ما المقصود بمستودع البيانات؟
يمكن تعريف مركز البيانات على أنه منصة حديثة للبيانات تم إنشاؤها من مزيج من بحيرة البيانات ومستودع البيانات. بشكل أكثر تحديدًا، يأخذ مركز البيانات التخزين المرن للبيانات غير المنظمة من بحيرة بيانات وميزات الإدارة وأدواتها من مستودعات البيانات، ثم ينفذها بشكل استراتيجي معًا كنظام أكبر. يجلب هذا التكامل بين أداتين فريدتين أفضل ما في النظامين للمستخدمين. لتقسيم مركز البيانات بشكل أكبر، من المهم أولًا فهم تعريف المصطلحين الأصليين بشكل كامل.
مركز البيانات مقابل بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات
عندما نتحدث عن مركز بيانات، نشير إلى الاستخدام المشترك للمنصات الحالية لمستودع البيانات:
- بحيرة البيانات (البحيرة داخل المركز): تمثل بحيرة البيانات مستودع تخزين منخفض التكلفة يستخدمه علماء البيانات بشكل أساس، لكن أيضًا من محللي الأعمال ومديري المنتجات والأنواع الأخرى من المستخدمين النهائيين. إنه مفهوم البيانات الكبيرة. تنتقل البيانات الأولية غير المهيكلة من مصادر تنظيمية مختلفة إلى البحيرة، وغالبًا يتم إرسالها قبل التحميل إلى مستودع بيانات وبناء مجموعات البيانات.
- مستودع البيانات ("المركز" داخل المركز): تمثل مستودع البيانات نوع مختلف من مستودع التخزين من بحيرة بيانات في مستودع البيانات الذي يخزن البيانات المُعالجة والمُهيكلة، المُنسقة لغرض معين، والمُخزنة بتنسيق معين. يتم الاستعلام عن هذه البيانات عادةً بواسطة مستخدمي الأعمال الذين يستخدمون البيانات المُعدة في أدوات التحليل لإعداد التقارير والتقديرات. يشتمل مستودع البيانات عادةً على ميزات إدارة البيانات مثل تصحيح البيانات واستخراج/تحميل/تحويل (ETL).
إذن، كيف يجمع مركز البيانات بين هذين الفكرتين؟ بشكل عام، يزيل مركز البيانات جدران المستودعات بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات. يعني هذا أنه يمكن نقل البيانات بسهولة بين التخزين المنخفض التكلفة والمرن لمستودع البيانات والعكس صحيح، مما يوفر سهولة الوصول إلى أدوات إدارة مستودع البيانات لتنفيذ المخطط والحوكمة، والتي غالبًا ما يتم تشغيلها بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتصحيح البيانات. تنشئ النتيجة مستودع بيانات يدمج مجموعة من بحيرات البيانات بأسعار معقولة وغير مهيكلة والتأهب القوي لمخزن البيانات. من خلال توفير المساحة اللازمة للتجميع من مصادر البيانات المنسقة مع استخدام الأدوات والميزات التي تعد البيانات لاستخدام الأعمال، يسرع مركز البيانات العمليات. بطريقة ما، تعد مراكز البيانات مستودعات البيانات—التي تم إنشاؤها من الناحية التصورية في أوائل الثمانينات—أعيد تشغيلها لعالمنا الحديث القائم على البيانات.
ميزات مراكز البيانات
مع فهم المفهوم العام لمركز البيانات، دعونا ننظر بشكل أعمق قليلًا في العناصر المحددة المعنية. يقدم مركز البيانات العديد من الأجزاء المألوفة من مفاهيم مستودع البيانات وبحيرة البيانات القديمة، لكن بطريقة تدمجها في شيء جديد وأكثر فعالية للعالم الرقمي اليوم.
ميزات إدارة البيانات
يوفر مستودع البيانات عادةً ميزات إدارة البيانات مثل تصحيح البيانات وETL وتنفيذ المخطط. يتم إدخالها في مركز بيانات كوسيلة للإعداد السريع للبيانات، مما يسمح للبيانات من مصادر منسقة بالعمل معًا بشكل طبيعي والاستعداد لمزيد من أدوات التحليل الذكي للأعمال (BI).
صيغ التخزين المفتوحة
يعني استخدام صيغ التخزين المفتوحة والموحدة أن البيانات المستمدة من مصادر البيانات المنسقة لها بداية مهمة في القدرة على العمل معًا والاستعداد للتحليلات أو إعداد التقارير.
التخزين المرن
تسهل القدرة على فصل الحوسبة عن موارد التخزين توسيع التخزين حسب الضرورة.
دعم الدفق
تستخدم العديد من مصادر البيانات التدفق في الوقت الفعلي مباشرة من الأجهزة. تم تصميم مركز البيانات لدعم هذا النوع من الاستيعاب في الوقت الفعلي بشكل أفضل مقارنة بمستودع بيانات قياسي. مع زيادة تكامل العالم مع أجهزة إنترنت الأشياء، يزداد أهمية الدعم في الوقت الفعلي.
أحمال العمل المتنوعة
نظرًا لأن مستودع البيانات يدمج ميزات كل من مستودع البيانات وبحيرة البيانات، فهو حل مثالي لعدد من أحمال العمل المختلفة. بدءًا من إعداد تقارير الأعمال إلى فرق علوم البيانات إلى أدوات التحليلات، يمكن للصفات الأصلية في مستودع البيانات دعم أحمال العمل المختلفة داخل المؤسسة.
مزايا مركز البيانات: منصة حديثة للبيانات
من خلال إنشاء مركز بيانات، يمكن للمؤسسات تبسيط عملية إدارة البيانات الشاملة من خلال منصة حديثة موحدة للبيانات. يمكن أن تحل مركز البيانات محل الحلول الفردية من خلال تقسيم جدران المستودعات بين مستودعات متعددة. ينشئ هذا التكامل عملية شاملة أكثر كفاءة بكثير مقارنة بمصادر البيانات المنسقة. ينشئ هذا عددًا من الميزات التالية:
- إدارة أقل: باستخدام مركز بيانات، يمكن لأي مصادر متصلة به الوصول إلى بياناتها ودمجها للاستخدام، بدلًا من استخراجها من البيانات الأولية والاستعداد للعمل داخل مستودع البيانات.
- تحسين إدارة البيانات: تبسط مراكز البيانات الحوكمة وتحسنها من خلال دمج الموارد ومصادر البيانات، ويتم إنشاؤها باستخدام نظام مفتوح قياسي، مما يسمح بمزيد من التحكم في الأمان والمقاييس والوصول المستند إلى الأدوار وعناصر الإدارة المهمة الأخرى.
- المقاييس المبسطة: نشأت مستودعات البيانات في الثمانينيات، عندما كانت إمكانية الاتصال محدودة للغاية، مما يعني أنه غالبًا تم إنشاء معايير المخطط المحلية داخل المؤسسات، وحتى الأقسام. اليوم، توجد معايير مفتوحة للمخطط لأنواع عديدة من البيانات، وتستفيد مراكز البيانات من ذلك عن طريق استيعاب مصادر بيانات متعددة بمخطط موحد متداخل لتبسيط العمليات.
- زيادة فعالية التكلفة: تم تصميم مراكز البيانات ببنية أساسية حديثة تفصل الحوسبة والتخزين، مما يسمح بإضافة سهلة للتخزين دون الحاجة إلى زيادة قوة الحوسبة. يؤدي هذا إلى تحقيق توسع فعال من ناحية التكلفة من خلال الاستخدام البسيط لتخزين البيانات منخفضة التكلفة.
قصص نجاح العملاء: مركز البيانات
قم بتجربة تحسين الأداء بنسبة 40% وخفض التكاليف بنسبة 60% عند نقل أحمال عمل البيانات المهمة من السحابات الأخرى إلى مستودع بيانات على OCI، مما أدى إلى تسريع معالجة البيانات وابتكار المنتجات مع توسيع فرص الائتمان في جميع أنحاء العالم.
تعد Generali Group هي شركة تأمين إيطالية واحدة من أكبر قواعد العملاء في العالم. كان لدى Generali العديد من مصادر البيانات، من Oracle Cloud HCM، وغيرها من المصادر المحلية والإقليمية. كانت عملية اتخاذ قرارات الموارد البشرية الخاصة بها ومشاركة الموظفين تؤثر على حواجز الطرق، كما سعت الشركة إلى حل لتحسين الكفاءة. أدى دمج Oracle Autonomous Data Warehouse مع مصادر بيانات Generali إلى إزالة المستودعات وإنشاء مورد واحد لجميع تحليلات الموارد البشرية. أدى ذلك إلى تحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية بين موظفي الموارد البشرية، مما سمح لهم بالتركيز على الأنشطة ذات القيمة المضافة بدلًا من التركيز على إنشاء التقارير.
كانت شركة Lyft، إحدى الشركات الرائدة في العالم في تقديم خدماتها، تتعامل مع 30 نظامًا مختلفًا للتمويل المنفصلة. أعاق هذا العزل نمو الشركة وأبطأ العمليات. من خلال دمج Oracle Cloud ERP وOracle Cloud EPM مع Oracle Autonomous Data Warehouse، تمكنت شركة Lyft من دمج الإدارة المالية والعمليات والتحليلات في نظام واحد. أدى ذلك إلى تقليل الوقت اللازم لإغلاق دفاترها بنسبة 50%، مع إمكانية زيادة تبسيط العمليات. وفَّر هذا أيضًا التكاليف عن طريق تقليل ساعات التعطل.
تعد Agroscout مطور برمجيات يعمل مع مساعدة المزارعين على زيادة المحاصيل الصحية والآمنة. لزيادة إنتاج الغذاء، استخدمت Agroscout شبكة من الطائرات بدون طيار للتحقق من خلو المحاصيل من الحشرات أو الأمراض. تحتاج المنظمة إلى طريقة فعالة لتوحيد البيانات ومعالجتها لتحديد علامات الخطر التي تواجه المحاصيل. باستخدام Oracle Object Storage Data Lake، قامت الطائرات بدون طيار بتحميل المحاصيل مباشرة. تم إنشاء نماذج التعلم الآلي باستخدام علوم بيانات OCI لمعالجة الصور. كانت النتيجة عملية مُحسنة إلى حد كبير ومكنت من الاستجابة السريعة لزيادة إنتاج الغذاء.
اكتشف سبب كون OCI أفضل مكان لبناء مركز
مع كل يوم يمر، تُرسل المزيد والمزيد من مصادر البيانات كميات أكبر من البيانات في جميع أنحاء العالم. بالنسبة لأي مؤسسة، لا يزال هذا المزيج من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة يمثل تحديًا. تربط مراكز البيانات هذه المخرجات المتنوعة وربطها وتحليلها في نظام واحد قابل للإدارة.