تُنتج المؤسسات كميات هائلة من البيانات يوميًا، من تفاعلات العملاء إلى تفاصيل العمليات الداخلية، لكن هذه البيانات، دون تنظيم أو معالجة، تبقى مجرد أرقام مبعثرة. هنا تأتي هندسة البيانات (Data Engineering) كعامل أساسي لتحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة، هندسة البيانات لا تقتصر على تخزين المعلومات، بل تشمل تصميم وتنفيذ أنظمة لجمع البيانات، وتنظيمها، وتحويلها إلى صيغ قابلة للتحليل تدعم اتخاذ القرار.

ما هي هندسة البيانات (Data Engineering)؟ 

هندسة البيانات (Data Engineering) هي تخصص تقني يهتم بتصميم وبناء الأنظمة التي تُمكن من جمع، تخزين، معالجة، وتحويل البيانات إلى شكل يمكن استخدامه من قِبل المحللين (Data Analysts) والعلماء (Data Scientists). بعبارة أخرى، هي البنية التحتية التي تجعل البيانات جاهزة للاستخدام والتحليل. يتعامل مهندس البيانات (Data Engineer) مع البيانات من مصادر متعددة، يعمل على تنظيفها (Data Cleaning)، توحيدها ، وتنظيمها داخل قواعد بيانات (Databases) أو بحيرات بيانات (Data Lakes).

يستخدم مهندسو البيانات مجموعة من الأدوات والتقنيات، مثل Apache Spark، Hadoop، وAirflow، إلى جانب لغات برمجة مثل Python وSQL. الهدف هو بناء خطوط معالجة البيانات (Data Pipelines) التي تعمل تلقائيًا على نقل البيانات من مصدرها إلى الوجهة النهائية، سواء كانت لوحة معلومات (Dashboard) أو نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model).

هندسة البيانات لا تركز فقط على كيف يتم نقل البيانات، بل تهتم أيضًا بجودة البيانات ، سلامتها، وتوافرها. وهي تلعب دورًا أساسيًا في تحويل البيانات من عبء إلى أداة استراتيجية يمكن للشركات استخدامها لاتخاذ قرارات مدروسة. ومع تزايد حجم وتعقيد البيانات، أصبحت هندسة البيانات ضرورة لا غنى عنها في أي بيئة رقمية تعتمد على البيانات.

الفرق بين هندسة البيانات وتحليل البيانات (Data Engineering vs Data Analysis)

رغم أن كلًا من هندسة البيانات (Data Engineering) وتحليل البيانات (Data Analysis) يعتمدان على نفس المصدر، فإن لكل منهما دورًا مختلفًا تمامًا في دورة حياة البيانات. مهندس البيانات مسؤول عن بناء النظام الذي يجمع البيانات ويجهزها، بينما محلل البيانات (Data Analyst) يستخدم تلك البيانات للإجابة على أسئلة محددة أو لاكتشاف رؤى يمكن أن تساعد في تحسين الأداء أو اتخاذ قرارات استراتيجية.

يمكن اعتبار مهندس البيانات هو من يبني الطريق، في حين أن محلل البيانات هو من يقود السيارة على هذا الطريق. محلل البيانات يعتمد على أدوات تحليل مثل Excel، Power BI، أو SQL لإنشاء تقارير ولوحات تحكم تساعد الأقسام المختلفة في المؤسسة. أما مهندس البيانات فيستخدم أدوات أكثر تعقيدًا لإنشاء بنية تحتية متينة، مثل Apache Kafka، Snowflake، أو Amazon Redshift.

الفارق الآخر هو في المهارات: تحليل البيانات يتطلب مهارات تفسير البيانات وفهم المجال التجاري، بينما تتطلب هندسة البيانات معرفة عميقة بالبرمجة، نظم قواعد البيانات، وتدفق البيانات عبر الأنظمة المختلفة. ومن دون وجود بنية هندسية قوية للبيانات، فإن أي تحليل قد يكون غير دقيق أو غير ممكن أساسًا. لهذا، فإن كلا الدورين يكمل الآخر، وكلٌ ضروري لنجاح أي مشروع يعتمد على البيانات.

