مستودع البيانات

الموسوعة الحرة
نظرة عامة على مستودعات البيانات ومتاجر البيانات
نظرة عامة على مستودع البيانات وسوق البيانات ، مع عرض أسواق البيانات في أعلى اليمين.

في مجال الحوسبة ، يُعدّ مستودع البيانات ( DW أو DWH )، المعروف أيضًا باسم مستودع بيانات المؤسسة ( EDW )، نظامًا يُستخدم لإعداد التقارير وتحليل البيانات ، وهو عنصر أساسي في ذكاء الأعمال . [ 1 ] تُعتبر مستودعات البيانات مستودعات مركزية للبيانات المُدمجة من مصادر مُتباينة. فهي تُخزّن البيانات الحالية والتاريخية مُنظمة بطريقة مُحسّنة لتحليل البيانات، وإنشاء التقارير، واستخلاص الرؤى من البيانات المُدمجة. [ 2 ] وهي مُصممة ليستخدمها المُحللون والمُديرون للمساعدة في اتخاذ القرارات التنظيمية. [ 3 ]

يتم تحميل البيانات المخزنة في مستودع البيانات من الأنظمة التشغيلية (مثل أنظمة التسويق أو المبيعات). وقد تمر هذه البيانات عبر مخزن بيانات تشغيلي ، وقد تتطلب عمليات تنقية إضافية لضمان جودتها قبل استخدامها في مستودع البيانات لإعداد التقارير.

إن سير العمل الرئيسي لبناء نظام مستودع البيانات هو استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) واستخراج البيانات وتحميلها وتحويلها (ELT).

عناصر

تشمل بيئة مستودعات البيانات ومتاجر البيانات ما يلي:

  • أنظمة مصادر البيانات (غالبًا قواعد البيانات التشغيلية للشركة، مثل قواعد البيانات العلائقية [ 3 ] )؛
  • [ 3 ] تقنيات وعمليات تكامل البيانات لاستخراج البيانات من الأنظمة المصدرية، وتحويلها، وتحميلها في مستودع بيانات أو مخزن بيانات؛
  • بنى لتخزين البيانات في المستودعات أو المتاجر؛
  • أدوات وتطبيقات لمستخدمين متنوعين؛
  • البيانات الوصفية، وجودة البيانات، وعمليات الحوكمة. تشمل البيانات الوصفية مصادر البيانات (أسماء قواعد البيانات والجداول والأعمدة)، وجداول التحديث، ومقاييس استخدام البيانات. [ 3 ]

قواعد البيانات التشغيلية

تُحسَّن قواعد البيانات التشغيلية للحفاظ على سلامة البيانات وسرعة تسجيل المعاملات التجارية من خلال استخدام تطبيع قواعد البيانات ونموذج الكيانات والعلاقات . [ 4 ] يتبع مصممو الأنظمة التشغيلية عمومًا تطبيع قواعد البيانات لضمان سلامة البيانات. غالبًا ما ينتج عن تصميمات قواعد البيانات المُطَبَّعة بالكامل تخزين معلومات المعاملة التجارية في عشرات إلى مئات الجداول. تتميز قواعد البيانات العلائقية بكفاءتها في إدارة العلاقات بين هذه الجداول. تتمتع قواعد البيانات بأداء سريع جدًا لعمليات الإضافة/التحديث لأن كمية صغيرة فقط من البيانات في تلك الجداول تتأثر بكل معاملة. ولتحسين الأداء، تُحذف البيانات القديمة دوريًا.

تُصمَّم مستودعات البيانات خصيصًا لأنماط الوصول التحليلية، والتي تتضمن عادةً اختيار حقول محددة بدلًا من جميع الحقول كما هو شائع في قواعد البيانات التشغيلية. وبسبب هذه الاختلافات في الوصول، تستفيد قواعد البيانات التشغيلية (أو ما يُعرف بـ OLTP) من استخدام نظام إدارة قواعد بيانات موجه نحو الصفوف، بينما تستفيد قواعد البيانات التحليلية (أو ما يُعرف بـ OLAP) من استخدام نظام إدارة قواعد بيانات موجه نحو الأعمدة . تحتفظ الأنظمة التشغيلية بصورة آنية عن حالة العمل، بينما تحتفظ مستودعات البيانات بالبيانات التاريخية من خلال عمليات ETL التي تنقل البيانات دوريًا من الأنظمة التشغيلية إلى المستودع.

تتميز المعالجة التحليلية الفورية (OLAP) بانخفاض معدل المعاملات وتعقيد الاستعلامات التي تتضمن عمليات تجميع. [ 5 ] يُعدّ زمن الاستجابة مقياسًا فعالًا لأداء أنظمة OLAP. تُستخدم تطبيقات OLAP على نطاق واسع في استخراج البيانات . تخزن قواعد بيانات OLAP البيانات التاريخية المُجمّعة في مخططات متعددة الأبعاد (عادةً ما تكون مخططات نجمية ). عادةً ما يكون زمن استجابة البيانات في أنظمة OLAP بضع ساعات، بينما يكون زمن استجابة مستودعات البيانات أقرب إلى يوم واحد. يُستخدم منهج OLAP لتحليل البيانات متعددة الأبعاد من مصادر ووجهات نظر متعددة. العمليات الأساسية الثلاث في OLAP هي: التجميع (الدمج)، والتحليل التفصيلي، والتقسيم والتحليل.

تتميز معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) بكثرة المعاملات القصيرة التي تتم عبر الإنترنت (إدراج، تحديث، حذف). وتركز أنظمة OLTP على سرعة معالجة الاستعلامات والحفاظ على سلامة البيانات في بيئات متعددة الوصول. ويُقاس أداء أنظمة OLTP بعدد المعاملات في الثانية. تحتوي قواعد بيانات OLTP على بيانات مفصلة وحديثة. ويُستخدم نموذج الكيانات (عادةً من المستوى الثالث 3NF ) لتخزين قواعد بيانات المعاملات. ويُعدّ التطبيع المعيار الأساسي لتقنيات نمذجة البيانات في هذا النظام.

تُعنى التحليلات التنبؤية باكتشاف الأنماط الخفية في البيانات وتحديدها كميًا باستخدام نماذج رياضية معقدة، وذلك للتحضير لمختلف النتائج المستقبلية، بما في ذلك الطلب على المنتجات ، واتخاذ قرارات أفضل. في المقابل، يركز نظام معالجة البيانات التحليلية الفورية (OLAP) على تحليل البيانات التاريخية، وهو نظام تفاعلي. كما تُستخدم الأنظمة التنبؤية في إدارة علاقات العملاء (CRM).

قاعدة البيانات

قاعدة البيانات هي مجموعة منظمة من البيانات تُخزَّن وتُدار إلكترونيًا. [ 6 ] وهي مصممة لتخزين واسترجاع وإدارة البيانات المهيكلة باستخدام برنامج إدارة قواعد البيانات (DBMS) للاستعلام عن البيانات ومعالجتها.

الفرق بين مستودع البيانات وسوق البيانات [ 7 ]
يصفمستودع البياناتقاعدة البيانات
نوع البياناتتاريخيتشغيلي
تنسيق البياناتهيكلية عاليةمنظم
غايةمعالجة البيانات عبر الإنترنتمعالجة المعاملات الفورية
حجم البيانات المخزنةأكبرمحدود

مستودعات البيانات

مستودع البيانات هو مستودع بيانات بسيط يركز على موضوع واحد أو مجال وظيفي واحد. ولذلك، فهو يستمد البيانات من عدد محدود من المصادر مثل المبيعات أو المالية أو التسويق. غالبًا ما يتم إنشاء مستودعات البيانات والتحكم بها من قبل قسم واحد في المؤسسة. قد تكون المصادر أنظمة تشغيل داخلية، أو مستودع بيانات مركزي، أو بيانات خارجية. [ 8 ]

الفرق بين مستودع البيانات وسوق البيانات
يصفمستودع البياناتمستودع البيانات
نطاق البياناتمَشرُوعقسم
عدد المجالات الدراسيةعديدأعزب
ما مدى صعوبة البناءصعبسهل
حجم البيانات المخزنةأكبرمحدود

تشمل أنواع مستودعات البيانات مستودعات البيانات التابعة ، والمستقلة، والهجينة.

بحيرة البيانات

بحيرة البيانات هي مستودع مركزي يخزن كميات هائلة من البيانات بصيغتها الخام، والتي تُعالج أثناء التشغيل. [ 9 ] يمكنها جمع البيانات من مصادر متعددة مثل واجهات برمجة التطبيقات، والملفات، وقواعد البيانات، وأجهزة الاستشعار، ومواقع الويب، وغيرها. على عكس مستودعات البيانات، تخزن بحيرات البيانات البيانات بصيغ منظمة، وشبه منظمة، وغير منظمة، مما يجعلها قابلة للاستخدام في التعلم الآلي ومعالجة البيانات الضخمة.

[ 10 ] الفرق بين مستودع البياناتوبحيرة البيانات
يصفمستودع البياناتبحيرة البيانات
تنسيق البياناتبناءهيكل، شبه منظم أو غير منظم
كيف تتم معالجة البيانات؟تم تنظيفها، وتحويلها، وتخزينهايتم تحضيرها في صورتها الخام ومعالجتها عند الحاجة.
ما مدى صعوبة البناءمعقدسهل الحكم لكن صعب الحكم
حجم البيانات المخزنةأكبركبير جداً
يكلفارتفاع تكاليف التخزينانخفاض تكاليف التخزين

المتغيرات

ETL

يستخدم مستودع البيانات النموذجي القائم على عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) طبقات التخزين المؤقت ، وتكامل البيانات ، والوصول، لتضمين وظائفه الرئيسية. تخزن طبقة التخزين المؤقت، أو قاعدة بيانات التخزين المؤقت، البيانات الأولية المستخرجة من كل نظام من أنظمة البيانات المصدرية المتباينة. تعمل طبقة التكامل على دمج مجموعات البيانات المتباينة عن طريق تحويل البيانات من طبقة التخزين المؤقت، وغالبًا ما تخزن هذه البيانات المحولة في قاعدة بيانات مخزن البيانات التشغيلية (ODS). ثم تُنقل البيانات المدمجة إلى قاعدة بيانات أخرى، تُسمى عادةً قاعدة بيانات مستودع البيانات، حيث تُنظم البيانات في مجموعات هرمية، تُسمى عادةً الأبعاد، وفي حقائق وحقائق مجمعة. يُطلق على مزيج الحقائق والأبعاد أحيانًا اسم مخطط النجمة . تساعد طبقة الوصول المستخدمين على استرجاع البيانات. [ 11 ]

تُنظَّف البيانات المصدرية الرئيسية ، وتُحوَّل، وتُفهرس، وتُتاح للاستخدام من قِبَل المديرين وغيرهم من المتخصصين في مجال الأعمال لأغراض استخراج البيانات ، والمعالجة التحليلية الفورية ، وأبحاث السوق ، ودعم اتخاذ القرارات . [ 12 ] ومع ذلك، تُعتبر وسائل استرجاع البيانات وتحليلها، واستخراجها، وتحويلها، وتحميلها، وإدارة قاموس البيانات ، مكونات أساسية لنظام مستودعات البيانات. وتستخدم العديد من المراجع التي تتناول مستودعات البيانات هذا السياق الأوسع. وبالتالي، يشمل التعريف الموسع لمستودعات البيانات أدوات ذكاء الأعمال ، وأدوات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها في المستودع، وأدوات إدارة البيانات الوصفية واسترجاعها .

ELT

بنية مستودع البيانات القائمة على تقنية ELT

يُغني نظام تخزين البيانات القائم على تقنية ELT عن استخدام أداة ETL منفصلة لتحويل البيانات. وبدلاً من ذلك، يُنشئ منطقة تخزين مؤقتة داخل مستودع البيانات نفسه. في هذا النهج، تُستخرج البيانات من أنظمة مصادر متنوعة، ثم تُحمّل مباشرةً إلى مستودع البيانات قبل إجراء أي تحويل. وتُجرى جميع التحويلات اللازمة داخل مستودع البيانات نفسه. وأخيرًا، تُحمّل البيانات المُعالجة إلى جداول الوجهة في مستودع البيانات نفسه.

فوائد

يحتفظ مستودع البيانات بنسخة من المعلومات من أنظمة المعاملات المصدرية. يوفر هذا التعقيد المعماري الفرصة لما يلي:

  • دمج البيانات من مصادر متعددة في قاعدة بيانات واحدة ونموذج بيانات واحد. زيادة تجميع البيانات في قاعدة بيانات واحدة بحيث يمكن استخدام محرك استعلام واحد لعرض البيانات في مخزن بيانات تشغيلي .
  • تخفيف مشكلة التنازع على القفل على مستوى العزل في أنظمة معالجة المعاملات الناجمة عن استعلامات التحليل طويلة الأمد في قواعد بيانات معالجة المعاملات.
  • احتفظ بسجل البيانات ، حتى لو لم تفعل أنظمة المعاملات المصدرية ذلك.
  • تتيح هذه الميزة دمج البيانات من أنظمة مصادر متعددة، مما يوفر رؤية مركزية شاملة للمؤسسة. وتُعد هذه الميزة قيّمة دائمًا، لا سيما عند نمو المؤسسة من خلال عمليات الدمج.
  • تحسين جودة البيانات ، من خلال توفير رموز وأوصاف متسقة، ووضع علامات على البيانات السيئة أو حتى إصلاحها.
  • عرض معلومات المنظمة بشكل متسق.
  • قم بتوفير نموذج بيانات مشترك واحد لجميع البيانات ذات الأهمية بغض النظر عن مصدر البيانات.
  • أعد هيكلة البيانات بحيث تصبح مفهومة لمستخدمي الأعمال.
  • أعد هيكلة البيانات بحيث توفر أداءً ممتازًا للاستعلامات، حتى بالنسبة للاستعلامات التحليلية المعقدة، دون التأثير على الأنظمة التشغيلية .
  • إضافة قيمة إلى تطبيقات الأعمال التشغيلية، ولا سيما أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM).
  • اجعل كتابة استعلامات دعم القرار أسهل.
  • تنظيم البيانات المتكررة وتوضيح معانيها.

تاريخ

يعود مفهوم مستودعات البيانات إلى أواخر ثمانينيات القرن الماضي [ 13 ] عندما طور الباحثان باري ديفلين وبول مورفي من شركة IBM ما يُعرف بـ"مستودع بيانات الأعمال". ويهدف هذا المفهوم أساسًا إلى توفير نموذج معماري لتدفق البيانات من الأنظمة التشغيلية إلى بيئات دعم القرار . وقد سعى إلى معالجة المشكلات المتعددة المرتبطة بهذا التدفق، ولا سيما التكاليف الباهظة. ففي غياب بنية مستودعات البيانات، كان من الضروري وجود قدر هائل من التكرار لدعم بيئات دعم القرار المتعددة. وفي الشركات الكبرى، كان من المعتاد أن تعمل بيئات دعم القرار المتعددة بشكل مستقل. وعلى الرغم من أن كل بيئة تخدم مستخدمين مختلفين، إلا أنها غالبًا ما كانت تتطلب الكثير من البيانات المخزنة نفسها. وكانت عملية جمع البيانات وتنظيفها ودمجها من مصادر متنوعة، عادةً من أنظمة تشغيلية قائمة منذ فترة طويلة (يُشار إليها عادةً بالأنظمة القديمة )، تُكرر جزئيًا لكل بيئة. علاوة على ذلك، كانت الأنظمة التشغيلية تُعاد دراستها باستمرار مع ظهور متطلبات جديدة لدعم القرار. غالباً ما كانت المتطلبات الجديدة تستلزم جمع وتنظيف ودمج البيانات الجديدة من " مستودعات البيانات " المصممة خصيصاً لتسهيل وصول المستخدمين إليها.

بالإضافة إلى ذلك، مع نشر كتاب "ضرورة إدارة موارد المعلومات" (دار وايلي وأولاده، 1991) لجيمس إم. كير، شاعت فكرة إدارة موارد البيانات في المؤسسة وتحديد قيمتها المالية، ثم إدراج هذه القيمة كأصل في الميزانية العمومية. في الكتاب، وصف كير طريقةً لتعبئة قواعد بيانات متخصصة من بيانات مستمدة من أنظمة تعتمد على المعاملات، وذلك لإنشاء مساحة تخزين يمكن من خلالها الاستفادة من البيانات الموجزة لدعم عملية صنع القرار لدى الإدارة التنفيذية. وقد ساهم هذا المفهوم في تعزيز التفكير في كيفية تطوير مستودع بيانات وإدارته بطريقة عملية داخل أي مؤسسة.

أهم التطورات في السنوات الأولى لتخزين البيانات:

  • في ستينيات القرن العشرين، قامت شركة جنرال ميلز وكلية دارتموث ، في مشروع بحثي مشترك، بتطوير مصطلحي الأبعاد والحقائق . [ 14 ]
  • في سبعينيات القرن العشرين، قدمت شركتا ACNielsen و IRI مستودعات بيانات متعددة الأبعاد لمبيعات التجزئة. [ 14 ]
  • في سبعينيات القرن العشرين، بدأ بيل إنمون في تعريف مصطلح مستودع البيانات ومناقشته . [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]
  • 1975 – قدمت شركة سبيري يونيفاك نظام MAPPER ( صيانة وإعداد وإنتاج التقارير التنفيذية )، وهو نظام لإدارة قواعد البيانات وإعداد التقارير يتضمن أول لغة برمجة من الجيل الرابع في العالم . وهو أول منصة مصممة لبناء مراكز المعلومات (وهي رائدة لتكنولوجيا مستودعات البيانات المعاصرة).
  • 1983 – قدمت شركة Teradata جهاز الكمبيوتر DBC/1012 الخاص بقواعد البيانات والمصمم خصيصًا لدعم اتخاذ القرارات. [ 18 ]
  • 1984 - أصدرت شركة Metaphor Computer Systems ، التي أسسها ديفيد ليدل ودون ماسارو، حزمة برمجية/أجهزة وواجهة مستخدم رسومية لمستخدمي الأعمال لإنشاء نظام إدارة قواعد البيانات والتحليل.
  • 1988 – نشر باري ديفلين وبول مورفي مقالًا بعنوان "بنية لنظام الأعمال والمعلومات" حيث قدّما مصطلح "مستودع بيانات الأعمال". [ 19 ]
  • 1990 - شركة Red Brick Systems، التي أسسها رالف كيمبال ، تقدم نظام Red Brick Warehouse، وهو نظام إدارة قواعد البيانات مخصص لتخزين البيانات.
  • 1991 - قام جيمس إم كير بتأليف كتاب "ضرورة إدارة موارد البيانات"، والذي يقترح إمكانية الإبلاغ عن موارد البيانات كأصل في الميزانية العمومية، مما يعزز الاهتمام التجاري بإنشاء مستودعات البيانات.
  • 1991 - شركة Prism Solutions، التي أسسها بيل إنمون ، تقدم برنامج Prism Warehouse Manager، وهو برنامج لتطوير مستودع البيانات.
  • 1992 – نشر بيل إنمون كتاب بناء مستودع البيانات . [ 20 ]
  • 1995 – تم تأسيس معهد تخزين البيانات، وهو منظمة ربحية تروج لتخزين البيانات.
  • 1996 – نشر رالف كيمبال كتاب "مجموعة أدوات مستودع البيانات" . [ 21 ]
  • 1998 – تم تطبيق نمذجة البؤرة كنهج نمذجة مستودعات البيانات التجميعية (الهجينة)، وكان باتريك لاغر أحد المحركين الرئيسيين لذلك. [ 22 ] [ 23 ]
  • 2000 - أصدر دان لينستيدت نموذج مخزن البيانات في المجال العام ، والذي تم تصوره في عام 1990 كبديل لنموذج إنمون وكيمبال لتوفير تخزين تاريخي طويل الأجل للبيانات الواردة من أنظمة تشغيل متعددة، مع التركيز على التتبع والتدقيق والمرونة في مواجهة تغيير نموذج بيانات المصدر.
  • 2008 - قام بيل إنمون ، بالاشتراك مع ديريك شتراوس وجينيا نيوشلوس، بنشر كتاب "DW 2.0: The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing"، موضحًا نهجه من أعلى إلى أسفل في تخزين البيانات وصاغ مصطلح تخزين البيانات 2.0.
  • 2008 - تم وضع نموذج Anchor بشكل رسمي في ورقة بحثية تم تقديمها في المؤتمر الدولي للنمذجة المفاهيمية، وفازت بجائزة أفضل ورقة بحثية [ 24 ].
  • في عام ٢٠١٢، قام بيل إنمون بتطوير تقنية "إزالة الغموض النصي" ونشرها للعموم. تُطبّق هذه التقنية السياق على النصوص الخام، ثم تُعيد تنسيق النص الخام وسياقه إلى تنسيق قاعدة بيانات قياسي. بعد معالجة النص الخام بهذه التقنية، يُمكن الوصول إليه وتحليله بسهولة وكفاءة باستخدام تقنيات ذكاء الأعمال القياسية. تتم إزالة الغموض النصي من خلال تنفيذ عملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) النصية. تُعدّ هذه التقنية مفيدة أينما وُجدت النصوص الخام، مثل المستندات، وأنظمة هادوب، والبريد الإلكتروني، وغيرها.
  • 2013 - تم إصدار Data vault 2.0، [ 25 ] [ 26 ] مع بعض التغييرات الطفيفة في أسلوب النمذجة، بالإضافة إلى التكامل مع أفضل الممارسات من المنهجيات والهياكل والتطبيقات الأخرى بما في ذلك مبادئ Agile وCMMI

تنظيم البيانات

حقائق

الحقيقة هي قيمة أو مقياس في النظام الذي تتم إدارته.

الحقائق الأولية هي تلك التي تُبلغ عنها الجهة المُبلِّغة. على سبيل المثال، في نظام الهاتف المحمول، إذا تلقت محطة الإرسال والاستقبال الأساسية (BTS) 1000 طلب لتخصيص قناة مرور، وخصصت 820 منها، ورفضت الباقي، فيمكنها الإبلاغ عن ثلاث حقائق إلى نظام الإدارة:

  • tch_req_total = 1000
  • tch_req_success = 820
  • tch_req_fail = 180

تُجمّع البيانات الأولية إلى مستويات أعلى في أبعاد مختلفة لاستخلاص معلومات أكثر صلة بالخدمة أو النشاط التجاري. وتُسمى هذه البيانات بالحقائق المُجمّعة أو الملخصات.

على سبيل المثال، إذا كان هناك ثلاث محطات بث واستقبال في مدينة ما، فيمكن تجميع الحقائق المذكورة أعلاه على مستوى المدينة في بُعد الشبكة. على سبيل المثال:

  • tch_req_success_city = tch_req_success_bts1 + tch_req_success_bts2 + tch_req_success_bts3
  • avg_tch_req_success_city = (tch_req_success_bts1 + tch_req_success_bts2 + tch_req_success_bts3) / 3

النهج البُعدي مقابل النهج المعياري لتخزين البيانات

يُعدّ كلٌّ من المنهجين الأكثر أهمية لتخزين البيانات في مستودع البيانات هما المنهج البُعدي والمنهج المُعَيَّر. يستخدم المنهج البُعدي مخطط النجمة كما اقترحه رالف كيمبال . أما المنهج المُعَيَّر، والذي يُسمى أيضًا بالصيغة المُعَيَّرة الثالثة (3NF)، فهو نموذج مُعَيَّر للكيانات والعلاقات اقترحه بيل إنمون. [ 27 ]

النهج البُعدي

في النهج البُعدي ، تُقسّم بيانات المعاملات إلى "حقائق"، وهي عادةً بيانات رقمية، و" أبعاد "، وهي المعلومات المرجعية التي تُضفي سياقًا على هذه الحقائق. على سبيل المثال، يمكن تقسيم معاملة بيع إلى حقائق مثل عدد المنتجات المطلوبة وإجمالي السعر المدفوع، وإلى أبعاد مثل تاريخ الطلب، واسم العميل، ورقم المنتج، وموقعي الشحن والدفع، والبائع المسؤول عن استلام الطلب.

يُسهّل هذا النهج البُعدي فهم البيانات ويُسرّع استرجاعها. [ 21 ] يسهل على مستخدمي الأعمال فهم الهياكل البُعدية لأنها مُقسّمة إلى قياسات/حقائق وسياق/أبعاد. ترتبط الحقائق بعمليات المؤسسة التجارية ونظامها التشغيلي، بينما تُمثّل الأبعاد السياق المُحيط بها (كيمبال، رالف 2008). ومن المزايا الأخرى أن النموذج البُعدي لا يتطلب قاعدة بيانات علائقية في كل مرة. لذا، يُعدّ هذا النوع من تقنيات النمذجة مفيدًا جدًا لاستعلامات المستخدم النهائي في مستودع البيانات.

يمكن أيضًا فهم نموذج الحقائق والأبعاد على أنه مكعب بيانات ، [ 28 ] حيث تكون الأبعاد هي الإحداثيات الفئوية في مكعب متعدد الأبعاد، والحقيقة هي قيمة تتوافق مع الإحداثيات.

