الخطوات المتبعة في عملية تحويل البيانات

اقرأ في هذا المقال


تشير تقنيات تحويل البيانات إلى جميع الإجراءات التي تساعدك على تحويل بياناتك الأولية إلى مجموعة بيانات نظيفة وجاهزة للاستخدام، ولا يساعد تحويل البيانات المؤسسات على استخلاص أقصى قيمة من بياناتها فحسب بل يضمن أيضًا إمكانية إدارة البيانات بطرق أسهل دون الشعور بالارتباك بسبب الكم الهائل من كل ذلك.

الخطوات المتبعة في عملية تحويل البيانات

1- اكتشاف البيانات

  • خلال المرحلة الأولى يعمل المحللون على فهم وتحديد البيانات في تنسيق مصدرها، وللقيام بذلك سوف يستخدمون أدوات تشكيل البيانات.
  • تساعد هذه الخطوة المحللين على تحديد ما يتعين عليهم القيام به للحصول على البيانات بتنسيقها المطلوب.

2- تعيين البيانات

  • خلال هذه المرحلة يقوم المحللون بإجراء تعيين البيانات لتحديد كيفية تعديل الحقول الفردية وتعيينها وتصفيتها وضمها وتجميعها.
  • يُعد تعيين البيانات أمرًا ضروريًا للعديد من عمليات البيانات ويمكن أن تؤدي خطوة خاطئة واحدة إلى تحليل غير صحيح ومشاكل عبر مؤسستك بأكملها.

3- استخراج البيانات

خلال هذه المرحلة يستخرج المحللون البيانات من مصدرها الأصلي وقد تتضمن هذه المصادر المنظمة مثل قواعد البيانات أو مصادر التدفق مثل ملفات سجل العميل من تطبيقات الويب.

4- إنشاء التعليمات البرمجية وتنفيذها

بمجرد التنقيب عن البيانات يحتاج المحللون إلى إنشاء رمز لإكمال التحويل، وفي كثير من الأحيان ينشئ المحللون أكواد بمساعدة منصات أو أدوات تحويل البيانات.

5- المراجعة

بعد تحويل البيانات يحتاج المحللون إلى التحقق منها للتأكد من تنسيق كل شيء بشكل صحيح.

6- الإرسال

تتضمن الخطوة الأخيرة إرسال البيانات إلى وجهتها المستهدفة، وقد يكون الهدف عبارة عن مستودع بيانات أو قاعدة بيانات تتعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة.

الوسائل المستخدمة في تقنية تحويل البيانات

1- البرمجة النصية

يتم تحويل البيانات من خلال البرمجة النصية (Python) أو (SQL) لكتابة التعليمات البرمجية لاستخراج البيانات وتحويلها، بحيث تسمح هذه اللغات بأتمتة مهام معينة في البرنامج، كما أنّها تسمح لك باستخراج المعلومات من مجموعات البيانات وتتطلب لغات البرمجة النصية رمزًا أقل من لغات البرمجة التقليدية، لذلك فهي أقل كثافة.

2- أدوات ETL المحلية

تأخذ أدوات (ETL) العمل المطلوب لبرمجة تحويل البيانات عن طريق أتمتة العملية ويتم استضافة أدوات (ETL) المحلية على خوادم الشركة، وفي حين أنّ هذه الأدوات يمكن أن تساعدك في توفير الوقت فإنّ استخدامها غالبًا ما يتطلب خبرة واسعة وتكاليف بنية تحتية كبيرة.

3- أدوات ETL المستندة إلى السحابة

يتم استضافة أدوات (ETL) المستندة إلى مجموعة النظراء في السحابة وغالبًا ما تكون هذه الأدوات هي الأسهل بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين، وإنّها تسمح بجمع البيانات من أي مصدر سحابي وتحميلها في مستودع البيانات الخاص وباستخدام أدوات (ETL) المستندة إلى مجموعة النظراء، ويمكن تحديد عدد المرات التي تريد فيها سحب البيانات من المصدر ويمكن مراقبة الاستخدام.

فوائد تقنية تحويل البيانات

تحمل البيانات القدرة على التأثير بشكل مباشر على كفاءات المنظمة ونتائجها النهائية، وإنّها تلعب دورًا مهمًا في فهم سلوك العملاء والعمليات الداخلية واتجاهات الصناعة، وفي حين أن كل مؤسسة لديها القدرة على جمع كمية هائلة من البيانات فإنّ التحدي يكمن في ضمان أن تكون هذه البيانات قابلة للاستخدام، وتعمل عمليات تحويل البيانات على تمكين المؤسسات من جني الفوائد التي توفرها البيانات:

  • استخدام البيانات: إذا لم تكن البيانات التي يتم جمعها بتنسيق مناسب فغالبًا ما ينتهي الأمر بعدم استخدامها على الإطلاق، وبمساعدة أدوات تحويل البيانات يمكن للمؤسسات أن تدرك أخيرًا الإمكانات الحقيقية للبيانات، والتي جمعتها منذ أن قامت عملية التحويل بتوحيد البيانات وتحسين قابليتها للاستخدام وإمكانية الوصول إليها.
  • تناسق البيانات: يتم جمع البيانات باستمرار من مجموعة من المصادر ممّا يزيد من التناقضات في البيانات الوصفية وهذا يجعل تنظيم البيانات وفهمها تحديًا كبيرًا ويساعد تحويل البيانات في تسهيل فهم مجموعات البيانات وتنظيمها.
  • بيانات ذات جودة أفضل: تعمل عملية التحويل أيضًا على تحسين جودة البيانات التي يمكن استخدامها بعد ذلك لاكتساب ذكاء الأعمال، وهناك العديد من المخاطر والتكاليف المرتبطة بالبيانات السيئة ويمكن أن يساعد تحويل البيانات مؤسستك في التخلص من مشكلات الجودة مثل القيم المفقودة والتناقضات الأخرى.
  • التوافق عبر المنصات: يدعم تحويل البيانات أيضًا التوافق بين أنواع البيانات والتطبيقات والأنظمة.
  • وصول أسرع للبيانات: من الأسرع والأسهل استرداد البيانات التي تم تحويلها إلى تنسيق موحد.
  • تنظيم أفضل: البيانات المحولة أسهل على كل من البشر وأجهزة الكمبيوتر في الاستخدام.
  • تنفيذ استعلامات أسرع: يمكن استرداد البيانات المحولة بسرعة وسهولة بفضل تخزينها وتوحيدها في موقع المصدر.
  • إدارة أفضل للبيانات: تقوم الشركات باستمرار بإنشاء البيانات من المزيد من المصادر وإذا كان هناك تناقضات في البيانات الوصفية، فقد يكون من الصعب تنظيمها وفهمها ويعمل تحويل البيانات على تحسين بيانات التعريف الخاصة بحيث يسهل تنظيمها وفهمها.
  • مزيد من الاستخدام خارج البيانات: بينما قد تقوم الشركات بجمع البيانات باستمرار فإن الكثير من تلك البيانات موجودة حولها دون تحليل ويسهل التحويل تحقيق أقصى استفادة من البيانات من خلال توحيدها وجعلها أكثر قابلية للاستخدام.

عيوب تقنية تحويل البيانات

  • يمكن أن يكون تحويل البيانات مكلفًا، حيث تعتمد التكلفة على البنية التحتية المحددة والبرامج والأدوات المستخدمة لمعالجة البيانات وقد تشمل النفقات الترخيص والموارد الحاسوبية وتوظيف الأفراد الضروريين.
  • يمكن أن تكون عمليات تحويل البيانات كثيرة الاستخدام للموارد، ويمكن أن يؤدي إجراء عمليات تحويل في مستودع بيانات محلي بعد تحميل البيانات أو تحويلها قبل إدخالها في التطبيقات إلى إنشاء عبء حسابي يؤدي إلى إبطاء العمليات الأخرى، وإذا تم استخدام مستودع بيانات قائم على السحابة، فيمكن إجراء التحويلات بعد التحميل لأنّ النظام الأساسي يمكن أن يتوسع لتلبية الطلب.
  • يمكن أن يؤدي الافتقار إلى الخبرة والإهمال إلى حدوث مشكلات أثناء التحويل ومن غير المرجح أن يلاحظ محللو البيانات الذين ليس لديهم خبرة مناسبة في الموضوع بيانات غير صحيحة؛ لأنّهم أقل دراية بمدى القيم الدقيقة والمسموح بها.
  • يمكن للمؤسسات إجراء تحويلات لا تناسب احتياجاتهم، وقد تقوم شركة ما بتغيير المعلومات إلى تنسيق معين لتطبيق واحد فقط لإعادة المعلومات إلى تنسيقها السابق لتطبيق مختلف.
  • تكلفة عالية للتنفيذ، أي أنّ عملية تحويل البيانات عملية مكلفة واعتمادًا على البنية التحتية والبرامج والأدوات المستخدمة وتختلف تكلفة الحل وتميل إلى أن تكون في الجانب الأعلى بالنظر إلى الموارد الإضافية، والتي يجب توظيفها والموارد الحاسوبية وترخيص الأدوات المستخدمة.
  • عملية التحويل هي عملية تحتاج إلى الكثير من الموارد، يتم إنشاء عبء حسابي ضخم عند إجراء التحويلات في مستودع بيانات محلي ممّا يؤدي بالتالي إلى إبطاء العمليات الأخرى، ومع ذلك فهذه ليست مشكلة عند استخدام مستودع بيانات قائم على السحابة لأنّ النظام الأساسي قادر على التوسع بسهولة، ويحتاج تحويل البيانات أيضًا إلى خبرة من علماء البيانات والتي قد تكون باهظة الثمن وتحول الانتباه عن المهام الأخرى.
  • ظهور أخطاء وتضارب، حيث بدون الخبرة المناسبة يمكن أن تظهر العديد من القضايا أثناء التحويل والتي من المحتمل أن تعرقل النتائج النهائية وسواء أكان تحولًا ضعيفًا ينتج عنه بيانات معيبة أو ترحيل يفشل ويفسد البيانات فهناك مخاطر.

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: