10 نصائح لتحسين البنية التحتية للبيانات

يمكن أن يكون مخزون الشركة من البيانات منجم ذهب. عند استخدامها بشكل صحيح، يمكن أن تعزز هذه البيانات التحليلات التي تساعد الشركة على العمل بكفاءة أكبر، وتجنب الأخطاء، والاستفادة من الفرص، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يحتاج إلى تدفق من البيانات النظيفة والمنظمة بشكل جيد للقيام بعملها. ولتسخير إمكانيات كل تلك البيانات، يجب على المؤسسة وضع الاستراتيجيات الصحيحة في مكانها وتحسين البنية التحتية للبيانات.

ما المقصود بالبنية الأساسية للبيانات؟

البنية التحتية للبيانات هي النظام البيئي للتكنولوجيا والعمليات والأشخاص المسؤولين عن بيانات المؤسسة—بما في ذلك جمعها وتخزينها وصيانتها وتوزيعها. يتضمن المكون التكنولوجي للبنية التحتية أجهزة محلية، مثل الخوادم وأجهزة التخزين والبرامج، بما في ذلك قواعد بيانات OLTP ومستودعات البيانات بالإضافة إلى تقنيات الشبكات. كما تتضمن عادةً العديد من الخدمات السحابية. يشمل الأشخاص المعنيون مطوري التطبيقات ومسؤولي قواعد البيانات ومحللي البيانات وعلماء البيانات.

ويتمثل أحد الأهداف الرئيسية للبنية الأساسية للبيانات في توفير مستودع تخزين آمن بالإضافة إلى موارد الحوسبة لمعالجة البيانات وتحليلها. ومن المهم بنفس القدر القواعد والسياسات التي تحكم كيفية استخدام البيانات - ومن لديه حق الوصول إليها. في نهاية المطاف، يتمثل الهدف في الحصول على أقصى قيمة من بيانات المؤسسة من خلال الإدارة والتحليل الفعالين لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

النقاط الرئيسة

• البنية التحتية للبيانات هي مجموعة من التقنيات والسياسات التي تستخدمها المؤسسة للمساعدة في ضمان الاستخدام السليم والفعال لبياناتها.
• تتضمن المكونات التقنية للبنية الأساسية للبيانات أجهزة محلية، مثل الخوادم والشبكات؛ والبرامج، بما في ذلك أنظمة التشغيل وقواعد البيانات والأدوات لتحليلات البيانات؛ والخدمات السحابية المختلفة.
• الأهداف الرئيسية لأي إستراتيجية بنية تحتية للبيانات هي الأمان والخصوصية والامتثال التنظيمي.
• تتمثل إحدى طرق تبسيط البنية الأساسية للبيانات وتحديثها في تفريغ المزيد من أحمال العمل إلى الخدمات السحابية الحديثة.

شرح البنية الأساسية للبيانات

تتكون البنية التحتية للبيانات من البنية التحتية المادية للمؤسسة، بما في ذلك مكونات الأجهزة مثل الخوادم وأجهزة التخزين بالإضافة إلى برنامج تخزين البيانات واستعادتها ومشاركتها وتحليلها. تتضمن المكونات الرئيسية قواعد البيانات وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات التي تستخدمها الشركات لتخزين أنواع البيانات المختلفة وتحليلها، مثل الرسم البياني والمكاني والنص والصور وJSON وبيانات المتجه، من بين أمور أخرى كثيرة.

تراكب هذه التقنيات هي تدابير أمنية تحمي البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به. بالإضافة إلى ذلك، توجد الأدوات والتقنيات التي تدعم عملية صنع القرار استنادًا إلى تحليل البيانات، بما في ذلك لوحات المعلومات ونسخ الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ماذا تفعل البنية التحتية للبيانات؟

تتيح البنية التحتية الوظيفية للبيانات إمكانية التعامل مع البيانات وتحليلها واتخاذ القرارات بكفاءة مع المساعدة في معالجة الأمان والامتثال للوائح. يمكن للمؤسسات ذات البنى التحتية الفعالة للبيانات اشتقاق القيمة من خلال تحويل ما غالبًا ما يكون مزيجًا معقدًا من أنواع البيانات إلى رؤى سهلة الفهم وقابلة للتنفيذ.

يمكن أن تتدفق هذه الرؤى من لوحات المعلومات التفاعلية التي تتيح للمستخدمين استكشاف المعلومات وتحليلها، بشكل مثالي في الوقت الفعلي، لتحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات التي قد لا تكون واضحة من البيانات الأولية. قد تتضمن لوحات المعلومات المخططات والرسوم البيانية وخرائط الحرارة والمعلومات الرسومية التي تسهل مقارنة النتائج المحتملة للقرارات المختلفة.

كما ستهدف البنية التحتية الفعالة للبيانات إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات دون المساس بالأمن. عندما يتمكن أصحاب المصلحة على مستويات مختلفة من التعاون والمساهمة في صنع القرار الاستراتيجي، تستفيد المؤسسة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للبنية التحتية للبيانات أن تغذي مبادرات الذكاء الاصطناعي العامة، بما في ذلك الأتمتة الذكية، التي يمكن أن تجعل عمليات الأعمال أكثر كفاءة.

لماذا تعد البنية الأساسية للبيانات مهمة؟

كان الاستخدام الفعال للبيانات جزءًا حيويًا من اتخاذ قرارات الأعمال لسنوات. عندما تتمكن الشركة من تحليل بياناتها التشغيلية بسهولة، يمكنها أن ترى بوضوح أكثر ما ينجح وما هو غير ناجح، أو تتخذ قرارات انقسام الثانية بدقة، أو تأخذ نظرة أطول وترى الاتجاهات للاستغلال أو تجنب. الآن، مع الاحتمالات الناشئة للذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبحت البنية التحتية للبيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى. يعمل الذكاء الاصطناعي على البيانات، وفقط باستخدام البنية التحتية المناسبة للبيانات—والتي يجب أن تتضمن الآن تقنيات مثل الإنشاء المعزز للاستعادة (RAG) ومخازن المتجهات—يمكن لأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي العمل على إمكاناتهم الكاملة.

10 نصائح لتحسين البنية التحتية للبيانات

هناك العديد من الزوايا التي يجب مراعاتها عند تحسين البنية الأساسية للبيانات. فيما يلي 10 أفكار لمساعدتك في تغطية جميع قواعدك.

1. تنفيذ إدارة البيانات

إلى جانب استثمارات الأجهزة والبرامج، تعد إدارة البيانات عنصرًا أساسيًا لإطلاق العنان لقوة البيانات. تُعد إدارة البيانات إطارًا لإدارة البيانات واستخدامها بفعالية - مما يضمن دقتها واتساقها وتوافرها وأمانها - ومواءمة الممارسات المتعلقة بالبيانات مع أهداف المؤسسة وأهدافها.

يجب أن تحدد خطة إدارة البيانات أدوارًا ومسؤوليات واضحة للأفراد المشاركين في إدارة البيانات لضمان المساءلة. تتمثل الخطوة الأولى في تحديد الأدوار وتعيين مالكي البيانات ومسئولي البيانات ومستخدمي البيانات، ولكل منهم حقوق ومسؤوليات محددة. تتضمن إدارة البيانات أيضًا قواعد وإرشادات لفرق تكنولوجيا المعلومات التي يمكنها الوصول إلى البيانات. يجب أن تتناول السياسات الموضوعات بما في ذلك أمان البيانات وجودة البيانات والاحتفاظ بالبيانات ومشاركة البيانات.

وأخيرًا، تدعو الحوكمة الصلبة إلى إجراء عمليات تدقيق منتظمة للبيانات ومراقبة مقاييس جودة البيانات لتحديد أي مشكلات ومعالجتها على الفور.

2. استخدام تقنيات الأتمتة والسحابة

يعد محترفو تكنولوجيا المعلومات المشاركين في إنشاء بنية أساسية للبيانات وصيانتها جيدًا في أتمتة المهام، وغالبًا عن طريق كتابة البرامج النصية لأتمتة الخطوات المتضمنة في توفير البرامج ومراقبتها وتحديثها. في الآونة الأخيرة، يستخدم موفرو السحابة أدوات قوية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) لمساعدة المؤسسات على أتمتة مجموعة أوسع من المهام—بما في ذلك التزويد وتحميل البيانات وتنفيذ الاستعلام ومعالجة الفشل— وتحقيق أداء استعلام عالٍ على نطاق واسع.

من ناحية الأعمال، يمكن لهذا المستوى من الأداء تحفيز التحليلات التنبؤية، والتي يمكن أن تساعد في تحسين دقة وسرعة اتخاذ القرار في مجالات مثل الإدارة المالية وأمان البيانات والخدمات اللوجستية وغيرها الكثير.

3. تنظيم البيانات في مجموعات منطقية

من المهم لأي بنية أساسية للبيانات تنظيم البيانات في مجموعات منطقية للإدارة والنقل بكفاءة. هناك جزأان لهذا الجهد: تصنيف البيانات وتصنيف البيانات. يقوم التصنيف بتجميع البيانات في فئات على أساس السمات المشتركة، مثل المصدر أو الحساسية، بينما يقوم التصنيف بتخصيص البيانات للفئات المحددة مسبقًا على أساس القواعد أو الخوارزميات.

على سبيل المثال، يمكن أن تتلاءم وثيقة البحث والتطوير للمنتج مع فئات متعددة، مثل "البيانات التقنية" و"بحث السوق"، ولكنها ستكون تصنيفًا واحدًا فقط ضمن تدرج معين، مثل "عام" أو "سري-داخلي" أو "سري".

4. تخزين بيانات التعريف لتتبع أصل البيانات

بيانات التعريف هي معلومات تصف أصل بيانات. عندما تلتقط صورة، تقول البيانات الوصفية أين ومتى تم التقاط الصورة، من بين العديد من السمات المحتملة الأخرى. يقوم مخزن بيانات التعريف في البنية الأساسية للبيانات بتنظيم بيانات التعريف والاحتفاظ بها حول أصول البيانات والعمليات وبيانات المخططات داخل النظام. يمكن لمخازن بيانات التعريف تحسين كل من قابلية اكتشاف البيانات وإدارة البيانات عبر البيئات المختلطة، مثل مخازن البيانات. قد تساعد مخازن بيانات التعريف أيضًا في الامتثال التنظيمي من خلال توفير معلومات حول أصل البيانات والتحكم في الوصول والتشفير وتسجيل التدقيق، والتي تسهم جميعًا في خصوصية البيانات وحمايتها. تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي المبتكر بشكل متزايد من البيانات الوصفية لتحقيق الشفافية وإمكانية التفسير لمخرجاتها.

5. استخدام بروتوكولات الأمان لحماية بنيتك الأساسية

يمكن أن تساعد البنية الأساسية المناسبة للبيانات في حماية الأصول الرقمية لمؤسستك، والتي بدورها تكسب ثقة العملاء وأصحاب المصلحة وتساعد على الامتثال للوائح الصناعة.

في أمان البيانات، هناك عدة زوايا يجب مراعاتها، وبعضها فني، وبعضها اجتماعي. ابدأ بتشفير البيانات في rest وأثناء نقلها في حالة اعتراضها أو الوصول إليها من قبل موظفين غير مصرح لهم. بعد ذلك، قم بالحماية من هذه التهديدات من خلال تنفيذ ضوابط لتقييد من يمكنه رؤية البيانات الحساسة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال مصادقة المستخدم والتحكم في الوصول القائم على الأدوار. نظرًا لتطور التهديدات لأمان البيانات باستمرار، راقب تدابير الحماية وقم بتحديثها بانتظام، وبالطبع ابق على اطلاع بأحدث تصحيحات الأمان وتحديثات البرامج. غالبًا ما يقوم موفرو السحابة بتصحيح البرامج وتحديثها بشكل استباقي بمجرد اكتشاف الثغرات الأمنية.

خط الدفاع الآخر هو تعليم الموظفين. تأكد من أن الموظفين يفهمون أمان البيانات كجزء من يوم عملهم. إنشاء تدريب لزيادة الوعي بكلمات المرور القوية وعمليات احتيال التصيد الاحتيالي وهجمات الهندسة الاجتماعية—وتوفير هيكل إعداد تقارير للأنشطة المشبوهة. في النهاية، تحدث انتهاكات البيانات، ولكن يمكنك تقليل تأثيرها مع البروتوكولات لاتخاذ الخطوات، بما في ذلك الاحتواء والاسترداد بالإضافة إلى إجراءات الاتصال للمساعدة في الحفاظ على ثقة عملائك وأصحاب المصلحة.

6. مراقبة أداء النظام بانتظام

من المهم مراقبة البنية الأساسية للبيانات لتحديد المشكلات المحتملة قبل أن تضر بالإنتاجية. لمراقبة مجموعة من مكونات البنية الأساسية، يستخدم مهندسو البيانات وكلاء البرامج لجمع بيانات الأداء على أنظمة التشغيل، واستخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، وحركة مرور الشبكة، والعديد من المكونات الأخرى. عند اكتشاف مشكلة قد تؤثر على المستخدمين، يمكن أن يساعد نظام المراقبة في تشخيص المشكلة وحتى إصلاحها. من خلال المراقبة في الوقت الفعلي عبر مراكز البيانات وموفري السحابة، يمكن للتكنولوجيا التنبؤ بالانقطاعات المؤقتة أو التباطؤ حتى يمكن معالجتها قبل أن يكتشفها المستخدمون.

7. التخطيط لسيناريوهات النمو المستقبلية

من المحتمل أن تقوم مؤسستك بإنشاء كميات كبيرة من البيانات وتجميعها. من الحكمة التخطيط لسرعة التسارع. كيف يمكنك المساعدة في ضمان قدرة البنية الأساسية للبيانات على التعامل مع النمو والتكيف مع المتطلبات المتغيرة؟

اعمل على فهم كيفية تكيف الأجهزة والبرامج والخدمات السحابية الحالية مع زيادة أحجام البيانات والطلب الحسابي. معرفة أين من المرجح أن تحدث الاضطرابات والاختناقات، والبدء في التصميم من حولهم. سيتطلب ذلك منك البقاء على اطلاع دائم بالتقنيات الناشئة وتأثيرها المحتمل على استراتيجيات إدارة بياناتك. مع التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، ستحتاج إلى فهم كيفية الاستفادة من أنواع البيانات الجديدة، مثل الموجهات وRAG.

8. التركيز على قابلية التوسع والمرونة

تحتاج حوسبة المؤسسة إلى التغيير على مدار اليوم والأسبوع والشهر والسنة. على سبيل المثال، يحتاج تجار التجزئة عبر الإنترنت إلى التخطيط للاستخدام الكثيف خلال العطلات، وتحتاج الجامعات إلى التوسع بسرعة خلال تلك الانفجارات القصيرة عندما يسجل عشرات الآلاف من الطلاب في الفصول الدراسية. يمكن أن يؤدي استخدام البنية التحتية للبيانات مع إمكانات التوسيع والتوسيع الآلي إلى خفض تكاليف تكنولوجيا المعلومات الإجمالية، خاصة عند الدفع مقابل المثيلات في خدمة cloud service.

بالإضافة إلى اختيار موفر السحابة المناسب، يمكنك المساعدة في ضمان قابلية التوسع باستخدام بنية وأدوات مصممة للتكامل والنمذجة والتنسيق والمراقبة والتمثيل المرئي. يمكن لتقنيات مثل موازنات التحميل توزيع حركة المرور عبر الخوادم. بالإضافة إلى ذلك، سيستخدم حل قاعدة البيانات المناسب، سواء في مكان العمل أو كقاعدة بيانات كعرض خدمة، تقنيات لزيادة قابلية التوسع إلى أقصى حد، مثل الفهرسة والتخزين المؤقت وتحسين الاستعلام.

