تفاوت اصلی بین یک انبار داده سنتی و کلان داده‌ها یا داده‌های عظیم در چیست؟

تفاوت اصلی بین یک انبار داده سنتی و کلان داده‌ها یا داده‌های عظیم در چیست؟

راهکارهای انبار داده سنتی در اصل، بنا بر ضرورت و نیازهای موجود، توسعه پیدا کرده‌اند. برای انجام امور کسب و کار، هر شرکتی برای مدیریت کارکردهای پشت صحنه مانند امور مالی، حساب‌های پرداختی، حساب‌های دریافتنی، اوراق بهادار، زنجیره تأمین و همچنین امور اداری مانند فروش، خدمات و مرکز تماس، از برنامه‌های مدیریت منابع شرکتی (ERP) و برنامه‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) استفاده می‌کند. داده‌های اخذ شده از این منابع داده سنتی، در پایگاه داده‌های رابطه‌ای شامل جداول با ردیف‌ها و ستون‌های مختلف ذخیره شده و به عنوان داده‌های ساخت ‌یافته شناخته می‌شوند. این پایگاه‌های داده برای پردازش تراکنش‌های آنلاین (OLTP) بهینه شده و برای گزارش‌گیری و تجزیه و تحلیل مستمر، مورد استفاده قرار نمی‌گیرند.

پرسش اینجاست که روش بهتر برای جمع‌آوری داده‌ها چیست؟ مایکروسافت اکسل! اکسل می‌تواند به عنوان یک ابزار مفید مورد استفاده قرار گیرد، اما این نرم‌افزار برای انجام تجزیه و تحلیل، محدودیت‌ها و مشکلاتی در ارتباط با سازگاری و یکپارچگی دارد. در این مقطع، هوشمندی کسب و کار (Business Intelligence) وارد صحنه می‌شود. گارتنر هوشمندی کسب و کار (BI) را به عنوان «مجموعه ای از امکانات، شامل برنامه‌ها، زیرساخت‌ها و ابزارها و بهترین شیوه‌هایی تعریف می‌کند که امکان دسترسی و تجزیه و تحلیل اطلاعات را برای بهبود و بهینه‌سازی تصمیم‌ها و عملکرد فراهم می‌کند.»

رویکرد سنتی برای ایجاد هوشمندی کسب و کار بر روی داده‌های جمع‌آوری شده از برنامه‌های کاربردی کسب و کار شامل استخراج داده‌ها از سیستم‌های معاملات و انتقال آن به یک انبار داده است که برای گزارش‌گیری، به جز برای پردازش تراکنش‌ها بهینه نیست. این فرآیند با ابزارهای ادغام داده مانند Informatica یا Oracle Data Integrator آغاز می‌شود. این ابزار داده‌ها را از پایگاه داده یا سیستم مبدا ارتباطی استخراج کرده و آن را به فرمت قابل استفاده برای پرس و جو ها و تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. در نهایت، ذخیره‌سازی داده‌های عملیاتی در یک پایگاه داده یا انبار داده صورت می‌گیرد. این ابزارها، معمولاً به عنوان ابزارهای ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) به سازمان‌ها اجازه می‌دهند داده‌ها را به گردش درآورده و ساختارهای پیچیده سازمانی برای انبار داده‌ها را ایجاد کنند.

هنگامی که داده‌ها در انبار داده‌ها قرار می‌گیرند، ابزار بصری کننده آنها با داشبورد‌های پیش‌ساخته و گزارش‌هایی برای دسترسی کاربران، به منظور ارزیابی عملکرد کسب و کار در تصمیم‌گیری‌های واقعی مبتنی بر داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از ابزارهای گزارش‌دهی، کاربران را قادر می‌سازد تا گزارش‌های متفاوتی از خود و همچنین تصاویر مختلف ایجاد کنند.

در حالی که گزارش‌های در جداول مختلف  برای کاربری که می‌خواهد تمام جزئیات را بررسی کند، می‌تواند مفید باشد، کاربران دیگر که اطلاعات کمتری نیاز دارند، می‌توانند داده‌ها را به شیوه‌ای بصری‌تر و ملموس‌تر مشاهده کنند. با استفاده از اندازه‌های مختلف، شکل‌ها، رنگ‌ها و موقعیت‌های متنوع می‌توان داده‌ها را معنی‌دارتر جلوه داده و برای کاربران به نمایش گذاشت.

در حالی که مسیر ساخت یک انبار داده برای داده‌های ساخت یافته از سیستم‌هایی مانند ERP و CRM مشخص است، اما سازمان‌ها باید به فن‌آوری‌های دیگری روی بیاورند تا قادر به ارائه هوشمندی کسب و کار بر روی داده‌های ذخیره شده در منابع جدول رابطه‌ای باشند.

