البيانات الضخمة

البيانات الضخمة هي مزيج من البيانات المهيكلة وشبه المنظمة وغير المهيكلة التي تجمعها المؤسسات التي يمكنها للعملاء لمعالجة المشكلات المعقدة.
كما تستخدم الشركات والمؤسسات البيج داتا لعدة أسباب مثل: تنمية أعمالهم، وفهم قرارات العملاء، وتعزيز البحث، ووضع التوقعات واستهداف الجماهير الرئيسية للإعلان.

ما هي البيانات؟

الكميات أو الأحرف أو الرموز التي يتم تنفيذ العمليات عليها بواسطة الكمبيوتر، والتي يمكن تخزينها ونقلها في شكل إشارات كهربائية وتسجيلها على وسائط تسجيل مغناطيسية أو بصرية أو ميكانيكية.
الآن، دعنا ننتقل للبيانات الضخمة

ما هي البيانات الضخمة؟

بيج داتا، هي مجموعة من (Bigdata) في الحجم، لكنها تنمو بشكل كبير بمرور الوقت.
إنها بيانات ذات حجم وتعقيد كبير جدًا بحيث لا يمكن لأي من أدوات إدارة البيانات التقليدية تخزينها أو معالجتها بكفاءة. (Bigdata) هي أيضًا بيانات ولكن بحجم ضخم.
كما تتيح لك البيانات الضخمة الحصول على إجابات أكثر اكتمالاً لأن لديك المزيد من المعلومات.
وتعني الإجابات الأكثر اكتمالاً مزيدًا من الثقة في البيانات، مما يعني اتباع نهج مختلف تمامًا لمعالجة المشكلات.
لا يزال المستخدمون يولدون كميات هائلة من البيانات، لكن ليس البشر فقط هم من يفعلون ذلك.
ومع ظهور إنترنت الأشياء (IoT)، يتم توصيل المزيد من العناصر والأجهزة بالإنترنت، وجمع البيانات حول أنماط استخدام العملاء وأداء المنتج. أدى ظهور التعلم الآلي إلى إنتاج المزيد من البيانات.
في حين أن البيج داتا قد قطعت شوطا طويلا، إلا أن فائدتها بدأت للتو.

تاريخ البيانات الضخمة

لكن، على الرغم من أن مفهوم البيانات الكبيرة بحد ذاته جديد نسبيًا، إلا أن أصول مجموعات البيانات الكبيرة تعود إلى الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي عندما،
كان عالم البيانات في بدايته مع مراكز البيانات الأولى وتطوير قاعدة البيانات العلائقية.
حوالي عام 2005، بدأ الناس يدركون مقدار البيانات التي يولدها المستخدمون من خلال Facebook و YouTube وغيرها من الخدمات عبر الإنترنت.
كما تم تطوير Hadoop (إطار عمل مفتوح المصدر تم إنشاؤه خصيصًا لتخزين مجموعات البيج داتا وتحليلها) في نفس العام. بدأت NoSQL أيضًا في اكتساب شعبية خلال هذا الوقت.
كان تطوير أطر عمل مفتوحة المصدر، مثل Hadoop (ومؤخرًا Spark) ضروريًا لنمو البيانات الضخمة لأنها تجعل التعامل مع البياج داتا أسهل وأرخص في التخزين.
في السنوات التي تلت ذلك، ارتفع حجم البيانات الضخمة بشكل كبير.

أمثلة على البيانات الضخمة

فيما يلي بعض أمثلة البيانات الضخمة:

في بورصة نيويورك مثال البيانات الكبيرة أن يولد حوالي واحد تيرابايت من البيانات التجارية الجديدة يوميا.
وسائل التواصل الاجتماعي
حيث تظهر الإحصائية أن 500 + تيرابايت من البيانات الجديدة يتم استيعابها في قواعد بيانات موقع التواصل الاجتماعي Facebook، كل يوم.
كما يتم إنشاء هذه البيانات بشكل أساسي من حيث تحميل الصور والفيديو، وتبادل الرسائل، ووضع التعليقات وما إلى ذلك.
الرحلات الجوية
إذ يمكن لمحرك نفاث واحد أن يولد 10 + تيرابايت من البيانات في 30 دقيقة من زمن الرحلة، مع وجود آلاف الرحلات الجوية يوميًا، يصل توليد البيانات إلى العديد من البيانات.

كيف تعمل البيانات الضخمة

لكن قبل أن تتمكن الشركات من استخدام البيانات الضخمة لصالحها. يجب أن تفكر في كيفية تدفقها بين العديد من المواقع والمصادر والأنظمة والمالكين والمستخدمين.
هناك خمس خطوات رئيسية لتولي مسؤولية “نسيج البيانات الضخمة” الذي يتضمن البيانات التقليدية المنظمة إلى جانب البيانات غير المنظمة وغير المنظمة:

ضع إستراتيجية للبيانات الضخمة.

تحديد مصادر البيانات الضخمة.

الوصول إلى البيانات وإدارتها وتخزينها.

وتحليل البيانات.

اتخذ قرارات ذكية قائمة على البيانات.

أنواع البيج داتا

فيما يلي أنواع البيانات الضخمة:

منظم

يُطلق على أي بيانات يمكن تخزينها والوصول إليها ومعالجتها في شكل تنسيق ثابت بيانات “منظمة”.
على مدار فترة زمنية، حققت المواهب في علوم الكمبيوتر نجاحًا أكبر في تطوير تقنيات للعمل مع مثل هذا النوع من البيانات
(حيث يكون التنسيق معروفًا مسبقًا) وأيضًا استخلاص القيمة منه. ومع ذلك، في الوقت الحاضر.
نتوقع حدوث مشكلات عندما ينمو حجم مثل هذه البيانات إلى حد كبير، وتكون الأحجام النموذجية في دائرة زيتابايت متعددة.
ويعد جدول “الموظف” في قاعدة البيانات مثالاً على البيانات المنظمة.

غير منظم

يتم تصنيف أي بيانات ذات شكل أو بنية غير معروفة على أنها بيانات غير منظمة. بالإضافة إلى الحجم الضخم،
فإن البيانات غير المنظمة تشكل تحديات متعددة من حيث معالجتها لاستخلاص القيمة منها.
ومن الأمثلة النموذجية على البيانات غير المهيكلة: مصدر بيانات غير متجانس يحتوي على مجموعة من الملفات النصية البسيطة والصور ومقاطع الفيديو وما إلى ذلك.
وتمتلك المؤسسات اليوم ثروة من البيانات المتاحة معهم ولكن للأسف، لا يعرفون كيفية استخلاص القيمة منها منذ ذلك الحين هذه البيانات في شكلها الخام أو في شكل غير منظم.

شبه منظم

يمكن أن تحتوي البيانات شبه المنظمة على كلا شكلي البيانات. يمكننا أن نرى البيانات شبه المهيكلة كمنظومة في شكل ولكن لم يتم تعريفها على سبيل المثال مع تعريف الجدول في DBMS العلائقية.
مثال على البيانات شبه المهيكلة هي بيانات ممثلة في ملف XML.

كيف تعمل البيانات الضخمة

تمنحك البيانات الضخمة رؤى جديدة تفتح لك فرصًا ونماذج أعمال جديدة. يتضمن البدء ثلاثة إجراءات رئيسية:

دمج

البيانات الضخمة يجمع البيانات من العديد من المصادر والتطبيقات المتباينة. آليات تكامل البيانات التقليدية: مثل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) بشكل عام لا ترقى إلى مستوى المهمة.
كما يتطلب استراتيجيات وتقنيات جديدة لتحليل مجموعات البيانات الضخمة على نطاق تيرابايت أو حتى بيتابايت.
أثناء التكامل، تحتاج إلى إحضار البيانات ومعالجتها والتأكد من تنسيقها وإتاحتها في شكل يمكن لمحللي الأعمال البدء به.

التخزين

تتطلب إدارة البيانات الضخمة التخزين. يمكن أن يكون حل التخزين الخاص بك في السحابة أو في أماكن العمل أو كليهما.
كما ويمكنك تخزين بياناتك بأي شكل تريده وتقديم متطلبات المعالجة المطلوبة ومحركات المعالجة اللازمة لمجموعات البيانات هذه على أساس الطلب.
يختار العديد من الأشخاص حل التخزين الخاص بهم وفقًا لمكان تواجد بياناتهم حاليًا. تكتسب السحابة شعبية تدريجيًا لأنها تدعم متطلبات الحوسبة الحالية لديك وتمكنك من تدوير الموارد حسب الحاجة.

تحليل

استثمارك في البيانات الضخمة يؤتي ثماره عندما تحلل بياناتك وتتصرف بناءً عليها.
احصل على وضوح جديد من خلال التحليل المرئي لمجموعات البيانات المتنوعة الخاصة بك.
استكشف البيانات بشكل أكبر لعمل اكتشافات جديدة. شارك نتائجك مع الآخرين. بناء نماذج البيانات مع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ضع بياناتك في العمل.

تحديات البيانات الضخمة

في حين أن البيانات الضخمة تحمل الكثير من الأمل، فإنها لا تخلو من التحديات.
أولاً، البيانات الضخمة… كبيرة. على الرغم من تطوير تقنيات جديدة لتخزين البيانات، تتضاعف أحجام البيانات كل عامين تقريبًا. لا تزال المنظمات تكافح لمواكبة بياناتها وإيجاد طرق لتخزينها بشكل فعال.
لكن لا يكفي مجرد تخزين البيانات. يجب استخدام البيانات لتكون ذات قيمة وهذا يعتمد على التنظيم. تتطلب البيانات النظيفة،
أو البيانات ذات الصلة بالعميل والمنظمة بطريقة تتيح تحليلًا مفيدًا، الكثير من العمل. يقضي علماء البيانات من 50 إلى 80 في المائة من وقتهم في تنسيق البيانات وإعدادها قبل استخدامها فعليًا.
أخيرًا، تتغير تقنية البيانات الضخمة بوتيرة سريعة. قبل بضع سنوات، كانت Apache Hadoop هي التقنية الشائعة المستخدمة للتعامل مع البيانات الضخمة.
ثم تم تقديم Apache Spark في عام 2014. واليوم، يبدو أن مزيجًا من الإطارين هو أفضل نهج.
إذ تعد مواكبة تكنولوجيا البيانات الضخمة تحديًا مستمرًا.

مزايا معالجة البيانات الضخمة

كما تجلب القدرة على معالجة البيانات الكبيرة في DBMS مزايا متعددة، مثل:

يمكن للشركات الاستفادة من الذكاء الخارجي أثناء اتخاذ القرارات
يتيح الوصول إلى البيانات الاجتماعية من محركات البحث والمواقع مثل facebook و twitter للمؤسسات ضبط استراتيجيات أعمالها.
تحسين خدمة العملاء
كما يتم استبدال أنظمة ملاحظات العملاء التقليدية بأنظمة جديدة مصممة بتقنيات البيانات الضخمة. في هذه الأنظمة الجديدة،
حيث يتم استخدام البيانات الضخمة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية لقراءة وتقييم استجابات المستهلكين.
التحديد المبكر للمخاطر التي يتعرض لها المنتج / الخدمات، إن وجدت
كفاءة تشغيلية أفضل
كما يمكن استخدام تقنيات البيج داتا لإنشاء منطقة انطلاق أو منطقة هبوط للبيانات الجديدة قبل تحديد البيانات التي يجب نقلها إلى مستودع البيانات.
بالإضافة إلى ذلك. يساعد تكامل تقنيات البيانات الضخمة ومستودع البيانات المؤسسة على تفريغ البيانات التي لا يتم الوصول إليها بشكل متكرر.

لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟

لا تدور أهمية البيج داتا حول مقدار البيانات لديك. تكمن القيمة في كيفية استخدامه، بل من خلال أخذ البيانات من أي مصدر وتحليلها،
يمكنك العثور على إجابات:

تبسيط إدارة الموارد

تحسين الكفاءات التشغيلية

تحسين تطوير المنتج

زيادة الإيرادات وفرص النمو الجديدة

تمكين اتخاذ القرارات الذكية

لكن عندما تجمع بين البيانات الضخمة والتحليلات عالية الأداء، يمكنك إنجاز المهام المتعلقة بالعمل مثل:

تحديد الأسباب الجذرية للفشل والمشكلات والعيوب في الوقت الفعلي تقريبًا.
اكتشاف الحالات الشاذة بشكل أسرع وأكثر دقة من العين البشرية.
تحسين نتائج المرضى عن طريق التحويل السريع لبيانات الصور الطبية إلى رؤى.
إعادة حساب محافظ المخاطر بالكامل في دقائق.
شحذ قدرة نماذج التعلم العميق على التصنيف الدقيق للمتغيرات المتغيرة والتفاعل معها.
وكشف السلوك الاحتيالي قبل أن يؤثر على مؤسستك.

ملخص

تعريف البيانات الضخمة: تعني البيج داتا بيانات ضخمة الحجم. (Bigdata) هو مصطلح يستخدم لوصف مجموعة من البيانات الكبيرة في الحجم والتي تنمو باطراد مع مرور الوقت.
إذ تتضمن أمثلة تحليلات البيانات البورصات ومواقع التواصل الاجتماعي والمحركات النفاثة وما إلى ذلك.
كما يمكن أن تكون البيانات الضخمة 1) منظمة، 2) غير منظمة، 3) شبه منظمة
الحجم والتنوع والسرعة والتغير هي خصائص قليلة للبيانات الضخمة
خدمة العملاء المحسّنة، والكفاءة التشغيلية الأفضل، واتخاذ القرار الأفضل هي مزايا قليلة لـ Bigdata.
كما وسعت الحوسبة السحابية من إمكانيات (Bigdata) إلى أبعد من ذلك. توفر السحابة قابلية توسع مرنة حقًا،
حيث يمكن للمطورين ببساطة إنشاء مجموعات مخصصة لاختبار مجموعة فرعية من البيانات.
كما تزداد أهمية قواعد بيانات الرسم البياني أيضًا، مع قدرتها على عرض كميات هائلة من البيانات بطريقة تجعل التحليلات سريعة وشاملة.

مقالات مقترحة

ببساطة، (Bigdata) هي مجموعات بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا، خاصة من مصادر البيانات الجديدة. مجموعات البيانات هذه ضخمة جدًا لدرجة أن برامج معالجة البيانات التقليدية لا تستطيع إدارتها.
ولكن يمكن استخدام هذه الكميات الهائلة من البيانات لمعالجة مشاكل العمل التي لم تكن لتتمكن من معالجتها من قبل.