حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات

حلول إدارة البيانات Data Management Solutions

حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات​

نمذجة البيانات:

نموذج البيانات هو في الأساس تمثيل مرئي يصف الاتصالات بين نقاط البيانات المختلفة والهياكل المخزنة في نظام المعلومات. يحدد الهيكل كيفية عمل ملف يتم   تخزين البيانات وكيف سيصل النظام إليها. هناك حاجة إلى برامج نمذجة البيانات الفعالة للحصول على بنية مناسبة للبيانات. عند إجراء العناية الواجبة بشأن الاستفادة من بياناتك لدعم قرارات العمل، فإن سلامة البيانات المذكورة هي شرط مسبق بالغ الأهمية.

قبل حساب بياناتهم للحصول على رؤى قيمة، يجب أن يكون لدى محللي الأعمال ثقة كاملة في دقة الإدخال وموثوقية بياناتهم. أي أخطاء أثناء إدخال البيانات تعني بطبيعة الحال إخراجًا تالفًا بالإضافة إلى التكرار عبر قاعدة البيانات.

هيكلة البيانات حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

الطبقات الثلاث لنموذج البيانات

إذن، ما الذي تخطط للقيام به مع كل مواصفات البيانات التنظيمية التي تراكمت لدى شركتك على مر السنين؟ هل تهدف إلى الترحيل إلى نظام جديد أو ربما ترقية نظام موجود، أو ربما إنشاء مستودع بيانات ينتج عنه رؤى؟ في كلتا الحالتين، سيتم تنظيم بياناتك باستخدام أداة نمذجة مستودع البيانات في واحدة من الطبقات الثلاث المميزة التالية، لكل منها موضع ووظيفة محددة. دعنا نتعمق في كل طبقة على حدة:

نموذج البيانات المفاهيمية:

هذا هو المستوى الأساسي للنموذج الذي يحدد بنية البيانات وفقًا لمتطلبات العمل. وهو يركز على السمات والإدخالات والعلاقات الموجهة للأعمال.

  • يوفر تغطية على مستوى المنظمة لمفاهيم الأعمال.
  • إنها تلبي احتياجات جمهور أعمال معين.
  • تم بناء الطبقة المفاهيمية بشكل مستقل عن أي مواصفات للأجهزة أو سعة التخزين أو قيود البرامج ينصب التركيز على تمثيل البيانات كما يتم عرضها في العالم الحقيقي.

نموذج البيانات المنطقية:

هذه الطبقة أكثر تعقيدًا وهيكلية من الطبقة المفاهيمية. يحتوي على معلومات حول كيفية تنفيذ النموذج من خلال تحديد هيكل وعلاقات عناصر البيانات. الميزة الرئيسية للنموذج المنطقي هي أنه يوفر أساسًا ثابتًا لنموذج البيانات المنطقي والمادي.

  • يسرد النموذج المنطقي متطلبات المشروع، ولكن يمكن أن يتكامل أيضًا مع نماذج البيانات الأخرى اعتمادًا على النطاق.
  • تم تصميمه وتطويره بشكل مستقل عن
  • أنواع بيانات عناصر البيانات لها طول دقيق.

نموذج البيانات المادية:

توضح الطبقة المادية كيفية تنفيذ نموذج البيانات في نظام إدارة قاعدة البيانات. إنه يبسط منهجية التنفيذ في شكل جداول، وفهارس، وتقسيم، وما إلى ذلك. يساعد مخطط نموذج البيانات المادية على تصور بنية قاعدة البيانات بأكملها.

  • يسرد النموذج المادي احتياجات مشروع واحد، ولكن اعتمادًا على نطاق المشروع، يمكن أن يتكامل أيضًا مع النماذج المادية الأخرى.
  • من أجل التمثيل الدقيق للبيانات، يجب أن تحتوي جميع الأعمدة على نوع بيانات دقيق وقيم افتراضية وطول.

البنية التقنية وهيكلة البيانات

اختيار البنية التقنية والبرامج الخاصة في البيانات وذكاء الأعمال ذو أهمية في مراحل المشروع والتي تتطلب أن يكون هناك توجه واستراتيجية واضحة المعالم ليس فقط على مدى مدة المشروع بل لابد من أخذ مستوى النضج المستهدف في الاعتبار ، تكمن أهمية ذلك في أنه عند اختيار تقنية لابد من الموازنة بين احتياجات المنظمة على مدى استراتيجيتها والاستثمارات المتوقعة سواء من حيث توفير تلك التقنيات أو التكاليف التشغيلية لها أو الكوادر المطلوبة للعمل عليها ، حتى وإن كانت البداية لتوفير إمكانيات تؤدي الغرض في المدى القصير لكن محدوديتها في التوسع في الإمكانيات وعدم قابليتها للموائمة مع التطور المتوقع في المتطلبات قد يؤدي إلى توقف الاستثمار وصعوبة الانتقال إلى تقنية أخرى.

هيكلة البيانات حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG
هيكلة البيانات حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

عند تحديد الاحتياجات من التقنيات علينا تصنيفها إلى خمسة مكونات رئيسية وموائمة كل منها مع متطلبات رحلة ذكاء الأعمال ، هذه المكونات تمثل رحلة البيانات من مصادرها في الأنظمة إلى المصدر الموحد ألا وهو مستودع البيانات حتى استعمالها عن من خلال منصة ذكاء الأعمال أو أدوات التحليل البيانات المتخصصة ، ولغرض تلخيصها بشكل مبسط وفي حال الحاجة للاطلاع على التفاصيل يتم البحث في كل منها على حدى من المصادر العديدة المتاحة سواء المواقع الاستشارية أو حتى عن طريق مواقع الشركات التقنية ، لذلك فضلت هنا اختصارها بالشكل التالي لتسهيل إيصال المعلومة:

أولا: جزئية الحصول واستخراج البيانات Data Extracts and ingestion

توجد أنواع متعددة من البرامج والأدوات المتخصصة باستخراج وتجميع البيانات، لكن اختيار المناسب منها يعتمد أولا على تحديد أنواع البيانات من حيث هل هي بيانات مهيكلة أم غير مهيكلة، كذلك نوعية قواعد البيانات في النظام المصدر قد يتطلب التأكد من اختيار البرامج المناسبة لها، أيضا يجب تحديد المتطلبات من حيث دورية استخراج البيانات مثل في حال كانت المتطلبات أن يكون التحديث بشكل لحظي قد يتطلب ذلك برامج متخصصة في الاستخراج اللحظي للبيانات بدون التأثير على العمليات التشغيلية التي تتم في تلك الأنظمة.

ثانيا: جزئية معالجة وتخزين البيانات Data Processing and Storing

توجد أنواع متعددة من البرامج والأدوات المتخصصة باستخراج وتجميع البيانات، لكن اختيار المناسب منها يعتمد أولا على تحديد أنواع البيانات من حيث هل هي بيانات مهيكلة أم غير مهيكلة، كذلك نوعية قواعد البيانات في النظام المصدر قد يتطلب التأكد من اختيار البرامج المناسبة لها، أيضا يجب تحديد المتطلبات من حيث دورية استخراج البيانات مثل في حال كانت المتطلبات أن يكون التحديث بشكل لحظي قد يتطلب ذلك برامج متخصصة في الاستخراج اللحظي للبيانات بدون التأثير على العمليات التشغيلية التي تتم في تلك الأنظمة.

ثالثا: جزئية إدارة البيانات Data Management and Monitoring

يتم في هذه الجزئية تطبيق المعايير وقياس جودة البيانات حسب الإجراءات التي تمت من خلال حوكمة البيانات مع ملاك البيانات ، بحيث يتم من خلال هذه المرحلة توثيق وتدقيق البيانات المحدثة واشعار مالك البيانات والجهات المستفيدة بأي استثناءات حدثت للمعايير لاتخاذ الاجراء التصحيحي اللازم وتفادي تأثير ذلك على متخذي القرار ، يتم أيضا من خلال هذه المرحلة استكشاف البيانات الجديدة التي تم اضافتها لتأخذ مسارها في حوكمة البيانات ، فتبدأ بتنبيه مسئولي البيانات للعمل على تحديد المالك الرئيسي لتلك البيانات والإجراءات اللازمة لاستكمال الحوكمة عليها.

رابعا: جزئية استخدام البيانات Data Utilization

هذه الجزئية الأخيرة هي ما يراه المستخدم النهائي في رحلة البيانات، بعد أن تم استخراجها من الأنظمة وتخزينها في مصدر موحد وطبقت عليها المعايير والاجراءات الخاصة بإدارة البيانات قبل أن تكون جاهزة للاستخدام. تختلف الأدوات والبرامج حسب طبيعة الاستخدام فتبدأ ببرامج التقارير التشغيلية والتي قد يكون برنامج الإكسل هو أشهرها وأكثرها مرونة في جداول البيانات، لكن تتطور الحاجة إلى برامج ذات إمكانيات أفضل عن تطبيق لوحات الأداء أو التقارير التحليلية، وبشكل أكبر لبرامج النماذج التنبؤية والتحاليل المتقدمة، إلى أن نصل إلى برامج معقدة يتطلبها علماء البيانات وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتي تتنوع حسب الغرض وتكون عادة على شكل مشاريع مصغرة.

خامسا: جزئية حماية وأمن المعلومات وصلاحيات الدخول: Data Security and Access Authorization

في هذه الجزئية يجب أن تكون الأدوات المستخدمة في حماية البيانات ومنح الصلاحيات للدخول عليها تخدم كافة المراحل في رحلة البيانات من المصدر إلى التقارير، فهناك أدوات حماية وتشفير تطبق عند استخراج وسحب البيانات من المصدر، أيضا تشفيرها عن انتقالها إلى بحيرة البيانات ومستودع البيانات بحيث تمنع الدخول عليها إلا حسب صلاحيات، وبالمثل على مستوى التقارير بحيث يكون هناك مجموعات لصلاحيات الدخول على التقارير. يجب أن تتوافق تلك الأدوات مع تطبيق حوكمة البيانات عند تصنيف مدى سرية أو حساسية تلك البيانات ، حيث يقوم مالك تلك المعلومة بتحديد تصنيفها حسب السرية والخصوصية والحساسية ويحدد من له الحق بالدخول والاطلاع عليها أو إن كانت المعلومة تتطلب عملية تشفير قبل إتاحتها أو أن تحجب تماما ، بناء على ذلك يتم تطبيقها على البيانات من خلال البرامج المتخصصة ، ومن هنا يجب أن تكون تلك البرامج متوائمة مع تلك المتطلبات عبر كافة مراحل انتقال البيانات ، كما أن هناك تقييم معترف به عالميا لبرامج التي تغطي تلك الثغرات في أمن المعلومات وحمايتها.

هيكلة البيانات حلول نمذجة وهيكلة البيانات ومخازن البيانات مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

طلب استشارة أو تدريب

لا تتردد في التواصل معنا لأي استفسار