انواع روش های لود داده در پیاده سازی هوش تجاری

بارگذاری داده (Data Loading) یکی از اساسی ترین فرآیندها در پیاده سازی هوش تجاری (BI) است که شامل استخراج، تبدیل، و بارگذاری (ETL) داده ها از منابع مختلف داده به یک مخزن متمرکز و یا معمولاً یک انبار داده است. هدف اصلی بارگذاری داده ها در BI جمع آوری، سازماندهی و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل و ساخت گزارش ها است. این فرآیند تضمین می‌کند که داده‌ها در قالبی سازگار و ساختار یافته هستند که می‌تواند به راحتی توسط ابزارها و برنامه‌های BI، تجزیه و تحلیل و تجسم شود.

همانطور که در مقالات قبلی نیز بدان اشاره شد، بارگذاری داده ها شامل سه قدم کلی (Extrract-Transform-Load) می باشد. در این مقاله ورد جزئی تری را به مرحله لودینگ خواهیم داشت.

بارگذاری داده ها جزء حیاتی پیاده سازی BI است زیرا پایه و اساس بینش دقیق و معنادار را می گذارد. با اطمینان از ساختار مناسب، تمیز و به روز بودن داده ها، سازمان ها می توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند، گزارش تولید کنند، داشبورد ایجاد کنند و تجزیه و تحلیل های پیشرفته انجام دهند تا بینش ارزشمندی در مورد عملیات، روندها و فرصت های تجاری خود به دست آورند. بارگذاری داده ها یک فرآیند مداوم در BI است، زیرا باید در فواصل زمانی منظم تکرار شود تا انبار داده به روز نگه داشته شود و ماهیت پویای محیط کسب و کار را منعکس کند.

دو رویکرد کلی در بارگذاری داده ها وجود دارد.

بارگذاری تدریجی داده ها Incremental Data Loading

بارگذاری افزایشی داده یک استراتژی در لود داده های مرتبط با داشبوردهای هوش تجاری می باشد که شامل به روز رسانی انتخابی داده ها در یک انبار داده یا پلت فرم BI با استخراج، تبدیل و بارگذاری تنها اطلاعاتی است که از آخرین به روز رسانی داده تغییر کرده است. هدف این رویکرد به حداقل رساندن نیازهای پردازش و منابع است و آن را به ویژه برای سناریوهایی که به‌روزرسانی آنی و یا تقریبا آنی داده‌ها ضروری است، مفید می‌سازد. زمان استفاده از incremental load تا حد زیادی به ماهیت داده ها و نیازهای تجاری شرکت بستگی دارد.

زمانی که به تجزیه و تحلیل لحظه به لحظه یا بلادرنگ نیاز دارید، باید بارگذاری تدریجی را در نظر گرفت. این رویکرد تضمین می کند که سیستم هوش تجاری پیاده سازی شده به طور مداوم با آخرین داده ها تغذیه می شود و کاربران را قادر می سازد بر اساس جدیدترین اطلاعات موجود تصمیم بگیرند. علاوه بر این، بارگذاری تدریجی هنگام برخورد با حجم زیادی از داده ها مفید است، زیرا منابع مورد نیاز جهت انتقال و پردازش داده ها را کاهش می دهد.

چندین تکنیک و ابزار را می توان برای Incremental data loading به کار برد. یکی از رویکردهای متداول Change Data Capture (CDC) است که تغییرات داده‌های منبع، مانند رکوردهای جدید، به‌روزرسانی‌ها (تغییرات در رکوردهای قبلی) و حذف‌ها را از زمان آخرین بارگذاری داده شناسایی و ثبت می‌کند.

هنگام انتخاب incremental load به چه نکاتی باید توجه کرد:

• بروزرسانی لحظه ای داده ها/داشبوردهایی با داده های آنلاین:

برای اطمینان از به روز ماندن سیستم هوش تجاری، زمانی که نیاز به تجزیه و تحلیل زمان واقعی یا تقریباً زمان دارید، از incremental load استفاده کنید.

• حجم داده:

اگر با حجم داده های بزرگ سروکار دارید، incremental load می تواند تنها با به روز رسانی داده های تغییر یافته نسبت به لود قبلی، زمان پردازش و منابع مورد نیاز را کاهش دهد.

• ذخیره تغییر داده ها (Change Data Capture):

اگر دیتابیس شرکت از CDC پشتیبانی می کند، incremental load را در نظر بگیرید زیرا می تواند به طور موثر تغییرات را ضبط و به روز کند.

• تأخیر کم:

incremental load برای سناریوهایی که تأخیر کم (حداقل تأخیر بین تغییرات داده ها و در دسترس بودن برای تجزیه و تحلیل) حیاتی است ایده آل است.

• کارایی:

بارگذاری افزایشی می تواند سربار پردازش را در مقایسه با بارگذاری کامل کاهش دهد.

• کیفیت داده:

اطمینان حاصل کنید که کیفیت داده ها در طول incremental load کاهش نمی یابد. برای جلوگیری از تناقضات داده ها، بررسی ها و اعتبارسنجی را اجرا کنید.

بارگذاری کامل (Full Load):

از سوی دیگر، بارگذاری کامل داده مستلزم استخراج و بارگذاری تمام داده ها از دیتابیس عملیاتی به انبار داده است، صرف نظر از اینکه از آخرین به روز رسانی تغییر کرده باشد یا خیر. این رویکرد کل مجموعه داده در انبار داده را با داده های تازه جایگزین می کند. تصمیم برای استفاده از لود کامل توسط عواملی مانند حجم داده، فرکانس به روز رسانی داده ها، و قابلیت های دیتابیس شرکت هدایت می شود.

بارگذاری کامل معمولاً برای اولین لود یک انبار داده یا سیستم BI استفاده می شود. این امر تضمین می کند که انبار داده با یک مجموعه داده کامل و به روز شروع می شود. این روش همچنین زمانی مناسب است که حجم تغییرات داده ها نسبتاً کم باشد. علاوه بر این، زمانی که دیتابیس شرکت فاقد مکانیسم های قابل اعتماد ردیابی تغییر یا پشتیبانی CDC نیستند، بارگذاری کامل اغلب گزینه ای مناسب است.

نکاتی که در استفاده از این روش باید در نظر گرفته شود:

• بارگذاری اولیه داده ها:

لود کامل معمولاً برای جمعیت اولیه یک انبار داده یا سیستم BI استفاده می شود. قبل از اجرای full load از صحیح بودن و کامل بودن منبع اطلاعاتی اطمینان حاصل کنید.

• حجم داده:

حجم داده ها را در نظر بگیرید. لود کامل زمانی مناسب هستند که با حجم داده های نسبتاً کوچکی سروکار داشته باشید که می توانند به طور موثر بدون ایجاد مشکلات عملکرد قابل توجه پردازش شوند.

• سازگاری داده ها:

بارگذاری کامل، سازگاری داده ها را تضمین می کند، زیرا جایگزین کل مجموعه داده می شود. زمانی که کیفیت و ثبات داده ها در اولویت قرار دارند، بسیار مهم است.

• پردازش دسته‌ای در دوره های مشخص:

لود کامل برای پردازش دسته‌ای در دوره های مشخص، مانند به‌روزرسانی‌های روزانه یا هفتگی، به‌ویژه زمانی که تغییرات داده‌ها کم است، مناسب هستند.

• داده های تاریخی:

زمانی که به داده های تاریخی نیاز است، بارگذاری کامل تضمین می کند که داده های گذشته در انبار داده گنجانده شده است.