ما المقصود بتنسيق البيانات؟

تنسيق البيانات هو إدارة وتنسيق تدفقات البيانات عبر الأنظمة والعمليات والأدوات المختلفة. فهي تساعد في تنظيم وتبسيط مراحل مسار البيانات، بما في ذلك جمع البيانات، واستيعابها، وتحويلها، وتكاملها، وتخزينها.

من خلال عملية تنسيق بيانات ناجحة، تتدفق المعلومات بموثوقية وكفاءة إلى مختلف الوجهات المستهدفة—وتكون جاهزة لتحليل البيانات والاستخدامات الأخرى فور وصولها. تلك القدرات الأساسية تجعل منها ممارسة حيوية في إدارة البيانات في عصر أعباء عمل البيانات الكبيرة وصنع القرار المستند إلى البيانات.

يعتمد مهندسو البيانات على أدوات تنسيق البيانات ومنصات التنسيق لتبسيط حركة البيانات ودعم قابلية توسع مبادرات بيانات المؤسسات. الأتمتة هي جوهر العديد من حلول تنسيق البيانات الحديثة. يتيح ذلك تشغيل مهام البيانات مثل تكامل البيانات وتحويلها بترتيب منطقي دون تدخل بشري. 

للاستفادة من القوة الكامنة في أحجام بياناتها المتنامية، يتعين على الشركات التعامل مع منظومات بيانات تزداد تعقيداً. غالبًا ما تنشأ بياناتهم من مصادر مختلفة وبتنسيقات بيانات متنوعة. 

كما يتم تخزينها عادةً عبر مستودعات تعتمد على السحابة وأخرى محلية، مثل بحيرات البيانات و مستودعات البيانات، في جميع أنحاء العالم.وفي كثير من المؤسسات، تُستخدم البيانات في أدوات مختلفة من قبل فرق وموظفين متنوعين—مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لفرق المبيعات، ومنصات التحليلات للمسوقين، وغيرها. وفقاً لدراسة أجرتها مؤسسة IDC عام 2024 شملت قادة تكنولوجيا المعلومات ومديري وحدات الأعمال، يتم الحصول على البيانات التشغيلية من 35 نظاماً مختلفاً ويتم دمجها في 18 مستودعاً مختلفاً للبيانات التحليلية، وذلك كمتوسط تقديري.¹

إن بيئات البيانات المعقدة كهذه تكون عرضة لظهور صوامع البيانات، وانخفاض جودة البيانات، وغيرها من المشكلات التي تتسبب في حدوث اختناقات في مسارات البيانات وتؤدي إلى ظهور أخطاء في عمليات التحليل اللاحقة. يمكن لتنسيق البيانات الفعّال أن يساعد المؤسسات على تجاوز هذه التحديات واستخلاص القيمة من بياناتها.

يساعد تنسيق البيانات المؤسسات على استخدام بياناتها للحصول على رؤى قيّمة، واتخاذ قرارات مستنيرة، والابتكار. ومن بين الفوائد الرئيسية:

تنسيق البيانات وتكامل البيانات هما مفهومان مرتبطان ارتباطاً وثيقاً لكنهما ليسا متطابقين. في حين أن كلاً منهما يتيح دمج وتوحيد البيانات لحالات استخدام التحليلات، إلا أن تكامل البيانات يعد أكثر تفصيلاً ودقة، بينما يعتبر تنسيق البيانات ممارسة شاملة وأعم. 

تعمل عملية تنسيق البيانات على تحسين حركة البيانات من خلال أنظمة وعمليات مختلفة. تكامل البيانات هو إحدى تلك العمليات التي تستخدم طرقًا مختلفة (مثل الاستخراج والتحويل والتحميل أو ETL) لدمج البيانات من مصادر مختلفة ومواءمتها ثم تحميلها في نظام مستهدف.

تساعد عملية تنسيق البيانات المؤسسات على معالجة التعقيد الهائل في منظومتها للبيانات. عادةً ما يتم تقسيم الممارسة نفسها إلى ثلاث خطوات أساسية:

• التنظيم: تُجمع البيانات من مجموعة من المصادر الداخلية والخارجية ثم تُنظم—غالباً في موقع مركزي—لتصبح جاهزة لمرحلة التحويل.
  
  
• التحول: يتم تحويل البيانات غير المنسقة إلى صيغة موحدة، يتم تنقيتها والتحقق منها لضمان الاتساق والدقة.
  
  
• التنشيط: تتوفر البيانات للتحليل، والتوجيه إلى أدوات لوحة المعلومات، وأغراض أخرى.

تكمن وراء الخطوات الأساسية لتنسيق البيانات العديد من الوظائف الرئيسية. من بينها:  

• تحديد تبعيات المهام وتسلسلها
• أتمتة مهام سير عمل البيانات
• مراقبة وإرسال التنبيهات

غالبا ما يبدأ تنسيق البيانات بتحديد مهام معالجة البيانات وتحديد ترتيب تنفيذها في مسارات البيانات ومهام سير العمل. يساعد ذلك في ضمان أنه عندما تعتمد مهمة ما على مخرجات مهمة أخرى، يتم إكمال المهمة الأخيرة أولاً. يساعد مثل هذا التسلسل في المهام—أي التسلسل القائم على التبعيات—المؤسسات على تجنب الأعطال المكلفة في المسار.

لتصميم وتنظيم تسلسلات المهام، غالبًا ما يستخدم مهندسو البيانات المخططات الموجهة غير الدورية، أو DAGs—وهي مخططات ترتبط فيها العقد عبر اتجاهات أحادية لا تشكل أي حلقات مغلقة. يمكن أن تمثّل العقد المختلفة في المخطط الموجه غير الدوري (DAG) عمليات بيانات مختلفة، مثل استيعاب البيانات وتحويل البيانات، والتسلسل الذي يجب تنفيذها به. تمثل الحواف الواصلة بين العقد التبعيات القائمة بين العمليات.

يُعَد النهج المرتكز على التعليمات البرمجية بديلًا عن DAGs في تعريف المهام وترتيبها. يستخدم النهج الشائع الذي يركز على التعليمات البرمجية لغة Python مفتوحة المصدر لإنشاء دوال مخصصة لإدارة سير العمل—وهو إعدادٌ يُعتبر غالباً الخيار الأفضل لاستيعاب سير العمل الديناميكي.

يعمل تنسيق البيانات الحديث على أتمتة مسارات عمل البيانات المتعددة—مثل ETL و ELT (الاستخراج والتحميل والتحول) وعمليات تحويل البيانات داخل مستودعات البيانات—وذلك لضمان الاتساق وتقليل التدخل البشري أو القضاء عليه تماماً. يمكن للشخص بدء مهمة بيانات مؤتمتة، لكن يمكن أيضاً جدولة المهام من خلال ثلاثة أنواع من المحفزات:²

• المحفزات القائمة على الوقت: تُنفذ المهام في فترات زمنية أو أوقات محددة مسبقاً.
  
  
• المحفزات القائمة على التبعية: لا يتم تشغيل المهام إلا بعد اكتمال مهام محددة أخرى.
  
  
• المحفزات القائمة على الأحداث: تؤدي الإشارات الواقعية، مثل استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، إلى تنشيط المهمة.

بينما تُعتبر مراقبة مسارات البيانات غالباً ممارسةً من ممارسات قابلية ملاحظة البيانات، إلا أنها تلعب أيضاً دوراً في تنسيق البيانات من خلال المساعدة في ضمان تدفق البيانات ومعالجتها على النحو المنشود. 

يمكن للمؤسسات مراقبة عدة أنواع من المقاييس، بما في ذلك مقاييس الأداء مثل زمن الانتقال ومعدل النقل؛ ومقاييس استهلاك الموارد مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة، ومقاييس جودة البيانات مثل الدقة والاكتمال والاتساق.³

عند اكتشاف مشكلة في مسار البيانات، مثل فشل إحدى المهام، يمكن لأدوات الإشعار إرسال تنبيهات فورية إلى فرق البيانات لتمكينهم من معالجة المشكلة بسرعة. وقد تتيح حلول التنسيق (Orchestration) أيضاً خاصية إعادة المحاولة للحد من المشكلات—بمعنى أنه يمكن إعادة تشغيل المهمة الفاشلة تلقائياً لعدد محدد من المرات—وذلك قبل إرسال التنبيهات.

تتشابه عملية تنسيق البيانات مع نوعين آخرين من التنسيق، إلا أنها تختلف عنهما بشكل ملحوظ، وهما: تنسيق سير العمل وتنسيق العمليات. كلا هاتين الممارستين أوسع نطاقاً من تنسيق البيانات، ويمكن اعتبار تنسيق البيانات نوعاً من كليهما.
 