9. إعطاء الأولوية للسرعة وسعة التخزين

تعد المعالجة السريعة للبيانات وسعة التخزين الهائلة حجر الزاوية في بنية بيانات فعالة. إن أبسط طريقة للوصول إلى هناك، وغالبًا الأقل تكلفة، هي تفريغ بعض أحمال العمل إلى السحابة. ويمكن أن يشمل ذلك خدمات قواعد البيانات والتخزين المحدد بالبرامج كخدمة، باستخدام مجموعة من الأجهزة الافتراضية على خادم سحابي واحد لتحسين استخدام الموارد.

بالنسبة لأحمال العمل التي تظل في مركز بياناتك، استثمر في الأجهزة الحديثة عالية الأداء لاستبدال الأجهزة القديمة وتحسين الإنتاجية. تعد أجهزة وبرامج الشبكة الحديثة مهمة لنقل البيانات في مركز بياناتك أو بين موقعك ومراكز البيانات السحابية. أثناء الترقية، ابحث عن تجنب متطلبات نقل البيانات بين قواعد البيانات للتعلم الآلي والتحليلات؛ باستخدام خدمة قاعدة بيانات سحابية واحدة تقوم بتحسين السرعة وتقليل التعقيد.

10. الاستثمار في تدريب الموظفين على التكنولوجيات الجديدة

هناك العديد من الأجزاء المتحركة في بنية تحتية فعالة للبيانات، بما في ذلك البنية التحتية المادية، والتي تشمل أجهزة التخزين وأجهزة المعالجة والشبكات؛ والبنية التحتية للمعلومات، بما في ذلك تطبيقات الأعمال ومستودعات البيانات؛ والبنية التحتية للأعمال، مثل أنظمة business intelligence وأدوات التحليلات. يتطلب الحفاظ على كل عنصر من هذه العناصر يعمل وآمن مجموعات المهارات التي يجب أن تظل محدثة. على سبيل المثال، تحتاج أنظمة البيانات الحديثة إلى التفكير في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي قد يتطلب الكفاءة في أنواع البيانات الجديدة وأدوات البرامج وبنى الحوسبة والهياكل التنظيمية. شجع الموظفين على البحث عن تدريب من شركات ترقية المهارات ومجموعات المستخدمين والأحداث التقنية حتى يتمكنوا من البقاء على اطلاع بأنظمة البيانات الحديثة، والتعرف على قواعد البيانات في عمليات التطوير المتكاملة، واستكشاف هياكل شبكة البيانات، وفهم المبادئ التي ينطوي عليها تحليل البيانات وتقديم النتائج.

يمكن للمهنيين التقنيين أيضًا الوصول إلى التدريب الذي يقدمه موفرو الخدمات السحابية أو المجتمع حول تقنية معينة.

تحسين البنية التحتية للبيانات باستخدام Oracle HeatWave

MySQL هي قاعدة البيانات مفتوحة المصدر الأكثر شعبية في العالم، ولكن حتى الآن كان يجب أن تحدث تحليلات البيانات على قاعدة بيانات منفصلة. الآن، يوفر HeatWave MySQL خدمة database cloud service مُدارة بالكامل تجمع بين المعاملات والتحليلات في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى التخلص من التعقيد وزمن الوصول والتكاليف ومخاطر تكرار ETL. يمكنك تبسيط البنية الأساسية للبيانات باستخدام إمكانات HeatWave المضمنة الأخرى التي تقضي على الحاجة إلى نقل البيانات إلى خدمات سحابية منفصلة:

• تتيح لك HeatWave Lakehouse الاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات، أو قواعد بيانات MySQL، أو مزيج من كليهما بسرعة سجلات.
• يوفر HeatWave GenAI الذكاء الاصطناعي الإنشائي المتكامل والمؤتمت مع نماذج اللغات الكبيرة داخل قاعدة بيانات (LLMs)؛ ومخزن متجه مؤتمت داخل قاعدة بيانات؛ ومعالجة متجه قابل للتوسع؛ والقدرة على إجراء محادثات سياقية باللغة الطبيعية.
• يتضمن HeatWave AutoML كل ما يحتاجه المستخدمون لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتعليمها وشرحها ضمن HeatWave دون أية تكلفة إضافية.

تتوفر منصة HeatWave في Oracle Cloud Infrastructure (OCI)، وAmazon Web Services (AWS)، وMicrosoft Azure.

الأسئلة الشائعة حول تحسين البنية الأساسية للبيانات

ماذا يحدث إذا كان نظام البنية الأساسية للبيانات معيبًا؟

يمكن أن تؤدي البنية الأساسية المعيبة للبيانات إلى العديد من النتائج، ولا شيء منها جيد. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أوقات استجابة أبطأ لمواقع الويب والتطبيقات والأدوات التحليلية وأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على بيانات فعالة ونظيفة. والأسوأ من ذلك، أن أنظمة البنية التحتية المعيبة يمكن أن تفتح نقاط الضعف، مما يعرض البيانات لخطر الخسارة بسبب الخطأ البشري أو تعطل النظام، أو قد تتعرض البيانات للخطر إذا تمكنت الجهات الفاعلة السيئة من الوصول إلى البنية التحتية المعيبة للبيانات.

كيف تدير البنية الأساسية للبيانات؟

يمكنك إدارة البنية الأساسية للبيانات من خلال مجموعة من التقنيات والسياسات التي تساعد على ضمان بقاء البيانات آمنة والوصول إلى الأشخاص الذين تم تصميمهم لخدمتهم. تتضمن مجالات التركيز أجهزة تخزين البيانات وبرامج قواعد البيانات وبرامج ومعدات الشبكات المصممة لضمان تدفق البيانات بكفاءة بين الأنظمة الداخلية وموفري خدمة cloud service. تعد إدارة البنية التحتية للبيانات مهارة مطلوبة للغاية، خاصةً مع نمو الذكاء الاصطناعي المبتكر بشكل أكثر شيوعًا، نظرًا لأنها تتطلب تدفقًا ثابتًا من البيانات النظيفة للعمل.

كيف أعرف التقنيات التي يجب الاستثمار فيها للبنية الأساسية للبيانات؟

إعطاء الأولوية للتقنيات التي تضيف قيمة دون إضافة تعقيد. على سبيل المثال، قد تستثمر في قاعدة بيانات يمكنها التعامل مع معالجة المعاملات والتعلم الآلي، مما قد يوفر عليك من عمليات ETL المستهلكة للوقت. يمكنك أيضًا البحث عن قاعدة بيانات تعمل محليًا مع العديد من أنواع البيانات المختلفة، مثل النصوص والمكانية والرسوم البيانية وJSON والموجهات. سيساعدك ذلك أيضًا على تبسيط البنية الأساسية للبيانات.

كم مرة يجب أن أراجع البنية الأساسية للبيانات؟

غالبًا ما تكون البنى الأساسية للبيانات معقدة في التجميع والصيانة. من الأفضل مراجعة البنية الأساسية للبيانات للترقيات عندما تريد اعتماد تقنية جديدة، مثل التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، أو عندما تحتاج إلى إجراءات أمان بيانات جديدة. كما ينبغي أن يؤدي النمو أو التغيير التنظيمي، مثل الاندماج أو الاستحواذ، إلى إجراء مراجعة. للصيانة المستمرة، تأكد من أن البنية الأساسية للبيانات تجمع السجلات حول مدى كفاءة عمل المكونات المختلفة، ومراجعتها بانتظام. وستقوم هذه السجلات بتنبيه خبراء البيانات إلى المشاكل التي تحدث أو التي تلوح في الأفق.