عوضا عن العمل مع نسخ من البيانات، تعمل مع البيانات الوصفية في طبقة افتراضية، مما يسهل تجربة بياناتك دون المساس بالبيانات الأولية.
لتجربة قراءة أفضل تفضل بزيارة المقالة على زد
ماهي فرضنة البيانات؟
هنا مثال توضيحي باستخدام مفهوم يمكننا جميعاً أن نفهمه: المتاجر الكبيرة. تخيل هذا المشهد: قائمة تسوق في إحدى اليدين، وعربة التسوق في اليد الأخرى، وأنت مستعد لبدء تسوقك الأسبوعي في المتجر المحلي، الأشياء التي تريد شراءها تتباين ما بين الفواكه والخضروات إلى منظفات الغسيل، ومن الممكن بعض البيض غير المحدود للاحتياط وإلى حد كبير خلاط كهربائي، ولكنك تعرف بأنك ستكون قادرًا على إيجاد كل ما تحتاج تحت سقف واحد. كون هذا الأمر ممكناً بحد ذاته أمر فائق الروعة، فكر في الأمر: في قسم الفواكه الاعتيادي، قد تجد برتقال مستورداً من إشبيلية، وموز من أمريكا اللاتينية، وتفاح من فرنسا فمصدر كل نوع من الفاكهة مختلف، ومع ذلك تم استيرادها لتصل أمامك أيها المستهلك. ونحن نتحدث عن الفاكهة فقط فإذا فكرت في آلاف المنتجات في المتجر، فجميعها صُنّعت أو أُنتجت في مئات الدول المختفة، و تتضح سهولة شراء هذه المنتجات في المتجر، ففكرة السفر إلى كل دولة لشراء كل منتج على حدة غير معقولة - لأنها مكلفة، ومستهلكة للوقت وبطيئة بشكل سخيف ولن تخطر على بالك حتى كاختيار.
ولكن كيف ينطبق كل هذا على البيانات؟
في هذا التشبيه، إذا كانت الفواكه تمثل البيانات، فإن المتجر نظام عالي الكفاءة لإيصال البيانات للمستهلكين فمثلما أن كل صندوق من الفاكهة له بلد منشأ، فإن كل مجموعة من البيانات لها مصدرها كل نوع من مختلف أنواع الفاكهة المعروض في المتجر مثل الطازجة، والمجمدة، أو المجففة تشبه الطرق المختلفة التي تُشكل بها البيانات، فالأنواع المختلفة من الفواكه مثل الفاكهة الحمضية أو التوت تشبه الأنواع المختلفة من البيانات، والكمية هي مفهوم مشترك من تجار التجزئة ومستضيف البيانات على حد سواء. تماماً كما أن زبائن المتجر لا يريدون السفر إلى إشبيلية لشراء البرتقال، فإن مستهلكين البيانات لا يريدون الذهاب إلى كل مصادر البيانات المختلفة للوصول إلى الى بياناتهم، إنها مضيعة للوقت ومكلفة.
يحتاج مستهلكو البيانات إلى "متجر للبيانات"، والذي عن طريقة يمكن الوصول للبيانات بغض النظر عن مصدرها، نوعها، أو كميتها، فما يحتاجون إليه هو فرضنة البيانات.
فما هي فرضنة البيانات إذن؟
تُشكل فرضنة البيانات طبقة بيانات افتراضية، والتي تقع بين مصدر البيانات والتطبيقات المُستهلكة تماماً كالمتجر، حيث أن بإمكان طبقة البيانات الإفتراضية الاتصال بمصادر بمختلف الأشكال وأحجام مختلفة (علامات تجارية، وأنظمة تشغيل، وغيرها) وتخفي هذا التعقيد من التطبيقات المُستهلكة (ومحللو البيانات).
تسمح لك فرضنة البيانات "بالتسوق" لجميع البيانات التي تحتاج، في مكان واحد، بدون الحاجة للذهاب مباشرةً إلى المصادر. هذه التقنية تسمح للشركات بأن تطبق استراتيجية بيانات سريعة بما أنها تدمج البيانات في مجموعات، الأمر الذي لا يمكن القيام به ببساطة بأدوات "الاستخراج والتحويل والتحميل"، كما أنه في حال تغيير أو نقل مصدر متصل بنص استخراج وتحويل وتحميل يجب عليك اعادة كتابة النص والذي يعد استهلاكاً للوقت. لا تنقل فرضنة البيانات، أو تنسخ البيانات مادياً (ما لم يكن هنالك حاجة لهذا الأمر) ولا يتطلب الأمر منك أن تقوم بتحميل وتخزين البيانات في مخزن فعوضاً عن العمل مع نُسخ من البيانات بحد ذاتها، تعمل فرضنة البيانات فقط مع البيانات الوصفية (المعلومات المحتاجة للوصول لكل مصدر) في طبقة بيانات افتراضية، وهذا يجعل من السهل عليك تجربة بياناتك، مما يجعل التعديل في التقارير في آخر اللحظات بدون المساس بالبيانات الأولية نفسها وبهذا فإن فرضنة البيانات تجعل الحصول على قيمة من بياناتك أسهل، أسرع وأرخص. في عالم معتمد على البيانات باستمرار الوصول السريع للبيانات يعد أساس القيام بقرارات تجارية فورية، فلماذا تضيع الوقت الثمين، والموارد باستخدام أدوات دمج بيانات قديمة بينما بإمكانك "التسوق" بسهولة مستخدماً فرضنة البيانات؟
ترجمة: عامر العبدالله
تابع قراءة عشرات المقالات الملهمة على زد
0 تعليقات المدونة 
youssef