لماذا تحتاج الشركات إلى هندسة البيانات (Data Engineering)؟ 

تستقبل المؤسسات كمًا كبيرًا من البيانات من جهات ومصادر مختلفة: تطبيقات الهواتف، مواقع الإنترنت، أنظمة المبيعات، الأجهزة الذكية، وغيرها. دون وجود نظام منظم لإدارة هذه البيانات، تبقى مشتتة، غير موثوقة، أو ببساطة غير قابلة للاستخدام. هذا هو السبب وراء اعتماد الشركات بشكل متزايد على هندسة البيانات (Data Engineering).

هندسة البيانات تتيح للشركات الوصول إلى بيانات نظيفة، محدثة، ومهيكلة بشكل جيد. يمكن استخدام هذه البيانات في مجالات مثل تحسين تجربة العملاء، التنبؤ بالطلب، مراقبة الأداء، واكتشاف التوجهات. الشركات التي تتبنى نهجًا هندسيًا للبيانات تكون أكثر قدرة على الاستفادة من تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) والتعلم الآلي (Machine Learning)، والتي تتطلب بيانات دقيقة ومنظمة.

بالإضافة إلى ذلك، تساعد هندسة البيانات على تقليل التكاليف المرتبطة بإعادة العمل، إصلاح الأخطاء، أو اتخاذ قرارات مبنية على معلومات غير صحيحة. من خلال بناء خطوط معالجة آلية (Automated Pipelines)، يمكن للمؤسسات ضمان توافر البيانات بشكل مستمر وآمن، مما يدعم اتخاذ قرارات فورية ومبنية على واقع فعلي.

المكونات الأساسية لنظام هندسة البيانات

نظام هندسة البيانات الفعّال يتكوّن من عدة مكونات مترابطة تعمل معًا لضمان جمع، تخزين، وتحويل البيانات بكفاءة أول هذه المكونات:

• مصدر البيانات (Data Sources)، الذي يمكن أن يكون أي شيء من قواعد بيانات تقليدية (Relational Databases) إلى واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو أجهزة استشعار (IoT Sensors).
• هناك أدوات جمع البيانات (Data Ingestion Tools) مثل Apache NiFi أو Kafka، والتي تُستخدم لنقل البيانات من المصدر إلى بيئة المعالجة. تأتي بعد ذلك مرحلة التحويل والمعالجة (Data Transformation and Processing)، والتي تعتمد على أدوات مثل Apache Spark أو dbt، حيث يتم تنظيف البيانات، دمجها، وتوحيد صيغها.
• التخزين هو عنصر حاسم أيضًا. تستخدم الشركات مستودعات بيانات (Data Warehouses) مثل Snowflake وBigQuery لتخزين البيانات المهيكلة، أو بحيرات بيانات (Data Lakes) مثل Amazon S3 لتخزين البيانات غير المهيكلة. تُبنى هذه المستودعات لتكون مرنة، سريعة، وقابلة للتوسع.
• إدارة البيانات (Data Orchestration) ومراقبتها باستخدام أدوات مثل Airflow، التي تضمن تنفيذ المهام في ترتيبها الصحيح وبطريقة موثوقة. كل هذه المكونات تُجمع تحت مظلة نظام متكامل يهدف إلى توفير بيانات جاهزة للاستخدام في أي لحظة.

من دون هذه البنية، يصبح الوصول إلى البيانات الموثوقة أمرًا صعبًا، وتفقد الشركات القدرة على الاستفادة من ثروتها الرقمية.

أدوات ETL الشائعة في هندسة البيانات (Data Engineering)

تُعد أدوات ETL (Extract, Transform, Load) جزءًا أساسيًا من هندسة البيانات (Data Engineering)، حيث تساعد في استخراج البيانات من مصادر مختلفة، معالجتها وتحويلها، ثم تحميلها إلى مستودعات التخزين. هناك العديد من الأدوات المشهورة في هذا المجال، ولكل منها مزاياه واستخداماته الخاصة.

واحدة من أكثر الأدوات شهرة هي Apache NiFi، التي توفّر واجهة رسومية بسيطة لبناء تدفقات بيانات معقدة. كذلك Apache Airflow يُستخدم لإدارة وجدولة عمليات ETL، خاصة عندما تكون العمليات معقدة ومتعددة الخطوات.

أداة أخرى قوية هي Talend، التي تقدم حلول ETL مفتوحة المصدر مع إمكانيات متقدمة لدمج البيانات ومزامنتها عبر أنظمة متعددة. أيضًا يوجد Informatica PowerCenter، الذي يُستخدم في الشركات الكبرى بفضل قوته في التعامل مع بيانات ضخمة ومعقدة.

بالنسبة للبيئات السحابية، تقدم AWS Glue حلاً متكاملاً لإجراء عمليات ETL بدون الحاجة لإدارة الخوادم (Serverless ETL). وأيضًا، Google Cloud Dataflow يوفر حلاً مرنًا لمعالجة بيانات البث والبيانات المجمعة.

عند اختيار أداة ETL، يجب مراعاة عوامل مثل سهولة الاستخدام، التكامل مع أنظمة أخرى، قابلية التوسع (Scalability)، والأداء. لأن أداة ETL القوية لا تسرع فقط عملية تدفق البيانات، بل تحسن جودة البيانات النهائية التي يعتمد عليها التحليل.

الفرق بين مستودعات البيانات وبحيرات البيانات (Data Warehouses vs Data Lakes)

مستودعات البيانات (Data Warehouses) وبحيرات البيانات (Data Lakes) هما تقنيتان شائعتان لتخزين البيانات، لكن لكل منهما أهداف واستخدامات مختلفة. مستودعات البيانات مصممة لتخزين بيانات منظمة (Structured Data) في جداول مُهيكلة ومهيئة للاستعلام السريع. تُستخدم عادةً لدعم التحليل البياني، إنشاء التقارير، وتغذية أنظمة ذكاء الأعمال (Business Intelligence).

أمثلة على مستودعات البيانات تشمل Amazon Redshift، Google BigQuery، وSnowflake. هذه الأنظمة تركز على أداء الاستعلامات (Query Performance)، التنظيم الصارم للبيانات، والتوافق مع لغات الاستعلام مثل SQL.

في المقابل، بحيرات البيانات (Data Lakes) مثل Amazon S3 وAzure Data Lake مصممة لتخزين أنواع متعددة من البيانات: منظمة (Structured)، شبه منظمة، وغير منظمة، مثل ملفات الفيديو، الصور، والنصوص الخام. بحيرات البيانات مرنة للغاية، ما يجعلها مثالية لمشاريع تعلم الآلة (Machine Learning) وتحليلات البيانات الضخمة (Big Data Analytics).

الفرق الجوهري هو أن مستودعات البيانات تفرض بنية على البيانات عند الكتابة (Schema on Write)، بينما بحيرات البيانات تطبق البنية عند القراءة (Schema on Read)، مما يمنح مرونة أكبر في التخزين.

اختيار النظام المناسب يعتمد على طبيعة العمل: إذا كانت الحاجة لتحليلات سريعة ودقيقة، فمستودعات البيانات أفضل. إذا كانت الأولوية لتخزين كميات ضخمة ومتنوعة من البيانات لاستعمالات مستقبلية، فبحيرات البيانات هي الخيار الأمثل.

دور الحوسبة السحابية (Cloud Computing) في هندسة البيانات (Data Engineering)

أحدثت الحوسبة السحابية (Cloud Computing) تحولًا كبيرًا في مجال هندسة البيانات (Data Engineering)، حيث أتاحت بيئة مرنة وقابلة للتوسع لمعالجة وتخزين كميات هائلة من البيانات. بدلاً من الاعتماد على خوادم محلية (On-Premise Servers)، يمكن الآن للشركات استخدام موارد سحابية عند الطلب، مما يقلل التكاليف ويزيد من الكفاءة التشغيلية.

أحد أهم الأدوار التي تلعبها الحوسبة السحابية في هندسة البيانات هو توفير أدوات جاهزة لبناء خطوط معالجة البيانات (Data Pipelines)، مثل AWS Glue أو Google Cloud Dataflow. هذه الأدوات تُتيح لمهندسي البيانات تصميم عمليات ETL (Extract, Transform, Load) بسهولة ودون القلق بشأن البنية التحتية أو الصيانة.

بالإضافة إلى ذلك، توفر الخدمات السحابية إمكانيات تخزين غير محدودة تقريبًا من خلال مستودعات بيانات (Data Warehouses) مثل Amazon Redshift أو BigQuery، وبحيرات بيانات (Data Lakes) مثل AWS S3 وAzure Data Lake. كل هذه الحلول مدمجة بإحكام مع أدوات تحليلية وذكاء صناعي، ما يجعل من السهل الانتقال من مرحلة جمع البيانات إلى تحليلها واستخدامها في النماذج التنبؤية.

الحوسبة السحابية تدعم أيضًا أمان البيانات (Data Security) من خلال ميزات مثل التشفير، التحكم في الوصول، والتدقيق. باختصار، وجود هندسة بيانات متكاملة في بيئة سحابية يعني أداء أسرع، مرونة أعلى، واستجابة أفضل لتغيرات السوق أو المتطلبات التقنية.

مقارنة بين AWS، Azure، وGoogle Cloud 

عند الحديث عن الحوسبة السحابية في هندسة البيانات، تظهر ثلاث منصات رئيسية: Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure، وGoogle Cloud Platform (GCP). كل واحدة منها تقدم مجموعة من الأدوات والخدمات لدعم دورة حياة البيانات، لكن هناك اختلافات في القوة، التكامل، والتسعير.

AWS تعتبر الأكثر نضجًا وانتشارًا، وتقدم حلولاً قوية مثل AWS Glue لعمليات ETL، Amazon Redshift لمستودعات البيانات، وS3 كبحيرة بيانات. تمتاز AWS بتنوع الخدمات وسهولة الربط بينها، ما يجعلها خيارًا مثاليًا للمؤسسات الكبيرة التي تحتاج إلى حلول قابلة للتوسع على مستوى عالمي.

في المقابل، تركز Azure على التكامل العميق مع خدمات Microsoft، مثل SQL Server وPower BI، مما يجعلها مناسبة للشركات التي تعتمد بشكل كبير على نظام مايكروسوفت البيئي. أدوات مثل Azure Data Factory وAzure Synapse Analytics توفر إمكانيات قوية لبناء وتحليل خطوط البيانات.

أما Google Cloud Platform، فتميزت في تقديم حلول متقدمة للتحليل والتعلم الآلي. Google BigQuery هو أحد أقوى مستودعات البيانات في السوق من حيث السرعة والأداء، ويتميز بالتكلفة حسب الاستعلام (Pay-per-query). كما أن GCP يُعد الخيار المفضل للفرق التي تعمل على مشاريع ذكاء اصطناعي معززة بالبيانات (AI/ML-Driven Projects).

في النهاية، اختيار المنصة يعتمد على احتياجات المشروع، حجم البيانات، والبنية الحالية للشركة. جميع المنصات تدعم هندسة البيانات بكفاءة، لكن الأفضلية تحددها السياقات العملية والتقنية لكل مؤسسة.

كيف تتكامل هندسة البيانات (Data Engineering) مع علم البيانات (Data Science)؟ 

رغم أن هندسة البيانات (Data Engineering) وعلم البيانات (Data Science) تخصصان مختلفان، إلا أنهما مترابطان بشكل وثيق في أي نظام يعتمد على البيانات. التكامل بينهما ضروري لضمان أن البيانات المُستخدمة في النماذج التحليلية دقيقة، محدثة، وقابلة للاستخدام.

يبدأ الأمر من جهة مهندس البيانات، الذي يبني أنظمة لجمع البيانات من مصادر متعددة، ثم ينظفها ويحولها من صورتها الخام إلى صورة منظمة. يستخدم أدوات مثل Apache Airflow، Spark، وSQL لبناء خطوط معالجة (Data Pipelines) تنقل البيانات إلى مستودعات جاهزة للتحليل. من دون هذه البنية التحتية، لا يستطيع عالم البيانات (Data Scientist) الوصول إلى البيانات بشكل موثوق.

عالم البيانات بدوره يعتمد على هذه البيانات المنظمة لتطوير نماذج تنبؤية، تنفيذ تحليلات إحصائية، أو إجراء تصنيفات وتجميعات. يستخدم لغات مثل Python وR، بالإضافة إلى مكتبات تعلم الآلة مثل Scikit-learn وTensorFlow. لكن بدون قاعدة بيانات نظيفة ومرتبة، تكون نتائج النماذج غير دقيقة أو غير قابلة للتكرار.

في المشاريع الناجحة، يعمل الفريقان جنبًا إلى جنب. فمثلًا، إذا احتاج عالم البيانات إلى مصدر جديد من البيانات، يقوم مهندس البيانات بإضافته إلى خط المعالجة. كما قد يطلب عالم البيانات تعديلاً في التنسيق أو التحديثات الدورية، فيتكفل مهندس البيانات بتنفيذه.

هذا التكامل يُحول البيانات من عبء تقني إلى مورد حيوي يساعد في اتخاذ قرارات ذكية وتحقيق قيمة حقيقية للأعمال.

الخلاصة:

✅ خط معالجة البيانات (Data Pipeline) يمر بـ5 مراحل رئيسية: المصدر، الجمع، المعالجة، التخزين، والإدارة.
✅ أكثر من 60% من الشركات تعتمد على أدوات ETL مثل Apache Airflow وAWS Glue لتنظيم تدفق البيانات.
✅ مستودعات البيانات (Data Warehouses) تُستخدم لتحليل البيانات المنظمة، بينما بحيرات البيانات (Data Lakes) تدير بيانات غير منظمة أيضًا.
✅ Python وSQL هما اللغتان الأكثر استخدامًا في هندسة البيانات، بنسبة استخدام تتجاوز 70%.
✅ AWS تمتلك الحصة الأكبر من سوق الحوسبة السحابية بنسبة تقارب 32%، تليها Azure بـ23%، ثم Google Cloud بـ10%.
✅ أدوات مثل BigQuery من Google تتيح تحليل البيانات بأداء عالي مع تسعير مرن يعتمد على عدد الاستعلامات.
✅ التكامل بين هندسة البيانات وعلم البيانات ضروري لضمان جودة النماذج وتحقيق نتائج قابلة للاعتماد.
✅ تبني الحوسبة السحابية في مشاريع البيانات يمكن أن يقلل التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 30%.
✅ كل من Amazon Redshift وSnowflake قادران على معالجة بيتابايت من البيانات بكفاءة عالية.
✅ أدوات إدارة خطوط البيانات مثل Airflow تسهّل جدولة أكثر من 1000 عملية يوميًا في الأنظمة المعقدة.
✅ بحيرات البيانات تدعم البيانات في حالتها الخام، مما يجعلها مثالية لتطبيقات تعلم الآلة (Machine Learning).
✅ Azure يتكامل بشكل طبيعي مع Power BI وSQL Server، ما يجعله مفضلًا لدى الشركات المعتمدة على Microsoft.
✅ علم البيانات بدون هندسة بيانات متينة يعاني من نقص في جودة البيانات ويؤثر سلبًا على دقة النماذج.