فهم عمليات دفق البيانات
يتكون دفق البيانات من سلسلة دائمة من البيانات، عادة ما تتعلق بأحداث محددة في نقطة زمنية. على سبيل المثال، قد يحتوي دفق البيانات على تفاصيل الرسائل المرسلة إلى موقع التدوين الصغير على وسائل التواصل الاجتماعي، أو سلسلة من القياسات البيئية المسجلة بواسطة مستشعر الطقس المتصل بالإنترنت. غالبا ما تستخدم تحليلات البيانات المتدفقة لفهم التغيير بشكل أفضل بمرور الوقت. على سبيل المثال، قد تقوم مؤسسة تسويقية بتحليل التوجه على رسائل وسائل التواصل الاجتماعي لمعرفة ما إذا كانت الحملة الإعلانية تؤدي إلى تعليقات أكثر إيجابية حول الشركة أو منتجاتها، أو قد تراقب شركة زراعية الاتجاهات في درجات الحرارة وهطول الأمطار لتحسين الري وحصاد المحاصيل.
تتضمن الأهداف الشائعة لتحليلات الدفق
- تحليل البيانات باستمرار للإبلاغ عن المشكلات أو الاتجاهات.
- فهم سلوك المكون أو النظام في ظل ظروف مختلفة للمساعدة في تخطيط التحسينات المستقبلية.
- تشغيل إجراءات أو تنبيهات محددة عند حدوث أحداث معينة أو تجاوز الحدود.
خصائص حلول معالجة الدفق
عادة ما تظهر حلول معالجة الدفق الخصائص التالية:
- دفق بيانات المصدر غير مقيد - تتم إضافة البيانات إلى الدفق بشكل دائم.
- يتضمن كل سجل بيانات في الدفق بيانات زمنية (مستندة إلى الوقت) تشير إلى وقت وقوع الحدث الذي يرتبط به السجل (أو تم تسجيله).
- يتم إجراء تجميع البيانات المتدفقة عبر النوافذ الزمنية - على سبيل المثال، تسجيل عدد منشورات وسائل التواصل الاجتماعي في الدقيقة أو متوسط هطول الأمطار في الساعة.
- يمكن استخدام نتائج معالجة البيانات المتدفقة لدعم الأتمتة في الوقت الحقيقي (أو بالقرب من الوقت الحقيقي) أو التصور، أو الاستمرار في مخزن تحليلي لدمجه مع البيانات الأخرى للتحليل التاريخي. تجمع العديد من الحلول بين هذه الأساليب لدعم كل من التحليلات في الوقت الحقيقي والتحليلات التاريخية.