ما هي هندسة البيانات الضخمة؟ التعريف والطبقات والعملية وأفضل الممارسات
نشرت: 2021-06-11احتلت تحليلات البيانات الضخمة مركز الصدارة في عالم اليوم. في حين أن الحجم الهائل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة يغرق عالم الأعمال ، فلا يمكن إنكار كيف ساعدت هذه الكمية الهائلة من البيانات وتحليلها الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر ثاقبة. بعد كل شيء ، ليس الحجم هو المهم ولكن ما يتكون من البيانات.
يقودنا هذا إلى جانب آخر بالغ الأهمية للبيانات الضخمة ، وهو هندسة البيانات الضخمة . أساس تحليلات البيانات الضخمة ، تشمل بنية البيانات الضخمة النظام الأساسي الذي يسهل معالجة وتحليل البيانات الضخمة التي تعتبر معقدة للغاية بحيث يتعذر على أنظمة قواعد البيانات التقليدية التعامل معها.
فيما يلي دليل متعمق لك لاكتشاف الجوانب العديدة لهندسة البيانات الضخمة وما يمكنك القيام به للتخصص في مجال البيانات الضخمة.
جدول المحتويات
ما هي هندسة البيانات الضخمة؟
بنية البيانات الضخمة هي النظام الأساسي الذي يدعم تحليلات البيانات الضخمة. حجر الأساس لتحليلات البيانات الضخمة ، هندسة البيانات الضخمة هو التخطيط الذي يسمح باستيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها على النحو الأمثل. بعبارة أخرى ، تعد بنية البيانات الضخمة هي العمود الفقري الذي يقود تحليلات البيانات ويوفر وسيلة يمكن من خلالها لأدوات تحليل البيانات الضخمة استخراج المعلومات الحيوية من البيانات الغامضة واتخاذ قرارات تجارية هادفة واستراتيجية.
فيما يلي نظرة عامة مختصرة على بعض المكونات الأكثر شيوعًا لهندسة البيانات الضخمة:
- مصادر البيانات: قد تكون نقطة البداية الواضحة لجميع مصادر بيانات حلول البيانات الضخمة هي الملفات الثابتة التي تنتجها التطبيقات (ملفات سجل خادم الويب) ، أو مصادر بيانات التطبيق (قواعد البيانات العلائقية) ، أو مصادر البيانات في الوقت الفعلي (أجهزة إنترنت الأشياء).
- تخزين البيانات: غالبًا ما يشار إليه باسم بحيرة البيانات ، حيث يحتفظ مخزن الملفات الموزع بكميات كبيرة من الملفات الكبيرة بتنسيقات مختلفة ، والتي تُستخدم لاحقًا لعمليات معالجة الدُفعات.
- معالجة الدُفعات: من أجل جعل مجموعات البيانات الكبيرة جاهزة لتحليلها ، تقوم معالجة الدُفعات بترشيح ملفات البيانات وتجميعها وإعدادها من خلال وظائف دُفعات طويلة الأمد.
- استيعاب الرسائل: يشتمل هذا المكون من بنية البيانات الضخمة على طريقة لالتقاط الرسائل وتخزينها من مصادر الوقت الفعلي من أجل معالجة البث.
- معالجة الدفق: خطوة تحضيرية أخرى قبل تحليلات البيانات ، وفلاتر معالجة الدفق وتجميع البيانات بعد التقاط الرسائل في الوقت الفعلي.
- مخزن البيانات التحليلية: بعد إعداد البيانات للتحليلات ، تقدم معظم حلول البيانات الضخمة البيانات المعالجة بتنسيق منظم لمزيد من الاستعلام باستخدام الأدوات التحليلية. يمكن أن يكون مخزن البيانات التحليلية الذي يخدم هذه الاستعلامات إما مستودع بيانات علائقية على غرار Kimball أو تقنية NoSQL بزمن انتقال منخفض.
- التحليل وإعداد التقارير: أحد الأهداف الحاسمة لمعظم حلول البيانات الضخمة ، تحليل البيانات وإعداد التقارير يوفر رؤى حول البيانات. لهذا الغرض ، قد تحتوي بنية البيانات الضخمة على طبقة لنمذجة البيانات ، أو تدعم ذكاء الأعمال الذاتي للخدمة ، أو حتى تتضمن استكشافًا تفاعليًا للبيانات.
- التنظيم: يمكن لتقنية التنسيق أن تقوم بأتمتة سير العمل المتضمن في عمليات معالجة البيانات المتكررة ، مثل تحويل مصدر البيانات ، ونقل البيانات بين المصادر والمصارف ، وتحميل البيانات المعالجة في مخزن بيانات تحليلي ، والتقرير النهائي.
طبقات هندسة البيانات الضخمة
تتكون مكونات بنية تحليلات البيانات الضخمة بشكل أساسي من أربع طبقات منطقية تؤدي أربع عمليات رئيسية. الطبقات هي مجرد منطقية وتوفر وسيلة لتنظيم مكونات العمارة.
