فلنستعرض بعض السيناريوهات الشائعة التي يمكن تطبيق مسارات البيانات فيها.
1. عمليات ETL (الاستخراج، والتحويل، والتحميل)
عملية ETL هي نوع من مسارات البيانات التي تستخرج المعلومات الأولية من أنظمة المصدر (مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات)، وتحولها وفقًا لمتطلبات محددة (على سبيل المثال، تجميع القيم أو تحويل التنسيقات) ثم تحميل المخرجات المحولة إلى نظام آخر مثل مستودع أو قاعدة بيانات لمزيد من التحليل. تسمح عمليات ETL للشركات بتخزين سجلاتها القديمة بطريقة منظمة مع جعلها سهلة الوصول للحصول على رؤى مستقبلية.
2. تخزين البيانات والتحليلات
لدعم صناعة القرار داخل مؤسسة، يجب تخزين كميات كبيرة من المعلومات القديمة والمعاملات في الوقت الفعلي في مستودعات البيانات. وتعمل هذه المستودعات كمراكز مركزية حيث يمكن للمحللين الاستعلام بسرعة عن كميات هائلة من المعلومات المجمعة دون التأثير على أداء الأنظمة التشغيلية. تتحمل مسارات البيانات مسؤولية استيعاب البيانات وتنظيفها وتحويلها من مصادر مختلفة إلى هذه المستودعات مع الحفاظ على جودة البيانات المطلوبة.
3. علم البيانات والتعلم الآلي
يعتمد علماء البيانات بشكل كبير على مجموعات بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم. وغالبًا ما تتطلب مجموعات البيانات هذه معالجة مسبقة واسعة النطاق، بما في ذلك استخراج الميزة، والتطبيع، وترميز المتغيرات التصنيفية ومهام أخرى. تلعب مسارات البيانات دورًا حيويًا في أتمتة هذه المهام، ما يسمح لممارسي التعلم الآلي بالتركيز على تطوير النماذج بدلًا من معالجة المعلومات الأولية.
4. محرك توصيات التجارة الإلكترونية
تستخدم العديد من شركات التجارة الإلكترونية محركات التوصية لاقتراح المنتجات أو الخدمات التي قد يجدها العملاء جذابة بناءً على سجل التصفح وسجل الشراء وعوامل أخرى. ولتحقيق ذلك، فإنها تتطلب مسار بيانات قويًا قادرًا على أن يستوعب سجلات أنشطة المستخدمين، ومعلومات كتالوج المنتجات، والملفات الشخصية للعملاء، وغير ذلك الكثير. يقوم المسار بمعالجة هذه البيانات غير المنسقة ويستوعبها في أنظمة التعلم الآلي، مثل التصفية التعاونية أو التصفية القائمة على المحتوى لتوليد توصيات مخصصة لكل مستخدم.
5. تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي
قد تستخدم وكالة تسويق تقنيات تحليل المشاعر على منصات التواصل الاجتماعي مثل X أو Facebook لقياس الرأي العام فيما يتعلق بعلامات تجارية أو منتجات معينة. ويتطلب الأمر مسار بيانات فعّالًا لجمع التغريدات أو المنشورات التي تذكر الكلمات المفتاحية المستهدفة (مثل أسماء العلامات التجارية)، ومعالجة النص مسبقًا (إزالة كلمات التوقف، التجذير)، وإجراء تصنيف المشاعر باستخدام نماذج معالجة اللغة الطبيعية مثل LSTM أو BERT، ثم تجميع النتائج إلى رؤى قابلة للتنفيذ لصناع القرار.
6. الكشف عن الغش في المعاملات المالية
تعتمد البنوك والمؤسسات المالية غالبًا على أنظمة تحليلات مدعومة بمسارات بيانات معقدة لكشف الأنشطة الاحتيالية داخل مجموعات بيانات المعاملات. وعادةً ما تتضمن هذه المسارات استيعاب سجلات المعاملات في الوقت الفعلي إلى جانب أنماط الاحتيال القديمة، وتنظيف الإدخالات الصاخبة أو غير المكتملة، واستخراج الميزات مثل مقدار المعاملة أو الموقع أو الوقت، وتدريب نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف مثل شجرة القرار، أو الشبكات العصبية لتحديد الاحتيال المحتمل وتفعيل تنبيهات للمعاملات المشبوهة.
7. معالجة بيانات إنترنت الأشياء (IOT)
تولد أجهزة إنترنت الأشياء (IOT) كميات هائلة من البيانات التي تجب معالجتها بسرعة. فعلى سبيل المثال، قد يقوم مشروع المدينة الذكية بجمع البيانات من أجهزة الاستشعار التي تراقب أنماط حركة المرور ومستويات جودة الهواء ومعدلات استهلاك الطاقة في جميع أنحاء المدينة. يُعدّ مسار البيانات القابل للتوسع والفعّال ضروريًا لاستيعاب هذه البيانات عالية السرعة، ومعالجتها مسبقًا عن طريق تصفية المعلومات غير ذات الصلة أو تجميع قراءات المستشعرات على فترات زمنية، وتطبيق خوارزميات التحليلات مثل كشف الشذوذات أو النمذجة التنبؤية على مجموعة البيانات المعالجة مسبقًا، وفي النهاية تصور البيانات لتقديم رؤى لمسؤولي المدينة.
محتوى ذو صلة: اقرأ دليلنا حول قابلية ملاحظة مسار البيانات
اطلّع على كيفية توفير IBM Databand لمراقبة مسارات البيانات لكشف حوادث البيانات بسرعة، مثل فشل المهام وعمليات التشغيل حتى تتمكن من التعامل مع نمو المسارات. إذا كنت مستعدًا لإلقاء نظرة أعمق، فاحجز عرضًا توضيحيًا اليوم.
