ما هو تحسين البيانات؟
ما هو تحسين البيانات؟
تحسين البيانات هو عملية تعزيز جودة البيانات لضمان أقصى استفادة منها في الغرض المخصص لها. تعمل المؤسسات الحديثة على جمع البيانات من آلاف المصادر لاستخدامها في الذكاء الاصطناعي والتحليلات واتخاذ القرارات المستندة على البيانات. يتضمن تحسين البيانات فرز البيانات وتنقيحها لإزالة حالات التكرار وعدم الاتساق وغيرها من الأخطاء. ويضمن ذلك أن تكون المعلومات ذات صلة ومغزى وشاملة لإجراء تحليلات عالية الجودة.
ما هي مزايا تحسين البيانات؟
يُعد تحسين البيانات أمرًا مهمًا لضمان دقة التحليلات وكفاءة الموارد وخفض التكلفة.
استخدام الموارد بكفاءة
يتطلب التعامل مع البيانات موارد التخزين والحوسبة والذاكرة. عند تطبيق تقنيات تحسين البيانات، تتطلب البيانات الأساسية مساحة تخزين أقل وموارد أقل لمعالجة البيانات. الأمر الذي يساهم في خفض التكاليف بشكل فعال وتعزيز الكفاءة.
إمكانات التحليلات المتقدمة
تتطلب التحليلات المتقدمة، مثل تعلم الآلة (Machine Learning, ML) والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence, AI)، رؤى بيانات أعمق من تلك التي يوفرها ذكاء الأعمال التقليدي (Business Intelligence, BI). يساهم تحسين البيانات في إنتاج بيانات منظمة وذات جودة عالية وسهلة الوصول، مما يتيح تطبيق تقنيات تحليل البيانات الأكثر تقدمًا.
زيادة الاستفادة من البيانات
يساعد تحسين البيانات في زيادة الاستفادة منها عن طريق تحسين إمكانية الوصول إليها وسهولة استخدامها وتعزيز كفاءتها. تساهم إزالة حالات التكرار وعدم الاتساق والأخطاء في تحسين الاستفادة من البيانات وتوسيع نطاق حالات الاستخدام الداخلية والخارجية للبيانات.
يدعم قابلية التوسع الفعالة من حيث التكلفة
تشتمل قابلية التوسع الفعالة من حيث التكلفة على زيادة حجم البيانات بدون إحداث تأثير ملموس في الموارد اللازمة لاستيعاب حجم البيانات الأكبر. من خلال تطبيق تقنية تحسين البيانات، لا تُخفَّض تكاليف التخزين والمعالجة فحسب، بل تُخفَّض أيضًا موارد التخزين والحوسبة مع استمرار نمو البيانات الكبيرة. تساعد التقنيات المعتمدة على السحابة، مثل الحوسبة حسب الطلب والمثيلات ذات الحجم المناسب، في تقليل التكاليف ضمن معالجة البيانات الكبيرة.
ما هي التقنيات الرئيسية لتحسين البيانات؟
يشير تحسين البيانات إلى عدد من مختلف استراتيجيات التحسين، والتي يمكن دمجها لتعزيز الكفاءة.
تحسين التخزين
يُعد تحسين التخزين نهجًا مهمًا لتحسين البيانات، حيث يمكن أن يؤثر بشكل ملموس في الكفاءة والتكلفة والأداء. تشتمل التقنيات المستخدمة في تحسين موقع تخزين البيانات على الفهرسة وتخزين الكتل والتخزين المتدرج.
الفهرسة
تستخدم الفهرسة البيانات الوصفية لتمكين استرجاع البيانات بشكل أسرع، وبالتالي تقليل أوقات الاستعلام عن البيانات.
تخزين الكتل
يعمل تخزين الكتل على تقسيم البيانات الأولية إلى كتل متساوية الحجم، يمكن تخزينها عبر الوسائط لتحقيق أفضل كفاءة ممكنة في الاسترجاع.
التخزين المتدرج
يعمل التخزين المتدرج على توزيع البيانات عبر أنواع مختلف من الوسائط وفقًا لقواعد وإجراءات محددة لتحسين كفاءة معالجة البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، قد يتم تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر على محركات الأقراص ذات الحالة الثابتة (SSD) عالية الأداء، بينما يمكن تخزين البيانات الأقل استخدامًا على وحدات تخزين أبطأ وأقل تكلفة مثل محركات الأقراص الثابتة (HDD).
تحسين الجودة
يتضمن تحسين الجودة التحقق من اتساق البيانات وتحديد الأخطاء والتأكد من تحديثها. تتوفر العديد من أدوات جودة البيانات المتطورة للمساعدة في عملية التحسين. تشتمل تقنيات تحسين جودة البيانات على توحيد المقاييس وإلغاء تكرار البيانات والتحقق.
