ما هو خط أنابيب البيانات؟

يبدأ دائمًا تنظيم البيانات للحصول على معلومات أعمال قوية ورؤى تكتيكية وتحليلات بخطوط أنابيب البيانات. ومع ذلك، تتعامل معظم الشركات مع كميات هائلة من البيانات الناشئة من مصادر متنوعة، والموجودة في مختلف البنى التحتية السحابية، والمتاحة في مجموعة واسعة من التنسيقات؛ ونتيجة لذلك، فإن العزلة هي نتيجة حتمية.

يعد إنشاء فهم شامل وموحد لبيانات الفرد أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين الإنتاجية واكتشاف رؤى عميقة. ولهذا السبب فإن معرفة ما هو خط أنابيب البيانات وكيفية تشغيله أمر بالغ الأهمية.

• تعريف خط أنابيب البيانات
• أهمية وفوائد خط أنابيب البيانات
• كيفية بناء خط أنابيب البيانات
• مكونات خط أنابيب البيانات

ما هو خط أنابيب البيانات؟

يتكون خط أنابيب البيانات من مجموعة من المهام والأدوات التي تتيح نقل البيانات من نظام واحد، مع الحفاظ على تقنيات تخزينها ومعالجتها، إلى نظام آخر حيث يمكن إدارتها وحفظها - مع التركيز على متطلبات عمل محددة.

علاوة على ذلك، تسهل خطوط الأنابيب الاسترداد الآلي للبيانات من مصادر عديدة، يليها تحويلها وتوحيدها في نظام تخزين بيانات واحد عالي الأداء. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات الحديثة التي تتمتع باعتمادات كبيرة على تكنولوجيا المعلومات والاعتمادات الرقمية.

فكر في نفسك كمحلل لأنواع مختلفة من البيانات، موضحًا كيفية تفاعل الأشخاص مع علامتك التجارية. قد يتضمن ذلك موقع المستخدم والأدوات الذكية وتسجيلات الجلسة وتاريخ المعاملات وتفاعلات خدمة العملاء وأي تعليقات قدموها. وبعد ذلك، يتم جمع هذه البيانات في مستودع مرتبط ببرنامج إدارة علاقات العملاء (CRM)، مما يؤدي إلى إنشاء ملف تعريف فريد لكل عميل.

يمكن لجميع مستخدمي البيانات الذين يحتاجون إليها لإنشاء أدوات تحليلية وصيانتها أو لاتخاذ قرارات استراتيجية وتشغيلية أن يفعلوا ذلك بسهولة وسرعة، وذلك بفضل التجميع الذي تتيحه خطوط أنابيب البيانات. هؤلاء الأفراد هم المسوقون، أو مجموعات علوم البيانات، أو خبراء ذكاء الأعمال، أو كبار مسؤولي المنتجات، أو أي محترف آخر يعتمد بشكل كبير على البيانات.

بالنسبة لمديري تكنولوجيا المعلومات اليوم، يعد ضمان البنية والعمليات المناسبة لخطوط بيانات المؤسسة جزءًا أساسيًا من مسؤوليتهم.

لماذا تحتاج إلى خطوط أنابيب البيانات؟ الفوائد الرئيسية

سيحدث مستوى معين من إدخال البيانات وخروجها من أنظمتك، وبدون خطوط أنابيب البيانات، ستشكل هذه عملية غير منظمة وغير فعالة. على العكس من ذلك، من خلال الاستثمار في خطوط البيانات الخاصة بهم، يمكن لرؤساء تكنولوجيا المعلومات ومديري تكنولوجيا المعلومات:

1. تحسين جودة البيانات

   تدفقات البيانات عرضة للعقبات والفساد في نقاط عديدة. ومع ذلك، تساعد خطوط أنابيب البيانات في التنظيم المستمر للبيانات. أنها تسهل وتجعل المراقبة متاحة لجميع المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، يقومون بدمج البيانات من مصادر وأنظمة مختلفة لتحسين موثوقية المعلومات ودقتها وسهولة استخدامها.

2. أتمتة عمليات البيانات

   يؤدي تحليل خط أنابيب البيانات إلى مراحل قابلة للتكرار إلى تسهيل التشغيل الآلي. يسمح تقليل احتمالية الخطأ البشري بنقل البيانات بسلاسة وتسريع المعالجة. كما يمكن تحقيق التعامل المتزامن مع تدفقات البيانات المتعددة من خلال إزالة المراحل الزائدة عن الحاجة وأتمتتها - مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة.

3. قوة تحليلات أكثر دقة

   تحمل البيانات المستخرجة من مصادر متنوعة خصائص فريدة وتأتي في أشكال مختلفة. يدعم خط أنابيب البيانات تحرير مجموعات البيانات المتنوعة وتحويلها، بغض النظر عن سماتها الفريدة. وينصب التركيز على الدمج لتحسين التحليلات، مما يسمح بتكامل أكثر سلاسة مع تطبيقات ذكاء الأعمال.

بناء خط أنابيب البيانات

عند بناء خطوط أنابيب البيانات، يختار قادة التكنولوجيا عادةً أحد الخيارين – معالجة الدفعات وتدفق خطوط أنابيب البيانات. كل منها مناسب لحالة استخدام مختلفة، كما هو موضح أدناه:

1. خطوط الأنابيب المعالجة دفعة

   كما يوحي الاسم، تقوم المعالجة المجمعة بتحميل "دفعات" من البيانات إلى مستودع على فترات زمنية محددة مسبقًا. تقوم مهام المعالجة المجمعة في كثير من الأحيان بإدارة كميات كبيرة من البيانات، مما يضع ضغطًا على النظام بأكمله. ولذلك، تتم جدولة هذه العملية خلال ساعات العمل غير أوقات الذروة لتقليل مقاطعة التعيينات الأخرى.

   بشكل عام، تعتبر المعالجة المجمعة هي الطريقة الأكثر ملاءمة لتدفق البيانات لمهام مثل المحاسبة الشهرية، والتي لا تتضمن تحليلًا فوريًا لمجموعة بيانات محددة.

   ستتألف الخطوات في هذه الحالة من سلسلة من الأوامر المتسلسلة حيث تعمل نتيجة أحد الأوامر كمدخل للأمر التالي.

   من الأمثلة الممتازة على ذلك عندما يبدأ أمر واحد عملية استيعاب البيانات؛ وقد يؤدي آخر إلى تصفية أعمدة معينة، وقد يكون آخر مسؤولاً عن التجميع. يستمر تسلسل الأوامر هذا حتى تخضع البيانات لعملية تحويل شاملة ويتم إضافتها إلى المستودع. يعد Hadoop وMongoDB أمثلة على هذا النوع من خطوط أنابيب البيانات في العمل.

2. تدفق خطوط أنابيب البيانات

   على عكس المعالجة التسلسلية، يتم استخدام البيانات المتدفقة عندما تكون التحديثات المستمرة للبيانات ضرورية. على سبيل المثال، تتطلب التطبيقات وأنظمة نقاط البيع بيانات في الوقت الفعلي لتحديث مخزون المنتجات وتاريخ المبيعات.

   

   يعتبر "الحدث" في سياق تدفق البيانات حدثًا فرديًا، مثل بيع منتج برمجي. على سبيل المثال، يُشار إلى إضافة عنصر إلى المعاملة باسم "الموضوع" أو "الدفق". وفي المقابل، تمر هذه الأحداث عبر البنى التحتية للمراسلة مثل Apache Kafka.

   نتيجة للمعالجة الفورية لأحداث البيانات التي تحدث، تظهر أنظمة البث زمن وصول أقل مقارنة بالأنظمة التسلسلية.

   وهي أقل موثوقية من مسارات المعالجة المجمعة، حيث يمكن حذف الرسائل عن طريق الخطأ، أو قد يؤدي وجود عدد كبير جدًا من الرسائل إلى انسداد قائمة الانتظار.

   ولمعالجة هذه المشكلة، تضيف أنظمة المراسلة وظيفة تسمى "من خلال الإقرار". في هذه المرحلة، يتحقق خط أنابيب البيانات مما إذا كانت رسالة البيانات قد تمت معالجتها بنجاح، مما يسمح لنظام المراسلة بإزالتها من المكدس.

   يجب على مدراء تقنية المعلومات مراعاة الاحتياجات المحددة لمؤسستهم وكل وحدة عمل عند تقييم خطوط أنابيب البيانات. ولكن بغض النظر عن المسار الذي تختاره لتطبيق ما، فإنه سيتكون من عدد قليل من المكونات الرئيسية.

المكونات الأساسية لخطوط أنابيب البيانات

سيتضمن خط أنابيب البيانات ما يلي:

• أصل:

  الأصل هو نقطة البداية لخط أنابيب البيانات، حيث يتم إدخال البيانات. ستحتوي بيئة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بشركتك على العديد من مصادر البيانات (تطبيقات المعاملات، والأجهزة المتصلة، والشبكات الاجتماعية، وما إلى ذلك) ومرافق التخزين (مستودعات البيانات، وبحيرات البيانات، وما إلى ذلك) - وستكون جميعها بمثابة الأصل.

• تدفق البيانات:

  هذا هو نقل البيانات من نقطة الأصل إلى وجهتها النهائية، بما في ذلك التعديلات التي تخضع لها أثناء النقل ومستودعات البيانات التي تمر عبرها. غالبًا ما يشار إلى هذا المكون باسم الابتلاع.

• تحضير:

  قبل التنفيذ، قد يكون من الضروري تنظيف البيانات وتجميعها وتحويلها (بما في ذلك تحويل تنسيق الملف) وضغطها للتطبيع. التحضير هو العملية التي تغير البيانات لجعلها مناسبة للتحليل.

• وجهة:

  ينتهي نقل البيانات في موقع يُعرف باسم "الوجهة". الوجهة تعتمد على الاستخدام؛ على سبيل المثال، يمكن الحصول على البيانات لتعزيز وتوسيع تصور البيانات أو أدوات التحليل الأخرى. أو قد يعمل على تغذية نظام التشغيل الآلي للأمان مثل SIEM.

• سير العمل:

  ينشئ سير العمل سلسلة من الإجراءات وتفاعلاتها ضمن مسار البيانات. المهام الأولية هي المهام التي يتم تنفيذها على البيانات القريبة من المورد الذي تصل منه البيانات إلى المسار. تتم الأنشطة النهائية على مقربة من المنتج النهائي.

في الختام: اختيار مجموعة أدوات خط أنابيب البيانات الخاصة بك

يجب على المنظمة التي تسعى إلى بناء وتعزيز خطوط بياناتها أن تفكر في تنفيذ ما يلي:

• بحيرات البيانات : غالبًا ما تستخدم المؤسسات بحيرات البيانات لإنشاء خطوط بيانات لمبادرات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. بالنسبة لأحجام البيانات الضخمة، يقدم جميع مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين - AWS، وMicrosoft Azure، وGoogle Cloud، وIBM - بحيرات بيانات.

• مستودعات البيانات : تحتفظ هذه المستودعات المركزية بالبيانات المعالجة بشكل صارم لغرض محدد. تعد Teradata وAmazon Redshift وAzure Synapse وGoogle BigQuery وSnowflake من بدائل التخزين الشائعة.

• أدوات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) : تتميز ETL بمجموعة متنوعة من الأدوات لتكامل البيانات وإعدادها، بما في ذلك Oracle Data Integrator وIBM DataStage وTalend Open Studio والعديد من الأدوات الأخرى.

• برامج جدولة سير العمل المجمعة : تدعم أدوات البرمجة مثل Luigi أو Azkaban إنشاء العمليات الفرعية كمجموعة من المهام ذات الترابط. من الممكن أيضًا مراقبة سير العمل وأتمتته.

• أدوات تدفق البيانات : يمكن لهذه الأدوات معالجة البيانات المجمعة من مصادر مثل إنترنت الأشياء وأنظمة المعاملات بشكل دائم. Google Data Flow، وAmazon Kinesis، وAzure Stream Analytics، وSQLstream هي بعض الأمثلة.

تستخدم Uber خطوط التدفق المبنية على Apache لجمع البيانات في الوقت الفعلي من تطبيقات السائق/السائق والركاب. من خلال الاستفادة من قنوات البيانات التي تشمل كلاً من الأنظمة المحلية وGoogle Cloud، تتأكد Macy's من تمتع كل عميل بتجربة مقنعة بنفس القدر، سواء كانوا في المتجر أو يقومون بالشراء عبر الإنترنت. بغض النظر عن مجال عملك، تعد خطوط أنابيب البيانات الفعالة أمرًا بالغ الأهمية للشركات الحديثة التي تعتمد على البيانات.

يمكنك تعزيز عملياتك باستخدام البيانات من خلال التركيز على بنية خطوط الأنابيب المثالية ومجموعة الأدوات المثالية.