تعدّ البيانات الضخمة (Big Data) من أبرز التطورات التكنولوجية التي أثرت بشكل كبير على مختلف جوانب حياتنا اليومية وعلى مختلف القطاعات الاقتصادية والعلمية. حيث يشير إلى كمية وحجم وتعقيد البيانات التي يتم توليدها وتجميعها من مصادر متعددة بسرعة فائقة، والتي يصبح من الصعب معالجتها وتحليلها باستخدام الأساليب والأدوات التقليدية. تعتمد البيانات الضخمة على ثلاثة أبعاد رئيسية: حجم البيانات الكبير، وسرعة إنتاجها وتدفقها السريع، وتنوع مصادرها وأشكالها المتعددة.
تعدّ هذه الظاهرة تحدّيًا معقدًا يتطلب منا النظر إلى كيفية التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات والاستفادة القصوى منها. تقنيات التحليل التقليدية تصبح غير كافية لمعالجة هذا الحجم الكبير من البيانات، مما دفع إلى ظهور تقنيات جديدة وأدوات متطورة لاستخراج المعلومات والأنماط القيمة من هذه البيانات. تجمع هذه التقنيات بين الحوسبة السحابية، وتقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ومجموعة متنوعة من تقنيات تخزين وتدفق البيانات.
محتويات المقال:
– ما هي “البيانات الضخمة”؟
– خصائص البيانات الضخمة.
– كيف تعمل البيانات الضخمة؟
– استخدامات البيانات الضخمة.
-عيوب البيانات الضخمة.
– تحليل البيانات الضخمة Big Data.
– ما هي الأدوات المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة؟
– أنواع تحليلات البيانات الضخمة.
- ما هي "البيانات الضخمة"
يُشير مصطلح البيانات الضخمة إلى تجميعات هائلة ومعقدة من البيانات، تتمتع بسرعة عالية. تُعَد هذه البيانات الضخمة وقودًا يُدفِع تطوُّر عمليات اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تحليلها لاستخلاص المعلومات والرؤى.
البيانات الضخمة هي مصطلح يُطلق على مجموعات البيانات التي تكون ضخمة إلى درجة تجاوز التخزين والمعالجة باستخدام الأدوات والتطبيقات التقليدية. ببساطة، هذه البيانات تفوق قدرات الحواسيب العادية وقواعد البيانات البسيطة. ومن ملامح مجال “البيانات الضخمة” استخدام مجموعة من الحواسيب لتنفيذ المهام المطلوبة.
هذا المصطلح يُطبِّق على تلك المجموعات الهائلة من البيانات، التي تتنوع طبيعتها سواء كانت منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة، وتتضمن مصادر داخلية وخارجية للمؤسسة. تُنتج هذه البيانات بسرعة عالية وتنمو بنمط غير منتظم، ولا تتناسب تمامًا مع الأنظمة التقليدية والمنظمة لإدارة البيانات. وبالتالي، يتطلب التعامل معها نظامًا بيئيًا قويًا ومعقدًا يتضمن منصات حوسبة عالية الأداء وقدرات تحليلية متقدمة، لاستخراج القيمة والرؤى العميقة في زمن قصير.
- خصائص البيانات الضخمة
يمكن وصف البيانات الضخمة ببعض الخصائص التالية:
– الحجم: ترتبط مصطلح “البيانات الضخمة” بطبيعته بحجم ضخم، ويؤدي هذا الحجم الكبير دورًا بارزًا في تحديد قيمتها. كما يُعَدُّ حجم البيانات مُعيارًا أساسيًا لتحديد ما إذا كانت البيانات تُعتبر بالفعل “ضخمة” أم لا. بالتالي، يمثل “الحجم” سمة أساسية يجب مراعاتها أثناء التعامل مع هذا النوع من البيانات الكبيرة.
– التنوع: تتجلى جوانب التنوع في البيانات الضخمة في تعدد مصادرها وتنوع طبيعتها، سواء كانت منظمة أم غير منظمة. في السابق، اعتمدت معظم التطبيقات على جداول البيانات وقواعد البيانات كمصادر رئيسية للبيانات. ومع ذلك، في الوقت الحاضر، يُؤخذ بنظر الاعتبار أيضًا أشكالًا متنوعة من البيانات مثل رسائل البريد الإلكتروني، والصور، ومقاطع الفيديو، وبيانات الأجهزة المراقبة، وملفات PDF، والصوت، وغيرها، في عمليات التحليل. ومع وجود هذا التنوع في البيانات غير المهيكلة، تنشأ تحديات تتعلق بتخزينها واستخراج المعلومات منها وتحليلها.
– السرعة: مصطلح “السرعة” يُشير إلى معدل توليد البيانات. يُحدِّد مدى سرعة إنشاء ومعالجة البيانات تلبية المتطلبات وإمكانيات البيانات الفعلية. تتعامل البيانات الكبيرة مع سرعة تدفق البيانات من مصادر متعددة، مثل العمليات التجارية وسجلات التطبيقات والشبكات ووسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الاستشعار والأجهزة المحمولة، وغيرها. تتميز هذه البيانات بالتدفق الكبير والمستمر.
–الموثوقية: الموثوقية تتعلق بدرجة صدق ومصداقية البيانات التي تم جمعها. نظرًا لقدرة البيانات الضخمة على جمع كمية غير محددة من مختلف أشكال البيانات، يمكن أن يكون من الصعب التأكد من صحة محتواها، خاصةً في حالات منشورات مثل تلك على منصات مثل تويتر، حيث قد تحتوي على اختصارات ولغة عامية وعلامات هاشتاغ وأخطاء إملائية. ومع ذلك، يعمل خبراء علوم الكمبيوتر على تطوير تقنيات جديدة تساعد في إدارة هذا النوع من البيانات، وذلك بخاصة باستخدام معايير ويب المستقبل (W3C).
– القيمة: مفهوم القيمة يتناسب مع العائدات التي يمكن تحقيقها من استخدام البيانات الضخمة. تعتبر الشركات العديدة من بينها التي تستفيد بالفعل من مزايا كبيرة من استغلال بياناتها الضخمة. ووفقًا لوجهات نظر مديري الشركات والاقتصاديين، قد تجد الشركات التي لا تتعامل بجدية مع البيانات الضخمة تراجعًا في مكانتها على السوق. ونظرًا لوجود هذه الأداة القوية، يمكن أن يؤدي عدم استخدامها إلى فقدان ميزة تنافسية.
– التقلب: يُشير مصطلح “التقلب” إلى عد الاتساق الذي قد يظهره البيانات في بعض الأحيان، مما يعقِّد مهمة التعامل معها وتحليلها.
- كيف تعمل البيانات الضخمة؟
يُمكن تصنيف البيانات الضخمة إلى فئتين: منظمة وغير منظمة. تشمل البيانات المنظمة المعلومات المُدرَجة بالفعل في قواعد البيانات والجداول، وتكون غالبًا ذات طابع رقمي. أما البيانات غير المنظمة، فهي معلومات غير منظمة ولا تتبع ترتيبًا محددًا مُسبقًا.
تتيح البيانات الضخمة رؤى جديدة تُفتح أمامنا فُرصًا ونماذج أعمال جديدة. لكن للاستفادة من هذه البيانات، يتطلب الأمر ثلاث خطوات رئيسية:
- التجميع: يُجمع البيانات الضخمة من مصادر متعددة وتطبيقات متنوعة. يُمكن أن تشمل هذه المصادر التعليقات العامة على منصات التواصل الاجتماعي والمواقع على الويب، والتي يتم جمعها بشكل طوعي من الأجهزة الإلكترونية والتطبيقات الشخصية. وباستخدام الاستبيانات وعمليات شراء المنتجات وسجلات الوصول الإلكتروني، يُمكن جمع البيانات. وتسهم المستشعرات والمداخل الأخرى في الأجهزة الذكية في جمع البيانات من مختلف السياقات والظروف.
- التخزين والإدارة: تُخزَّن البيانات الضخمة غالبًا في قواعد بيانات الكمبيوتر، وتُحَلَّل باستخدام برمجيات مُصممة خصيصًا للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومُعقدة. تقدم العديد من شركات البرمجيات خدمات كخدمة (SaaS) لإدارة هذا النوع من البيانات المعقدة.
- التحليل: يُظهر الاستثمار في البيانات الضخمة فوائده عند تحليلها واتخاذ القرارات استنادًا إلى تلك التحليلات. تُمكِّن عمليات التحليل المرئي من الحصول على نظرة جديدة وواضحة من خلال تحليل مجموعات متنوعة من البيانات.
- استخدامات البيانات الضخمة
– يهتم محللو البيانات بفحص استخدامات البيانات الضخمة لاكتشاف العلاقات بين أنواع متنوعة من البيانات، مثل البيانات الديموغرافية وسجلات الشراء، بهدف تحديد وجود ارتباط أو عدمه. يتم تنفيذ هذه التحليلات إما داخليًا أو بواسطة جهات خارجية متخصصة في معالجة البيانات الضخمة بتنسيقات سهلة الفهم.
– توفر البيانات الضخمة مزيدًا من المعلومات مما يؤدي إلى إجابات أكثر اكتمالًا، وهذا بدوره يزيد من الثقة في البيانات ويدفع إلى تبني أساليب متنوعة لحل المشكلات. ويمكن للبيانات الضخمة أن تدعم نشاطات تجارية متعددة، بدءًا من تحسين تجربة العملاء وصولًا إلى التحليلات المختلفة:
– في تطوير المنتجات، تستفيد شركات مثل Netflix و Procter & Gamble من البيانات الضخمة لتوقع احتياجات العملاء وتفضيلاتهم. يقومون ببناء نماذج تنبؤية لمنتجات جديدة من خلال تحليل خصائص المنتجات السابقة وعلاقتها بالنجاح التجاري، وذلك باستخدام بيانات مثل مجموعات التركيز ووسائل التواصل الاجتماعي والأسواق التجريبية.
– تساهم البيانات الضخمة في تجربة المستخدم من خلال تحسين فهم الشركات لتفاعل العملاء مع منتجاتها. تُمكّن هذه البيانات من تخصيص العروض وتقديمها بشكل متناسب، وبالتالي تقليل اضطرابات العملاء وتحسين التفاعل.
– مجال التعلم الآلي يستفيد بشكل كبير من البيانات الضخمة، حيث يتيح توفير كميات كبيرة من البيانات لتدريب النماذج التعليمية والاستفادة من تقدم التعلم الآلي.
– تعزز البيانات الضخمة من إمكانيات الابتكار من خلال فحص الروابط بين الأفراد والمؤسسات واستنباط طرق جديدة للاستفادة من هذه الروابط. تُستخدم أيضًا لتحسين قرارات الاستثمار والتخطيط وفهم اتجاهات العملاء لتقديم منتجات وخدمات جديدة وتطبيق نهج التسعير المتغير.
- عيوب البيانات الضخمة
في سياق البيانات الضخمة، تأتي زيادة حجم المعلومات المتاحة بصورة مزدوجة: تمثل هذه الزيادة فُرصًا وتحديات ومخاطر على حد سواء. لنلقِ نظرة على هذه الجوانب بالتفصيل.
قبل كل شيء، يترتب على البيانات الكبيرة توسعٌ ملحوظ. حتى مع تطور أساليب جديدة للتخزين، يتضاعف حجم البيانات تقريبًا كل عامين. وبينما تُحاول المنظمات الخطوة على قدم المساواة مع هذه الزيادة والعثور على طرق فعّالة للتخزين، تظل تحدياتها عدة.
وفي السياق العام، يحمل وجود مزيد من المعلومات حول العملاء والمحتملين للشركات فرصة لتصميم منتجات وجهود تسويقية أفضل، بهدف تحقيق أعلى مستويات الرضا وتعزيز تكرارية الأعمال. للشركات التي تجمع كميات هائلة من البيانات، تكمن الفرصة في إجراء تحليلات أعمق وأكثر اتساعًا لمصلحة جميع الأطراف المعنية.
ومع تزايد كمية البيانات الشخصية التي يتاح للأفراد اليوم، يتحتم على الشركات اتخاذ إجراءات لضمان حماية هذه البيانات. يعتبر هذا الأمر موضوعًا مثيرًا للجدل في عالم الإنترنت، وخاصةً مع تزايد حالات اختراق البيانات التي شهدناها خلال السنوات الماضية.
وعلى الرغم من أهمية التحليل الدقيق، يمكن للبيانات الكبيرة أن تجلب أيضًا تحديات، بما في ذلك زيادة الضوضاء والتداخل بين المعلومات، مما يقلل من فائدتها المحتملة. لذلك، يتوجب على الشركات التعامل مع كميات هائلة من المعلومات وتحديد تلك التي تحمل إشارات معنوية في ظل هذا التدفق الهائل. تصبح القدرة على تحديد المعلومات ذات الصلة عاملاً أساسيًا.
من الواضح أن البيانات النظيفة والملائمة للتحليل تتطلب جهدًا كبيرًا، حيث يقضي علماء البيانات نسبة كبيرة من وقتهم – تتراوح بين 50 إلى 80 في المائة – في تجميع وتهيئة البيانات قبل البدء في استخدامها بفعالية.
علاوةً على ذلك، يمكن أن تتطلب طبيعة المعلومات وتنوعها معالجة معينة قبل استخدامها. تُخزن البيانات المهيكلة، المتكونة من قيم رقمية، وتُفرز بسهولة. بينما قد يتطلب التعامل مع البيانات غير المنظمة – مثل رسائل البريد الإلكتروني ومقاطع الفيديو والمستندات النصية – تقنيات أكثر تعقيدًا لتجعلها قيمة ومفيدة.
أخيرًا، تتطور تقنية البيانات الكبيرة بسرعة متسارعة. قبل بضع سنوات، كانت “Apache Hadoop” هي التقنية الشائعة لمعالجة البيانات الكبيرة، ولكن تم تقديم “Apache Spark” في عام 2014. واليوم، يبدو أن مزج الأدوات والإطارات يشكل نهجًا أكثر فاعلية. تحدي مواكبة تقنيات البيانات الكبيرة يظل قائمًا باستمرار.
- تحليل البيانات الضخمة Big Data
تُعدُّ طريقة MapReduce واحدة من أهم السُبل لتحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة، إذ تمثل منهجية لإجراء العمليات الحسابية على البيانات بشكل مُوازٍ وفعّال. تتضمَّن هذه الطريقة نموذجًا لبرمجة العمليات، وتُستخدم مصطلح “MapReduce” للدلالة على التطبيق الفعلي لهذا النموذج.
يتألف نموذج MapReduce أساسًا من قسمين رئيسيين. الأول هو دالة “التطبيق” أو “التعيين” المعروفة باسم “Map function”، حيث تقوم هذه الدالة بتحويل وتصفية البيانات من خلال تقسيمها إلى مجموعات فرعية تُسهِّل عملية تحليلها. أما القسم الثاني فهو دالة “التقليص” المشهورة باسم “Reduce function”، حيث يتم من خلالها تجميع واختصار البيانات من مختلف المجموعات الفرعية.
تعدُّ منهجية MapReduce مصطلحًا شاملًا يُشير إلى نموذج عام يستفيد منه العديد من التقنيات. ويعود الفضل بشكل كبير لشركة جوجل Google في تطوير هذا المفهوم، حيث قامت بالبحث والتطوير الشامل حول هذا الموضوع، مما أسهم في انتشار استخدام نموذج MapReduce بشكل واسع وفعّال.
- ما هي الأدوات المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة؟
تُعد Apache Hadoop أحد أهم وأكثر الأدوات تأثيرًا واستقرارًا في مجال تحليل البيانات الضخمة. إنه إطار عمل واسع النطاق مفتوح المصدر يُستخدم لتصنيف ومعالجة البيانات. ما يميز هذا الإطار هو قدرته على العمل على أجهزة استهلاكية عادية، والمعروفة بـ “commodity hardware” أو “off-the-shelf hardware”. هذه الأجهزة هي تلك التي تتوفر بسهولة واسعة ويُمكن استبدالها بسهولة في حالة الأعطال الكبيرة. هذا الجانب يجعل Apache Hadoop فعالًا جدًا للاستخدام مع مراكز البيانات الحالية، وحتى لتنفيذ تحليلات البيانات في بيئات الحوسبة السحابية.
ينقسم Apache Hadoop إلى أربع مكونات رئيسية. بالإضافة إلى ذلك، هناك أدوات أخرى تُستخدم للتعامل مع البيانات الضخمة، ومن بين هذه الأدوات تأتي Apache Spark كأداة تلقى اهتمامًا كبيرًا. تتميز Apache Spark بقدرتها على تخزين كميات ضخمة من البيانات في الذاكرة للمعالجة، وهذا يجعلها أسرع بكثير من الحلول التقليدية التي تعتمد على تخزين البيانات على الأقراص. في بعض أنواع تحليل البيانات، يمكن لـ Apache Spark أن تقدم نتائج مئات المرات أسرع من الحلول الأخرى.
كما يمكن لأداة Spark استخدام نظام الملفات الموزعة HDFS أو مخازن بيانات أخرى مثل Apache Cassandra أو OpenStack Swift. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن تشغيل Apache Spark على أجهزة محلية، مما يُسهِّل عمليات الاختبار والتطوير ويزيد من الكفاءة وسرعة تطوير التحليلات.
- أنواع تحليلات البيانات الضخمة
يمكن تصنيف تحليلات البيانات الضخمة إلى أربعة أنواع رئيسية، وهي:
- تحليلات التشخيص (Diagnostic Analytics): تستخدم لفهم أسباب وأسباب حدوث مشكلة محددة. تساعد هذه التحليلات أصحاب الأعمال على استعادة واستخراج البيانات، ومن ثم تحليلها للكشف عن جذور المشكلة ومنع تكرارها في المستقبل.
- التحليلات الوصفية (Descriptive Analytics): تتناول عملية تحليل وتلخيص البيانات بهدف تسهيل فهمها. يتضمن ذلك دراسة الأنماط والاتجاهات واستخدام الأساليب الإحصائية لجعل البيانات أكثر وضوحًا. يُمكن استخدامها للإجابة على أسئلة مثل “ماذا حدث؟” و”كم مرة حدث ذلك؟” و”ما هو الجزء الأهم من الحدث؟”. وتساعد في زيادة ربحية الشركات من خلال التعامل مع معلومات قابلة للتفسير بسهولة.
- التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics): تستند إلى استخدام المعلومات السابقة والنمذجة الإحصائية وتعلم الآلة للتنبؤ بالنتائج المحتملة. تُستخدم هذه التحليلات لاستخراج رؤى حول التهديدات المحتملة والفرص القادمة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحديد توقعات تعطل جهاز ما باستناد إلى البيانات التاريخية.
- التحليلات الوصفية التوجيهية (Prescriptive Analytics): تهدف إلى تقديم حلاً لمشكلة معينة باستخدام تقنيات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تعمل هذه التحليلات على توجيه القرارات من خلال تقديم أساليب إدارة أفضل للمخاطر. على سبيل المثال، يمكن لشركات النفط تحديد الأحداث المؤثرة في أسعار الوقود واتخاذ قرارات مناسبة بناءً على ذلك.
باختصار، تقدم تحليلات البيانات الضخمة وسائل متعددة لاستخراج رؤى قيمة من البيانات واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً واستدامةً في مجموعة متنوعة من المجالات.
ملخص:
- يُطلق مصطلح البيانات الضخمة على تلك المجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة وذات السرعة العالية. تمثل هذه البيانات الضخمة الوقود الأساسي الذي يُحرّك تطور عملية اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدامها للتحليل بهدف استخلاص المعلومات والتنبؤات المبنية على البيانات.
- البيانات الضخمة تتسم بالحجم الهائل الذي يحدد قيمتها، والتنوع في مصادرها وأشكالها، والسرعة في تدفقها من مصادر متعددة. الموثوقية تتعلق بصدقيتها وصحة محتواها، والقيمة تأتي من استخدامها لتحقيق عوائد. التقلب يشير لعدم اتساقها في بعض الأحيان، مع تحديات تخزين وتحليل هذا النوع المعقد من البيانات.
- تعمل البيانات الضخمة عبر تجميع معلومات من مصادر متعددة، تصنيفها إلى منظمة وغير منظمة. تشمل البيانات المنظمة المعلومات في قواعد البيانات، أما البيانات غير المنظمة فتكون عفوية. يجب اتباع ثلاث خطوات رئيسية: التجميع: من تعليقات التواصل الاجتماعي والمواقع، والأجهزة الإلكترونية تجمع البيانات. . التخزين والإدارة: يخزنها قواعد بيانات وتحليلها باستخدام برمجيات متخصصة. التحليل: يفتح تحليل البيانات الأبواب لفهم أعمق واتخاذ قرارات أفضل.
- تُستغل البيانات الضخمة في تحليل العلاقات بين مجموعات متنوعة من البيانات، مثل الديموغرافيا وسجلات الشراء، للكشف عن الروابط والأنماط. تُنفّذ هذه التحليلات داخليًا أو بواسطة جهات متخصصة، وتُوفّر معلومات أكثر تمامًا وتزيد الثقة في البيانات. تُدعم تطوير المنتجات بالتنبؤ بتفضيلات العملاء وبناء نماذج تنبؤية للمنتجات الجديدة. تُحسّن البيانات الضخمة تجربة العملاء وتمكن من تخصيص العروض. تُدعم تجربة المستخدم والتعلم الآلي بكميات كبيرة من البيانات. تُعزّز من الابتكار بتحليل الروابط وتستخدم في تحسين القرارات وتطوير منتجات جديدة.
- نموذج MapReduce هو أسلوب مهم في تحليل البيانات الضخمة، يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات قيمة بشكل مُوازٍ وفعّال. يتضمن هذا النموذج دالتي “Map” و “Reduce”. تقوم دالة “Map” بتحويل وتصفية البيانات من خلال تقسيمها إلى مجموعات فرعية. بينما تقوم دالة “Reduce” بجمع واختصار البيانات من هذه المجموعات. تم تطوير هذا المفهوم بشكل كبير بواسطة شركة جوجل، وأصبح نموذج MapReduce استراتيجية مستخدمة على نطاق واسع في تحليل البيانات الكبيرة.
المصادر:
https://www.mespressinfo.com/2021/04/what-is-big-data.html
https://academy.hsoub.com/programming/general/%D9%85%D9%82%D8%AF%D9%85%D8%A9-%D8%A5%D9%84%D9%89-%D9%85%D9%81%D9%87%D9%88%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B6%D8%AE%D9%85%D8%A9-big-data-r1579/
https://smtcenter.net/archives/slider/%d8%aa%d8%ad%d9%84%d9%8a%d9%84%d8%a7%d8%aa-%d8%a7%d9%84%d8%a8%d9%8a%d8%a7%d9%86%d8%a7%d8%aa-%d8%a7%d9%84%d8%b6%d8%ae%d9%85%d8%a9-%d9%85%d8%a7-%d9%87%d9%8a%d8%9f-%d9%88%d9%83%d9%8a%d9%81-%d8%aa%d8%b9
