ماذا يعني مصطلح Big data

ما هو مفهوم علم البيانات Data science وأنواعها

اليوم سنفهم سوياً معنى البيانات الضخمة أو ما يعرف بـ Big data وأهم مميزاتها وعيوبها، ومفهوم data science.

ولكن قبل أن نتطرق لمعرفة معنى البيانات الضخمة، سنتعرف على علوم البيانات

ما هو مفهوم علم البيانات Data science وأنواعها:

البيانات Data:

هي الصورة الخام للمعلومات قبل عمليات الفرز وتحليل البيانات data analysis والمعالجة، ولا يمكنك أن تستفيد منها في صورتها الخام قبل معالجتها وتنقسم لـ 3 أنواع:

1. بيانات مهيكلة:

بيانات يمكنك أن تستفيد منها في جداول أو قاعدة بيانات

2. بيانات شبه مهيكلة:

بيانات يمكنك فهمها وتحليلها ولكن تظهر في صورة آخرى غير الجداول وقاعدة البيانات، وهي مشتقة من البيانات المهيكلة

3. بيانات الغير مهيكلة:

مدخلات من المعلومات والبيانات بصور غير مرتبة وغير مفهومة.

والآن دعونا نجيب عن سؤال اليوم.

ما هو تعريف الـ Big data

حراك كبير انتشر منذ قرابة عشر اعوام حول ما يعرف بـمصطلح البيانات الضخمة وحتى الآن لا يوجد تعريف واضح، بمعنى؟ هل البيانات تسمى بالبيانات الضخمة لمساحتها أم أن هناك مقاييس أخرى.

لكن يمكننا القول أن البيانات الضخمة هي البيانات التي تفوق قدرتنا واستخدام أدوات وقواعد البيانات التقليدية من التقاط، ومشاركة ونقل، وتخزين، وإدارة وتحليل للبيانات في زمن محدد، قد تكون بيانات مهيكلة أو غير مهيكلة أو حتى شبه مهيكلة، المقياس الوحيد والمتعارف عليه هي هل نستطيع أن نقوم بمعالجتها كما اعتدنا، أم يحتاج الأمر لتدخل يفوق قدرتنا.

لنقل أن هناك بيانات تستطيع أن تخزنها على هاتفك المحمول أو الكمبيوتر الخاص بك ولكن توجد بيانات أخرى تحتاج مباني كاملة من الحواسيب ليتم فيها معالجة البيانات من وإلى، قد تعرفون الآن من هي الشركات التي تعد خير دليل على مفهوم Big data. وعلى رأسهم شركات FAANG : أو GAFAM، وهو اختصار لـ:

1. Facebook

2. Amazon

3. Apple

4. Netflix

5. Google

6. Microsoft

,وهذه الشركات وغيرها تعتمد في معالجتها للبيانات على الذكاء الاصطناعي، وقد سبق وتحدثنا في مقال سابق عن الذكاء الإصطناعي وصوره ومميزاته وتحدياته، للمطالعة اضغط هنا.

وتوجد شركات أخرى مثل شركة IBM اعتمدت على الحجم كمقياس لتصنيف الـ big data، البيانات تعد ضخمة وكبيرة إذا تجاوزت البيتابايت petabyte (ألف تيرا بايت) أو الايكسا بايت exabyte (مليون تيرابيات).

6 مميزات لإستخدام Big data:

1. السرعة:

58% من الذين يستخدمون Big data نجحوا في توفير الوقت

2. تحسين عملية صنع القرار:

59% من الذين يستخدمون Big data نجحوا في صناعة القرار

3. زيادة الإنتاج:

باستخدام أدوات مثل: Spark، hadoop لمعالجة وتحليل البيانات data analysis وتحليلها لرفع زيادة الإنتاج.

4. خفض التكاليف:

حوالي ⅓ المشاركين في استطلاع رأي NewVantage استخدموا big data كهدف رئيسي في خفض التكاليف ونجحوا

5. تحسين خدمة العملاء CRM:

بتجميع معلومات أكثر عن عملائك، تستطيع تقديم خدمة أفضل وتأتي هذه الأهمية في المرتبة الثانية لأهمية big data.

6. زيادة العائد:

الكثير من المؤسسات تعتمد في صنع قرارها على الـ big data وهذا عادة ما يؤدى إلى قرارات إدارية ومالية صائبة تصب في زيادة الإيرادات.

5 تحديات قد تواجهك في استخدام الـ Big data:

1. عدم فهم أهمية البيانات:

عدم معرفة الأسس لبناء قاعدة بيانات ضخمة وكيفية استخدامها، عدم وجود تدريب كافي للموظفين، والحل يكمن في تدريب وتهيئ صناع القرار وشرح أهمية البيانات الضخمة للموظفين وتوفير جميع الورش والتدريبات للوصول لأفضل نتيجة.

2. جودة البيانات:

من المحتمل أن تستقبل بيانات مكررة وغير دقيقة بسبب تعدد المصادر، نصيحتنا لك هو أن هناك مجموعة من التقنيات المخصصة لفحص وإعداد البيانات، واتخاذ الإجراءات اللازمة للتأكد من مدى صحتها.

3. إنفاق الكثير من المال:

اعتماد الشركات والمؤسسات على علوم البيانات الضخمة تحتاج إلى سيولة مالية كبيرة لتوفير الحواسيب اللازمة والمطورين ومهندسي الصيانة وغيرها، ولكي تقلل من التكاليف يمكنك أن تستفيد من الحلول السحابية أو البرمجيات الداخلية

4. مشاكل التكامل والترقية:

التحدي لا يكمن في البيانات الضخمة ولكن يكمن في كونها قابلة للتوسع والنمو مع الحفاظ على أداء أفضل، فعليك أن تصمم خوارزميات خاصة بك.

5. الأمن والخصوصية:

مع التطور الدائم لعلوم البيانات إلا أن مشكلة الخصوصية والإختراق تظل تراوده، فنجد الكثير من الشركات تؤجل العمل بالـ Big data لوقت لاحق لعدم تاكدها من الأمن والخصوصية.

أمثلة عن الـ Big data:

1. شبكات التواصل الإجتماعي:

تشير الإحصائيات إلى أن أكثر من 500 تيرابايت من البيانات (لايك -تعليقات – شير- صور وفيديوهات) تدخل يومياً إلى فيسبوك

2. الطائرات:

محرك واحد لطائرة ركاب تقليدية ينتج أكثر من 10 تيرابايت من البيانات كل 30 دقيقة.

3. تطبيقات الخرائط مثل جوجل ماب Google map.

في رأيك هل تجد الـ big data ذات فائدة تستحق جمع كل هذه البيانات عنك

Scroll to Top