هل يتم إجراء عدد كبير من المعاملات التجارية كل يوم في شركتك؟ هل لديك بيانات من سنوات سابقة ترغب في دراستها لجعل شركتك أكثر نجاحًا؟ عظيم! ثم ستحتاج إلى قاعدة بيانات بالإضافة إلى مستودع بيانات ... ولكن ما هي أجزاء المعلومات التي تنتمي إلى أين؟ تعد كل من قاعدة البيانات ومستودع البيانات أمثلة لأنواع مختلفة من أنظمة التخزين. ومع ذلك ، يتم استخدامها لأهداف مختلفة تمامًا. في هذه المقالة سوف نناقش الفرق بين العلائقية والتشغيلية والمعاملات وبحيرة البيانات ومستودع البيانات.
دعنا ننتقل بسرعة إلى أساسيات كيفية عمل أنظمة التخزين المختلفة هذه والمواقف التي يمكن أن تكون مفيدة فيها.
ما هي قاعدة البيانات؟
تقوم قاعدة البيانات بتخزين المعلومات أو البيانات في موقع مركزي. تعتمد معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) على قواعد البيانات التي يمكن للمستخدمين الوصول إليها رقميًا. منذ ظهور تخزين البيانات المحوسب ، اعتمدت الشركات على أنظمة إدارة قواعد البيانات. يعد نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) مجرد وسيلة لتوفير وصول ملائم إلى المعلومات.
سيطرت أنظمة إدارة قواعد البيانات الارتباطية (RDBMS) على السوق لعدة عقود ، لذلك عندما نتحدث عن قواعد البيانات ، فإننا نعني دائمًا نظام RDBMS. تستخدمها الشركات لأنها أسرع في تخزين البيانات واستردادها باستخدام نظام إدارة قواعد البيانات الارتباطية.
أيضًا ، قاعدة البيانات هي مجموعة مصنفة من المعلومات. تقوم قواعد البيانات العلائقية بتخزين المعلومات في "جداول" ، والتي تشكل مجموعات من البيانات التي تجمع البيانات ذات الصلة معًا. في هذا القياس ، يمثل الجدول شبكة بها أعمدة وصفوف.
- يتم تمثيل كل سجل في جدول ، مثل قائمة الشحنات أو قائمة العملاء ، بواسطة صف.
- يمكن رؤية حقول البيانات مثل اسم العميل وعنوانه ورقم هاتفه وما إلى ذلك كأعمدة في جدول.
- يتم تعريف الأعمدة والصفوف والجداول في قاعدة بيانات من خلال مخطط ، وهو تحديد لجميع أجزاء قاعدة البيانات.
تعتمد أنظمة معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) بشكل كبير على قواعد البيانات كخلفية لها لأنها تضيف السجلات وتحدثها وتحذفها واحدًا تلو الآخر. نظرًا لأنه يتم استرداد السجلات من الجداول واحدًا تلو الآخر ، فإن الطريقة الأكثر فاعلية لتخزينها تكون في صفوف ، مع وجود فهارس في الحقول الرئيسية لتسريع عملية الاسترداد.
ومع ذلك ، لا تعتمد جميع البنى التحتية على نموذج المعاملات. قد يكون من المفيد فحص الأنماط في البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت. ليس من الضروري معرفة قيم بعض السجلات. أنت بحاجة إلى ملخصات السلوك ، مثل إجمالي المبالغ التي تم إنفاقها والمسافة المقطوعة. مرة أخرى ، يجب أن تتصرف بسرعة عند الحصول على هذه المعلومات.
حالات استخدام قاعدة البيانات
قواعد البيانات ، مثل مستودعات البيانات ، لها العديد من الاستخدامات العملية في مجموعة متنوعة من المجالات. قواعد البيانات الشخصية هي تطبيق شائع آخر. بعض الأمثلة هي كما يلي:
- السجل الصحي الإلكتروني (EHR). يمكن تخزين المعلومات المتعلقة بالمريض في السجل الصحي الإلكتروني (EHR) في وقت مبكر من الزيارة الأولى. ثم ، في الزيارات اللاحقة ، يتم تحديث المعلومات. هذه البيانات محمية وخاصة أثناء استضافتها على النظام الأساسي. يقوم بمراجعة وقت الموعد المحدد والتاريخ ، بالإضافة إلى قائمة المريض الحالية بالأعراض والتشخيص. تسمح السجلات الصحية الإلكترونية أيضًا للأطباء بمشاهدة بياناتهم من أي مكان طالما لديهم إذن للقيام بذلك.
- توصيات المستهلك. يتم استخدام قاعدة البيانات بواسطة Netflix و Spotify لتتبع العروض والأغاني التي يقدمونها ، بالإضافة إلى عادات المشاهدة والاستماع الخاصة بك. تحفظ قواعد بيانات NoSQL هذه البيانات وتستخدمها لتقديم اقتراحات حول ما قد ترغب في رؤيته بعد ذلك بناءً على تفاعلاتك السابقة.
متخصصو قواعد البيانات
غالبًا ما يكون خبراء علوم البيانات هم أولئك الذين لديهم خبرة مهنية في العمل مع قواعد البيانات. يتم وصف بعض المهن الشائعة في هذا المجال أدناه. ضع في اعتبارك أن المسميات الوظيفية أدناه قد تختلف حسب المجال.
