.png "دروس المعلوماتية")
تدفق البيانات: المفهوم، الخصائص، ومخططات DFD للمتدربين
في قلب أي نظام معلوماتي يكمن تدفق البيانات - الحركة المستمرة للمعلومات بين أجزائه المختلفة وبين النظام والعالم الخارجي. فهم كيفية تدفق البيانات وكيفية تمثيلها أمر ضروري للمهنيين التقنيين لتصميم وتحليل وتطوير النظم بكفاءة. في هذا المقال، سنتعرف على مفهوم تدفق البيانات، خصائصه التي تميزه، والأداة الأساسية لتمثيله: مخطط تدفق البيانات (Data Flow Diagram - DFD).
1. مفهوم تدفق البيانات (Data Flow)
تدفق البيانات يشير إلى البيانات التي يتم إنتاجها وتداولها بشكل مستمر ومتزايد من مصادر مختلفة، بهدف معالجتها بسرعة زمن انتقال منخفضة. على عكس معالجة البيانات التقليدية التي تعتمد على تجميع البيانات في دفعات كبيرة ثم معالجتها دفعة واحدة، يتعامل تدفق البيانات مع البيانات وهي "في الحركة".
يُستخدم تدفق البيانات لعدة أغراض في النظم الحديثة، مثل:
- تكوين مجموعات بيانات كبيرة باستمرار.
- جمع ودمج البيانات من مصادر متنوعة في الوقت الفعلي.
- تجميع البيانات لتوفير رؤى فورية.
- تغذية نماذج تعلم الآلة ببيانات حديثة للتدريب أو التنبؤ.
- تنفيذ تحليلات متقدمة مثل اكتشاف النصوص أو تصنيف الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي على البيانات الواردة.
بشكل مبسط، يمكن تعريف تدفق البيانات بأنه حركة البيانات بين العمليات المختلفة داخل النظام، وبين هذه العمليات ومخازن البيانات، وبين النظام والكيانات الخارجية التي يتفاعل معها.
مثال بسيط لتدفق البيانات: عند قيام عميل بتقديم طلب شراء إلكتروني، فإن تفاصيل الطلب (بيانات) "تتدفق" من العميل (كيان خارجي) إلى عملية "تسجيل طلب الشراء" داخل النظام، ثم "تتدفق" إلى "مخزن بيانات الطلبات" لتخزينها، وربما "تتدفق" أيضاً إلى عملية "إرسال إشعار" ليتم إرسال إشعار للموظف المختص بالموافقة على الطلب.
2. خصائص بيانات التدفق
تتميز بيانات التدفق بخصائص معينة تجعل التعامل معها مختلفاً عن البيانات الساكنة في قواعد البيانات:
- أهمية زمنية (Time Sensitivity): غالبية عناصر بيانات التدفق تحمل طابعاً زمنياً، وقد تفقد البيانات أهميتها بسرعة إذا لم يتم معالجتها أو الاستجابة لها في الوقت المناسب. فمعلومات موقع المستخدم الحالي لتطبيق توصيات المطاعم تفقد قيمتها بمجرد تحرك المستخدم.
- التدفق باستمرار (Continuous Flow): تدفق البيانات ليس له نقطة بداية أو نهاية واضحة. يتم جمع البيانات وتداولها بشكل مستمر طالما أن المصدر نشط والنظام يعمل. سجلات نشاط الخادم تتراكم باستمرار مثال على ذلك.
- غير متكرر (Non-repetitive): بسبب حساسية الوقت، غالباً ما يكون من الصعب إعادة إرسال بيانات التدفق بنفس السهولة. هذا يجعل المعالجة في الوقت الفعلي أمراً بالغ الأهمية، حيث أن تفويت البيانات قد يعني فقدانها بشكل دائم.
- غير متجانس (Non-homogeneous): قد تأتي بيانات التدفق من مصادر مختلفة وبتنسيقات متنوعة (منظمة، شبه منظمة، غير منظمة). أنظمة معالجة تدفق البيانات يجب أن تكون قادرة على التعامل مع هذا التنوع.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن توصيف تدفق البيانات من حيث الاتجاه (وارد إلى عملية/مخزن أو صادر منها) والتوقيت (فوري، يومي، شهري، إلخ، حسب طبيعة المصدر والعملية).
3. مخطط تدفق البيانات (Data Flow Diagram - DFD)
مخطط تدفق البيانات (DFD) هو أداة أساسية في تحليل وتصميم النظم. هو تمثيل بياني لكيفية حركة البيانات بين المكونات المختلفة لنظام المعلومات. يساعد الـ DFD على فهم النظام الحالي، تحديد نقاط الضعف، وتصميم النظام المقترح من خلال التركيز على "ما يحدث" للبيانات وليس "كيف يحدث".
يمكن رسم مخططات تدفق البيانات بمستويات مختلفة من التفصيل، من مستوى سياقي عام (Context Diagram) يوضح النظام كتلة واحدة تتفاعل مع البيئة الخارجية، إلى مستويات مفصلة توضح العمليات الفرعية الدقيقة.
مكونات ورموز مخطط تدفق البيانات الأساسية:
يتكون مخطط DFD من أربعة رموز أساسية تمثل المكونات الرئيسية لتدفق البيانات في النظام:
-
العملية (Process):
تُمثل نشاطاً يقوم بتحويل بيانات المدخلات إلى بيانات مخرجات. هي المكان الذي يتم فيه معالجة البيانات أو تغييرها. غالباً ما تُمثل بشكل دائرة أو مستطيل ذي زوايا دائرية.
ملاحظة: يجب أن تحتوي كل عملية على تدفق بيانات وارد واحد على الأقل وتدفق بيانات صادر واحد على الأقل.
-
تدفق البيانات (Data Flow):
يُمثل حركة البيانات من مصدر إلى وجهة. هو مسار تنتقل فيه البيانات في اتجاه معين. يُرسم على شكل سهم.
قد يمثل عنصر بيانات واحد أو مجموعة من عناصر البيانات ذات الصلة.
-
مخزن البيانات (Data Store):
يمثل مكاناً يتم فيه تخزين البيانات لفترة زمنية محددة ليتم استخدامها لاحقاً بواسطة عملية أو أكثر. قد يكون قاعدة بيانات، ملفاً، أو حتى مجلداً ورقياً. يُرسم غالباً على شكل مستطيل مفتوح من أحد الجانبين.
ملاحظة: لا يمكن للبيانات أن تتدفق مباشرة من مخزن بيانات إلى كيان خارجي أو العكس دون المرور بعملية.
-
الكيان الخارجي (External Entity):
يمثل شخصاً، قسماً، مؤسسة خارجية، أو نظاماً آخر يتفاعل مع النظام قيد الدراسة. هو مصدر أو وجهة لبيانات تتدفق إلى أو من النظام، ولكنه ليس جزءاً من النظام نفسه. يُرسم عادةً على شكل مستطيل.
ملاحظة: الكيان الخارجي لا يقوم بمعالجة البيانات داخل سياق الـ DFD الذي ترسمه.
قواعد أساسية في مخطط تدفق البيانات:
لضمان صحة وقابلية قراءة الـ DFD، هناك قواعد يجب اتباعها، أبرزها:
- كل تدفق بيانات يجب أن يبدأ أو ينتهي بعملية (لا يمكن أن يتدفق البيانات بين كيانين خارجيين مباشرة دون عملية).
- لا يمكن نقل البيانات مباشرة من كيان خارجي إلى مخزن بيانات أو العكس دون المرور بعملية.
- لا يمكن نقل البيانات مباشرة بين مخزني بيانات دون المرور بعملية.
- كل عملية يجب أن تحتوي على مدخلات ومخرجات من البيانات.
- يجب تسمية العمليات والتدفقات والمخازن والكيانات بشكل واضح ومفهوم.
تمارين تدريبية للمتدربين:
طبق المفاهيم التي تعلمتها من خلال التمارين التالية:
-
تعريف الخصائص:
شرح بكلماتك الخاصة الفرق بين خاصيتي "أهمية زمنية" و "التدفق باستمرار" لبيانات التدفق، وقدم مثالاً مختلفاً عن الأمثلة المذكورة في المقال يوضح إحداهما.
-
تحديد مكونات DFD:
في نظام إدارة مكتبة، حدد المكونات الأربعة الأساسية لمخطط تدفق البيانات في السياقات التالية:
- المستفيد الذي يستعير كتاباً.
- قائمة الكتب المتوفرة.
- عملية تسجيل إعارة كتاب.
- حركة بيانات تفاصيل الإعارة.
-
رسم مخطط DFD بسيط:
حاول رسم مخطط تدفق بيانات لمستوى السياق (Context Diagram) لعملية "سحب النقود من جهاز الصراف الآلي (ATM)". حدد الكيان الخارجي، النظام (ككتلة واحدة)، وتدفقات البيانات الرئيسية بينهما (ماذا يدخل للنظام وماذا يخرج منه؟).
(ملاحظة: لا تحتاج لرسم الرموز بدقة متناهية، مجرد التخطيط المبدئي للعناصر والعلاقات كافٍ لهذا التمرين).
الخلاصة
تدفق البيانات هو مفهوم ديناميكي يعكس طبيعة المعلومات في الأنظمة الحديثة. فهم خصائص هذا التدفق أمر بالغ الأهمية للتعامل معه بفعالية. تُعد مخططات تدفق البيانات (DFD) أداة قوية لتمثيل هذا التدفق وتحليل بنية النظام بشكل مرئي. إتقان رسم وقراءة الـ DFDs يُمكّن المتدربين التقنيين من فهم أي نظام معلوماتي بشكل أعمق والمساهمة بفعالية في تطويره وتحسينه.