العلاقة بين تقنية تكامل التطبيقات وتقنية تكامل البيانات

اقرأ في هذا المقال


إنّ التداخل بين تكامل البيانات وتكامل التطبيقات في مبادرات التحول الرقمي هو أنّهما يشتملان على تكامل تقنيات وأنظمة مختلفة لدعم العمليات والخدمات الرقمية المتطورة.

ما هي العلاقة بين تقنية تكامل التطبيقات وتقنية تكامل البيانات

  • يسمح تكامل البيانات باتجاه واحد فقط لتدفق البيانات من المصادر إلى مستودع البيانات أو مجموعات البيانات والتي تعمل كمستودع تحليلات، وعلى عكس تكامل التطبيقات لا يحتاج تكامل البيانات إلى الإلمام بعمليات الأعمال وكل ما تحتاجه هو مصادر البيانات ووجهة.
  • يمكن إرسال البيانات بين مختلف تطبيقات معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) واحدًا تلو الآخر باستخدام برنامج تكامل التطبيقات، كما قد تستخدم إحدى العمليات تطبيقًا معينًا كمصدر وبينما قد تستخدمه عملية أخرى كوجهة، ولدمج التطبيقات بشكل صحيح تحتاج إلى فهم منطق الأعمال أو التطبيق، وللقيام بذلك يجب أن تكون على دراية بجميع الطرق التي تستخدم بها شركتك البيانات.
  • تُعتبر إدارة البيانات وتنسيق البيانات للأعمال هي المحاور الرئيسية لتكامل البيانات، حيث يتم التعامل مع هذا من قبل (DataOps) ويربط تكامل بيانات التطبيق التطبيقات؛ لتكوين مهام سير عمل فعالة باستخدام منصات تكامل موجودة مسبقًا أو عمليات تكامل جديدة باستخدام (DevOps).
  • بالنسبة للمخططات الديناميكية، ليست هناك حاجة للتحولات قبل التحميل، تفضل المنظمات تخزين البيانات الأولية وتحويلها حسب الاستخدام، ومع ذلك تستخدم بعض المؤسسات خطوط أنابيب البيانات لإعداد البيانات قبل تخزينها وتستخدم التطبيقات البيانات ذات المخططات الثابتة، وبالتالي يجب تحويل البيانات التي يتم سحبها من تطبيق واحد قبل أن يتم استخدامها بواسطة التطبيق الثاني، كما يحدث هذا في مسار البيانات بحيث لا تتأثر البيانات المخزنة في أي تطبيق.
  • يتضمن تكامل التطبيقات دمج تطبيقين مستقلين أو أكثر حتى يتمكنوا من العمل معًا وتبادل البيانات، ويمكن القيام بذلك من خلال طرق مختلفة مثل واجهات برمجة التطبيقات أو قوائم انتظار الرسائل أو منصات التكامل، وغالبًا ما يستخدم تكامل التطبيقات لأتمتة للعمليات وتحسين الكفاءة من خلال السماح للتطبيقات المختلفة بمشاركة البيانات ومعالجتها.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: