مستودعات البيانات
Data Warehousing
قبل المضي قدماً يجب تعريف المصطلحات التالية:
* OLAP (On-line Analytical Processing) : هي عملية تحليل البيانات المتراكمة في مستودع البيانات.
• DSS (Decision Support Systems): وتعرف كذلك ب EIS (Executive Information Systems) وهي أنظمة تساعد القياديين في المؤسسات والمنظمات على اتخاذ القرارات الحاسمة والمعقدة وذلك بتوفير بيانات من مستوى عالي.
• تنقيب البيانات (Data Mining): هي عملية البحث داخل مستودع البيانات عن معرفة غير مستكشفة ( اكتشاف المعرفة).
• OLTP (On-line Transaction Processing): هي مجموعة عمليات الإضافة والحذف والتعديل بالإضافة إلى الاستعلام مع بعض التحليل الذي لايرقى لأن يكون مساعداً في اتخاذ القرارات. ويتوفر دعم هذه العمليات في قواعد البيانات التقليدية.
ماهي مستودعات البيانات؟
هي مجموعة من البيانات دائمة تاريخية متكاملة للمساعدة في اتخاذ القرارات الإدارية. فهي تساعد على الوصول للبيانات لأغراض التحليلات الزمنية واكتشاف المعرفة واتخاذ القرارات لأنها مصممة خصيصا لاستخلاص البيانات ومعاجتها وتمثيلها وتقديمها بصورة مناسبة لهذه الأغراض، وتتضمن كمية ضخمة من البيانات قد تكون من مصادر مختلفة، مثلا عدة قواعد بيانات من عدة نماذج بيانات، وأحيانا من أنظمة ومنصات مختلفة.
خصائص مستودعات البيانات:
(1) تستخدم النموذج متعدد الأبعاد (Multidimensional Model).
(2) تدعم السلاسل الزمنية (Time Series) وتحليل التوجهات (Trends Analysis) اللذين يحتاجان لبيانات تاريخية لاتستطيع قواعد البيانات العادية (Transactional Databases) أن توفرها.
(3) تحديث البيانات فتري (Periodic) أي يتم كل فترة بواسطة أجزاء منه تختص بهذا الأمر.
(4) استرجاع البيانات وتحليلها هو صميم عملها، وتهتم به أكثر.
(5) مستويات تجميع (Aggregation) وأبعاد (Dimensions) غير محدودة.
(6) دعم معمارية Client/server وتعددية المستخدمين.
(7) الاحتفاظ بكمية ضخمة من البيانات قد تصل إلى عدة تيرابايتات (1 TB = 1024 GB) .
الخاصية الأخيرة شكلت مشكلة، ولكن تم حلها بابتكار كل من الآتي:
1- مستودعات البيانات الشاملة ( Enterprise-wide Data Warehouses): وهي مشاريع ضخمة تتطلب استثمارا ضخما في الوقت والموارد.
2- مستودعات البيانات الافتراضية (Virtual Data Warehouses): وهي استعلامات على قواعد البيانات الوظيفية مصممة بكفاءة عالية للوصول السريع للبيانات.
3- متاجر البيانات (Data Marts): هي أجزاء من مستودع البيانات موجهة لجزء من المؤسسة (كقسم معين منها).
Data Warehousing
قبل المضي قدماً يجب تعريف المصطلحات التالية:
* OLAP (On-line Analytical Processing) : هي عملية تحليل البيانات المتراكمة في مستودع البيانات.
• DSS (Decision Support Systems): وتعرف كذلك ب EIS (Executive Information Systems) وهي أنظمة تساعد القياديين في المؤسسات والمنظمات على اتخاذ القرارات الحاسمة والمعقدة وذلك بتوفير بيانات من مستوى عالي.
• تنقيب البيانات (Data Mining): هي عملية البحث داخل مستودع البيانات عن معرفة غير مستكشفة ( اكتشاف المعرفة).
• OLTP (On-line Transaction Processing): هي مجموعة عمليات الإضافة والحذف والتعديل بالإضافة إلى الاستعلام مع بعض التحليل الذي لايرقى لأن يكون مساعداً في اتخاذ القرارات. ويتوفر دعم هذه العمليات في قواعد البيانات التقليدية.
ماهي مستودعات البيانات؟
هي مجموعة من البيانات دائمة تاريخية متكاملة للمساعدة في اتخاذ القرارات الإدارية. فهي تساعد على الوصول للبيانات لأغراض التحليلات الزمنية واكتشاف المعرفة واتخاذ القرارات لأنها مصممة خصيصا لاستخلاص البيانات ومعاجتها وتمثيلها وتقديمها بصورة مناسبة لهذه الأغراض، وتتضمن كمية ضخمة من البيانات قد تكون من مصادر مختلفة، مثلا عدة قواعد بيانات من عدة نماذج بيانات، وأحيانا من أنظمة ومنصات مختلفة.
خصائص مستودعات البيانات:
(1) تستخدم النموذج متعدد الأبعاد (Multidimensional Model).
(2) تدعم السلاسل الزمنية (Time Series) وتحليل التوجهات (Trends Analysis) اللذين يحتاجان لبيانات تاريخية لاتستطيع قواعد البيانات العادية (Transactional Databases) أن توفرها.
(3) تحديث البيانات فتري (Periodic) أي يتم كل فترة بواسطة أجزاء منه تختص بهذا الأمر.
(4) استرجاع البيانات وتحليلها هو صميم عملها، وتهتم به أكثر.
(5) مستويات تجميع (Aggregation) وأبعاد (Dimensions) غير محدودة.
(6) دعم معمارية Client/server وتعددية المستخدمين.
(7) الاحتفاظ بكمية ضخمة من البيانات قد تصل إلى عدة تيرابايتات (1 TB = 1024 GB) .
الخاصية الأخيرة شكلت مشكلة، ولكن تم حلها بابتكار كل من الآتي:
1- مستودعات البيانات الشاملة ( Enterprise-wide Data Warehouses): وهي مشاريع ضخمة تتطلب استثمارا ضخما في الوقت والموارد.
2- مستودعات البيانات الافتراضية (Virtual Data Warehouses): وهي استعلامات على قواعد البيانات الوظيفية مصممة بكفاءة عالية للوصول السريع للبيانات.
3- متاجر البيانات (Data Marts): هي أجزاء من مستودع البيانات موجهة لجزء من المؤسسة (كقسم معين منها).