يركز تنسيق سير العمل على تنسيق وإدارة سلسلة من المهام والأنظمة والأدوات المترابطة لتحقيق نتيجة محددة. حيث يركز على التنفيذ والتكامل الشامل لسير العمل عبر بيئات مختلفة، مما يضمن إتمام المهام بالترتيب الصحيح مع استيفاء كافة التبعيات.

يشير تنسيق العمليات إلى إدارة وتكامل عمليات أعمال متعددة، وغالباً ما تشمل سير العمل، والأفراد، والأنظمة. بدلاً من التركيز على إدارة سير العمل، فإنه يتضمن التنسيق الشامل لكافة العمليات التجارية، مما يعزز المواءمة مع الأهداف المؤسسية.

يمكن للمؤسسات وفرق البيانات الاختيار من بين العديد من حلول تنسيق البيانات المختلفة أثناء سعيهم لتبسيط طريقة معالجة البيانات. يعتمد الحل الأمثل للمؤسسة على أولوياتها المحددة، مثل التكاليف (المصادر المفتوحة مقابل التجارية)، واحتياجات قابلية الملاحظة؛ ومدى التكامل مع حلول البيانات الشائعة الأخرى (أدوات التحليل مثل dbt، ومنصات البيانات السحابية مثل Snowflake).

عادةً ما توفر أدوات ومنصات تنسيق البيانات الأكثر انتشاراً خيارات للربط مع حلول البيانات الأخرى، إلا أنها تتباين فيما بينها في جوانب أخرى. فيما يلي نظرة فاحصة على العديد من حلول تنسيق البيانات:

• Apache Airflow
• AWS Step Functions
• Azure Data Factory
• Dagster
• منصات IBM DataOps
• Prefect

يُعد Apache Airflow الحل الأكثر شهرة في مجال تنسيق البيانات، وهو عبارة عن منصة مفتوحة المصدر صُممت بشكل أساسي للمعالجة بنظام الدفعات. إنه يتيح جدولة سير عمل البيانات، مع تعريف عمليات سير العمل على أنها DAGs. يتميز Airflow ببنية تحتية تدعم التوسع والتنفيذ المتوازي، مما يجعلها مثالية لإدارة مسارات البيانات المعقدة والكثيفة.

إن AWS Step Functions هي خدمة تنسيق مهام بدون خادم من Amazon، تتميز بواجهة مرئية لتنسيق التطبيقات الموزعة والخدمات المصغرة.غالبا ما يوصى به للمؤسسات التي تعتمد بالفعل على بنية Amazon التحتية، ولكنه يمكن أيضاً أن يتكامل مع تطبيقات الطرف الثالث.

يُعد خدمة Azure Data Factory من Microsoft خدمة متكاملة لإدارة ودمج البيانات، وهي خدمة مدارة بالكامل ولا تعتمد على خوادم، كما أنها تتكامل بشكل أصلي مع خدمات Azure الأخرى. يتميز بواجهة مستخدم مرئية لدمج مصادر البيانات وتنسيق مسارات بيانات ETL و ELT.

يشتهر Dagster بتركيزه المحوري على قابليّة الملاحظة وجودة البيانات، مع ميزات متقدمة مثل تتبع دورة حياة البيانات والبيانات الوصفية. وتشمل ميزاته أيضاً الاختبار المحلي والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام، وذلك لدعم منتجات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي وممارسات هندسة البرمجيات الحديثة. 

تقدم IBM مجموعة مختارة من أدوات ومنصات DataOps التي تتميز بقدرات تنسيق البيانات.IBM® watsonx.data intelligence يوفر كتالوج بيانات لأتمتة استكشاف البيانات وإدارة جودتها.يوفر تكامل IBM® watsonx.data مستوى تحكم موحداً لبناء مسارات بيانات قابلة لإعادة الاستخدام. ويستخدم IBM Cloud Pak for Data المحاكاة الافتراضية للبيانات، والمسارات والموصلات لدمج البيانات من مصادر معزولة، مع القضاء على الحاجة لنقل البيانات الفعلية.

أداة Prefect هي وسيلة لتنسيق البيانات تتوفر بنسخة مفتوحة المصدر، بالإضافة إلى حل مدار سحابياً يوفر ميزات إضافية مخصصة للمؤسسات والشركات الكبرى. بخلاف حلول تنسيق البيانات الأخرى، لا تعتمد Prefect على المخططات الموجهة غير الدورية (DAGs)، بل تتبنى نهجاً يرتكز على التعليمات البرمجية، وهو ما يفضله البعض للحصول على تنسيق أكثر ديناميكية.