من أين تأتي البيانات الضخمة؟         قد تكون على علم من فوائد تحليل البيانات الضخمة وفوائد تقاطع هذا المجال مع المجالات الأخرى التي تقود الثورة الصناعية الرابعة، ولكن هل تساءلت من أين يتم جمع البيانات الضخمة؟   حسناً، يأتي الجزء الأكبر من البيانات الضخمة من ثلاثة مصادر أساسية: البيانات الاجتماعية ، وبيانات الآلة ، وبيانات المعاملات. بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج الشركات إلى التمييز بين البيانات التي يتم إنشاؤها داخليًا ، بمعنى أنها تكمن خلف جدار الحماية للشركة ، والبيانات الخارجية التي يتم إنشاؤها والتي يجب استيرادها إلى نظام.   أولاً: تأتي البيانات الاجتماعية من الإعجابات والتغريدات وإعادة التغريد والتعليقات وتحميلات الفيديو والوسائط العامة التي يتم تحميلها ومشاركتها عبر منصات الوسائط الاجتماعية المفضلة في العالم، ويوفر هذا النوع من البيانات رؤى لا تقدر بثمن في سلوك المستهلك والشعور ويمكن أن يكون لها تأثير كبير في تحليلات التسويق، يعد الويب عامةً مصدرًا جيدًا للبيانات الاجتماعية ، ويمكن استخدام أدوات مثل ترندات قوقل “Google Trends” للتأثير الجيد لزيادة حجم البيانات الضخمة.       ثانياً : يتم تعريف بيانات الآلة على أنها معلومات يتم إنشاؤها بواسطة المعدات الصناعية ، وأجهزة الاستشعار المثبتة في الآلات ، وحتى سجلات الويب التي تتعقب سلوك المستخدم، من المتوقع أن ينمو هذا النوع من البيانات بشكل كبير حيث أن إنترنت الأشياء يزداد انتشارًا ويتوسع في جميع أنحاء العالم. ستوفر أجهزة الاستشعار ، مثل الأجهزة الطبية ، والمقاييس الذكية ، وكاميرات الطرق ، والأقمار الصناعية ، والألعاب ، وإنترنت الأشياء السريعة النمو ، سرعة عالية وقيمة وحجم وتنوع البيانات في المستقبل القريب جدًا.   ثالثاً :     يتم إنشاء بيانات المعاملات من جميع المعاملات اليومية التي تتم عبر الإنترنت وغير متصل. الفواتير ، وأوامر الدفع ، وسجلات التخزين ، وإيصالات التسليم – كلها توصف بأنها بيانات معاملات ، ولكن البيانات وحدها لا معنى لها تقريبًا ، ومعظم المنظمات تكافح من أجل فهم البيانات التي تقوم بإنشائها وكيفية استخدامها على نحو جيد. الأسئلة الشائعة حول ملاذ للتسويق (FAQ) س1: ما هي الخدمات التي يقدمها موقع ملاذ للتسويق؟ ج: نقدم خدمات استشارية وتدريبية متقدمة في مجالات التسويق الرقمي، أتمتة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Automation)، إطلاق وإدارة الحملات الإعلانية الممولة (جوجل، سناب شات، تيك توك)، وتصميم وتطوير المتاجر الإلكترونية لزيادة المبيعات. س2: هل يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية متخصصة؟ ج: نعم، يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية مكثفة ومخصصة لأصحاب الأعمال والمسوقين لتأهيلهم في مجالات هندسة الأوامر (Prompt Engineering)، أتمتة التسويق بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الحملات الرقمية من البداية وحتى الاحتراف. س3: كيف يمكنني التواصل مع ملاذ للتسويق لطلب استشارة أو تدريب؟ ج: يمكنك التواصل مباشرة مع المدرب ملاذ المصري لطلب استشارة مخصصة لمشروعك أو للتسجيل في البرامج التدريبية القادمة عبر صفحة اتصل بنا أو عبر الواتساب المباشر من خلال الروابط المتوفرة في الموقع.

البيانات الضخمة تقود الثورة الصناعية الرابعة بالإشتراك مع تقنيات الذكاء الإصطناعي             في عام 2020 لا شك أننا دخلنا عصر الثورة الصناعية الرابعة من أوسع أبوابه ويزعم الكثيرون أن تلك الثورة تُقاد بواسطة العلاقة بين البيانات الضخمة والذكاء الإصطناعي. يساعد إتحاد الذكاء الاصطناعى مع البيانات الضخمة على تحويل الأفكار إلى مادة، وذلك عن طريق الاستفادة الكاملة من الصور والرسوم البيانية والوسائط المتعددة لمنح الجمهور المستهدف تجربة مذهلة،     ووفقًا لإحصائيات الأسواق فإنه يفترض أن تنمو السوق العالمية لمنظمة العفو الدولية في مجال المحاسبة. ونتيجة لذلك ، ارتفع النمو من 666 مليون دولار في عام 2019 إلى 4،791 مليون دولار بحلول عام 2024!         كما  تساعدك البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في المساهمة في العديد من الصناعات التي تقدم خطة فعالة، يمكن أن يتحدث مباشرة إلى المستثمرين وجمهورك المستهدف ، ويغطي الجوانب الأساسية ويمثل فكرتك باختصار.       وفقًا لـ “Techjury” ، من المقرر أن يصل سوق تحليلات البيانات الضخمة إلى 103 مليارات دولار بحلول عام 2023 ، وفي عام 2019 ، من المتوقع أن ينمو سوق البيانات الضخمة بنسبة 20%       كما يوفر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة إمكانية الوصول إلى المعلومات ذات الصلة، تحتوي البيانات الضخمة على البيانات من مصادر متعددة مثل منصات الوسائط الاجتماعية وبيانات البحث وغيرها ،       والتي يمكن تنظيمها أو هيكلتها، بينما الذكاء الاصطناعي يمثل الذكاء الذي أظهرته الآلات مع ظهور الذكاء الطبيعي الذي يظهره البشر. كما يساعدان في حل جميع المشاكل التي تواجه المؤسسات والأفراد بكفاءة عالية إذ أنه لكل مشكلة ، هناك حل،     بمجرد فهمك للمشكلة و إمتلاكك رغبة إحداث التغيير يمكنك حل المشكلة بوضوح بأكثر الطرق دقة الذكاء الاصطناعي هو انعكاس حقيقي للتقدم التكنولوجي و باستخدام البيانات الضخمة ، يمكنك الاستفادة الكاملة من المعلومات الحيوية لاستخراج المعلومات التي تحتاج إليها. الأسئلة الشائعة حول ملاذ للتسويق (FAQ) س1: ما هي الخدمات التي يقدمها موقع ملاذ للتسويق؟ ج: نقدم خدمات استشارية وتدريبية متقدمة في مجالات التسويق الرقمي، أتمتة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Automation)، إطلاق وإدارة الحملات الإعلانية الممولة (جوجل، سناب شات، تيك توك)، وتصميم وتطوير المتاجر الإلكترونية لزيادة المبيعات. س2: هل يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية متخصصة؟ ج: نعم، يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية مكثفة ومخصصة لأصحاب الأعمال والمسوقين لتأهيلهم في مجالات هندسة الأوامر (Prompt Engineering)، أتمتة التسويق بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الحملات الرقمية من البداية وحتى الاحتراف. س3: كيف يمكنني التواصل مع ملاذ للتسويق لطلب استشارة أو تدريب؟ ج: يمكنك التواصل مباشرة مع المدرب ملاذ المصري لطلب استشارة مخصصة لمشروعك أو للتسجيل في البرامج التدريبية القادمة عبر صفحة اتصل بنا أو عبر الواتساب المباشر من خلال الروابط المتوفرة في الموقع.

ما هي العلاقة بين إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة؟         القيمة الحقيقية لـ إنترنت الأشياء هي إنشاء منتجات أكثر ذكاءً وتقديم رؤى ذكية وتوفير نتائج أعمال جديدة و مع اتصال ملايين الأجهزة ، سيؤدي إنترنت الأشياء إلى تدفق مهول من البيانات الضخمة يتمثل التحدي الرئيسي في تصور وكشف الرؤى من أنواع مختلفة من البيانات (مُنظمة وغير منظمة، الصور والبيانات السياقية، البيانات المظلمة و الوقت الفعلي) وفي سياق التطبيقات المشابهة،   أعتقد أن استخلاص المعلومات من البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي هو عامل التمكين الرئيسي للأجهزة الأكثر ذكاءً والعالم المتصل.         الهدف النهائي هو تسخير البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار وغيرها من المعلومات السياقية لاكتشاف الأنماط والعلاقات في الوقت الحقيقي للتأثير إيجابيا على الشركات، لذا يجب تعزيز تقنيات البيانات الضخمة الحالية لتخزين وإدارة واستخراج القيمة بفعالية من التدفقات المستمرة لبيانات المستشعر.     على سبيل المثال ، من المقدر أن ترسل السيارات المتصلة 25 غيغابايت من البيانات إلى السحابة كل ساعة، ويكون التحدي الأكبر في فهم البيانات ، وتحديد البيانات التي يمكن استهلاكها والعمل بسرعة على استخلاص الأحداث القابلة للتنفيذ.     سيكون استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق بمثابة أداة تمييز أساسية لاستخلاص رؤى سريعة من تدفقات البيانات الضخمة. مع إنترنت الأشياء ، ستتحرك تقنيات تحليل البيانات الضخمة أيضًا على     حافة الطريق لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي ، على سبيل المثال اكتشاف أنماط المحاصيل في النباتات الزراعية التي تستخدم طائرات بدون طيار في أماكن بعيدة ، أو اكتشاف الأنشطة المشبوهة في أجهزة الصراف الآلي أو التنبؤ بسلوك السائق لسيارة متصلة.         وباختصار ، فإن إنترنت الأشياء هو الحواس  والبيانات الكبيرة هي الوقود والذكاء الاصطناعي هو العقل الذي يدرك مستقبل العالم الذكي المتصل. الأسئلة الشائعة حول ملاذ للتسويق (FAQ) س1: ما هي الخدمات التي يقدمها موقع ملاذ للتسويق؟ ج: نقدم خدمات استشارية وتدريبية متقدمة في مجالات التسويق الرقمي، أتمتة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Automation)، إطلاق وإدارة الحملات الإعلانية الممولة (جوجل، سناب شات، تيك توك)، وتصميم وتطوير المتاجر الإلكترونية لزيادة المبيعات. س2: هل يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية متخصصة؟ ج: نعم، يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية مكثفة ومخصصة لأصحاب الأعمال والمسوقين لتأهيلهم في مجالات هندسة الأوامر (Prompt Engineering)، أتمتة التسويق بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الحملات الرقمية من البداية وحتى الاحتراف. س3: كيف يمكنني التواصل مع ملاذ للتسويق لطلب استشارة أو تدريب؟ ج: يمكنك التواصل مباشرة مع المدرب ملاذ المصري لطلب استشارة مخصصة لمشروعك أو للتسجيل في البرامج التدريبية القادمة عبر صفحة اتصل بنا أو عبر الواتساب المباشر من خلال الروابط المتوفرة في الموقع.

مميزات البيانات الضخمة الخمسة   يوجد إجماع عام على أن هناك سمات معينة تحدد البيانات الضخمة من غيرها وتوجد في معظم دوائر البيانات الضخمة ، تسمى هذه الدوائر الخمسة : الحجم ، التنوع ، السرعة ، الموثوقية ، و القيمة.   أولاً : الحجم. السمة الرئيسية التي تجعل البيانات “ضخمة” هي حجمها الهائل، ليس من المنطقي التركيز على الحد الأدنى لوحدات التخزين لأن إجمالي كمية المعلومات ينمو بشكل كبير كل عام، وفي عام 2010 ، قدر طومسون رويترز في تقريره السنوي أنه يعتقد أن العالم “يحتوي على أكثر من 800 إكسابايت من البيانات وتتزايد بصورة يومية “.   ثانياً : الموثوقية تشير الموثوقية إلى مدى دقة البيانات، وهل يمكن للمدير الاعتماد على صحة البيانات ؟ يعلم كل مدير جيد أن هناك تباينات متأصلة في جميع البيانات التي تم جمعها ويجب مراجعتها وتدقيقها.     ثالثاً : التنوع. يعد التنوع من أكثر التطورات إثارة للاهتمام في التكنولوجيا حيث يتم رقمنة المزيد والمزيد من المعلومات. وتتضمن جميع أنواع البيانات  مثل البيانات المنظمة “التقليدية” وهي الأشياء في كشف حساب بنكي مثل التاريخ والمبلغ والوقت، والنوع الآخر هي البيانات غير المنظمة وكذلك البيانات شبه المنظمة.     رابعاً : السرعة. السرعة هي تكرار البيانات الواردة التي تحتاج إلى معالجة. فكر في عدد الرسائل النصية القصيرة أو تحديثات حالة الفيسبوك أو الضربات الشديدة لبطاقة الائتمان التي يتم إرسالها على شركة اتصالات معينة كل دقيقة من كل يوم ، وستحصل على تقدير جيد للسرعة. تطبيق الدفق مثل Amazon Web Services Kinesis هو مثال لتطبيق يعالج سرعة البيانات.   خامساً : القيمة. يجب أن يكون الهدف النهائي لأي مشروع بيانات كبير هو توليد نوع من القيمة للشركة التي تقوم بكل التحليلات. خلاف ذلك ، فأنت تؤدي فقط بعض المهام التكنولوجية من أجل التكنولوجيا. الأسئلة الشائعة حول ملاذ للتسويق (FAQ) س1: ما هي الخدمات التي يقدمها موقع ملاذ للتسويق؟ ج: نقدم خدمات استشارية وتدريبية متقدمة في مجالات التسويق الرقمي، أتمتة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Automation)، إطلاق وإدارة الحملات الإعلانية الممولة (جوجل، سناب شات، تيك توك)، وتصميم وتطوير المتاجر الإلكترونية لزيادة المبيعات. س2: هل يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية متخصصة؟ ج: نعم، يقدم المدرب ملاذ المصري دورات تدريبية مكثفة ومخصصة لأصحاب الأعمال والمسوقين لتأهيلهم في مجالات هندسة الأوامر (Prompt Engineering)، أتمتة التسويق بالذكاء الاصطناعي، وإدارة الحملات الرقمية من البداية وحتى الاحتراف. س3: كيف يمكنني التواصل مع ملاذ للتسويق لطلب استشارة أو تدريب؟ ج: يمكنك التواصل مباشرة مع المدرب ملاذ المصري لطلب استشارة مخصصة لمشروعك أو للتسجيل في البرامج التدريبية القادمة عبر صفحة اتصل بنا أو عبر الواتساب المباشر من خلال الروابط المتوفرة في الموقع.

      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 ،