تستخدم المؤسسات البيانات لتحسين جميع العمليات التجارية اليوم. ومع ذلك، لا تفي قواعد البيانات التقليدية (Database) بمتطلبات تحليل البيانات المتزايدة، والتي تتطلب الوصول إلى Big Data (البيانات الكبيرة) لأغراض Visualization (التصور) وReporting (التقارير). قواعد البيانات التقليدية تمكن من تحسين الأداء أثناء إدارة البيانات الصغيرة بسرعة. ولكنها لا تدعم الإجراءات التحليلية، وهي أساسية للشركات للبقاء في المنافسة.
هذا هو الوقت الذي أصبحت فيه Data Warehouses (مستودعات البيانات) شائعة بين الشركات التي تعتمد على البيانات لتسريع Data Analysis (تحليل البيانات). نتيجة لذلك، تبني الشركات عدة أنواع من البنية التحتية لتخزين البيانات - مثل قواعد البيانات ومستودعات البيانات لتلبية احتياجات متنوعة. على الرغم من أن كلا النظامين يستخدمان لتخزين البيانات، إلا أن هناك اختلافات جوهرية في وظيفتيهما. في هذا المقال، سنتناول كل منهما، ونوضح الفروق الرئيسية بين Data Warehouses (مستودعات البيانات) و Databases (قواعد البيانات).
ما هو Data Warehouse (مستودع البيانات)؟
Data Warehouse هو نظام يجمع البيانات من مصادر متعددة ويوزعها على المؤسسة لأغراض التحليل والتقارير. يتم استخدام الاستعلامات المعقدة لإنتاج تقارير داخل Data Warehouse، والتي تعتمد عليها الإدارة في وضع الخطط واتخاذ القرارات. يتيح Data Warehouse عرضًا موحدًا للمصادر الفيزيائية والمنطقية للبيانات التي تم جمعها من أنظمة متعددة.
الوظيفة الأساسية لمستودع البيانات هي ربط البيانات القادمة من أنظمة متعددة في مكان واحد للاستعلام وإنتاج التقارير أو اتخاذ القرارات. يتم إجراء معالجة OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) في مستودعات البيانات، والتي تركز على التحليل باستخدام استعلامات معقدة بدلاً من معالجة المعاملات.
ما هي Database (قاعدة البيانات)؟
منذ أن بدأت المؤسسات في تخزين البيانات إلكترونيًا، كانت تعتمد على Database Management Systems (أنظمة إدارة قواعد البيانات) لتسهيل الوصول إلى البيانات. عندما نتحدث عن قواعد البيانات، فإننا غالبًا ما نشير إلى RDBMS (نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية)، نظرًا لأنها هيمنت على السوق لعقود.
Database هي مجموعة منظمة من البيانات. في RDBMS، يتم تنظيم البيانات في Tables (جداول)، حيث يجمع كل جدول بين كائنات متشابهة. يتم تمثيل كل Row (صف) في الجدول كمثال على الكائن الذي يحتوي عليه، مثل بيانات العملاء أو بيانات النقل.
Data Warehouse مقابل Database: مقارنة
| المعيار | Data Warehouse (مستودع البيانات) | Database (قاعدة البيانات) |
|---|---|---|
| الوظائف | Analytical (تحليلية) | Transactional and Operational (معاملاتية وتشغيلية) |
| الخصائص | يركز على موضوع معين ويخزن البيانات في شكل مقبول عالميًا. | يزيل التكرار ويوفر الأمن ويسمح بطرق عرض متعددة للبيانات. |
| نوع البيانات | يخزن البيانات التاريخية والحالية، وقد تكون قديمة. | يتم تحديث البيانات بانتظام. |
| الاتجاه | يعتمد على عمليات ETL (استخراج وتحويل وتحميل البيانات). | يحدث التحديث في الوقت الفعلي. |
| الغرض | مصمم للتحليل. | مصمم لتسجيل المعاملات. |
| الجداول والروابط | الجداول والروابط تكون بسيطة لأنها غير طبيعية (denormalized). | الجداول والروابط معقدة لأنها طبيعية (normalized). |
| توفر البيانات | متاح في الوقت الفعلي. | يتم تحديث البيانات من الأنظمة المصدر عند الحاجة. |
| نوع الاستعلامات | استعلامات معقدة لأغراض التحليل. | استعلامات بسيطة للمعاملات. |
| المستخدمون | Data Scientists (علماء البيانات) وBusiness Analysts (محللو الأعمال). | Application Developers (مطورون التطبيقات). |
| الطريقة | يستخدم OLAP للتحليل. | يستخدم OLTP (المعالجة عبر الإنترنت) للمعاملات. |
الفروق الرئيسية بين Data Warehouse و Database
- Database تُستخدم عادة لتسجيل البيانات، بينما Data Warehouse مفيدة لتحليل البيانات.
- في حين أن قواعد البيانات موجهة عادةً لتطبيق واحد، Data Warehouse تخزن البيانات من عدة تطبيقات وتستخدم لأغراض تحليلية معقدة.
- قواعد البيانات توفر بيانات في الوقت الفعلي، بينما Data Warehouse تعمل كمصدر بيانات لتحليل الاتجاهات واتخاذ القرارات.
مزايا وعيوب Data Warehouse و Database
مزايا Data Warehouse:
- توفر وصولًا سريعًا ومركزيًا للبيانات الحيوية.
- تساعد في دمج مصادر البيانات المتعددة لتخفيف العبء على الأنظمة التشغيلية.
عيوب Data Warehouse:
- قد تستغرق إضافة مصادر بيانات جديدة وقتًا وجهدًا كبيرين.
- تتطلب Data Warehouse صيانة مستمرة.
مزايا Database:
- توفر أمانًا عاليًا للبيانات وطرق متعددة لتخزينها واسترجاعها.
- تعمل كأداة فعالة لتحقيق التوازن بين احتياجات التطبيقات المختلفة.
عيوب Database:
- تكلفة تطوير أنظمة Database قد تكون مرتفعة جدًا.
- تدريب المستخدمين على استخدام أنظمة DBMS قد يكون معقدًا.
باستخدام هذه المصطلحات والفرق بينها، يمكن للشركات تحديد ما إذا كانت تحتاج إلى Data Warehouse (مستودع بيانات) لتحليل البيانات المعقدة أو Database (قاعدة بيانات) لإدارة المعاملات اليومية.
 بمتطلبات تحليل البيان…){kind=link}
تعليقات
إرسال تعليق