يشير تكامل البيانات إلى عملية دمج البيانات من مصادر متعددة ومواءمتها في تنسيق موحد ومتماسك يمكن استخدامه لأغراض تحليلية وتشغيلية وأغراض صنع القرار المختلفة.
في المشهد الرقمي اليوم، لا يمكن للمؤسسات عادة العمل من دون جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات وجداول البيانات والخدمات السحابية وواجهات برمجة التطبيقات وغيرها. في معظم الحالات، يتم تخزين هذه البيانات بتنسيقات مختلفة وفي مواقع مختلفة بمستويات متفاوتة من الجودة، ما يؤدي إلى وجود صوامع البيانات وعدم الاتساق.
تهدف عملية تكامل البيانات إلى التغلب على هذه التحديات من خلال جمع البيانات من مصادر متباينة، وتحويلها إلى هيكل متسق وجعلها في متناول التحليل واتخاذ القرار.
على عكس عملية استيعاب البيانات، على سبيل المثال، التي تُعد جزءًا واحدًا فقط من عملية تكامل البيانات، فإن عملية التكامل تنتقل إلى مرحلة التحليل في هندسة البيانات. وهذا يعني أنها تشمل العرض المصور للبيانات وسير عمل ذكاء الأعمال (BI). ومن ثَمَّ فهي مسؤولة عن نتائج البيانات بشكل أكبر.
أصبحت بيئات السحابة الهجينة معقدة بشكل كبير، ولكن يمكن أن تساعد العناصر الأساسية لعملية تكامل بيانات السحابة المتعددة مثل المحاكاة الافتراضية للبيانات والفهرسة والأتمتة على التحكم في الامتداد.
تتضمن عملية تكامل البيانات سلسلة من الخطوات والعمليات التي تجمع البيانات من مصادر مختلفة وتحولها إلى تنسيق موحد وقابل للاستخدام. فيما يلي نظرة عامة حول آلية عمل عملية تكامل البيانات الشائعة:
- تحديد مصدر البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في تحديد مصادر البيانات المختلفة التي يجب دمجها، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات والخدمات السحابية وواجهات برمجة التطبيقات والأنظمة القديمة وغيرها.
- استخراج البيانات: بعد ذلك، يتم استخراج البيانات من المصادر المحددة باستخدام أدوات أو عمليات استخراج، والتي قد تتضمن الاستعلام عن قواعد البيانات أو سحب الملفات من المواقع البعيدة أو استرداد البيانات من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
- تنظيم البيانات: قد تستخدم مصادر البيانات المختلفة مصطلحات أو رموزًا أو هياكل مختلفة لتمثيل معلومات متشابهة. يضمن إنشاء مخطط تنظيم يحدد كيفية توافق عناصر البيانات الواردة من الأنظمة المختلفة مع بعضها محاذاة البيانات بشكل صحيح في أثناء عملية التكامل.
- التحقق من صحة البيانات وضمان جودتها: يتضمن التحقق من صحة البيانات التحقق من الأخطاء والتناقضات والمشاكل المتعلقة بسلامة البيانات لضمان الدقة والجودة. تُنفذ عمليات ضمان الجودة للحفاظ على دقة البيانات ومصداقيتها.
- تحويل البيانات: في هذه المرحلة، يتم تحويل البيانات المستخرجة وتنظيمها في تنسيق مشترك لضمان الاتساق والدقة والتوافق. قد يتضمن ذلك تنقية البيانات وإثراء البيانات وتطبيع البيانات.
- تحميل البيانات: تحميل البيانات هو المكان الذي تُحمل فيه البيانات المحولة إلى مستودع بيانات أو أي وجهة أخرى مطلوبة لإجراء المزيد من التحليلات أو إعداد التقارير. يمكن إجراء عملية التحميل عن طريق التحميل على دفعات أو التحميل في الوقت الفعلي، حسب المتطلبات.
- مزامنة البيانات: تساعد مزامنة البيانات على ضمان تحديث البيانات المتكاملة بمرور الوقت، سواء عن طريق إجراء التحديثات الدورية أو المزامنة في الوقت الفعلي إذا كان التكامل الفوري للبيانات المتوفرة حديثًا مطلوبًا.