يتضمن تحقيق أعلى مستوى من جودة البيانات ما يلي:
- دمج البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة في نموذج موحد، باستخدام عملية تحويل البيانات.
- التأكد من عدم وجود نُسخ مكررة في مجموعة البيانات.
- التأكد من كتابة البيانات بالكامل وبالتنسيق الصحيح، إما عن طريق حذف البيانات غير المكتملة أو تعبئتها لتحقيق الاكتمال.
على سبيل المثال، يجب أن يتكون رقم الهاتف من 10 أرقام وليس أي أحرف أخرى.
تحسين المعالجة
تشتمل تقنيات تحسين المعالجة على المعالجة المتوازية وخوارزميات تحسين الكفاءة واستراتيجيات التخزين المؤقت.
تعمل المعالجة المتوازية على توزيع مهام معالجة البيانات على العديد من وحدات المعالجة المركزية، مما يقلل بشكل كبير من وقت الحوسبة. بدلًا من استخدام خوارزميات متعددة الأغراض، يمكن استخدام خوارزميات مصممة خصيصًا لمهام بيانات محددة لتخفيف عبء وحدة المعالجة المركزية وتسريع معالجة البيانات.
تساعد تقنية التخزين المؤقت في تخزين البيانات المستخدمة بشكل متكرر في أسرع ذاكرة متوفرة لتقليل أوقات الاسترجاع.
تحسين الاستعلام
يستند تحسين الاستعلام إلى العديد من تقنيات قواعد البيانات لتحسين السرعة والكفاءة واستخدام الموارد في أثناء استرجاع البيانات. تتضمن تقنيات تحسين الاستعلام ما يلي، اعتمادًا على نوع قاعدة البيانات:
- الفهرسة: تستخدم البيانات الوصفية لتمكين الاسترجاع بشكل أسرع
- التصفية الانتقائية: تسترجع الصفوف الضرورية فقط من قاعدة البيانات
- إسقاط العمود: تسترجع الأعمدة الضرورية فقط من قاعدة البيانات
- التخزين المؤقت للاستعلامات: يخزن الاستعلامات المستخدمة بشكل متكرر في الذاكرة السريعة
- الاستعلام المتوازي: يوزع مهام الاستعلام بين وحدات المعالجة المركزية المتعددة
- التقسيم: يقسم جداول قاعدة البيانات الكبيرة إلى جداول أصغر مخصصة للاستعلام
تحسين الحوكمة
يضمن تحسين حوكمة البيانات تلبية البيانات لجميع المتطلبات الأمنية والتنظيمية بطريقة فعالة. ويبدأ هذا النوع من تحسين البيانات بوضع سياسات وعمليات وأُطر قابلة للتوسع وآمنة لضمان الامتثال.
يمكن أن يشتمل تحسين حوكمة البيانات على الأدوات والتقنيات الآتية:
- أدوات الامتثال المؤتمتة لضمان الامتثال باللوائح
- أتمتة إدارة دورة حياة البيانات، بما في ذلك إنشاء البيانات والاحتفاظ بها وأرشفتها وحذفها
- أُطر جودة البيانات لإجراء فحوصات مؤتمتة لجودة البيانات
- التحكم في الوصول المعتمد على الأدوار (RBAC) لتقييد الوصول إلى المستخدمين المصرح لهم
- منصات حوكمة مركزية لإدارة سياسات وعمليات البيانات
- برامج التدريب والتوعية لتثقيف أصحاب المصلحة بشأن السياسات وأفضل الممارسات
كيف يمكن للمؤسسات تطبيق تحسين البيانات؟
تتطلب عملية تحسين البيانات إجراء التخطيط الاستراتيجي والالتزام بالسياسات الداخلية والتحسين المستمر.
قبل تنفيذ تقنيات تحسين البيانات، يجب على المؤسسات تقييم بياناتها وعملياتها وتقنياتها الحالية. ومن هنا، يمكنك تحديد الأهداف الجديدة ومؤشرات الأداء الرئيسية (Key Performance Indicators, KPI) لتحديد تقنيات تحسين البيانات المناسبة وكيفية إثبات النتائج القابلة للقياس.
إنشاء حوكمة البيانات
يُعد تطوير إطار حوكمة البيانات بمثابة الخطوة الأولى في تحسين البيانات. تشتمل حوكمة البيانات على العمليات والسياسات التي تضمن أن البيانات في حالة ملائمة لدعم مبادرات الأعمال والعمليات. تحدد حوكمة البيانات الأدوار والمسؤوليات والمعايير لاستخدام البيانات.
من خلال تحسين البيانات باستخدام إطار حوكمة البيانات، يمكن للمؤسسات الاستفادة من زيادة سهولة الاستخدام وقابلية التوسع وتخفيف المخاطر ومواءمة أصحاب المصلحة وضمان الامتثال.
