خط أنابيب البيانات: اختراع معاصر يضمن الاستقرار

إذا كنت تدير شركة في القرن الحادي والعشرين ، فمن المحتمل أنك قد فكرت في توظيف عالم بيانات. إذا لم تكن قد فعلت ذلك ، فضعها على عاتق الشباب النسبي في هذا المجال: انضم علم البيانات إلى مفردات الشركة في عام 2001. وذلك عندما أسسها ويليام إس. كليفلاند كفرع للإحصاءات. بعد ذلك ، في عام 2009 ، قام هال فاريان (كبير الاقتصاديين في Google) بملاحظة متعمقة. وجادل بأن التقاط كميات هائلة من البيانات واستخلاص القيمة منها سيحدث ثورة في الأعمال المعاصرة.

في الوقت الحاضر ، تعمل التحليلات مثل تحليلات ساراس على تطوير خوارزميات التعلم الآلي لمعالجة مشاكل العمل المعقدة. تساعد هذه الخوارزميات في ما يلي:

• تعزيز القدرة على التنبؤ بالاحتيال
• تحديد دوافع المستهلك وتفضيلاته بمستوى مفصل. نتيجة لذلك ، يساهم هذا في التعرف على العلامة التجارية وتقليل العبء المالي وتوسيع هامش الإيرادات.
• توقع طلب المستهلك في المستقبل لضمان التخصيص الأمثل للمخزون.
• اجعل تجربة المستهلك أكثر تخصيصًا.

خطوط أنابيب البيانات هي عنصر حاسم في تحقيق مثل هذه النتائج. يناقش هذا القسم أهمية خطوط أنابيب البيانات ومزاياها وكيفية تصميم خط أنابيب البيانات.

خط أنابيب البيانات هو مصطلح تقني يشير إلى سلسلة من تدفقات البيانات. خط أنابيب البيانات عبارة عن مجموعة من الإجراءات التي تنقل البيانات الأولية من موقع إلى آخر. قد يكون المصدر قاعدة بيانات معاملات في سياق ذكاء الأعمال ، في حين أن الوجهة غالبًا ما تكون بحيرة بيانات أو مستودع بيانات. الهدف هو المكان الذي يتم فيه تقييم البيانات لأغراض ذكاء الأعمال.

خلال هذه الرحلة من المصدر إلى الوجهة ، يتم تحويل البيانات لإعدادها للتحليل.

لماذا يعتبر خط أنابيب البيانات ضروريًا؟

أدى انتشار الحوسبة السحابية إلى قيام الشركات المعاصرة باستخدام مجموعة من التطبيقات للقيام بعمليات مختلفة. لأتمتة التسويق ، قد يستخدم فريق التسويق مزيجًا من HubSpot و Marketo ؛ قد يستخدم فريق المبيعات Salesforce لإدارة العملاء المتوقعين. قد يستخدم فريق المنتج MongoDB لتخزين رؤى العملاء. ينتج عن هذا تجزئة البيانات بين العديد من التقنيات وتشكيل صوامع البيانات.

حتى رؤى الأعمال الأساسية قد يكون من الصعب الحصول عليها عند وجود مستودعات البيانات ، مثل السوق الأكثر ربحًا. حتى إذا قمت بجمع البيانات يدويًا من عدة مصادر ودمجها في ورقة Excel للتحليل ، فإنك تخاطر بمواجهة أخطاء مثل تكرار البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يرتبط العمل الضروري للقيام بهذه المهمة يدويًا بشكل عكسي بتعقيد بنية تقنية المعلومات لديك. تصبح المشكلة أكثر تعقيدًا بشكل كبير عندما يتم تضمين بيانات الوقت الفعلي من مصادر مثل تدفق البيانات.

من خلال تجميع البيانات من عدة مصادر مختلفة في وجهة واحدة. بالإضافة إلى ذلك ، فهي تضمن جودة بيانات متسقة ، وهو أمر بالغ الأهمية لتوليد رؤى أعمال جديرة بالثقة.

مكونات خط أنابيب البيانات

لفهم كيفية إعداد خط أنابيب البيانات لمجموعات بيانات ضخمة للتحليل بشكل أفضل ، دعونا نفحص المكونات الرئيسية لخط أنابيب بيانات نموذجي. وتشمل هذه ما يلي:

1) الأصل

هذه هي الأماكن التي يحصل منها خط الأنابيب على البيانات. أنظمة إدارة قواعد البيانات مثل RDBMS و CRM ليست سوى أمثلة قليلة. تشمل الأنظمة الأخرى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأدوات إدارة الوسائط الاجتماعية وحتى المستشعرات في أدوات وأجهزة إنترنت الأشياء.

2) الوجهة النهائية

هذه هي المحطة النهائية لخط أنابيب البيانات ، حيث تُخرج جميع البيانات التي تم استخراجها. غالبًا ما تكون وجهة خط أنابيب البيانات عبارة عن بحيرة بيانات أو مستودع بيانات ، حيث يتم الاحتفاظ بها للتحليل. لكن هذا ليس هو الحال دائمًا. على سبيل المثال ، قد يتم توفير البيانات بسرعة في أدوات تحليلية لتصور البيانات.

3) تدفق المعلومات

عندما تنتقل البيانات من المصدر إلى الوجهة ، فإنها تتغير. يشار إلى حركة البيانات هذه باسم تدفق البيانات. ETL ، أو الاستخراج والتحويل والتحميل ، هي واحدة من أكثر منهجيات تدفق البيانات استخدامًا.

4) العمليات

يتعلق سير العمل بالترتيب الذي يتم به تنفيذ المهام في خط أنابيب البيانات وترابطها. عند تشغيل خط أنابيب البيانات ، يتم تحديده من خلال تبعياته وتسلسله. عادة ، يجب إجراء عمليات المنبع بشكل مرضٍ قبل أن تبدأ الوظائف النهائية.

5) الإشراف

يتطلب خط أنابيب البيانات مراقبة مستمرة لضمان صحة البيانات وسلامتها. بالإضافة إلى ذلك ، يتم التحقق من سرعة وكفاءة خط الأنابيب ، خاصة مع زيادة حجم البيانات.

مزايا خط بيانات قوي

قال ، خط أنابيب البيانات هو مجموعة من الإجراءات التي تنقل البيانات الخام من موقع إلى آخر. قد يكون المصدر قاعدة بيانات للمعاملات في سياق ذكاء الأعمال. الوجهة هي الموقع حيث يتم تقييم البيانات لأغراض ذكاء الأعمال. خلال هذه الرحلة من المصدر إلى الوجهة ، يتم تحويل البيانات لإعدادها للتحليل. هناك العديد من المزايا لهذه الطريقة ؛ ها هي أفضل ستة لدينا.

1 - الأنماط التي يمكن تكرارها

عندما يُنظر إلى معالجة البيانات على أنها شبكة من خطوط الأنابيب ، يظهر نموذج عقلي يُنظر فيه إلى الأنابيب الفردية على أنها أمثلة لأنماط في بنية أكثر شمولاً يمكن إعادة استخدامها وإعادة توجيهها لتدفقات البيانات الجديدة.

2 - تقليل الوقت المطلوب لدمج مصادر بيانات إضافية

إن وجود فهم واضح لكيفية تدفق البيانات من خلال أنظمة التحليلات يبسط التخطيط لاستيعاب مصادر البيانات الجديدة ويقلل من الوقت والمصاريف المرتبطة بتكاملها.

3 - الثقة في جودة البيانات

من خلال رؤية تدفقات البيانات كخطوط أنابيب يجب مراقبتها وتكون مفيدة أيضًا للمستخدمين النهائيين ، يمكنك زيادة جودة البيانات وتقليل احتمالية عدم اكتشاف انتهاكات خطوط الأنابيب.

4 - الثقة في أمن خط الأنابيب

يتم تضمين الأمان في خط الأنابيب منذ البداية من خلال إنشاء أنماط قابلة للتكرار ومعرفة مشتركة بالأدوات والبنى. طرق الأمان الفعالة قابلة للتكيف بسهولة مع تدفقات البيانات الجديدة أو مصادر البيانات.

5 - التطوير التكراري

ضع في اعتبارك تدفقات البيانات الخاصة بك كخطوط أنابيب لتمكين النمو المتزايد. يمكنك البدء بسرعة وكسب قيمة من خلال البدء بشريحة متواضعة من البيانات من مصدر بيانات إلى مستخدم.

6 - القدرة على التكيف والقدرة على التكيف

توفر خطوط الأنابيب إطارًا للاستجابة بمرونة للتغييرات في مصادر البيانات أو احتياجاتها.

يعد توسيع خط أنابيب البيانات وتعديله وإعادة استخدامه مشكلة أكبر لها أهمية كبيرة في هندسة البيانات.

عند تنفيذها بشكل استراتيجي وملائم ، فإن خطوط أنابيب البيانات لديها القدرة على تغيير كيفية إدارة الشركة بشكل أساسي. بمجرد تنفيذها ، تجلب التكنولوجيا فوائد فورية للشركة وتفتح الباب لممارسات تجارية جديدة لم تكن متوفرة في السابق.