- إدارة البيانات وأمنها: عند تكامل البيانات الحساسة أو المنظمة، تضمن ممارسات إدارة البيانات معالجة البيانات وفقًا للوائح ومتطلبات الخصوصية. تُطبق تدابير أمنية إضافية لحماية البيانات في أثناء عملية التكامل والتخزين.
- إدارة البيانات الوصفية: تعزز البيانات الوصفية، التي توفر معلومات حول البيانات المتكاملة، إمكانية اكتشافها واستخدامها حتى يتمكن المستخدمون من فهم سياق البيانات ومصدرها ومعناها بسهولة أكبر.
- الوصول إلى البيانات وتحليلها: بمجرد انتهاء عملية التكامل، يسهل الوصول إلى مجموعات البيانات وتحليلها باستخدام أدوات مختلفة، مثل برامج ذكاء الأعمال وأدوات إعداد التقارير ومنصات التحليلات. يؤدي هذا التحليل إلى معارف توجه عملية اتخاذ القرارات ووضع إستراتيجيات الأعمال.
بشكل عام، تتضمن عملية تكامل البيانات مزيجًا من العمليات والأدوات والإستراتيجيات التقنية لضمان تنسيق البيانات من مصادر متنوعة وضمان دقتها وتوافرها لإجراء تحليلات واتخاذ قرارات هادفة.
توجد عدة طرق لتنفيذ عملية تكامل البيانات، ولكل منها نقاط القوة والضعف الخاصة بها. يعتمد اختيار طريقة تنفيذ عملية تكامل البيانات الأكثر ملاءمة على عوامل مثل احتياجات المؤسسات من البيانات، والمشهد التقني، ومتطلبات الأداء، وقيود الميزانية.
يتضمن الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) استخراج البيانات من مصدرها وتحميلها في قاعدة بيانات أو مستودع بيانات ثم تحويلها لاحقًا إلى تنسيق يناسب احتياجات العمل. قد يتضمن ذلك تنظيم البيانات أو جمعها أو تلخيصها. تُستخدم خطوط بيانات عملية الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) بشكل شائع في مشاريع البيانات الكبيرة والمعالجة في الوقت الفعلي حيث تكون السرعة وقابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية.
تعتمد عملية الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) بشكل كبير على إمكانات وقابلية توسع أنظمة تخزين البيانات الحديثة. ومن خلال تحميل البيانات قبل تحويلها، تستفيد عملية الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) استفادة كاملة من القوة الحسابية لهذه الأنظمة. يتيح هذا النهج معالجة أسرع للبيانات وإدارة أكثر مرونة للبيانات مقارنةً بالطرق التقليدية.
بفضل عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، تُحول البيانات قبل تحميلها في نظام تخزين البيانات. وهذا يعني أن التحويل يحدث خارج نظام تخزين البيانات، وعادةً ما يكون في منطقة تخزين منفصلة.
من حيث الأداء، غالبًا ما يكون لعملية ELT اليد العليا لأنها تستفيد من قوة أنظمة تخزين البيانات الحديثة. من ناحية أخرى، يمكن أن تكون مسارات بيانات ETL خيارًا أفضل في السيناريوهات التي تكون فيها جودة البيانات واتساقها أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن تتضمن عملية التحويل خطوات صارمة لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها.
تنطوي عملية تكامل البيانات في الوقت الفعلي على جمع البيانات ومعالجتها عندما تصبح متوفرة في أنظمة المصدر، ثم دمجها على الفور في النظام المستهدف. تُستخدم طريقة دفق البيانات هذه عادةً في السيناريوهات التي تتطلب معارف محدثة لحظة بلحظة، مثل التحليلات الفورية، والكشف عن الغش والمراقبة.
يُطبق أحد أشكال تكامل البيانات في الوقت الفعلي، وهو التقاط البيانات المتغيرة (CDC)، تحديثات البيانات في أنظمة المصدر على مستودعات البيانات وغيرها من المستودعات. يمكن حينئذٍ تطبيق هذه التغييرات على مستودع بيانات آخر أو إتاحتها بتنسيق يمكن استخدامه في عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، على سبيل المثال، أو أي أنواع أخرى من أدوات تكامل البيانات.
يتضمن تكامل التطبيقات (API) دمج البيانات بين تطبيقات البرامج المختلفة لضمان التدفق السلس للبيانات وقابلية التشغيل البيني. تُستخدم طريقة تكامل البيانات هذه بشكل شائع في السيناريوهات التي تحتاج فيها التطبيقات المختلفة إلى مشاركة البيانات والعمل معًا، مثل ضمان أن يكون لدى نظام الموارد البشرية لديك البيانات نفسها التي لدى نظامك المالي.
تتضمن المحاكاة الافتراضية للبيانات إنشاء طبقة افتراضية توفر عرضًا موحدًا للبيانات من مصادر مختلفة، بغض النظر عن مكان وجود البيانات فعليًا. إنه يتيح للمستخدمين الوصول إلى البيانات المتكاملة والاستعلام عنها عند الطلب من دون الحاجة إلى نقل البيانات فعليًا. يُعد هذا مفيدًا في السيناريوهات التي تكون فيها المرونة والوصول في الوقت الفعلي إلى البيانات المتكاملة أمرًا بالغ الأهمية.
بفضل عملية تكامل البيانات الموحدة، تظل البيانات في أنظمة المصدر الأصلية، وتُنفذ الاستعلامات عبر هذه الأنظمة المختلفة في الوقت الفعلي لاسترداد المعلومات المطلوبة. وهذا هو الأنسب للسيناريوهات التي لا يلزم فيها نقل البيانات فعليًا بل يمكن دمجها افتراضيًا لإجراء تحليل. على الرغم من أن عملية التكامل الموحدة تقلل من تكرار البيانات، إلا إنها قد تواجه صعوبات في الأداء.
توفر عملية تكامل البيانات العديد من المزايا، التي تمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتسهيل العمليات واكتساب ميزة تنافسية. تتضمن المزايا الرئيسية لعملية تكامل البيانات ما يلي:
تجمع عملية تكامل البيانات المعلومات من مختلف المصادر والأنظمة، ما يوفر رؤية موحدة وشاملة. وبإزالة صوامع البيانات، يمكن للمؤسسات التخلص من التكرارات والتناقضات التي تنشأ من مصادر البيانات المعزولة.
من خلال عمليات تحويل البيانات وتنظيفها، يساعد تكامل البيانات على تحسين جودة البيانات من خلال تحديد وتصحيح الأخطاء والتناقضات والتكرار. البيانات الدقيقة والموثوقة تمنح الثقة لصناع القرار.
تتيح البيانات المتكاملة إجراء عمليات أعمال أكثر سلاسة عن طريق التقليل من إدخال البيانات يدويًا والتقليل من الحاجة إلى أداء المهام المتكررة. كما أنها تقلل من الأخطاء وتعزز اتساق البيانات عبر المؤسسة.
تتيح عملية تكامل البيانات إمكانية الوصول السريع إلى البيانات لتحليلها. وهذه السرعة ضرورية لاتخاذ القرارات في الوقت المناسب والاستجابة لاتجاهات السوق ومتطلبات العملاء وانتهاز الفرص الناشئة.
تُعد عملية تكامل البيانات جانبًا أساسيًا من أي مبادرة من مبادرات ذكاء الأعمال. تعتمد أدوات ذكاء الأعمال على البيانات المتكاملة لإنشاء عروض مصورة وإجراء تحليلات مفيدة توجه المبادرات الإستراتيجية.
يمكن أن تكشف البيانات المتكاملة عن الأنماط والاتجاهات والفرص التي قد لا تكون واضحة حين تكون بيانات المؤسسة مبعثرة في أنظمة متفرقة. وهذا يُمكّن المؤسسات من ابتكار منتجات أو خدمات جديدة وإنشائها.