- مهندس قواعد البيانات. تتمثل مهمة مهندس قواعد البيانات في إنشاء قواعد البيانات والحفاظ عليها. هم رواد أساليب جديدة لإدارة قواعد البيانات وتطويرها وحمايتها. هدفهم الرئيسي هو تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات للمستخدمين مثل محللي البيانات وعلماء البيانات والمهندسين. متوسط الأجر السنوي لمهندس قاعدة البيانات في الولايات المتحدة هو 109,693،XNUMX دولارًا. ما هو مدير قاعدة البيانات ، وكيف تصبح واحدًا؟
- مسؤول قاعدة البيانات. تتمثل مهمة مسؤول قاعدة البيانات في التأكد من أن قاعدة البيانات تعمل بسلاسة. يقومون بتصميم وتنفيذ قواعد البيانات لتتبع أشياء مثل السجلات المالية ومواصفات المنتج وتفاصيل الطلبات. يتعامل مسؤولو قاعدة البيانات أيضًا مع الأذونات للتأكد من أن المستخدمين المصرح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى البيانات. أيضًا ، متوسط الأجر السنوي لمدير قاعدة البيانات في الولايات المتحدة هو 78,837 دولارًا.
- محلل البيانات: من أجل مساعدة الشركات في حل مشكلاتها ، يقوم محللو البيانات بجمع وتنظيف وتحليل مجموعات البيانات. يبلغ متوسط الدخل السنوي لمحلل قواعد البيانات في الولايات المتحدة 74,294 دولارًا.
أنواع قواعد البيانات
توجد أنواع متعددة من قواعد البيانات. يمكنك تصنيفها على أنها ببليوغرافية ، أو نص كامل ، أو رقمية ، أو قائمة على الصور. في مجال أجهزة الكمبيوتر ، عادةً ما تندرج قواعد البيانات في مجموعات وفقًا للهيكل الذي تستخدمه.
فيما يلي بعض الأمثلة على قواعد البيانات التنظيمية الهامة:
# 1. العلائقية
تصف هذه الطريقة الإحصائية المعلومات بطريقة تسمح بتنظيم واسترجاع البيانات بشكل مرن. الجداول هي اللبنات الأساسية لقواعد البيانات العلائقية. في هذه الجداول ، يتم تنظيم المعلومات وفقًا للتنسيقات المحددة مسبقًا. يخزن كل عمود في الجدول نوعًا من المعلومات ، ويخزن كل صف مثيلًا لتلك المعلومات. ومع ذلك ، تستخدم قاعدة البيانات العلائقية الصفوف والأعمدة والجداول لترتيب البيانات حول العملاء الفرديين. تسهل فهرستها البحث باستخدام استعلامات SQL و NoSQL.
أيضًا ، عادةً ما تتم كتابة واجهات برمجة المستخدم والتطبيق لقواعد البيانات العلائقية بلغة SQL. في قاعدة البيانات العلائقية ، لا تتطلب إضافة نوع بيانات جديد إعادة كتابة أي من البرامج المتصلة. تتم إدارة البيانات الموجودة في قاعدة البيانات العلائقية والاستعلام عنها واستردادها بمساعدة نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS). اقرأ أيضًا ما هي نظم إدارة قواعد البيانات العلائقية.
عادةً ، سيسمح نظام RDBMS لمستخدميه بإدارة من يمكنه قراءة قاعدة البيانات والكتابة فيها ، بالإضافة إلى إنشاء التقارير وإجراء التحليلات. من أجل ضمان الانتهاء من جميع المعاملات وأن جميع البيانات متسقة ، توفر بعض قواعد البيانات الدعم لنموذج ACID.
# 2. وزعت
تحتوي قاعدة البيانات هذه على ملفات أو سجلات في أكثر من مكان. يتم أيضًا توزيع معالجة البيانات ونسخها عبر الشبكة.
تستخدم قواعد البيانات الموزعة المتجانسة نفس الأجهزة في كل عقدة وتشترك في نفس حزمة البرامج لإدارة البيانات والوصول إليها عبر العقد. توجد مجموعات غير متجانسة أيضًا. في مثل هذه الحالات ، قد تستخدم المواقع المتعددة أجهزة وأنظمة تشغيل وبرامج قواعد بيانات مختلفة.
# 3. سحاب
يتم إنشاء قواعد البيانات هذه لإعداد افتراضي في سحابة عامة أو خاصة أو مختلطة. حجم البيانات المنقولة والمخزنة للمستخدم هو ما يحدد الرسوم الشهرية. كما أنها تأتي مع توافر عالية وموارد قابلة للتطوير. تتوافق قواعد البيانات هذه مع تطبيقات SaaS (البرامج كخدمة).
# 4. رسم بياني
هذه السجلات هي مثال على قاعدة بيانات غير علائقية. يستخدمون أفكارًا نظرية الرسوم البيانية للتخزين العلائقي ورسم الخرائط والاستعلام. العقد والحواف هي اللبنات الأساسية لقاعدة بيانات الرسم البياني. الكيانات ، أو العقد ، هي الروابط بين العقد الأخرى.
ومع ذلك ، يتم استخدام قواعد البيانات هذه بشكل شائع لتحليل الشبكة. يمكن تحليل بيانات العملاء التي تم جمعها من مواقع الشركة ومنصات التواصل الاجتماعي باستخدام قواعد بيانات الرسم البياني.
تُستخدم لغة وبروتوكول سباركل للتحليلات في قواعد بيانات الرسم البياني. يمكن لـ SPARQL تحليل البيانات بنفس الطرق التي يمكن بها لـ SQL ، ويمكن أيضًا استخدامها للتحليل الدلالي ، والذي يتضمن النظر في الروابط بين أجزاء البيانات. لهذا السبب ، يمكن استخدامه لتحليلات مجموعات البيانات التي تتكون من معلومات منظمة وغير منظمة. باستخدام SPARQL ، يمكن للمستخدمين تحليل البيانات من قاعدة بيانات علائقية ، والاستفادة من اتصالات صديق صديق ، ونظام ترتيب الصفحات ، والعثور على أقصر مسار.
# 5. NoSQL
تتفوق قواعد بيانات NoSQL في إدارة كميات هائلة من البيانات المتباينة. قواعد البيانات العلائقية لها قيود يمكن لهذه البدائل التغلب عليها. بالإضافة إلى ذلك ، فهم يتفوقون في تقييم البيانات المخزنة على البنية التحتية للحوسبة السحابية ومجموعات البيانات الكبيرة غير المنظمة. قواعد البيانات غير العلائقية هي اسم آخر لهذه الأنواع من قواعد البيانات.
لماذا تواجه قواعد البيانات صعوبات؟
هناك بعض الصعوبات المتسقة التي تظهر أثناء تثبيت قاعدة البيانات وتشغيلها وصيانتها.
- تعتبر بيانات الشركة أحد الأصول التي يجب حمايتها بأي ثمن. يحتاج موظفو الأمن السيبراني الأكفاء إلى خبرة لحماية مستودعات البيانات ، والتي قد تكون باهظة الثمن.
- الحصول على بيانات موثوقة هو نتيجة لسلامة البيانات. من الصعب تحقيق تكامل البيانات لأنه يتطلب قصر الوصول إلى قاعدة البيانات على المستخدمين المصرح لهم فقط.
- يعد الاحتفاظ بقاعدة بيانات وتحديثها أمرًا ضروريًا لتحقيق الكفاءة المثلى. قد يكون للتغييرات في التقنية الأساسية أو البيانات المضمنة في قاعدة البيانات تأثير سلبي على قابليتها للاستخدام إذا لم يتم دعمها بشكل صحيح.
- قد يكون من الصعب أيضًا دمج قواعد البيانات. تعد بحيرات البيانات ومستودعات البيانات مثالين على الطرق التي يمكن من خلالها تحقيق ذلك ، كما هو الحال مع دمج العديد من قواعد البيانات.
ما هو مستودع البيانات
مستودع البيانات هو مستودع مركزي يسمح للمؤسسة بالوصول إلى البيانات من مختلف الإدارات والوحدات لأغراض إعداد التقارير والتحليل. ثم يتم استخدام مستودع البيانات لإنشاء تقارير باستخدام الاستعلامات المعقدة. يتم استخدام التقارير من قبل الإدارة في اتخاذ القرارات التجارية. في مستودع البيانات ، يمكنك معرفة مدى ملاءمة مخازن البيانات المادية والمنطقية للأنظمة المختلفة معًا.
ومع ذلك ، فإن الوظيفة الأساسية لمخزن البيانات هي مركزية البيانات من العديد من المصادر بحيث يمكن الاستعلام عنها وإنشاء التقارير واتخاذ قرارات العمل. مخازن البيانات هي مواقع OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت). لا يتعامل هذا الشكل من المعالجة مع المعاملات ولكنه يستخدم استعلامات معقدة للتحليل.
يتم الاحتفاظ بقاعدة البيانات التشغيلية وقاعدة بيانات دعم القرار (مستودع البيانات) في مواقع متميزة تمامًا. ومع ذلك ، فإن مستودع البيانات ليس شيئًا بل إعدادًا. إنه جزء من بنية نظام المعلومات المصمم لمنح المستخدمين سهولة الوصول إلى البيانات وعرضها التي يصعب العثور عليها في قاعدة بيانات تشغيلية تقليدية.
كيف يعمل مستودع البيانات؟
مستودع البيانات هو مخزن للبيانات التي تأتي من مصادر أخرى متنوعة. يعد نظام المعاملات وقواعد البيانات العلائقية الأخرى مصدرين للبيانات التي تدخل إلى مستودع البيانات.
يمكن أن تأخذ البيانات شكل:
- منظم
- شبه منظم
- بيانات غير منظمة
يمكن لأدوات ذكاء الأعمال وعملاء SQL وجداول البيانات الوصول إلى البيانات المعالجة المخزنة في مستودع البيانات بعد تحويلها واستيعابها. يمكن دمج المعلومات من مصادر عديدة في مستودع البيانات.
يمكن للمؤسسة أن تكتسب فهمًا أكثر اكتمالاً لعملائها من خلال جعل هذه البيانات مركزية. نتيجة لذلك ، يمكنك أن تطمئن إلى أنها أخذت في الاعتبار كل جزء من البيانات الموجودة تحت تصرفها. التنقيب عن البيانات ممكن فقط مع مستودع البيانات. في التنقيب عن البيانات ، الهدف هو اكتشاف الاتجاهات المفيدة التي يمكن أن تعزز الإيرادات والأرباح.
حالات استخدام مستودع البيانات
هناك مجموعة متنوعة من الاستخدامات لمستودع البيانات في إعدادات الشركة. يمكن أن تكون تطبيقاتها المحتملة قطاعًا محددًا. فيما يلي حالتان في النقطة:
- الرعاية الصحية. قد يخزن مستودع البيانات معلومات عن المرضى يمكن أن تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بشكل أفضل وتقييم فعالية العلاجات المختلفة. قد يقوم عالم البيانات في صناعة الرعاية الصحية ، على سبيل المثال ، بفحص المعلومات المخزنة في مستودع البيانات لمعرفة سبب استخدام العلاج الكيميائي بشكل أكثر شيوعًا للمرضى الذين تزيد أعمارهم عن 25 عامًا مصابين بالسرطان.
- التسويق. يمكن أن يساعد مستودع البيانات مؤسسة التسويق في مراقبة نتائج حملة أو إطلاق منتج جديد. قد تتم مراقبة الأداء والمبيعات وتفاعلات خدمة العملاء بمساعدة لوحات المعلومات الداخلية والتقارير.
- الخدمات المصرفية. يشهد اعتمادها على نطاق واسع في الصناعة المصرفية على فعاليتها في إدارة الموارد المكتبية. كما استخدمته مجموعة مختارة من المؤسسات المالية لتحليل أداء المنتج والسوق وأبحاث السوق.
- القطاع العام. تعتمد الحكومة على مستودعات البيانات للحصول على المعلومات الاستخبارية. كما أنه يساعد الوكالات الحكومية في تتبع وتحليل بيانات الضرائب والتأمين الصحي الفردية.
متخصصو مستودع البيانات
المحترفون في مجال علم البيانات هم أولئك الذين يستخدمون مستودعات البيانات في عملهم. يتم تحديد الوظائف في هذا المجال في القائمة التالية. اعلم أن المسميات الوظيفية المذكورة أدناه قد تتغير قليلاً من قطاع إلى آخر.
- محلل ذكاء الأعمال (BI). مخازن البيانات هي مصدر الخبز والزبدة لمحلل ذكاء الأعمال ، الذي يستخدمها لتوفير رؤى أعمال على مستوى المؤسسة وقسم محدد عبر تصور البيانات. باستخدام تصور البيانات ولغات البرمجة مثل Python و SQL و Tableau ، يقومون بإنشاء التقارير ولوحات المعلومات والأدوات المرئية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، يبلغ متوسط الراتب لمحلل الأعمال في الولايات المتحدة 80,654 دولارًا.
- محلل مستودع البيانات. تشمل وظيفة محلل مستودع البيانات التحقيق في المعلومات المخزنة في واحد وتقييمها. بناءً على النتائج التي توصلوا إليها ، يقدمون اقتراحات حول كيفية تحسين عمليات تخزين البيانات وإعداد التقارير الحالية للشركة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنهم تجميع نتائجهم وعرضها للمساعدة في مجالات أخرى من عمليات الشركة. متوسط التعويض السنوي لمحلل مستودع البيانات في الولايات المتحدة هو 81,010،XNUMX دولارات أمريكية.
- مهندس مستودع البيانات. يقوم الفرد الذي يعمل مهندس مستودع بيانات بتطوير خطط مستودع البيانات والإشراف عليها. يمكن أن يكونوا مسؤولين عن تحديد معلمات المشروع ، وفحص حزم البرامج المحتملة ، وتوجيه تطوير الاستراتيجيات طويلة الأجل. أيضًا ، يبلغ متوسط الدخل السنوي لمهندس مستودع البيانات في الولايات المتحدة 95,760،XNUMX دولارًا.
أنواع مستودعات البيانات
هناك ثلاثة أنواع أساسية من مستودعات البيانات ، أو DWHs:
- مستودع بيانات المؤسسة (Edw). في هذا السياق ، يشير "المستودع" إلى مستودع بيانات المؤسسة (EDW). يتم استخدامه من قبل الموظفين في جميع أنحاء الشركة لمساعدتهم على اتخاذ القرارات. يوفر وسيلة موحدة لترتيب وتمثيل المعلومات. كما يسمح بتصنيف المعلومات حسب الموضوع ، مما يسمح بمستويات أكثر دقة للتحكم في الوصول.
- مخزن البيانات التشغيلية. عندما لا يتمكن مستودع بيانات مؤسسة أو أنظمة OLTP الخاصة بها من تلبية متطلبات إعداد التقارير الخاصة بها ، تظهر ضرورة وجود مخزن بيانات تشغيلية (يُعرف أيضًا باسم ODS). يتم تحديث مستودع البيانات في نظام الوثائق الرسمية باستمرار. هذا يعني أنه خيار الانتقال لأشياء مثل الاحتفاظ بسجلات الموظفين والمهام الإدارية العادية الأخرى.
- مارت البيانات. يتضمن مستودع البيانات سوق البيانات كقسم محدد. إنه مصمم خصيصًا لمجال عمل معين ، مثل المبيعات أو التمويل أو المبيعات أو التمويل. يسمح سوق البيانات المستقل بجمع البيانات مباشرة من المصادر.
مكونات مستودع البيانات
فيما يلي المكونات الثلاثة التي تشكل مستودعات البيانات:
- مدير المستودع. تشمل واجبات مدير المستودع إدارة البيانات المخزنة في المستودع. ينفذ المهام بما في ذلك فحوصات تناسق البيانات ، وبناء الفهرس والعرض ، وإلغاء التطابق والتوليد الكلي ، وتحويل بيانات المصدر ودمجها ، وأرشفة البيانات ، وتخزين البيانات.
