‫تمام.
‫لذلك في الفيديو السابق ، فهمنا أن مهندس البيانات ينشئ بشكل أساسي خط أنابيب البيانات
‫هذا لنا ، لأشخاص مثل علماء البيانات لديهم بيانات متاحة للعمل معها.
‫لكني أريد استخدام مثال مختلف.
‫دعونا نتظاهر بأن Keiko Corp. له حاجة ، وتلك الحاجة للماء.
‫يحتاج الموظفون إلى الماء.
‫للعمل بجد ، أليس كذلك؟
‫لذلك دعونا نفكر في هذا على أنه مشكلة يحلها مهندس البيانات.
‫الآن ، تحمل معي.
‫سنتحدث عن الماء لبضع دقائق ، لكنني أعدك بأنه يتعلق بالبيانات.
‫كما ترى ، فإن أول شيء نحصل عليه من المياه هو معدل هطول الأمطار.
‫نحتاج المطر.
‫وهذا مشابه لمصادر البيانات التي كانت لدينا.
‫هذه هي المواقع الإلكترونية ، والهواتف المحمولة ، والكاميرات ، والسيارات ، والطائرات بدون طيار.
‫كل هؤلاء يقومون بجمع البيانات.
‫هذا ما هي قطرات المطر.
‫لذا لكي نوفر الماء لموظفينا ، علينا أن نحصل على الماء من مكان ما.
‫وهذه المياه تأتي من المطر.
‫بعد ذلك ، يتم جمع المياه في تيارات وأنهار مختلفة من جميع أنحاء المكان ، من جميع أنحاء العالم ، تمامًا مثل البيانات
‫من جميع الأماكن المختلفة.
‫تبدأ تيارات المياه هذه بالتشكل.
‫وماذا سيحدث بعد ذلك؟
‫حسنًا ، تتحول تيارات المياه هذه إلى بحيرات.
‫كلهم يتدفقون إلى نوع من البحيرة.
‫وتلك البحيرة لا تزال قائمة.
‫لكن مرة أخرى ، نحن كشركة لا نريد سوى المياه من الموظفين.
‫حسنًا ، من الواضح أن لدينا سدًا على بحيرة وهذا السد على بحيرة أو نظام لاستخدام تلك البحيرة.
‫حسنًا ، نقوم بنقل تلك المياه إلى شيء مثل منطقة الصرف الصحي حتى نتمكن من تنظيف المياه
‫وتعقيمها ، لذا فهي آمنة للشرب.
‫لذلك نقوم بمعالجة تلك المياه التي تم جمعها.
‫ثم أخيرًا ، بعد كل ذلك ، قمنا بإنشاء جميع السباكة والأنابيب لنا لتوصيل المياه إلى شركة Keiko
‫Corp ..
‫هذه هي الطريقة التي نلبي بها احتياجات KeyCorp لتوفير المياه لموظفيها.
‫وهذه هي الطريقة التي تعمل بها البيانات.
‫وهذا ما يبنيه مهندس البيانات.
‫مهندس بيانات.
‫يبدأ بما نسميه استيعاب البيانات.
‫هذا هو الحصول على البيانات من مصادر مختلفة.
‫ونحصل على كل هذه المصادر المختلفة للبيانات ونستوعبها فيما نسميه بحيرة البيانات.
‫بحيرة البيانات هي مجموعة من كل هذه البيانات في مكان واحد.
‫من هناك ، يمكننا ترك البحيرة كما هي.
‫لكن هناك مشكلة.
‫لا نريد أن تفيض البحيرة وتجف.
‫نحن بحاجة إلى إدارة هذه البحيرة بطريقة ما.
‫لا نريد إغراق القرية.
‫نحن بحاجة إلى سدود.
‫نحتاج أنابيب إلى المنازل.
‫نحتاج إلى تصفية المياه وتنظيفها ونحتاج إلى أنابيب تصل إلى المنازل.
‫لذلك بعد أن نستوعب هذه البيانات من مصادر مختلفة ، نجمعها في بحيرة بيانات.
‫نقوم بعد ذلك بشيء يسمى تحويل البيانات وهو تحويل البيانات من تنسيق إلى آخر ، عادة
‫إلى شيء نسميه مستودع البيانات.
‫مستودع البيانات هو مكان يخزن البيانات التي يمكن الوصول إليها والمفيدة للأعمال.
‫هذا ، على الرغم من أن البحيرة جمعت الكثير من المياه ، الكثير من البيانات ، كان ذلك نوعًا ما في كل مكان.
‫ينظر مهندس البيانات إلى هذه البيانات والنماذج أو يستخدم أجزاء البيانات المفيدة ويضعها في مستودع
‫بيانات بحيث يمكن لأجزاء أخرى من العمل استخدامها مرة أخرى.
‫طريقة جيدة للتفكير في الأمر هي أن بحيرة البيانات هي مجموعة من البيانات الأولية.
‫الغرض الذي ما زلنا لا نعرف ما يجب فعله في مستودع البيانات هو موقع للبيانات المنظمة
‫والمفلترة التي تمت معالجتها ولها غرض محدد.
‫أي ، لدينا هنا بيانات مفيدة للأعمال.
‫وهذا يعني أن بحيرات البيانات عادة ما تكون أقل تنظيماً ولديها ترشيح أقل للبيانات من شيء مثل مستودع
‫البيانات.
‫الآن ، لماذا تريد الشركات القيام بذلك؟
‫حسنًا ، من السهل تحليل البيانات عندما تكون منظمة بشكل جيد.
‫قد يكون لدينا هنا أيضًا بيانات لا نحتاجها حقًا.
‫نحن أيضًا نوفر مساحة التخزين ، أليس كذلك؟
‫لأننا لسنا مضطرين لتخزين كل هذه البيانات وتخزين البيانات المنظمة فقط التي هي مفيدة لنا فقط.
‫نحن أيضا نوفر على أنفسنا بعض المال.
‫لذلك ، لمراجعة مهندس البيانات ، يقوم ببساطة ببناء خط الأنابيب هذا لأخذ إنشاء البيانات والتقاط البيانات
‫، باستخدام ممارسات هندسة البيانات لبناء خط الأنابيب هذا بحيث يمكن الآن تحليل البيانات بواسطة علماء البيانات ومحللي
‫البيانات.
‫لكن لا يزال أمامنا المزيد لنذهب إليه.
‫لذلك سأراك في الفيديو التالي.