تتمثل العيوب الرئيسية للنهج البُعدي فيما يلي:

  1. من الصعب الحفاظ على سلامة الحقائق والأبعاد، وتحميل مستودع البيانات ببيانات من أنظمة تشغيل مختلفة.
  2. من الصعب تعديل هيكل المستودع إذا غيرت المنظمة طريقة عملها.

النهج المعياري

في النهج المُنمذج، تُخزَّن البيانات في مستودع البيانات وفقًا لقواعد تطبيع قواعد البيانات إلى حدٍّ ما . تُجمَّع جداول قواعد البيانات العلائقية المُنمَّطة في مجالات موضوعية (مثل العملاء والمنتجات والمالية). عند استخدامها في المؤسسات الكبيرة، ينتج عن ذلك عشرات الجداول المرتبطة بشبكة من عمليات الربط. (كيمبال، رالف، 2008).

تتمثل الميزة الرئيسية لهذا النهج في سهولة إضافة المعلومات إلى قاعدة البيانات. أما عيوبه فتتمثل في أنه نظرًا لكثرة الجداول، قد يصعب على المستخدمين دمج البيانات من مصادر مختلفة لتكوين معلومات ذات معنى، والوصول إلى هذه المعلومات دون فهم دقيق لمصادر البيانات وبنية بيانات مستودع البيانات.

يمكن تمثيل كل من النماذج المعيارية والبعدية في مخططات علاقات الكيانات، لاحتوائهما على جداول علائقية متصلة. ويكمن الفرق بينهما في درجة التطبيع. ولا يتعارض هذان النهجان، بل توجد مناهج أخرى. ويمكن أن تتضمن المناهج البعدية تطبيع البيانات بدرجة معينة (كيمبال، رالف 2008).

في كتابه "الأعمال القائمة على المعلومات " [ 29 ] ، يقارن روبرت هيلارد بين المنهجين بناءً على احتياجات المعلومات لمشكلة العمل. ويخلص إلى أن النماذج المعيارية تحتوي على معلومات أكثر بكثير من نظيراتها متعددة الأبعاد (حتى عند استخدام الحقول نفسها في كلا النموذجين)، ولكن على حساب سهولة الاستخدام. تقيس هذه التقنية كمية المعلومات من حيث إنتروبيا المعلومات، وسهولة الاستخدام من حيث مقياس تحويل البيانات "العوالم الصغيرة" [ 30 ] .

أساليب التصميم

التصميم من الأسفل إلى الأعلى

في منهجية البناء من الأسفل إلى الأعلى ، تُنشأ مستودعات البيانات أولاً لتوفير إمكانيات إعداد التقارير والتحليل لعمليات تجارية محددة . ويمكن بعد ذلك دمج هذه المستودعات لإنشاء مستودع بيانات شامل. وتُعد بنية ناقل مستودع البيانات في الأساس تطبيقًا لمفهوم "الناقل"، وهو عبارة عن مجموعة من الأبعاد والحقائق المؤكدة ، وهي أبعاد مشتركة (بطريقة محددة) بين الحقائق في مستودعين أو أكثر من مستودعات البيانات. [ 31 ]

التصميم من أعلى إلى أسفل

يُصمَّم النهج التنازلي باستخدام نموذج بيانات مؤسسي مُنمَّط . تُخزَّن البيانات " الذرية" ، أي البيانات ذات أعلى مستوى من التفصيل، في مستودع البيانات. وتُنشأ من مستودع البيانات متاجر بيانات متعددة الأبعاد تحتوي على البيانات اللازمة لعمليات تجارية محددة أو أقسام محددة. [ 32 ]

التصميم الهجين

تعتمد مستودعات البيانات غالبًا على نموذج التوزيع المركزي-الفرعي . وتشمل الأنظمة القديمة التي تغذي المستودع عادةً أنظمة إدارة علاقات العملاء وتخطيط موارد المؤسسات ، مما يُولّد كميات هائلة من البيانات. ولتوحيد نماذج البيانات المختلفة هذه وتسهيل عملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها ، تستخدم مستودعات البيانات عادةً مخزن بيانات تشغيلي ، حيث تُحلل المعلومات منه وتُنقل إلى مستودع البيانات الرئيسي. وللحد من تكرار البيانات، تُخزن الأنظمة الكبيرة البيانات بطريقة مُنظّمة. ويمكن بعد ذلك إنشاء متاجر بيانات لتقارير مُحددة فوق مستودع البيانات.

تُحفظ قاعدة بيانات مستودع البيانات الهجين (أو ما يُسمى أيضًا بمستودع البيانات المُجمّع) في النموذج الطبيعي الثالث للتخلص من تكرار البيانات . مع ذلك، فإن قاعدة البيانات العلائقية التقليدية غير فعّالة لتقارير ذكاء الأعمال التي تعتمد بشكل كبير على نمذجة الأبعاد. يمكن لمستودعات البيانات الصغيرة استخلاص البيانات من المستودع الموحد واستخدام البيانات المُفلترة والمُحددة لجداول الحقائق والأبعاد المطلوبة. يوفر مستودع البيانات مصدرًا واحدًا للمعلومات يمكن لمستودعات البيانات الصغيرة قراءته، مما يوفر نطاقًا واسعًا من معلومات الأعمال. يسمح التصميم الهجين باستبدال مستودع البيانات بمستودع رئيسي لإدارة البيانات حيث يمكن تخزين المعلومات التشغيلية (غير الثابتة).

تتبع مكونات نمذجة مخزن البيانات بنية مركزية ذات فروع. يُعدّ هذا النمط من النمذجة تصميمًا هجينًا، يجمع بين أفضل الممارسات من كلٍّ من النموذج الطبيعي الثالث ونموذج النجمة . لا يُمثّل نموذج مخزن البيانات نموذجًا طبيعيًا ثالثًا حقيقيًا، ويخالف بعض قواعده، ولكنه بنية تنازلية بتصميم تصاعدي. صُمّم نموذج مخزن البيانات ليكون مستودع بيانات بحتًا، وليس مُصمّمًا ليكون متاحًا للمستخدم النهائي، الأمر الذي يتطلب، عند إنشائه، استخدام سوق بيانات أو منطقة إصدار قائمة على نموذج النجمة لأغراض العمل.

صفات

هناك سمات أساسية تحدد البيانات في مستودع البيانات، وتشمل هذه السمات التوجه الموضوعي، وتكامل البيانات، والبيانات المتغيرة مع الزمن، والبيانات غير المتطايرة، ودقة البيانات.

موضوعي التوجه

على عكس الأنظمة التشغيلية، تتمحور البيانات في مستودع البيانات حول موضوعات المؤسسة. لا يُعدّ التوجه نحو الموضوع بمثابة تطبيع لقاعدة البيانات . ويمكن أن يكون هذا التوجه مفيدًا للغاية في اتخاذ القرارات. ويُطلق على عملية جمع الكائنات المطلوبة اسم التوجه نحو الموضوع.

مدمج

يتم دمج البيانات الموجودة في مستودع البيانات. ونظرًا لأنها تأتي من أنظمة تشغيلية متعددة، يجب إزالة جميع أوجه التناقض. وتشمل أوجه التناسق اصطلاحات التسمية، وقياس المتغيرات، وهياكل الترميز، والخصائص الفيزيائية للبيانات، وما إلى ذلك.

متغير مع الزمن

بينما تعكس الأنظمة التشغيلية القيم الحالية لدعم العمليات اليومية، تمثل بيانات مستودع البيانات أفقًا زمنيًا طويلًا (يصل إلى 10 سنوات)، مما يعني أنها تخزن في الغالب بيانات تاريخية. وهي مخصصة بشكل أساسي لاستخراج البيانات والتنبؤ. (على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يبحث عن نمط شراء لعميل معين، فإنه يحتاج إلى الاطلاع على بيانات المشتريات الحالية والسابقة). [ 33 ]

غير متطاير

البيانات الموجودة في مستودع البيانات للقراءة فقط، مما يعني أنه لا يمكن تحديثها أو إنشاؤها أو حذفها (إلا إذا كان هناك التزام تنظيمي أو قانوني بذلك). [ 34 ]

خيارات

تجميع

في عملية مستودع البيانات، يمكن تجميع البيانات في متاجر بيانات على مستويات تجريد مختلفة. قد يبدأ المستخدم بالنظر إلى إجمالي وحدات مبيعات منتج ما في منطقة بأكملها، ثم ينتقل إلى دراسة الولايات في تلك المنطقة، وأخيرًا، قد يفحص المتاجر الفردية في ولاية معينة. لذلك، عادةً ما يبدأ التحليل من مستوى أعلى ويتعمق إلى مستويات أدنى من التفاصيل. [ 33 ]

المحاكاة الافتراضية

مع تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات ، تبقى البيانات المستخدمة في مواقعها الأصلية، ويتم توفير وصول فوري إليها لإجراء التحليلات عبر مصادر متعددة، مما يُنشئ مستودع بيانات افتراضي. يُساعد هذا في حل بعض الصعوبات التقنية، مثل مشاكل التوافق عند دمج البيانات من منصات مختلفة، وتقليل مخاطر الأخطاء الناتجة عن البيانات المعيبة، وضمان استخدام أحدث البيانات. علاوة على ذلك، فإن تجنب إنشاء قاعدة بيانات جديدة تحتوي على معلومات شخصية يُسهّل الامتثال لأنظمة حماية البيانات. مع ذلك، تتطلب تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات أن يكون الاتصال بجميع مصادر البيانات الضرورية فعالاً، لعدم وجود نسخة محلية من البيانات، وهو ما يُعدّ أحد أبرز عيوب هذه التقنية. [ 35 ]

بنيان

تتعدد الطرق المستخدمة في بناء/تنظيم مستودع البيانات الذي تحدده المؤسسة. وتُعدّ الأجهزة المستخدمة، والبرامج المُصممة، وموارد البيانات اللازمة لضمان الأداء السليم لمستودع البيانات، المكونات الرئيسية لبنية مستودع البيانات. وتمر جميع مستودعات البيانات بمراحل متعددة يتم خلالها تعديل متطلبات المؤسسة وتحسينها. [ 36 ]

تطور استخدام المنظمات

تشير هذه المصطلحات إلى مستوى تطور مستودع البيانات:

مستودع بيانات تشغيلي غير متصل بالإنترنت
يتم تحديث مستودعات البيانات في هذه المرحلة من التطور بشكل دوري منتظم (عادةً يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا) من الأنظمة التشغيلية ويتم تخزين البيانات في قاعدة بيانات متكاملة موجهة نحو إعداد التقارير.
مستودع بيانات غير متصل بالإنترنت
يتم تحديث مستودعات البيانات في هذه المرحلة من البيانات الموجودة في الأنظمة التشغيلية بشكل منتظم، ويتم تخزين بيانات مستودع البيانات في بنية بيانات مصممة لتسهيل إعداد التقارير.
مستودع بيانات في الوقت المحدد
تمثل مستودعات البيانات المتكاملة عبر الإنترنت مستودعات بيانات تعمل في الوقت الفعلي، حيث يتم تحديث البيانات المخزنة في المستودع مع كل عملية تُجرى على البيانات المصدرية.
مستودع بيانات متكامل
تجمع مستودعات البيانات هذه البيانات من مختلف مجالات العمل، بحيث يمكن للمستخدمين البحث عن المعلومات التي يحتاجونها عبر أنظمة أخرى. [ 37 ]

في مجال الرعاية الصحية

في قطاع الرعاية الصحية ، تُعدّ مستودعات البيانات مكونات أساسية في المعلوماتية الصحية ، إذ تُمكّن من دمج وتخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات السريرية والإدارية والتشغيلية. تعمل هذه الأنظمة على توحيد المعلومات من مصادر متباينة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية ، وأنظمة معلومات المختبرات ، وأنظمة أرشفة الصور والاتصالات ، ومنصات الفوترة الطبية . ومن خلال مركزية البيانات، تدعم مستودعات بيانات الرعاية الصحية مجموعة واسعة من الوظائف، بما في ذلك صحة السكان ، ودعم القرارات السريرية ، وتحسين الجودة، ومراقبة الصحة العامة ، والبحوث الطبية .

غالبًا ما تتضمن مستودعات بيانات الرعاية الصحية نماذج بيانات متخصصة تأخذ في الاعتبار تعقيد وحساسية البيانات الطبية، مثل المعلومات الزمنية (مثل تاريخ المريض الطولي)، والمصطلحات المشفرة (مثل ICD-10 ، SNOMED CT )، والامتثال للوائح الخصوصية (مثل HIPAA في الولايات المتحدة أو GDPR في الاتحاد الأوروبي).