- مدير التحميل. المكون الأمامي هو اسم آخر لمدير التحميل. يكمل جميع المهام اللازمة لاستخراج البيانات وتحميلها في المستودع. لتجهيز البيانات لمخزن البيانات ، تتضمن هذه الأنشطة أيضًا عمليات تحويل.
- مدير الاستعلام. يمكن أن يشير مصطلح "مكون الواجهة الخلفية" أيضًا إلى مدير الاستعلام. تدير جميع استفسارات المستخدم وتجري جميع العمليات ذات الصلة. يعمل جزء مستودع البيانات هذا عن طريق إرسال استعلامات إلى الجداول المناسبة بحيث يمكن تشغيلها في الأوقات المناسبة.
مزايا مستودع البيانات
فيما يلي بعض فوائد مستودعات البيانات.
- قد تستفيد الشركات من مستودع البيانات لأنه يقوم بتمركز مجموعة متنوعة من البيانات ويسهل الوصول إليها من مجموعة متنوعة من المصادر.
- يقدم مستودع البيانات بيانات موثوقة حول مجموعة واسعة من العمليات التجارية. كما يسمح بالاستعلامات والتقارير التلقائية.
- يسمح مخزن البيانات بتوحيد مصادر البيانات المختلفة ، مما يخفف الحمل على البنية التحتية للتصنيع.
- يمكن أن يقلل مستودع البيانات من الوقت الذي يستغرقه إجراء التحليلات وإنشاء التقارير.
- عند إعادة تنظيم البيانات ودمجها ، يصبح من الأنسب للمستخدمين تشغيل التقارير وتحليل البيانات.
- يمكن للمستخدمين الوصول إلى البيانات المهمة من مجموعة متنوعة من المصادر في مستودع بيانات مركزي. وبالتالي ، فإنه يحرر الوقت الذي يقضيه المستخدم سابقًا في البحث عن العديد من قواعد البيانات.
- مستودع البيانات هو المكان الذي يتم فيه الاحتفاظ بجميع السجلات السابقة. هذا يسهل فحص الأطر الزمنية والأنماط المختلفة لغرض التنبؤ.
عيوب مستودع البيانات
فيما يلي بعض عيوب مستودعات البيانات.
- ليس الخيار الأفضل للبيانات الفوضوية.
- يعد تطوير مستودع البيانات وإطلاقه عملية شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً.
- يمكن أن تتقادم البيانات المخزنة في المستودع بسرعة كبيرة.
- قد يكون تعديل مصادر البيانات والفهارس والاستعلامات ، وكذلك تغيير أنواع البيانات والنطاقات ، أمرًا صعبًا.
- قد يبدو مستودع البيانات بسيطًا للوهلة الأولى ، ولكنه في الواقع معقد للغاية بالنسبة لمعظم المستهلكين.
- مشاريع تخزين البيانات ، بغض النظر عن مدى إدارتها بشكل جيد ، ينتهي بها الأمر دائمًا إلى وقت أطول وتغطي مساحة أكبر مما كان مخططًا له في الأصل.
- قد يتوصل مستخدمو المستودع في النهاية إلى مجموعاتهم الخاصة من لوائح العمل.
- يجب أن تستثمر الشركات بكثافة في عمليات التعلم والتنفيذ.
قاعدة البيانات مقابل مستودع البيانات
يخدم مستودع البيانات وقاعدة البيانات أغراضًا متشابهة من حيث تخزين البيانات وإدارتها. ومع ذلك ، هناك بعض الفروق المهمة التي يجب القيام بها. للبدء ، يمكن لمخازن البيانات إجراء التحليلات. أنها توفر استعلامات تحليلية للشركات لرصد مقاييس معينة والإبلاغ عنها. قاعدة البيانات ، من ناحية أخرى ، ليست سوى مستودع مركزي للمعلومات. تتمثل الوظيفة الأساسية لقاعدة البيانات في توفير تخزين آمن ومناسب للبيانات والوصول إليها.
علاوة على ذلك ، تعمل قاعدة البيانات ومخزن البيانات معًا لتخزين وتنظيم كميات هائلة من المعلومات التي تولدها الشركات كل يوم. على سبيل المثال ، قد تحتفظ شركة تصنيع الملابس ببيانات العميل في قاعدة بيانات واحدة وتحليلات موقع الويب في أخرى. سيسمح لهم مستودع البيانات بمقارنة مجموعتي البيانات بمرور الوقت لمعرفة أنماط سلوك المستهلك.
دعونا نلقي نظرة أعمق على الفروق الموجودة بين نظامي التخزين هذين.
# 1. OLTP مقابل OLAP
يُعرف أحد أنواع أنظمة معالجة البيانات بمعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP). هذا هو النموذج السائد لقواعد البيانات التي تحتوي على البيانات التشغيلية لمعظم الشركات. يعمل OLTP على تسهيل الحل السريع لاستفسارات الأعمال اليومية من خلال تزويد المستخدمين بإمكانية الوصول في الوقت المناسب إلى البيانات الكاملة والصحيحة.
يعطي نظام معالجة البيانات المعروف باسم المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) الأولوية لتحليل البيانات لدفع عملية اتخاذ القرار على الأداء والاستخدام المنتظم. يعمل تكامل أنظمة OLAP مع حلول ذكاء الأعمال على تبسيط مهمة الرد على الاستفسارات وتقديم تقارير متعمقة لأصحاب المصلحة في الأعمال للمديرين غير التقنيين والمديرين التنفيذيين.
في معظم الحالات ، تعد قاعدة البيانات هي حل OLTP المخصص للشركات التي تريد وصولاً سريعًا إلى بياناتها. بالنسبة لعلماء البيانات وأدوات ذكاء الأعمال وحالات استخدام التحليلات واسعة النطاق الأخرى ، يعد حل OLAP الذي يمكنه تجميع البيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية مثاليًا لأنظمة مستودعات البيانات.
# 2. استخدم حالات
مستودع البيانات وقاعدة البيانات غير قابلين للتبادل ، وهما يخدمان أغراضًا متنوعة للغاية.
المعاملات الصغيرة المنفصلة هي الخبز والزبدة لقواعد البيانات لأنها تدفع العمليات اليومية للمؤسسة. شراء التذاكر عبر الإنترنت ، وتحويل الحساب المصرفي ، وإضافة معلومات المريض الجديدة كلها أمثلة على مثل هذه الأنشطة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن الأسئلة المتعلقة بالماضي والحاضر والمستقبل لشركة تتطلب مستوى دراسة أكثر عمقًا هي الأنسب لمخازن البيانات. يتضمن ذلك مهام مثل استخراج البيانات من قواعد بيانات مختلفة لاكتشاف رؤى غير معروفة سابقًا حول عادات العميل واتجاهات الشراء.
# 3. إعداد التقارير والتحليل
بينما تسمح قواعد بيانات OLTP ببعض التقارير والتحليل ، إلا أنها أكثر صعوبة بسبب التنسيق العادي للبيانات. علاوة على ذلك ، من أجل الأداء الأمثل ، غالبًا ما تخزن قواعد البيانات أحدث المعلومات فقط ، مما يجعل من المستحيل إجراء استعلامات تاريخية.
في المقابل ، مخازن البيانات هي مرافق مبنية لهذا الغرض تم تطويرها في البداية لتسهيل إعداد التقارير والتحليل. البيانات من الحاضر والماضي متاحة للمستخدمين ، مما يوسع نطاق الاستنتاجات المحتملة.
# 4. هيكل البيانات
تم "تطبيع" المعلومات في قواعد البيانات. مع التطبيع ، لا داعي للقلق بشأن حفظ نفس المعلومات مرة أخرى. من خلال التخلص من الحاجة إلى تخزين نفس المعلومات في أماكن متعددة ، تصبح قاعدة البيانات أكثر اتساقًا ، وبالتالي ، أكثر موثوقية.
يتضمن تطبيع البيانات تقسيم المعلومات إلى جداول عديدة. يتم تمثيل كيانات البيانات المنفصلة بالجداول. على سبيل المثال ، ستقوم قاعدة بيانات تتبع BOOK SALES بتقسيم بياناتها إلى ثلاثة جداول: جدول لتفاصيل الكتاب ، وواحد لموضوع كل كتاب ، وواحد للناشر.
من خلال توحيد البيانات ، يمكننا أن نضمن أن تكون قاعدة البيانات الخاصة بنا فعالة في الذاكرة والقرص. ومع ذلك ، فهو غير فعال من حيث الاستفسارات. قد يكون من الصعب الاستعلام عن قواعد البيانات التي تمت تسويتها بسبب بنيتها. غالبًا ما يتم إلغاء تسوية البيانات الموجودة في مستودع البيانات وتحتوي على بيانات متكررة لسهولة الوصول إليها نظرًا لأن الشركات تريد تشغيل استعلامات معقدة على تلك البيانات.
# 5. اتفاقيات مستوى الخدمة
نظرًا لاستخدام قواعد البيانات لمعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) ، فإن توفرها أمر بالغ الأهمية ويجب أن يتجاوز 99.9٪. عند تعطل قواعد بيانات معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) ، فقد يتسبب ذلك في حدوث مشكلات كبيرة وربما إيقاف تشغيل العمليات.
ومع ذلك ، يتم استخدام مستودع البيانات إلى حد كبير للتحليل الخلفي ، وبالتالي لا يمثل التوقف عن العمل مشكلة كبيرة بالنسبة لهم. في الواقع ، معظم مستودعات البيانات لديها نوافذ صيانة مخططة يتم خلالها إضافة بيانات جديدة. يستفيد الجميع من وقت التوقف عن العمل لأنه يسمح بعمليات تحميل أسرع في الأوقات التي لا يحتاج فيها المستخدمون إلى الوصول إلى البيانات. من خلال إيقاف تشغيل كل شيء باستثناء الضروريات ، ستسرع عمليتك وتصبح أكثر دقة.
# 6. الاقوي
عند تحديث البيانات (إضافتها أو تغييرها أو إزالتها) ، يتم تصميم قاعدة البيانات للقيام بذلك بسرعة وكفاءة قدر الإمكان. تتطلب كفاءة معالجة المعاملات أوقات استجابة قاعدة البيانات بسرعة البرق. تتمثل إحدى أهم ميزات قاعدة البيانات في قدرتها على تتبع كل معاملة تحدث داخل النظام ، لأنه بدون هذه الميزة ، لن يستمر العمل طويلاً.
بينما تم تصميم مستودع البيانات لمعالجة عدد صغير من الاستعلامات المعقدة على مجموعة بيانات ضخمة ومتعددة الأبعاد في فترة زمنية قصيرة.
