كيف يختلف ODS عن مستودع البيانات؟
لفهم الفرق بين مخزن البيانات التشغيلي (ODS) ومستودع البيانات بشكل أفضل، من الأفضل توضيح أن مخزن البيانات التشغيلي ليس بديلاً أو بديلاً لمستودع البيانات. في حين أن مخزن البيانات التشغيلي غالبًا ما يكون وسيطًا أو منطقة مؤقتة لمستودع البيانات، فإن مخزن البيانات التشغيلي يختلف في أن بياناته يتم استبدالها وتتغير بشكل متكرر. على النقيض من ذلك، يحتوي مستودع البيانات على بيانات ثابتة للأرشفة والتخزين والتحليل التاريخي وإعداد التقارير.
ومع ذلك، فإن نظام ODS ومستودع البيانات لديهما الكثير من القواسم المشتركة حيث يقومان باستيراد البيانات ودمجها من مصادر مختلفة. توفر هذه المصادر وظيفة أساسية للتحليل وإعداد التقارير، ولكن من المهم التمييز بين الفروق الدقيقة بين الاثنين لتحديد ما إذا كان يجب نشر حل بيانات متكامل واحد أو دمجهما ضمن بنية بيانات متعددة المستويات لتقديم أقصى قدر من ذكاء الأعمال (BI) لمؤسستك.
نظام ODS في العمل
وجدت إحدى شركات التأمين على الممتلكات والتعويضات المدرجة ضمن قائمة فورتشن 100 في الولايات المتحدة صعوبة في إدارة العمليات بكفاءة في ظل دورات حياة التطوير البطيئة، والقدرة المحدودة على معالجة البيانات، والاعتماد الشديد على تكنولوجيا المعلومات. وكانت تبحث عن حلول للبنية الأساسية والتحليلات منخفضة التكلفة أثناء نقل تطبيقاتها الحالية إلى بنية قائمة على الأحداث.
بعد أن أدركوا وجود طريقة أفضل، شرعوا في نشر حل ذكي ومتطور لـ ODS والتحليلات. لمعرفة كيف قمنا بنقل تطبيقاتهم الحالية إلى بنية قائمة على الأحداث، اقرأ دراسة الحالة هذه حول نشر مخزن بيانات تشغيلي من الجيل التالي.
هل تبحث عن طريقة أسرع للاستعلام عن البيانات من نظام ODS ومخزن البيانات الخاص بك؟
تتيح موصلات الاستعلام الفيدرالية Amazon Athena إمكانية الاتصال والاستعلام عن قواعد بيانات متعددة خارج نظام AWS البيئي.
ما هو مستودع البيانات؟
مستودع البيانات هو نظام يستخدم لإعداد التقارير وتحليل البيانات ويعمل كمستودع مركزي للبيانات المتكاملة من مصادر مختلفة. تخزن مستودعات البيانات البيانات غير المنظمة والمنظمة وشبه المنظمة لتزويد المؤسسات بمصدر واحد للحقيقة (SSOT) للتخطيط الاستراتيجي الطويل الأجل.
تتضمن معظم مستودعات البيانات العناصر التالية:
قاعدة بيانات علائقية (RDB) لتخزين كميات كبيرة من بيانات الأعمال المتعلقة بالعملاء أو الطلبات أو المنتجات.
حل الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) المستخدم لإعداد البيانات الضخمة للتحليل الإحصائي وإعداد التقارير وقدرات استخراج البيانات.
أدوات التصور من جانب العميل لتقديم البيانات لمستخدمي الأعمال.
غالبًا ما تتضمن مستودعات البيانات المتقدمة تطبيقات معقدة تعمل على توليد معلومات قابلة للتنفيذ من خلال تطبيق خوارزميات علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI).
