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.
ماهي البيانات الضخمة ؟
البيانات الضخمة هي أيضًا بيانات ولكن بحجم ضخم
البيانات الضخمة – Big Data هي مجموعة من البيانات الكبيرة جدًا أو السريعة أو المعقدة يصعب إدارتها، وتنمو بشكل كبير بمرور الوقت وقد تكون منظمة أو غير منظمة ، فهي بيانات ذات حجم وتعقيد كبير جدًا بحيث لا يمكن لأي من أدوات إدارة البيانات التقليدية تخزينها أو معالجتها بكفاءة
تغمر البيانات الضخمة الأعمال التجارية على بشكل يومي ولكن ليس فقط نوع البيانات أو مقدارها هو المهم ، بل المهم هو ما تفعله المؤسسات بهذه البيانات ، حيث يمكن تحليل هذه البيانات الضخمة للحصول على رؤى تعمل على تحسين القرارات وتعطي الثقة لاتخاذ خطوات عمل إستراتيجية.
أهمية البيانات الضخمة
لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟
لا تدور أهمية البيانات الضخمة حول مقدار البيانات لديك حيث تكمن القيمة في كيفية استخدامها من خلال أخذ البيانات من أي مصدر وتحليلها حيث تتمحور أهمية البيانات الضخمة في :
- تبسيط إدارة الموارد
- تحسين الكفاءات التشغيلية
- تحسين تطوير المنتجات
- زيادة الإيرادات وفرص النمو الجديدة
- تمكين اتخاذ القرارات الذكية.
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.
- في القطاع الصحي تعمل على تحسين نتائج المرضى عن طريق التحويل السريع لبيانات الصور الطبية إلى رؤى.
- إعادة حساب المخاطر بالكامل في دقائق.
- زيادة قدرة نماذج التعلم العميق على التصنيف الدقيق للمتغيرات المتغيرة والتفاعل معها.
- كشف السلوك الاحتيالي قبل أن يؤثر على مؤسستك.
خصائص البيانات الضخمة – Big Data
يمكن وصف البيانات الضخمة بالخصائص التالية:
الحجم – يرتبط اسم البيانات الضخمة بحد ذاته بحجم هائل. يلعب حجم البيانات دورًا مهمًا للغاية في تحديد قيمة البيانات. أيضًا ، ما إذا كان يمكن اعتبار بيانات معينة بالفعل بيانات كبيرة أم لا ، فهذا يعتمد على حجم البيانات. ومن ثم ، يعد “الحجم” إحدى السمات التي يجب مراعاتها أثناء التعامل مع حلول البيانات الضخمة.
التنوع – الجانب التالي للبيانات الضخمة هو تنوعها.
يشير التنوع إلى مصادر غير متجانسة وطبيعة البيانات ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. خلال الأيام السابقة ، كانت جداول البيانات وقواعد البيانات هي المصادر الوحيدة للبيانات التي نظرت فيها معظم التطبيقات. في الوقت الحاضر ، يتم أيضًا مراعاة البيانات في شكل رسائل بريد إلكتروني وصور ومقاطع فيديو وأجهزة مراقبة وملفات PDF والصوت وما إلى ذلك في تطبيقات التحليل. يطرح هذا التنوع من البيانات غير المهيكلة بعض المشكلات المتعلقة بالتخزين والتعدين وتحليل البيانات.
السرعة – يشير مصطلح “السرعة” إلى سرعة توليد البيانات. مدى سرعة إنشاء البيانات ومعالجتها لتلبية المتطلبات ، يحدد الإمكانات الحقيقية في البيانات.
تتعامل سرعة البيانات الكبيرة مع السرعة التي تتدفق بها البيانات من مصادر مثل العمليات التجارية وسجلات التطبيقات والشبكات ومواقع الوسائط الاجتماعية وأجهزة الاستشعار والأجهزة المحمولة و أجهزة إنترنت الأشياء وما إلى ذلك تدفق البيانات هائل ومستمر.
التقلب – يشير هذا إلى عدم الاتساق الذي يمكن أن تظهره البيانات في بعض الأحيان ، مما يعيق عملية القدرة على التعامل مع البيانات وإدارتها بفعالية.
أنواع البيانات الضخمة – Big Data
فيما يلي أنواع البيانات الضخمة:
منظم : يُطلق على أي بيانات يمكن تخزينها والوصول إليها ومعالجتها في شكل تنسيق ثابت بيانات “منظمة” ، ففي هذا النوع من البيانات يكون التنسيق معروفًا مسبقًا وأيضًا يسهل استخلاص القيمة منه
يعد جدول “بيانات 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 ، تشكل البيانات غير المنظمة تحديات متعددة من حيث معالجتها لاستخلاص القيمة منها.
من الأمثلة على البيانات غير المهيكلة مصدر بيانات غير متجانس يحتوي على مجموعة من الملفات النصية البسيطة والصور ومقاطع الفيديو وما إلى ذلك أشهر مثال على البيانات الغير منظمة “نتائج بحث جوجل “
تمتلك 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 : تحتوي البيانات شبه المنظمة على كلا شكلي البيانات. يمكننا أن نرى البيانات شبه المهيكلة على سبيل المثال تعريف جدول في نظم إدارة قواعد البيانات العلائقية ، أيضاََ مثال على البيانات شبه المهيكلة البيانات الشخصية المخزنة في ملف XML
كيف تعمل البيانات الضخمة – Big Data
قبل أن تتمكن الشركات من استخدام البيانات الضخمة لصالحهم ، يجب عليهم التفكير 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 والشبه المنظمة وهي كالتالي:
- وضع إستراتيجية للبيانات الضخمة.
- تحديد مصادر البيانات الضخمة.
- الوصول إلى البيانات وإدارتها وتخزينها.
- تحليل البيانات.
- اتخذ قرارات ذكية قائمة على البيانات.
1) وضع استراتيجية للبيانات الضخمة
على مستوى عالٍ ، استراتيجية البيانات الضخمة عبارة عن خطة مصممة لمساعدتك في الإشراف على طريقة الحصول على البيانات وتخزينها وإدارتها ومشاركتها واستخدامها داخل مؤسستك وخارجها وتحسينها ، حيث تمهد إستراتيجية البيانات الضخمة الطريق لنجاح الأعمال وسط وفرة البيانات ، فعند وضع إستراتيجية ، من المهم مراعاة الأهداف والمبادرات التجارية والتقنية الحالية والمستقبلية ،هذا يستدعي التعامل مع البيانات الضخمة مثل أي أصول تجارية قيمة أخرى بدلاً من كونها مجرد منتج ثانوي للتطبيقات.
2) تحديد مصادر البيانات الضخمة
يأتي تدفق البيانات من إنترنت الأشياء (IoT) والأجهزة المتصلة الأخرى التي تتدفق إلى أنظمة تكنولوجيا المعلومات من الأجهزة القابلة للارتداء والسيارات الذكية والأجهزة الطبية والمعدات الصناعية والمزيد ، يمكنك تحليل هذه البيانات الضخمة فور وصولها ، وتحديد البيانات التي يجب الاحتفاظ بها أو عدم الاحتفاظ بها ، وأيها يحتاج إلى مزيد من التحليل.
تنبع بيانات الوسائط الاجتماعية من التفاعلات على Facebook و YouTube و Instagram وما إلى ذلك، وهذا يشمل كميات هائلة من البيانات الضخمة في شكل صور ومقاطع فيديو وصوت ونصوص وصوت – مفيدة للتسويق والمبيعات ووظائف الدعم ، و غالبًا ما تكون هذه البيانات في أشكال غير منظمة أو شبه منظمة ، لذا فهي تشكل تحديًا فريدًا للاستهلاك والتحليل.
3) الوصول إلى البيانات الضخمة وإدارتها وتخزينها
توفر أنظمة الحوسبة الحديثة السرعة والقوة والمرونة اللازمة للوصول بسرعة إلى كميات وأنواع ضخمة من البيانات الضخمة ، إلى جانب الوصول الموثوق تحتاج الشركات أيضًا إلى طرق لدمج البيانات ، وبناء خطوط أنابيب البيانات ، وضمان جودة البيانات ، وتوفير إدارة البيانات وتخزينها ، وإعداد البيانات للتحليل.
قد يتم تخزين بعض البيانات الضخمة في الموقع في مستودع بيانات تقليدي – ولكن هناك أيضًا خيارات مرنة ومنخفضة التكلفة لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة عبر حلول السحابة وبحيرات البيانات (data lakes) وخطوط أنابيب البيانات و Hadoop.
Hadoop : أباتشي هادوب هو برنامج أو منصة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة الجافا لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة بشكل موزع مثل تخزين بيانات ضخمة على عدة أجهزة ومن ثم توزيع عملية المعالجة على هذه الأجهزة لتسريع نتيجة المعالجة
4) تحليل البيانات
باستخدام التقنيات عالية الأداء مثل الحوسبة الشبكية أو التحليلات في الذاكرة ، يمكن للمؤسسات اختيار استخدام جميع بياناتها الضخمة للتحليلات ، بشكل آخر هو تحديد البيانات الهامة والتي تحتاجها المؤسسة مقدمًا قبل تحليلها.
في كلتا الحالتين ، تحليلات البيانات الضخمة هي الطريقة التي تكتسب بها الشركات قيمة ورؤى من البيانات حيث تغذي البيانات الضخمة مساعي التحليلات المتقدمة اليوم مثل الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي.
5) اتخاذ قرارات ذكية قائمة على البيانات
تؤدي البيانات الموثوقة والمُدارة جيدًا إلى تحليلات موثوقة وقرارات موثوقة.
تحتاج الشركات إلى اغتنام القيمة الكاملة للبيانات الضخمة والعمل بطريقة تعتمد على البيانات و اتخاذ القرارات بناءً على الأدلة المقدمة من البيانات الضخمة بدلاً من غريزة الحدس للحفاظ على قدرتها التنافسية ، ففوائد الاعتماد على البيانات واضحة ، حيث أن المؤسسات التي تعتمد على البيانات تعمل بشكل أفضل ، وتكون أكثر قابلية للتنبؤ من الناحية التشغيلية وأكثر ربحية.
مزايا البيانات الضخمة – Big Data
- قادرة على معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي لا يمكن إدارتها بسهولة باستخدام أنظمة قواعد البيانات التقليدية
- توفر نظامًا أساسيًا للتحليلات المتقدمة وتطبيقات التعلم الآلي
- تمكن المؤسسات من اكتساب رؤى واتخاذ قرارات تستند إلى البيانات
- إمكانية توفير الوقت والمال من خلال إدارة البيانات وتحليلها بكفاءة
عيوب البيانات الضخمة – Big Data
- تتطلب مهارات وخبرات متخصصة في هندسة البيانات وإدارة البيانات وأدوات وتقنيات البيانات الضخمة
- يمكن أن يكون مكلفًا في التنفيذ والصيانة بسبب الحاجة إلى بنية تحتية وبرامج متخصصة
- تواجه مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمان عند التعامل مع البيانات الحساسة
- يمكن أن يكون من الصعب الاندماج مع الأنظمة والعمليات المختلفة
البيانات الضخمة و علم البيانات
علم البيانات – Data Science : هو مجال أو مجال يتضمن ويتضمن العمل مع كمية هائلة من البيانات واستخدامها لبناء نماذج تحليلية تنبؤية وتعليمية وتعليمية. يتعلق الأمر بالحفر والتقاط و (بناء النموذج) والتحليل (التحقق من صحة النموذج) واستخدام البيانات (نشر أفضل نموذج). إنه تقاطع بين البيانات والحوسبة. إنه مزيج من مجال علوم الكمبيوتر والأعمال والإحصاء معًا.