تنفيذ نهج "البيانات كمنتج"
يتعامل نهج البيانات كمنتج (Data-as-a-Product, DaaP) مع البيانات الداخلية بتقنيات الإدارة ذاتها مثل منتج الأعمال. ويتضمن نهج DaaP: تعيين مالك محدد للمنتج، وتوزيع واضح للمسؤوليات، واعتماد موردي بيانات موثوقين، ووضع معايير وأنماط تصميم معتمدة، وتوثيق شامل، ومجموعات بيانات وسجلات رقمية دقيقة، بالإضافة إلى هياكل حوكمة فعالة عبر دورة حياة البيانات.
يوفر النهج المنهجي لإدارة البيانات هذا تحسين البيانات عبر اعتماد نهج DaaP عالي الجودة وسهل الوصول للمستخدمين الداخليين والخارجيين.
إعداد فهرسة البيانات
يساعد كتالوج البيانات على حصر جميع البيانات التي تجمعها المؤسسة وتعالجها وتخزينها في مكان واحد؛ وهو كتالوج البيانات. يمكن أن يساعد إعداد كتالوج البيانات في تحسين البيانات من خلال تسهيل الوصول إليها واكتشافها.
يؤدي إعداد فهرسة البيانات إلى تقليل تكرار البيانات وتسهيل التعاون وتعزيز قابلية التوسع وتمكين أتمتة العمليات. عندما يتم فرض معايير البيانات الوصفية، سيعمل كتالوج البيانات أيضًا على تحسين جودة البيانات.
دمج البيانات
تُعد إمكانية الوصول أحد المبادئ الأساسية لتحسين البيانات. أسرع وأسهل وأوفر وسيلة للوصول إلى أي بيانات هي نقلها إلى موقع مركزي في السحابة. يجمع الترحيل إلى المخزن السحابي للبيانات بين مرونة مستودع البيانات المركزي وإمكانيات تحليل البيانات لمستودع البيانات.
تشتمل مزايا مخزن البيانات على الوصول الموحد للبيانات، وقابلية التوسع، وتحسين التعاون، وقابلية التشغيل البيني، والاستخدام الفعال للموارد.
إعداد الأتمتة
للمساعدة في تطبيق تقنيات تحسين البيانات، يمكن أتمتة كل جانب من جوانب عملية التحسين تقريبًا باستخدام أداة تحسين البيانات المناسبة. يعتمد اختيار أداة تحسين البيانات المناسبة على حالة الاستخدام وتقنية التحسين المطلوبة.
تتوفر أدوات الأتمتة لتحسين البيانات عبر التكامل والاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، وجودة البيانات وتنقيحها، والحوكمة والفهرسة، والتخزين والضغط، ومعالجة البيانات، وأتمتة سير العمل والتكوين والتنسيق والإدارة المؤتمتة، وتحسين قاعدة البيانات والاستعلام.
ضمان قابلية التوسع
يضمن استخدام الموارد القابلة للتوسع استفادة المؤسسات من مزايا كفاءة الموارد للعديد من تقنيات تحسين البيانات. يمكن للتخزين السحابي للبيانات، ومعالجتها، وتحليلاتها أن يعزز قابلية التوسع في استراتيجيات تحسين البيانات، من خلال المثيلات بالحجم المناسب والمعالجة عند الطلب.
كيف تدعم AWS جهود تحسين بياناتك؟
تقدم خدمة التحليلات على AWS مجموعةً متكاملةً من القدرات لتلبية مختلف متطلبات تحسين البيانات. من تحسين معالجة البيانات وتحليلات بيانات SQL إلى البث والبحث وذكاء الأعمال، تقدم AWS أداءً سعريًا فريدًا وقابلية التوسع مع الحوكمة المضمنة. اختر الخدمات المصممة خصيصًا والمحسنة لمعالجة أعباء عمل محددة، أو قم بتبسيط وإدارة وتحسين بياناتك وعمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام Amazon SageMaker.
على سبيل المثال، يمكنك استخدام:
- Amazon Athena، وAmazon EMR، وAWS Glue لتحليل البيانات وإعدادها ودمجها للتحليلات والذكاء الاصطناعي.
- تهدف كل من Amazon Data Firehose وAmazon Kinesis إلى إنشاء مسارات بيانات متدفقة في الوقت الفعلي وتوسيع نطاقها وتشغيلها بدون عبء إدارة البنية التحتية لموقع تخزين البيانات.
- تتيح Amazon DataZone و Amazon SageMaker Catalogue فهرسة البيانات المخزنة عبر AWS وفي برنامج محلي ومصادر الجهات الخارجية واكتشافها ومشاركتها والتحكم فيها.
- تساعدك Amazon Redshift وAmazon S3 data lake في الوصول إلى بياناتك وتحليلها وتحسينها في مخازن البيانات، ومستودعات البيانات، ومستودع بيانات مركزي.
ابدأ في تحسين البيانات على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.