وإنترنت الأشياء

يمكن أن تتلقى بحيرات البيانات باستمرار تدفق البيانات المقدمة إلى خطوط أنابيب التحليلات لإعداد التقارير المستمرة واكتشاف أي أنشطة وحركات غير عادية. هذا ممكن بسبب قدرة بحيرة البيانات على جمع (قرب) البيانات في الوقت الحقيقي.

بعض حالات الاستخدام لمستودع البيانات هي:

# 1. تمويل

قد تكون المعلومات المالية للشركة أكثر ملاءمة لمستودع البيانات. يمكن للموظفين الوصول بسهولة إلى المعلومات المنظمة والمنظمة في شكل مخططات وتقارير لإدارة العمليات المالية ، والتعامل مع المخاطر ، واتخاذ القرارات الإستراتيجية.

# 2. التسويق وتجزئة العملاء

يُنشئ مستودع البيانات مصدرًا واحدًا لـ “الحقيقة” أو البيانات الصحيحة حول العملاء التي يتم جمعها من مصادر متعددة. يمكن للشركات تحليل هذه البيانات لفهم سلوكيات العملاء ، وتقديم خصومات مخصصة ، وتقسيم العملاء بناءً على تفضيلاتهم ، وإنشاء المزيد من العملاء المتوقعين.

# 3. لوحات القيادة والتقارير الخاصة بالشركة

تستخدم العديد من الشركات مستودعات بيانات CRM و ERP لسحب البيانات حول العملاء الخارجيين والداخليين. دائمًا ما تكون البيانات ذات صلة ويمكن الوثوق بها لإنشاء أي نوع من التقارير والتصور.

# 4. ترحيل البيانات من الأنظمة القديمة

باستخدام إمكانات ETL لمخازن البيانات ، يمكن للشركات بسهولة تحويل بيانات النظام القديم إلى تنسيق أكثر قابلية للاستخدام يمكن للأنظمة الجديدة تحليله. سيساعد هذا المؤسسات على اكتساب نظرة ثاقبة للاتجاهات التاريخية واتخاذ قرارات عمل دقيقة.

أمثلة على أدوات Data Lake

بعض كبار مزودي بحيرة البيانات هم:

  • مايكروسوفت أزور – يمكن لـ Azure تخزين وتحليل بيتابايت من البيانات. يعمل Azure على تسهيل تصحيح الأخطاء وتحسين برامج البيانات الضخمة بسهولة.
  • جوجل كلاود – توفر سحابة Google إمكانية استيعاب وتخزين وتحليل كميات ضخمة من البيانات الضخمة من أي نوع بتكلفة منخفضة. كما أنه يتكامل مع أدوات التحليلات مثل Apache Spark و BigQuery ومسرعات التحليلات الأخرى.
  • MongoDB أطلس – بحيرة بيانات أطلس هي مخزن بحيرة بيانات مُدار بالكامل. يوفر طرقًا فعالة من حيث التكلفة لتخزين البيانات على نطاق واسع ويمكنه تشغيل استعلامات عالية الأداء تستخدم طاقة حوسبة أقل ، وبالتالي توفير الوقت والتكلفة.
  • أمازون S3 – توفر سحابة AWS الأدوات اللازمة لبناء بحيرة بيانات مرنة وآمنة وفعالة من حيث التكلفة. يحتوي على وحدة تحكم تفاعلية لإدارة مستخدمي بحيرة البيانات والتحكم في الوصول إلى المستخدمين.
  (تم الإصلاح) ميكروفون Google Meet لا يعمل ، "متوقف بسبب حجم المكالمة"

أمثلة على أدوات مستودع البيانات

بعض من كبار موفري حلول مستودع البيانات هم:

  • العصارة – يتيح مستودع بيانات SAP للمستخدمين الوصول المعنوي إلى البيانات الثرية من مصادر متعددة. يمكن للشركات مشاركة الرؤى والنماذج بشكل آمن ، وتسريع عملية اتخاذ القرار والجمع بأمان بين البيانات الخارجية والداخلية.
  • كليكداتا – يضمن مستودع البيانات الذكي والمتكامل في ClicData سلامة البيانات وجودتها وسهولة إعداد التقارير. تقدم ClicData كلاً من أنظمة الجدولة وواجهات برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي حتى تتمكن من الحصول على بيانات محدثة في جميع الأوقات.
  • أمازون ريد شيفت – أحد مستودعات البيانات الأكثر استخدامًا ، يستخدم Redshift SQL لتحليل جميع أنواع البيانات الموجودة في قواعد البيانات المختلفة أو البحيرات أو المستودعات الأخرى. إنه يوفر توازنًا رائعًا بين التكلفة والأداء.
  • مستودع IBM Db2 – توفر IBM حلول تخزين بيانات داخلية وسحابة ومتكاملة. كما أنه يدمج التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل أعمق للبيانات ويشارك محرك SQL مشترك لتبسيط الاستعلامات.
  • مستودع بيانات Oracle Cloud – تستخدم Oracle قاعدة بيانات في الذاكرة وتوفر إمكانات رسومية وتعلم آلي وقدرات مكانية للتعمق في البيانات لتحليل البيانات بشكل أسرع وأكثر ثراءً.

الكلمات الأخيرة

تتمتع كل من بحيرات البيانات ومستودعات البيانات بفوائدها الخاصة وحالات الاستخدام المثالية. في حين أن بحيرات البيانات أكثر مرونة وقابلية للتوسع ، فإن مستودعات البيانات لديها دائمًا معلومات موثوقة ومنظمة. يعد تطبيق بحيرة البيانات جديدًا نسبيًا ، في حين أن مستودع البيانات هو مفهوم راسخ تستخدمه العديد من المؤسسات لإدارة بياناتها الداخلية والخارجية بكفاءة.