ما المقصود بمتجر البيانات؟

توفر متاجر البيانات بيانات محددة لمجموعة معينة من المستخدمين، مما يسمح لهؤلاء المستخدمين بالوصول السريع إلى الرؤى الهامة دون إضاعة الوقت في البحث في مستودع بيانات كامل. على سبيل المثال، قد يكون لدى العديد من الشركات متجر بيانات يتماشى مع قسم معين في الشركة، مثل التمويل أو المبيعات أو التسويق.

تُعد متاجر البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات مخازن بيانات مركزية بالغة الأهمية، ولكنها تخدم احتياجات مختلفة داخل المؤسسة.

مستودع البيانات هو نظام يجمع البيانات من مصادر متعددة في مخزن بيانات واحد، مركزي، ومتسق لدعم التنقيب في البيانات، والذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي—مما يمكن أن يعزز في النهاية التحليلات المتطورة وذكاء الأعمال. ومن خلال عملية التجميع الاستراتيجية هذه، تعمل حلول مستودع البيانات على توحيد البيانات من مصادر مختلفة لجعلها متاحة في نموذج موحد واحد.

كما أشرنا أعلاه، يُعد متجر البيانات إصدارًا مُركّزًا من مستودع البيانات، يحتوي على مجموعة بيانات أصغر تهم فريقًا معينًا أو مجموعة مختارة من المستخدمين داخل المؤسسة. يتم إنشاء متجر البيانات انطلاقًا من مستودع بيانات قائم (أو مصادر بيانات أخرى)، من خلال عملية معقدة تشمل تقنيات وأدوات متعددة لتصميم قاعدة بيانات فعلية وإنشائها، وتعبئتها بالبيانات، ووضع بروتوكولات دقيقة للوصول والإدارة.

إنها عملية مليئة بالتحديات، إلا أنها تمكّن خط الأعمال من اكتشاف رؤى أكثر تركيزاً وبشكل أسرع من العمل مع مجموعة بيانات مستودع بيانات أوسع. على سبيل المثال، قد تستفيد فرق التسويق من إنشاء متجر بيانات من مستودع موجود، حيث يتم تنفيذ أنشطتها عادةً بشكل مستقل عن بقية الأعمال. لذلك، لا يحتاج الفريق إلى الوصول إلى جميع بيانات المؤسسة.

تُعد بحيرة البيانات أيضًا مخزنًا للبيانات. توفر بحيرة البيانات تخزينًا هائلاً للبيانات غير المنظمة أو غير المنسقة التي يتم تغذيتها عبر مصادر متعددة، لكن المعلومات لم تتم معالجتها أو تجهيزها للتحليل بعد. ونتيجة للقدرة على تخزين البيانات بتنسيق خام ، أصبحت بحيرات البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها وفعالية من حيث التكلفة من مستودعات البيانات. ليست هناك حاجة إلى تنظيف البيانات ومعالجتها قبل استيعابها.

على سبيل المثال، يمكن للحكومات استخدام التكنولوجيا لتتبع البيانات المتعلقة بسلوك حركة المرور، واستهلاك الطاقة، والممرات المائية، وتخزينها في "بحيرة بيانات" بينما تكتشف كيفية استخدام هذه البيانات لإنشاء "مدن أكثر ذكاءً" بخدمات أكثر كفاءة.

متاجر البيانات مصممة لتلبية احتياجات مجموعات محددة من خلال امتيازها بنطاق ضيق نسبيًا من البيانات. بينما لا يزال متجر البيانات يمكن أن يحتوي على ملايين السجلات، فإن هدفه هو تزويد مستخدمي الأعمال بالبيانات الأكثر صلة في أقصر وقت ممكن.

بفضل تصميمه الأصغر حجمًا وتركيزًا، يتمتع متجر البيانات بالعديد من المزايا للمستخدم النهائي، بما في ذلك ما يلي:

• الفعالية من حيث التكلفة: هناك العديد من العوامل التي يجب مراعاتها عند إعداد متجر بيانات، مثل النطاق، وعمليات التكامل، وعملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). ومع ذلك، فإن تكلفة متجر البيانات عادة ما تشكل جزءًا بسيطًا فقط من تكلفة مستودع البيانات.
  
  
• الوصول المبسّط إلى البيانات: متاجر البيانات تحتفظ فقط بمجموعة فرعية صغيرة من البيانات، لذلك يمكن للمستخدمين استرداد البيانات التي يحتاجونها بسرعة وبجهد أقل مما لو كانوا يعملون مع مجموعة بيانات أوسع من مستودع البيانات المركزي.
  
  
• وصول أسرع إلى الرؤى: تدعم الرؤى المكتسبة من مستودع البيانات اتخاذ القرارات الاستراتيجية على مستوى المؤسسة، مما يؤثر على الأعمال بأكملها. يدعم متجر البيانات ذكاء الأعمال والتحليلات التي توجه القرارات على مستوى القسم. يمكن للفرق الاستفادة من رؤى البيانات المركزة مع وضع أهدافها المحددة في الاعتبار. ومع قيام الفرق بتحديد البيانات القيمة واستخراجها في فترة زمنية أقصر، تستفيد المؤسسة من تسريع عمليات الأعمال وزيادة الإنتاجية.
  
  
• صيانة أبسط للبيانات: يحتوي مستودع البيانات على ثروة من معلومات الأعمال، مع نطاق لخطوط أعمال متعددة. تركز متاجر البيانات على سطر واحد، بسعة أقل من 100 جيجابايت، مما يؤدي إلى تقليل الفوضى وسهولة الصيانة.
  
  
• تنفيذ أسهل وأسرع: يتطلب مستودع البيانات وقتًا طويلاً للتطبيق، خاصة في الشركات الكبيرة، لأنه يجمع البيانات من مجموعة من المصادر الداخلية والخارجية. من ناحية أخرى، لا تحتاج إلا إلى مجموعة فرعية صغيرة من البيانات عند إعداد متجر بيانات، لذا غالبًا ما يكون التنفيذ أكثر كفاءة ويتضمن وقت إعداد أقل.

هناك ثلاثة أنواع من متاجر البيانات تختلف بناءً على علاقتها بمستودع البيانات ومصادر البيانات الخاصة بكل نظام.

• متاجر البيانات التابعة هي أقسام مجزأة ضمن مستودع بيانات المؤسسة. يبدأ هذا النهج التنازلي بتخزين جميع بيانات العمل في موقع مركزي واحد. تستخرج متاجر البيانات المُنشأة حديثًا مجموعة فرعية محددة من البيانات الأساسية كلما لزم الأمر للتحليل.
  
  
• تعمل متاجر البيانات المستقلة كنظام مستقل لا يعتمد على مستودع البيانات. يمكن للمحللين استخراج البيانات المتعلقة بموضوع معين أو عملية تجارية معينة من مصادر بيانات داخلية أو خارجية، ومعالجتها، ثم تخزينها في مستودع متجر البيانات إلى أن يحتاج الفريق إليها.
  
  
• متاجر البيانات الهجينة تجمع بين البيانات من مستودعات البيانات الحالية والمصادر التشغيلية الأخرى. يستفيد هذا النهج الموحد من السرعة والواجهة سهلة الاستخدام للمنهج التنازلي، كما توفر التكامل على مستوى المؤسسة للطريقة المستقلة.

متجر البيانات هو قاعدة بيانات علائقية موجهة نحو موضوع معين، تقوم بتخزين البيانات التعاملية في صفوف وأعمدة، مما يسهل الوصول إليها وتنظيمها وفهمها. نظرًا لاحتوائه على بيانات تاريخية، فإن هذا البنية تسهل على المحلل تحديد اتجاهات البيانات. تتضمن حقول البيانات النموذجية الترتيب الرقمي، والقيمة الزمنية، والمراجع لواحد أو أكثر من الكائنات.

تقوم الشركات بتنظيم متاجر البيانات في مخطط متعدد الأبعاد كمخطط لتلبية احتياجات الأشخاص الذين يستخدمون قواعد البيانات للمهام التحليلية. أنواع المخططات الرئيسية الثلاثة هي star و snowflake و vault.

يُعد نموذج المخطط النجمي (Star Schema) هيكلًا منطقيًا للجداول في قاعدة بيانات متعددة الأبعاد يشبه شكل النجمة. في هذا المخطط، يوجد جدول حقائق واحد - وهو عبارة عن مجموعة مقاييس مرتبطة بحدث أو عملية تجارية محددة - في مركز النموذج، وتحيط به عدة جداول أبعاد مرتبطة به.

لا توجد علاقات تبعية بين جداول الأبعاد، لذلك يتطلب هذا النموذج عددًا أقل من عمليات الربط (joins) عند كتابة الاستعلامات. يسهّل هذا الهيكل عملية الاستعلام، مما يجعله فعّالًا للمحللين الذين يرغبون في الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة واستكشافها بسهولة.

أما المخطط المتشعب (Snowflake Schema)، فهو امتداد منطقي للمخطط النجمي، إذ يوسّع النموذج من خلال إضافة جداول أبعاد إضافية. يتم ضبط جداول الأبعاد لحماية تكامل البيانات وتقليل تكرار البيانات.

ورغم أن هذا النموذج يتطلب مساحة تخزين أقل لجداول الأبعاد، فإنه يُعد هيكلًا معقدًا يصعب الحفاظ عليه. وتكمن ميزته الأساسية في انخفاض الطلب على مساحة التخزين، ولكن على حساب أداء أقل بسبب كثرة الجداول.

Data vault هو أسلوب حديث لنمذجة قواعد البيانات يمكّن متخصصي تكنولوجيا المعلومات من تصميم مستودعات بيانات مؤسسية مرنة. لقد تم تطوير هذا النهج، الذي يفرض بنية طبقية، خصيصًا لمكافحة المشكلات المتعلقة بالمرونة وقابلية التوسع التي تنشأ عند استخدام نماذج المخططات الأخرى.

يلغي نموذج مخزن البيانات (Data Vault) الحاجة إلى تنقية البيانات كما هو مطلوب في المخطط النجمي، ويُبسط عملية إضافة مصادر بيانات جديدة دون التأثير على النموذج القائم.

توجه متاجر البيانات قرارات العمل المهمة على مستوى الأقسام. على سبيل المثال، قد يستخدم فريق التسويق متاجر البيانات لتحليل سلوكيات المستهلكين، بينما يمكن لموظفي المبيعات استخدام متاجر البيانات لتجميع تقارير المبيعات الفصلية. نظرًا لأن هذه المهام تحدث داخل أقسامها الخاصة، لا تحتاج الفرق إلى الوصول إلى جميع بيانات المؤسسة.

عادةً ما يتم إنشاء متجر البيانات وإدارته من قبل قسم الأعمال المحدد الذي ينوي استخدامه. عادةً ما تتألف عملية تصميم متجر البيانات من الخطوات التالية:

1. توثيق المتطلبات الأساسية لفهم الاحتياجات التجارية والفنية لمتجر البيانات.
   
   
2. تحديد مصادر البيانات التي سيعتمد عليها متجر البيانات الخاص بك للحصول على المعلومات.
   
   
3. حدد المجموعة الفرعية للبيانات، سواء كانت جميع المعلومات المتعلقة بموضوع معين أو حقولًا محددة على مستوى أكثر تفصيلًا.
   
   
4. تصميم التخطيط المنطقي لمتجر البيانات المصغر عن طريق اختيار مخطط يرتبط بمستودع البيانات الأكبر.

لتحقيق أقصى استفادة من متجر البيانات بعد إتمام الأساسيات، يمكنك استخدام أدوات ذكاء الأعمال المتخصصة مثل Qlik أو SiSense. تتضمن هذه الحلول لوحة تحكم وتصورات بيانية تسهّل استخلاص الرؤى من البيانات، مما يؤدي في النهاية إلى قرارات أكثر ذكاءً تعود بالنفع على الشركة.

في حين توفر متاجر البيانات للشركات فوائد كفاءة ومرونة أكبر، فإن النمو الهائل للبيانات يمثل مشكلة للشركات التي لا تزال تستخدم حلولًا محلية.

مع انتقال مستودعات البيانات إلى السحابة، فسوف تتبعها متاجر البيانات. من خلال دمج موارد البيانات في مستودع واحد يحتوي على جميع متاجر البيانات، يمكن للشركات تقليل التكاليف وضمان حصول جميع الأقسام على وصول غير مقيد إلى البيانات التي تحتاجها في الوقت الفعلي.

تتيح المنصات السحابية إنشاء مجموعات بيانات ضخمة ومشاركتها وتخزينها بسهولة، مما يمهد الطريق للوصول إلى البيانات وتحليلها بشكل أكثر كفاءة وفعالية. تُصمم الأنظمة السحابية لتحقيق نمو مستدام للأعمال، حيث يفصل العديد من موفري البرامج كخدمة (SaaS) الحديثين تخزين البيانات عن المعالجة لتحسين قابلية التوسع عند الاستعلام عن البيانات.