ما هو نسيج البيانات؟

غالبًا ما يرتبط نسيج البيانات بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، ويعد أحد الأدوات الرئيسية لتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء أعمال.

ولكن ما هو نسيج البيانات بالضبط؟

نسيج البيانات عبارة عن بنية وبرامج تقدم مجموعة موحدة من أصول البيانات وقواعد البيانات وبنى قواعد البيانات داخل المؤسسة. إنه يسهل التكامل الشامل لمختلف خطوط أنابيب البيانات والبيئات السحابية من خلال استخدام أنظمة ذكية ومؤتمتة.

أصبحت أقمشة البيانات أكثر أهمية مع استمرار التطورات الرئيسية في السحابة المختلطة وإنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة. وقد تسبب هذا في زيادة هائلة في البيانات الضخمة ، مما يعني أن المؤسسات لديها المزيد لإدارتها.

للتعامل مع هذه البيانات الضخمة ، يجب على الشركات التركيز على توحيد بيئات البيانات وإدارتها ، الأمر الذي طرح العديد من التحديات مثل صوامع البيانات ، والمخاطر الأمنية ، والاختناقات في صنع القرار. أدت هذه التحديات إلى قيام فرق إدارة البيانات باعتماد حلول نسيج البيانات ، والتي تساعد في توحيد أنظمة البيانات ، وتعزيز الخصوصية والأمان ، وتحسين الحوكمة ، وتوفير المزيد من إمكانية الوصول إلى البيانات للعاملين.

يؤدي تكامل البيانات إلى اتخاذ المزيد من القرارات التي تعتمد على البيانات ، وبينما استخدمت الشركات تاريخيًا منصات بيانات مختلفة لجوانب محددة من العمل ، فإن أقمشة البيانات تتيح عرض البيانات بشكل أكثر تماسكًا. كل هذا يؤدي إلى فهم أفضل لدورة حياة العميل ، ويساعد في إنشاء اتصالات بين البيانات.

ما هو الغرض من نسيج البيانات؟

تُستخدم أقمشة البيانات لإنشاء عرض موحد للبيانات المرتبطة ، مما يسهل الوصول إلى المعلومات بغض النظر عن موقعها أو ارتباطها بقاعدة البيانات أو هيكلها. تعمل أقمشة البيانات أيضًا على تبسيط التحليل باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الغرض الآخر من نسيج البيانات هو تسهيل تطوير التطبيقات لأنه ينشئ نموذجًا مشتركًا للوصول إلى المعلومات المنفصلة عن التطبيق التقليدي وصوامع قواعد البيانات. توفر هذه النماذج وصولاً أفضل للمعلومات ، ولكنها تعمل أيضًا على تحسين الكفاءة من خلال إنشاء طبقة واحدة حيث يمكن إدارة الوصول إلى البيانات عبر جميع الموارد.

على الرغم من عدم وجود بنية بيانات واحدة لنسيج البيانات ، يُقال غالبًا أن هناك ستة مكونات أساسية لهذا النوع من إطار عمل البيانات:

1. إدارة البيانات: مسؤول عن إدارة البيانات وأمن البيانات.

2. استيعاب البيانات: يجمع البيانات السحابية معًا ويحدد الاتصالات بين البيانات المنظمة وغير المنظمة.

3. معالجة المعلومات: ينقح البيانات لضمان ظهور البيانات ذات الصلة فقط لاستخراج البيانات.

4. تنسيق البيانات: طبقة مهمة حقًا من إطار العمل مسؤولة عن تحويل البيانات ودمجها وتنظيفها بحيث يمكن استخدامها في جميع أنحاء الشركة.

5. اكتشاف البيانات: يبرز طرقًا جديدة لدمج مصادر البيانات.

6. الدخول الى البيانات: يمكّن من استهلاك البيانات ، ويضمن الأذونات الصحيحة لفرق معينة للامتثال للوائح ، ويساعد في إظهار البيانات ذات الصلة من خلال استخدام لوحات المعلومات وأدوات تصور البيانات الأخرى.

فوائد نسيج البيانات

هناك العديد من الفوائد التجارية والفنية لنسيج البيانات ، مثل:

• كسر صوامع البيانات: غالبًا ما تعاني الشركات الحديثة من صوامع البيانات حيث ترتبط قواعد البيانات الحديثة بمجموعات من التطبيقات وغالبًا ما تنمو مع إضافة قواعد بيانات جديدة إلى المؤسسة. تحتوي صوامع البيانات على بيانات من هياكل وتنسيقات مختلفة ، ولكن يمكن لأقمشة البيانات تحسين الوصول إلى معلومات المؤسسة واستخدام البيانات المجمعة لتحسين الكفاءة التشغيلية.

• توحيد قواعد البيانات: تساعد أقمشة البيانات الشركات أيضًا في توحيد قواعد البيانات المنتشرة على مساحة كبيرة. يضمنون ألا تؤدي اختلافات الموقع إلى عوائق أمام الوصول. تعمل أقمشة البيانات على تبسيط تطوير التطبيقات ويمكن استخدامها لتحسين استخدام بيانات التطبيق المحددة دون جعل البيانات أقل وصولاً إلى التطبيقات الأخرى. يمكنهم أيضًا توحيد البيانات التي تم نقلها بالفعل إلى مستودعات.

• طريقة واحدة للوصول إلى المعلومات: تعمل أقمشة البيانات على تحسين قابلية نقل التطبيقات وتعمل كطريقة واحدة للوصول إلى المعلومات في كل من السحابة ومركز البيانات.

• إنشاء الرؤى بوتيرة متسارعة: يمكن لحلول نسيج البيانات التعامل بسهولة مع مجموعات البيانات المعقدة ، مما يؤدي إلى تسريع وقت الرؤية. تمكن هندستها المعمارية نماذج التحليلات المبنية مسبقًا والخوارزميات المعرفية من معالجة البيانات على نطاق وسرعة.

• المستخدمة من قبل المستخدمين التقنيين وغير التقنيين: لا تستهدف أقمشة البيانات المستخدمين التقنيين فقط. تتميز البنية بالمرونة ويمكن استخدامها مع مجموعة واسعة من واجهات المستخدم. يمكنهم المساعدة في إنشاء لوحات معلومات يمكن فهمها من قبل رجال الأعمال التنفيذيين ، أو يمكن استخدام أدواتهم المعقدة لاستكشاف البيانات بواسطة علماء البيانات.

أفضل الممارسات لتنفيذ أقمشة البيانات

يتوسع سوق البيانات العالمي باستمرار ، وهناك طلب قوي في الفضاء. تتطلع العديد من الشركات إلى تنفيذ بنية بيانات لتحسين بيانات مؤسستها ، وتتبع بعض أفضل الممارسات الشائعة.

أحد هذه الممارسات هو تبني نموذج عملية DataOps. نسيج البيانات و DataOps غير متطابقين ، ولكن وفقًا لنموذج DataOps ، هناك اتصال وثيق بين عمليات البيانات والأدوات والمستخدمين. من خلال محاذاة المستخدمين للاعتماد على البيانات ، يمكنهم الاستفادة من الأدوات وتطبيق الرؤى. بدون نموذج DataOps ، يمكن أن يواجه المستخدمون صعوبة في استخراج ما يكفي من نسيج البيانات.

أفضل ممارسة أخرى هي تجنب تحويل نسيج البيانات إلى مجرد بحيرة بيانات أخرى ، وهو أمر شائع الحدوث. على سبيل المثال ، لا يمكن تحقيق نسيج بيانات حقيقي إذا كان لديك جميع المكونات المعمارية ، مثل مصادر البيانات والتحليلات ، ولكن لم يكن لديك أي من واجهات برمجة التطبيقات و SDKs. يشير نسيج البيانات إلى تصميم العمارة ، وليس إلى تقنية واحدة. وبعض السمات المحددة للهندسة المعمارية هي قابلية التشغيل البيني بين المكونات واستعداد التكامل.

من المهم أيضًا أن تفهم المنظمة امتثالها ومتطلباتها التنظيمية. يمكن لبنية نسيج البيانات تحسين الأمان والحوكمة والامتثال التنظيمي.

نظرًا لأن البيانات ليست مبعثرة عبر الأنظمة ، فهناك خطر أقل يتمثل في التعرض للبيانات الحساسة. مع ذلك ، من المهم فهم الامتثال والمتطلبات التنظيمية قبل تنفيذ نسيج البيانات. يمكن أن تندرج أنواع البيانات المختلفة تحت ولايات تشريعية مختلفة. يتمثل أحد الحلول في استخدام سياسات الامتثال المؤتمتة التي تضمن أن تحويل البيانات يتوافق مع القوانين.

حالات استخدام نسيج البيانات

هناك العديد من الاستخدامات المختلفة لنسيج البيانات ، لكن القليل منها شائع جدًا. أحد الأمثلة الشائعة هو الجمع الافتراضي / المنطقي لأصول البيانات المتنوعة جغرافيًا لتسهيل الوصول والتحليل. عادةً ما يتم استخدام نسيج البيانات لإدارة الأعمال المركزية في هذه الحالة. نظرًا لأن عمليات الخط الموزعة التي تجمع البيانات وتستخدمها مدعومة من خلال واجهات الوصول / الاستعلام / الوصول إلى البيانات التقليدية ، فهناك الكثير الذي يمكن أن تكتسبه المنظمات التي لديها تقسيم إقليمي أو وطني لأنشطتها. غالبًا ما تتطلب هذه المنظمات إدارة وتنسيقًا مركزيًا.

حالة استخدام رئيسية أخرى لنسيج البيانات هي إنشاء نموذج بيانات موحد بعد الدمج أو الاستحواذ. عند حدوث ذلك ، غالبًا ما تتغير قواعد البيانات وسياسات إدارة البيانات للمؤسسة المستقلة سابقًا ، مما يعني أنه يصبح من الصعب جمع المعلومات عبر الحدود التنظيمية. يمكن لنسيج البيانات التغلب على هذا من خلال إنشاء عرض موحد للبيانات التي تمكن الكيان المدمج من التنسيق في نموذج بيانات واحد.