قواعد البيانات المستخدمه في تحليل البيانات

 

عندما نتحدث عن تحليل البيانات، فإن قواعد البيانات هي الأساس الذي تُخزن فيه البيانات وتُدار قبل أن تبدأ عملية التحليل. تُعد قواعد البيانات بمثابة المستودع المركزي الذي يضمن تنظيم البيانات وتوفرها وسهولة الوصول إليها لاستخلاص الرؤى.

تُصنف برامج قواعد البيانات بشكل عام إلى فئات رئيسية، لكل منها مميزاتها واستخداماتها في سياق تحليل البيانات:

1. قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases - SQL)

تُعد هي الأكثر شيوعًا وتستخدم الجداول لتخزين البيانات والعلاقات بينها. تعتمد على لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) لإدارة البيانات. مثالية للبيانات المنظمة التي تتطلب اتساقًا وعلاقات واضحة.

• Microsoft SQL Server:
  • المميزات: حل قوي للمؤسسات من Microsoft، يوفر أمانًا عاليًا وقدرات تحليلية مدمجة (مثل SQL Server Analysis Services). شائع في بيئات Windows.
  • الاستخدام: تطبيقات المؤسسات الكبيرة، مستودعات البيانات (Data Warehouses)، الأنظمة المالية.
• MySQL:
  • المميزات: مفتوح المصدر وشائع جدًا، سهل الاستخدام، وسريع. مناسب للتطبيقات الويب والمشاريع الصغيرة والمتوسطة.
  • الاستخدام: مواقع الويب، تطبيقات التجارة الإلكترونية، أنظمة إدارة المحتوى.
• PostgreSQL:
  • المميزات: مفتوح المصدر وقوي جدًا، يشتهر بامتثاله الصارم لمعايير SQL ودعمه للميزات المتقدمة مثل الكائنات المعقدة والجغرافيا المكانية. يُعتبر "قاعدة بيانات علائقية كائنية".
  • الاستخدام: تطبيقات الويب المعقدة، أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS)، تحليل البيانات الضخمة، مستودعات البيانات.
• Oracle Database:
  • المميزات: واحدة من أقوى قواعد البيانات التجارية وأكثرها شمولاً، تُستخدم على نطاق واسع في الشركات الكبيرة والحكومات بسبب موثوقيتها وقدرتها على التعامل مع كميات هائلة من البيانات.
  • الاستخدام: أنظمة التخطيط لموارد المؤسسات (ERP)، أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، تطبيقات المهام الحرجة.
• IBM Db2:
  • المميزات: نظام قاعدة بيانات قوي من IBM، يدعم التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكامل البيانات.
  • الاستخدام: البيئات السحابية والتحليلات في الوقت الفعلي.
• Microsoft Access: (تمت الإشارة إليه في سؤالك الأصلي)
  • المميزات: قاعدة بيانات علائقية بسيطة تُستخدم في الغالب للمشاريع الصغيرة والمتوسطة، حيث تجمع بين محرك قاعدة البيانات وواجهة المستخدم الرسومية.
  • الاستخدام: إدارة البيانات الشخصية، تطبيقات المكاتب الصغيرة، بناء نماذج أولية سريعة.

2. قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL Databases)

صُممت للتعامل مع البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة بكميات كبيرة، وتوفر مرونة وقابلية للتوسع عالية. مفضلة في بيئات البيانات الضخمة والتطبيقات الحديثة.

• MongoDB: (قاعدة بيانات موجهة بالمستندات)
  • المميزات: تخزن البيانات في مستندات شبيهة بـ JSON، مما يوفر مرونة كبيرة في هياكل البيانات.
  • الاستخدام: تطبيقات الويب والجوال، إدارة المحتوى، الكتالوجات الديناميكية.
• Apache Cassandra: (قاعدة بيانات موجهة بالأعمدة)
  • المميزات: مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات عبر عقد متعددة (موزعة)، وتوفر توافرًا عاليًا.
  • الاستخدام: منصات التواصل الاجتماعي، إنترنت الأشياء (IoT)، تطبيقات البيانات الضخمة التي تتطلب قابلية توسع عالية.
• Redis: (قاعدة بيانات في الذاكرة - Key-Value Store)
  • المميزات: سريعة جدًا لأنها تخزن البيانات في الذاكرة، تُستخدم للتخزين المؤقت وقواعد البيانات في الوقت الفعلي.
  • الاستخدام: التخزين المؤقت، لوحات الصدارة للألعاب، الجلسات في تطبيقات الويب.
• Amazon DynamoDB: (قاعدة بيانات Key-Value وDocument Store)
  • المميزات: خدمة قاعدة بيانات NoSQL مُدارة بالكامل من AWS، توفر قابلية توسع وأداءً عاليًا.
  • الاستخدام: تطبيقات الويب والجوال ذات الحجم الكبير، الألعاب، إنترنت الأشياء.

3. قواعد البيانات السحابية (Cloud Databases)

يمكن أن تكون قواعد البيانات العلائقية أو غير العلائقية، ولكنها تُستضاف وتُدار بواسطة مزودي الخدمات السحابية (مثل AWS, Google Cloud, Azure). توفر مرونة عالية، قابلية للتوسع، وأمانًا، وتقلل من عبء الإدارة على المستخدم.

• Amazon RDS (Relational Database Service): لإدارة قواعد البيانات العلائقية (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server) على AWS.
• Google Cloud SQL: خدمة قواعد بيانات علائقية مُدارة من Google Cloud.
• Microsoft Azure SQL Database: خدمة قواعد بيانات علائقية مُدارة من Microsoft Azure.
• Google BigQuery: مستودع بيانات سحابي مُدار بالكامل ومصمم لتحليل البيانات الضخمة باستخدام SQL.
• Azure Synapse Analytics: خدمة تحليلية شاملة تجمع بين مستودع البيانات المؤسسي وتحليلات البيانات الضخمة.

اختيار قاعدة البيانات يعتمد بشكل كبير على نوع وحجم البيانات، متطلبات التوسع، الأداء، هيكلة البيانات (منظمة أو غير منظمة)، والميزانية. غالبًا ما يتم استخدام مزيج من هذه الأنواع في بيئات تحليل البيانات المعقدة.