ما المقصود باستيعاب البيانات؟
ما المقصود باستيعاب البيانات؟
يشير استيعاب البيانات إلى عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة ونسخها إلى نظام مستهدف للتخزين والتحليل. ترى الأنظمة الحديثة البيانات كتيار مستمر يتنقل بين الأنظمة والأجهزة بأشكال وسرعات متعددة. على سبيل المثال، يمكن استقبال البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية بشكل مستمر كتدفق مستمر من مدخلات أجهزة الاستشعار، بينما يمكن تجميع بيانات مبيعات العملاء وإرسالها في نهاية اليوم دفعة واحدة. تتطلب مصادر البيانات المختلفة عمليات التحقق من الصحة والمعالجة المسبقة وإدارة الأخطاء قبل أن تتمكن البيانات من إدخال وجهتها. يتضمن استيعاب البيانات جميع التقنيات والعمليات اللازمة لجمع البيانات بأمان لمزيد من التحليلات.
ما سبب أهمية استيعاب البيانات؟
عملية استيعاب البيانات هي الخطوة الأولى في أي مسار من مسارات البيانات. إنه يضمن جمع البيانات الخام بشكل مناسب وإعدادها وإتاحتها للعمليات النهائية. فيما يلي أسباب توضح أهمية إدخال البيانات بدقة.
دعم تحديد أولويات البيانات
يركّز محللو الأعمال وعلماء البيانات على المصادر الأكثر أهمية، ويضبطون مسارات إدخال البيانات لضمان التكامل والمعالجة بكفاءة. وفقًا لاحتياجات العملية، يتم نقل البيانات ذات الأولوية نحو التنظيف أو إلغاء البيانات المكررة أو التحويل أو النشر. هذه الخطوات التحضيرية حيوية لعمليات البيانات الفعالة. يعمل النهج ذو الأولوية على تعزيز كفاءة الأعمال مع تبسيط معالجة البيانات أيضًا.
يزيل مجموعات البيانات المنعزلة
من خلال جمع البيانات من مصادر متعددة وتحويلها إلى تنسيق موحد، يضمن استيعاب البيانات أن المؤسسات يمكنها تحقيق عرض موحد لأصول البيانات الخاصة بها. تساعد هذه العملية على منع صوامع البيانات، مما يجعل الوصول إلى المعلومات أكثر سهولة عبر الأقسام لتحسين التعاون.
بتسريع من الأتمتة
بعد إنشاء نظام استيعاب البيانات، يمكن لمهندسي البيانات إعداد العديد من عناصر التحكم الآلي لتسريع العملية بشكل أكبر. تتغذى هذه العمليات بسهولة على الأدوات الأخرى التي تعتمد على البيانات، مثل نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، التي تعتمد على هذه البيانات. تساعد مسارات البيانات الآلية أيضًا في تبسيط العملية الشاملة.
يعزز التحليلات
يجب أن تكون المعلومات ذات الصلة متاحة بسهولة حتى تكون تحليلات البيانات فعالة. يمكنك خلال عملية استيعاب البيانات دمج بيانات من مصادر مختلفة أو تنفيذ عمليات لإثراء البيانات. تقوم طبقة استيعاب البيانات بتوجيه البيانات إلى أنظمة التخزين المناسبة، مثل مستودعات البيانات أو متاجر البيانات المتخصصة، مما يسمح بالوصول السريع والموثوق إلى البيانات. يسمح الوصول إلى البيانات عند الطلب بمعالجة البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي. يمكن لمؤسستك استخدام نتائج تحليل البيانات لاتخاذ قرارات تجارية أكثر دقة.
ما هي أنواع نماذج إدخال البيانات المستخدمة؟
يختلف استيعاب البيانات والأساليب اعتمادًا على حجم البيانات وسرعتها وحالة الاستخدام.
استيعاب البيانات المجمعة
تقوم أدوات الإدخال على دفعات بجمع البيانات خلال فترات معينة، ومن ثم إدخالها ككتلة واحدة في النظام. ويتم إعدادها عادةً لاسترداد البيانات على فترات زمنية مجدولة، مثل نهاية اليوم أو عطلة نهاية الأسبوع أو نهاية الشهر. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج تحرير الصور تحميل جميع الصور المحررة تلقائيًا إلى السحابة في نهاية اليوم.
