ما هي خصائص خط أنابيب علوم البيانات

اقرأ في هذا المقال


يمكن لخط أنابيب قوي لعلوم البيانات من البداية إلى النهاية أن يقوم بتزويد البيانات وجمعها وإدارتها وتحليلها ونمذجتها وتحويلها بشكل فعال لاكتشاف الفرص وتقديم عمليات أعمال موفرة للتكلفة.

خصائص خط أنابيب علوم البيانات

  • تجعل خطوط أنابيب علوم البيانات الحديثة استخراج المعلومات من البيانات التي تجمعها سريعًا ويمكن الوصول إليه.
  • معالجة بيانات مستمرة وقابلة للتوسيع.
  • مرونة وخفة الحركة التي تتيحها السحابة.
  • موارد معالجة البيانات المستقلة والمعزولة.
  • الوصول إلى البيانات على نطاق واسع والقدرة على الخدمة الذاتية.
  • التوافر العالي والتعافي من الكوارث.
  • يجب أن تقوم خطوط أنابيب البيانات الحديثة بتحميل البيانات وتحويلها وتحليلها في الوقت الفعلي تقريبًا حتى تتمكن الشركات من العثور بسرعة على الرؤى والتصرف بناءً عليها.
  • يجب استيعاب البيانات دون تأخير من المصادر بما في ذلك قواعد البيانات وأجهزة إنترنت الأشياء وأنظمة المراسلة وملفات السجل.
  • تتفوق معالجة البيانات في الوقت الفعلي أو المستمر في خطوط أنابيب البيانات على المعالجة القائمة على الدُفعات لأن المعالجة القائمة على الدُفعات تستغرق ساعات أو أيامًا لاستخراج البيانات ونقلها.
  • توفر خطوط البيانات في الوقت الفعلي لصانعي القرار بيانات أكثر حداثة ولا يمكنها تحمل أي تأخير في معالجة البيانات.
  • تعتمد خطوط أنابيب البيانات الحديثة على السحابة لتمكين المستخدمين من توسيع نطاق موارد الحوسبة والتخزين لأعلى أو لأسفل تلقائيًا.
  • بينما لم يتم تصميم خطوط الأنابيب التقليدية للتعامل مع أحمال عمل متعددة بشكل متوازٍ تتميز خطوط أنابيب البيانات الحديثة بهيكل يتم فيه توزيع موارد الحوسبة عبر مجموعات مستقلة.
  • يمكن أن تنمو المجموعات من حيث العدد والحجم بسرعة وبشكل لا نهائي مع الحفاظ على الوصول إلى مجموعة البيانات المشتركة.
  • يُعد فشل خط أنابيب البيانات احتمالًا حقيقيًا أثناء نقل البيانات، وللتخفيف من التأثيرات على العمليات الحرجة للمهام توفر خطوط أنابيب البيانات الحالية درجة عالية من الموثوقية والتوافر.

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: