مول الكمبيوتر (Computer Mall): بوابتك إلى العالم الرقمي

تخيل أنك تقف أمام محيط هائل من المعلومات أوسع وأعمق من أي مكتبة أو أرشيف عرفته البشرية وفي كل ثانية ويزداد هذا المحيط اتساعًا ويتدفق بالبيانات من كل حدب وصوب: نقراتنا على الإنترنت ومنشوراتنا على وسائل التواصل الاجتماعي  معاملاتنا الشرائية وقراءات أجهزة الاستشعار وحتى نبضات قلوبنا وهذا ليس مجرد فيضان من الأرقام والحروف بل هو كنز دفين ينتظر من يستطيع فهم لغته واستخلاص رؤى قيمة منه وهذه هي ببساطة قوة البيانات الضخمة (Big Data) فهى الثورة الصامتة التي تعيد تشكيل عالمنا وتحول التحديات المعقدة إلى فرص واعدة وتمنحنا القدرة على فهم الماضي والتنبؤ بالمستقبل واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً من أي وقت مضى فهل أنت مستعد للغوص في هذا المحيط الهائل واكتشاف الأسرار التي يخفيها 

أولا : ما هي البيانات الضخمة Big Data

• البيانات الضخمة Big Data بشكل عام هي بيانات متعددة الأنواع والمصادر والأحجام ولكن للتعرف على ما هية البيانات الضخمة لابد من التعرف على تعريف كلمة بيانات 

• البيانات هي الصورة الأولية للمعلومات قبل عمليات الفرز والترتيب والمعالجة ولا نستطيع الاستفادة منها بصورتها الأولية قبل عملية المعالجة ولمفهوم البيانات ثلاثة أقسام وهى 

1- بيانات منظمة: وهى البيانات المنظمة في جداول أو قواعد بيانات.

2- بيانات غير منظمة : وهى البيانات التي ينشئها الأشخاص يوميا في شكل كتابات نصية وصور وفيديو ورسائل ونقرات على مواقع الانترنت وغيرها الكثير وهي تمثل النسبة الأكبر من البيانات 

3- بيانات شبه منظمة : وهى قريبة من البيانات المنظمة ولكن ليست في شكل جداول أو قواعد بيانات.

• وهنا نأتي لتعريف البيانات الضخمة Big Data وهى مجموعة من البيانات المنظمة التي لها حجم لا نستطيع معالجته باستخدام أدوات قواعد البيانات التقليدية من التقاط ومشاركة ونقل وتخزين وإدارة و تحليل وذلك في فترة زمنية مقبولة 

• من وجهة نظر مقدمي الخدمات أن البيانات الضخمة Big Data هي الأدوات والعمليات التي تحتاجها المنظمات للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات بغرض التحليل وقد أتفق مقدمي الخدمات والمنظمات على إنها بيانات هائلة لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية 

• بعض التعريفات الخاصة بالبيانات الضخمة Big Data الصادرة من جهات عالمية :

1- تعريف شركة (IBM) للبيانات الضخمة Big Data : 

هي البيانات التي تنشأ من خلال كل شيء من حولنا وفي كل الأوقات كل عملية رقمية وكل تبادل في وسائل التواصل الاجتماعي ينتج لنا البيانات الضخمة وتتناقلها الأنظمة وأجهزة الاستشعار والأجهزة النقالة والبيانات الضخمة لها مصادر متعددة في السرعة والحجم والتنوع وحتى تتم معالجة هذه البيانات للحصول منها علي منفعة معنوية يتطلب ذلك  معالجة مثالية وقدرات تحليلية ومهارات 

2- تعريف الاتحاد الدولي للاتصالات (ITU) للبيانات الضخمة Big Data  :

البيانات الضخمة هي مجموعات البيانات التي تتميز بأنها فائقة الحجم والسرعة أو التنوع قياسا بأشكال مجموعات البيانات المعروفة

3- تعريف المنظمة الدولية للمعايير(ISO) للبيانات الضخمة Big Data: 

البيانات الضخمة هي مجموعة من البيانات لها خصائص فريدة كالحجم ولسرعة والتنوع والتباين وصحة البيانات وغيرها ولا يمكن معالجتها بشكل جيد  باستخدام التكنولوجيا الحالية والتقليدية لتحقيق الاستفادة منها

• وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence فقد أعتمد عليه علماء التكنولوجيا فى تحليل ومعالجة البيانات الضخمة لما يتطلبه الأمر من وقت وجهد وتكلفة فأنظمة الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على التعلم والاستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة باستخدام خوارزميات معقدة للعمل عليها كما لديها إمكانية استخدام تقنيات الحوسبة السحابية لإتمام عملها

ثانيا : ما هو معدل البيانات الضخمة Big Data

• يعتبر في نطاق البيانات الضخمة  كل ما يقاس بالبيتا بيت Petabyte وهى تساوى(ألف Terabyte) أو يقاس بالا يكسا بايت Exabyte وهى تساوى(مليون Terabyte) أو يقاس بالكوينتيليون Quintillion وهو الرقم واحد متبوعاً بثمانية عشرة صفر

• وقد صرحت شركة IBM إننا ننتج 2.5 Quintillion بايت من البيانات كل يوم وهذه البيانات تأتي من كل مكان مثل المعلومات حول المناخ والتعليقات المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي والصور الرقمية والفيديوهات ومعاملات البيع والشراء

ثالثا : خصائص البيانات الضخمة Big Data

1. الحجم (Volume)

الحجم (Volume) في سياق البيانات الضخمة يشير إلى الكمية الهائلة من البيانات التي يتم توليدها وتخزينها حيث أنه أحد أهم وأبرز الخصائص المميزة للبيانات الضخمة وهو ما يميزها بشكل أساسي عن مجموعات البيانات التقليدية التي كانت تتعامل معها المؤسسات في الماضي ولفهم حجم البيانات الضخمة بشكل أفضل، إليك بعض النقاط الرئيسية:

• كميات هائلة: نتحدث هنا عن بيانات تتراوح من تيرابايتات (Terabytes) إلى بيتابايتات (Petabytes) وحتى إكسابايتات (Exabytes) وأكثر والتيرابايت الواحد يعادل حوالي 1000 جيجابايت والبيتابايت يعادل حوالي مليون جيجابايت والإكسابايت يعادل حوالي مليار جيجابايت.

• تجاوز قدرات المعالجة التقليدية: هذا الحجم الهائل من البيانات يتجاوز قدرة أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية (RDBMS) وأدوات تحليل البيانات القياسية على تخزينها ومعالجتها وتحليلها بكفاءة.

• مصادر متنوعة تساهم في الحجم: العديد من المصادر تساهم في هذا الحجم الهائل بما في ذلك:

وسائل التواصل الاجتماعي: ملايين المنشورات والصور ومقاطع الفيديو والتعليقات التي يتم إنشاؤها يوميًا.

أجهزة الاستشعار: مليارات أجهزة الاستشعار في إنترنت الأشياء (IoT) التي تجمع بيانات مستمرة.

المعاملات التجارية: سجلات الشراء والمبيعات والمعاملات المالية التي تتم عبر الإنترنت وفي المتاجر الفعلية.

سجلات الويب والنقرات: بيانات حول كيفية تفاعل المستخدمين مع مواقع الويب والتطبيقات.

البيانات المولدة من الآلات: سجلات الآلات الصناعية، وبيانات الاتصالات، وبيانات الأقمار الصناعية.

• التحدي في التخزين والإدارة: تخزين وإدارة هذا الحجم الهائل من البيانات يمثل تحديًا كبيرًا من حيث البنية التحتية والتكاليف والتقنيات اللازمة.

• القيمة الكامنة في الحجم: على الرغم من التحديات فإن هذا الحجم الهائل من البيانات يحمل في طياته قيمة كبيرة. من خلال تحليل هذه الكميات الكبيرة، يمكن الكشف عن أنماط واتجاهات ورؤى لم تكن لتظهر عند تحليل مجموعات بيانات أصغر.

مثال توضيحي:

تخيل شركة تجارة إلكترونية كبيرة تتعامل مع ملايين العملاء حول العالم فإن كل عملية شراء وكل نقرة على منتج وكل تفاعل مع موقع الويب يولد بيانات وعلى مدار عام يمكن أن يتراكم هذا الكم الهائل من البيانات ليصبح بيتابايتات وتحليل هذا الحجم الكبير من البيانات يمكن أن يكشف عن سلوكيات الشراء وتفضيلات المنتجات والاتجاهات الموسمية وغيرها من المعلومات القيمة التي تساعد الشركة في تحسين استراتيجياتها التسويقية والمبيعات.

باختصار الحجم في سياق البيانات الضخمة ليس مجرد الكثير من البيانات بل هو كمية هائلة تتطلب تقنيات وأساليب جديدة للتخزين والإدارة والتحليل لاستخلاص القيمة الكامنة فيها.

2. السرعة (Velocity)

بالنسبة للبيانات الضخمة، تشير السرعة (Velocity) إلى السرعة التي يتم بها توليد البيانات وتدفقها وهى أحد الأبعاد الحاسمة التي تميز البيانات الضخمة عن مجموعات البيانات التقليدية وتبرزأهمية السرعة في البيانات الضخمة:

• اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي أو بالقرب منه: في العديد من السيناريوهات، تكون قيمة البيانات مرتبطة بشكل مباشر بمدى سرعة معالجتها على سبيل المثال، في الكشف عن الاحتيال المالي أو مراقبة أداء الخوادم أو تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي أثناء حدث مباشر يكون التأخر في المعالجة يعني فقدان فرص لاتخاذ إجراءات فورية.

• الاستجابة السريعة للتغيرات: تتيح معالجة البيانات بسرعة للمؤسسات الاستجابة بسرعة للتغيرات في السوق أو سلوك العملاء أو الظروف التشغيلية.

• الحصول على ميزة تنافسية: الشركات التي يمكنها جمع وتحليل البيانات بسرعة غالبًا ما تكون لديها ميزة تنافسية من خلال فهم الاتجاهات بشكل أسرع واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

• تحسين تجربة العملاء: يمكن استخدام البيانات المتدفقة بسرعة لتخصيص تجارب العملاء في الوقت الفعلي مثل التوصيات الفورية على مواقع التجارة الإلكترونية.

• الكشف المبكر عن المشكلات: في الصناعات، يمكن لتحليل بيانات أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي الكشف عن الحالات الشاذة التي قد تشير إلى مشكلات في المعدات قبل حدوث أعطال كبيرة.

أمثلة على مصادر بيانات ذات سرعة عالية:

• بيانات تدفقات النقر على مواقع الويب (Clickstream Data): تسجيل كل نقرة يقوم بها المستخدم على موقع ويب.

• تحديثات وسائل التواصل الاجتماعي: المنشورات والتغريدات والإعجابات والتعليقات المتدفقة باستمرار.

• بيانات أجهزة الاستشعار (Sensor Data): قراءات مستمرة من أجهزة الاستشعار في المصانع، والسيارات، والأجهزة القابلة للارتداء، والمدن الذكية.

• بيانات السوق المالية: أسعار الأسهم والمعاملات التي تتغير باستمرار.

• سجلات الشبكة: بيانات حول حركة المرور على الشبكات الحاسوبية.

تحديات التعامل مع البيانات ذات السرعة العالية:

• بنية تحتية قوية: تتطلب معالجة البيانات المتدفقة بسرعة عالية بنية تحتية قادرة على استيعاب ومعالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي.

• تقنيات المعالجة المتدفقة (Stream Processing): تحتاج إلى استخدام تقنيات متخصصة مثل Apache Kafka و Apache Flink و Apache Spark Streaming لمعالجة البيانات أثناء تدفقها بدلاً من معالجتها على دفعات.

• تقليل زمن الوصول (Latency): الحفاظ على زمن وصول منخفض للغاية بين توليد البيانات وتحليلها واتخاذ الإجراءات يمكن أن يكون تحديًا.

• إدارة جودة البيانات: ضمان دقة وموثوقية البيانات المتدفقة بسرعة عالية يتطلب آليات قوية للتحقق والتنظيف.

باختصار السرعة (Velocity) في سياق البيانات الضخمة تعني التعامل مع البيانات التي يتم إنتاجها وتدفقها بسرعة فائقة مما يتطلب أدوات وتقنيات متخصصة لمعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي أو بالقرب منه لاستخلاص قيمة ذات مغزى واتخاذ قرارات سريعة.

3. التنوع (Variety)

التنوع (Variety) في سياق البيانات الضخمة يشير إلى الأنواع والتنسيقات المختلفة للبيانات التي يتم تضمينها في مجموعات البيانات الضخمة لم تعد البيانات مقتصرة على البيانات المنظمة التي تناسب الجداول وقواعد البيانات التقليدية وهذا التنوع هو أحد التحديات والفرص الرئيسية التي تميز البيانات الضخمة ويمكن تقسيم أنواع البيانات في سياق التنوع إلى ثلاث فئات رئيسية:

البيانات المنظمة (Structured Data):

وهي بيانات منظمة في تنسيق محدد مسبقًا مما يجعلها سهلة البحث والتحليل وغالبًا ما تكون موجودة في جداول ذات صفوف وأعمدة في قواعد البيانات العلائقية أو في ملفات مثل Excel أو CSV.مثل :

• قواعد بيانات SQL.

• جداول بيانات Excel أو Google Sheets.

• ملفات CSV (قيم مفصولة بفواصل).

• بيانات نقاط البيع (POS).

• نتائج نماذج الويب.

البيانات غير المنظمة (Unstructured Data):

وهي بيانات لا تتبع نموذجًا أو هيكلًا محددًا مما يجعل تحليلها أكثر صعوبة باستخدام الأدوات التقليدية وتتطلب أدوات وتقنيات متخصصة للمعالجة والتحليل مثل :

• ملفات نصية (.txt، .doc).

• رسائل البريد الإلكتروني.

• منشورات وسائل التواصل الاجتماعي (نصوص وصور وفيديوهات).

• ملفات الصور (.jpg، .png).

• ملفات الفيديو (.mp4، .avi).

• ملفات الصوت (.mp3، .wav).

البيانات شبه المنظمة (Semi-structured Data):

وهي بيانات لا تتبع هيكلًا صارمًا مثل البيانات المنظمة ولكنها تحتوي على بعض العلامات أو الوسوم أو الهياكل التنظيمية التي تفصل بين العناصر وتجعل تحليلها أسهل من البيانات غير المنظمة مثل 

• ملفات XML (لغة الترميز القابلة للامتداد).

• ملفات JSON (تدوين كائن JavaScript).

• ملفات CSV مع رؤوس أعمدة.

• سجلات الويب.

• رسائل البريد الإلكتروني (تحتوي على حقول منظمة مثل المرسل والمستقبل والتاريخ، ونص غير منظم في الجسم).

• ملفات HTML (لغة ترميز النص التشعبي).

أهمية التنوع في البيانات الضخمة:

• رؤى أكثر شمولية: يتيح التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات الحصول على رؤى أكثر شمولية وعمقًا حول موضوع معين على سبيل المثال تحليل بيانات العملاء المنظمة (مثل سجلات الشراء) جنبًا إلى جنب مع بياناتهم غير المنظمة من وسائل التواصل الاجتماعي (مثل آرائهم ومشاعرهم) يمكن أن يوفر فهمًا أكثر ثراءً لاحتياجاتهم.

• اكتشاف أنماط جديدة: قد تكشف أنواع مختلفة من البيانات عن أنماط وعلاقات لم تكن ظاهرة عند تحليل نوع واحد فقط من البيانات.

• تحديات في المعالجة والتحليل: يتطلب التعامل مع تنوع البيانات أدوات وتقنيات مختلفة لمعالجة كل نوع وتحويله إلى تنسيق يمكن تحليله بشكل موحد.

باختصار التنوع هو سمة مميزة للبيانات الضخمة، حيث تشمل مجموعة واسعة من التنسيقات والهياكل التي تتطلب استراتيجيات وأدوات متقدمة للتعامل معها واستخلاص القيمة منها.

4. الحقيقة (Veracity)

الحقيقة (Veracity) في سياق البيانات الضخمة تشير إلى دقة البيانات وموثوقيتها وجدارتها بالثقة فهي تقيس مدى صحة البيانات ومطابقتها للواقع ومدى خلوها من الأخطاء والتناقضات والتحيزات والضوضاء وتعتبر الحقيقة أحد أهم أبعاد جودة البيانات الضخمة حيث أن اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق رؤى قيمة يعتمد بشكل كبير على مدى صحة البيانات المستخدمة وتظهر أهمية الحقيقة في البيانات الضخمة فى :

• دقة الرؤى: البيانات الدقيقة تؤدي إلى رؤى دقيقة. الاعتماد على بيانات غير صحيحة يمكن أن يشوه نتائج التحليل ويؤدي إلى استنتاجات خاطئة واستراتيجيات عمل خاطئة.

• اتخاذ قرارات أفضل: يعتمد صناع القرار على بيانات موثوقة لاتخاذ خيارات استراتيجية. تضمن الحقيقة أن هذه القرارات تستند إلى أساس متين، مما يؤدي إلى نتائج أفضل.

• زيادة الثقة والمصداقية: عندما تشارك المؤسسات رؤى مستندة إلى بيانات دقيقة مع أصحاب المصلحة فإن ذلك يبني الثقة ويعزز مصداقية المؤسسة.

• حل المشكلات بفعالية: يساعد تحليل البيانات الضخمة في تحديد وحل مشكلات الأعمال المعقدة ومع ذلك يمكن أن تؤدي البيانات غير الصحيحة إلى تشخيص خاطئ للمشكلات وحلول غير فعالة.

• تحسين العمليات: الاعتماد على بيانات دقيقة يمكن أن يساعد في تحسين العمليات التجارية وتقليل الأخطاء وتحسين الكفاءة.

تحديات ضمان الحقيقة في البيانات الضخمة:

• تنوع المصادر: تأتي البيانات الضخمة من مصادر متنوعة ولكل مصدر مستوى مختلف من الدقة والموثوقية.

• حجم البيانات الهائل: يصبح التحقق من دقة كل سجل فردي أمرًا صعبًا وغير عملي مع مجموعات البيانات الضخمة.

• سرعة توليد البيانات: غالبًا ما يتم إنشاء البيانات الضخمة بسرعة عالية، مما يجعل من الصعب تطبيق عمليات تحقق صارمة في الوقت الفعلي.

• البيانات غير المنظمة: قد تحتوي البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو على معلومات غير دقيقة أو مضللة.

• الضوضاء والبيانات غير ذات الصلة: قد تحتوي مجموعات البيانات الضخمة على كميات كبيرة من البيانات غير المفيدة أو غير الدقيقة التي يمكن أن تؤثر على نتائج التحليل.

• التحيزات: يمكن أن تدخل التحيزات إلى البيانات من خلال طرق جمع البيانات أو التمثيل غير المتكافئ لمجموعات معينة.

• الأخطاء البشرية والتقنية: يمكن أن تحدث أخطاء أثناء إدخال البيانات أو نقلها أو معالجتها.

• تغير البيانات بمرور الوقت: قد تصبح البيانات دقيقة في وقت جمعها ولكنها تصبح قديمة أو غير ذات صلة بمرور الوقت.

كيفية التعامل مع تحديات الحقيقة في البيانات الضخمة:

• تطبيق عمليات قوية لحوكمة البيانات: وضع سياسات وإجراءات لإدارة جودة البيانات وضمان دقتها وموثوقيتها.

• تنفيذ آليات التحقق من صحة البيانات: استخدام قواعد وأدوات للتحقق من تنسيق البيانات ونطاقها واتساقها.

• تنظيف البيانات: تحديد وتصحيح أو إزالة البيانات غير الدقيقة أو غير الكاملة أو المكررة.

• إثراء البيانات: إضافة بيانات من مصادر أخرى لتحسين دقة البيانات واكتمالها.

• مراقبة جودة البيانات بشكل مستمر: تتبع مقاييس جودة البيانات وتحديد المشكلات ومعالجتها بشكل استباقي.

• استخدام أدوات تحليل البيانات المتقدمة: يمكن أن تساعد تقنيات مثل تعلم الآلة في تحديد الحالات الشاذة والتناقضات في البيانات.

• فهم مصادر البيانات: تقييم موثوقية ودقة المصادر المختلفة للبيانات.

• تدريب الموظفين: توعية الموظفين بأهمية جودة البيانات وتزويدهم بالأدوات والعمليات اللازمة لضمان دقتها.

باختصار تعتبر الحقيقة عنصرًا حاسمًا في البيانات الضخمة على الرغم من التحديات الكبيرة التي تنطوي عليها ضمان دقة وموثوقية مجموعات البيانات الضخمة إلا أن المؤسسات بحاجة إلى إعطاء الأولوية للحقيقة لضمان أن تحليلاتها وقراراتها تستند إلى معلومات صحيحة وموثوقة.

 5. القيمة (Value)

القيمة (Value) في سياق البيانات الضخمة تشير إلى القدرة على استخلاص رؤى مفيدة وقيمة حقيقية من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة وببساطة لا يكفي أن نمتلك كميات هائلة من البيانات الأهم هو كيف يمكننا تحليل هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ تؤدي إلى تحقيق أهداف العمل أو حل المشكلات أو خلق فرص جديدة وهنا يجب ايضاح لماذا تعتبر القيمة هي الهدف النهائي من البيانات الضخمة؟

• تحقيق عائد على الاستثمار (ROI): تستثمر المؤسسات موارد كبيرة في جمع وتخزين وتحليل البيانات الضخمة فالقيمة هي العائد الذي تحصل عليه هذه المؤسسات من هذا الاستثمار سواء كان ذلك في شكل زيادة الإيرادات أو خفض التكاليف أو تحسين الكفاءة أو تعزيز رضا العملاء.

• دفع الابتكار: من خلال تحليل البيانات الضخمة يمكن اكتشاف أنماط واتجاهات غير متوقعة قد تفتح آفاقًا جديدة للابتكار في المنتجات والخدمات ونماذج الأعمال.

• الحصول على ميزة تنافسية: المؤسسات التي تستطيع استخلاص قيمة من بياناتها بشكل فعال يمكنها الحصول على فهم أعمق لعملائها وأسواقها ومنافسيها مما يمنحها ميزة تنافسية مستدامة.

• تحسين تجربة العملاء: فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم من خلال تحليل البيانات الضخمة يسمح بتقديم تجارب مخصصة وأكثر إرضاءً مما يعزز الولاء ويقلل من معدل التخلي عن الخدمة.

• تحسين الكفاءة التشغيلية: تحليل البيانات التشغيلية يمكن أن يكشف عن نقاط الضعف والاختناقات في العمليات مما يسمح بتحسينها وتقليل الهدر وزيادة الإنتاجية.

• إدارة المخاطر بشكل أفضل: تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يساعد في تحديد المخاطر المحتملة والتنبؤ بها وتقييمها بشكل أفضل مما يسمح باتخاذ تدابير وقائية وتخفيفية فعالة ويتم استخلاص القيمة من البيانات الضخمة من خلال :

• تحديد أهداف العمل بوضوح: قبل البدء في تحليل البيانات من الضروري تحديد الأسئلة التي نحاول الإجابة عليها أو المشكلات التي نسعى لحلها.

• اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة: هناك مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات المتاحة لتحليل البيانات الضخمة واختيار الأدوات المناسبة يعتمد على نوع البيانات وحجمها وتعقيد التحليل المطلوب.

• توظيف فريق متخصص: يتطلب تحليل البيانات الضخمة مهارات متخصصة في مجالات مثل علم البيانات وهندسة البيانات وتحليل الأعمال.

• تنظيف البيانات وإعدادها: غالبًا ما تكون البيانات الضخمة غير نظيفة وتحتوي على أخطاء وتناقضات فقضاء وقت كافٍ في تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل أمر بالغ الأهمية للحصول على نتائج دقيقة وذات قيمة.

• تطبيق تقنيات التحليل المناسبة: يمكن استخدام مجموعة متنوعة من تقنيات التحليل بما في ذلك التحليل الوصفي والتحليل التشخيصي والتحليل التنبؤي والتحليل الإرشادي لاستخلاص رؤى ذات مغزى.

• تفسير النتائج وتوصيلها بشكل فعال: لا يكفي إجراء التحليل الأهم هو القدرة على فهم النتائج وتوصيلها إلى أصحاب المصلحة بطريقة واضحة وقابلة للتنفيذ.

• تحويل الرؤى إلى أفعال: القيمة الحقيقية للبيانات الضخمة تكمن في تطبيق الرؤى المستخلصة لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين العمليات وتحقيق الأهداف.

باختصار القيمة هي الغاية النهائية من التعامل مع البيانات الضخمة فهى المحرك الذي يبرر الاستثمار في البنية التحتية والتقنيات والمهارات اللازمة لتحليل هذه البيانات وتحويلها إلى ميزة تنافسية ونتائج ملموسة.

6. التقلب (Variability)

التقلب (Variability) في سياق البيانات الضخمة يشير إلى عدم الاتساق والتغير في معنى البيانات بمرور الوقت بالإضافة إلى التباين في سرعة تدفق البيانات وأنواعها ويختلف عن التنوع (Variety) الذي يركز على وجود أنواع مختلفة من البيانات (منظمة، غير منظمة، شبه منظمة) بينما يشير التقلب إلى كيف يمكن أن يتغير معنى أو تفسير نفس نوع البيانات بمرور الوقت أو بين مصادر مختلفة ويعتبر من أوجه التقلب في البيانات الضخمة:

• تغير المعنى والسياق: يمكن أن يتغير معنى الكلمات أو العبارات أو حتى الرموز المستخدمة في البيانات بمرور الوقت أو بين مجموعات مختلفة من الأشخاص وعلى سبيل المثال، قد تتغير المصطلحات العامية أو الاختصارات أو حتى المشاعر المعبر عنها في وسائل التواصل الاجتماعي.

• تغير طرق جمع البيانات: قد تتغير الأساليب والأدوات المستخدمة لجمع البيانات بمرور الوقت مما يؤدي إلى اختلافات في تنسيق البيانات وجودتها وهيكلها.

• التباين في السرعة: يمكن أن تختلف سرعة تدفق البيانات بشكل كبير اعتمادًا على المصدر والوقت وعلى سبيل المثال قد يكون تدفق البيانات من أجهزة الاستشعار الصناعية ثابتًا نسبيًا بينما يمكن أن يشهد تدفق البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي تقلبات كبيرة.

• عدم الاتساق في التنسيق والهيكل: حتى ضمن نفس نوع البيانات قد يكون هناك عدم اتساق في التنسيق والهيكل بين مصادر مختلفة وعلى سبيل المثال قد يكون لتاريخ الميلاد تنسيقات مختلفة في قواعد بيانات مختلفة.

أهمية معالجة التقلب:

• ضمان دقة التحليل: يمكن أن يؤدي تجاهل التقلب إلى تحليلات غير دقيقة واستنتاجات خاطئة ومن الضروري فهم كيفية تغير البيانات بمرور الوقت لتفسيرها بشكل صحيح.

• بناء نماذج تعلم آلي موثوقة: يمكن أن يؤثر التقلب على أداء نماذج تعلم الآلة إذا لم يتم تدريبها على بيانات تمثل التغيرات المحتملة.

• الحفاظ على جودة البيانات: يتطلب التعامل مع التقلب جهودًا مستمرة لتنظيف البيانات وتوحيدها وتحديثها لضمان بقائها ذات صلة ودقيقة.

طرق التعامل مع التقلب في البيانات الضخمة:

• تتبع التغيرات في البيانات: مراقبة مصادر البيانات وتحديد أي تغييرات في التنسيق أو الهيكل أو المعنى.

• تطبيق تقنيات تنظيف البيانات المتقدمة: استخدام أدوات وتقنيات يمكنها التعامل مع البيانات غير المتسقة وتوحيدها.

• استخدام نماذج تحليلية مرنة: تطوير نماذج يمكنها التكيف مع التغيرات في البيانات.

• إضافة سياق إلى البيانات: جمع معلومات إضافية حول البيانات (مثل الطابع الزمني والمصدر) للمساعدة في فهم التقلبات.

• استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم التغيرات في معنى النصوص.

• تطوير أنظمة مراقبة مستمرة لجودة البيانات.

باختصار التقلب هو خاصية مهمة للبيانات الضخمة تتطلب فهمًا وجهودًا لمعالجتها بشكل فعال لضمان الحصول على رؤى دقيقة وموثوقة ويتطلب الأمر أدوات وتقنيات واستراتيجيات متطورة للتعامل مع الطبيعة الديناميكية للبيانات الضخمة.

رابعا : ما هي أهمية البيانات الضخمة Big Data

• البيانات الضخمة تقدم ميزة تنافسية عالية للشركات في حال الاستفادة منها ومعالجتها لأنها تقدم فهما أعمق لعملائها ومتطلباتهم ويساعد ذلك على اتخاذ القرارات المناسبة والملائمة داخل الشركة بطريقة أكثر فعالية و ذلك بناء على المعلومات المستخرجة من قواعد بيانات العملاء وبالتالي زيادة الكفاءة والربح وتقليل الخسائر.

• ولهذا في بداية الأمر الشركات كانت تستخدم نظام Batch Process لمعالجة مجموعة صغيرة من البيانات المخزنة في صورة بيانات منظمة فكان يتم تحليل كل مجموعة بيانات واحدة تلو الأخرى في انتظار وصول النتائج

• لكن مع الزيادة الضخمة في حجم البيانات وسرعة تواترها أصبحت هناك حاجة إلى نظام يضمن سرعة فائقة في تحليل البيانات الضخمة في الوقت اللحظي Real Time  مما ساعد في ابتكار تقنيات وحلول مثل Apache و SAP HANA و Hadoop وغيرها الكثير.

وبصورة تفصيلى تكمن أهمية البيانات الضخمة في قدرتها على تحويل طريقة عمل المؤسسات واتخاذها للقرارات بالإضافة إلى تأثيرها العميق على المجتمع ككل ويمكن تلخيص أهميتها في النقاط التالية:

1. تحسين اتخاذ القرارات:

من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات يمكن للمؤسسات الكشف عن أنماط واتجاهات ورؤى كانت مخفية سابقًا وهذا الفهم الأعمق يمكّن القادة وصناع القرار من وضع استراتيجيات أكثر فعالية واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على توقعات وتنبؤات أكثر موثوقية.

2. فهم أعمق للعملاء:

تحليل البيانات الضخمة يساعد في فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم واحتياجاتهم بشكل أفضل ويمكن للمؤسسات تخصيص المنتجات والخدمات والحملات التسويقية لتلبية احتياجات العملاء بشكل أكثر فعالية مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.

3. تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل التكاليف:

من خلال تحليل البيانات التشغيلية يمكن للمؤسسات تحديد النفقات المهدرة وتبسيط العمليات وتعزيز الإنتاجية وتساعد التحليلات التنبؤية في توقع الاتجاهات المستقبلية وتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة وتجنب الأخطاء المكلفة.

4. اكتشاف فرص جديدة للنمو والابتكار:

تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يكشف عن فرص جديدة في السوق واحتياجات غير ملباة للعملاء ويمكن للمؤسسات استخدام هذه الرؤى لتطوير منتجات وخدمات مبتكرة ونماذج أعمال جديدة.

5. إدارة المخاطر والاحتيال:

تحليل البيانات الضخمة يمكّن المؤسسات من تحديد التهديدات وتقييمها ومعالجتها في الوقت الفعلي ويمكن للتحليلات التنبؤية أن تتنبأ بالمخاطر المحتملة قبل وقوعها مما يسمح للشركات بوضع استراتيجيات استباقية وتساعد في الكشف عن الأنشطة الاحتيالية ومنعها في مختلف القطاعات مثل الخدمات المالية والتأمين.

6. تحسين الرعاية الصحية:

في قطاع الرعاية الصحية تُستخدم البيانات الضخمة لتحليل البيانات الطبية الضخمة لتحسين التشخيص المبكر وتحسين العلاج وتوجيه العلاجات بطريقة أكثر فعالية وتساهم في تطوير طب شخصي يعتمد على الخصائص الفردية للمرضى.

7. تطوير المدن الذكية:

تستخدم البيانات الضخمة في تحليل بيانات المرور واستهلاك الطاقة والخدمات العامة لتحسين إدارة المدن وجعلها أكثر كفاءة واستدامة.

8. دعم البحث العلمي:

تنتج مجالات مثل علم الأرصاد الجوية وعلم الفلك وعلوم المناخ كميات هائلة من البيانات التي تتطلب تقنيات البيانات الضخمة لتحليلها واستخلاص نتائج ذات مغزى.

باختصار البيانات الضخمة هي أداة قوية لديها القدرة على إحداث تحولات إيجابية في مختلف جوانب الحياة والأعمال والمجتمع من خلال توفير رؤى أعمق وتمكين اتخاذ قرارات أفضل وتحسين الكفاءة ودفع الابتكار.

خامسا : ما هي مصادر البيانات الضخمة Big Data

تتولد البيانات الضخمة من مجموعة واسعة والمتزايدة باستمرار من المصادر ويمكن تصنيف هذه المصادر بشكل عام إلى عدة فئات رئيسية:

1. البيانات المولدة من الإنسان (Human-generated Data):

• وسائل التواصل الاجتماعي: منصات مثل فيسبوك وتويتر وانستغرام ووتيك توك تولد كميات هائلة من البيانات من خلال المنشورات ولتعليقات والإعجابات والمشاركات والرسائل.

• المدونات والمنتديات: النصوص والآراء والمناقشات التي يشاركها المستخدمون على المدونات والمنتديات عبر الإنترنت.

• البريد الإلكتروني: محتوى الرسائل وسجلات الإرسال والاستقبال.

• الوثائق الرقمية: النصوص والصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية التي يتم إنشاؤها وتحميلها من قبل الأفراد.

• بيانات الموقع: معلومات GPS من الهواتف المحمولة والأجهزة الأخرى.

• سجلات البحث على الإنترنت: استعلامات البحث التي يقوم بها المستخدمون على محركات البحث.

2. البيانات المولدة من الآلات (Machine-generated Data):

• أجهزة الاستشعار: بيانات من أجهزة الاستشعار في المصانع والسيارات والطائرات والأجهزة القابلة للارتداء والمدن الذكية (مثل أجهزة استشعار درجة الحرارة والرطوبة والحركة والضغط).

• سجلات الخادم وتطبيقات الويب: معلومات حول نشاط الخادم وزيارات المواقع وتفاعلات المستخدمين مع التطبيقات.

• بيانات إنترنت الأشياء (IoT): بيانات من الأجهزة المتصلة بالإنترنت في المنازل والمكاتب والمدن والصناعات.

• بيانات الاتصالات: سجلات المكالمات والرسائل النصية وبيانات استخدام الإنترنت عبر شبكات الهاتف المحمول والشبكات الثابتة.

• البيانات المالية والتجارية: سجلات المعاملات والمبيعات والمخزون والمدفوعات الإلكترونية.

• بيانات الأقمار الصناعية والتصوير: صور وبيانات من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار.

3. البيانات المولدة من العمليات التجارية (Business Processes Data):

• أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP): بيانات حول العمليات الداخلية للمؤسسة مثل المالية والموارد البشرية وسلسلة التوريد.

• أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM): بيانات حول تفاعلات العملاء والمبيعات والتسويق وخدمة العملاء.

• سجلات المعاملات: بيانات حول عمليات الشراء والمبيعات والمدفوعات.

• بيانات نقاط البيع (POS): معلومات حول المبيعات في المتاجر الفعلية.

4. البيانات المتاحة للعامة (Public Data):

• البيانات الحكومية المفتوحة: مجموعات البيانات التي تنشرها الحكومات للجمهور (مثل الإحصاءات السكانية وبيانات الطقس والسجلات العامة).

• المكتبات الرقمية والمحفوظات: مجموعات البيانات والوثائق المتاحة للبحث والدراسة.

• مجموعات البيانات البحثية: البيانات التي يتم جمعها ونشرها من قبل الباحثين في مختلف المجالات.

هذه المصادر غالبا ما تنتج أنواعًا مختلفة من البيانات سواء كانت منظمة (Structured) في جداول وقواعد بيانات أو غير منظمة (Unstructured) مثل النصوص والصور والفيديوهات أو شبه منظمة (Semi-structured) مثل ملفات XML و JSON وفهم هذه المصادر المتنوعة أمر بالغ الأهمية لاستراتيجيات جمع وتحليل البيانات الضخمة واستخلاص القيمة منها

سادسا : أمثلة عملية البيانات الضخمة Big Data

• موقع Amazon يعالج ملايين العمليات الخلفية كل يوم بالإضافة للاستفسارات من أكثر من نصف مليون بائع طرف ثالث وتعتمد Amazon علي نظام Linux بشكل أساسي حتي يستطيع التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات وتملك أمازون أكبر 3 قواعد بيانات Linux في العالم والتي تصل سعتها إلي  7.8و18.5 و 24.7 Terabyte

• موقع Facebook يعالج ما يقرب من 50 مليار صورة من قاعدة بيانات مستخدميه وكذلك يقوم نظام حماية بطاقات الائتمان من الاحتيال FICO Falcon Credit Card Fraud Detection System بحماية 2.1 مليار حساب نشط في جميع أنحاء العالم.

• متاجر Walmart تعالج ما يقرب من مليون معاملة تجارية كل ساعة والتي يتم استيرادها إلي قواعد بيانات تقدر ب 2.5 Petabyte أي (2560 Terabyte) من البيانات 

• شركة Windermere Real Estate تستخدم إشارات GPS مجهولة من ما يقرب من 100 مليون سائق لمساعدة مشتري المنازل الجدد لتحديد أوقات قيادتهم من وإلى العمل خلال الأوقات المختلفة لليوم

الخاتمة

شعار قسم التكنولوجيا اقرا - تعلم - طور - شارك ان اعجبكم الموضوع فشاركوه لتعم الفائدة أو اترك تعليقا لتحفيزنا على الاستمرار وشكرا لمروركم الكريم..

تعديل المقال