فيما يلي قائمة بمستودعات بيانات المرضى الرئيسية ذات النطاق الواسع (غير مخصصة لمرض أو تخصص معين )، مع متغيرات تشمل نتائج المختبر، والصيدلية، والعمر، والعرق، والوضع الاجتماعي والاقتصادي، والأمراض المصاحبة، والتغيرات الطولية:

مستودعات بيانات المرضى الرئيسية ذات النطاق الواسع
مستودعراعيالموقع الرئيسيحدوصول
الكون الملحمي [ 38 ]أنظمة إبيكالولايات المتحدة296 [ 39 ] مليون مريضمجاناً للمنظمات المشاركة
PCORnet [ 38 ]معهد أبحاث النتائج المتمحورة حول المريض (PCORI)الولايات المتحدة140 مليون مريضمجاناً للمنظمات المشاركة
OLDW (مستودع بيانات OptumLabs)أوبتومالولايات المتحدة160 [ 40 ] مليون مريضمقابل رسوم، أو مجاناً من خلال بعض المؤسسات الأكاديمية [ 41 ]
EHDEN [ 42 ] (شبكة الأدلة الصحية الأوروبية)مبادرة الصحة المبتكرة للاتحاد الأوروبيأوروبا133 مليون مريض [ 43 ]متاح للاستكشاف مجاناً. قد تُفرض رسوم على الاستخدام الثانوي. [ 44 ]

تُمكّن هذه المستودعات الرعاية الصحية القائمة على البيانات من خلال دعم الدراسات الاسترجاعية، وبحوث الفعالية المقارنة ، والتحليلات التنبؤية ، وغالبًا باستخدام الذكاء الاصطناعي المطبق في مجال الرعاية الصحية .