قد تختلف سرعة معالجة البيانات على دفعات كبيرة بحسب حجم البيانات؛ فقد تكون سريعة أو بطيئة. في حال كانت عملية النقل بطيئة وتخللتها أخطاء، فإن إعادة تشغيل الدفعة قد تتطلب موارد وجهدًا كبيرين. يقوم مهندسو البيانات الذين يستخدمون المعالجة المجمعة بإنشاء مسارات تتحمل الأخطاء وتسمح لهم بالبدء من حيث تمت مقاطعة الدفعة آخر مرة.
تُعد هذه الطريقة مثالية لتحليل البيانات القديمة أو في الحالات التي لا يُمثل فيها التوقيت أولوية. عند الحاجة إلى إدخال بيانات في الوقت الفعلي أو شبه الفوري، فإن أحد الأساليب التالية يكون الأنسب.
استيعاب البيانات المتدفقة
تقوم أدوات استيعاب بيانات البث بجمع البيانات بمجرد إنشائها، مثل عند استيعاب البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء التي تأخذ قراءات مستمرة. على الرغم من أن البث يوفر وصولًا فوريًا إلى البيانات المحدثة، فإنه قد يتطلب موارد كبيرة. يتعين على مهندسي البيانات معالجة مشكلات مثل أخطاء النظام أو بطء الشبكة، التي قد تؤدي إلى فقدان البيانات أو انقطاعها.
هناك طريقتان لتدفق استيعاب البيانات.
الاستيعاب القائم على السحب
تعتمد أداة الاستيعاب على استعلام مصادر البيانات واستخلاص البيانات منها. قد تفعل ذلك بشكل مستمر أو على فترات محددة مسبقًا.
الاستيعاب القائم على الدفع
يقوم مصدر البيانات بدفع البيانات إلى أداة الاستيعاب بمجرد إنشاء معلومات جديدة.
إدخال البيانات على شكل دفعات مصغرة
يؤدي استيعاب البيانات المجمعة الصغيرة إلى تقسيم تدفقات البيانات المستمرة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة تسمى التدفقات المنفصلة. تعمل هذه الطريقة على موازنة مزايا الاستيعاب المجمَّع والتدفق. إنه مثالي للسيناريوهات التي تتطلب المعالجة في الوقت الفعلي، ولكن البث الكامل يتطلب الكثير من الموارد. ومع ذلك، لا يزال التجميع الجزئي يسبب بعض التأخير مقارنة باستيعاب التدفق النقي.
تعد معالجة الدفعات الصغيرة طريقة فعالة من حيث التكلفة للحصول على استيعاب البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا دون دفع التكاليف الأعلى المرتبطة بالبث.
الاستيعاب المدفوع بالحدث
يُعتبر هذا النوع شكلاً خاصًا من إدخال البيانات عبر الدفع. تستوعب الأنظمة التي تعتمد على الأحداث البيانات عند وقوع حدث أو مشغل معين بدلاً من الاستمرار أو على فترات زمنية محددة. يستخدم هذا الأسلوب بشكل شائع لتطبيقات مثل معالجة الطلبات وإشعارات العملاء ومراقبة النظام. تعمل هذه الطريقة على تقليل حركة البيانات غير الضرورية وتحسين استخدام الموارد عن طريق استيعاب البيانات فقط عند الحاجة. ومع ذلك، يعتمد الأداء الفعال على محفزات الأحداث المحددة جيدًا وآليات معالجة الأحداث.
تغيير التقاط البيانات
تعد أنظمة التقاط بيانات التغيير (CDC) نوعًا من الاستيعاب المستند إلى الأحداث الذي يشيع استخدامه لتكرار قاعدة البيانات وتخزين البيانات الإضافية والمزامنة بين الأنظمة الموزعة. تستوعب أداة استيعاب البيانات التغييرات التي تم إجراؤها على قاعدة البيانات فقط بدلاً من نقل مجموعات البيانات بأكملها. من خلال مراقبة أحداث سجل المعاملات، يقوم مركز مكافحة الأمراض والوقاية منها بتحديد الإدخالات والتحديثات والحذف ونشرها إلى أنظمة أخرى في الوقت الفعلي تقريبًا. يقلل التقاط بيانات التغيير (CDC) من تكاليف نقل البيانات ويحسن الكفاءة ولكنه يتطلب دعمًا من نظام قاعدة البيانات الأساسي وقد يؤدي إلى بعض تكاليف المعالجة.
ما الفرق بين استيعاب البيانات والتكامل وETL؟
كثيرًا ما تُستخدم هذه المفاهيم بشكل مترادف، إلا أن بينها فروقات جوهرية.
مقارنة استيعاب البيانات بتكامل البيانات
يشير تكامل البيانات إلى دمج مجموعات البيانات المختلفة في عرض موحد واحد. يُستخدم كمصطلح عام يشمل نقل البيانات من مصادر متعددة إلى وجهة موحدة، ودمجها وتنقيتها من الزوائد والتكرارات، وتحليلها لاستخلاص رؤى معمّقة. على سبيل المثال، يمكن أن يوفر دمج بيانات ملف تعريف العميل مع بيانات شراء الطلبات رؤى حول تفضيلات الطلب لفئة عمرية معينة أو موقع ديموغرافي معين.
يعد استيعاب البيانات الخطوة الأولى في أي مسار لتكامل البيانات. مع ذلك، تتضمن عملية تكامل البيانات أدوات وتقنيات أخرى إلى جانب الإدخال، بما في ذلك مسارات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) واستعلام البيانات.
مقارنة استيعاب البيانات. بـ ETL وELT
الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) هو نوع من البنى متعددة الخطوات التي تُحسن جودة البيانات عبر مراحل أو محطات متعددة. في ETL، يتم استخراج البيانات من مصدرها، وتحويلها إلى تنسيقات مرغوبة بواسطة أدوات التحليلات، ثم تحميلها في نظام تخزين البيانات، مثل مستودع البيانات أو المخزن.
تمثل ELT بديلاً لمسار ETL، حيث يتم تحميل البيانات أولًا ثم تحويلها، على عكس الترتيب التقليدي. تعتمد على بنية أحادية الخطوة، حيث تُحمّل البيانات وتُحوّل مباشرة على النظام المستهدف.
يُقصد بإدخال البيانات مرحلتا الاستخراج والتحميل ضمن عمليات ETL وELT. لكن كل من ETL وELT يتجاوزان مرحلة الإدخال، حيث تشمل عملياتهما تحويل البيانات ومعالجتها.
ما هي تحديات استيعاب البيانات؟
فيما يلي بعض التحديات التي يجب على المؤسسات مراعاتها عند استيعاب البيانات.
التوسّع
تواجه المؤسسات تحديات في توسيع أنظمة إدخال البيانات نتيجة لحجم البيانات الكبير وتسارع تدفقها المستمر بمرور الوقت.
التحجيم الأفقي والعمودي
تستخدم المؤسسات استراتيجيتين أساسيتين للتوسع. يتضمن القياس الأفقي توزيع أعباء عمل الاستيعاب عبر العقد المتعددة. يتطلب موازنة التحميل والتنسيق بكفاءة لمنع الاختناقات. يستند التوسع العمودي إلى تعزيز الأداء داخل عقدة واحدة، وهو حل هندسي أبسط لكنه يظل مقيدًا بقدرات تلك العقدة. يتمثل التحدي الرئيسي هنا في ضمان قدرة مسار الاستيعاب على التعامل مع حجم متزايد من البيانات دون التسبب في تأخيرات أو فشل النظام.
يمكنك تجاوز صعوبات التوسع من خلال استخدام تدفقات بيانات Amazon Kinesis الذي يوفر استيعاب لحظي للبيانات مع إمكانية التوسع الأفقي. كخيار آخر، تمكّن Amazon EMR المستخدمين من تشغيل Apache Spark وTrino وغيرها من مهام البيانات الضخمة وتوسيع نطاقها بسهولة.
البنى التي بدون خادم
المسارات بدون خوادم توفر طريقة مرنة لاستيعاب البيانات عند الطلب دون الحاجة إلى إعداد أو نشر الخوادم يدويًا. تناسب البنى غير المعتمدة على الخوادم الحالات التي تتسم بتغيرات في أنماط استيعاب البيانات أو الإدخال القائم على الأحداث.
يمكن إنشاء مسارات استيعاب بيانات غير معتمدة على الخوادم في AWS باستخدام Amazon Data Firehose وAWS Lambda كمكونات رئيسية.
الأمان
يعد الأمان والامتثال من الاهتمامات الهامة أثناء استيعاب البيانات، خاصة عند التعامل مع المعلومات الحساسة. يجب أن تمتثل المؤسسات للوائح خصوصية البيانات التي تفرض متطلبات صارمة على جمع البيانات ونقلها وتخزينها.
من أبرز الممارسات الموصى بها لحماية البيانات أثناء عملية الاستيعاب:
- تشفير البيانات النشطة وغير النشطة
- ضوابط الوصول وآليات المصادقة
- تقنيات إخفاء البيانات وإخفاء الهوية لحماية معلومات التعريف الشخصية (PII)
لتعزيز أمان البيانات أثناء الاستيعاب في AWS، يمكن الاستفادة من خدمات مثل:
- Amazon Macie لاكتشاف البيانات الحساسة من خلال تقنيات تعلّم الآلة والتعرف على الأنماط
- خدمة إدارة المفاتيح من AWS لحماية البيانات من خلال تشفيرها ضمن مختلف أعباء العمل على AWS
- AWS PrivateLink لتوفير اتصال آمن بين سحابات Amazon الافتراضية الخاصة (VPCs) وخدمات AWS دون كشف البيانات على الإنترنت.
موثوقية الشبكة
يمكن أن تؤدي اضطرابات الشبكة وفشل واجهة برمجة التطبيقات وتوافر البيانات غير المتسق إلى تعطيل عملية استيعاب البيانات. تؤدي هذه الأحداث إلى تحديات مثل تلف البيانات أو فقدانها. يمكن أن يؤدي التحميل الزائد للبيانات من أي مصدر إلى فقدان البيانات المحتمل أو إبطاء الأنظمة مؤقتًا مثل مستودعات بياناتك. قد يكون الاختناق التكيفي ضروريًا لإدارة الزيادات في تدفق البيانات. تسمح إدارة الضغط العكسي لأداة استيعاب البيانات بمعالجة البيانات الواردة بمعدل يطابق قدرتها على المعالجة.
تعد إعادة المحاولة أو إعادة محاولة معالجة البيانات الفاشلة استراتيجية أخرى لمعالجة الأخطاء. تقوم أداة استيعاب البيانات بإرسال طلبات إعادة الإرسال إلى المصدر عندما تحدد البيانات التالفة أو المفقودة. تسهم آليات إعادة المحاولة في تحسين الدقة، لكنها قد تقلل من الأداء المتوقع من حيث السرعة وزمن الاستجابة.
يمكنك تنفيذ إعادة المحاولة تلقائيًا في AWS من خلال تصميم سير عمل باستخدام AWS Step Functions، بينما توفر Amazon Kinesis أدوات وسياسات مرنة لإدارة تدفق البيانات الداخلة.
جودة البيانات
عندما تصل البيانات إلى مسار استيعاب البيانات من مصادر مختلفة، ليس هناك ما يضمن أنها ستكون بصيغة متسقة تنطبق على المؤسسة. قد تحتوي مصادر البيانات الأولية على قيم مفقودة وتنسيقات بيانات غير صحيحة وعدم تطابق المخطط. هذا هو الحال بشكل خاص عند العمل مع البيانات غير المهيكلة، حيث يضيف نقص التوحيد طبقات من التفاعل الإضافي والتنظيف.
تتضمن أدوات استيعاب البيانات عادةً فحوصات جودة البيانات وتنفيذ طرق للتحقق من البيانات وتنظيفها وتوحيدها. يمكن أن تساعد ميزة إلغاء البيانات المكررة المؤتمتة وتطبيق المخطط واكتشاف الأعطال المستند إلى الذكاء الاصطناعي في تحديد الأخطاء وتصحيحها قبل انتشارها بشكل أكبر في مسار البيانات.
من أدوات جودة البيانات على AWS: جودة البيانات في AWS Glue لتطبيق قواعد الجودة وأتمتتها، وAmazon DataZone لتنظيم البيانات وحوكمتها.
ما دور أطر استيعاب البيانات في تحسين جودة القرارات التجارية؟
يساهم الوصول الفوري إلى بيانات دقيقة في تمكين الفرق من التعرف على الاتجاهات بسرعة، وتلبية احتياجات العملاء المتغيرة، وتعديل الاستراتيجيات فورًا. ستتمكن مؤسستك من اتخاذ قرارات مستندة إلى بيانات موثوقة بدلًا من الاعتماد على التخمين.
ترسيخ الثقة عبر إنشاء مسارات بيانات تتمتع بالأمان والموثوقية
يتعين على الشركات تلبية توقعات العملاء والهيئات التنظيمية في ما يتعلق بالاستخدام المسؤول للبيانات. تساهم عملية إدخال البيانات المُحكمة في تلبية متطلبات الأمان من خلال ضمان تأمين جميع مراحل جمع البيانات ونقلها والوصول إليها.
