Big Data البيانات الضخمة

"البيانات هي مجرد كلمة أخرى لوصف الأجزاء الصغيرة من الأفكار. تخيلوا الملايين من هذه القطع الصغيرة من الأفكار, كالنجوم في السماء. عندما تنظرون إلى النجوم ترون مجموعة من الأضواء. و لكن يمكنكم أيضاً أن تتخيلوا أشكالاً: محارب هنا, ملعقة كبيرة هناك.

"المحارب هو فكرة, و النجوم هي البيانات التي تكون هذه الفكرة. الآن, عندما يتكلم الناس عن بيانات كبيرة, فهم لايتكلمون فقط عن النجوم التي يمكنني أنا و أنتم رؤيتها عندما ننظر إلى الأعلى, بل عن جميع المليارات من النجوم الأخرى الموجودة و التي قد لانتمكن من رؤيتها إلا عن طريق تلسكوب كبير. كيف سيبدو ذلك؟"

ماهي البيانات الضخمة Big Data ؟

البيانات الضخمة هو مصطلح يصف الكميات الكبيرة من البيانات – سواء كانت مهيكلة أم غير مهيكلة - و التي تغطي عملاً ما بشكل يومي. و لكن الأهمية لا تكمن في كمية البيانات, بل ما يهم هو ما تفعله المنظمات بهذه البيانات. يمكن تحليل البيانات الضخمة للحصول على معارف تؤدي إلى قرارت و استراتيجيات أفضل في العمل.

تاريخ البيانات الضخمة و خصائصها:

يمكن أن نعتبر مصطلح "البيانات الضخمة" حديثاً نسبياً, إلى أن عملية جمع و تخزين كميات كبيرة من المعلومات ليتم تحليلها لاحقاً هي عملية قديمة جداً. ازداد هذا المفهوم شيوعاً في بداية القرن عندما قام المحلل دوغ لايني Doug Laney بتحديد المفهوم الحالي للبيانات الضخمة بثلاث أفكار رئيسية:

· الحجم: وهو عدد التيرابايت من البيانات التي نطلقها يومياً من المحتوى.

· السرعة: مدى سرعة تواتر حدوث البيانات.

· التنوع: وهو تنوع هذه البيانات ما بين مهيكلة وغير مهيكلة ونصف مهيكلة.

كيف تعمل البيانات الضخمة في مجال التكنولوجيا:

البيانات أصبحت أكثر وفرة بالإضافة إلى كونها أكثر قابلية للفهم بالنسبة للحواسيب.

غالبية تدفق البيانات الضخمة هو عبارة عن بيانات مشتتة – أشياء متفرقة و عشوائية كالكلمات, الصور و الفيديو الموجودة في الويب تدعى هذه البيانات عادةً بالبيانات الغير مهيكلة و تكون غير مهيأة لقواعد البيانات التقليدية.

إلا أن أدوات الكمبيوتر الخاصة بجمع المعلومات و المعارف من الحقول الشاسعة الخاصة بالبيانات الغير مهيكلة في الإنترنت بدأت تزداد و تتطور بسرعة. في مقدمتها نجد تقنيات الذكاء الصنعي سريعة التطور مثل تحليل اللغات الطبيعية, التعرف على الأنماط, و تعليم الآلة.

يمكن تطبيق تكنولوجيا الذكاء الصنعي هذه في العديد من المجالات. مثلاً, خاصية البحث و الإعلانات في غوغل و سيارات الروبوت التجريبية الخاصة بها, و التي تجولت في مئات الأميال من شوارع كاليفورنيا, كلاهما تستخدمان الكثير من حيل الذكاء الصنعي.

كلا هاتين التقنيتين تعتبران تحدياً هائلاً للبيانات الضخمة, حيث تتعامل مع كميات هائلة من البيانات لتتخذ قرارات فورية.

و بدوره, فإن الثراء الكبير في البيانات الجديدة يؤدي إلى تسريع التطورات في مجال الحاسوب – حلقة مفرغة من البيانات الضخمة. خوارزميات تعليم الآلة مثلاً تتعلم من البيانات, و كلما زادت البيانات يزيد تعلم الآلة.

بعض الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة:

(NoSQL, DatabasesMongoDB, CouchDB, Cassandra, Redis, BigTable, Hbase, Hypertable, Voldemort, Riak, ZooKeeper)

كيفية تخزينها و إدارتها:

كان التخزين يعتبر مشكلة قبل عدة سنوات, و لكن الآن تتوفر العديد من الخيارات بتكلفة قليلة لتخزين البيانات بما يتناسب مع العمل.

كمية البيانات التي سيتم تحليلها:

بعض المنظمات لا تقوم باستثناء أي البيانات في عملية التحليل, و هذا ممكن بفضل التقنيات ذات الأداء العالي المتوفرة اليوم كالحوسبة الشبكية (grid computing) أو التحليل ضمن الذاكرة. يمكن أيضاً التحليل بطريقة أخرى تتضمن تحديد البيانات ذات الصلة قبل القيام بتحليلها.

كيفية استخدام المعارف التي يتم الحصول عليها:

كلما ازدادت معرفتك ستزداد ثقتك في اتخاذ قرارات العمل. من الذكاء تحديد استراتيجية معينة بعد الحصول على الكمية المناسبة من المعلومات.

أهمية البيانات الضخمة:

أهمية البيانات الضخمة لا تتمحور حول كمية البيانات التي تمتلكها, بل ما تفعله بها. بإمكاننا أن نأخذ بيانات من أي مصدر و نقوم بتحليلها للحصول على إجابات تمكن من :1) تقليل التكاليف, 2)تقليل الوقت المصروف,

3) تطوير المنتجات الجديدة وتحسين العروض,

4) اتخاذ القرارات الذكية. عندما نقوم بدمج البيانات الضخة مع عملية التحليل القوية, يمكن تحقيق مهام مرتبطة بالأعمال مثل:

· تحديد الأسباب الجذرية للفشل, المشاكل و العيوب في الزمن الحقيقي تقريباً.

· توليد القسائم الشرائية لحظة البيع وفقاً لعادات الزبون في الشراء.

· إعادة حساب نسبة الخطأ بالكامل خلال دقائق.

· كشف السلوك الفاسد قبل أن يؤثر على المنظمة.

باستمرار التقدم يزيد توليد البيانات أكثر من خلال الكثير من الأجهزة والمصادر كتغريدات التويتر و الفيديوهات على اليوتيوب و تحديثات الحالة على الفيس بوك فأصحاب القرار في غوغل أولاً و الآن في فيسبوك, تفوقوا في جمع البيانات من عمليات البحث على الإنترنت, المنشورات و الرسائل والإعلانات.......