كيفية إنشاء مستودعات البيانات (DWH) من الصفر
المنهجيات، والخطة، والبرمجيات، والتكاليف
تُقدم ساينس سوفت، منذ أكثر من 19 عامًا، خدمات مستودعات البيانات لتساعد الشركات والمؤسسات على إنشاء حلول مستودعات بيانات (DWH) فعَّالة من حيث التكلفة وفائقة الأداء.
إنشاء مستودعات البيانات بإيجاز
- خطوات إنشاء مستودعات البيانات: تحديد الأهداف، وتكوين الأفكار واختيار منصة التطوير، وإجراء دراسة الجدوى ووضع خارطة طريق المشروع، وتحليل النظام وتصميم البنية البرمجية لمستودع البيانات، والتطوير والإطلاق.
- المدة الزمنية لتنفيذ المشروع: من 3 أشهر إلى 12 شهرًا.
- التكلفة: تبدأ من 250,000 ريال سعودي.
- الفريق: مدير المشروع، ومحلل أعمال، ومحلل أنظمة مستودعات البيانات، ومهندس حلول مستودعات البيانات، ومهندس بيانات، ومهندس ضمان الجودة، ومهندس DevOps.
إنشاء مستودعات البيانات يوفر لكم ما يلي:
- أتمتة إجراءات إدارة البيانات (جمع البيانات، وتحويلها، وتنظيفها، وهيكلتها، وغيرها من الإجراءات) لتحسين جودة البيانات وموثوقيتها.
- نهج موحد لأمان البيانات.
- منصة جاهزة لمشروعات التحليلات المتقدمة.
- ممارسات قائمة على البيانات على مستوى الشركة، وغير ذلك.
منهجيات إنشاء مستودعات البيانات
تتضمن البنية النموذجية لحلول مستودعات البيانات الطبقات التالية:
طبقة مصادر البيانات
المصادر الداخلية والخارجية للبيانات.
منطقة التخزين المؤقت للبيانات
منطقة مؤقتة تُحَوَّل فيها البيانات. لا تتواجد في حال تنفيذ عمليات تحويل البيانات في طبقة تخزين البيانات.
طبقة تخزين البيانات
تستضيف قاعدة بيانات مستودع البيانات (قاعدة مركزية للبيانات لتخزين بيانات الشركة) ومتاجر البيانات {مجموعات فرعية من مستودعات البيانات لتخزين البيانات لإدارات معيَّنة داخل الشركات، مثل: الإدارة المالية، والتسويق، والموارد البشرية (HR)، وغيرها من الإدارات}.
بعد ذلك، يُمكن الاستعلام عن البيانات الموجودة في قاعدة بيانات مستودع البيانات ومتاجر البيانات بواسطة وحدات للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، وأدوات التنقيب في البيانات، وأدوات إعداد التقارير، وأدوات التمثيل المرئي للبيانات (visualization).
تركز المنهجيات المختلفة لإنشاء مستودعات البيانات على طبقة تخزين البيانات:
- منهجية إنمون (Inmon): تصميم المخازن المركزية أولًا ثم إنشاء متاجر البيانات من البيانات المُلخصة لمستودع البيانات والبيانات الوصفية.
- منهجية كمبل (Kimball): إنشاء متاجر البيانات أولًا ثم تطوير قاعدة بيانات مستودع البيانات تدريجيًا من المتاجر المستقلة للبيانات.
لنخطط معًا مشروعكم لإنشاء مستودع للبيانات
قصص نجاحنا
عملاؤنا يشاركونكم انطباعاتهم عن التعاون معنا
نحن راضون تمامًا عن تعاوننا مع ساينس سوفت، وبخاصة عن الفريق الذي انتقوا أعضاءه بعناية بما يلائم احتياجات مشروعنا تمامًا. وفي حال احتجنا إلى ترقية النظام لمستوى أبعد، سنواصل تعاوننا مع ساينس سوفت ولن نتردد في ترشيحهم شريكًا جديرًا بالثقة لتطوير البرمجيات.
طوال الأعوام الـ 11 الماضية وحتى اليوم، تتمتع شركة Invention Machine بعلاقة مستقرة وناجحة مع ساينس سوفت، فقد استقطبت شركة ساينس سوفت أفضل الكفاءات لديها للعمل على مشروعاتنا، مما أدى إلى حصولنا على منتجات يمكننا تسويقها وبيعها لعملائنا.
كنا راضين للغاية عن جودة وكفاءة عمل الفريق بالرغم من التحديات الناشئة. على سبيل المثال، استجاب خبراء ساينس سوفت على الفور للمتطلبات الجديدة للحل البرمجي والتي ظهرت في أثناء المشروع دون إعاقة تقدمه. في المستقبل، نخطط لتوسيع منطق التقارير ولوحات المعلومات لدينا وزيادة خيارات معالجة البيانات في حل قاعدة البيانات الخاص بنا، وبالتأكيد سنضع شركة ساينس سوفت في اعتبارنا شريكًا لنا في تلك المبادرة.
حالات استخدام مستودعات البيانات
صنع القرارات الاستراتيجية
- تقارير استراتيجية ولوحات متابعة للإدارة العليا.
- مراقبة بيانات الأداء المالي والمقارنة المرجعية لها.
- التنبؤ المالي والتخطيط الاستراتيجي للاستثمار.
- تحليل ربحية العملاء والمنتجات.
- التوريد الاستراتيجي.
- تقييم وتخطيط أداء الموظفين والإدارات.
مصادر البيانات:
- أنظمة إدارة الشركات {أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة إدارة المحتوى (CMS)، وأنظمة إدارة أصول المؤسسات (EAM)، وأنظمة إدارة معلومات المنتجات (PIM)، وغيرها من الأنظمة}.
- البيانات الخارجية (بيانات المقارنة المرجعية، والاستطلاعات، والبيانات العامة، وغيرها من البيانات الخارجية).
إعداد الميزانية والتخطيط المالي
- التقارير ولوحات المتابعة القائمة على الأدوار والمتعددة المستخدمين.
- التوافق بين التخطيط المؤسسي العام والتخطيط الخاص بقطاعات أعمال معينة.
- توزيع الميزانية.
- المحاكاة المالية، ومراعاة السيناريوهات المستقبلية المحتملة للأداء المالي، وخطط الطوارئ لمجموعة من الأحداث المحتملة.
مصادر البيانات:
- البيانات التشغيلية من مختلف القطاعات والأقسام الوظيفية (سلسلة التوريد، والإنتاج، والتسويق، والمبيعات، وغيرها من مصادر البيانات التشغيلية).
- مخازن البيانات المالية (أنظمة ERP، وأنظمة الإدارة المالية، وأنظمة المحاسبة المالية، وغيرها من الأنظمة).
إدارة الأداء
- تقارير الأداء المالي والتشغيلي، وبطاقات الأداء ولوحات المتابعة للمديرين.
- تتبع أداء المؤسسات أو الإدارات أو الموظفين أو العمليات.
- تحديد القوى الدافعة لإنتاجية الأعمال التجارية وتناقص الموظفين وتحليل الأسباب الجذرية لذلك.
- توقع الفجوات في الأداء وتحليل الأسباب الجذرية لها.
- وضع استراتيجيات لتحسين أداء مسارات المبيعات، والحملات التسويقية، وسلاسل التوريد، وغير ذلك.
مصادر البيانات: أنظمة إدارة الشركات والمؤسسات (أنظمة ERP، وأنظمة إدارة المحاسبة، وأنظمة CRM، وأنظمة إدارة سلاسل التوريد، وغيرها من الأنظمة).
صنع القرارات التكتيكية
- لوحات تكتيكية للمتابعة للمديرين وأعضاء مجلس الإدارة، مع تحديث مستمر لبيانات الأعمال التجارية.
- الاستعلام الفوري لتحليلات البيانات لدعم تخطيط الإنتاج، وتخطيط المخزون، والإدارة اللوجستية، وغير ذلك.
مصادر البيانات: أنظمة المعلومات الإدارية (أنظمة مراقبة المخزون، وأنظمة المبيعات والتسويق، وأنظمة المحاسبة والإدارة المالية، وأنظمة الإنتاج، وأنظمة الخدمات اللوجستية، وأنظمة إدارة أسطول المركبات، وغيرها من الأنظمة).
تخزين البيانات التشغيلية (المعاملات الهجينة أو المعالجة التحليلية)
- لوحات تشغيلية للمتابعة للاستعلام السريع عن البيانات الضخمة والدقيقة للمعاملات في الوقت الفعلي.
- اتخاذ القرارات القائم على البيانات في البيئات التشغيلية (إدخال الطلبات، والعمليات البنكية والمصرفية، وحجوزات السفر، وغيرها من العمليات).
- التنبيه بالمواقف التي تتطلب اهتمامًا فوريًا (إدارة المخاطر، والكشف عن الاحتيال، وغيرها).
- التحديث المستمر للتوقعات التشغيلية ومحاكاة نتائج الأعمال في الوقت الفعلي.
مصادر البيانات: البيانات القديمة والبيانات الفورية من متاجر بيانات المعاملات.
إنترنت الأشياء (IoT)، والاتصال والتتبع عن بُعد، والتوائم الرقمية
- الاستجابة (مثل: تشغيل التنبيهات) لأحداث معينة أو سلسلة من الأحداث فوريًا أو في الوقت الفعلي تقريبًا.
- الكشف عن أنماط الأحداث والتنبؤ بردود الفعل بناءً على تحليل البيانات القديمة لإنترنت الأشياء (IoT).
- الصيانة التنبؤية.
- الاتصال والتحكم عن بُعد في المركبات.
- المباني الذكية.
- الأجهزة الذكية والأجهزة القابلة للارتداء.
- العدادات الذكية.
مصادر البيانات: أجهزة إنترنت الأشياء (IoT).
البرمجيات كخدمة (SaaS)، وأي شيء كخدمة (XaaS)، والخدمات الإلكترونية (عبر الإنترنت)
- دعم قابلية التوسع عند التحميل المتزايد للبيانات.
- الاستعلام التحليلي الفوري للأحجام الضخمة لبيانات التطبيقات.
- دعم إمكانات تعلُّم الآلة (التخصيص، وروبوتات الدردشة، وغيرها من الإمكانات).
مصادر البيانات: التطبيقات، وأنظمة تخزين البيانات والنسخ الاحتياطي لها.
إنشاء مستودع للبيانات من الصفر: خطة التطوير خطوة بخطوة
تستند الخطة المقترحة التالية إلى خبرة ساينس سوفت الممتدة لأكثر من 19 عامًا في تقديم خدمات تخزين البيانات، وتلقي الضوء على الإجراءات المعتادة التي نتبعها عند تنفيذ مستودعات البيانات. يُرجى العلم أن الأُطر الزمنية للمشروعات تقريبية، إذ تعتمد المدة الزمنية لعمليات تطوير مستودعات البيانات على مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك درجة تعقيد البيانات وجودتها في أنظمة المصدر، ومتطلبات أمان البيانات، وأهداف تحليلات البيانات، وغيرها من العوامل.
الخطوة 1.
تحديد الأهداف
- دراسة أهداف أعمالكم التجارية (الأهداف التكتيكية والاستراتيجية) المطلوب تحقيقها في إطار مشروع تطوير مستودع البيانات.
- تحديد توقعات واحتياجات الشركة والإدارات والمستخدمين من المشروع وترتيبها حسب الأولوية.
- مراجعة البنية التقنية الحالية للشركة وتطبيقاتها المستخدمة بالفعل وغير ذلك.
- إجراء تحليل أولي لمصادر البيانات (نوع البيانات، وهيكلها، وحجمها، ودرجة حساسيتها، وغيرها من خصائص البيانات).
- تحديد نطاق مستودع البيانات والمتطلبات عالية المستوى للنظام، بما في ذلك متطلبات الأمان والامتثال: معيار أبو ظبي الخاص بأمن المعلومات الصحية والأمن الإلكتروني (ADHICS) في الإمارات، ونظام حماية البيانات الشخصية (PDPL) في السعودية، وجميع الأنظمة والمعايير واللوائح المعمول بها في دول مجلس التعاون الخليجي.
ScienceSoft
الخطوة 2.
تكوين الأفكار واختيار المنصة الأمثل للتطوير
- تحديد مجموعة الميزات المطلوبة لحل مستودع البيانات.
- اختيار النمط الأمثل للنشر (النشر الداخلي أو السحابي أو الهجين).
- اختيار المنهجية الأمثل لتصميم البنية البرمجية اللازمة لإنشاء مستودع البيانات.
- اختيار تقنيات مستودع البيانات {قاعدة بيانات مستودع البيانات (DWH)، وأدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT)، وأدوات نمذجة البيانات، وغيرها من التقنيات والأدوات} مع مراعاة:
- عدد مصادر البيانات وحجم البيانات اللازم تحميلها في مستودع البيانات.
- تدفقات البيانات اللازم تنفيذها.
- متطلبات أمان البيانات.
يساعد التعاون الوثيق بين المستخدمين ومُحللي البيانات (BA) ومهندسي الحلول في أثناء تحديد الوظائف الأساسية والمتقدمة للحل المستقبلي على تجنب التعقيد المفرط للبنية البرمجية لمستودع البيانات واختيار مجموعة التقنيات الأكثر فعالية من حيث التكلفة.
ScienceSoft
الخطوة 3.
إجراء دراسة الجدوى ووضع خارطة طريق المشروع
تتضمن الإجراءات الرئيسية:
- تحديد نطاق مشروع تطوير مستودع البيانات، وتخطيط الميزانية والإطار الزمني لتنفيذ المشروع، وما إلى ذلك.
- تحديد مواعيد إجراءات تصميم وتطوير واختبار مستودع البيانات (DWH).
- إعداد وثيقة نطاق مشروع مستودع البيانات ووثيقة رؤية بنية حل مستودع البيانات، ووضع استراتيجية نشر مستودع البيانات واستراتيجية الاختبار وخارطة طريق تنفيذ المشروع.
- وضع خطة إدارة المخاطر.
- حساب تقديرات التكلفة والمدة الزمنية والموارد والإجراءات لمشروع تطوير مستودع البيانات، وحساب التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)، والعائد على الاستثمار (ROI).
يساعد التخطيط الدقيق لمشروع تطوير مستودع البيانات على توفير ما يصل إلى 30% من المدة الزمنية للمشروع وميزانيته. لذا، يحرص فريق ساينس سوفت على توضيح نتائج كل مرحلة مُنجزَة بدقة.
ScienceSoft
الخطوة 4.
تحليل النظام وتصميم البنية البرمجية لمستودع البيانات
- إجراء تحليل مُفَصَّل لكل مصدر من مصادر البيانات:
- نوع وهيكل البيانات (نماذج البيانات، إن وجدت).
- حجم البيانات المُستخرجة يوميًا.
- درجة حساسية البيانات، والمنهجية المُطبقة للوصول إلى البيانات.
- جودة البيانات، والبيانات المفقودة أو البيانات الرديئة، وإمكانية تنظيف البيانات في نظام مصدر البيانات.
- التأكُّد من توافر وجودة البيانات اللازمة لدعم متطلبات الأعمال التجارية.
- وتيرة تحديثات البيانات.
- الارتباط بمصادر البيانات الأخرى.
- وضع سياسات تنظيف البيانات.
- وضع سياسات أمان البيانات (سياسات الوصول إلى البيانات بالالتزام بالقيود القانونية وقواعد أمان البيانات، وسياسات تشفير البيانات، وسياسات مراقبة الوصول إلى البيانات، وسياسات امتثال البيانات، واستراتيجية النسخ الاحتياطي للبيانات، وغيرها من السياسات والاستراتيجيات).
- تصميم نماذج البيانات لمستودع البيانات ومتاجر البيانات.
- تحديد كائنات البيانات بصفتها كيانات أو سمات، وتحديد العلاقات بين الكيانات.
- دمج كائنات البيانات في مستودع البيانات.
- تصميم عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) لتكامل البيانات والتحكم في تدفقها.
لإنشاء خارطة طريق لمنظومة البيانات مُصممة بالكامل لتلبية الاحتياجات الفريدة لأعمالكم التجارية، تستعين ساينس سوفت بمحللي أنظمة يتمتعون بخبرة كبيرة في القطاع المَعْني.
ScienceSoft
الخطوة 5.
التطوير والتثبيت
- تخصيص منصة تطوير مستودع البيانات.
- تهيئة برمجيات أمان البيانات وتنفيذ سياسات أمان البيانات (تطبيق سياسات أمان البيانات على بيانات الصفوف والأعمدة وغير ذلك، وتطوير إجراءات الأمان حسب الطلب، وغير ذلك الكثير).
- تطوير مسارات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT)، واختبار عمليات ETL أو ELT.
- اختبار أداء مستودع البيانات.
لضمان سرعة طرح الإصدارات ووتيرتها مع الحفاظ على الجودة الفائقة لأداء الحل، تتبع ساينس سوفت نهج التطوير التكراري التدريجي القائم على ممارسات DevOps.
ScienceSoft
الخطوة 6.
الإطلاق
- ترحيل البيانات وتقييم جودة البيانات.
- تقديم مستودع البيانات للمستخدمين.
- إجراء اختبارات قبول المستخدم.
- عقد جلسات وورش عمل تدريبية للمستخدمين.
ScienceSoft
الخطوة 7.
دعم البرمجيات بعد إطلاقها
- ضبط أداء عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).
- ضبط أداء مستودع البيانات وتوافره، وغير ذلك.
- دعم المستخدمين النهائيين.
ScienceSoft
نُقدم خدمات احترافية لتطوير مستودعات البيانات
نفخر في ساينس سوفت بخبرتنا الممتدة لأكثر من 19 عامًا في تقديم مجموعة شاملة من خدمات استشارات وتطوير مستودعات البيانات لمساعدة الشركات والمؤسسات على إنشاء مستودعات بيانات فعَّالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع لتلبية الاحتياجات المتعلقة بإدارة البيانات وتحليلاتها.
استشارات مستودعات البيانات
- هندسة متطلبات مستودعات البيانات.
- إعداد دراسة الجدوى، وتقديم توصيات احترافية بشأن تحسين أسعار تطوير مستودعات البيانات.
- تكوين أفكار مستودعات البيانات واختيار برمجياتها.
- تصميم البنية البرمجية لحلول مستودعات البيانات.
- تصميم حوكمة البيانات.
- تحليل أنظمة مستودعات البيانات.
- نمذجة البيانات وتصميم عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).
تطوير مستودعات البيانات
- هندسة متطلبات مستودعات البيانات.
- تكوين أفكار حلول مستودعات البيانات واختيار منصة تطويرها.
- تصميم البنية البرمجية لحلول مستودعات البيانات.
- تحليل أنظمة مستودعات البيانات.
- نمذجة البيانات وتصميم عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).
- تطوير حلول مستودعات البيانات.
- تنفيذ عمليات ضمان جودة حلول مستودعات البيانات وإطلاقها.
- دعم حلول مستودعات البيانات بعد إطلاقها.
الكفاءات اللازمة لإنشاء مستودع للبيانات
مدير المشروع
- تحديد نطاق وأهداف مشروع تطوير مستودع البيانات، وتحديد المُنجزات لكل خطوة من خطوات المشروع، والتأكد من تنفيذها.
- حساب تقديرات التكلفة والمدة الزمنية والإجراءات والموارد اللازمة لتطوير مستودعات البيانات وإدارة الموارد.
- تحديد الأُطر الزمنية لمشروع تطوير مستودع البيانات، وتقديم تحديثات المشروع للجهات المَعنيَّة.
- متابعة أداء المشروع وتحديد النقاط التي تحتاج إلى تحسين.
محلل الأعمال
- تحديد المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية لمستودع البيانات، وتحديد قيود مستودع البيانات.
- توثيق نطاق حل مستودع البيانات ومكوناته ودمجه في البيئة الحالية لتحليلات البيانات (إن وجدت).
محلل أنظمة مستودعات البيانات
- تحليل مصادر البيانات وبرمجيات تحليلات البيانات (إن وجدت).
- تحديد مواصفات متطلبات نظام مستودع البيانات لإنشاء نماذج البيانات، وتصميم عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).
- تدقيق جودة البيانات المُحَمَّلة في مستودع البيانات.
مهندس حلول مستودعات البيانات
- تصميم البنية البرمجية لحل مستودع البيانات.
- وضع استراتيجية وسياسات ومعايير حوكمة البيانات.
- اقتراح مجموعة تقنيات مستودع البيانات.
مهندس البيانات
- تطوير نماذج البيانات وهياكلها.
- إنشاء وتحسين مسارات البيانات لتوجيه بيانات المصدر إلى مستودع البيانات.
- إنشاء عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).
مهندس ضمان الجودة
- مراجعة وثائق التصميم التقني لمستودع البيانات.
- وضع استراتيجية الاختبار.
- تصميم الاختبارات وتطويرها وصيانتها لتقييم الحل المُطوَّر لمستودع البيانات.
مهندس DevOps
- إنشاء البنية التحتية لتطوير برمجيات مستودع البيانات.
- تنفيذ مسارات التكامل المستمر (CI) والنشر المستمر (CD) لأتمتة وتبسيط عمليات تطوير مستودعات البيانات.
نماذج مصادر التطوير
للعام الثالث على التوالي، ساينس سوفت ضمن قائمة أفضل 100 شركة للتعاقد الخارجي في العالم لعام 2024.
تفخر ساينس سوفت بإدراجها ضمن قائمة أفضل 100 شركة للتعاقد الخارجي لتقنية المعلومات على مستوى العالم لعام 2024. وأعلنت الرابطة الدولية للتعاقد الخارجي (IAOP) عن قائمتها السنوية Global Outsourcing 100، وتتشرف ساينس سوفت بإدراجها ضمن قائمة أفضل شركات التعاقد الخارجي في العالم، وذلك للعام الثالث على التوالي. ويثبت ذلك مدى احترافية ساينس سوفت في تقديمها لخدمات التعاقد الخارجي لتقنية المعلومات وتنوعها في إتاحة العديد من أنماط التعاون بأسعار معقولة وبجودة فائقة. وهذا ما يشجع العديد من عملاؤنا في دول الخليج العربي على الاستعانة بساينس سوفت لتحقيق نجاحهم الرقمي والوصول إلى القمة في مجالاتهم.
خبراء في اختيار أفضل منصات تخزين البيانات
إذا كنتم تبحثون عن أفضل منصات تخزين البيانات، فاطلعوا على قائمتنا في الأسفل لأفضل حلول إدارة البيانات للتحليلات التي نستخدمها في مشروعاتنا. تعرض القائمة أدناه أفضل خدمات تخزين البيانات حسب تقارير The Forrester Wave وGartner Magic Quadrant، والتي تساعدكم على اختيار أفضل منصة لتطوير مستودعات حديثة وفائقة الأداء للبيانات.
Amazon Redshift
الخيار الأمثل لمستودعات البيانات الضخمة
الوصف
- التكاملات مع منظومة خدمات أمازون ويب (AWS) (مثل: Amazon S3، وAmazon Athena، وAmazon SageMaker، وAmazon EMR، وغيرها من خدمات AWS).
- التكامل مع الأدوات الخارجية لتصميم عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT)، وأدوات ذكاء الأعمال (BI)، وأدوات نمذجة البيانات، وغيرها من الأدوات (مثل: Power BI، وTableau، وInformatica، وQlik، وTalend Cloud، وغيرها الكثير).
- المعالجة السريعة للاستعلام عن البيانات بفضل ميزات المُسَرِّع المتقدم للاستعلامات (AQUA)، وضغط البيانات، وطرق العرض المادية، والتخزين المؤقت لنتائج الاستعلام.
- أداء محسن لنماذج تعلُّم الآلة لمواجهة أعباء العمل المختلفة.
- أتمتة كلٍ من: إعداد وتهيئة البنية التحتية، وتصميم جداول قواعد البيانات، وعمليات النسخ الاحتياطي، ومراقبة صحة المجموعات.
- الاستعلام عن البيانات باستخدام أوامر لغة الاستعلام SQL (بما في ذلك البيانات الضخمة).
- تشفير البيانات في أثناء نقلها والبيانات المُخَزَّنة.
- التحكم الدقيق في الوصول.
- التوافق مع الأنظمة واللوائح والمعايير المعمول بها في دول مجلس التعاون الخليجي.
- التوسع المنفصل للحوسبة والتخزين.
التسعير
- التسعير حسب الطلب: من 0.92 ريالًا سعوديًا للساعة (لمثيل dc2.large) إلى 47.89 ريالًا سعوديًا للساعة (لمثيل RA3.16XLarge).
- يوفر تسعير المثيلات المحجوزة ما يصل إلى 75% من خيار التسعير حسب الطلب (لمدة 3 سنوات).
- تخزين البيانات (للعُقَد من نوع RA3): 0.088 ريالًا سعوديًا لكل غيغا بايت في الشهر.
Azure Synapse Analytics
الخيار الأمثل للإدارة المتقدمة للبيانات
الوصف
- الاستعلام باستخدام أوامر لغة الاستعلام SQL عن أنواع البيانات المُهيكلة، وشبه المُهيكلة، وغير المُهيكلة.
- الدعم متعدد اللغات (للغات T-SQL، وPython، وScala، وSpark SQL، وNet.).
- تكاملات محلية مع خدمات تحليلات البيانات Apache Spark، وPower BI، وAzure ML، وAzure Stream Analytics، وAzure Cognitive Services، وAzure Cosmos DB، وغيرها من خدمات تحليلات البيانات.
- التكامل مع الأدوات الخارجية لذكاء الأعمال (BI)، بما في ذلك Tableau، وSAS، وQlik، وغيرها من الأدوات.
- التخزين المؤقت لمجموعات النتائج، وعزل أعباء العمل، وإنشاء فهارس متفاوتة المسافات لمخازن الأعمدة.
- نقاط استعادة ونسخ احتياطية تلقائية.
- التشفير الشامل للبيانات من البداية إلى النهاية، والإخفاء الفعَّال للبيانات، والتحكم الدقيق في الوصول إليها.
- التوافق مع الأنظمة واللوائح والمعايير المعمول بها في دول مجلس التعاون الخليجي.
- التوسع المنفصل لموارد الحوسبة والتخزين.
التسعير
- تسعير الحوسبة حسب الطلب: من 4.41 ريالًا سعوديًا للساعة (لفئة DW100c) إلى 1,320 ريالًا سعوديًا للساعة (لفئة DW30000c).
- يوفر خيار تسعير الحوسبة بالمثيلات المحجوزة ما يصل إلى 65% من خيار التسعير حسب الطلب (لمدة 3 سنوات).
- تخزين البيانات: 450 ريالًا سعوديًا لكل تيرا بايت في الشهر.
Oracle Autonomous Data Warehouse
الخيار الأمثل للمستودعات الهجينة للبيانات
الوصف
- الاستعلام باستخدام أوامر لغة الاستعلام SQL عن البيانات المُهيكلة، وشبه المُهيكلة، وغير المُهيكلة.
- التكامل المحلي مع خدمة تخزين الكائنات Oracle Cloud Infrastructure Object Storage وأدوات Oracle Analytics Desktop من أوراكل.
- التكامل مع حل تخزين الكائنات Azure Blob Storage من مايكروسوفت، وخدمة التخزين Amazon S3 من أمازون.
- الاتصال بالتطبيقات المُخصصة ومنتجات الأطراف الخارجية بواسطة المكونات البرمجية SQL*NET وJDBC وODBC.
- مرونة النشر {البنية التحتية العامة لأوراكل (المشتركة أو المُخصصة) أو مركز بيانات العميل}.
- أتمتة كلٍ من التوسع، وإجراء التصحيحات والتحديثات، والنسخ الاحتياطي، والاسترداد.
- معالجة فائقة للاستعلام مع التحسين المستمر له، وفهرسة جداول البيانات، وإعداد ملخصات البيانات، وضبطها تلقائيًا.
- تشفير البيانات المُخزنة والبيانات في أثناء النقل.
- المصادقة متعددة العوامل.
- التوافق مع الأنظمة واللوائح والمعايير المعمول بها في دول مجلس التعاون الخليجي.
- التوسع المنفصل لموارد التخزين والحوسبة.
التسعير
- الحوسبة: 4.94 ريالًا سعوديًا لكل CPU في الساعة.
- تخزين البيانات: 434.85 ريالًا سعوديًا لكل تيرابايت في الشهر (في السحابة العامة).
تقدير تكلفة تطوير مستودعات البيانات
تؤثر العوامل الرئيسية التالية في تكلفة مشروعات تطوير مستودعات البيانات:
- عدد مصادر البيانات {أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة إدارة سلاسل التوريد (SCM)، وغيرها من الأنظمة}.
- التباين في البيانات في جميع مصادرها المختلفة (على سبيل المثال: الاختلاف في هيكل البيانات، وصيغتها، واستخدام القيم).
- درجة تعقيد مصادر البيانات (على سبيل المثال: البيانات الضخمة، البيانات المتدفقة).
- حجم البيانات المطلوب مُعالجتها وتخزينها.
- درجة حساسية البيانات ومتطلبات أمان البيانات.
- عدد تدفقات البيانات وعدد الكيانات {العملاء، والرواتب، والمعاملات، وغيرها من كيانات البيانات) المطلوب دمجها في مستودعات البيانات.
- متطلبات أداء مستودعات البيانات (السرعة، وقابلية التوسع، وغيرها من المتطلبات).
تختلف التكلفة النهائية لمشروعات تطوير مستودعات البيانات على النحو التالي:
260,000 ريال سعودي - 730,000 ريال سعودي*
للشركات التي يتراوح عدد موظفيها بين 200 موظف و500 موظف.
730,000 ريال سعودي - 1,470,000 ريال سعودي*
للشركات التي يتراوح عدد موظفيها بين 500 موظف و1,000 موظف.
1,470,000 ريال سعودي - 3,670,000 ريال سعودي*
للشركات التي يبلغ عدد موظفيها أكثر من 1,000 موظف.
* التسعير لا يشمل الرسوم الشهرية لترخيص البرمجيات والرسوم العادية الأخرى.
نبذة عن ساينس سوفت
ساينس سوفت هي شركة عالمية رائدة في تقديم خدمات استشارات تقنية المعلومات (IT) وتطوير البرمجيات، لها مكاتب في السعودية والإمارات، إلى جانب 7 مكاتب أخرى حول العالم، أبرزها مقرنا الرئيسي في تكساس بالولايات المتحدة. وإننا نفخر بتقديم خدمات تخزين البيانات منذ أكتر من 19 عامًا لمساعدة الشركات والمؤسسات على تطوير حلول متكاملة لمستودعات البيانات وتقديم المشورة الاحترافية بشأن كيفية ضمان نجاح عمليات تطوير مستودعات البيانات. لدينا نظام متكامل لإدارة الجودة مُعتمَد بشهادة الأيزو 9001 يتيح لنا تنفيذ برمجيات فائقة الجودة. وكذلك لدينا نظام إدارة أمن المعلومات مُعتمد بشهادة الأيزو 27001، والذي يضمن سلامة معلومات العملاء التي نصل إليها في أثناء التعاون.