ما هي البيانات الافتراضية ولماذا نحتاجها

افتراضية البيانات هي تقنية تمكّن المؤسسات من إدارة بياناتها ودمجها وتحليلها من خلال توفير عرض منطقي للبيانات التي يمكن الوصول إليها من مصادر متعددة كما لو كانت قاعدة بيانات واحدة وموحدة.

في بيئة الأعمال الرقمية الحالية ، يتم إنشاء بيانات المؤسسة وجمعها من مجموعة واسعة من المصادر ، بما في ذلك الأنظمة والعمليات الداخلية والشركاء الخارجيون والعملاء ومصادر بيانات الجهات الخارجية. يمكن تنظيم هذه البيانات ، مثل البيانات المخزنة في قاعدة بيانات تقليدية ، أو غير منظمة ، مثل المستندات والصور وملفات الفيديو.

غالبًا ما يتم تخزين هذه البيانات في مجموعة متنوعة من المواقع المختلفة ، بما في ذلك الخوادم المحلية وأنظمة التخزين ، وكذلك في السحابة. نتيجة لذلك ، قد يكون من الصعب على المؤسسات الحصول على عرض شامل لبياناتها وإدارتها وتحليلها بفعالية. يمكن أن تكون المحاكاة الافتراضية للبيانات أداة مفيدة لمواجهة هذا التحدي.

ما هي البيانات الافتراضية؟

المحاكاة الافتراضية للبيانات هي مفهوم يتم فيه دمج البيانات من مصادر متعددة ومتباينة وإتاحتها للوصول إليها كما لو كانت مخزن بيانات واحدًا وموحدًا. يسمح بإنشاء طبقة بيانات افتراضية (VDL) يمكن الوصول إليها والاستعلام عنها بواسطة التطبيقات والمستخدمين دون الحاجة إلى نسخ البيانات أو نقلها من مصدرها الأصلي فعليًا.

هذه الطبقة الافتراضية مسؤولة عن استخلاص البيانات من مصادر البيانات المادية الأساسية ، مما يجعلها تبدو وكأنها قادمة من مصدر بيانات واحد.

غالبًا ما تُستخدم المحاكاة الافتراضية للبيانات جنبًا إلى جنب مع تقنيات إدارة وتكامل البيانات الأخرى ، مثل بحيرات البيانات ومستودعات البيانات وأدوات تكامل البيانات. يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص للمؤسسات التي لديها بيئة بيانات كبيرة ومتنوعة ، مع بيانات مخزنة في مجموعة متنوعة من التنسيقات والمواقع.

تمتلك افتراضية البيانات عددًا من الفوائد التي تجعلها مفيدة لمجموعة متنوعة من الصناعات:

• سرعة متزايدة : تسمح محاكاة البيانات الافتراضية للمؤسسات بالوصول إلى البيانات بسرعة وسهولة من مصادر متعددة دون الحاجة إلى عمليات تكامل البيانات المعقدة والمستهلكة للوقت. يمكن أن يساعد هذا المؤسسات على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة بناءً على عرض أكثر اكتمالاً لبياناتهم.
• تقليل التعقيد : يبسط عملية الوصول إلى البيانات ودمجها من مصادر متعددة ، مما يمكن أن يساعد في تقليل التعقيد وتحسين الكفاءة.
• أمان محسّن : يساعد أيضًا في تحسين أمان البيانات من خلال السماح للمؤسسات بالوصول إلى البيانات دون نقلها أو نسخها فعليًا. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل مخاطر انتهاكات البيانات والوصول غير المصرح به إلى البيانات الحساسة.
• قابلية التوسع المتزايدة تسمح للمؤسسات بتوسيع نطاق تكامل بياناتها بسهولة وتحليل الجهود مع تغير احتياجاتها دون الحاجة إلى أجهزة أو بنية أساسية إضافية.
• تقليل تكرار البيانات : يمكن أن تساعد المحاكاة الافتراضية للبيانات في تقليل الحاجة إلى نسخ البيانات فعليًا ، والتي يمكن أن توفر موارد التخزين والحوسبة. يمكن أن يساعد أيضًا في تقليل مخاطر الأخطاء والتناقضات التي يمكن أن تنشأ من تكرار البيانات.

وأيضًا يمكن استخدام مفهوم التمثيل الافتراضي للبيانات لتمكين التحليلات في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات وإدارة البيانات السريعة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في الصناعات التي تتغير فيها البيانات باستمرار ، مثل التمويل أو التجارة الإلكترونية.

يمكن أن تدعم المحاكاة الافتراضية للبيانات أيضًا إدارة البيانات وجهود الامتثال من خلال السماح للمؤسسات بتتبع الوصول إلى البيانات والتحكم فيه بسهولة أكبر ، فضلاً عن ضمان استخدام البيانات بطريقة متوافقة. على سبيل المثال ، يمكنه تمكين المؤسسات من فرض ضوابط الوصول إلى البيانات وتطبيق إخفاء البيانات أو تنقيحها على البيانات الحساسة.

كيف يتم افتراضية البيانات

تتم محاكاة البيانات الافتراضية عادةً باستخدام برامج أو أدوات متخصصة أو عن طريق بناء حلول مخصصة. هناك عدة طرق لتنفيذ التمثيل الافتراضي للبيانات ، بما في ذلك:

باستخدام خادم ظاهرية البيانات:

أحد الأساليب الشائعة لتنفيذ التمثيل الافتراضي للبيانات هو استخدام خادم ظاهرية البيانات. يمكن الوصول إلى خوادم المحاكاة الافتراضية للبيانات من خلال واجهة قائمة على الويب أو من خلال واجهات برمجة التطبيقات.

يمكن استخدامها مع مصادر البيانات المختلفة ، بما في ذلك قواعد البيانات والملفات الثابتة ومخازن البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في المواقف التي يلزم فيها مشاركة البيانات عبر الإدارات أو المؤسسات أو حيث يلزم دمج البيانات من مصادر متعددة للتحليل أو إعداد التقارير.

بناء حل افتراضي مخصص للبيانات:

في بعض الحالات ، قد تختار المؤسسات إنشاء حلول افتراضية للبيانات الخاصة بها باستخدام برامج أو أدوات مخصصة. يمكن أن يتضمن ذلك إنشاء طبقة تكامل بيانات مخصصة تقع بين مصادر البيانات والمستخدمين أو التطبيقات التي تحتاج إلى الوصول إلى البيانات.

استخدام خدمات التمثيل الافتراضي للبيانات المستندة إلى السحابة:

تسمح خدمات التمثيل الافتراضي للبيانات المستندة إلى السحابة ، مثل تلك التي تقدمها Amazon Web Services (AWS) أو Microsoft Azure ، للمؤسسات بالوصول إلى البيانات من مصادر متعددة ودمجها دون الحاجة إلى إنشاء البنية التحتية الافتراضية للبيانات الخاصة بها أو صيانتها.

خطوات في افتراضية البيانات

تتضمن عملية التمثيل الافتراضي للبيانات عادةً الخطوات التالية:

# 1. تحديد مصادر البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في تنفيذ المحاكاة الافتراضية للبيانات في تحديد مصادر البيانات التي يجب الوصول إليها ودمجها. قد تكون مصادر البيانات هذه قواعد بيانات أو ملفات أو تطبيقات أو مصادر أخرى للبيانات.

# 2. اتصل بمصادر البيانات

الخطوة التالية هي الاتصال بمصادر البيانات واستخراج البيانات التي تحتاج إلى أن تكون افتراضية. قد يتضمن ذلك استخدام الموصلات أو برامج التشغيل للوصول إلى البيانات وقد يتطلب تكوين أذونات الوصول والمصادقة.

# 3. تحويل وتنظيف البيانات

بمجرد استخراج البيانات ، قد تحتاج إلى تحويلها وتنظيفها للتأكد من أنها بتنسيق قابل للاستخدام. قد يتضمن ذلك تطبيق عمليات التحويل أو قواعد جودة البيانات على البيانات أو إزالة التكرارات أو السجلات غير الصالحة.

# 4. قم بإنشاء طبقة البيانات الافتراضية

طبقة البيانات الافتراضية هي المكون المركزي لحل التمثيل الافتراضي للبيانات. يتضمن إنشاء عرض افتراضي للبيانات التي يمكن الوصول إليها والاستعلام عنها دون نقلها أو نسخها فعليًا من موقعها الأصلي. قد يتضمن ذلك إنشاء نماذج بيانات منطقية أو طرق عرض ترتبط بمصادر البيانات الأساسية.

# 5. الوصول إلى البيانات الافتراضية والاستعلام عنها

بمجرد إنشاء طبقة البيانات الافتراضية ، يمكن للمستخدمين والتطبيقات الوصول إلى البيانات والاستعلام عنها باستخدام لغة SQL القياسية أو لغات الاستعلام الأخرى. تقوم طبقة البيانات الافتراضية بترجمة الاستعلامات إلى التنسيق المناسب لمصادر البيانات الأساسية وإرجاع النتائج إلى المستخدم أو التطبيق.

