ما هو البيانات الضخمة؟
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات كبيرة ومتنوعة من المعلومات التي تنمو بمعدلات متزايدة باستمرار. يشمل المصطلح حجم المعلومات، والسرعة أو الوتيرة التي يتم بها إنشاء وجمع هذه المعلومات، وتنوع أو نطاق نقاط البيانات التي يتم تغطيتها (المعروفة عادةً باسم "الثلاثة V's" للبيانات الضخمة). توفر البيانات الضخمة المواد الخام المستخدمة في التنقيب عن البيانات.
النقاط الرئيسية
- البيانات الضخمة تتضمن كمية كبيرة من المعلومات المتنوعة التي تصل بأحجام متزايدة وبسرعة متزايدة باستمرار.
- يمكن أن تكون البيانات الضخمة إما منظمة (غالبًا ما تكون رقمية، يسهل تنسيقها وتخزينها) أو غير منظمة (أكثر حرية في الشكل، وأقل قابلية للقياس الكمي).
- يمكن لكل قسم تقريبًا في الشركة الاستفادة من نتائج تحليل البيانات الضخمة، ولكن التعامل مع الفوضى والضوضاء التي تنتج عنها يمكن أن يسبب مشاكل.
- يمكن جمع البيانات الضخمة من الشبكات الاجتماعية والمواقع الإلكترونية، ومن الأجهزة الإلكترونية الشخصية، من خلال الاستبيانات، وعمليات شراء المنتجات، وتسجيلات الدخول الإلكترونية، من بين العديد من المصادر الأخرى. يتم جمعها أحيانًا بموافقة المستخدم، وأحيانًا لا، مما يثير غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية.
- عادةً ما يتم تخزين البيانات الضخمة إلكترونيًا وتحليلها باستخدام برامج مصممة خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
كيف تعمل البيانات الضخمة
غالبًا ما يتم تصنيف البيانات الضخمة على أنها إما منظمة أو غير منظمة. البيانات المنظمة تتكون عادةً من المعلومات التي تحتفظ بها المؤسسة في قواعد بيانات وجداول بيانات يمكن الوصول إليها بسهولة؛ وغالبًا ما تكون رقمية.
يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة أكثر نوعية في طبيعتها وليست منظمة بسهولة. وفقًا لشركة IBM، قد تشمل أمثلة البيانات غير المهيكلة "النصوص، النشاط عبر الهواتف المحمولة، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، بيانات أجهزة الاستشعار الخاصة بإنترنت الأشياء (IoT)، وغيرها."
هناك أيضًا فئة ثالثة، وهي البيانات شبه المهيكلة، والتي تتميز ببعض خصائص كل من الفئتين.
سواء كانت البيانات كبيرة منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة، يتم جمعها بطرق عديدة. يمكن الحصول عليها من خلال الاستبيانات، وعمليات شراء المنتجات على المواقع الإلكترونية أو في نقاط البيع (POS)، وتسجيل الدخول الإلكتروني، والأجهزة الإلكترونية الشخصية والتطبيقات للمستخدمين، على سبيل المثال لا الحصر.
عادةً ما يتم تخزين البيانات الضخمة إلكترونيًا في ما يُشار إليه أحيانًا باسم مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات. ويتم تحليلها باستخدام برامج مصممة خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تتخصص العديد من شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) في إدارة هذا النوع من البيانات المعقدة.
استخدامات البيانات الضخمة
يقوم محللو البيانات بالنظر في العلاقة بين أنواع مختلفة من البيانات، مثل البيانات الديموغرافية وتاريخ الشراء، لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط موجود.
قد يتم إجراء مثل هذه التقييمات داخليًا أو خارجيًا بواسطة طرف ثالث يركز على معالجة البيانات الضخمة وتحويلها إلى صيغ قابلة للفهم. غالبًا ما تستخدم الشركات تقييم البيانات الضخمة من قبل هؤلاء الخبراء لتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
يمكن لكل قسم تقريبًا في الشركة الاستفادة من نتائج تحليل البيانات، بدءًا من الموارد البشرية وصولاً إلى الإنتاج والتسويق والمبيعات.
أهداف البيانات الضخمة يمكن أن تكون زيادة سرعة وصول المنتجات إلى السوق، وتقليل الوقت والموارد المطلوبة لتحقيق تبني السوق، واستهداف الجمهور المناسب، والحفاظ على عودة العملاء للمزيد.
مع كمية البيانات الشخصية المتاحة عن الأفراد اليوم، من الضروري أن تتخذ الشركات خطوات فعالة لحمايتها. لقد أصبح هذا موضوعًا للنقاش الحاد في السنوات الأخيرة، خاصةً بالنظر إلى العديد من الانتهاكات الأمنية للبيانات التي تعرضت لها الشركات (وعملاؤها) والتي حظيت بتغطية إعلامية واسعة.
مزايا وعيوب البيانات الضخمة
إن الكمية المتزايدة من البيانات المتاحة اليوم تقدم فرصًا ومشاكل في نفس الوقت. بشكل عام، يجب أن يتيح توفر المزيد من البيانات حول العملاء (والعملاء المحتملين) للشركات تحسين تخصيص منتجاتها وجهودها التسويقية لتقديم ما يريده العملاء. وهذا من شأنه أن يفيد كلًا من المنتجين والمستهلكين.
بينما يُعتبر التحليل الأفضل أمرًا إيجابيًا، يمكن للبيانات الضخمة أيضًا أن تُحدث زيادة في الحمل والضوضاء، مما يقلل من فائدتها. يجب على الشركات التعامل مع أحجام متزايدة من البيانات وتحديد أي من هذه البيانات يمثل إشارات بدلاً من ضوضاء. يمكن أن يكون تحديد البيانات ذات الصلة في البداية عاملًا رئيسيًا في اتخاذ القرار بشأن البيانات التي يجب تحليلها.
علاوة على ذلك، قد تتطلب طبيعة وهيكل البيانات معالجة خاصة قبل أن تكون جاهزة للاستخدام. يمكن تخزين البيانات المهيكلة، التي غالبًا ما تتكون من قيم رقمية، وفرزها بسهولة.
البيانات غير المهيكلة، التي قد تأتي في شكل رسائل بريد إلكتروني، أو مقاطع فيديو، أو مستندات نصية، قد تتطلب تطبيق تقنيات أكثر تطورًا قبل أن تصبح مفيدة.
ما هو التحليل التنبؤي؟
التحليلات التنبؤية تشير إلى جمع وتحليل البيانات الحالية والتاريخية لتطوير وتحسين النماذج التي تتنبأ بالنتائج المستقبلية. تُستخدم التحليلات التنبؤية على نطاق واسع في الأعمال والتمويل وكذلك في مجالات مثل التنبؤ بالطقس، وتعتمد بشكل كبير على البيانات الضخمة.
ما هو التنقيب عن البيانات؟
يمكن تعريف التنقيب عن البيانات بأنه العملية التي يتم من خلالها تحويل البيانات الضخمة إلى معلومات مفيدة، من خلال البحث عن الأنماط والاتجاهات ذات الصلة.
ما هو مستودع البيانات مقابل بحيرة البيانات؟
مستودع البيانات يشير إلى المكان الذي تخزن فيه شركة أو منظمة أخرى بياناتها الكبيرة للتحليل. يمكن أن يكون مستودع البيانات موجودًا في خوادم داخلية للمالك، أو مع شركة متخصصة خارجية، أو في السحابة، وعادة ما يرتبط بالبيانات المهيكلة. بحيرة البيانات هو مصطلح أحدث للمستودعات التي يمكن أن تستوعب البيانات المهيكلة وغير المهيكلة، بالإضافة إلى البيانات شبه المهيكلة.
ما هي السحابة؟
تشير السحابة إلى شبكات من خوادم البيانات حيث يمكن للمؤسسات أو الأفراد استئجار مساحة لتخزين كميات كبيرة من البيانات. لقد أصبحت خدمات السحابة عملاً كبيرًا مع ظهور البيانات الضخمة، وتشمل اللاعبين الرئيسيين في هذا المجال اليوم خدمات أمازون Amazon Web Services، وAzure من مايكروسوفت، وGoogle Cloud من Alphabet، من بين آخرين.
ما هو دور الذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة؟
الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مفيدًا في تحليل البيانات الضخمة. في نفس الوقت، يتم استخدام البيانات الضخمة لتدريب الذكاء الاصطناعي لجعله أكثر فعالية.
الخلاصة
البيانات الضخمة تزداد ضخامة. بينما أثبتت فائدتها في العديد من المجالات، إلا أنها أثارت أيضًا مخاوف جدية بشأن الخصوصية حول كيفية جمعها واستخدامها، بالإضافة إلى احتمال تعرضها لهجمات إلكترونية وتسريبات البيانات.