من أجل أن تستطيع فهم تعريف البيانات الضخمة يجب عليك أولاً أن تكون ملماً بماهية البيانات،
فما هي البيانات؟
البيانات هي الكميات أو الأحرف أو الرموز التي يتم إجراء العمليات عليها بواسطة الكمبيوتر ، والتي يمكن تخزينها ونقلها في شكل إشارات كهربائية وتسجيلها على وسائط التسجيل المغناطيسية أو البصرية أو الميكانيكية.
ما المقصود ب”البيانات الضخمة”؟
البيانات الضخمة هي بيانات بأحجام كبيرة ، والمقصود بذلك مجموعة البيانات ضخمة الحجم هي التي تنمو بإستمرار مع مرور الوقت ، مما يجعل هذه البيانات كبيرة ومعقدة بحيث لا تستطيع أي من أدوات إدارة البيانات التقليدية تخزينها أو معالجتها بكفاءة، ويميل الاستخدام الحالي لمصطلح البيانات الضخمة إلى الإشارة إلى استخدام التحليلات التنبؤية ، أو تحليلات سلوك المستخدم ، أو بعض طرق تحليل البيانات المتقدمة الأخرى التي تستخرج القيمة من البيانات ، ونادراً ما يستخدم المصطلح لوصف حجم معين من مجموعة البيانات.
وتقسم البيانات الضخمة إلى ثلاثة أنواع رئيسية :
أولاً : بيانات ضخمة منظمة.
وهي البيانات التي يمكن تخزينها والوصول إليها ومعالجتها في شكل تنسيق ثابت على مدار فترة زمنية محددة ، حققت المواهب في علوم الكمبيوتر نجاحًا كبيراً في تطوير التقنيات للعمل مع هذا النوع من البيانات (حيث يكون التنسيق معروفًا مقدمًا) وكذلك استخلاص قيمة منه، ومع ذلك ، في الوقت الحاضر ، نتوقع حدوث مشكلات عندما يزداد حجم مثل هذه البيانات إلى حد كبير ، حيث توجد أحجام نموذجية لا يحبذ الإبتعاد عنها ، مثلاً يعد جدول “الموظف” في قاعدة البيانات مثالًا على هذا النوع من البيانات الضخمة.
ثانياً : بيانات ضخمة غير منظمة.
تحتوي البيانات شبه المنظمة على كل بيانات من النوعين معاً، إذ يمكننا أن نرى البيانات شبه المنظمة على أنها منظمة في شكلها لكنها في الواقع غير محددة على سبيل المثال تعريف جدول نظام إدارة قواعد البيانات، ومثال البيانات شبه المنظمة عبارة عن بيانات ممثلة في ملف XML،
مثل البيانات الشخصية المخزنة في ملف XML.
ثالثاً : بيانات ضخمة شبه منظمة.
يتم تصنيف أي بيانات ذات شكل أو هيكل غير معروف على أنها بيانات غير منظمة ، بالإضافة إلى الحجم الضخم ، تفرض البيانات غير المنظمة تحديات متعددة من حيث معالجتها لاستخلاص قيمة منها، مثال نموذجي للبيانات غير المنظمة هو مصدر بيانات غير متجانسة يحتوي على مجموعة من الملفات النصية البسيطة والصور ومقاطع الفيديو وما إلى ذلك. الآن لدى المنظمات اليوم الكثير من البيانات المتوفرة معها ولكن لسوء الحظ ، فإنها لا تعرف كيفية استخلاص القيمة منها بما أنها في شكلها الخام أو التنسيق غير المنظم، أهم الأمثلة على البيانات غير المنظمة هو الإخراج الذي تم إرجاعه بواسطة “بحث قوقل”.
لا شك من أهمية المقدرة على معالجة البيانات الضخمة بجميع أنواعها إذ أنها تفتح أبواباً ضخمة على المستثمرين والمؤسسات نذكر فيما يلي بعض إستخدامات “البيانات الضخمة” :
يمكن للشركات الاستفادة من الذكاء الخارجي أثناء اتخاذ القرارات مثل ما يُمَكِّن الوصول إلى البيانات الاجتماعية من محركات البحث ومواقع التواصل مثل فيسبوك و تويتر المؤسسات في ضبط استراتيجيات أعمالها بطريقة دقيقة
، كما يمكن تحسين خدمة العملاء حيث يتم استبدال أنظمة تعليقات العملاء التقليدية بأنظمة جديدة مصممة بتقنيات البيانات الضخمة في هذه النظم الجديدة تُستخدم تقنيات البيانات الضخمة ومعالجة اللغة الطبيعية في قراءة وتقييم استجابات العملاء.
وكذلك تمكن تقنية البيانات الضخمة الشركات التجارية من التحديد المبكر للمخاطر على المنتج / الخدمات ، وإن وجدت
كفاءة تشغيلية أفضل يمكن استخدام تقنيات البيانات الضخمة لإنشاء منطقة انطلاق أو منطقة هبوط للبيانات الجديدة قبل تحديد البيانات التي ينبغي نقلها إلى مستودع البيانات. بالإضافة إلى ذلك ،
يساعد مثل هذا التكامل بين تقنيات البيانات الضخمة ومستودع البيانات المؤسسة في إلغاء تحميل البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل غير منتظم.
كما قد تطور مجال تحليل البيانات الضخمة ليلعب دوراً كبيراً في معظم الصناعات على مدار السنوات القليلة الماضية. وفقًا لـ “:Wikibon” ، من المتوقع أن ترتفع إيرادات سوق البيانات الكبيرة في جميع أنحاء العالم للبرامج والخدمات من 42 مليار دولار في عام 2018 إلى 103 مليار دولار في عام 2027 ، لتصل إلى معدل نمو مركب يبلغ 10.48٪ سنوياً.
و سنوضح فيما يلي تطبيقات البيانات الضخمة في عدد من المجالات الرائدة :
أولاً : البيانات الضخمة في الصناعة.
يوفر التصنيع التنبؤي الشفافية وتوفير الوقت اللازمين لنجاح أي مؤسسة صناعية ويتطلب ذلك قدراً هائلا من البيانات وأدوات التنبؤ المتقدمة لعملية منهجة البيانات إلى معلومات مفيدة،
ومن فوائد استخدام تطبيقات البيانات الضخمة في الصناعة تحسين جودة المنتج، إدارة الموارد وتتبع عيوب عملية التصنيع زيادة كفاءة الطاقة
، اختبار ومحاكاة عمليات التصنيع الجديدة ودعم التخصيص الشامل للتصنيع.
ثانياً : البيانات الضخمة في وسائل الإعلام والترفيه.
تواجه العديد من شركات الإعلام والترفيه نماذج أعمال جديدة للطريقة التي تقوم بها بإنشاء المحتوى وتسويقه وتوزيعه. يحدث هذا بسبب بحث المستهلك الحالي عن إمكانية الوصول إلى المحتوى في أي مكان وفي أي وقت وعلى أي جهاز، توفر البيانات الضخمة نقاطًا قابلة للتنفيذ من المعلومات حول ملايين الأفراد ، حيث تعمل بيئات النشر على تخصيص الإعلانات والمحتوى لجذب المستهلكين ، يتم جمع هذه الأفكار من خلال مختلف أنشطة استخراج البيانات و يستفاد من تطبيقات البيانات الضخمة من صناعة الوسائط والترفيه من خلال:
التنبؤ بما يريده الجمهور،
جدولة التحسينات والتطويرات
زيادة الاستحواذ على السوق والاحتفاظ به، استهداف الإعلانات
تسييل المحتوى وتطوير منتجات جديدة.
ثالثاً : البيانات الضخمة في إنترنت الأشياء.
توفر البيانات المستخرجة من أجهزة إنترنت الأشياء تعيينًا للتوصيل البيني للجهاز وقد استخدمت هذه التعيينات من قبل مختلف الشركات والحكومات لزيادة الكفاءة ،
كما تم اعتماد إنترنت الأشياء بشكل متزايد كوسيلة لجمع البيانات الحسية ، وتستخدم هذه البيانات الحسية في السياقات الطبية والصناعية ، إذ يظهر لنا بوضوح تكامل مجال إنترنت الأشياء الذي يقوم بجمع بيانات ضخمة عن طريق شبكة أجهزة متصلة بالإنترنت
و مجال البيانات الضخمة الذي يقوم بتحليل البيانات الضخمة المتزايدة بطرق فعالة غير تلك التقليدية التي لا تجدي بسبب الكم الهائل من البيانات.
ويتضح لنا أن تحليل مجموعات البيانات الضخمة يستخدم في عدد من المجالات مثل تحديد اتجاهات الأعمال التجارية ، والوقاية من الأمراض ، ومكافحة الجريمة وما إلى ذلك، ويواجه العلماء ومديري الشركات التجارية وممارسي الطب
والإعلام والحكومات على حد سواء صعوبات منتظمة مع مجموعات البيانات الضخمة في المناطق بما في ذلك عمليات البحث على الإنترنت والتقنية والمعلوماتية الحضرية والمعلوماتية التجارية، ويواجه العلماء قيودًا في مجال العلوم الإلكترونية ،
بما في ذلك الأرصاد الجوية ، وعلم الجينوم ، ومحاكاة الفيزياء المعقدة ، وعلم الأحياء والبحوث البيئية، وغيرها الكثير ولكن الفضل يعود لتقنية البيانات الضخمة التي سهلت التعامل مع المشاكل المذكورة بصورة كبيرة ويعتبر أحد أهم عوامل إشعال الثورة الصناعية الرابعة.