أوجه التشابه بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات:
- كلا المجالين يتعاملان مع كميات كبيرة من البيانات ويتطلبان مهارات وخبرات متخصصة
- كلاهما يهدف إلى استخراج الأفكار والمعرفة من البيانات لإبلاغ عملية صنع القرار
- كلاهما لهما مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات
- كلاهما يمكن أن يؤدي إلى توفير كبير في التكاليف وكفاءات تشغيلية عند تطبيقه بشكل صحيح
الفرق بين البيانات الضخمة و علم البيانات
علم البيانات
- علم البيانات مجال.
- يتعلق الأمر بجمع ومعالجة وتحليل واستخدام البيانات في عمليات مختلفة ، فهو مفاهيمي أكثر.
- إنه مجال للدراسة تمامًا مثل علوم الكمبيوتر أو الإحصاء التطبيقي أو الرياضيات التطبيقية.
- الهدف هو بناء منتجات معتمدة على البيانات لمشروع ما.
- الأدوات المستخدمة بشكل أساسي في علوم البيانات تشمل SAS و R و Python وما إلى ذلك
- إنها مجموعة شاملة من البيانات الضخمة حيث يتكون علم البيانات من إلغاء البيانات والتنظيف والتصور والإحصاءات والعديد من التقنيات الأخرى.
- يستخدم بشكل رئيسي للأغراض العلمية.
- يركز على نطاق واسع على البيانات.
البيانات الضخمة – Big Data
- البيانات الضخمة هي تقنية لجمع المعلومات الضخمة والحفاظ عليها ومعالجتها.
- يتعلق الأمر باستخراج معلومات حيوية وقيمة من كمية هائلة من البيانات.
- تقنية لتتبع واكتشاف الاتجاهات في مجموعات البيانات المعقدة.
- الهدف هو جعل البيانات أكثر مرونة وقابلة للاستخدام ، أي عن طريق استخراج المعلومات المهمة فقط من البيانات الضخمة ضمن الجوانب التقليدية الموجودة.
- تشمل الأدوات المستخدمة في الغالب في البيانات الضخمة Hadoop و Spark و Flink وما إلى ذلك.
- البيانات الضخمة مجموعة فرعية من علوم البيانات
- يتم استخدامها بشكل أساسي لأغراض العمل ورضا العملاء.
- هي أكثر تخصصاََ في عمليات معالجة البيانات الضخمة.
الخاتمة
تشير البيانات الضخمة – Big Data إلى كميات كبيرة من البيانات التي لا يمكن معالجتها بفعالية باستخدام التطبيقات التقليدية المستخدمة حاليًا حيث تبدأ معالجة البيانات الضخمة ببيانات أولية غير مجمعة وغالبًا ما يكون من المستحيل تخزينها في ذاكرة جهاز كمبيوتر واحد.
فمع التطور وزيادة التطبيقات والشبكات الاجتماعية وانتقال الأفراد والشركات عبر الإنترنت ، كانت هناك زيادة هائلة في البيانات ، على سبيل المثال لو إذا نظرنا إلى منصات الوسائط الاجتماعية فقط ، فإنه يرتادها أكثر من مليون مستخدم يوميًا ، وأصبحت تزيد من حجم البيانات أكثر من أي وقت مضى. السؤال التالي هو بالضبط كيف يتم التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات وكيف يتم معالجتها وتخزينها ؟ هذا هو المكان الذي تلعب فيه البيانات الضخمة دورها.
من هنا يمكن أن تساعد البيانات الضخمة المؤسسات والفرق في إجراء عمليات متعددة على نظام أساسي واحد ، وتخزين البيانات ، ومعالجتها مسبقًا ، وتحليل جميع البيانات ، بغض النظر عن الحجم والنوع ،حيث تقدم هذه البيانات رؤى واضحة تساعد المؤسسات على تحسين خدماتهم و اتخاذ القرارات الصحيحة في الأوقات المناسبة .
