جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
تقوم الشركات بالتقاط بيانات أكثر من أي وقت مضى حيث أنها تعتمد عليها بشكل متزايد لإبلاغ قرارات العمل المهمة ، وتعزيز عروض المنتجات ، وتقديم خدمة عملاء أفضل.
مع كمية البيانات التي يتم إنشاؤها بمعدل أسي ، توفر السحابة العديد من المزايا لمعالجة البيانات والتحليلات ، بما في ذلك قابلية التوسع والاعتمادية والتوافر.
في النظام البيئي السحابي ، هناك أيضًا العديد من الأدوات والتقنيات لمعالجة البيانات والتحليلات. نوعان من هياكل تخزين البيانات الضخمة الأكثر استخدامًا هما مستودعات البيانات وبحيرات البيانات.
على الرغم من أن استخدام بحيرة البيانات أقل جاذبية نظرًا لأنه لا يمكنك الاستعلام عن النموذج والبيانات بينما لا تزال ذات صلة ، إلا أن استخدام مستودع بيانات لتدفق تخزين البيانات يعد إهدارًا.
Wأي نوع من بنية السحابة نختاره؟
هل يجب أن نأخذ في الاعتبار المفاهيم الأحدث لمستودع البيانات ، أم يجب أن نكون راضين عن قيود المستودع أو قيود البحيرة؟
تجمع بنية تخزين البيانات الجديدة التي تسمى "مستودع بحيرة البيانات" بين قابلية تكيف بحيرات البيانات مع إدارة البيانات في مستودعات البيانات.
يعد فهم طرق تخزين البيانات الضخمة المختلفة أمرًا ضروريًا لبناء خط أنابيب موثوق لتخزين البيانات لذكاء الأعمال (BI) وتحليلات البيانات و آلة التعلم (ML) ، حسب متطلبات شركتك.
في هذا المنشور ، سنلقي نظرة عن كثب على Data Warehouse و Data Lake و Data Lakehouse ، مع مزاياها وقيودها بالإضافة إلى مزاياها وعيوبها. هيا نبدأ.
ما هو مستودع البيانات؟
مستودع البيانات هو مستودع بيانات مركزي تستخدمه مؤسسة للاحتفاظ بكميات هائلة من البيانات من العديد من المصادر. يعمل مستودع البيانات كمصدر وحيد للمؤسسة "لحقيقة البيانات" وهو ضروري لإعداد التقارير وتحليلات الأعمال.
عادةً ما تجمع مستودعات البيانات مجموعات البيانات العلائقية من عدة مصادر ، مثل بيانات التطبيق والأعمال والمعاملات ، لتخزين البيانات التاريخية. قبل تحميلها في نظام التخزين ، يتم تحويل البيانات وتنظيفها في مستودعات البيانات بحيث يمكن استخدامها كمصدر واحد لحقيقة البيانات.
نظرًا لقدرتها على تقديم رؤى تجارية سريعًا من جميع مجالات الشركة ، تستثمر الشركات في مستودعات البيانات. باستخدام أدوات BI وعملاء SQL وحلول التحليلات الأخرى الأقل تعقيدًا (أي العلوم غير المتعلقة بالبيانات) ، محللو الأعمالومهندسي البيانات وصناع القرار يمكنهم الوصول إلى البيانات من مستودعات البيانات.
يعد الاحتفاظ بمستودع به حجم البيانات المتزايد باستمرار أمرًا مكلفًا ، ولا يمكن لمستودع البيانات التعامل مع البيانات الخام أو غير المنظمة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو ليس الخيار المثالي لتقنيات تحليل البيانات المتطورة مثل التعلم الآلي أو النمذجة التنبؤية.
لذلك ، يوفر مستودع البيانات استجابات استعلام أسرع وبيانات ذات جودة أعلى. تعد Google Big Query و Amazon Redshift ومستودع بيانات Azure SQL و Snowflake خدمات سحابية متاحة لمخازن البيانات.
فوائد مستودع البيانات
- زيادة كفاءة وسرعة ذكاء الأعمال وأعباء عمل تحليل البيانات: مخازن البيانات تقصر الوقت اللازم لإعداد البيانات وتحليلها. يمكنهم الارتباط بسهولة بتحليلات البيانات وأدوات ذكاء الأعمال لأن البيانات من مستودع البيانات موثوقة ومتسقة. بالإضافة إلى ذلك ، توفر مستودعات البيانات الوقت اللازم لجمع البيانات وتزود الفرق بالقدرة على استخدام البيانات للتقارير ولوحات المعلومات ومتطلبات التحليلات الأخرى.
- زيادة اتساق البيانات وجودتها وتوحيدها: تقوم المؤسسات بجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك بيانات المستخدم والمبيعات والمعاملات. يمكن للشركة الوثوق بالبيانات لمتطلبات العمل لأن تخزين البيانات يجمع بيانات الشركة في تنسيق موحد وموحد يمكن أن يكون بمثابة مصدر واحد لحقيقة البيانات.
- تعزيز اتخاذ القرار بشكل عام: يسهل تخزين البيانات اتخاذ القرار بشكل أفضل من خلال توفير متجر مركزي للبيانات الحديثة والقديمة على حد سواء. من خلال معالجة البيانات في مستودعات البيانات للحصول على رؤى دقيقة ، يمكن لصناع القرار تقييم المخاطر وفهم رغبات العميل وتعزيز السلع والخدمات.
- توفير ذكاء أعمال أفضل: يعمل تخزين البيانات على سد الفجوة بين البيانات الأولية الضخمة ، والتي يتم جمعها بشكل روتيني في كثير من الأحيان كأمر طبيعي ، والبيانات المنسقة التي توفر رؤى. إنها بمثابة الأساس لتخزين بيانات المنظمة ، وتمكينها من الإجابة على الأسئلة المعقدة حول بياناتها والاستفادة من الردود لاتخاذ قرارات عمل يمكن الدفاع عنها.
حدود مستودع البيانات
- عدم مرونة البيانات: بينما تتفوق مستودعات البيانات في التعامل مع البيانات المهيكلة ، فإن تنسيقات البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة مثل تحليلات السجلات والتدفق وبيانات الوسائط الاجتماعية يمكن أن تمثل تحديًا لها. هذا يجعل التوصية بمخازن البيانات لحالات الاستخدام التي تتضمن التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي صعوبة.
- تكلفة التركيب والصيانة: قد تكون مستودعات البيانات مكلفة للتركيب والصيانة. علاوة على ذلك ، غالبًا ما يكون مخزن البيانات غير ثابت ؛ إنه يتقدم في العمر ويحتاج إلى صيانة متكررة ، وهو أمر مكلف.
الايجابيات
- من السهل العثور على البيانات واستردادها والاستعلام عنها.
- طالما أن البيانات نظيفة بالفعل ، فإن إعداد بيانات SQL أمر بسيط.
سلبيات
- أنت مجبر على استخدام بائع تحليلات واحد فقط.
- يعد تحليل البيانات غير المهيكلة أو المتدفقة وتخزينها أمرًا مكلفًا للغاية.
ما هي بحيرة البيانات؟
كل نوع من البيانات موعود وممكن بفضل بحيرات البيانات. من المفيد الحصول على البيانات بطريقة يسهل الوصول إليها في موقع مركزي ومتاحة للقراءة.
بحيرة البيانات هي مساحة تخزين مركزية وقابلة للتكيف للغاية حيث يتم الاحتفاظ بكميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة في أشكالها غير المعالجة وغير المعدلة وغير المنسقة.
تستخدم بحيرة البيانات بنية مسطحة وكائنات مخزنة في حالتها غير المعالجة لتخزين البيانات ، على عكس مستودعات البيانات ، التي تحفظ البيانات العلائقية التي تم "تنظيفها" سابقًا.
بحيرات البيانات ، على عكس مستودعات البيانات ، التي تواجه صعوبة في التعامل مع البيانات بهذا التنسيق ، قابلة للتكيف وموثوقة وبأسعار معقولة وتسمح للمؤسسات بالحصول على رؤى معززة من البيانات غير المهيكلة.
في بحيرات البيانات ، يتم استخراج البيانات وتحميلها وتحويلها (ELT) للأغراض التحليلية بدلاً من إنشاء المخطط أو البيانات في وقت جمع البيانات.
استخدام التقنيات للعديد من أنواع البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء ، وسائل التواصل الاجتماعي، وتدفق البيانات ، تتيح بحيرات البيانات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لعالم البيانات الذي يمكنه معالجة البيانات الأولية استخدام بحيرة البيانات. من ناحية أخرى ، من السهل على الشركات استخدام مستودع البيانات. إنه مثالي لتحديد سمات المستخدم ، تحليلات تنبؤيةوالتعلم الآلي والمهام الأخرى.
على الرغم من أن بحيرات البيانات تعالج العديد من المشكلات المتعلقة بمستودعات البيانات ، إلا أن جودة بياناتها رديئة وسرعة استعلامها غير كافية. بالإضافة إلى ذلك ، يتطلب الأمر أدوات إضافية لمستخدمي الأعمال لإجراء استعلامات SQL. قد تواجه بحيرة البيانات سيئة التنظيم مشكلة في ركود البيانات.
فوائد بحيرة البيانات
- دعم مجموعة واسعة من حالات تطبيق التعلم الآلي وعلوم البيانات من الأسهل استخدام خوارزميات التعلم العميق والآلة المختلفة للتعامل مع البيانات في بحيرات البيانات حيث يتم الاحتفاظ بالبيانات بطريقة مفتوحة وخامة.
- تعد تعددية استخدامات بحيرات البيانات ، والتي تتيح لك تخزين البيانات بأي تنسيق أو وسائط دون الحاجة إلى مخطط معد مسبقًا ، ميزة كبيرة. يمكن دعم حالات استخدام البيانات المستقبلية ، ويمكن تحليل المزيد من البيانات إذا تُركت البيانات في حالتها الأصلية.
- من أجل تجنب الاضطرار إلى تخزين كلا النوعين من البيانات في سياقات مختلفة ، يمكن أن تحتوي بحيرات البيانات على بيانات منظمة وغير منظمة. لتخزين أنواع مختلفة من البيانات التنظيمية ، فإنها توفر موقعًا واحدًا.
- بالمقارنة مع مستودعات البيانات التقليدية ، تعتبر بحيرات البيانات أقل تكلفة لأنها مبنية ليتم الاحتفاظ بها على أجهزة سلعية غير مكلفة ، مثل تخزين العناصر ، والتي غالبًا ما تكون موجهة بتكلفة أقل لكل جيجابايت مخزنة.
حدود بحيرة البيانات
- تسجل حالات استخدام تحليلات البيانات وذكاء الأعمال نتائج سيئة: يمكن أن تصبح بحيرات البيانات غير منظمة إذا لم يتم صيانتها بشكل كافٍ ، مما يجعل من الصعب ربطها بأدوات ذكاء الأعمال والتحليلات. بالإضافة إلى ذلك ، عند الضرورة للإبلاغ عن حالات استخدام التحليلات ، يكون هناك نقص في الاتساق هياكل البيانات و ACID (الذرية والاتساق والعزل والمتانة) يمكن أن يؤدي دعم المعاملات إلى أداء استعلام دون المستوى الأمثل.
- عدم تناسق بحيرات البيانات يجعل من المستحيل فرض اعتمادية البيانات وأمانها ، مما يؤدي إلى نقص كليهما. قد يكون من الصعب تطوير معايير مناسبة لأمن البيانات والحوكمة لتلبية أنواع البيانات الحساسة ، حيث يمكن لبحيرات البيانات التعامل مع أي نموذج بيانات.
الايجابيات
- حلول ميسورة التكلفة لجميع أنواع البيانات.
- قادرة على التعامل مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة.
- مثالي لمعالجة البيانات المعقدة وتدفقها.
سلبيات
- يحتاج إلى خط أنابيب متطور ليتم بناؤه.
- امنح البيانات بعض الوقت لتصبح قابلة للاستعلام.
- يستغرق وقتًا لضمان موثوقية البيانات وجودتها.
ما هو Data Lakehouse؟
تجمع بنية تخزين البيانات الضخمة الجديدة التي تسمى "مستودع بحيرة البيانات" بين أعظم جوانب بحيرات البيانات ومخازن البيانات. يمكن تخزين جميع بياناتك ، سواء كانت منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة ، في مكان واحد مع أفضل تعلم آلي وذكاء تجاري وإمكانيات دفق ممكنة بفضل مستودع بحيرة البيانات.
غالبًا ما تكون بحيرات البيانات بجميع أنواعها نقطة البداية لمراكز بحيرات البيانات ؛ بعد ذلك ، يتم تحويل البيانات إلى تنسيق Delta Lake (طبقة تخزين مفتوحة المصدر توفر الموثوقية لبحيرات البيانات).
تمكّن بحيرات البيانات مع بحيرات دلتا إجراءات معاملات ACID من مستودعات البيانات التقليدية. في جوهره ، يستخدم نظام Lakehouse التخزين غير المكلف للحفاظ على كميات هائلة من البيانات في أشكالها الأصلية ، مثل بحيرات البيانات.
توفر إضافة طبقة البيانات الوصفية أعلى المتجر أيضًا بنية البيانات وتمكين أدوات إدارة البيانات مثل تلك الموجودة في مستودعات البيانات.
يتيح ذلك للعديد من الفرق الوصول إلى جميع بيانات الشركة من خلال نظام واحد لمجموعة متنوعة من المبادرات ، مثل علم البيانات والتعلم الآلي وذكاء الأعمال.
فوائد Data Lakehouse
- دعم مجموعة أكبر من أعباء العمل: لتسهيل التحليلات المعقدة ، تمنح مراكز بحيرة البيانات المستخدمين وصولاً مباشرًا إلى بعض أدوات ذكاء الأعمال الأكثر شيوعًا (Tableau و PowerBI). بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي استخدام البيانات بسهولة نظرًا لأن مستودعات بحيرات البيانات تستخدم تنسيقات البيانات المفتوحة (مثل باركيه) جنبًا إلى جنب مع واجهات برمجة التطبيقات وأطر التعلم الآلي ، مثل Python / R.
- الفعالية من حيث التكلفة: تستخدم مستودعات بحيرات البيانات حلول تخزين الكائنات غير المكلفة لتنفيذ خصائص التخزين الفعالة من حيث التكلفة لبحيرات البيانات. من خلال تقديم حل واحد ، تتخلص مستودعات البيانات أيضًا من النفقات والوقت المرتبط بإدارة أنظمة تخزين البيانات المختلفة.
- يضمن تصميم مستودع بحيرة البيانات سلامة المخطط والبيانات ، مما يجعل من الأسهل بناء أنظمة فعالة لأمن البيانات والحوكمة. سهولة إصدار البياناتوالحوكمة والأمن.
- تقدم مستودعات بحيرات البيانات منصة تخزين بيانات فردية متعددة الأغراض يمكنها استيعاب جميع طلبات بيانات الشركة ، مما يقلل من تكرار البيانات. تختار غالبية الشركات حلاً مختلطًا نظرًا لفوائد كل من مستودع البيانات وبحيرة البيانات. هذه الاستراتيجية ، في غضون ذلك ، يمكن أن تؤدي إلى تكرار البيانات المكلفة.
- دعم التنسيقات المفتوحة. التنسيقات المفتوحة هي أنواع الملفات التي يمكن استخدامها بواسطة العديد من تطبيقات البرامج ومواصفاتها متاحة للجمهور. وفقًا للتقارير ، فإن Lakehouses قادرة على تخزين البيانات بتنسيقات ملفات شائعة مثل Apache Parquet و ORC (Optimized Row Columnar).
قيود Data Lakehouse
أكبر عيب يواجه بحيرة البيانات هو أنها لا تزال تقنية حديثة ومتطورة. من غير المؤكد ما إذا كانت ستفي بالتزاماتها نتيجة لذلك. قبل أن تتمكن مستودعات بحيرات البيانات من التنافس مع أنظمة تخزين البيانات الضخمة الراسخة ، فقد يستغرق الأمر سنوات.
ومع ذلك ، نظرًا لمعدل حدوث الابتكار الحديث ، من الصعب تحديد ما إذا كان نظام تخزين بيانات مختلف لن يحل محله في النهاية.
الايجابيات
- تحتوي منصة واحدة على جميع البيانات ، مما يعني أن هناك عددًا أقل من أسماء المضيف التي يجب الاحتفاظ بها.
- لا تتأثر الذرية والاتساق والعزلة والصلابة.
- هو أكثر بأسعار معقولة بشكل ملحوظ.
- تحتوي منصة واحدة على جميع البيانات ، مما يعني أن هناك عددًا أقل من أسماء المضيف التي يجب الاحتفاظ بها.
- سهلة الإدارة وسريعة في معالجة أي مشاكل
- اجعلها أبسط لبناء خط أنابيب
سلبيات
- قد يستغرق الإعداد بعض الوقت.
- إنه صغير جدًا وبعيد جدًا بحيث لا يمكن اعتباره نظام تخزين راسخًا.
مستودع البيانات مقابل بحيرة البيانات مقابل بحيرة البيانات
لمخزن البيانات تاريخ طويل في تطبيقات ذكاء الشركات وإعداد التقارير والتحليلات وهو أول تقنية لتخزين البيانات الضخمة.
من ناحية أخرى ، تعد مستودعات البيانات باهظة الثمن وتواجه مشكلة في التعامل مع البيانات المتنوعة وغير المهيكلة ، مثل تدفق البيانات. بالنسبة لأعباء العمل الخاصة بالتعلم الآلي وعلوم البيانات ، تم تطوير بحيرات البيانات لإدارة البيانات الخام بأشكال متنوعة بتخزين ميسور التكلفة.
على الرغم من أن بحيرات البيانات فعالة مع البيانات غير المهيكلة ، إلا أنها تفتقر إلى إمكانات معاملات ACID لمخازن البيانات ، مما يجعل من الصعب ضمان اتساق البيانات والاعتمادية.
تجمع أحدث بنية تخزين البيانات ، والمعروفة باسم "مستودع بحيرة البيانات" ، بين الموثوقية والاتساق في مستودعات البيانات والقدرة على تحمل التكاليف والقدرة على التكيف مع بحيرات البيانات.
وفي الختام
في الختام ، قد يكون بناء بحيرة بيانات من الصفر أمرًا صعبًا. علاوة على ذلك ، من شبه المؤكد أنك ستستخدم نظامًا أساسيًا مصممًا لتمكين بنية بحيرة البيانات المفتوحة.
لذلك ، كن حذرًا في التحقق من الميزات والتطبيقات العديدة لكل منصة قبل الشراء. يمكن للشركات التي تبحث عن حل بيانات منظم وناضج مع التركيز على ذكاء الأعمال وحالات استخدام تحليلات البيانات التفكير في مستودع بيانات.
ومع ذلك ، يجب على المؤسسات التي تبحث عن حل بيانات ضخمة قابل للتطوير وبأسعار معقولة لتشغيل أعباء العمل لعلوم البيانات والتعلم الآلي على البيانات غير المهيكلة أن تنظر في بحيرات البيانات.
ضع في اعتبارك أن عملك يحتاج إلى بيانات أكثر مما يمكن أن يوفره مستودعات البيانات وتقنيات بحيرة البيانات ، أو أنك تبحث عن حل لدمج التحليلات المعقدة وعمليات التعلم الآلي على بياناتك. أ بحيرة البيانات هو خيار معقول في الموقف.
اترك تعليق