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ ديديتش، نديم؛ ستانير، كلير (2016). "تقييم تحديات تعدد اللغات في تطوير مستودعات البيانات". في: حمودي، سليمان؛ ماسياسيك، ليزيك؛ ميسيكوف، ميشيل م. ميسيكوف؛ كامب، أوليفييه؛ كورديرو، خوسيه (محررون). وقائع المؤتمر الدولي الثامن عشر لنظم معلومات المؤسسات . المؤتمر الدولي لنظم معلومات المؤسسات، 25-28 أبريل 2016، روما، إيطاليا (ملف PDF) . المجلد  1. SciTePress. الصفحات 196-206 . doi : 10.5220/0005858401960206 . ISBN  978-989-758-187-8تمت أرشفة الملف (PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 22-05-2018.
  2. ↑ "ما هو مستودع البيانات؟ | المفاهيم الأساسية | خدمات أمازون السحابية" . شركة خدمات أمازون السحابية . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 فبراير 2023 .
  3. 1 2 3 4 راينر، آر. كيلي؛ سيجيلسكي، كيسي جي. (2012-05-01). مقدمة في نظم المعلومات: تمكين الأعمال وتحويلها، الطبعة الرابعة ( نسخة كيندل). وايلي. الصفحات 127 ، 128، 130، 131، 133. ISBN   978-1118129401.
  4. ↑ هالدر، نيليميش (22 أبريل 2024). "قاعدة البيانات التشغيلية مقابل مستودع البيانات: الاختلافات الرئيسية والرؤى الاستراتيجية للشركات" . ميديوم . تم الاطلاع عليه بتاريخ 16 أبريل 2026 .
  5. ↑ "معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) ومعالجة التحليلات عبر الإنترنت (OLAP)" . GeeksforGeeks . 27 يناير 2020. تاريخ الاسترجاع: 16 أبريل 2026 .
  6. ↑ "ما هي قاعدة البيانات؟" . أوراكل . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15-06-2026 .
  7. ↑ "الفرق بين قاعدة البيانات ومستودع البيانات" . غلوبال داتا 365. تم الاطلاع عليه بتاريخ 15-06-2026 .
  8. ↑ "مفاهيم مستودع البيانات" . أوراكل. 2007.
  9. ↑ "ما هي بحيرة البيانات؟" . شركة آي بي إم . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15-06-2026 .
  10. ↑ "بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات" . غلوبال داتا 365. تم الاطلاع عليه بتاريخ 15-06-2026 .
  11. ↑ باتيل، بريتي س.؛ سريكانثا راو؛ سورياكانت ب. باتيل (2011). "تحسين نظام مستودعات البيانات: تبسيط إعداد التقارير والتحليل" . وقائع المؤتمر الدولي وورشة العمل حول الاتجاهات الناشئة في التكنولوجيا ، المجلد 9 (6). أسس علوم الحاسوب: 33-37 .
  12. ↑ ماراكاس وأوبراين 2009
  13. ↑ "القصة حتى الآن" . 15 أبريل 2002. مؤرشف من الأصل في 8 يوليو 2008. تم الاطلاع عليه في 21 سبتمبر 2008 .
  14. 1 2 كيمبال 2013، صفحة 15
  15. ↑ "مراجعة إطار عمل مستودع البيانات" (ملف PDF) . مؤرشف (ملف PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 12-05-2012.
  16. ↑ كيمبي، شانون (23 أغسطس 2012). "تاريخ موجز لتخزين البيانات" . داتا فيرسيتي . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 مايو 2024 .
  17. ↑ "مستودع البيانات - ما هو ولماذا هو مهم" . www.sas.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10-05-2024 .
  18. ↑ بول جيلين (20 فبراير 1984). "هل ستُعيد تيراداتا إحياء السوق؟" . مجلة عالم الكمبيوتر . الصفحات 43، 48. تاريخ الاسترجاع: 13 مارس 2017 . 
  19. ↑ ديفلين، بكالوريوس؛ مورفي، بي تي (1988). "بنية لنظام الأعمال والمعلومات". مجلة أنظمة آي بي إم . 27 : 60-80 . doi : 10.1147/sj.271.0060 .
  20. ↑ إنمون، بيل (1992). بناء مستودع البيانات . وايلي. ISBN 0-471-56960-7.
  21. 1 2 كيمبال، رالف (2011). مجموعة أدوات مستودع البيانات . وايلي. ص 237. ISBN  978-0-470-14977-5.
  22. ↑ مقدمة إلى الإطار المحوري
  23. ↑ لقاء نمذجة البيانات في ميونخ: مقدمة إلى Focal مع باتريك لاغر - يوتيوب
  24. ^ Regardt، أولي. رونباك، لارس؛ بيرغولتز، ماريا. يوهانسون، بول؛ ووهد، بيتيا (2009). "نمذجة المرساة". النمذجة المفاهيمية – ER 2009 . إيه '09. المجلد. 5829. جرامادو، البرازيل: Springer-Verlag. ص 234 – 250. بيب كود : 2009LNCS.5829..234R . دوى : 10.1007/978-3-642-04840-1_19 . رقم ISBN   978-3-642-04839-5.
  25. ↑ مقدمة موجزة عن #datavault 2.0
  26. ↑ الإعلان عن Data Vault 2.0
  27. ↑ غولفاريلي، ماتيو؛ مايو، داريو؛ ريتزي، ستيفانو (1998-06-01). "نموذج الحقائق البُعدي: نموذج مفاهيمي لمستودعات البيانات" . المجلة الدولية لنظم المعلومات التعاونية . 7 (2n03): 215-247 . doi : 10.1142/S0218843098000118 . ISSN 0218-8430 . 
  28. ↑ "مقدمة إلى مكعبات البيانات" .
  29. ↑ هيلارد، روبرت (2010). الأعمال التجارية القائمة على المعلومات . وايلي. ISBN 978-0-470-62577-4.
  30. ↑ "نظرية المعلومات واستراتيجية ذكاء الأعمال - مقياس تحويل البيانات في العوالم الصغيرة - MIKE2.0، منهجية مفتوحة المصدر لتطوير المعلومات" . Mike2.openmethodology.org . تاريخ الاسترجاع: 14 يونيو 2013 .
  31. ↑ "التسمية الخاطئة من الأسفل إلى الأعلى - شركة ديسايجن وركس للاستشارات" . شركة ديسايجن وركس للاستشارات . 17 سبتمبر 2003. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مارس 2016 .
  32. ↑ غارتنر، عن مستودعات البيانات، ومخازن البيانات التشغيلية، ومتاجر البيانات، ومستودعات البيانات الخارجية، ديسمبر 2005
  33. 1 2 بولراج، بونيا (2010). أساسيات مستودعات البيانات لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات . بونيا، بولراج. ( الطبعة الثانية). هوبوكين، نيوجيرسي: جون وايلي وأولاده. ISBN  9780470462072. OCLC 662453070 . 
  34. ↑ إنمون، ويليام هـ. (2005). بناء مستودع البيانات ( الطبعة الرابعة). إنديانابوليس، إنديانا: وايلي للنشر. ISBN  9780764599446. OCLC 61762085 . 
  35. ^ بايهو، ساتو؛ تومينين، بيكا؛ روكمان، جيري. يليكرالا، ماركوس؛ باجولا، جحا؛ سيكافيرتا، هاني (2022). "فرص جمع بيانات المدينة للمدن الذكية" . IET المدن الذكية . 4 (4): 275-291 . دوى : 10.1049 / smc2.12044 . S2CID 253467923 . 
  36. ↑ غوبتا، ساتيندر بال؛ ميتال، أديتيا (2009). مقدمة في نظام إدارة قواعد البيانات . منشورات لاكشمي. ISBN 9788131807248.
  37. ↑ "مستودع البيانات" . 6 أبريل 2019.
  38. 1 2 فايانجو أو إم، هاوت إي آر، إيتاني ك (مارس 2025). " دليل عملي لمصادر البيانات الضخمة السريرية" . مجلة الجمعية الطبية الأمريكية للجراحة . 160 (3): 344-346 . doi : 10.1001/jamasurg.2024.6006 . PMC 12230764. PMID 39775674 .  
  39. ↑ "Epic Cosmos" . موقع Epic Systems الإلكتروني . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 أبريل 2025 .
  40. ↑ "مستودع بيانات OptumLabs (OLDW)" . جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 أبريل 2025 .
  41. ↑ "مختبرات أوبتوم" . جامعة ميريلاند . تم الاسترجاع في 13 أبريل 2025 .
  42. ↑ فوس إي إيه، بلاكيتر سي، فان سانديك إس، موينات إم، كالفيلز إم، فان سبيبروك إم، برييتو-الحمراء دي، شويمي إم جيه، راينبيك بي آر (ديسمبر 2023). "شبكة البيانات والأدلة الصحية الأوروبية - دروس مستفادة من بناء شبكة بيانات صحية دولية موحدة" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 31 (1): 209-219 . doi : 10.1093/jamia/ocad214 . PMC 10746315. PMID 37952118 .  
  43. ↑ فوس، إريكا أ؛ بلاكيتر، كلير؛ فان سانديك، سيباستيان؛ موينات، مكسيم؛ كالفيلز، مايكل؛ فان سبيبروك، ميشيل؛ برييتو-الحمراء، دانيال؛ شويمي، مارتين ج؛ راينبيك، بيتر ر (22 ديسمبر 2023). "شبكة البيانات والأدلة الصحية الأوروبية - دروس مستفادة من بناء شبكة بيانات صحية دولية موحدة" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 31 (1): 209-219 . doi : 10.1093/jamia/ocad214 . ISSN 1067-5027 . PMC 10746315. PMID 37952118. تاريخ الاسترجاع : 18 يناير 2026 .   
  44. ↑ "مواد الفضاء الأوروبي لبيانات الصحة (EHDS)، المادة 42، الرسوم" . الفضاء الأوروبي لبيانات الصحة (EHDS) . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 أبريل 2025 .

للمزيد من القراءة

  • دافنبورت، توماس هـ. وهاريس، جين ج. التنافس بالتحليلات: العلم الجديد للفوز (2007). مطبعة كلية هارفارد للأعمال. رقم ISBN 978-1-4221-0332-6
  • غانزارسكي، جو. تطبيقات مستودعات البيانات: دراسة عوامل التنفيذ الحاسمة (2009) دار نشر VDM، رقم ISBN 3-639-18589-7رقم الكتاب المعياري الدولي (ISBN) 978-3-639-18589-8
  • كيمبال، رالف وروس، مارجي. مجموعة أدوات مستودع البيانات، الطبعة الثالثة (2013)، وايلي، رقم ISBN 978-1-118-53080-1
  • لينستيدت، غرازيانو، هولتغرين. أعمال نمذجة مخزن البيانات، الطبعة الثانية (2010) دان لينستيدت، ISBN 978-1-4357-1914-9
  • ويليام إنمون. بناء مستودع البيانات (2005) جون وايلي وأولاده، رقم ISBN 978-81-265-0645-3
  • واتسون، هـ. (2002). التطورات الحديثة في مستودعات البيانات. منشورات جمعية نظم المعلومات، 8، ص. https://doi.org/10.17705/1CAIS.00801