وهنا تكمن أهمية البيانات الضخمة، وما مفهوم البيانات الضخمة، واستخدامات البيانات الضخمة. كل ذلك سنعرضه عليك في هذا المقال.
أهمية البيانات الضخمة
توفر البيانات الضخمة ميزة تنافسية للمؤسسات إذا أحسنت استغلالها وتحليلها لأنها توفر فهمًا أعمق لعملائها ومتطلباتهم. ويساعد ذلك على اتخاذ القرارات داخل المؤسسة بشكل أكثر فعالية بناءً على المعلومات المستخرجة من قواعد بيانات العملاء، وبالتالي زيادة الكفاءة والربح وتقليل الهدر. وباستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة، تمكنت وول مارت من تحسين… ارتفاع نتائج البحث عن منتجاتها عبر الإنترنت بنسبة 10-15%، بينما جاء في تقرير لشركة ماكينزي – الشركة الرائدة في مجال استشارات الأعمال – قطاع الصحة لو استخدمت الوزارة في الولايات المتحدة تقنيات تحليل البيانات الضخمة بفعالية وكفاءة، لكانت قد حققت فائضا سنويا يزيد عن 300 مليون دولار أمريكي من ميزانية الصحة، ثلثاها كان بسبب خفض تكاليف الإنفاق بنسبة 8٪. 4 وفقاً لاستطلاع سابق أجرته مؤسسة جارتنر، فإن 64% من الشركات والمؤسسات استثمرت في تبني استخدام التقنيات الجديدة للتعامل مع البيانات الضخمة في عام 2013
ولا تتوقف فائدة البيانات الضخمة عند المؤسسات والمشاريع التجارية، بل تمتد إلى مجالات عديدة، منها الطاقة والتعليم والصحة ومشاريع علمية ضخمة، أبرزها مشروع الجينوم البشري (دراسة المادة الوراثية الكاملة للإنسان)، والتي تحتوي على 25 ألف جين والتي بدورها تحتوي على 3 مليار زوج من القواعد الكيميائية التي تشكلها. للحمض النووي
خصائص البيانات الضخمة
بالإضافة إلى الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنتاجها وتخزينها وإتاحتها تحت مظلة “البيانات الضخمة”، فإن طرق معالجة تلك البيانات لها خصائص أخرى تختلف عن البيانات التقليدية، أو التي يتم تخزينها منظمة ومنسقة، مثل كقواعد البيانات، على سبيل المثال. ويرى الخبراء أن أهم خصائص هذه البيانات هي:
الحجم: يقدر الخبراء أنه بحلول عام 2020 ستحتوي الإنترنت على ما يقرب من 40 ألف زيتابايت من البيانات الجاهزة للتحليل واستخلاص المعلومات.
السرعة: لمعالجة مجموعة صغيرة من البيانات المخزنة في قواعد البيانات، أو ملف Excel، تقوم الشركات بتحليل كل مجموعة بيانات بشكل منفصل وبالتسلسل حتى يتم الانتهاء منها جميعًا. ولكن مع زيادة حجم البيانات، أصبحت الحاجة ملحة لإيجاد أنظمة خاصة تضمن سرعة تحليل البيانات الضخمة وقت وصولها (الوقت الحقيقي)، وأدت هذه الحاجة إلى خلق تقنيات خاصة لمعالجة هذه البيانات مثل برامج “Apache Hadoop”.
تنوع الملفات: مع زيادة عدد مستخدمي الإنترنت والهواتف المحمولة وشبكات التواصل الاجتماعي المختلفة، تغيرت طريقة تخزين البيانات من وجودها في قواعد البيانات التقليدية إلى بيانات مخزنة بشكل عشوائي وبامتدادات مختلفة (مثل الصور، مقاطع صوتية وفيديو ورسائل قصيرة).
مصادر البيانات الضخمة
الموارد الناشئة عن إدارة البرنامج، سواء كانت حكومية أو غير حكومية، مثل السجلات الطبية الإلكترونية، وزيارات المستشفيات، وسجلات التأمين، والسجلات المصرفية، وبنوك الطعام.
المصادر التجارية أو المعاملات، الناشئة عن المعاملات بين كيانين، على سبيل المثال معاملات بطاقات الائتمان والمعاملات التي تتم عبر الإنترنت، بما في ذلك من خلال الأجهزة المحمولة.
مصادر شبكات الاستشعار، على سبيل المثال، التصوير عبر الأقمار الصناعية، وأجهزة استشعار الطريق، وأجهزة استشعار المناخ.
ومصادر أجهزة التتبع، على سبيل المثال تتبع البيانات من الهواتف المحمولة ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS).
مصادر البيانات السلوكية، على سبيل المثال، عمليات البحث عبر الإنترنت عن منتج أو خدمة أو نوع آخر من المعلومات، وطرق عرض صفحات الإنترنت.
مصادر بيانات الرأي، على سبيل المثال، التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي.
كيف تعمل البيانات الضخمة
تمنحك البيانات الضخمة رؤى جديدة تفتح فرصًا ونماذج أعمال جديدة. تتضمن البداية ثلاثة إجراءات رئيسية:
1. التكامل
تجمع البيانات الضخمة بين العديد من المصادر والتطبيقات المختلفة. آليات تكامل البيانات التقليدية، مثل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) عادة ما تكون أقل من ذلك. فهو يتطلب استراتيجيات وتقنيات جديدة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة على نطاق واسع أو حتى على نطاق البيتابايت.
أثناء التكامل، يجب جلب البيانات ومعالجتها والتأكد من تنسيقها وإتاحتها في نموذج يمكن لمحللي الأعمال البدء في العمل به.
2. يتطلب الإدارة
تخزين البيانات الكبيرة. يمكن أن يكون حل التخزين في السحابة، أو محليًا، أو كليهما. يمكنك تخزين البيانات بأي تنسيق تريده وتوفير متطلبات المعالجة المطلوبة ومحركات المعالجة الضرورية لمجموعات البيانات هذه على أساس الطلب. يختار العديد من الأشخاص حل التخزين الخاص بهم بناءً على مكان وجود بياناتهم حاليًا. تكتسب السحابة شعبية تدريجيًا لأنها تدعم متطلبات الحوسبة الحالية وتمكنك من زيادة الموارد حسب الحاجة.
3. التحليل
يتحقق استثمارك في البيانات الضخمة عندما تقوم بتحليل بياناتك والتصرف بناءً عليها. احصل على وضوح جديد من خلال التحليل المرئي لمجموعات البيانات المتنوعة. استكشف البيانات بشكل أكبر لتحقيق اكتشافات جديدة. شارك نتائجك مع الآخرين. إنشاء نماذج بيانات باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ضع بياناتك في العمل.