أفضل 5 حلول لمستودعات البيانات
يمكن نشر مستودعات البيانات محليًا أو في السحابة أو في بيئة سحابية هجينة. يتم استضافة معظم مستودعات البيانات على خدمة سحابية، والتي توفر حلاً أكثر قابلية للتطوير وفعالية من حيث التكلفة للبنية الأساسية المحلية. تتضمن خيارات مستودعات البيانات السحابية الأكثر شيوعًا ما يلي:
1. Amazon Redshift عبارة عن منصة تخزين بيانات سحابية مُدارة بالكامل تعتمد على AWS. Redshift هو خيار ممتاز للمؤسسات التي لديها نظام إدارة قواعد بيانات علائقية (RDBMS) موجود، مثل MySQL وPostgreSQL وOracle DB.
2. Azure SQL Data Warehouse عبارة عن خدمة تديرها Microsoft بمقياس بيتابايت مع عناصر تحكم لإدارة الحوسبة والتخزين بشكل مستقل. وهي الأفضل للمستخدمين الذين يتطلعون إلى إيقاف طبقة الحوسبة مؤقتًا مع الاحتفاظ بالبيانات لتقليل التكاليف التشغيلية في بيئة الدفع حسب الاستخدام.
3. Google BigQuery عبارة عن مستودع بيانات متعدد السحابات بدون خوادم وقابل للتطوير بدرجة كبيرة وفعال من حيث التكلفة ومصمم للتحليل التفاعلي لمجموعات البيانات الضخمة. تقدم Google أدوات متكاملة للتعلم الآلي وذكاء الأعمال، مثل BigQuery ML وBigQuery BI Engine لدعم قدرات التحليلات المتقدمة .
4. SAP Data Warehouse Cloud هو حل سحابي SAAS يتضمن تكامل البيانات وقاعدة البيانات ومستودع البيانات وإمكانيات التحليلات لمساعدة المؤسسات على بناء مؤسسة تعتمد على البيانات.
5. Snowflake هي قاعدة بيانات مخزنة عمودية متوافقة مع معايير ANSI ومصممة لتحليل البيانات الضخمة. Snowflake هي الأنسب للمؤسسات التي تدير استعلامات معقدة أو تقوم بتحليل البيانات أو علوم البيانات الضخمة.
فوائد مستودع البيانات
بالإضافة إلى مستودع البيانات الذي يوفر القدرات التحليلية لتحسين عملية اتخاذ القرارات التجارية، إليك خمس طرق أخرى يمنح بها مستودع البيانات الشركات ميزة تنافسية رئيسية.
بيانات تاريخية غنية
عندما يتم تنسيقها بشكل صحيح، فإن البيانات الدقيقة التي يوفرها مستودع البيانات ضرورية للسماح لصناع القرار بالتعلم من الاتجاهات والتحديات السابقة. يمكن لمستودع البيانات إضافة سياق إلى البيانات التاريخية من خلال سرد جميع اتجاهات الأداء الرئيسية المحيطة بالاستراتيجيات السابقة - وهو أمر لا يمكن إنجازه باستخدام قاعدة بيانات تقليدية.
مزيد من خيارات الأمان
سواء كان ذلك محليًا أو في السحابة، يمكن لمستودع البيانات ضمان أمان البيانات باستخدام التشفير وإعدادات الحماية المحددة مثل "القراءة فقط" لمنع أكواد SQL الضارة وحماية البيانات السرية.
قابلية أكبر للتوسع
تُعد مستودعات البيانات من المكونات الأساسية لتزويد المؤسسات بالقدرة على التوسع التي تحتاجها للحفاظ على سير العمليات بسلاسة. وتساعد القدرة على التعامل مع المزيد من الاستعلامات والتوسع والتقليص أثناء ذروة الطلب في توليد المزيد من القدرة على التوسع في الأعمال التجارية بشكل عام.
استراتيجية أفضل
من خلال استخدام البيانات التاريخية لتمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً ومبنية على المقاييس في كل شيء بدءًا من المخزون إلى المبيعات الرئيسية إلى إصدارات المنتجات، يمكن للمؤسسات إنشاء استراتيجية تنافسية لا تعتمد على الحدس.
عائد الاستثمار مرتفع
يتيح مستودع البيانات للمؤسسات الإجابة على أسئلة حيوية مثل: ما هي قيمة أصول البيانات المتاحة؟ هل يمكن لأصحاب المصلحة الوصول إلى بياناتنا في الوقت الفعلي؟ هل يمكن تحقيق الربح من تدفقات البيانات؟ ما هي قيمة أصول البيانات المتاحة؟ توفر القدرة على الإجابة على هذه الأسئلة للمؤسسات فترة استرداد لمستودع البيانات أقل من عامين.
عيوب مستودع البيانات
أحد العيوب الرئيسية لمستودع البيانات هو طبيعته غير المتقلبة، مما يعني أن البيانات للقراءة فقط وتتطلب التنظيف. وهذا يؤدي إلى تباين الوقت، مما يعني أن تحديثات مستودع البيانات تتم في دفعات مجدولة، مما يؤدي إلى إمكانية إعداد تقارير مؤرخة.
ولهذا السبب، تختار العديد من المنظمات تنفيذ نظام البيانات التشغيلية كمنطقة مؤقتة لدمج البيانات التشغيلية من أجل الأداء اليومي.
ما هو مخزن البيانات التشغيلية؟
يعد مخزن البيانات التشغيلي حلاً فعالاً من حيث التكلفة للطبيعة غير المتقلبة لمستودعات البيانات. لا يتطلب مخزن البيانات التشغيلي نفس نوع التحويلات التي يتطلبها مخزن البيانات. نظرًا لأن مخزن البيانات التشغيلي يمكنه تخزين البيانات المنظمة فقط، تظل البيانات في مخططها الحالي، مما يجعله أشبه ببحيرة بيانات، والتي تستخدم نهج المخطط عند الكتابة.
بهذا المعنى، يعمل نظام ODS كمستودع يخزن صورة سريعة لأحدث بيانات المؤسسة، مما يسهل على المستخدمين تشخيص المشكلات قبل البحث عبر أنظمة المكونات. على سبيل المثال، يسمح نظام ODS لممثلي الخدمة بالاستعلام فورًا عن معاملة للإجابة على:
أين توجد حزمة العميل حاليًا؟
لماذا لم تتم المعاملة؟
ما هي الخطوات التي يمكنني اتخاذها لاستكشاف هذه المشكلة وإصلاحها؟
نظرًا لأن منطقة التجهيز تتلقى البيانات التشغيلية من المصادر المعاملاتية في الوقت الفعلي تقريبًا، يتم تخفيف العبء عن الأنظمة المعاملاتية من خلال توفير الوصول فقط إلى البيانات الحالية التي يتم الاستعلام عنها. وهذا يجعل نظام ODS الحل الأمثل لأولئك الذين يبحثون عن رؤية شاملة للمعلومات المرتبطة بسجلات البيانات الحالية لاتخاذ قرارات عمل أسرع.
فوائد مخزن البيانات التشغيلية
كيف يمكن لشركتك الاستفادة من مخزن البيانات التشغيلي؟ فيما يلي خمسة أسباب مقنعة تجعلك تفكر في استخدام مخزن البيانات التشغيلي لتزويد شركتك بالسرعة والحجم والمرونة التي تحتاجها في لمحة سريعة.
فعالة من حيث التكلفة
إن إنشاء وتنفيذ نظام ODS أرخص بكثير من إنشاء وتنفيذ مستودعات البيانات وبحيرات البيانات. وفي حين تختلف الأسعار بشكل كبير بناءً على متطلبات التشغيل وحالات الاستخدام، فإن نظام ODS يكلف عادةً حوالي عُشر ما يمكن للشركات أن تتوقع دفعه مقابل مستودع بيانات محلي.
الاستعلام السريع
نظرًا لأن مخزن البيانات التشغيلي يجمع البيانات الحالية فقط، فإن الاستعلام يصبح مبسطًا من خلال تجاوز الحاجة إلى الانضمامات متعددة المستويات. وهذا مفيد بشكل خاص عند تحديد موقع البيانات للإجابة على الأسئلة المعاملاتية الملحة أثناء التنقل.
جودة بيانات أفضل
نظرًا لأن نظام ODS يعمل كمنطقة تجميع، فإنه يمكنه تكوين البيانات في تنسيق واحد متسق. وهذا يحسن جودة البيانات الإجمالية قبل إرسالها إلى مستودع البيانات، حيث سيتم استخدامها لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.
اتخاذ القرارات التكتيكية بشكل أسرع
يوفر نظام ODS بيانات تجارية حساسة للوقت والتي من المستحيل تحديد موقعها عند تضمينها في أنظمة مصدرية مختلفة. نظرًا لأن نظام ODS يستخرج البيانات التشغيلية في الوقت الفعلي، فإنه يبسط عملية إعداد التقارير ويحسن الكفاءة بشكل كبير من خلال دمج هذه المعلومات في مستودع لقطات.
وقت أسرع للوصول إلى السوق
يمكن لنظام ODS من الجيل التالي تقليل تعيين المخططات يدويًا إلى نقرة واحدة فقط. بفضل بنية الخدمات المصغرة، تتمكن المؤسسات من طرح خدمات جديدة في السوق بشكل أسرع.
عيوب مخزن البيانات التشغيلي
تعاني حلول ODS التقليدية عادةً من زمن انتقال مرتفع لأنها تعتمد على قواعد بيانات علائقية أو قواعد بيانات NoSQL تعتمد على الأقراص. لا تستطيع هذه الأنظمة ببساطة التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتوفير أداء عالٍ في نفس الوقت.
كما تؤدي القدرة المحدودة على التوسع في الأنظمة التقليدية إلى مشكلات في الأداء عندما يصل مستخدمون متعددون إلى مخزن البيانات في نفس الوقت. وبالتالي، لا تستطيع حلول ODS التقليدية توفير خدمات API في الوقت الفعلي للوصول إلى أنظمة التسجيل.
هل من الضروري الجمع بين مخزن البيانات التشغيلية ومخزن البيانات؟
باختصار، يعتمد الأمر على حالات الاستخدام لديك وكمية البيانات التي يتم تحليلها. إذا كانت مؤسستك تتوقع كمية هائلة من معلومات العملاء والموظفين وحسابات العملاء، فيجب دمج حل ODS مع نظام مستودع البيانات.
تعد عمليات الدمج أو الاستحواذ عاملاً آخر يجب مراعاته لإنشاء بنية متعددة المستويات. لتمكين عرض مركزي للبيانات الحالية والتاريخية عبر أنظمة مصادر متعددة، فإن الجمع بين نظام ODS ومستودع البيانات سيوفر الصورة الأكثر صلة بالمؤسسة بأكملها.
في هذا العصر الرقمي، حيث توفر السحابة قدرًا كبيرًا من الحرية والمرونة، فإن البنية التحتية القوية لتكنولوجيا المعلومات التي توحد بين السحابة والتحليلات ومنصات البيانات الضخمة من شأنها أن تدفع التميز التجاري لمؤسستك.
كيف يمكنني نشر حلول ODS ومستودع البيانات؟
يمكن لفريق التحليلات في Trianz تطوير ونشر حل ODS بأقل قدر من التعطيل لعمليات الأعمال الإجمالية الخاصة بك. من خلال نشر مخزن بيانات تشغيلي من الجيل التالي باستخدام Hortonworks Data Platform (HDP) على AWS EC2 ونشر Hadoop على AWS Simple Storage Service (S3) وElastic Block Store (EBS) وAWS EC2 Instance Store، سيعمل التحول على علاج دورات حياة التطوير البطيئة وقدرات معالجة البيانات المحدودة والاعتماد الكبير على تكنولوجيا المعلومات.
خدمات البيانات والتحليلات من AWS متضمنة في Trianz Analytics على نظام Cloud Ecosystem لـ AWS
جميع الحقوق محفوظة © 2024 لشركة Trianz