يستخدم تكامل البيانات في مجموعة واسعة من المجالات والسيناريوهات لتلبية احتياجات العمل وتحدياته المختلفة. تتضمن حالات استخدام تكامل البيانات الأكثر شيوعًا ما يلي:
- تخزين البيانات: تُستخدم عملية تكامل البيانات عند إنشاء مستودع بيانات لإنشاء مخزن بيانات مركزي لإجراء التحليلات وإعداد التقارير الأساسية.
- إنشاء بحيرة البيانات: غالبًا ما تتضمن بيئات البيانات الكبيرة مزيجًا من البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة. إن نقل هذه البيانات من المنصات المحلية المنعزلة إلى بحيرات البيانات يجعل من السهل استخراج القيمة من خلال إجراء تحليلات متقدمة للبيانات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
- رؤية شاملة للعملاء: إن دمج بيانات العملاء من مصادر مختلفة، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وقواعد بيانات التسويق ومنصات الدعم يتيح للمنظمات إمكانية إنشاء رؤية موحدة لكل عميل. يمكن لبيانات العملاء المدمجة جيدًا أن تساعد الشركات على استهداف جهود التسويق بشكل أفضل، وتحديد فرص تشجيع العملاء على عمليات شراء إضافية / شراء منتجات أو خدمات مُطوَّرة، وتقديم خدمة عملاء أفضل.
- ذكاء الأعمال وإعداد التقارير: تُعد عملية تكامل البيانات أمرًا ضروريًا لإعداد تقارير ذكاء الأعمال ولوحات المعلومات الشاملة التي توفر معارف بشأن الجوانب المختلفة لأداء الأعمال، مثل المبيعات والتسويق والتمويل والعمليات.
- معالجة بيانات إنترنت الأشياء (IOT): يتيح تكامل البيانات الواردة من أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) للمؤسسات مراقبة الأجهزة المتصلة وإدارتها وتحليل بيانات أجهزة الاستشعار وأتمتة العمليات بناءً على المعارف المتوفرة في الوقت الفعلي.
على مدى سنوات عديدة، تطلب النهج الأكثر شهرةً لإجراء عملية تكامل البيانات من المطورين تسليم التعليمات البرمجية النصية المكتوبة بلغة الاستعلام المركبة (SQL)، وهي لغة البرمجة الموحدة المستخدمة في قواعد البيانات العلائقية.
اليوم، يقدم العديد من مزودي تكنولوجيا المعلومات الكثير من أدوات تكامل البيانات المختلفة التي تعمل على أتمتة عملية تكامل البيانات وتبسيطها وتوثيقها، بدءًا من الحلول مفتوحة المصدر وصولاً إلى منصات تكامل البيانات الشاملة. تتضمن أنظمة تكامل البيانات هذه بشكل عام الكثير من الأدوات التالية:
- أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL): تُستخدم أدوات ETL لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها لتتناسب مع التنسيق أو الهيكل المطلوب، ثم تحميلها إلى النظام المستهدف، بما في ذلك مستودعات البيانات وقواعد البيانات. وإلى جانب تخزين البيانات، تُستخدم هذه الأدوات في عملية تكامل البيانات ونقلها.
- ناقل خدمات المؤسسات (ESB) والبرمجيات الوسيطة: تعمل هذه الأدوات على تسهيل عملية تكامل التطبيقات والخدمات البرمجية المختلفة من خلال توفير بنية تحتية للمراسلات والاتصالات. وهي تتيح تبادل البيانات وتنظيم سير العمل وإدارة واجهة برمجة التطبيقات في الوقت الفعلي.
- أدوات تكرار البيانات: تُستخدم أدوات تكرار البيانات لنسخ البيانات باستمرار من أنظمة المصدر إلى الأنظمة المستهدفة، ما يجعلها متزامنة. تُعد سيناريوهات عملية تكامل البيانات والتعافي من الكوارث والتوافر العالي في الوقت الفعلي حالات استخدام شائعة لهذه الأدوات.
- أدوات المحاكاة الافتراضية للبيانات: تُستخدم لإنشاء طبقة افتراضية توفر عرضًا موحدًا للبيانات من مصادر مختلفة - بغض النظر عن مكان وجود البيانات فعليًا. تتيح هذه الأدوات للمستخدمين الوصول إلى البيانات المتكاملة والاستعلام عنها من دون الحاجة إلى حركة البيانات المادية.