- طبقة مصادر البيانات الضخمة: ستختلف البيانات المتاحة للتحليل في الأصل والشكل ؛ قد يكون التنسيق منظمًا أو غير منظم أو شبه منظم ، وستختلف سرعة وصول البيانات وتسليمها وفقًا للمصدر ، وقد يكون وضع جمع البيانات مباشرًا أو من خلال موفري البيانات ، في الوضع الدفعي أو في الوقت الفعلي ، و قد يكون موقع مصدر البيانات خارجيًا أو داخل المؤسسة.
- طبقة تخزين وتخزين البيانات: تحصل هذه الطبقة على بيانات من مصادر البيانات وتحولها وتخزنها بتنسيق متوافق مع أدوات تحليل البيانات. تحدد سياسات الحوكمة ولوائح الامتثال بشكل أساسي تنسيق التخزين المناسب لأنواع مختلفة من البيانات.
- طبقة التحليل: تستخرج البيانات من طبقة تخزين وتخزين البيانات (أو مباشرة من مصدر البيانات) لاستخلاص رؤى من البيانات.
- طبقة الاستهلاك: تستقبل هذه الطبقة المخرجات التي توفرها طبقة التحليل وتقدمها إلى طبقة الإخراج ذات الصلة. قد يكون مستهلكو المخرجات من العمليات التجارية أو البشر أو تطبيقات التصور أو الخدمات.
عمليات هندسة البيانات الضخمة
بالإضافة إلى الطبقات المنطقية الأربع ، تعمل أربع عمليات متعددة الطبقات في بيئة البيانات الضخمة.
- اتصال مصدر البيانات: يتطلب إدخال البيانات السريع والفعال اتصالاً سلسًا بأنظمة وبروتوكولات وشبكات تخزين مختلفة ، يتم تحقيقها بواسطة الموصلات والمحولات.
- حوكمة البيانات الضخمة: تعمل حوكمة البيانات مباشرة من استيعاب البيانات وتستمر من خلال معالجة البيانات وتحليلها وتخزينها وأرشفتها أو حذفها ، وتتضمن أحكامًا للأمان والخصوصية.
- إدارة الأنظمة: تتألف بنية البيانات الضخمة الحديثة من مجموعات موزعة على نطاق واسع وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة ؛ يجب مراقبة هذه الأنظمة عن كثب من خلال وحدات تحكم الإدارة المركزية.
- جودة الخدمة (QoS): QoS عبارة عن إطار عمل يوفر الدعم لتحديد جودة البيانات ، وترددات وأحجام الاستيعاب ، وسياسات الامتثال ، وكذلك تصفية البيانات.
أفضل ممارسات هندسة البيانات الضخمة
تشير أفضل ممارسات هندسة البيانات الضخمة إلى مجموعة من مبادئ بنية البيانات الحديثة التي تساعد في تطوير نهج موجه نحو الخدمة بينما في نفس الوقت تلبي احتياجات العمل في عالم سريع الخطى يحركه البيانات.
- مواءمة مشروع البيانات الضخمة مع رؤية الأعمال
يجب أن يتماشى مشروع البيانات الضخمة مع أهداف العمل والسياق التنظيمي مع فهم واضح لمتطلبات عمل هندسة البيانات ، والأطر والمبادئ التي سيتم استخدامها ، والمحركات الرئيسية للمؤسسة ، وعناصر تكنولوجيا الأعمال المستخدمة حاليًا ، واستراتيجيات العمل والنماذج التنظيمية ، والحوكمة والأطر القانونية ، والأطر الهيكلية القائمة مسبقًا والحالية.
- تحديد مصادر البيانات وتصنيفها
لكي يتم تطبيع البيانات في تنسيق قياسي ، يجب تحديد مصادر البيانات وتصنيفها. قد يكون التصنيف إما بيانات منظمة أو بيانات غير منظمة ؛ بينما يتم تنسيق الأول عادةً من خلال تقنيات قواعد البيانات المحددة مسبقًا ، فإن الأخير لا يتبع تنسيقًا متسقًا ومُحددًا جيدًا.
- دمج البيانات في نظام إدارة بيانات رئيسي واحد
تعد معالجة الدُفعات ومعالجة الدفق طريقتين يمكن من خلالها دمج البيانات للاستعلام عند الطلب. في هذا الصدد ، من الضروري الإشارة إلى أن Hadoop هو إطار عمل معالجة جماعي شائع ومفتوح المصدر لتخزين ومعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات. تتكون بنية Hadoop في تحليلات البيانات الضخمة من أربعة مكونات - MapReduce و HDFS ( تتبع بنية HDFS في تحليلات البيانات الكبيرة نموذج السيد والعبد لتخزين البيانات الموثوق به والقابل للتطوير) و YARN و Hadoop Common. بالإضافة إلى ذلك ، للاستعلام ، يمكن استخدام قاعدة بيانات DBMS أو NoSQL العلائقية لتخزين نظام إدارة البيانات الرئيسية.
- توفير واجهة مستخدم تسهل من استهلاك البيانات
ستجعل واجهة المستخدم البديهية والقابلة للتخصيص لهيكل تطبيق البيانات الضخمة من السهل على المستخدمين استهلاك البيانات. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون واجهة SQL لمحللي البيانات ، أو واجهة OLAP لذكاء الأعمال ، أو لغة R لعلماء البيانات ، أو واجهة برمجة تطبيقات في الوقت الفعلي لأنظمة الاستهداف.
- ضمان الأمن والسيطرة
بدلاً من فرض سياسات البيانات وضوابط الوصول على مخازن البيانات والتطبيقات النهائية ، يتم ذلك مباشرة على البيانات الأولية. هذا النهج الموحد لأمن البيانات أصبح ضروريًا بشكل أكبر من خلال نمو منصات مثل Hadoop و Google BigQuery و Amazon Redshift و Snowflake وتم تحويله إلى واقع من خلال مشاريع أمان البيانات مثل Apache Sentry.
كيف نبني معمارية البيانات الضخمة؟
بدون الأدوات والعمليات المناسبة ، سيقضي محللو البيانات الضخمة وقتًا أطول في تنظيم البيانات بدلاً من تقديم تحليلات هادفة والإبلاغ عن نتائجهم. ومن ثم ، فإن المفتاح هو تطوير بنية بيانات ضخمة منطقية ولديها إعداد مبسط.
فيما يلي الإجراء العام لتصميم بنية البيانات الضخمة :
- تحديد ما إذا كان النشاط التجاري يعاني من مشكلة البيانات الضخمة من خلال النظر في تنوع البيانات وسرعة البيانات والتحديات الحالية.
- اختيار بائع لإدارة بنية البيانات الضخمة من طرف إلى طرف ؛ عندما يتعلق الأمر بأدوات لهذا الغرض ، فإن بنية Hadoop في تحليلات البيانات الضخمة مطلوبة للغاية. Microsoft و AWS و MapR و Hortonworks و Cloudera و BigInsights من البائعين المشهورين لتوزيع Hadoop.
- اختيار إستراتيجية نشر قد تكون محلية أو قائمة على السحابة أو مزيج من الاثنين.
- تخطيط حجم الأجهزة والبنية التحتية من خلال مراعاة حجم استيعاب البيانات اليومي ، ونشر مركز البيانات المتعددة ، وفترة الاحتفاظ بالبيانات ، وحجم البيانات للتحميل التاريخي لمرة واحدة ، والوقت الذي يتم فيه تغيير حجم المجموعة.
- كمتابعة لتخطيط السعة ، تتضمن الخطوة التالية تحجيم البنية التحتية لتحديد نوع الأجهزة وعدد المجموعات أو البيئات المطلوبة.
- أخيرًا وليس آخرًا ، يجب وضع خطة النسخ الاحتياطي واستعادة القدرة على العمل بعد الكوارث مع إيلاء الاعتبار الواجب لمدى أهمية البيانات المخزنة وهدف وقت الاسترداد ومتطلبات هدف نقطة الاسترداد ونشر مركز البيانات المتعددة والفاصل الزمني للنسخ الاحتياطي ونوع الكارثة الاسترداد (نشط - نشط أو نشط - سلبي) هو الأكثر ملاءمة.
تعلم البيانات الضخمة مع upGrad
إذا كنت تريد معرفة كيفية تنظيم البيانات الضخمة وتحليلها وتفسيرها ، فابدأ رحلة التعلم الخاصة بك مع برنامج upGrad التنفيذي في تطوير البرمجيات - التخصص في البيانات الضخمة !
يعد برنامج PGP التنفيذي برنامجًا جذابًا وصارمًا عبر الإنترنت للمهنيين الذين يرغبون في توسيع شبكتهم وتطوير المعرفة والمهارات العملية المطلوبة لدخول مجال وظائف البيانات الضخمة.
فيما يلي لمحة سريعة عن النقاط الرئيسية للدورة:
- منح الشهادة من معهد IIIT بنغالور
- البرنامج التدريبي للانتقال الوظيفي للبرنامج للمبرمجين غير التقنيين والجدد
- وصول حصري ومجاني في علوم البيانات والتعلم الآلي
- تغطية شاملة لـ 10 أدوات ولغات برمجة
- أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ذات صلة بالصناعة
- محاضرات تفاعلية وجلسات مباشرة من أعضاء هيئة التدريس وقادة الصناعة على مستوى عالمي
خاتمة
يتطلب النمو غير المسبوق للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي طرقًا فعالة لتحليل الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. ليس ذلك فحسب ، يجب أن تكون تقارير التحليل قادرة على تقديم وجبات سريعة قابلة للتنفيذ لتوجيه عملية صنع القرار الاستراتيجي في الأعمال التجارية. لا تجعل خطة بنية البيانات الضخمة القوية والمتكاملة جيدًا التحليل ممكنًا فحسب ، بل تجلب معه أيضًا عددًا من الفوائد ، سواء من حيث الوقت الموفر والأفكار التي تم إنشاؤها والعمل وفقًا لها.
تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad