الگوهای یکپارچهسازی داده در قلب مدیریت داده مدرن قرار دارند. آنها به استانداردسازی فرایند ساخت یک نمای یکپارچه از دادهها از منابع متعدد کمک میکنند. با اندیشیدن دقیق درباره الگوهای طراحی یکپارچهسازی داده، میتوانید دادهها را در چندین سیستم بهصورت کارآمد ترکیب، پردازش و نگهداری کنید. نتیجه چیست؟ عملیات روانتر و قابلیتهای تصمیمگیری دقیقتر.
الگوهای معماری یکپارچهسازی داده بدون تردید بخشی از انتخابهای معماری گستردهتر شما را تشکیل میدهند. برای مثال، تصمیمهایی که پیرامون درگاه مایکروسرویس و الگوهای دسترسی میگیرید، باید با تصمیمهایی که درباره مدلهای یکپارچهسازی داده اتخاذ میکنید همراستا باشند.
با این پیشزمینه، در ادامه برخی از برترین الگوهای یکپارچهسازی داده را بررسی میکنیم که میتوانند به شما کمک کنند؛ از جمله مهاجرت، پخش، همگامسازی دوسویه، همبستگی و تجمیع. پیش از ورود به جزئیات، بیایید دقیقاً ببینیم یکپارچهسازی داده چیست و چرا اهمیت دارد.
یکپارچهسازی داده چیست؟
یکپارچهسازی داده فرایند ترکیب دادهها از منابع مختلف در یک نمای واحد و یکپارچه است. این فرایند شامل گردآوری دادهها از منابع گوناگون، از جمله پایگاههای داده مختلف، سیستمها و فناوریهای ذخیرهسازی میشود. سپس شامل پاکسازی، سازماندهی و یکپارچهسازی دادههاست تا برای کاربران انسانی و سایر برنامهها قابلدسترستر و مفیدتر شوند.
از آنجا که امکان تصمیمگیری آگاهانهتر بر اساس اطلاعات جامع و بهروز را فراهم میکند، یکپارچهسازی داده مؤلفهای حیاتی در حوزههای هوش تجاری، تحلیل داده و مدیریت اطلاعات است.
هدف اصلی یکپارچهسازی داده، فراهمکردن یک محیط داده منسجم است که از فرایندهای تحلیل داده و تصمیمگیری مؤثر پشتیبانی کند. این کار شامل چند فعالیت کلیدی است.
فعالیتهای کلیدی در یکپارچهسازی داده
در یکپارچهسازی داده سه فعالیت مهم وجود دارد که باید از آنها آگاه باشید: استخراج، تبدیل و بارگذاری.
استخراج به گردآوری یا بازیابی دادهها از منابع اصلی آنها اشاره دارد. این منابع میتوانند شامل پایگاههای داده، ذخیرهسازی ابری، APIها و سایر مخازن داده باشند.
تبدیل شامل تبدیل دادههای استخراجشده به قالب یا ساختاری سازگار و مناسب برای یکپارچهسازی است. این میتواند شامل پاکسازی داده برای حذف نادرستیها، تبدیل نوع دادهها، نرمالسازی قالبهای داده و اعمال قوانین کسبوکار باشد.
بارگذاری به معنای ذخیرهسازی دادههای تبدیلشده در یک سیستم مقصد است، مانند پایگاه داده، انبار داده یا دریاچه داده. از آنجا میتوانید به دادهها دسترسی پیدا کنید و آنها را برای گزارشگیری، تحلیل یا پردازشهای بعدی استفاده کنید.
تکنیکها و رویکردها
پیش از آنکه به الگوهای طراحی یکپارچهسازی بپردازیم، ارزش دارد با برخی از تکنیکها و رویکردهای مورد استفاده در یکپارچهسازی داده آشنا شویم. اینها کمک میکنند دادههای شما همواره به کارآمدترین شکل ممکن در دسترس افرادی باشد که به آن نیاز دارند.
تکنیکها و رویکردهای رایج یکپارچهسازی داده عبارتاند از:
Extract, transform, load (ETL): یک فرایند سنتی یکپارچهسازی داده که در آن دادهها بهترتیب استخراج، تبدیل و بارگذاری میشوند.
Extract, load, transform (ELT): گونهای از ETL که در آن دادهها ابتدا در سیستم مقصد بارگذاری میشوند و سپس تبدیل انجام میشود. این رویکرد اغلب با انبارهای داده مدرن که قادر به انجام تبدیلهای مقیاسپذیر هستند استفاده میشود.
درک این رویکردها میتواند به تصمیمگیری شما در طراحی معماری داده کمک کند.
مزایای یکپارچهسازی داده
اتخاذ رویکرد درست در الگوهای یکپارچهسازی داده سازمانی میتواند پاداشهای چشمگیری به همراه داشته باشد. میتوانید با خودکارسازی فرایندهای یکپارچهسازی داده و کاهش تلاشهای دستی و خطاها، به کارایی بیشتر در عملیات خود دست یابید. میتوانید با گنجاندن فرایندهای پاکسازی و استانداردسازی داده در طراحی الگوهای یکپارچهسازی، کیفیت داده را ارتقا دهید و در نتیجه دقت و قابلیت اتکای آن را افزایش دهید.
نکته مهم این است که میتوانید از الگوهای یکپارچهسازی داده برای دستیابی به بینشهای بهتر از مشتری نیز استفاده کنید. با یکپارچهسازی دادهها از نقاط تماس مختلف مشتری، میتوانید درک عمیقتری از رفتار و ترجیحات مشتری به دست آورید. این امر به نوبه خود شما را قادر میسازد خدمات مشتری و هدفگیری را بهبود دهید که میتواند به افزایش وفاداری مشتری، کاهش نرخ ریزش و مزایای مهم دیگر منجر شود.
در سطح راهبردی، دادههای یکپارچه میتوانند نمایی جامع از عملیات کسبوکار شما ارائه دهند. این امر تصمیمگیری بهتر و برنامهریزی راهبردی مؤثرتر را ممکن میسازد.
برترین الگوهای یکپارچهسازی داده
الگوهای یکپارچهسازی داده به روشها یا رویکردهای استانداردی اشاره دارند که برای حل چالشهای رایج یکپارچهسازی داده به کار میروند؛ مانند ترکیب دادهها از منابع ناهمگون، تضمین سازگاری داده و ارائه نماهای داده یکپارچه. این الگوها برای طراحی راهکارهای یکپارچهسازی داده کارآمد و مقیاسپذیر ضروری هستند.
چه به الگوهای یکپارچهسازی داده برای خودکارسازی انبار داده نیاز داشته باشید، چه برای بهبود عملیات مرتبط با مشتری یا هر دلیل دیگر، پنج الگوی یکپارچهسازی زیر میتوانند نیازهای شما را برآورده کنند. ما مهاجرت را بهعنوان پیشزمینهای برای بهبود یا ادغام سیستمها بررسی میکنیم، پخش را بهعنوان راهی برای تقویت دادههای حیاتی در مقصدهای مختلف بهصورت بلادرنگ، و همگامسازی دوسویه را که مانند یک خیابان دوطرفه عمل میکند و جریان اطلاعات سازگار بین مجموعهدادهها را تضمین میکند. همچنین بررسی میکنیم که چگونه الگوهای همبستگی پیوندهای پنهان را آشکار میسازند و تجمیع مانند بوتهای عمل میکند که مجموعهدادههای متنوع را در هم میآمیزد.
مهاجرت
مهاجرت سادهترین الگوی یکپارچهسازی داده است که احتمالاً به آن نیاز خواهید داشت. این الگو شامل جابهجایی داده از یک نقطه به نقطهای دیگر در یک زمان مشخص است، در حالی که دادهها در مسیر در صورت نیاز فیلتر و تبدیل میشوند. میتوانید حجم زیادی از داده را به این روش منتقل کنید. مهاجرت پس از آن کامل میشود که یکپارچگی داده در سیستم مقصد را در مقایسه با سیستم منبع بررسی کرده باشید.
پخش
مانند مهاجرت، الگوی یکپارچهسازی پخش با یک منبع داده واحد آغاز میشود. اما برخلاف مهاجرت، پخش شامل چندین سیستم مقصد است. این الگو پخش مداوم و خودکار دادهها به آن سیستمها را بهصورت بلادرنگ و بدون دخالت انسانی پوشش میدهد. هر پخش میتواند زمانبندیشده یا مبتنی بر رویداد باشد و در هر بار تنها دادههایی که از بهروزرسانی قبلی تغییر کردهاند منتقل میشوند.
همگامسازی دوسویه
اگر به یکپارچهسازی دوسویه نیاز دارید، الگوی همگامسازی دوسویه انتخاب مناسبی است. همانطور که از نامش پیداست، داده در دو جهت حرکت میکند و بین دو سیستم جریان مییابد و در عین حال یک نمای واحد و بلادرنگ ارائه میدهد. این الگو ایدهآل است اگر از محصولات مختلف بهعنوان بخشی از یک مجموعه برنامههای سفارشیسازیشده استفاده میکنید.
همبستگی
همبستگی در اصل یک روش فوقالعاده کارآمد برای یکپارچهسازی دوسویه است. همگامسازی داده در نقطه تلاقی دو مجموعهداده انجام میشود و تنها دادههایی که برای هر دو سیستم مرتبط هستند همگام میشوند، که همین موضوع آن را بهطرز لذتبخشی کارآمد میسازد.
تجمیع
اگر به یک نمای یکپارچه و بلادرنگ از دادهها از چندین سیستم نیاز دارید، تجمیع احتمالاً آن چیزی است که به دنبالش هستید. این الگوی یکپارچهسازی میتواند دادهها را بهطور همزمان از چند منبع گردآوری و تبدیل کند و نمایی جامع ارائه دهد که با آگاه نگهداشتن شما بهصورت بلادرنگ، به تصمیمگیری راهبردی کمک میکند.
سایر الگوها و رویکردهای مفید یکپارچهسازی داده
بسته به اینکه قصد دارید به چه چیزی دست یابید، الگوها و رویکردهای مفید دیگری نیز برای یکپارچهسازی وجود دارد که میتوانید از آنها استفاده کنید.
یکپارچهسازی داده دستهای
این سنتیترین شکل یکپارچهسازی داده است که در آن دادهها در بازههای زمانی زمانبندیشده جمعآوری، تبدیل و بارگذاری میشوند. این الگو برای سناریوهایی مناسب است که داده بلادرنگ حیاتی نیست و حجم داده در پنجره دستهای قابلمدیریت است. این الگو معمولاً با استفاده از فرایندهای ETL پیادهسازی میشود.
یکپارچهسازی داده بلادرنگ
در مقابل پردازش دستهای، یکپارچهسازی داده بلادرنگ شامل گردآوری و یکپارچهسازی مداوم دادهها بهمحض در دسترس قرار گرفتن آنهاست. این الگو برای برنامههایی که به دادههای لحظهای نیاز دارند، مانند تحلیل بلادرنگ، سیستمهای پایش و پردازش تراکنشهای آنلاین، ضروری است. تکنیکهایی مانند ثبت تغییرات داده (CDC) و معماری مبتنی بر رویداد اغلب مورد استفاده قرار میگیرند.
تجمیع داده
تجمیع داده شامل ترکیب دادهها از منابع مختلف در یک پایگاه داده یا انبار داده متمرکز واحد است. این الگو گزارشگیری و تحلیل را با گرد هم آوردن تمام دادههای مرتبط ساده میکند و به کسبوکارها امکان میدهد بینش بهتری به دست آورند. این روش بهویژه برای ایجاد یک منبع حقیقت واحد در داخل سازمان مفید است.
انتشار داده
این الگو شامل کپیکردن داده از یک مکان به مکان دیگر است، چه بهصورت بلادرنگ و چه در بازههای زمانبندیشده، بدون آنکه لزوماً دادهها تبدیل شوند. انتشار داده میتواند همگام یا ناهمگام باشد و اغلب برای پشتیبانگیری داده، همگامسازی و توزیع اطلاعات در سیستمها یا مکانهای مختلف استفاده میشود.
فدراسیون داده
فدراسیون داده یک نمای یکپارچه از دادهها از چندین منبع ارائه میدهد بدون آنکه دادهها بهصورت فیزیکی جابهجا یا کپی شوند. این الگو از فناوری مجازیسازی برای تجمیع بلادرنگ دادهها از منابع مختلف استفاده میکند و به کاربران اجازه میدهد دادهها را گویی در یک پایگاه داده واحد هستند پرسوجو و تحلیل کنند. این الگو برای دسترسی و ترکیب دادهها از سیستمهای جزیرهای مفید است.
مجازیسازی داده
مجازیسازی داده که ارتباط نزدیکی با فدراسیون داده دارد، شامل ایجاد یک لایه مجازی است که دادهها را از منابع متعدد انتزاع و یکپارچه میکند و امکان دسترسی و تحلیل بلادرنگ را فراهم میآورد. این رویکرد افزونگی داده و تأخیر را به حداقل میرساند و راهی انعطافپذیر و کارآمد برای مدیریت یکپارچهسازی داده ارائه میدهد.
اتصال مبتنی بر API
بهعنوان ارائهدهنده درگاه API برای مایکروسرویسها، Tyk درک عمیقی از مزایای اتصال مبتنی بر API دارد. در حوزه یکپارچهسازی داده، این الگوی مدرن از APIها بهعنوان ابزار اصلی ارتباط میان سیستمها و منابع داده مختلف استفاده میکند. این رویکرد توسعه APIهای قابلاستفاده مجدد و ماژولار را ترویج میدهد و راهکارهای یکپارچهسازی چابکتر و مقیاسپذیرتری را ممکن میسازد. اتصال مبتنی بر API در معماریهای مایکروسرویس و برنامههای بومی ابر نقشی بنیادین دارد.