کلان داده چیست؟

داده‌های عظیم یا کلان داده به معماری مدرن و رویکردی برای ساخت یک راه حل تجزیه و تحلیل کسب و کار اشاره دارد که به منظور پاسخ دادن به منابع داده‌های مختلف امروز و چالش‌های مدیریت اطلاعات طراحی شده است. با افزایش نرخ رشد در حجم و انواع داده‌ها، معماری انبار داده سنتی نمی‌تواند مشکلات امروز را حل کند. با استفاده از معماری کلان داده‌ها، شما می‌توانید تجزیه و تحلیل کسب و کار را در حجم زیادی از داده‌های ذخیره شده در برنامه‌های مختلف، چه در جداول ساخت یافته یا رابطه‌ای و یا بدون ساختار و به صورت فایل، انجام دهید. بخش مهم و پیچیده ابتکار داده‌های کلان، تصمیم گیری در مورد مشکلات تجاری است که می‌توانید امروز حل کنید. این امر می‌تواند به سازمان شما کمک کند تا درآمد خود را افزایش داده یا هزینه‌ها و ناکارآمدی خود را کاهش دهید.

داده‌های چند ساختاری

با دور شدن از منابع داده‌های سنتی، منابع داده چند ساختاری را مشاهده خواهید کرد. یک مثال معمول از یک منبع داده چند ساختاری، تجارت آنلاین است. حجم بسیار زیادی از داده‌ها توسط مشتریان از طریق تعاملات آنلاین بوجود می‌آید. کافی است کمی در مورد eBay و رفتار خرید خود فکر کنید. توصیه‌های شخصی که eBay برای شما نمایش می‌دهد به طور مستقیم به سابقه جستجو و خرید در سایت مرتبط است. به عنوان نمونه‌ای دیگر در مورد Priceline و الگوی جستجوی خود برای یک سفر فکر کنید. قیمت‌ها همواره بر اساس سابقه مشاهده شما توصیه می‌شود. رفتار جستجوی آنلاین شما همواره رصد و پی‌گیری می‌شود، چرا که برای خرده‌فروشان بسیار ارزشمند است. همه این اطلاعات با یک بار ورود به سیستم ذخیره می‌شود که می‌تواند ترکیبی از تصاویر و ویدیو‌ها باشد. این نوع داده‌های چند ساختاری نیاز به رویکردی متفاوت برای ذخیره‌سازی، پالایش و تجزیه و تحلیل دارند.

داده‌های بدون ساختار

در حالی که تجارت نمونه خوبی از داده‌های چند ساختاری و چالش‌های ذاتی آن است، داده‌های بدون ساختار، به مدل انبار داده‌های سنتی BI کمترین نزدیکی را دارند.

نمونه بارز این نوع داده ها، داده‌های حاصل از تعاملات ما در رسانه‌های اجتماعی، توییتر و فیس بوک است. اظهار نظرها، علاقه‌مندی‌ها و هشتگ‌ها، همه اشکال مختلف داده‌های بدون ساختار محسوب شده که هر روزه در حال رشد هستند. هنگامی که شما به یک دستگاه، داده‌های حسگرها را اضافه می‌کنید، فایل‌های ایجاد شده توسط سرور‌ها و اینترنت اشیاء (IoT) در پایگاه‌های داده سنتی ذخیره نمی‌شوند. در حقیقت، آنها انواع فایل‌های مختلف هستند.

داده‌های ذخیره شده در وب، اطلاعات هواشناسی، داده‌های ایجاد شده توسط شرکت‌های تحقیقاتی نظیر نیلسن و IRI نمونه‌ای از داده‌های بدون ساختار هستند. ترکیب این مجموعه داده‌ها با هم می‌تواند یک ابزار بسیار قدرتمند برای انجام تحلیل‌های پیش‌بینی باشد.

تنوع و حجم اطلاعاتی که C-suite برای مدیریت تماس‌ها با آنها مواجه می‌شود، نیازمند یک رویکرد متفاوت برای ذخیره داده‌ها، پالایش و پردازش آنهاست. هدف نهایی، انجام تجزیه و تحلیل در زمان واقعی به منظور اخذ تصمیمات مبتنی بر داده‌ها، با نگرشی جدید و مؤثر است. داده‌های بزرگ روشی مدرن برای ذخیره داده‌هایی با حجم پتابایت، اگزابایت و – خیلی زود –  زتابایت محسوب می‌شود.

اگر داده‌های بدون ساختار شما در حال افزایش است، به سیستم‌های اطلاعاتی بزرگ نیاز دارید تا بتوانید نیازهای تحلیلی سازمان خود را پشتیبانی کنید.

بنابراین اگر احساس می‌کنید که زمان تغییر به BIB DATA است، از آکادمی پویندگان کمک بگیرید تا دانش خود را در این زمینه افزایش دهید. این آکادمی در سراسر جهان به رسمیت شناخته شده است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دوره‌های کلان داده‌ها، با ما تماس بگیرید.

آهای، مدیران پروژه حرفه ای! برای آینده آماده اید؟ چگونه IoT در حوزه سلامت تاثیر گذار بوده است؟
نظر خود را بگوئید

پیغام بگذارید

ایمیل شما با دیگران به اشتراک گذاشته نخواهد شد *