ما المقصود باستيعاب البيانات؟

من الأمثلة على مصادر البيانات: الأنظمة المالية، ومزودو البيانات من جهات خارجية ومنصات الوسائط الاجتماعية وأجهزة إنترنت الأشياء وتطبيقات SaaS وتطبيقات الأعمال المحلية مثل تخطيط موارد المؤسسة (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM).

تحتوي هذه المصادر على بيانات منظمة وبيانات غير منظمة. بمجرد استيعاب البيانات، يمكن تخزينها في بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ومراكز تخزين البيانات ومتاجر البيانات وقواعد البيانات العلائقية وأنظمة تخزين المستندات. حيث تستوعب المؤسسات البيانات لاستخدامها بعد ذلك في مهام ذكاء الأعمال، وكذلك في التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تقوم العديد من أدوات استيعاب البيانات بأتمتة هذه العملية من خلال تنظيم البيانات غير المنسقة في التنسيقات المناسبة لتحليلها بكفاءة بواسطة برامج تحليل البيانات. يتطلب استيعاب البيانات عادةً خبرة في علم البيانات وخبرة ببعض لغات البرمجة مثل Python. يتم تعقيم البيانات وتحويلها إلى تنسيق موحَّد باستخدام عملية استخراج أو تحويل أو تحميل (ETL) أو عملية تحويل تحميل الاستخراج (ELT)، لإدارة دورة حياة البيانات بشكل فعال.

باستخدام مصادر البيانات الضخمة المتنوعة والمتعددة، تساعد برامج الأتمتةعلى تفصيل وتخصيص عملية الاستيعاب بالشكل الذي يلائم بيئات معينة وتطبيقات محددة. ويتضمن هذا في الغالب ميزات إعداد البيانات للتحليل الفوري أو التحليل اللاحق باستخدام برامج ذكاء الأعمال والتحليلات.

يعد استيعاب البيانات الخطوة الأولى في معالجة البيانات واستخراج قيمة من كميات البيانات الكبيرة التي تجمعها الشركات اليوم. تحمي عملية استيعاب البيانات المخطط لها جيدًا دقة وموثوقية البيانات التي تغذي محرك التحليلات، وهو أمر حيوي لفِرق العمل المسؤولة عن البيانات كي تؤدي وظائفها بكفاءة وفاعلية. ثمة ثلاثة أسباب رئيسية تجعل استيعاب البيانات مطلبًا ضروريًا:

يعد استيعاب البيانات عملية يتم فيها إحضار بيانات غير منسقة من مصادر مختلفة ثم تحضيرها لخطوة التحليل. يضمن المسار متعدد الخطوات هذا إمكانية الوصول إلى البيانات ويتأكد من دقتها واتساقها وقابليتها للاستخدام لتحسين ذكاء الأعمال. وهذا أمر بالغ الأهمية لدعم التحليلات المستندة إلى SQL وأعباء عمل المعالجة الأخرى.

اكتشاف البيانات: هذه مرحلة استكشافية يتم فيها تحديد البيانات المتاحة في جميع المؤسسة. ولا شك أن مشهد البيانات وبنيتها الهيكلية وجودتها واستخداماتها المحتملة يمهد لإنجاز عملية استيعاب البيانات بنجاح.

اكتساب البيانات: بمجرد تحديد مصادر البيانات، تأتي خطوة اكتساب البيانات وهي جمع البيانات. يتضمن ذلك استرداد البيانات من العديد من المصادر، بدءًا من قواعد البيانات المنظمة وواجهات (APIs) إلى التنسيقات غير المنظمة مثل جداول البيانات أو المستندات الورقية. تكمن التعقيدات في التعامل مع مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات والكميات الكبيرة المحتملة وحماية سلامة البيانات طوال عملية الاستحواذ.

التحقق من صحة البيانات: بعد الحصول على البيانات، يضمن التحقق من صحة البيانات دقتها واتساقها. يتم فحص البيانات بحثًا عن الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة. يتم تنظيف البيانات وجعلها موثوقة وجاهزة لمزيد من المعالجة من خلال عمليات تحقق مختلفة مثل التحقق من صحة نوع البيانات، والتحقق من صحة النطاق، والتحقق من صحة التفرد.

تحويل البيانات: هنا تتحول البيانات، بعد التحقق من صحتها، إلى تنسيق مناسب للتحليل. يتضمن ذلك تسوية البيانات (إزالة التكرارات)، والتجميع (تلخيص البيانات)، والتوحيد القياسي (التنسيق المتسق). والهدف هو تسهيل فهم البيانات وتسهيل تحليلها.

تحميل البيانات: تحميل البيانات: الخطوة الأخيرة هي وضع البيانات المحوَّلة في الموقع المخصص لها، ويكون عادةً مستودع بيانات أو بحيرة بيانات، لتكون متاحة بسهولة للتحليل وإعداد التقارير. يمكن إجراء عملية التحميل هذه على دفعات أو في الوقت الفعلي، حسب احتياجات كل حالة. يشير تحميل البيانات إلى اكتمال مسار استيعاب البيانات، حيث يتم إعداد البيانات وتجهيزها لاتخاذ قرارات مستنيرة وتوليد ذكاء أعمال له قيمته العالية.

عند استيعاب البيانات، يعد التأكد من جودتها أمرًا بالغ الأهمية.

• التعامل مع القيم المفقودة: التعامل مع القيم المفقودة: من الطرق المتبعة التضمين (استبدال القيم المفقودة بمقاييس إحصائية) والحذف (إزالة السجلات أو الحقول ذات القيم المفقودة إذا كانت تمثل جزءًا صغيرًا من مجموعة البيانات) والتنبؤ (باستخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالقيم المفقودة واستكمالها بناءً على بيانات أخرى متاحة).
• تحديد القيم الخارجية (المتطرفة) وتصحيحها: من الأساليب الشائعة الأساليب الإحصائية، كاستخدام الدرجات المعيارية (z-score) أو طريقة النطاق الربيعي (IQR) للكشف عن القيم المتطرفة. أدوات التصور مثل المخططات الصندوقية أو مخططات التشتت وتطبيق التحويلات اللوغاريتمية أو الجذرية التربيعية لتقليل تأثير القيم المتطرفة.
• توحيد تنسيقات البيانات: يساعد التوحيد القياسي على ضمان الاتساق على مستوى مجموعة البيانات، مما يسهل عملية التحليل. يتضمن ذلك أنواع البيانات الموحدة والتطبيع وتعيين الرموز البرمجية.

تساعد إدارة البيانات في الحفاظ على جودة البيانات أثناء الاستيعاب من خلال وضع سياسات ومعايير لمعالجة البيانات. وهذا يضمن وجود المساءلة من خلال الأدوار والمسؤوليات المحددة. تنفيذ المقاييس وأنظمة المراقبة لتتبع المشكلات ومعالجتها، وتسهيل الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون HIPAA وتعزيز الاتساق من خلال توحيد تعريفات البيانات وتنسيقاتها.

يؤدي استيعاب البيانات إلى تقسيم الأنظمة المعزولة الخاصة بتخزين البيانات وجعل المعلومات متاحة لكل شخص يحتاج إليها بسهولة في المؤسسة. ومن خلال أتمتة عملية جمع البيانات واستخدام التخزين السحابي، يحمي استيعاب البيانات أمن البيانات والوصول إلى الرؤى القيّمة.

يؤدي استيعاب البيانات إلى تقسيم الأنظمة المعزولة الخاصة بتخزين البيانات، مما يجعل المعلومات متاحة بسهولة لمختلف الأقسام والإدارات. ويعمل هذا على تعزيز ثقافة قائمة على البيانات، يمكن للجميع فيها استخدام المعلومات المستقاة من منظومة بيانات الشركة.

يساعد استيعابُ البيانات على تبسيط مهمة جمع البيانات، المعقدة غالبًا، وتنظيف البيانات الواردة من مصادر مختلفة بتنسيقات مختلفة وبنية هيكلية متنوعة. يمكن للشركات تبسيط عمليات إدارة البيانات من خلال إحضار هذه البيانات بتنسيق متسق داخل نظام مركزي.

عندما يتوفر مسار استيعاب بيانات فعال بزمن انتقال قصير سيمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعات عالية، واستيعابها في الوقت الفعلي.

تعمل الشركات على تقليل الوقت والموارد المطلوبة على نحو تقليدي لعمليات تجميع البيانات يدويًا بأتمتة تجميع البيانات وتنظيفها خلال استيعاب البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لحلول استيعاب البيانات كخدمة أن توفر فوائد إضافية من حيث التكلفة بالتخلص من الحاجة إلى الاستثمار المسبق في البنية التحتية.

تفيد عملية استيعاب البيانات المصممة جيدًا في تمكين الشركات، بجميع أحجامها، من التعامل مع مختلف أحجام البيانات المتزايدة وتحليلها باستمرار. وتعد قابلية التوسع مطلبًا ضروريًا للشركات على مسار النمو. تتوفر القدرة على إدارة طفرات البيانات دون عناء؛ وبالتالي تتأكد الشركات من أنه يمكنها الاستمرار في استخدام رؤى قيمة حتى مع توسع مشهد البيانات لديها.

باستخدام التخزين السحابي للبيانات غير المنسقة، توفر حلول استيعاب البيانات وصولاً سهلاً وآمنًا إلى مجموعات ضخمة من المعلومات عند الحاجة. وبهذا يتم التخلص من قيود التخزين المادية، وتستطيع الشركات استخدام بياناتها في أي وقت من أي مكان.

يخدم كل من استيعاب البيانات واستخراجها وتحويلها وتحميلها (ETL)، واستخراجها وتحميلها وتحويلها (ELT)، هدفًا مشتركًا ولكنهما يختلفان في نهجيهما.

• استيعاب البيانات: يشمل استيعاب البيانات جميع الأدوات والعمليات المسؤولة عن جمع البيانات واستخراجها ونقلها من مصادر متنوعة لإجراء مزيد من المعالجة أو التخزين.
• الاستخراج والتحويل والتحميل: الاستخراج والتحويل والتحميل: هي العملية التي يتم من خلالها استخراج البيانات من النظام المصدر وتحويلها لتلبية متطلبات النظام الهدف. ثم تحميلها في مستودع البيانات المخصص لذلك أو بحيرة البيانات.
• الاستخراج والتحميل والتحويل: هي العملية التي يتم من خلالها استخراج البيانات من مصدرها. حيث يتم تحميل البيانات غير المنسقة في النظام المستهدف ثم تحويلها عند الطلب عند الحاجة لإجراء تحليلات محددة. في "الاستخراج والتحميل والتحويل" يتم استخدام إمكانات الأنظمة الأساسية السحابية للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات الأولية غير المنسقة وإجراء التحويلات بكفاءة

كل من استيعاب البيانات وتكامل البيانات يخدمان أغراضًا متميزة داخل مسار البيانات.

استيعاب البيانات: يعمل كنقطة دخول للبيانات من مصادر مختلفة، حيث ينصب الاهتمام الأساسي على النقل الناجح للبيانات، مع أدنى حد من التحويل للحفاظ على البنية الأصلية للبيانات.

تكامل البيانات: يركز على تحويل البيانات وتوحيدها من مصادر متعددة قبل إدخالها في النظام المستهدف، والذي يكون عادةً مستودع بيانات أو بحيرة بيانات. قد ينطوي تكامل البيانات على تنظيف البيانات وتوحيدها وإثرائها لضمان الاتساق والدقة في كل مجموعة البيانات بأكملها.

يتضمن تناول البيانات طرقًا مختلفة لإحضار البيانات من مصادر متنوعة إلى نظام محدد.

تتضمن طريقة الاستيعاب هذه تجميع البيانات خلال مدة محددة قبل معالجتها بالكامل (مثل تقارير المبيعات اليومية والبيانات المالية الشهرية). تشتهر المعالجة الدفعية ببساطتها وموثوقيتها دون تأثير في أداء النظام إلا بأدنى حد، حيث يمكن جدولتها في غير ساعات الذروة. ومع ذلك، فهي ليست مثالية للتطبيقات في الوقت الفعلي.

توفر هذه الطريقة رؤى فورية واتخاذ قرارات أسرع من خلال استيعاب البيانات في اللحظة التي يتم إنشاؤها فيها، مما يتيح التحليل والعمل على الفور. وتُعتبر هذه الطريقة مثالية للتطبيقات التي تعتمد على الوقت مثل اكتشاف الاحتيال أو منصات تداول الأسهم حيث تمثل القرارات الفورية ذات الأهمية القصوى.

معالجة تدفق البيانات تشبه إلى حد كبير المعالجة في الوقت الفعلي، باستثناء أنها تأخذ البيانات المستوعبة وتحللها باستمرار فور وصولها. وتتطلب كل من المعالجة في الوقت الفعلي ومعالجة تدفق البيانات قوة حوسبة كبيرة وموارد نطاق ترددي كبيرة على الشبكة.

تحقق طريقة التجميع الدقيق توازنًا بين المعالجة الدفعية والمعالجة في الوقت الفعلي. فهي تستوعب البيانات على دفعات صغيرة ومتكررة، وتوفر تحديثات في الوقت الفعلي تقريبًا، ودون قيود على موارد المعالجة، التي تتم في الوقت الفعلي على نطاق واسع. يعد كل من التخطيط الدقيق والإدارة ضروريين لتحسين التوازن بين حداثة البيانات وأداء النظام.

تجمع طريقة الاستيعاب هذه بين كل من المعالجة الدفعية والمعالجة في الوقت الفعلي، باستخدام نقاط القوة في كلتا الطريقتين لتوفير حل شامل لاستيعاب البيانات. تسمح هندسة لامدا بمعالجة كميات كبيرة من البيانات المحفوظة مع التعامل مع تدفقات البيانات في الوقت الفعلي في آن واحد.

تقدم أدوات استيعاب البيانات حلولاً متنوعة لتلبية مختلف الاحتياجات والخبرات الفنية المتنوعة.

أدوات مفتوحة المصدر: هي الأدوات التي توفر وصولاً مجانيًا إلى التعليمات البرمجية المصدر الخاصة بالبرنامج، مما يتيح للمستخدمين التحكم الكامل والقدرة على تخصيص الأداة.

الأدوات ذات الملكية المسجَّلة: الحلول التي يتم تطويرها وترخيصها من قِبل بائعي البرامج، وتوفر وظائف جاهزة ومعدة مسبقًا وخطط تسعير متنوعة، لكن قد تأتي مع تكاليف مستمرة للترخيص ومع احتكار منتج معين.

الأدوات القائمة على السحابة: أدوات الاستيعاب الموجودة في بيئة سحابية، مما يبسّط عملية النشر والصيانة وتوفر قابلية التوسع دون حاجة إلى الاستثمار في بنية تحتية مقدمًا.

الأدوات المحلية: الأدوات المحلية: يتم تثبيت هذه الأدوات وإدارتها على شبكة سحابية محلية أو خاصة، مما يوفر تحكمًا أكبر في أمن البيانات لكنه يتطلب استثمارًا في الأجهزة والدعم المستمر لتقنية المعلومات.

عند الموازنة بين الاحتياجات والخبرات، توجد عدة طرق لبناء مسارات استيعاب البيانات:

المسارات المشفرة يدويًا: هذه مسارات مصممة حسب الطلب وتوفر أقصى قدر من التحكم لكن تتطلب خبرة كبيرة في التطوير.

أدوات الموصلات والتحويل الجاهزة والمعدة مسبقًا: يوفر هذا النهج واجهة سهلة الاستخدام لكنها تستلزم إدارة مسارات متعددة.

منصات تكامل البيانات: تقدم هذه المنصة حلاً شاملاً لجميع مراحل مسيرة البيانات لكنها تتطلب خبرة في التطوير فيما يتعلق بالإعداد والصيانة.

عمليات البيانات: يهدف هذا النهج إلى تعزيز التعاون بين مهندسي البيانات ومستهلكي البيانات وأتمتة أجزاء من عملية استيعاب البيانات لتوفير وقت كبير وثمين.

بينما تعد عملية استيعاب البيانات أساسية لمسارات البيانات، إلا أنها لا تخلو من التعقيدات.

أمن البيانات: تؤدي زيادة التعرض إلى زيادة مخاطر الاختراقات الأمنية للبيانات الحساسة. يضيف الالتزام بلوائح أمن البيانات تعقيدات وتكلفة.

الحجم والتنوع: تجزئة البيانات: يمكن أن يؤدي عدم الاتساق إلى إعاقة جهود تحليل البيانات وتعقيد عملية إنشاء عرض موحَّد للبيانات.

تجزئة البيانات: قد يؤدي عدم الاتساق إلى إعاقة جهود تحليل البيانات وتعقيد عملية إنشاء عرض موحَّد للبيانات. عندما تتغير بيانات المصدر دون تحديث في النظام المستهدف، فإن ذلك يتسبب في انحراف المخطط، مما قد يؤدي إلى تعطيل سير العمل.

ضمان جودة البيانات: الطبيعة المعقدة لعمليات استيعاب البيانات قد تؤدي إلى الإضرار بموثوقية البيانات.

يُعد استيعاب البيانات بمثابة الأساس لإطلاق العنان لإمكانات البيانات داخل المؤسسات.

تتيح حلول استيعاب البيانات للشركات جمع البيانات المختلفة ونقلها إلى بحيرة بيانات سحابية مركزية. يعد استيعاب البيانات عالية الجودة أمرًا بالغ الأهمية في هذا السيناريو، حيث يمكن لأي أخطاء أن تعرِّض قيمة وموثوقية البيانات للخطر من ناحية التحليلات النهائية ومبادرات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

غالبًا ما تواجه المؤسسات التي تنتقل إلى السحابة للحصول على تحليلات متقدمة ومبادرات الذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بالبيانات القديمة ومصادر البيانات المنعزلة وزيادة حجم البيانات وسرعتها وتعقيدها. وغالبًا ما توفر حلول استيعاب البيانات الحديثة معالجات خالية من التعليمات البرمجية تعمل على تبسيط عملية استيعاب البيانات من قواعد البيانات والملفات ومصادر تدفق البيانات والتطبيقات.

يمكن لحلول استيعاب البيانات تسريع تحديث مستودع البيانات من خلال تسهيل الترحيل الجماعي لقواعد البيانات المحلية ومستودعات البيانات ومحتوى الكمبيوتر المركزية إلى مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة. يساعد استخدام تقنيات التقاط البيانات المتغيرة (CDC) مع استيعاب البيانات على إبقاء مستودع البيانات السحابي محدثًا باستمرار بأحدث المعلومات.

تتميز معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي بأنها تفتح أبوابًا أمام فرص جديدة من الإيرادات. فمثلاً، يمكن لشركات الاتصالات استخدام بيانات العملاء في الوقت الفعلي لتحسين استراتيجيات المبيعات والتسويق. وبالمثل، يمكن للبيانات التي يتم جمعها من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء تعزيز الكفاءة التشغيلية وتخفيف المخاطر وتوليد رؤى تحليلية قيّمة.

لإطلاق العنان لقوة التحليلات في الوقت الفعلي، تتيح أدوات استيعاب البيانات التكامل السلس لبيانات التدفق في الوقت الفعلي (بيانات تدفق النقرات، وبيانات مستشعرات إنترنت الأشياء، وسجلات الآلات، وموجزات الوسائط الاجتماعية) في مراكز الرسائل أو أهداف التدفق، مما يسمح بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي عند وقوع الأحداث.