- منصات تكامل البيانات كخدمة (iPaaS): تقدم حلول iPaaS خدمات تكامل البيانات القائمة على السحابة، بما في ذلك تحويل البيانات وإدارة البيانات وإدارة واجهات برمجة التطبيقات والاتصال بمختلف التطبيقات السحابية والمحلية. وتُستخدم بشكل شائع لإجراء عمليات التكامل على السحابة الهجينة وربط تطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS).
- أدوات تدفق البيانات في عمليات التكامل: تركز هذه الأدوات على تكامل البيانات المتدفقة من مصادر مثل أجهزة إنترنت الأشياء، وأجهزة الاستشعار، ووسائل التواصل الاجتماعي، وتدفقات الأحداث في الوقت الفعلي. وهي تُمكّن المؤسسات من معالجة البيانات وتحليلها في أثناء إنتاجها.
- أدوات جودة البيانات وإدارة البيانات: هي أدوات للمساعدة على ضمان أن البيانات المتكاملة من مصادر متعددة تفي بمعايير الجودة وتتوافق مع اللوائح التنظيمية وتلتزم بسياسات إدارة البيانات. وغالبًا ما تشتمل هذه الأدوات على قدرات تصنيف البيانات، وتنظيمها، وإدارة البيانات الوصفية.
- أدوات التقاط البيانات المتغيرة (CDC): تلتقط أدوات CDC البيانات المتغيرة في أنظمة المصدر وتنسخها في الوقت الفعلي. وغالبًا ما تُستخدم هذه الأدوات للحفاظ على تحديث مستودعات البيانات، وكذلك لإجراء التحليلات في الوقت الفعلي.
- أدوات برنامج إدارة البيانات الرئيسية (MDM): تركز أدوات إدارة البيانات الرئيسية (MDM) على إدارة العملاء والمنتجات والموظفين وأنواع أخرى من البيانات الرئيسية وضمان اتساقها ودقتها عبر المؤسسة. وغالباً ما تتضمن هذه الأدوات إمكانات تكامل البيانات لدمج ومزامنة البيانات الرئيسية من أنظمة مختلفة.
- منصات إدارة واجهة برمجة التطبيقات (API): توفر هذه المنصات أدوات لتصميم واجهات برمجة التطبيقات ونشرها وإدارتها. وبينما ينصب تركيزها الأساسي على تحقيق تكامل واجهة برمجة التطبيقات، إلا إنها تؤدي دورًا مهمًا في توصيل الأنظمة والتطبيقات.
إن IBM® Databand هو برنامج متخصص في قابلية الملاحظة يستهدف مستودعات ومسارات البيانات؛ حيث يجمع البيانات الوصفية تلقائيًّا لبناء خطوط أساس تاريخية، ويكشف عن الحالات الشاذة ويفرز التنبيهات لمعالجة مشكلات جودة البيانات.
من خلال دعم أنماط الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) وأنماط الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT)، يوفر ®IBM® DataStage عملية تكامل بيانات مرنة وفي زمن شبه حقيقي سواء محليًا أو على السحابة.
يتيح لك كتالوج البيانات الذكي لعصر الذكاء الاصطناعي، IBM ® Knowledge Catalog إمكانية الوصول إلى البيانات والأصول المعرفية وعلاقاتها وتنظيمها وتصنيفها ومشاركتها—بغض النظر عن مكان تواجدها.
تم اختيار IBM كشركة رائدة للعام الثامن عشر على التوالي في تقرير Gartner® Magic Quadrant™ لعام 2023 لأدوات تكامل البيانات
تعرف على سبب وجوب النظر إلى تكامل البيانات بوصفه خطوة إلزامية لاستخراج البيانات الموثوقة وتحميلها وتحويلها وتقديمها في الوقت الفعلي بهدف استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك.
ابحث في أهم 5 أسباب لتحديث تكامل البيانات على IBM Cloud Pak for Data.