هل مستودع البيانات أكبر من قاعدة البيانات؟
نعم. من الممكن تخزين البيانات في جميع هذه المواقع باستخدام برنامج قاعدة البيانات ؛ ولكن من حيث حجم البيانات المخزنة ، يكون مخزن البيانات أكبر بكثير من قاعدة البيانات. يخدم مستودع البيانات في الغالب لأغراض التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات من أجل تقديم المساعدة لصانعي القرار.
قاعدة البيانات التشغيلية مقابل مستودع البيانات
هناك عدد قليل من أنواع أنظمة قواعد البيانات المتميزة التي تخدم الاحتياجات المختلفة في الأعمال ، بما في ذلك نظام إدارة قواعد البيانات التشغيلي ومستودع البيانات.
عندما يتعلق الأمر بالعمليات اليومية للأعمال التجارية ، فلن تفعل شيئًا سوى الأفضل عندما يتعلق الأمر بنظام قاعدة البيانات. لغرض إدارة والتحكم في العمليات التي تنتج وتسليم منتجات أو خدمات المنظمة ، فإن هذه الأنظمة مخصصة لمعالجة المعاملات. تتضمن أنظمة قواعد البيانات المستخدمة بشكل نشط تلك الخاصة بإدارة علاقات العملاء ومستويات المخزون والأوامر.
من ناحية أخرى ، تم إنشاء مستودع البيانات للمساعدة في عمليات التحليل واتخاذ القرارات داخل الشركة. تُستخدم هذه الأنظمة الأساسية لتجميع المعلومات من عدة أنظمة تشغيل في منظور واحد متماسك. يتم مساعدة ذكاء الأعمال وتحليل البيانات واتخاذ القرار من خلال مستودعات البيانات نظرًا لمدى جودة أداء الاستعلامات وإنشاء التقارير.
فيما يلي بعض الفروق الأكثر وضوحًا بين مستودع البيانات ونظام قاعدة البيانات التشغيلي:
- غرض. للحفاظ على سير الأمور بسلاسة ، تعتمد الشركات على أنظمة قواعد البيانات التشغيلية ، بينما يساعد مستودع البيانات في التخطيط الاستراتيجي والبحث المتعمق.
- هيكل البيانات. غالبًا ما تكون البيانات في أنظمة قواعد البيانات التشغيلية قياسية ، أو منظمة في العديد من الجداول ذات الصلة ، لتقليل احتمالية تكرار البيانات وزيادة موثوقية البيانات التي تحتوي عليها. ومع ذلك ، غالبًا ما تستخدم مستودعات البيانات بنية بيانات غير منسقة ، مما يعني أنه يتم تخزين المعلومات في جداول أقل وأكثر كفاءة لأغراض إعداد التقارير والتحليل.
- حجم البيانات. يمكن أن يحتفظ مستودع البيانات بسنوات من البيانات ، لكن أنظمة قواعد البيانات التشغيلية تحتاج فقط إلى تتبع أحدث البيانات.
- أداء. تم تحسين قواعد البيانات التشغيلية لمعالجة المعاملات عالية السرعة وعالية السرعة. لكن مستودعات البيانات مبنية للاستعلام وإعداد التقارير والتعامل مع الاستعلامات التحليلية المعقدة على مجموعات البيانات الضخمة.
قاعدة بيانات المعاملات مقابل مستودع البيانات
تتمثل الوظيفة الأساسية لقاعدة بيانات المعاملات في التقاط البيانات ، بينما تتمثل الوظيفة الرئيسية لقاعدة بيانات مستودع البيانات في توفير إجابات لاستعلامات التحليل التي تعتبر ضرورية لنجاح عملك.
تم تصميم تقنيات معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) ، بما في ذلك قواعد بيانات المعاملات ، لتسجيل المعاملات ومعالجتها في الوقت الفعلي. خذ الحالة عندما يتلقى العميل النقد من جهاز الصراف الآلي ولكن المعاملة لا تنعكس في سجلات البنك. لن يكون البنك قادرًا على البقاء إذا استمر هذا الأمر بانتظام. وبالتالي ، فإن النظام المصرفي منظم لضمان تسجيل معاملتك أثناء انتظارك في ماكينة الصراف الآلي. نظرًا لأن هذا النظام مُحسَّن للكتابة ، فإن الاستعلامات (عمليات القراءة) تكون بطيئة.
من ناحية أخرى ، يعد مستودع البيانات (DW) نوعًا من قواعد البيانات التي تم إنشاؤها لغرض صريح وهو تسهيل تحليل البيانات والاستعلام عنها. البيانات الموجودة في قواعد البيانات هذه للقراءة فقط ، ولكن قد يتم الاستعلام عنها وتحليلها بطريقة أكثر كفاءة من حيث الوقت والموارد من قواعد البيانات المستخدمة في تطبيقات معالجة المعاملات التقليدية عبر الإنترنت (OLTP). في هذا الصدد ، تم تصميم نظام OLAP ليتم قراءته بسهولة من قبل مستخدميه. من خلال إبقاء حل ذكاء الأعمال الخاص بك منفصلاً عن قاعدة بيانات التطبيق الخاص بك ، قد تتجنب أخذ البنك وأجهزة الصراف الآلي الخاصة بك دون اتصال بالإنترنت كلما طلب المدير المالي تقريرًا.
لتجنب الظرف الذي يتلقى فيه المستخدم المبتدئ مخططات قاعدة بيانات التطبيق ويطلب منه العثور على إبرة البيانات في كومة قش المثل لتكاثر الجدول ، يتم أيضًا تحديد DW وصيانتها بشكل أفضل. كما أنه أسرع وأكثر موثوقية في الإجابة على الأسئلة.
بالإضافة إلى ذلك ، تعمل DWs على تبسيط هياكل الجدول وتوحيدها وإلغاء تطبيعها عادةً ، مما يؤدي إلى تحسين جودة التحليل. وبالتالي ، فإنك تحتفظ فقط بالبيانات الضرورية في جداول أبسط وموثقة على نطاق واسع وتقليل اتصالات الجدول وتعقيد الاستعلام ، كما هو موضح لاحقًا.
بحيرة البيانات مقابل قاعدة البيانات مقابل مستودع البيانات
فيما يلي بعض الاختلافات المميزة بين أنظمة التخزين الثلاثة هذه.
- بناء. تلتزم قواعد البيانات بقيود المخطط الصارمة وتتبع بنية محددة مسبقًا. من ناحية أخرى ، يمكن لمخازن البيانات وبحيرات البيانات تخزين جميع أنواع البيانات الثلاثة (الهيكلية وشبه المنظمة وغير المنظمة).
- غرض. معالجة المعاملات في الوقت الحقيقي هي المكان الذي تتألق فيه قواعد البيانات حقًا. الغرض الأساسي من مستودع البيانات هو تسهيل التحليل وإعداد التقارير. يعد استكشاف البيانات والتحليلات المعقدة مجرد مثالين لما يمكن عمله بالمواد الخام المخزنة في بحيرة البيانات.
- تحويل. يمكن لقواعد البيانات فقط تخزين بيانات الإعداد وطلب التوحيد في مخططات قاعدة البيانات. توفر مستودعات البيانات وبحيرات البيانات المرونة في تغيير المخططات وتحويل البيانات أثناء التنقل.
- التاريخ. معظم قواعد البيانات تحتفظ فقط بالمعلومات الحديثة. تقوم مستودعات البيانات بجمع وتنظيم مجموعات البيانات السابقة لاستخدامها في التنبؤ بالاتجاهات واتخاذ الخيارات السليمة. من أجل تسهيل الاستكشاف الشامل للبيانات ، لا يمكن لبحيرات البيانات الاحتفاظ بالبيانات التاريخية فحسب ، بل أيضًا البيانات في الوقت الفعلي.
لماذا لا تستخدم مستودع البيانات؟
ببساطة ، تتعامل قواعد البيانات مع بيانات المعاملات للأغراض التشغيلية ، بينما تقوم مستودعات البيانات بتخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية. يمكن تغذية القرارات والتوسيع من خلال أي وجميع البيانات المتاحة ، من تفاعلات المستخدم على موقع الويب إلى معلومات المبيعات والمخزون.
وفي الختام
في الختام ، تعد كل من مستودعات البيانات وقواعد البيانات طرقًا فعالة لتخزين كميات هائلة من البيانات. كلاهما ذو قيمة عالية في عالم الشركات ، لكن فوائدهما تختلف. قيمتها في الاقتصاد القائم على المعلومات اليوم هائلة. ومع ذلك ، فإن هذه البراعة مشروطة بأهداف الشركة.
الأسئلة الشائعة حول قاعدة البيانات ومستودع البيانات
هل يجب علي استخدام مستودع بيانات أو قاعدة بيانات؟
الغرض الأساسي من إنشاء قاعدة بيانات واستخدامها هو تخزين المعلومات. عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات ، فإن مستودع البيانات يكون مفيدًا. يتم التعامل مع الاستعلامات التحليلية الكبيرة بشكل أفضل من خلال مستودع البيانات ، بينما يتم تصميم قاعدة البيانات عادةً لعمليات القراءة والكتابة على أساس كل معاملة على حدة.
هل Mysql قاعدة بيانات أم مستودع بيانات؟
MySQL ليس نظام إدارة قواعد بيانات خفيف الوزن ؛ إنه نظام إدارة قاعدة بيانات كامل. نظرًا لتنسيقها العلائقي ، يمكن القول إن MySQL هي أبسط قاعدة بيانات للعمل والتعلم. ومع ذلك ، قد تكون بعض الخيارات الأخرى المذكورة أعلاه أكثر ملاءمة للتنفيذ على نطاق واسع.
هل ندفة الثلج مستودع بيانات؟
نعم. تقسم بنية Snowflake طبقة تخزين البيانات المركزية عن طبقة معالجة البيانات ، تمامًا مثل BigQuery. نتيجة لتفوقها على منافسيها من حيث الأداء وقابلية التوسع وتحسين الاستعلام ، تعد Snowflake حاليًا مستودع البيانات الأكثر شيوعًا في السوق. المهم هو أن Snowflake عادة ما يكون أغلى ثمناً ، لذلك عليك أخذ ذلك في الاعتبار.
مقالات مماثلة
- تصميم مواقع الويب سريع الاستجابة: ماذا يعني وكيف يجب عليك استخدامه
- قاعدة بيانات العميل: كيفية إنشاء حل واحد والبرمجيات
- إدارة المستودعات: المعنى ، الأنظمة ، الراتب والدورات
- عامل مستودع: المعنى ، الواجبات ، الراتب ، السيرة الذاتية وأفضل أحذية للعمل (يفتح في علامة تبويب متصفح جديدة)
الرقم المرجعي