معماری مبتنی بر رویداد (EDA)
در معماری مبتنی بر رویداد، یکپارچهسازی داده بهواسطه رویدادها یا تغییرات در داده فعال میشود، نه بر اساس زمانبندیهای منظم. این الگو بسیار پاسخگو و کارآمد است، زیرا نیاز به پایش مداوم را کاهش میدهد و تأخیر را کم میکند. به همین دلیل، برای برنامههایی که به بهروزرسانیها و اعلانهای بلادرنگ داده وابسته هستند ایدهآل است.
هر الگو مزایای خاص خود را دارد و برای موارد استفاده متفاوتی مناسب است. تصمیمهای معماری داده شما به نیازهای خاصتان از نظر حجم، سرعت و تنوع داده و همچنین نیاز به پردازش بلادرنگ بستگی خواهد داشت. انتخاب الگو تأثیر قابلتوجهی بر مقیاسپذیری، کارایی و قابلیت نگهداری معماری شما خواهد داشت، بنابراین بررسی دقیق الگوهای یکپارچهسازی برنامه پیش از پیادهسازی آنها بسیار کلیدی است.
سازوکارها و تکنیکها برای یکپارچهسازی مؤثر داده
برای اطمینان از دستیابی مؤثر به یک نمای یکپارچه هنگام استفاده از الگوهای یکپارچهسازی داده برای ترکیب دادهها از منابع، قالبها و سیستمهای مختلف، لازم است به یکپارچهسازی برنامههای سازمانی (EAI) و الگوهای سکوی سرویس سازمانی (ESB) نیز اشاره کنیم.
الگوهای EAI و ESB سازوکارها و تکنیکهای لازم برای یکپارچهسازی مؤثر دادهها از سیستمهای ناهمگون را فراهم میکنند. آنها تضمین میکنند که دادهها بتوانند بهصورت روان بین برنامهها و سرویسهای مختلف مبادله، تبدیل و مسیریابی شوند.
یک الگوی EAI مجموعهای از اصول طراحی و راهنماها را برای یکپارچهسازی مؤثر برنامهها و سیستمها در داخل یک سازمان ارائه میدهد. تمرکز بر یکپارچهسازی در سطح داده، برنامه یا فرایند کسبوکار است. تبدیل پیام، مسیریابی، کارگزاری، انتشار/اشتراک و یکپارچهسازی نقطهبهنقطه از الگوهای رایج EAI هستند.
الگوهای ESB بر اصول طراحی و سازوکارهایی تمرکز دارند که توسط مدل ESB برای تسهیل یکپارچهسازی برنامهها و سرویسها از طریق ایجاد ارتباط میان آنها به کار گرفته میشوند. الگوهای رایج ESB شامل ارکستراسیون سرویس، میانجیگری سرویس، مجازیسازی، تجمیع و پلسازی پروتکل هستند.
جمعبندی
یکپارچهسازی داده کار سادهای نیست، بهویژه زمانی که باید دادهها را در میان سیستمها، پلتفرمها و قالبهای مختلف مدیریت کنید. الگوها، تکنیکها و سازوکارهایی که در بالا بررسی کردیم، انعطافپذیری زیادی برای دستیابی به اهداف موردنظر شما فراهم میکنند.
البته هرچه سیستم شما بزرگتر و پیچیدهتر باشد، تأثیر بالقوه تغییرات در معماری داده نیز بیشتر خواهد بود. این موضوع میتواند شمشیری دولبه باشد. از یک سو، رویکردی شتابزده یا ناشیانه به هر تغییری میتواند باعث شود دادهها آنگونه که باید جریان نیابند و این امر میتواند از سرویسهای داخلی گرفته تا عملیات مواجه با مشتری را تحتتأثیر قرار دهد. از سوی دیگر، اگر معماری داده خود را بهدرستی طراحی کنید، میتوانید از تمام مزایایی که ذکر کردیم بهرهمند شوید؛ از کارایی بیشتر و کیفیت بالاتر داده گرفته تا بینشهای عمیقتر و تصمیمگیری بهتر.
در چنین سناریوهایی میتوان از الگوی درخت انجیر خفهکننده استفاده کرد. این یک مدل قدیمی برای جایگزینی تدریجی سیستمهای قدیمی است، اما رویکرد تغییرات تدریجی و گامبهگام آن در بسیاری از سناریوهای دیگر نیز منطقی به نظر میرسد.
همانند هر تغییری که با هدف سادهسازی سیستمها و افزایش کارایی انجام میشود، حتماً راهبرد خود را ترسیم کنید و با سرعتی متعادل پیش بروید. این کار باید به شما امکان دهد دقیقاً مشخص کنید به کدام الگوهای یکپارچهسازی داده نیاز دارید و این الگوها چه تأثیری بر کسبوکار شما خواهند داشت.
