البيانات الضخمة هي مصطلح يصف كميات كبيرة من البيانات التي يصعب إدارتها – سواء كانت منظمة أو غير منظمة – التي تدفق علي المؤسسات بشكل يومي. ولكن ليس فقط نوع البيانات أو مقدارها هو المهم ، بل المهم هو ما تفعله تلك المؤسسات بالبيانات. يمكن تحليل البيانات الضخمة للحصول على رؤى تعمل على تحسين القرارات وتعطي الثقة لاتخاذ خطوات عمل إستراتيجية.
تاريخ البيانات الضخمة
تشير البيانات الضخمة إلى البيانات الكبيرة جدًا أو السريعة أو المعقدة بحيث يصعب أو يستحيل معالجتها باستخدام الطرق التقليدية. إن عملية الوصول إلى كميات كبيرة من المعلومات وتخزينها لأغراض التحليلات موجودة منذ فترة طويلة. لكن مفهوم البيانات الضخمة اكتسب زخمًا في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما صاغ المحلل الصناعي دوج لاني التعريف السائد في الوقت الحالي حيث عرف البيانات الضخمه بثأره سمات اساسيه:
الكميه. تجمع المؤسسات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك المعاملات والأجهزة الذكية (IoT) والمعدات الصناعية ومقاطع الفيديو والصور والصوت ووسائل التواصل الاجتماعي والمزيد. في الماضي ، كان تخزين كل هذه البيانات مكلفًا للغاية – لكن التخزين السحابي والبحيرات التخزينية وانظمة معالجة وتخزين البيانات الضخمه مثل حدوب ساهمت في تقليل تلك التكاليف.
التسارع. مع النمو في إنترنت الأشياء ، تتدفق البيانات إلى الشركات بسرعة غير مسبوقة ويجب التعامل معها في الوقت المناسب. تدفع علامات RFID وأجهزة الاستشعار والعدادات الذكية الحاجة إلى التعامل مع هذه السيول من البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا.
تنوع البيانات. تأتي البيانات في جميع أنواع التنسيقات – من البيانات المنظمة والرقمية في قواعد البيانات التقليدية إلى المستندات النصية غير المهيكلة ورسائل البريد الإلكتروني ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية وبيانات مؤشر الأسهم والمعاملات المالية.
هنالك بعدين إضافيين يمكن النظر اليهما عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة:
التقلب
بالإضافة إلى السرعات المتزايدة وتنوع البيانات ، فإن تدفقات البيانات لا يمكن التنبؤ بها – تتغير كثيرًا وتتفاوت بشكل كبير. من ما يذيد من صعوبة الامر علي الشركات والمؤسسات ، لان الشركات تحتاج إلى معرفة متى يكون هناك شيء ما منتشر في وسائل التواصل الاجتماعي ، وكيفية إدارة أحمال البيانات القصوى اليومية والموسمية والمرتبطة بالحدث.
المصداقيه
تشير المصداقية إلى جودة البيانات. نظرًا لأن البيانات تأتي من العديد من المصادر المختلفة ، فمن الصعب ربط البيانات ومطابقتها وتنظيفها وتحويلها عبر الأنظمة. تحتاج الشركات إلى ربط العلاقات والتسلسلات الهرمية وروابط البيانات المتعددة وربطها. خلاف ذلك ، يمكن أن تخرج بياناتهم عن السيطرة بسرعة.
لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟
لا تدور أهمية البيانات الضخمة حول مقدار البيانات لديك. تكمن القيمة في كيفية استخدامه. من خلال أخذ البيانات من أي مصدر وتحليلها ، يمكنك العثور على إجابات:
- 1) تبسيط إدارة الموارد ،
- 2) تحسين الكفاءات التشغيلية ،
- 3) تحسين تطوير المنتجات ،
- 4) زيادة الإيرادات وفرص النمو الجديدة
- 5) 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.
- 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.
- كشف السلوك الاحتيالي قبل أن يؤثر على مؤسستك.
البيانات الضخمة في عالم اليوم
تعمل البيانات الضخمة – والطريقة التي تدير بها المؤسسات وتستمد رؤيتها منها – على تغيير الطريقة التي يستخدم بها العالم معلومات الأعمال. تعرف على المزيد حول تأثير البيانات الضخمة.
كن منظمة تعتمد على البيانات
يتم إنشاء البيانات الضخمة من العديد من المصادر – المركبات والأجهزة القابلة للارتداء والأجهزة وغيرها. تعرف على الأسس الثلاثة لتصبح معتمدًا على البيانات ، واقرأ عن حلول البيانات الضخمة ، واكتشف أفضل الممارسات التي تتبعها المؤسسات الأخرى للتغلب على العقبات.
ما الذي يجب أن يفعله بطل البيانات؟
من هم أبطال البيانات؟ يحلل عالم البيانات ويبحث عن رؤى في البيانات. ينشئ مهندسو البيانات خطوط أنابيب تركز على DataOps. يضمن مسؤولو البيانات موثوقية البيانات وإدارتها بطريقة مسؤولة. يؤدي التآزر بين الأدوار إلى نجاح التحليلات.
بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات
هل مصطلح “بحيرة البيانات” مجرد دعاية تسويقية؟ أو اسم جديد لمخزن البيانات؟ يضع فيل سيمون الأمور في نصابها الصحيح حول بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات ، موضحًا ماهيتها ، وكيف تعمل ومتى قد تحتاج إليها.
البيانات الضخمة والسحابة
تتطلب مشاريع البيانات الضخمة موارد مكثفة لمعالجة البيانات وتخزينها. من خلال العمل معًا ، توفر تقنيات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية طريقة فعالة من حيث التكلفة للتعامل مع جميع أنواع البيانات – للحصول على مزيج ناجح من المرونة والمرونة.
من الذي يركز على البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة هي صفقة كبيرة للصناعات. أدت هجمة إنترنت الأشياء والأجهزة المتصلة الأخرى إلى زيادة هائلة في كمية المعلومات التي تجمعها المنظمات وتديرها وتحللها. إلى جانب البيانات الضخمة ، هناك إمكانية لإطلاق رؤى كبيرة – لكل صناعة ، كبيرة إلى صغيرة.
الابتكار المستند إلى البيانات
تفتح عمليات الإكسابايت الحالية من البيانات الضخمة فرصًا لا حصر لها لالتقاط الأفكار التي تدفع إلى الابتكار. من التنبؤ الأكثر دقة إلى زيادة الكفاءة التشغيلية وتجارب العملاء الأفضل ، فإن الاستخدامات المعقدة للبيانات الضخمة والتحليلات تدفع التقدم الذي يمكن أن يغير عالمنا – تحسين الحياة ، وشفاء المرض ، وحماية الموارد الضعيفة والمحافظة.
كيف تعمل البيانات الضخمة
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 وغير المنظمة:
- ضع إستراتيجية للبيانات الضخمة.
- تحديد مصادر البيانات الضخمة.
- الوصول إلى البيانات وإدارتها وتخزينها.
- حلل البيانات.
- اتخذ قرارات ذكية قائمة على البيانات.
1) ضع استراتيجية البيانات 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. تمهد إستراتيجية البيانات الضخمة الطريق لنجاح الأعمال وسط وفرة البيانات. عند وضع استراتيجية ، من المهم مراعاة الأهداف والمبادرات التجارية والتقنية الحالية والمستقبلية. هذا يستدعي التعامل مع البيانات الضخمة مثل أي أصول تجارية قيمة أخرى بدلاً من مجرد منتج ثانوي للتطبيقات.
2) تحديد مصادر البيانات الضخمة
تأتي البيانات المتدفقة 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. غالبًا ما تكون هذه البيانات في أشكال غير منظمة أو شبه منظمة ، لذا فهي تشكل تحديًا فريدًا للاستهلاك والتحليل.
تأتي البيانات المتاحة للجمهور من كميات هائلة من مصادر البيانات المفتوحة مثل data.gov التابعة للحكومة الأمريكية أو كتاب حقائق العالم لوكالة المخابرات المركزية أو بوابة البيانات المفتوحة التابعة للاتحاد الأوروبي.
قد تأتي البيانات الضخمة الأخرى من بحيرات البيانات ومصادر البيانات السحابية والموردين والعملاء.
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 حوكمة 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 وخطوط أنابيب البيانات و Hadoop.
4) تحليل البيانات
باستخدام التقنيات عالية الأداء مثل الحوسبة الشبكية أو التحليلات داخل الذاكرة ، يمكن للمؤسسات اختيار استخدام جميع بياناتها الضخمة للتحليلات. نهج آخر هو تحديد البيانات ذات الصلة مقدمًا قبل تحليلها. في كلتا الحالتين ، تحليلات البيانات الضخمة هي الطريقة التي تكتسب بها الشركات قيمة ورؤى من البيانات. تعمل البيانات الضخمة بشكل متزايد على تغذية مساعي التحليلات المتقدمة اليوم مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي.
5) اتخاذ قرارات ذكية قائمة على البيانات
تؤدي البيانات الموثوقة والمُدارة جيدًا إلى تحليلات موثوقة وقرارات موثوقة. للحفاظ على قدرتها التنافسية ، تحتاج الشركات إلى اغتنام القيمة الكاملة للبيانات الضخمة والعمل بطريقة تعتمد على البيانات – اتخاذ القرارات بناءً على الأدلة المقدمة من البيانات الضخمة بدلاً من غريزة الحدس. فوائد الاعتماد على البيانات واضحة. تعمل المؤسسات التي تعتمد على البيانات بشكل أفضل ، وتكون أكثر قابلية للتنبؤ من الناحية التشغيلية وأكثر ربحية.
اترك تعليقاً