ما هي بحيرة البيانات والفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات

ما هي بحيرة البيانات والفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات ،  يستخدم هذا المصطلح بشكل متكرر من قبل الأشخاص الذين يدرسون علوم البيانات والتحليلات، وهذا المصطلح مهم جدًا للأشخاص الذين يعملون في إدارة البيانات، من خلال سنعرفك على كل ما يتعلق بهذا المصطلح والفرق بينه وبين مستودع البيانات، بالإضافة إلى مكونات وفوائد بحيرة البيانات.

مفهوم بحيرة البيانات

بحيرة البيانات عبارة عن مستودع تخزين مركزي يحتوي على بيانات ضخمة من العديد من المصادر بتنسيق خام وحبيبي، حيث يتم تخزين كل من البيانات المهيكلة (البيانات المهيكلة) وشبه المهيكلة (البيانات غير المهيكلة)، والهدف منها هو الاحتفاظ بالبيانات بتنسيق أكثر مرونة للاستخدام المستقبلي، عند تخزين البيانات تقوم بحيرة البيانات بربطها بالمعرفات وعلامات البيانات الوصفية لاسترجاعها بشكل أسرع.

صاغ مصطلح “بحيرة البيانات” جيمس ديكسون، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Pentaho، حيث يشير هذا المصطلح إلى الطبيعة المخصصة للبيانات في هذه البحيرة، للتطوير، يسمح هذا التكوين بإلقاء البيانات في البحيرة في حالة الحاجة إليها لاحقًا دون الحاجة إلى القلق بشأن سعة التخزين، يمكن أن توجد المجموعات في أماكن العمل أو في السحابة.

تعريف مستودع البيانات

مستودع البيانات عبارة عن مجموعة كبيرة من بيانات الأعمال المستخدمة لمساعدة المؤسسة في اتخاذ القرارات، ومفهوم مستودع البيانات موجود منذ الثمانينيات، حيث يهدف إلى المساعدة في نقل البيانات من العمليات إلى أنظمة دعم القرار التي تكشف عن ذكاء الأعمال، البيانات موجودة في مستودعات البيانات من أماكن مختلفة مثل التطبيقات الداخلية في التسويق والمبيعات والتمويل والتطبيقات التي تواجه العملاء وأنظمة الشركاء الخارجيين وغيرها.

على المستوى التقني، يقوم مخزن البيانات بسحب البيانات بشكل دوري من تلك التطبيقات والأنظمة ؛ تمر البيانات بعد ذلك عبر عمليات التنسيق والاستيراد لمطابقة البيانات الموجودة بالفعل في المستودع، يقوم مستودع البيانات بعد ذلك بتخزين البيانات المعالجة بحيث تكون جاهزة لمتخذي القرار، يختلف عدد مرات حدوث عمليات سحب البيانات أو كيفية تنسيق البيانات وفقًا لاحتياجات المؤسسة.

ما الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات

تتطلب المنظمة النموذجية كلاً من مستودع البيانات وبحيرة البيانات لتسخيرها لخدمة احتياجات وحالات استخدام مختلفة، ويختلف كل مصطلح من هذه المصطلحات حسب

ما مكونات بحيرة البيانات

يكمن مفتاح قدرة الشركات في الاستفادة الكاملة من بحيرة البيانات واعتمادها على كيفية معالجتها وتفسيرها للثروة الهائلة من المعلومات، لا سيما السرعة في نقل البيانات إلى بحيرات البيانات ثم استخراج الأفكار منها، للقيام بذلك، يجب تنفيذ بنية بحيرة البيانات المناسبة، والتي تتكون من خمسة مكونات رئيسية هي كما يلي

• استيعاب البيانات هذا الإجراء مطلوب لتنفيذ نظام قائم على الوعي والوعي للحصول على استيعاب قابل للتوسع بدرجة كبيرة لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة، والتي يتم استخلاصها عادةً من مواقع الويب والتطبيقات المحملة على أجهزة محمولة أخرى بالإضافة إلى وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها. الأساليب التي يجب أن تدعم جميع أنواع البيانات بمصادر البيانات الحديثة.
• التخزين الذي يجب أن يحتوي على نظام تخزين تدريجي يتمتع بقدرة عالية على تخزين وإجراء معالجة البيانات الخام وفك التشفير والدعم، مع إمكانية الضغط دون المساس بأمن البيانات وحفظها بشكل مناسب.
• أمان البيانات من المتطلبات الأساسية أن تكون بحيرة البيانات آمنة بشكل فعال باستخدام مصداقية متعددة العوامل، وإجراءات التفويض، وإمكانية الوصول الآمن، وحماية البيانات.
• تحليل البيانات بعد استيعاب البيانات، يجب أن تخضع لعملية تحليل عالية الكفاءة، باستخدام أدوات التحليل والتعلم الآلي من أجل استخراج رؤى قيمة، بالإضافة إلى نقل البيانات التي تم فحصها مسبقًا إلى مستودع البيانات.
• إدارة البيانات وتشمل تبسيط العملية لاستيعاب البيانات وإعدادها مسبقًا وفهرستها ودمجها، بالإضافة إلى الإسراع في تدقيقها لإنتاج بيانات عالية الجودة على مستوى الأفراد والمنظمة، والتغييرات في عناصرها. يجب مراقبتها وإعدادها للتدقيق.

من فوائد بحيرة البيانات

عادةً ما تحتاج الشركات إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات المتوفرة طوال الوقت، فنحن بحاجة ماسة إلى بيانات المجموعة بأكملها للخروج بشكل شامل لاتخاذ القرارات الصحيحة في العمل، ويعتمد اتخاذ القرار هذا على معرفتنا السابقة بالبيانات أهمية وفوائد بحيرة البيانات والتي نذكرها لكم على النحو التالي

• السعة التخزينية لها القدرة على تخزين كميات كبيرة دون إتلافها أو إتلافها.
• سهولة الاستخدام يتيح لك وجود البيانات في البحيرة استخدامها بشكل أسرع من خلال إبقائها في حالتها الأولية.
• اكتساب رؤى من خلال تحليلها على أوسع نطاق واستخدام أحدث الأساليب، يتيح لك ذلك اكتساب رؤى جديدة وغير متوقعة.
• قابلية التوسع إنها أكثر قابلية للتطوير وأقل تكلفة مقارنة بمستودع البيانات إذا أخذناها في الاعتبار.