# 6. مراقبة طبقة البيانات الافتراضية والمحافظة عليها

تتضمن حلول التمثيل الافتراضي للبيانات عادةً أدوات وعمليات لمراقبة طبقة البيانات الافتراضية وصيانتها. قد يتضمن ذلك تتبع التغييرات في مصادر البيانات الأساسية وتحديث طبقة البيانات الافتراضية لتعكس هذه التغييرات. قد يتضمن أيضًا تحسين طبقة البيانات الافتراضية للأداء والتأكد من توافقها مع احتياجات ومتطلبات العمل المتغيرة.

التمثيل الافتراضي للبيانات مقابل تصور البيانات

التمثيل الافتراضي للبيانات وتصور البيانات هما مفهومان مختلفان يستخدمان غالبًا مع بعضهما البعض ، لكنهما يخدمان أغراضًا مختلفة. فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين التمثيل الافتراضي للبيانات وتصور البيانات:

في الممارسة العملية ، غالبًا ما يتم استخدام التمثيل الافتراضي للبيانات وتصور البيانات معًا. يمكن أن توفر المحاكاة الافتراضية للبيانات البيانات اللازمة للتصور ، ويمكن أن يوفر التصور طريقة أكثر سهولة وتفاعلية لاستكشاف البيانات وفهمها.

على سبيل المثال ، قد تستخدم الشركة المحاكاة الافتراضية للبيانات للوصول إلى البيانات من مصادر متعددة ودمجها ، ثم تستخدم تصور البيانات لإنشاء مخططات أو رسوم بيانية أو لوحات معلومات تساعد في الكشف عن الرؤى والاتجاهات في البيانات.

حالات استخدام البيانات الافتراضية

فيما يلي بعض حالات استخدام البيانات الافتراضية.

تحضير البيانات : يمكن استخدام التمثيل الافتراضي للبيانات لإعداد البيانات للتحليل أو لأغراض أخرى من خلال توفير عرض افتراضي للبيانات التي يمكن الوصول إليها وتحويلها حسب الحاجة. على سبيل المثال ، قد يستخدم عالم البيانات التمثيل الافتراضي للبيانات للوصول إلى البيانات من مصادر متعددة ودمجها ثم تطبيق عمليات التحويل أو قواعد جودة البيانات على البيانات لإعدادها للتحليل.

مشاركة البيانات السحابية : تُستخدم أيضًا لمشاركة البيانات المخزنة في السحابة عبر فرق أو أقسام مختلفة داخل المؤسسة. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان وصول الجميع إلى البيانات التي يحتاجونها مع تقليل الحاجة إلى تكرار البيانات.

تمكين مركز البيانات : يمكن استخدام التمثيل الافتراضي للبيانات لإنشاء مركز بيانات مركزي يسمح للمستخدمين بالوصول إلى البيانات ودمجها من مصادر متعددة.

على سبيل المثال ، قد تستخدم إحدى المؤسسات التمثيل الافتراضي للبيانات لإنشاء مركز بيانات يدمج البيانات من أنظمة الأعمال المختلفة ، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ، وإدارة علاقات العملاء (CRM) ، وأنظمة الموارد البشرية ، لدعم اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.

يمكن الوصول إلى مركز البيانات من قبل المستخدمين والتطبيقات من خلال طرق العرض الافتراضية ، والتي يمكن أن تساعد في تقليل تعقيد الوصول إلى البيانات ودمجها من مصادر متعددة.

استنتاج

يمكن أن تعمل محاكاة البيانات الافتراضية على تحسين السرعة والمرونة وجودة البيانات مع تقليل التكاليف وتحسين الأمان. لديها العديد من التطبيقات وحالات الاستخدامات عبر مجموعة واسعة من الصناعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع والحكومة.

بالنظر إلى تطبيق التمثيل الافتراضي للبيانات في مؤسستك ، من المهم تقييم مصادر البيانات الخاصة بك بعناية ، واختيار أداة التمثيل الافتراضي للبيانات المناسبة ، وإعداد نظام المحاكاة الافتراضية للبيانات وتحسينه لتلبية احتياجات عملك.

آمل أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة في تعلم المحاكاة الافتراضية للبيانات. قد تكون مهتمًا أيضًا بالتعرف على أدوات مراقبة المحاكاة الافتراضية.