ما المقصود بقاعدة البيانات؟

قاعدة البيانات هي مستودع رقمي لتخزين مجموعات منظمة من البيانات وإدارتها وتأمينها. 

تُخزن أنواع قواعد البيانات البيانات المختلفة بطرق مختلفة. على سبيل المثال، تخزنها قواعد البيانات العلائقية في جداول محددة ذات صفوف وأعمدة، بينما يمكن أن تخزنها قواعد البيانات غير العلائقية في مجموعة متنوعة من هياكل البيانات، بما في ذلك أزواج قيم المفاتيح أو الرسوم البيانية.

تستخدم المؤسسات هذه الأنواع المختلفة من قواعد البيانات لإدارة أنواع مختلفة من البيانات. تتميز قواعد البيانات العلائقية في التعامل مع البيانات المنظمة مثل السجلات المالية. وتُعد قواعد البيانات غير العلائقية هي الأفضل لأنواع البيانات غير المنظمة مثل الملفات النصية والمقاطع الصوتية ومقاطع الفيديو. تخزن قواعد بيانات المتجهات البيانات كتضمينات متجهة، وهو تنسيق تستخدمه العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الشركات لديها كميات هائلة من البيانات - غالبًا ما تقاس بالبتابايت أو كوادريليونات البتات - المتعلقة بكل شيء بدءًا من معاملات العملاء ومخزون المنتجات وحتى العمليات الداخلية والأبحاث الخاصة. وهذه البيانات ينبغي أن تُنظم في منظومة بيانات متماسكة حتى يتمكن المستخدمون والتطبيقات من الوصول إليها عندما يحتاجون إليها.

قواعد البيانات أساسية لبناء منظومة البيانات هذه. فهي أكثر من مجرد مكان لتخزين المعلومات. بل تُمكّن المؤسسات كذلك من إدارة البيانات بشكل مركزي، وتطبيق معايير سلامة البيانات والأمان، وتسهيل الوصول إلى البيانات.

بفضل أنظمة قواعد البيانات المناسبة، تستطيع المؤسسات استخدام مجموعات بيانات فائقة الجودة في مبادرات الأعمال الرئيسية، بما في ذلك مشاريع ذكاء الأعمال (BI) والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).

غالبًا ما يستخدم الناس مصطلح "قاعدة البيانات" بشكل عام، ما قد يسبب لبسًا حول ما الذي تعنيه قاعدة بيانات - وما الذي لا تعنيه. 

قاعدة البيانات هي نظام لتخزين البيانات وإدارتها، ويتضمن كلاً من الأجهزة المادية التي تُخزن عليها البيانات والبرمجيات التي تُنظم البيانات وتتحكم في الوصول إليها. 

تدعم قواعد البيانات الكثير من البنى التحتية الحديثة لتقنية المعلومات، بما في ذلك مواقع الويب والتطبيقات والمنصات مثل Amazon وGoogle. هذه الخدمات ليست قواعد بيانات في حد ذاتها، ولكنها تعتمد على قواعد البيانات لإدارة المعلومات، مثل قوائم جرد المنتجات أو نتائج البحث.

ومن الجدير بالذكر أيضًا أن Microsoft Excel ليس قاعدة بيانات، بل تطبيق جداول بيانات. ينظم جدول بيانات Excel البيانات في صفوف وأعمدة مثلما تفعل قواعد البيانات العلائقية، لكن جدول البيانات هذا هو ملف واحد. أما قواعد البيانات فهي أنظمة فائقة الإمكانات تُدار مركزيًا ويمكنها تخزين العديد من أنواع البيانات المختلفة، بالعديد من التنسيقات المختلفة، مع دعم إمكانات الاستعلام الأكثر تقدمًا.  

تستخدم المؤسسات أنواعًا مختلفة من قواعد البيانات لإدارة أنواع مختلفة من البيانات ودعم التطبيقات المختلفة. تتضمن بعض أنواع القواعد البيانات الأكثر شيوعًا ما يلي:

• قواعد البيانات الملاحية
• قواعد البيانات العلائقية
• قواعد البيانات غير العلائقية أو قواعد بيانات NoSQL
• قواعد البيانات الموجهة للكائنات
• قواعد البيانات الموجهة
• قواعد البيانات السحابية

تخزن قواعد البيانات الملاحية البيانات في مجموعات من السجلات المرتبطة. يتنقل المستخدمين بين هذه السجلات من أجل الوصول إلى البيانات التي يريدونها، ومن هنا جاءت تسميتها.

النوعان الأكثر شيوعًا من قواعد البيانات الملاحية هما قواعد البيانات الهرمية وقواعد بيانات الشبكة.

• تُرتب قواعد البيانات الهرمية البيانات في هيكل شبيه بالشجرة يضم السجلات الأصلية والسجلات الفرعية. يمكن أن يكون لكل سجل فرعي سجل أصلي واحد فقط، بينما يمكن أن يكون للسجلات الأصلية العديد من السجلات الفرعية. ومن أجل الوصول إلى السجل المطلوب، يبدأ المستخدمون من أعلى الشجرة إلى أسفلها. 

• تتصرف قواعد بيانات الشبكة مثل قواعد البيانات الهرمية، إلا أنها تسمح بربط كل سجل فرعي بسجلات أصلية متعددة. ويتعين كذلك على المستخدمين التنقل عبر السجلات المرتبطة، عادةً باستخدام المؤشرات حتى يصلوا إلى البيانات التي يريدونها.

كانت قواعد البيانات الملاحية شائعة في السابق، لكن التطورات التي طرأت على تقنيات قواعد البيانات - خاصةً تطوير نماذج البيانات العلائقية - جعلها أقل شيوعًا.

تخزن قواعد البيانات العلائقية البيانات في جداول منسقة مكونة من صفوف وأعمدة. تسمى أحيانًا "قواعد بيانات SQL" نظرًا إلى أن العديد من قواعد البيانات العلائقية تدعم استخدام لغة الاستعلام المركبة (SQL) عند الاستعلام عن البيانات ومعالجتها. (لمعرفة المزيد من المعلومات، راجع "لغات قواعد البيانات").

يحتوي كل جدول في قاعدة البيانات العلائقية على معلومات عن نوع واحد من الكيانات. على سبيل المثال، قد يكون لدى إحدى المؤسسات جدول يحتوي على معلومات عن جميع عملائها، بالإضافة إلى جداول منفصلة توضح بالتفصيل سجل مشتريات كل عميل على حدة. 

طوّر العالم Edgar F. Codd من شركة IBM النموذج العلائقي في السبعينيات. وسرعان ما تجاوز النموذج شعبية النموذج الملاحي لأنه يُبسط إلى حد كبير عملية استرجاع البيانات. فبدلاً من تحديد المسارات بين السجلات، يمكن أن يستخدم المستخدمون عبارات بلغة SQL لتسمية البيانات التي يريدونها. تكتشف قاعدة البيانات كيفية استرجاع السجلات ذات الصلة، غالبًا باستخدام الفهارس بدلاً من فحص الجدول كاملاً من أجل تسريع العملية.

تحد قواعد البيانات العلائقية أيضًا من التكرار، حيث ينبغي تخزين كل نقطة بيانات مرة واحدة فقط. يمكن دمج البيانات من جداول مختلفة في عرض واحدة من دون الحاجة إلى تكرار البيانات. 

تُعد قواعد البيانات العلائقية من أكثر قواعد البيانات شيوعًا في الوقت الحالي. وهي مناسبة تمامًا لإدارة مجموعات البيانات المنظمة ذات التنسيق القياسي، مثل المعاملات المالية أو معلومات التواصل مع المستخدمين.

تهدف فئة أحدث من قواعد البيانات العلائقية، تسمى "قواعد بيانات NewSQL"، إلى جعل النموذج العلائقي أكثر قابلية للتوسع من خلال تبني بنية قاعدة بيانات موزعة، أي توزيع البيانات عبر خوادم قواعد بيانات متعددة. 

"قاعدة البيانات غير العلائقية" هي في الأساس مصطلح شامل لأي قاعدة بيانات لا تُخزن البيانات بتنسيق موحد، مثل الجداول. ويُطلق عليها أحيانًا "قواعد بيانات NoSQL" لأنها لا تتطلب استخدام لغة SQL لتصفحها.

نشأت قواعد البيانات غير العلائقية لدعم أنواع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة - مثل النصوص الحرة والصور - التي لا تتناسب بدقة مع الجداول العلائقية.

تشمل الأنواع الشائعة لقواعد البيانات غير العلائقية ما يلي:

• قواعد بيانات الرسوم البيانية التي تخزن البيانات على هيئة "عُقد" (تمثل الكيانات) و"الحواف" (تمثل العلاقات بينها). غالبًا ما تُستخدم قواعد بيانات الرسوم البيانية لتتبع العلاقات، مثل الاتصالات بين مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي. 

• تخزن قواعد بيانات المستندات البيانات في هيئة مستندات، بما في ذلك تنسيقات مثل JSON وXML وBSON. قواعد بيانات المستندات شائعة في أنظمة إدارة المحتوى. 

• تخزن قواعد بيانات قيم المفاتيح المعلومات في هيئة أزواج قيم المفاتيح، حيث تكون المفاتيح معرّفات فريدة (مثل معرّف سلة التسوق الرقمية) والقيم مصفوفات من البيانات (مثل العناصر الموجودة في سلة التسوق).

• تستخدم قواعد البيانات ذات الأعمدة العريضة صفوفًا وأعمدة تشبه إلى حد كبير قواعد البيانات العلائقية. الفرق بينهما هو أن كل صف يمكن أن يكون له مجموعة مميزة خاصة به من الأعمدة التي تخزن معلومات مختلفة عن الصفوف الأخرى. غالبًا ما تُستخدم قواعد البيانات ذات الأعمدة العريضة لدعم مستودعات البيانات، حيث تُستخرج البيانات من مصادر متعددة ومركزية.

تخزن قواعد البيانات الموجهة للكائنات، والتي تسمى أيضًا قواعد بيانات الكائنات، البيانات في هيئة كائنات على غرار البرمجة الموجهة للكائنات.

الكائنات هي في الأساس حزم من المعلومات والتعليمات البرمجية المرتبطة بها. يمثل كل كائن كيانًا. تُجمع الكائنات في فئات ولها سمات تصف خصائصها والأساليب التي تحدد سلوكها. 

على سبيل المثال، قد يحتوي كائن في فئة "القطط" على سمات مثل "اللون" و"الوزن"، وأساليب مثل "الخرخرة" و"الصيد".

اكتسبت قواعد البيانات الموجهة للكائنات شعبية في التسعينيات جنبًا إلى جنب مع البرمجة الموجهة للكائنات. يمكن أن تشكل قواعد البيانات العلائقية مشاكل لبعض التطبيقات المصممة بلغات الموجهة للكائنات، حيث ينبغي تحويل كائنات البيانات إلى جداول لتخزينها في قواعد البيانات هذه. تساعد قواعد البيانات الموجهة للكائنات المطورين على تجنب هذه المشكلة. 

تخزن قواعد بيانات المتجهات المعلومات في هيئة مصفوفات من الأرقام تسمى "المتجهات"، والتي تُجمع على أساس التشابه. على سبيل المثال، قد يخزن نموذج الطقس درجات الحرارة الصغرى والمتوسطة والعظمى ليوم واحد في هيئة متجه مثل هذا: [62، و77، و85].

يمكن أن تمثل المتجهات أيضًا كائنات معقدة مثل الكلمات والصور ومقاطع الفيديو والمقاطع الصوتية. تُعد بيانات المتجهات مرتفعة الأبعاد ضرورية للتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومهام الذكاء الاصطناعي الأخرى.    

قواعد بيانات المتجهات شائعة في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. على سبيل المثال، تستخدم العديد من تطبيقات أُطر عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) —التي تُمكِّن النماذج اللغوية الكبرى من استرجاع المعلومات من قاعدة معرفية خارجية — قواعد بيانات المتجهات.

قواعد البيانات السحابية هي قواعد البيانات المستضافة على السحابة. يمكن أن يكون أي نوع من أنواع قواعد البيانات - علائقية أو غير علائقية أو غير ذلك - قاعدة بيانات سحابية.

ثمة نوعان رئيسيان من قواعد البيانات السحابية. الأول والأكثر بساطة هو نظام قواعد بيانات مُدار ذاتيًا يعمل على السحابة. والنوع الثاني يُسمى قاعدة البيانات كخدمة (DBaaS).

قاعدة البيانات كخدمة (DBaaS) هي خدمة حوسبة سحابية تتيح للمستخدمين إمكانية الوصول إلى برامج قواعد البيانات واستخدامها من دون إدارة النظام بأنفسهم. وكما يوحي الاسم، يوفر مقدمو خدمات DBaaS مجموعة من خدمات قواعد البيانات، بما في ذلك الترقيات وعمليات النسخ الاحتياطي وأمان قواعد البيانات وغير ذلك الكثير.

قواعد البيانات السحابية أكثر قابلية للتوسع من قواعد البيانات المحلية. إذا احتاجت المؤسسة إلى مساحة تخزين أكبر أو إذا بدأ الأداء لديها في الانخفاض، فيمكنها تزويد الموارد حسب الحاجة.  

• يمكن أن تخزن قواعد البيانات متعددة النماذج أكثر من نوع واحد من البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تدعم قاعدة البيانات السحابية ®IBM® Db2 بيانات XML وJSON وبيانات نصية ومكانية في نموذج قاعدة بيانات واحد. 

• تخزن قواعد البيانات في الذاكرة المعلومات في الذاكرة الرئيسية للجهاز أو في ذاكرة الوصول العشوائي (RAM). يمكن أن تسترجع التطبيقات عادةً البيانات من ذاكرة الوصول العشوائي بشكل أسرع من قاعدة البيانات التقليدية، لذلك غالبًا ما تُستخدم قواعد البيانات في الذاكرة لتخزين البيانات مؤقتًا ودعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي. إلا أن سعة التخزين محدودة للغاية، ويمكن فقدان البيانات بسهولة لأن ذاكرة الوصول العشوائي أكثر تطايرًا من قاعدة البيانات القياسية.

قواعد البيانات ليست هي الطريقة الوحيدة لتنظيم البيانات، وغالبًا ما تستخدم المؤسسات مخازن بيانات مختلفة لدعم مبادرات مختلفة.

• تُصمم قواعد البيانات في المقام الأول بهدف جمع البيانات آليًا وتسريع الاستعلامات ومعالجة المعاملات.

• بحيرات البيانات هي بيئات تخزين منخفضة التكلفة مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المنسقة سواء كانت منظمة أو غير منظمة. على عكس قواعد البيانات، لا تُنظم بحيرات البيانات عادةً البيانات ولا تتحقق من صحتها ولا تُنسقها. وعادةً ما تحتوي على كميات هائلة من البيانات لدعم أنشطة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي وإجراء تحليلات البيانات الضخمة حيث يكون الأداء الفوري أقل أهمية.

• تُصمم مستودعات البيانات بهدف دعم جهود تحليلات البيانات وذكاء الأعمال وعلوم البيانات. وهي تجمع البيانات من قواعد بيانات مختلفة وتنظمها تهيئها بحيث تكون جاهزة للاستخدام. 

• بحيرات البيانات تمثل حلًا موحدًا يجمع بين قدرات المستودعات والبحيرات في نظام واحد لإدارة البيانات. تجمع بحيرة البيانات بين التخزين منخفض التكلفة ومحرك استعلام عالي الأداء وإدارة ذكية للبيانات الوصفية. وهذا يُمكِّن المنظمات من تخزين كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، ويسهّل استخدام هذه البيانات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليلات البيانات.

على الأغلب، يحتوي نظام قاعدة البيانات على عنصرين رئيسيين: نظام تخزين البيانات، الذي يُخزن البيانات فعليًا أو افتراضيًا، ونظام إدارة قاعدة البيانات (DMBS)، الذي يُمكّن المستخدمين من التفاعل مع مجموعات البيانات المخزنة.

يمكنك أيضًا إلقاء نظرة أكثر تفصيلاً على عناصر نظام قاعدة البيانات حتى تتمكن من تحسين فهمك لآلية عمل قاعدة البيانات.

تحتاج قواعد البيانات أن تُخزن بياناتها في مكان ما، على نوع من الأجهزة. ومع ذلك، لا تتطلب قواعد البيانات أجهزة خاصة.

بل تتكون معظم أنظمة قواعد البيانات من برمجيات قاعدة بيانات تعمل على جهاز كمبيوتر أو خادم أو أي جهاز آخر. ويكون هذا الجهاز هو الجهاز المادي الذي تعمل عليه قاعدة البيانات. تعالج البرمجيات الترتيب المنطقي للبيانات. على سبيل المثال، تنسيق البيانات في شكل جداول في قاعدة بيانات علائقية أو في شكل رسوم بيانية في قاعدة بيانات رسوم بيانية.

يمكن أن تعمل قاعدة البيانات والتطبيقات التي تستخدمها على جهاز واحد، ولكن في الوقت الحالي، تستخدم معظم أنظمة قواعد البيانات منظومة متعددة الطبقات تفصل بين خوادم التطبيقات وخوادم قاعدة البيانات. يوفر هذا الترتيب مزيدًا من قابلية التوسع والموثوقية. يمكن أن تتوسع خوادم التطبيقات وقواعد البيانات بشكل مستقل عن بعضها، ولا يؤثر أي خلل في أحدها على الآخر.

نموذج البيانات هو تمثيل مرئي لنظام المعلومات. النماذج هي أدوات مفاهيمية يستخدمها مسؤولو قواعد البيانات ومصمموها لفهم أنواع البيانات التي ينبغي لهم تتبعها والعلاقات بين نقاط البيانات وكيفية تنظيم البيانات بشكل جيد.

يساعد نموذج البيانات على تحديد نموذج قاعدة البيانات المناسب، أي التنفيذ العملي لنظام قاعدة البيانات، بما في ذلك المتطلبات التقنية وتنسيقات التخزين. على سبيل المثال، قد ينتج عن نموذج البيانات المنطقي السابق قاعدة بيانات علائقية تبدو كما يلي: 

يحدد مخطط قاعدة البيانات تقنيًا ومنطقيًا كيفية تنظيم البيانات داخل قاعدة البيانات. بعبارة أخرى، فإنه يترجم نموذج البيانات إلى مجموعة من القواعد التي تتبعها قاعدة البيانات.

على سبيل المثال، سيحدد مخطط قاعدة البيانات العلائقية أشياء مثل أسماء الجداول والحقول وأنواع البيانات والعلاقات بين هذه الأشياء.

يمكن تمثيل المخططات من خلال المخططات المرئية، أو كتابتها باستخدام عبارات بلغة SQL أو غيرها من لغات البرمجة أو تمثيلها بطريقة أخرى. يعتمد ذلك على نوع المخطط ونظام قاعدة البيانات المعني.

تحتوي جميع أنظمة قواعد البيانات العلائقية على مخططات. وتحتوي بعض قواعد البيانات غير العلائقية على مخططات؛ بعضها لا يسمح بها وبعضها الآخر يسمح بها ولكنه لا يتطلبها.

نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) هو برنامج يُمكّن مسؤولي قواعد البيانات والمستخدمين والتطبيقات من التفاعل بسهولة مع البيانات الموجودة في قاعدة البيانات.

تساعد أنظمة إدارة قواعد البيانات المستخدمين على تنفيذ مهام إدارة البيانات الرئيسية مثل تنسيق قواعد البيانات وإدارة البيانات الوصفية والاستعلام عن مجموعات البيانات وإضافة البيانات أو تحديثها أو حذفها.

تساعد بعض أنظمة إدارة قواعد البيانات على فرض تدابير أمن البيانات، مثل تطبيق ضوابط الوصول إلى قواعد البيانات وتسجيل أنشطة المستخدمين. وقد تتبع أيضًا أداء قواعد البيانات.

كما هو الحال مع قواعد البيانات نفسها، يمكن أن تختلف أنظمة إدارة قواعد البيانات من حيث النموذج. على سبيل المثال، تُصمم أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) لقواعد البيانات العلائقية، بينما تدير أنظمة إدارة قواعد البيانات الموجهة للكائنات (OODBMS) قواعد البيانات الموجهة للكائنات.

تتضمن بعض أنظمة إدارة قواعد البيانات الشائعة ما يلي:

• MySQL هو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية مفتوح المصدر ويُستخدم غالبًا لمواقع التجارة الإلكترونية وتطبيقات الويب الأخرى.

• يتميز نظام PostgreSQL بشدة في قابلية التوسع وموثوقية المعاملات.

• تستخدم المؤسسات نظام Microsoft SQL Server على نطاق واسع مع شبكات Microsoft.

• Oracle Database هو نظام إدارة قواعد بيانات متعدد النماذج يمكنه إدارة البيانات المنظمة وغير المنظمة. 

• IBM Db2 هو نظام قواعد بيانات قائم على السحابة يتضمن إدارة قواعد البيانات والمستودعات والتخزين ومزايا أخرى من شأنها دعم التحليلات في الوقت الفعلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.  

لغات قواعد البيانات هي لغات برمجة متخصصة يستخدمها الأشخاص عند التعامل مع قواعد البيانات. وهي توفر للمستخدمين صيغة لكتابة الاستعلامات من أجل استرجاع البيانات أو دمجها أو تحديثها أو استخدامها في أي شيء آخر.

لغة قواعد البيانات الأكثر شيوعًا هي لغة الاستعلام المركبة (SQL)، والتي تُستخدم في معظم قواعد البيانات العلائقية. طوّر علماء IBM لغة SQL في السبعينيات، وهي لغة تساعد مسؤولي قواعد البيانات والمطورين ومحللي البيانات على أداء مهام مثل تعريف البيانات والتحكم في الوصول ومشاركة البيانات وتكامل البيانات وإجراء الاستعلامات التحليلية.

تشمل لغات قواعد البيانات الأخرى لغة الاستعلام عن الكائنات (OQL)، وهي لغة تُستخدم مع قواعد البيانات الموجهة للكائنات ولغة XQuery، التي تُستخدم مع قواعد بيانات مستندات XML.

توجد أيضًا لغات خاصة بقواعد البيانات مثل لغة الاستعلام MongoDB query language (MQL) لبرنامج MongoDB ولغة الاستعلام Cassandra query language (CQL) لتطبيق Apache Cassandra.

تُعد قواعد البيانات ضرورية للعديد من التقنيات التي يعتمد عليها الناس اليوم، بدءًا من التطبيقات المصرفية التي تتبع المعاملات المالية في قواعد البيانات العلائقية وحتى مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون قواعد بيانات المتجهات لتحسين الدقة. قواعد البيانات شائعة جدًا على وجه التحديد لأنها مفتاح الدعم لما يلي:

•   قابلية استخدام البيانات
•  تكامل البيانات
•  أمن البيانات والامتثال

لدى المؤسسات في الوقت الحالي كميات هائلة من البيانات، لكن هذا لا يعني الكثير إذا لم يتمكن الأشخاص من استخدام هذه البيانات. في الواقع، تشير تقارير IBM Data Differentiator إلى أن ما يصل إلى 68% من بيانات المؤسسات لا تخضع للتحليل على الإطلاق. يرجع سبب ذلك غالبًا إلى أن الناس لا يعرفون أن هناك بيانات متاحة أو لأن الصوامع تمنعهم من الوصول إليها.

تمنح قواعد البيانات المؤسسات طريقة لتنسيق مجموعة من البيانات وتخزينها وإدارتها مركزيًا. كما يمكن أن تساعد على أتمتة جزء كبير من عملية جمع البيانات، بما في ذلك رصد الأحداث والمعاملات في الوقت الفعلي.

يعتمد نجاح مبادرات الأعمال الرئيسية أو فشلها على الطريقة التي تختار بها المؤسسة تطبيقات قواعد البيانات وتُصممها وتُنفذها. عند تنظيم البيانات وتسهيل الوصول إليها، فإنها يمكن أن تدعم عملية اتخاذ القرارات وتعزز ذكاء الأعمال وتدعم مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

يمكن أن توفر قواعد البيانات مزايا كبيرة مقارنةً بجداول البيانات وغيرها من عمليات حفظ السجلات اليدوية، والتي تكون عرضة للخطأ والتكرار وعدم الدقة.

بفضل إمكانية إدارة قواعد البيانات بشكل مركزي، فإنها قد تسهل فرض قواعد التنظيم والتنسيق ومراقبة الاستخدام وتتبع تدفقات البيانات. كما تُغني قواعد البيانات عن الحاجة إلى تعميم نسخ متعددة من مجموعات البيانات، والتي يمكن أن تصبح غير متزامنة بمرور الوقت. بدلاً من ذلك، يمكن أن يستخدم كل تطبيق ومستخدم المستودع المشترك نفسه. 

في نهاية المطاف، يمكن أن تساعد قواعد البيانات على توصيل المستخدمين على اختلاف أشكالهم - الأشخاص والتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات - ببيانات منظمة وجديرة بالثقة.

اعتمادًا على الموقع والمجال، يتعين على المؤسسات الامتثال للوائح حماية البيانات وخصوصية البيانات، مثل قانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) في الولايات المتحدة واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في دول الاتحاد الأوروبي.

بالإضافة إلى المتطلبات القانونية، فإن للمؤسسات مصلحة تجارية في منع الوصول غير المصرح به إلى البيانات. وفقًا لتقرير IBM حول تكلفة حوادث اختراق البيانات، يبلغ متوسط تكلفة حوادث اختراق البيانات 4.88 مليون دولار أمريكي، وتشمل هذه التكلفة خسائر في الأعمال، وتعطل الأنظمة، وجهود المعالجة وغيرها من التكاليف.

يمكن أن تساعد قواعد البيانات على حماية البيانات والحفاظ على الامتثال من خلال فرض تدابير أمن البيانات مثل ضوابط الوصول القائمة على الأدوار (RBAC) بهدف المساعدة على ضمان أن المستخدمين المناسبين فقط يمكنهم الوصول إلى البيانات المناسبة.

يعتقد 75% من الرؤساء التنفيذيين أن امتلاك أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر تقدمًا سيكون عاملاً حاسمًا في تحقيق الميزة التنافسية للمؤسسات في المستقبل. ومن أجل دعم مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه، تحتاج المؤسسات إلى إمكانات تخزين كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة وإدارتها وحوكمتها. ولن تتمكن من فعل ذلك من دون وجود أنظمة قواعد البيانات المناسبة.

يمكن أن تدعم أنواع قواعد البيانات المختلفة جهود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطرق مختلفة. على سبيل المثال، تُستخدم قواعد بيانات المتجهات عادةً لتنفيذ أُطر عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الذي يمكن أن يساعد على تقليل ظهور النتائج الخاطئة. يمكن أن تساعد قواعد بيانات قيم المفاتيح على تسريع عملية استرجاع البيانات ومعالجتها. يمكن أن تدعم قواعد البيانات في الذاكرة التخزين المؤقت والتحليلات المتدفقة.

يمكن أن تؤثر عدة عوامل في أنواع قواعد البيانات التي تختارها المؤسسات لمبادرة معينة. ومن أبرزها ما يلي:

• نوع البيانات: يتعامل كل نوع من أنواع قواعد البيانات مع بعض أنواع البيانات بشكل أفضل من غيره. على سبيل المثال، غالبًا ما تكون قاعدة بيانات الرسوم البيانية خيارًا أفضل في تحديد العلاقات من قاعدة بيانات SQL.

• الغرض: يناسب كل نوع من أنواع قواعد البيانات المختلفة تطبيق مختلف أكثر من غيره. على سبيل المثال، غالبًا ما تكون قاعدة بيانات المتجهات هي الخيار الأفضل لإطار عمل RAG. 

• متطلبات الأداء: إذا كان التطبيق يجمع البيانات بشكل مستمر في الوقت الفعلي، فستحتاج المؤسسات إلى قاعدة بيانات تعمل على تحسين سرعة الاستعلام. ومع ذلك، إذا كانت المؤسسة بحاجة إلى مكان لتخزين البيانات قبل إرسالها إلى المستودع، فقد يكون الأداء أقل أهمية.

• السعر: يمكن أن توثر كمية البيانات التي تحتاج المؤسسة إلى تخزينها وتنسيق تلك البيانات ومتطلبات الأداء في تكلفة قاعدة البيانات.

• قابلية التوسع: يمكن أن تتوسع بعض قواعد البيانات رأسيًا فقط، ما يعني أنه ينبغي إضافة المزيد من الموارد إلى خادم أو جهاز موجود. والبعض الآخر يمكن أن يتوسع أفقيًا، ما يعني أنه يمكن إضافة المزيد من الخوادم لدعم قواعد البيانات بطريقة موزعة.