لا تقتصر فوائد ذلك على التحسينات التشغيلية الفورية، بل تمتد إلى جوانب أوسع. يساهم ضمان الامتثال الآمن في مستودعات البيانات في تعزيز ثقة الفرق الداخلية وبناء ثقة العملاء بشكل أقوى.
تسهيل عمليات الامتثال وإعداد التقارير على مستوى جميع أقسام المؤسسة
تُمكّن عملية إدخال البيانات الدقيقة والموثوقة مؤسستك من الامتثال للمتطلبات التنظيمية وتسهيل إجراءات التدقيق. عند جمع البيانات من مختلف أنحاء مؤسستك بشكل متسق وآمن، فإن ذلك يُنتج سجلًا واضحًا وقابلًا للتتبع للعمليات، وهو أمر بالغ الأهمية للامتثال لمعايير مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون نقل ومساءلة التأمين الصحي (HIPAA) أو معيار أمن بيانات بطاقات الدفع (PCI DSS).
يساهم إدخال البيانات المؤتمت في تقليل احتمالية حدوث أخطاء بشرية ويضمن التقاط البيانات الضرورية في الوقت المناسب. يساعد ذلك في تبسيط إعداد التقارير الدقيقة، وتلبية متطلبات المدققين، وإظهار أن نهجك في إدارة البيانات يتسم بالشفافية والانضباط.
تسريع وتيرة الابتكار بين الفرق من خلال التمكين الفعّال
كلما تم إدخال البيانات وتوفيرها بسرعة وموثوقية، ازدادت قدرة الفرق في المؤسسة على التكيّف والابتكار بسرعة. مثلًا، يمكن لفرق المنتجات والتسويق والعمليات تنفيذ التجارب وتحليل النتائج ضمن نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) دون الحاجة إلى تدخل قسم تكنولوجيا المعلومات في إعداد البيانات. تُمكّن مسارات الإدخال المؤتمتة الفرق من الوصول المباشر إلى بيانات حديثة وموثوقة، مما يسرّع من استخلاص الرؤى.
كيف يمكن لـ AWS دعم متطلبات استيعاب البيانات؟
توفر AWS خدمات وإمكانيات لاستيعاب أنواع البيانات المختلفة في قواعد بيانات AWS السحابية أو خدمات التحليلات الأخرى. على سبيل المثال:
- تُعد Amazon Data Firehose جزءًا من عائلة خدمات Kinesis التي يتم تطويرها تلقائيًا لتتناسب مع حجم وإنتاجية البيانات المتدفقة ولا تتطلب أي إدارة مستمرة.
- AWS Glue هي خدمة ETL مُدارة بالكامل بدون خادم تقوم بتصنيف البيانات وتنظيفها وتحويلها ونقلها بشكل موثوق بين متاجر البيانات المختلفة بطريقة بسيطة وفعالة من حيث التكلفة.
- AWS Transfer Family هي خدمة نقل آمنة ومُدارة بالكامل لنقل الملفات من وإلى خدمات تخزين AWS.
- تتيح قواعد بيانات AWS وخدمة ترحيل قواعد البيانات من AWS (DMS) إمكانية التقاط التغييرات وبثها بشكل مباشر من مختلف خدمات قواعد البيانات التابعة لـ AWS. يمكنك الاستفادة من CDC المدمجة في Amazon DynamoDB أو Amazon Neptune لتبسيط مسارات تكامل البيانات وتقليل تعقيدها. يمكنك أيضًا استخدام CDC عبر وخدمة ترحيل قواعد البيانات من AWS (DMS)، والذي يستخلص التغييرات من سجل المعاملات الخاص بالمصدر. وخدمة ترحيل قواعد البيانات من AWS (DMS) هي خدمة عالية التوافر، مع المرونة لمهام النسخ المتماثل طويلة المدى هذه. بعد ذلك، يمكن تحويل تدفقات البيانات وتوزيعها باستخدام Amazon MSK أو Amazon Kinesis أو AWS Glue حسب الحاجة.
- خدمة Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) هي خدمة مُدارة بالكامل تجعل من السهل إنشاء وتشغيل التطبيقات التي تستخدم Apache Kafka مفتوح المصدر لاستيعاب البث.
يمكنك أيضًا تثبيت منصات استيعاب البيانات المخصصة على Amazon EC2 وAmazon EMR وإنشاء طبقات تخزين ومعالجة البث. وبهذه الطريقة، يمكنك تجنب الاحتكاك في توفير البنية التحتية والوصول إلى العديد من أطر تخزين ومعالجة البث.
ابدأ في استيعاب البيانات على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.