خطوات عملية ترحيل البيانات

اقرأ في هذا المقال


إنّ العديد من الشركات تتعامل مع ترحيل البيانات الهائل كمهمة منخفضة المستوى بنقرتين، وبغض النظر عن النهج التي تتبعه عملية ترحيل البيانات إلّا أنّ مشروع ترحيل البيانات يمر بنفس المراحل الرئيسية.

خطوات عملية ترحيل البيانات

1- التخطيط

  • قم بإنشاء خطة ترحيل البيانات والتزم بها.
  • صقل النطاق.
  • تقييم أنظمة المصدر والهدف.
  • تقدير الميزانية ووضع جداول زمنية واقعية.

2- تدقيق البيانات وتنميطها

  • هذه المرحلة مخصصة لفحص وتنقية النطاق الكامل للبيانات المراد ترحيلها، ويهدف إلى الكشف عن التعارضات المحتملة وتحديد مشكلات جودة البيانات والقضاء على الازدواجية والشذوذ قبل الترحيل.
  • يُعد التدقيق والتنميط أنشطة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة لذلك في المشاريع الكبيرة يجب استخدام أدوات الأتمتة.

3- النسخ الاحتياطي للبيانات

  • من الناحية الفنية هذه المرحلة ليست إلزامية، ومع ذلك فإنّ أفضل ممارسات ترحيل البيانات تفرض إنشاء نسخة احتياطية كاملة من المحتوى الذي تخطط لنقله قبل تنفيذ الترحيل الفعلي.

4- تصميم الترحيل

  • يحدد تصميم الترحيل قواعد الترحيل والاختبار ويوضح معايير القبول، وعلى الرغم من أنّه يمكن استخدام العديد من التقنيات لترحيل البيانات إلّا أنّ الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) هو المفضل.

5- التنفيذ

  • هذا يحدث عندما الترحيل أو استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها وبدلاً من ذلك إذا تم نقل البيانات في شكل سيء فسيستغرق التنفيذ وقتًا أطول بكثير ولكن وكما ذكرنا سابقًا مع عدم وجود أي تعطل وأقل خطر ممكن من حدوث أعطال خطيرة.

6- اختبار ترحيل البيانات

  • الاختبار ليس مرحلة منفصلة، حيث يتم تنفيذه عبر مراحل التصميم والتنفيذ وما بعد الترحيل وإذا كنت قد اتبعت نهجًا بسيطًا فيجب اختبار كل جزء من البيانات التي تم ترحيلها لإصلاح المشكلات في الوقت المناسب.

7- تدقيق ما بعد الترحيل

  • قبل بدء تشغيل البيانات التي تم ترحيلها في الإنتاج، يجب التحقق من صحة النتائج مع مستخدمي الأعمال الرئيسيين وتضمن هذه المرحلة نقل البيانات وتسجيلها بشكل صحيح، وبعد تدقيق ما بعد الترحيل يمكن إيقاف النظام القديم.

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


شارك المقالة: