ما المقصود بإدارة البيانات؟

إدارة البيانات هي عملية جمع بيانات المؤسسة وتخزينها وتأمينها واستخدامها. تعتمد المؤسسات على بياناتها في تنفيذ عمليات تشغيلية تشمل معالجة المعاملات والتعامل مع العملاء. تحتاج المؤسسات أيضًا إلى تكامل بياناتها لدعم استخبارات الأعمال، والتحليلات، والذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرارات الفورية. تتضمن إدارة البيانات جميع السياسات والأدوات والإجراءات التي تعمل على تحسين قابلية استخدام البيانات وفقًا للقوانين واللوائح التنظيمية.

تعتبر البيانات موردًا قيّمًا للمؤسسات الحديثة. من خلال الوصول إلى وحدات التخزين الكبيرة وأنواع البيانات المختلفة، تستثمر المنظمات بشكل كبير في البنية الأساسية الخاصة بتخزين البيانات وإدارتها. تلجأ المؤسسات إلى أنظمة إدارة البيانات لأتمتة أعمالها وتحليل البيانات بهدف تحسين عملية اتخاذ القرار. إليك مزيدًا من المزايا التفصيلية التي تقدمها إدارة البيانات.

الكفاءة التشغيلية

تمكّن أنظمة إدارة البيانات المؤسسات من التعامل بكفاءة مع كميات ضخمة من البيانات والمعاملات التشغيلية. تضمن أنظمة إدارة البيانات دقة وثبات تسجيل المعاملات، ما يقلل من الأخطاء في الأمور المالية والمخزون وحسابات العملاء والعمليات التشغيلية الأخرى. بالإضافة إلى معالجة المعاملات، تتيح هذه الأنظمة أتمتة المهام التشغيلية الروتينية، وتوفر نظامًا موثوقًا لحفظ السجلات بما يدعم الأنشطة اللحظية. تسهم مزايا الكفاءة التي توفرها أنظمة إدارة البيانات في تمكين المؤسسات من تقديم تجربة عميل متكاملة، وتعزيز الثقة، وتحسين كفاءة العمليات اليومية وتوسعتها.

زيادة الإيرادات والأرباح

تحليل البيانات يعطي رؤىً أعمق في جميع جوانب الأعمال. تتيح لك هذه الرؤى تحسين أداء العمليات، والوصول إلى قرارات أكثر وعيًا تؤدي إلى زيادة الأرباح وخفض النفقات. يمكن لتحليل البيانات أيضًا التنبؤ بالتأثير المستقبلي للقرارات، وتحسين عملية اتخاذ القرار وتخطيط الأعمال. وبالتالي، تشهد المنظمات نموًا كبيرًا في الإيرادات والأرباح من خلال تحسين تقنيات إدارة البيانات الخاصة بها.

الحد من عدم تناسق البيانات

قد تتسبب التباينات في البيانات أثناء معالجة المعاملات في حدوث مشكلات مثل التكرار في السجلات، أو أخطاء في أرصدة الحسابات، أو تعارض في بيانات المخزون، مما يؤثر سلبًا على العمليات وثقة العملاء ويزيد من تكاليف التصحيح. تنشأ التناقضات في التحليلات أحيانًا بسبب وجود جزر بيانات منعزلة داخل المؤسسة.

مجموعة البيانات المنعزلة عبارة عن مجموعة من البيانات الأولية داخل منظمة ما حيث لا يصل إلى المستودع سوى قسم واحد أو مجموعة واحدة. ينشأ عن مجموعات البيانات المنعزلة تناقضات تقلل من موثوقية نتائج تحليل البيانات. تعمل حلول إدارة البيانات على دمج البيانات وإنشاء عرض مركزي للبيانات من أجل اتخاذ قرارات أفضل وتحسين التعاون بين الأقسام.

استيفاء الامتثال للوائح التنظيمية

تهدف قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) إلى حماية بيانات العملاء. تحتوي هذه القوانين على متطلبات تتطلب تنفيذ ما يلي:

• الموافقة على تسجيل البيانات
• رقابة مشددة على مكان تخزين البيانات وكيفية استخدامها
• تخزين آمن للبيانات وحذفها عند الطلب

بناءً عليه، يتطلب الأمر من المؤسسات امتلاك نظام لإدارة البيانات يجمع بين الدقة والسرية لضمان الحماية والدقة معًا.

تُعد هندسة البيانات ونمذجة البيانات من الركائز الأساسية لاستراتيجية ناجحة لإدارة البيانات.

بنية البيانات

بنية البيانات هي الإطار الشامل الذي يصف ويحكم جمع بيانات المؤسسة وإدارتها واستخدامها. خطة إدارة البيانات تتضمن التفاصيل الفنية، مثل قواعد البيانات التشغيلية، ومخازن البيانات، ومستودعات البيانات، والخوادم، الأكثر ملاءمةً لتنفيذ استراتيجية إدارة البيانات.

نمذجة البيانات

نمذجة البيانات هي عملية إنشاء نماذج بيانات مفاهيمية ومنطقية تعرض تدفقات سير العمل بطريقة مرئية والعلاقات بين أنواع مختلفة من البيانات. تبدأ نمذجة البيانات عادةً بتمثيل البيانات من منظور المفاهيم ثم تمثيلها مرةً أخرى في سياق التقنيات المختارة. يقوم محترفو البيانات بإنشاء عدة أنواع مختلفة من نماذج البيانات أثناء مرحلة تصميم البيانات.

تمتد ممارسة إدارة البيانات إلى جمع وتوزيع البيانات عالية الجودة، بالإضافة إلى حوكمة البيانات، للتحكم في الوصول إلى البيانات.

حوكمة البيانات تتضمن السياسات والإجراءات التي تنفذها المنظمة لإدارة أمان البيانات وسلامتها وأداة البيانات المسؤولة. تقوم حوكمة البيانات بتحديد إستراتيجية إدارة البيانات وتحديد من يمكنه الوصول إلى البيانات. تحدد سياسات حوكمة البيانات أيضًا المساءلة في طريقة وصول الفرق والأفراد إلى البيانات واستخدامها. تتضمن وظائف حوكمة البيانات عادةً ما يلي:

توصيف البيانات

يشير توصيف البيانات إلى عملية تحليل تهدف إلى تقييم بنية البيانات وجودتها وخصائصها. تُعد هذه الخطوة الأولى لفهم البيانات الحالية واتخاذ قرار بشأن الحاجة إلى إعادة هيكلتها قبل الاستخدام.

نسب البيانات

تُستخدم سلسلة نسب البيانات لتتبع كيفية انتقال البيانات داخل المؤسسة. تساعد سلسلة نسب البيانات المؤرخة في معرفة أصل البيانات، وكيفية استخدامها، وكذلك توقيت وأساليب تحويلها. تكتسب هذه العملية في إدارة البيانات أهمية خاصة عند تنفيذ عمليات التدقيق.

كتالوج البيانات

يُعد كتالوج البيانات تجميعًا لأصول البيانات داخل المؤسسة إلى جانب بياناتها الوصفية. عند حفظ كل المعلومات المرتبطة بالبيانات ضمن كتالوج مركزي، يتحوّل هذا الفهرس إلى المرجع الرئيسي للبيانات في المؤسسة. يُفترض أن يوفر كتالوج البيانات للمستخدمين أحدث البيانات حول جميع الأصول المرتبطة بالبيانات.

أمن البيانات والتحكم في الوصول

تُسهم حوكمة البيانات في الحد من الوصول غير المصرح به، وتعزز حماية البيانات من التلف أو التغيير غير المقصود. تشمل أمان البيانات وآليات التحكم في الوصول مختلف الجوانب المتعلقة بحماية البيانات، بما في ذلك ما يلي:

• منع حركة البيانات العرضية أو حذفها
• تأمين الوصول إلى الشبكة لتقليل مخاطر هجمات الشبكة
• التحقق من أن مراكز البيانات المادية التي تخزن البيانات تفي بمتطلبات الأمان
• الحفاظ على البيانات آمنة حتى عندما يصل الموظفون إليها من الأجهزة الشخصية
• مصادقة المستخدم والتفويض وإعداد أذونات الوصول إلى البيانات وإنفاذها
• المساعدة في التأكد من أن البيانات المخزنة تتوافق مع القوانين في البلد الذي يتم تخزين البيانات فيه
• إضافة طبقات إضافية من عناصر التحكم للبيانات الحساسة

توافق البيانات

تقلل سياسات الامتثال للبيانات من مخاطر الغرامات أو الإجراءات التنظيمية. الامتثال للقوانين التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) أمر أساسي للعمليات.

تشمل جهود الامتثال نمذجة البيانات، وتطبيق الضوابط البرمجية، وتدريب الموظفين لضمان التقيد بالتشريعات على كافة المستويات. على سبيل المثال، تتعاون المنظمة مع فريق تطوير خارجي لتحسين أنظمة البيانات الخاصة بها. يتحقق مديرو حوكمة البيانات من إزالة جميع البيانات الشخصية قبل تمريرها إلى الفريق الخارجي لاستخدامها في أغراض الاختبار.

إدارة دورة حياة البيانات

تُعرّف إدارة دورة حياة البيانات بأنها العملية التي يتم من خلالها إدارة البيانات منذ إنشائها وحتى حذفها. 

على سبيل المثال:

• يتعين التأكد من صحة البيانات عند استيعابها وكذلك بشكل دوري
• ينبغي حفظ البيانات لمدة معينة تلبية لمتطلبات عمليات التدقيق
• ينبغي حذف البيانات عند انتهاء الحاجة إليها وعدم وجود سبب للاحتفاظ بها

إدارة جودة البيانات

يتوقع مستخدمو البيانات أن تكون البيانات موثوقةً ومتسقةً بدرجة كافية لكل حالة استخدام.

يقوم مديرو جودة البيانات بقياس جودة بيانات المؤسسة وتحسينها. يراجعون البيانات الحالية والجديدة ويتحققون من أنها تستوفي المعايير. قد يقومون أيضًا بإعداد عمليات ضمن إدارة البيانات تمنع البيانات منخفضة الجودة من دخول النظام. وعادةً ما تقيس معايير جودة البيانات ما يلي:

• هل المعلومات الأساسية مفقودة أم أن البيانات كاملة؟ (على سبيل المثال، يترك العميل معلومات الاتصال الأساسية)
• هل تلتزم البيانات بالقواعد الأساسية لفحص صحة البيانات؟ (مثلًا، ينبغي أن يحتوي رقم الهاتف على عدد محدد من الخانات الرقمية)
• كم مرة تظهر نفس البيانات في النظام؟ (على سبيل المثال، إدخالات البيانات المكررة لنفس العميل)
• هل البيانات دقيقة؟ (على سبيل المثال، يقوم العميل بإدخال عنوان بريد إلكتروني خطأ)
• هل جودة البيانات متسقة عبر النظام؟ (على سبيل المثال، تاريخ الميلاد يكون بالتنسيق dd/mm/yyyy في مجموعة بيانات واحدة بينما يكون بالتنسيق mm/dd/yyyy في مجموعة بيانات أخرى)

توزيع البيانات

نقاط النهاية لتوزيع البيانات

بالنسبة لمعظم المؤسسات، يجب توزيع البيانات على (أو بالقرب) من نقاط النهاية المتنوعة التي تكون البيانات فيها مطلوبة. وتشمل هذه الأنظمة التشغيلية ومخازن البيانات المركزية ومستودعات البيانات. توزيع البيانات ضروري بسبب أزمنة استجابة الشبكة. عند الحاجة إلى البيانات للاستخدام التشغيلي، قد لا يكون وقت استجابة الشبكة كافيًا لتسليمها على الفور. يؤدي تخزين نسخة من البيانات في قاعدة بيانات محلية إلى حل مشكلة زمن استجابة الشبكة.

توزيع البيانات ضروري أيضًا لدمج البيانات. تقوم مستودعات البيانات ومستودعات البيانات المركزية بأخذ البيانات من مصادر مختلفة لتقديم عرض موحد للمعلومات. تُخصص مستودعات البيانات لتحليل البيانات واتخاذ القرارات، أما مستودعات البيانات المركزية فتُعد مركزًا موحدًا تُستخلص منه البيانات لمجالات استخدام متعددة، مع ازدياد قدرتها على دعم التحليلات مباشرة داخلها.

آليات تكرار البيانات وتأثيرها على الاتساق

آليات توزيع البيانات لها تأثير محتمل على اتساق البيانات، وهذا اعتبار مهم في إدارة البيانات.

ينتج التناسق القوي عن النسخ المتزامن للبيانات. في هذا النهج، عندما يتم تغيير قيمة البيانات، يمكن لجميع التطبيقات والمستخدمين القيمة المتغيرة للبيانات. إذا لم يتم نسخ القيمة الجديدة للبيانات حتى الآن، فسيتم حظر الوصول إلى البيانات حتى يتم تحديث جميع النسخ. يعطي النسخ المتماثل المتزامن الأولوية للاتساق عن الأداء والوصول إلى البيانات. وفي الغالب ما يتم استخدام النسخ المتماثل المتزامن للبيانات المالية.

ينتج التناسق النهائي من النسخ المتماثل غير المتزامن للبيانات. عندما تتغير البيانات، يتم تحديث النسخ في النهاية (عادةً في غضون ثوان)، ولكن لا يتم حظر الوصول إلى النسخ القديمة. بالنسبة للعديد من حالات الاستخدام، هذه ليست مشكلة. على سبيل المثال، لا تتطلب منشورات الوسائط الاجتماعية والإعجابات والتعليقات تناسقًا قويًا. وكمثال آخر، إذا قام أحد العملاء بتغيير رقم هاتفه في تطبيق واحد، فيمكن أن يتتالى هذا التغيير بطريقة غير متزامنة.

مقارنة البث مع التحديثات المجمعة

تدفقات البيانات تتالى كلما تحدث تغيرات في البيانات. هذا هو النهج المفضل إذا كان الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا مطلوبًا. يتم استخراج البيانات وتحويلها وتسليمها إلى وجهتها بمجرد تغييرها.

تكون التحديثات المجمعة أكثر ملاءمةً عندما تتعين معالجة البيانات على دفعات قبل التسليم. تلخيص أو إجراء تحليل إحصائي للبيانات وتقديم النتيجة فقط هو مثال على ذلك. يمكن أن تحافظ التحديثات المجمعة أيضًا على التناسق الداخلي للبيانات في نقطة زمنية إذا تم استخراج جميع البيانات في نقطة زمنية معينة. وعادةً ما يتم استخدام التحديثات المجمعة من خلال عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL أو ELT) لمستودعات البيانات المركزية، وتخزين البيانات، والتحليلات.

إدارة البيانات الرئيسية

تُعنى إدارة البيانات الرئيسية بالحفاظ على تناسق وتزامن بيانات الأعمال الجوهرية. تشمل البيانات الرئيسية مثلًا بيانات العملاء، والشركاء، والمنتجات. تُعد هذه البيانات الجوهرية ثابتة في معظم الأحيان ونادرًا ما تتغير. تشمل أمثلة تطبيق هذه البيانات برامج إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP).

إدارة البيانات الرئيسية مهمة للتأكد من أن البيانات تظل دقيقة ومتسقة في جميع الأنظمة، مع دعم المزامنة والتكامل عند إجراء التحديثات.

البيانات الكبيرة هي كمية ضخمة من البيانات التي تجمعها المنظمة بسرعة عالية خلال فترة زمنية قصيرة. تعد موجزات أخبار الفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي وتدفقات البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية أمثلةً على البيانات الكبيرة. يخلق حجم العمليات وتنوعها وتعقيدها تحديات في إدارة البيانات الضخمة. على سبيل المثال، يقوم نظام البيانات الكبيرة بتخزين البيانات مثل:

• بيانات مهيكلة تُعرض بشكل مناسب في جداول
• البيانات غير المهيكلة مثل المستندات والصور ومقاطع الفيديو
• البيانات شبه المهيكلة التي تجمع بين النوعين السابقين

يجب أن تقوم أدوات إدارة البيانات الكبيرة بمعالجة البيانات وتجهيزها للتحليلات. وعادةً ما تؤدي الأدوات والتقنيات المطلوبة للبيانات الكبيرة الوظائف التالية: تكامل البيانات، وتخزين البيانات، وتحليل البيانات.

تُشير إدارة البيانات في السحابة (CDM) إلى تنظيم بيانات المؤسسة عند تخزينها أو معالجتها أو نقلها ضمن بيئة سحابية. يمكن تطبيق العديد من مبادئ إدارة البيانات التقليدية عند إدارة البيانات ضمن بيئة سحابية.

تختلف البيئات السحابية عن البيئات المحلية، مما يؤدي إلى اختلاف طفيف في كيفية إدارة البيانات. تتكامل خدمات التخزين والحوسبة والشبكات السحابية مع حلول إدارة البيانات الحديثة في السحابة لتحقيق متطلبات إدارة البيانات.

التخزين السحابي

توفر الجهات المقدّمة للخدمات السحابية خيارات متعددة لتخزين البيانات، بما يشمل قواعد البيانات التشغيلية، ومستودعات البيانات المركزية، ومستودعات البيانات السحابية. تم تصميم حلول تخزين البيانات هذه لتكون أصلية في بيئة السحابة، وتعمل عبر مثيلات سحابية، وتقدّم إعدادات تخزين افتراضية مرنة تناسب مختلف الاستخدامات. يتعيّن إعداد مثيلات التخزين في السحابة بما يتوافق مع معايير البيانات المعتمدة.

حوسبة سحابية

تُعد مثيلات الحوسبة في البيئة السحابية مخصصة لمعالجة البيانات المُخزنة فيها. تشمل مثيلات الحوسبة هذه خيارات تكوين متنوعة، حيث يُخصص كل نوع منها لأعباء عمل مختلفة مثل معالجة المعاملات، وأتمتة العمليات، وتحليلات الأعمال، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي. تُعد مثيلات الحوسبة في البيئة السحابية مخصصة لمعالجة البيانات المُخزنة فيها.

الشبكات السحابية

توفّر حلول الشبكات السحابية مثل الشبكات السحابية الخاصة الافتراضية (VPC) والشبكات الخاصة الافتراضية (VPN) شبكات قائمة على البرمجيات. تقوم الشبكات السحابية بإنشاء بيئات معزولة عبر تقسيم الموارد، لضمان فصل أعباء العمل وتأمينها من محاولات الوصول غير المصرح بها. ينبغي تأمين البيانات أثناء انتقالها عبر هذه الشبكات من خلال الجمع بين ضوابط المنتج وحلول أمان الشبكات.

أدوات إدارة البيانات السحابية

يوفر كل موفر خدمة سحابية خيارات متنوّعة لإدارة البيانات السحابية بما يتناسب مع بيئتك. من بين قدرات إدارة البيانات المتاحة ما يلي:

• من بين خدمات توحيد البيانات: مستودعات البيانات المركزية والمستودعات السحابية
• من بين خدمات حماية البيانات: إدارة الامتثال
• خدمات مخصصة لفحص جودة البيانات وضمان أنها صالحة وذات مستوى عالٍ من الجودة
• تتضمن حلول جرد البيانات إمكانيات متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تُعد كل أداة لإدارة البيانات السحابية مكمّلة لخدمات التخزين والمعالجة ونقل البيانات الأساسية المتوفرة في البيئة السحابية.

نموذج المسؤولية المشتركة

الأمان والامتثال هما من المهام التي يتقاسمها كل من مزود الخدمة السحابية والمستخدم النهائي. تطلق AWS على هذا نموذج المسؤولية المشتركة. 

يمكن أن يساعد هذا النموذج المشترك في تخفيف العبء التشغيلي للعميل حيث يقوم مزود السحابة بتشغيل المكونات وإدارتها والتحكم فيها من نظام التشغيل المضيف وطبقة المحاكاة الافتراضية وصولاً إلى الأمان المادي للمرافق التي تعمل فيها الخدمة. يتعين على مقدمي خدمات إدارة البيانات السحابية والمستخدمين إدراك مسؤولياتهم بشأن إدارة البيانات وأمانها في هذا الإطار.

كمثال، يتعين على مزودي الخدمات السحابية حماية البنية التحتية التي تشغّل مثيلات السحابة الخاصة بالعملاء. يتأكد مزودو السحابة من أن الأجهزة مُحدثة وتعمل بالشكل المطلوب. على العملاء التأكد من تحديث نظام التشغيل الذي يتم تشغيله على مثيلاتهم السحابية.

يتعين على العملاء ضمان تكرار المثيلات بشكل كافٍ عبر مناطق التوافر، بالإضافة إلى إجراء نسخ احتياطي للبيانات. يساهم هذا الإجراء في الحفاظ على تناسق البيانات ويضمن إمكانية استردادها عند حدوث حالة طارئة تستدعي استعادة البيانات.

فيما يلي التحديات الشائعة في إدارة البيانات.

حجم النطاق والأداء

تحتاج المؤسسات إلى برامج إدارة البيانات التي تعمل بكفاءة على نطاق واسع. يجب عليهم مراقبة البنية التحتية لإدارة البيانات وإعادة تكوينها باستمرار للحفاظ على أوقات الاستجابة القصوى مع نمو البيانات بشكل كبير. كخيار بديل، يتعين عليهم استخدام برنامج لإدارة البيانات بدون خادم يتكيّف تلقائيًا مع تغيّرات حجم البيانات وأعباء العمل.

تغيير المتطلبات

لوائح الامتثال هي لوائح معقدة وتتغير بمرور الوقت. وبالمثل، تحدث تغيرات سريعة في متطلبات العملاء واحتياجات العمل. على الرغم من أن المنظمات لديها المزيد من الخيارات في منصات إدارة البيانات التي يمكنها استخدامها، إلا أنه يتعين عليها تقييم قرارات البنية الأساسية باستمرار للحفاظ على أقصى قدر من سرعة تكنولوجيا المعلومات والامتثال القانوني وخفض التكاليف.

تدريب الموظفين

قد يكون من الصعب البدء في عملية إدارة البيانات في أي منظمة. يمكن أن يكون الحجم الهائل للبيانات حجمًا هائلاً وقد توجد أيضًا مستودعات بين الإدارات. يستغرق التخطيط لإستراتيجية جديدة في إدارة البيانات وجعل الموظفين يقبلون أنظمة وعمليات جديدة وقتًا وجهدًا.

أفضل ممارسات إدارة البيانات تشكل الأساس لوضع إستراتيجية بيانات ناجحة. تشمل المبادئ التالية لإدارة البيانات مبادئ شائعة تساعدك في تأسيس قاعدة بيانات قوية.

تعاون الفريق

يجب أن يتعاون مستخدمو الأعمال والفرق الفنية للمساعدة في ضمان تلبية متطلبات بيانات المؤسسة.

الأتمتة

تتضمن إستراتيجية إدارة البيانات الناجحة الأتمتة في معظم مهام معالجة البيانات وتحضيرها. يعد تنفيذ مهام تحويل البيانات يدويًا أمرًا شاقًا ويؤدي أيضًا إلى حدوث أخطاء في النظام. حتى العدد المحدود من المهام اليدوية، مثل تشغيل المهام المجمعة الأسبوعية، يمكن أن يسبب اختناقات في النظام. يمكن أن تدعم برمجيات إدارة البيانات القابلية للتوسع بطريقة أسرع وأكثر كفاءة.

الحوسبة السحابية

تتطلب الشركات حلول إدارة البيانات الحديثة التي توفر لهم مجموعةً واسعةً من الإمكانات. يمكن للحل السحابي إدارة جميع جوانب إدارة البيانات على نطاق واسع بدون التضحية بالأداء. على سبيل المثال، تقدم AWS مجموعةً واسعةً من الوظائف، مثل قواعد البيانات، ومخازن البيانات، والتحليلات، وإمكانية الوصول إلى البيانات، وحوكمة البيانات، والأمان، من داخل حساب واحد.

AWS عبارة عن منصة عالمية لإدارة البيانات يمكنك استخدامها لبناء استراتيجية حديثة لإدارة البيانات السحابية. توفر قواعد بيانات AWS أساسًا عالي الأداء وآمنًا وموثوقًا لتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي المولّد والتطبيقات القائمة على البيانات التي تحقق القيمة لشركتك وعملائك. تدعم قواعد بيانات AWS عالية الأداء أي عبء عمل أو حالة استخدام، بما في ذلك قواعد البيانات العلائقية ذات معدل نقل أسرع بـ 3-5 مرات من البدائل، وقواعد البيانات المصممة لغرض معين مع وقت استجابة ميكروثانية، وإمكانيات قاعدة بيانات البحث الدلالي المضمنة ذات الإنتاجية الأسرع بأعلى معدلات استدعاء.

توفر AWS خيارات بدون خادم تزيل الحاجة إلى إدارة السعة من خلال التوسع الفوري عند الطلب. توفر قواعد بيانات AWS أمانًا لا مثيل له مع تشفير البيانات النشطة والبيانات غير النشطة، وعزل الشبكة، والمصادقة، وحل الحالات غير الطبيعية، والالتزام الصارم بمعايير الامتثال. إنها موثوقة للغاية لأن البيانات يتم نسخها تلقائيًا عبر مناطق توافر الخدمات المتعددة داخل منطقة AWS. من خلال أكثر من 15 محركًا من محركات قاعدة البيانات المُحسَّنة لنموذج بيانات التطبيق، تعمل قواعد بيانات AWS المُدارة بالكامل على إزالة العبء الثقيل غير المتمايز للمهام الإدارية لقاعدة البيانات.

تقدم AWS مجموعة شاملة من الإمكانات لكل عبء عمل تحليلي. من معالجة البيانات وتحليلات SQL إلى البث والبحث وذكاء الأعمال، تقدم AWS أداءً سعريًا فريدًا وقابلية للتطوير مع الحوكمة المضمنة. اختر الخدمات المصممة خصيصًا والمحسّنة لأحمال عمل محددة أو قم بتبسيط وإدارة البيانات وعمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام Amazon SageMaker. سواء كنت تبدأ رحلة البيانات أو تبحث عن تجربة متكاملة، تمنحك AWS إمكانات التحليلات المناسبة لمساعدتك على إعادة اختراع عملك باستخدام البيانات.

تشمل هذه الخدمات عددًا من الأدوات التي تسهم في إنشاء بنية تحتية حديثة لبياناتك في السحابة.

Amazon DataZone هي خدمة إدارة بيانات تُسهِّل وتُسرِّع للعملاء فهرسة البيانات المخزنة عبر AWS، وفي أماكن العمل، ومصادر الجهات الخارجية، واكتشافها، ومشاركتها، وإدارتها.

AWS Glue هي خدمة بدون خادم تجعل تكامل البيانات أبسط وأسرع وأرخص. يمكنك اكتشاف أكثر من 100 مصدر بيانات متنوع والاتصال بها، وإدارة بياناتك في كتالوج بيانات مركزي، وإنشاء مسارات البيانات وتشغيلها ومراقبتها بشكل مرئي لتحميل البيانات إلى مخازن البيانات ومستودعات البيانات.

خدمة Amazon Simple Storage Service‏ (Amazon S3) عبارة عن خدمة لتخزين العناصر توفّر مستوىً رائدًا ومتميزًا من حيث الأداء، والأمان، والقابلية للتوسع، وتوافر البيانات. تقوم ملايين الشركات بمختلف أحجامها ومجالاتها بتخزين وإدارة وتحليل وحماية أي كمية من البيانات لأي حالة استخدام تقريبًا، مثل مستودعات البيانات المركزية والتطبيقات السحابية الأصلية وتطبيقات الأجهزة المحمولة.

تتيح لك AWS Lake Formation إدارة البيانات وتأمينها ومشاركتها مركزيًا للتحليلات وتعلم الآلة. تساعدك AWS Lake Formation على إدارة أذونات الوصول إلى البيانات الدقيقة وتوسيع نطاقها مركزيًا ومشاركة البيانات بثقة داخل مؤسستك وخارجها.

Amazon Relational Database Service‏ (Amazon RDS) هي خدمة قاعدة بيانات علائقية سهلة الإدارة مُحسّنة للتكلفة الإجمالية للملكية.

تساعدك Amazon Virtual Private Cloud‏ (Amazon VPC) على تحديد موارد AWS وتشغيلها في شبكة افتراضية معزولة منطقيًا.

يمكنك الشروع في تطوير حل إدارة البيانات السحابية على AWS عبر إنشاء حساب AWS اليوم.