تحتاج جميع الشركات إلى بيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات عمل سريعة وخدمة العملاء بشكل أسرع. هذه البيانات مبعثرة عبر السحابة ومنصات الوسائط الاجتماعية وأنظمة التشغيل والمواقع الإلكترونية. تساعد المحاكاة الافتراضية للبيانات على إزالة مستودعات البيانات وتسريع الوصول إلى بيانات الشركة.
افتراضية البيانات هي نوع من تقنيات تكامل البيانات التي تسمح بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي. في هذه المدونة ، سنتعرف عليها ونناقش إيجابياتها وسلبياتها مع بعض حالات الاستخدام.
ما هي البيانات الافتراضية؟
افتراضية البيانات هي طريقة لمعالجة البيانات التي تتضمن إضافة طبقة من الاستخراج على المستوى المنطقي. نتيجة لذلك ، يمكن للمستخدمين الوصول إلى مجموعات البيانات المتباينة وتغييرها دون القلق بشأن التفاصيل الفنية مثل التنسيق الأصلي للبيانات أو موقع التخزين.
يمكن للمستخدمين الوصول إلى جميع بياناتهم من خلال واجهة واحدة. يلغي الحاجة إلى نقل كتل البيانات الكبيرة ماديًا ؛ بدلاً من ذلك ، فإنه يستخدم مؤشرات للبيانات الحقيقية. هذا يجعل من السهل تخزين البيانات والوصول إليها بشكل أسرع.
إيجابيات وسلبيات افتراضية البيانات
توفر محاكاة البيانات الافتراضية عمليات ذكاء أعمال أسرع وأكثر مرونة وأفضل. يأتي استخدامه مع بعض الفوائد بالإضافة إلى العيوب المحتملة. فيما يلي بعض إيجابيات استخدام البيانات الافتراضية:
- الوصول في الوقت الفعلي: تتيح المحاكاة الافتراضية للبيانات الوصول في الوقت الفعلي إلى بيانات المصدر ومعالجتها من خلال الطبقة الافتراضية أو المنطقية دون نقل البيانات فعليًا إلى موقع جديد.
-
- فعال من حيث التكلفة: يتطلب تنفيذ المحاكاة الافتراضية للبيانات موارد وتكاليف أقل من إنشاء متجر منفصل موحد.
- تحسين إدارة البيانات والأمن: تسمح محاكاة البيانات الافتراضية للمسؤولين بفرض إدارة البيانات المركزية والأمان بفضل نسيج البيانات الافتراضي الوحيد. ليست هناك حاجة لنقل المواد ، ويمكن التحكم في مستويات الوصول.
-
- تعقيد أقل: يمكن الوصول إلى جميع البيانات الخاصة بالمؤسسة عبر طبقة افتراضية واحدة ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من المستخدمين والتطبيقات.
- إمكانات الخدمة الذاتية: لا داعي للقلق بشأن تنسيق البيانات أو موقعها لإنشاء وتنفيذ التقارير والتحليلات التي يحتاجون إليها.
يمكن أن تفيد المحاكاة الافتراضية للبيانات الأعمال التجارية ، ولكن لها العديد من السلبيات. دعونا نناقش:
- قضاء الوقت في تحديد نتائج الاختبار: يمكن لقواعد البيانات الافتراضية توفير الكثير من الوقت عند إعداد بيئات الاختبار ، ولكن يضيع الكثير من الوقت أيضًا في هذه العملية. عادة ما ينشغل مهندسو ضمان الجودة بجمع بيانات الاختبار. قاعدة البيانات التي تحتوي على ملايين أو بلايين من السجلات ستختصر هذه المرة فقط.
- تكاليف عالية لحركة مرور الشبكة: يتم تخزين ملفات الإنتاج الكاملة على خادم البيانات. ومع ذلك ، يتم ضغطها للحفاظ على المساحة. سيؤدي عدد وكثافة هذه العمليات إلى توليد حركة مرور كبيرة على الشبكة ، مع كل التكاليف الممكنة.
- نقطة فشل واحدة: غالبًا ما تظهر نقطة فشل واحدة من نقطة الوصول الوحيدة لخادم المحاكاة الافتراضية إلى جميع مصادر البيانات. جميع أنظمة التشغيل تخاطر بفقدان تغذية البيانات الخاصة بها إذا تعطل الخادم.
- لا يوجد دعم لبيانات الدُفعات: لا تدعم طريقة التكامل نقل البيانات على دفعات أو مجمعة ، وهو ما قد يكون ضروريًا لظروف مختلفة.
حالات استخدام البيانات الافتراضية
يتضمن إضافة طبقة بين مصادر البيانات المختلفة والأشخاص الذين يستخدمونها. لها أكثر من استخدام في عالم الأعمال. دعنا نستكشف بعض حالات الاستخدام:
-
تكامل البيانات
ربما يكون التطبيق الأكثر شيوعًا للمحاكاة الافتراضية هو تكامل البيانات. تعد البيانات الضخمة والمعلومات السحابية ووسائل التواصل الاجتماعي مجرد أمثلة قليلة لأنواع البيانات العديدة للشركات.
تلغي المحاكاة الافتراضية للبيانات حاجة المستخدمين إلى فهم تفاصيل موقع تخزين كل نوع بيانات أو تنسيقه للوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها.
-
النماذج الأولية السريعة
يتيح مكون التمثيل الافتراضي للبيانات في Logical Data Warehouse إمكانية الإعداد السريع والتكرار والتجسيم لتحويل البيانات إلى الإنتاج حسب الحاجة. يحلل المحرك المدمج كيفية استخدام النموذج الأولي للبيانات ويقدم توصيات التخزين للإنتاج ، مثل فهرسة قاعدة البيانات التلقائية.
يجب على الشركات استخدام أصول البيانات الخاصة بها بشكل أفضل لاتخاذ قرارات أكثر حكمة وإسعاد العملاء والتغلب على المنافسة.
-
يستخدم في عمليات التطوير
تعمل الفرق في الغالب على أتمتة كل شيء باستثناء البيانات في عملية تطوير التطبيق لتغيير كيفية تفاعل العملاء مع التطبيقات. تجعل المحاكاة الافتراضية للبيانات من السهل على هذه الفرق الاتصال والوصول إلى واستخدام البيانات الجيدة بما يكفي للإنتاج.
يساعد فرق التطوير على التخلص من قيود نشر البيانات وإدارتها وتقليل الموارد اللازمة لحساب وإنشاء نسخ من البيانات للمطورين والمختبرين.
-
تحليلات على مجموعات البيانات الكبيرة
تعد محاكاة البيانات الافتراضية مناسبة بشكل خاص لاحتياجات البيانات الكبيرة والتحليلات ، والتي تعتمد على مصادر البيانات المختلفة.
يعد استخدام البريد الإلكتروني والوسائط الاجتماعية والهاتف المحمول مجرد أمثلة قليلة على أماكن جمع البيانات الضخمة التي تتجاوز نطاق قاعدة البيانات التقليدية مثل Oracle. هذا هو السبب في أنها تعمل مع مجموعة واسعة من المنهجيات.
استنتاج
تعد محاكاة البيانات الافتراضية طريقة ممتازة للعمل مع البيانات الموجودة على منصات منفصلة. إنها تشكل خطة عمل جيدة عندما تحتاج إلى عروض بيانات مناسبة للأعمال ومصممة جيدًا لمستخدميك.
يساعدك في الحصول بسرعة على أحدث المعلومات وتوحيد البيانات من مصادر عديدة. يمكن لتكنولوجيا المعلومات نشر مجموعة بيانات جديدة وتكرارها بسرعة مع تغير متطلبات العملاء.
في QuestionPro ، نوفر للباحثين أدوات لجمع البيانات ، مثل برنامج الاستطلاع الخاص بنا ، ومكتبة من الرؤى التي يمكن تطبيقها على أي مشروع بحثي موسع. يجب عليك زيارة Insight Hub لمشاهدة عرض توضيحي أو الحصول على مزيد من المعلومات.
