البيانات الضخمة مصطلح يستخدم لوصف مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي يمكن تحليلها للكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات المتعلقة بالسلوك البشري والتفاعلات. من خلال الاستفادة من التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن للشركات والمؤسسات الحصول على رؤى قيمة من مجموعات البيانات هذه ، مما يؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن استراتيجياتها وعملياتها. في هذه المقالة ، سنناقش مفهوم البيانات الضخمة ، وكيف يمكن استخدامها ، وفوائد الاستفادة من البيانات الضخمة.
جدول المحتويات
ما هي البيانات الضخمة
البيانات الضخمة (Big Data) هي مصطلح يشير إلى كمية كبيرة جدًا ومعقدة من البيانات التي يتعذر تخزينها وتحليلها وإدارتها باستخدام أدوات وتقنيات التخزين والمعالجة التقليدية أو التطبيقات المعتادة لإدارة البيانات. تتضمن البيانات الضخمة عادة مجموعات بيانات ذات أحجام تتخطى قدرة البرامج التي يشيع استخدامها لالتقاط وإدارة ومعالجة البيانات في غضون فترة زمنية مقبولة. يتم توليد البيانات الضخمة من مجموعة متنوعة من المصادر مثل الإنترنت، ووسائل التواصل الاجتماعي، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة الطبية، والمعامل العلمية، والأعمال التجارية، والحكومية، وغيرها. وتتميز البيانات الضخمة بالحجم الكبير وسرعة التغير والتنوع والتعقيد، وتتطلب أدوات وتقنيات خاصة لتخزينها وتحليلها واستخلاص الفوائد منها. يمكن تحليل البيانات الضخمة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والارتباطات المتعلقة بالسلوك البشري والتفاعلات. أصبحت البيانات الضخمة واحدة من أهم الأدوات التي تستخدمها الشركات والحكومات والمؤسسات لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين خدمة العملاء واكتساب رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم. تستخدم الشركات البيانات الضخمة لفهم عملائها بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة. البيانات الضخمة هي مفهوم يعمل على تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات ، مما يسمح لها باتخاذ قرارات أكثر ذكاءً والتنبؤ بدقة باتجاهات العملاء. مع ظهور التكنولوجيا الرقمية ، أصبحت الشركات الآن قادرة على جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات ، وتوفير رؤى تمكنهم من اتخاذ قرارات مستنيرة. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة المؤسسات على فهم عملائها بشكل أفضل وتطوير منتجات وخدمات أفضل وأكثر استهدافًا. على سبيل المثال ، يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحديد احتياجات العملاء وتفضيلاتهم ، وتقديم تجارب مخصصة وإنشاء حملات تسويقية مستهدفة.
تعريف البيانات الضخمة
تعرف شركة جارتنر المتخصصة في أبحاث تقنية المعلومات البيانات الضخمة بأنها “الأصول المعلوماتية كبيرة الأحجام وسريعة التدفق، والتي تتطلب طرق معالجة مجدية ومبتكرة من أجل تطوير البصائر وطرق اتخاذ القرارات”. كما تعرف TBDI البيانات الضخمة بأنها “مصطلح ينطبق علي الأجسام الضخمة للبيانات التي تتنوع في طبيعتها سواء أكانت منظمة، غير منظمة أو شبه منظمة، بما في ذلك من المصادر الداخلية أو الخارجية للمنظمة، ويتم توليدها بدرجة عالية من السرعة مع نموذج مضطرب، والتي لا تتفق تماماً مع مخازن البيانات التقليدية والمنظمة وتتطلب نظام إيكولوجي قوي ومعقد مع منصة حوسبة عالية الأداء وقدرات تحليلية للالتقاط ومعالجة وتحويل وكشف واستخلاص القيمة والرؤى العميقة في غضون وقت زمني مقبول”
تاريخ البيانات الضخمة
تاريخ البيانات الضخمة (Big Data) يرجع إلى عقد الثمانينات من القرن الماضي، حيث كان يتم استخدام هذا المصطلح لوصف حجم وتعقيد البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة وبسرعة متزايدة. كما ظهر مصطلح البيانات الضخمة في عام 1999 في إطار دراسة عن الوقت الحقيقي لاستكشاف عرض مرئي لمجموعات بيانات حجمها جيجا بايت والتي نشرتها جمعية الحواسب الآلية. في عام 2005، حيث استخدم هذا المصطلح من قبل روجر ماجوليني وديفيد بونشيك في مقال نشر في مجلة “التقنية الأصلية” (The Original Technology Review). وفي السنوات التي تلت ذلك، شهدت الأنظمة الرقمية تزايدًا كبيرًا في حجم البيانات التي تتولد وتتراكم بسرعة كبيرة في مختلف المجالات. وفي عام 2008، تحدثت شركة “غوغل” عن مصطلح “Big Data” في موضوع للمدونة الخاصة بها، حيث أشارت إلى أهمية معالجة البيانات الضخمة في تحسين خدمات الشركة. ومنذ ذلك الحين، بدأ استخدام مصطلح البيانات الضخمة في الأوساط التقنية والصناعية بشكل أوسع، وتطورت الأدوات والتقنيات المستخدمة في معالجة وتحليل هذه البيانات بشكل كبير، وأصبحت البيانات الضخمة تلعب دورًا حاسمًا في صناعات مختلفة مثل الصناعة والمالية والرعاية الصحية وغيرها. في عام 2012، تم تصنيف البيانات الضخمة كإحدى التقنيات الأكثر تأثيرًا في العالم، وتحتل مكانة مهمة في العالم الحالي حيث تستخدم في تحليل المعلومات واتخاذ القرارات الأساسية في الأعمال والصناعة وتحقيق المزيد من الفوائد للمجتمع.
تطبيقات البيانات الضخمة
تستخدم البيانات الضخمة في العديد من الصناعات المختلفة وتحديداً في مجالات التحليل والتنبؤ واتخاذ القرارات، ومن بين استخداماتها الشائعة:
1- الخدمات المصرفية والمالية:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في تحليل السوق والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، ولتحليل نمط سلوك العملاء وتقديم حلول مالية مخصصة وتجربة أفضل للعملاء وتحسين رضا العملاء ومكافحة الاحتيال.
2- الصناعة:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في تحسين عمليات الإنتاج والتوزيع وتقليل التكاليف وزيادة الإنتاجية.
3- الرعاية الصحية:
تستخدم مؤسسات الرعاية الصحية تقنيات البيانات الضخمة لتحليل البيانات الطبية الضخمة لتحسين الرعاية الصحية والتشخيص المبكر وتحسين العلاج وتوجيه العلاجات بطريقة أكثر فعالية.
4- التجارة الإلكترونية:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في تحليل سلوك المستهلك وتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت وتحسين العمليات اللوجستية.
5- النقل واللوجستيات:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في تحسين الخدمات اللوجستية والتنبؤ بحركة المرور وتحسين تخطيط الطرق والنقل العام.
6- الطاقة:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في تحليل استهلاك الطاقة وتحسين الكفاءة الطاقية وتحسين إدارة الشبكات الكهربائية.
7- التسويق والإعلان:
تستخدم شركات التسويق والإعلان التحليلات الضخمة لتحليل سلوك المستخدمين على الإنترنت وتحديد الأهداف التسويقية وتحسين تجربة المستخدم وتوجيه الإعلانات بطريقة أكثر فاعلية.
8- العلوم والبحوث:
يمكن استخدام البيانات الضخمة في الأبحاث العلمية وتحليل البيانات الإحصائية والتنبؤ بالظواهر والأحداث.
هذه مجرد أمثلة قليلة من استخدامات البيانات الضخمة في الصناعات المختلفة، ويمكن استخدامها في العديد من المجالات الأخرى كالتسويق والإعلام والترفيه والتعليم وغيرها.
أنواع البيانات الضخمة
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتصنيف البيانات الضخمة:
البيانات الهيكلية أو المنظمة (Structured Data): وهي البيانات التي يتم تخزينها في قواعد بيانات معينة ويمكن الوصول إليها بسهولة وتحليلها بأدوات التحليل التقليدية.
البيانات غير الهيكلية أو الغير منظمة (Unstructured Data): وهي البيانات التي تأتي بصيغ غير منتظمة وغير منظمة ولا يمكن ترتيبها أو تنظيمها بشكل سهل، مثل الرسائل على مواقع التواصل الإجتماعي، وصور الإنترنت.
البيانات شبه الهيكلية أو شبه المنظمة (Semi-structured data): هي البيانات التي تحتوي على بعض العناصر المنظمة والبعض الآخر غير المنظم، وهي بيانات تملك بنيات منتظمة جزئياً، مثل البريد الإلكتروني الذي يحتوي على مجموعة من الحقول المنظمة كـ (المرسل،المستقبل،الموضوع) ولكن قد تحتوي على نص غير منظم في محتوى البريد.
1/ البيانات الهيكلية (المنظمة)
البيانات الهيكلية (Structured Data) هي أحد أنواع البيانات الضخمة وتتميز بأنها تحتوي على بنية هيكلية محددة ومنظمة بشكل معين، وتتكون من صفوف وأعمدة وحقول متعددة متصلة ببعضها البعض. ويتم تخزين البيانات الهيكلية في قواعد بيانات تقليدية مثل قواعد البيانات العلائقية (Relational Databases) والتي تتكون من جداول تحتوي على صفوف وأعمدة تحتوي على بيانات مرتبة بشكل منطقي.
وتشمل البيانات الهيكلية بيانات المبيعات والمخزون والمالية والعملاء والموظفين وغيرها، وتعد مصدرًا هامًا للمعلومات التي يتم استخدامها في اتخاذ القرارات الإدارية وتحليل الاتجاهات والأنماط. ويتم استخدام أدوات التحليل البياني والتعلم الآلي لتحليل هذه البيانات واستخلاص المعلومات القيمة منها.
ومن أمثلة البيانات الهيكلية، يمكن ذكر بيانات العملاء والتي تتضمن معلومات مثل الاسم والعنوان ورقم الهاتف والبريد الإلكتروني، وتتميز بتنظيمها المنطقي والهيكلي في جدول يحتوي على الحقول المختلفة. ويمكن استخدام هذه البيانات في تطوير الحملات التسويقية وتحسين خدمات العملاء وتحليل سلوكيات العملاء والمزيد.
2/ البيانات غير الهيكلية (الغير منظمة)
تشير البيانات غير الهيكلية (Unstructured Data) إلى البيانات التي لا تتبع تنظيمًا محددًا أو تنسيقًا معينًا، ولا تناسب تخزينها في قواعد بيانات تقليدية. وتشمل هذه البيانات على سبيل المثال لا الحصر:
1. النصوص والوثائق: وهي البيانات المكتوبة بشكل حر، مثل المقالات والتعليقات والمدونات والرسائل الإلكترونية والتغريدات والمحادثات النصية.
2. الصور والفيديوهات: وهي البيانات المرئية التي تحتوي على صور ومقاطع الفيديو وتسجيلات الصوت والتسجيلات الرقمية الأخرى.
3. البيانات الجيومكانية: وهي البيانات التي تحوي معلومات المواقع الجغرافية والخرائط والمواقع الجغرافية الأخرى.
4. البيانات الاجتماعية: وهي البيانات المتعلقة بالتفاعلات الاجتماعية والشبكات الاجتماعية والتعليقات والإعجابات والمشاركات والمتابعين.
5. البيانات المستخرجة من الإنترنت: وهي البيانات التي تم جمعها من مختلف المواقع والخوادم على الإنترنت، مثل بيانات البحث والتصفح والتجارة الإلكترونية والمزادات الإلكترونية.
تمثل هذه البيانات تحديًا كبيرًا لتحليلها واستخدامها، نظرًا لعدم توافر تنظيم محدد لها. ومن أجل استخدام هذه البيانات بشكل فعال، يتطلب الأمر استخدام أدوات وتقنيات متخصصة في مجالات مثل تحليل البيانات النصية وتحليل الصور والفيديو وتحليل البيانات الجيومكانية وغيرها.
3/ البيانات شبه الهيكلية (الشبه منظمة)
تعد البيانات شبه الهيكلية (Semi-structured data) إحدى أنواع البيانات الضخمة، وتتميز بأنها تحتوي على بعض الهيكلية ولكنها ليست كاملة. وتشمل البيانات شبه الهيكلية بيانات XML وJSON وHTML وغيرها، حيث تحتوي على عناصر هيكلية مثل العلامات والحقول والقيم، ولكنها ليست مرتبة في جداول أو قواعد بيانات تقليدية.
وتعتبر البيانات شبه الهيكلية مهمة جدًا في عملية تحليل البيانات الضخمة، حيث يمكن استخدامها في تطوير نماذج التعلم الآلي وتحليل النصوص وتحليل البيانات اللغوية والتعرف على الكيانات، وذلك بفضل الهيكلية الجزئية التي تحتويها.
ومن أمثلة البيانات شبه الهيكلية، يمكن ذكر بيانات مواقع التواصل الاجتماعي والتي تحتوي على بيانات نصية وصور وفيديوهات وتعليقات وإعجابات ومشاركات، وتحتوي على بعض الهيكلية مثل العلامات والحقول والقيم، ولكنها ليست مرتبة في جداول أو قواعد بيانات تقليدية. ويمكن استخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية وتحليل النصوص والتعرف على الكيانات لتحليل هذه البيانات واستخلاص المعلومات القيمة منها.
خصائص البيانات الضخمة
وتتميز البيانات الضخمة بعدة خصائص ومن أهمها:
1- حجم البيانات (Volume):
تتميز البيانات الضخمة بحجمها الهائل الذي يتجاوز قدرة الأدوات التقليدية على تحليلها ومعالجتها في وقت معقول. ويمكن أن تصل حجم البيانات الضخمة إلى عدة بيتابايتات أو حتى زيتابايتات.
2- سرعة البيانات (Velocity):
تتميز البيانات الضخمة بسرعة إنتاجها وتحديثها، حيث يتم إنتاج الملايين من البيانات في ثوانٍ معدودة. وتتطلب معالجة هذه الكمية الهائلة من البيانات أدوات وتقنيات متطورة لتحليلها في وقت قصير.
3- تنوع البيانات (Variety):
تتميز البيانات الضخمة بتنوعها وتعدد أشكالها وصيغها، حيث يتم إنتاج البيانات من مصادر متعددة مثل الشبكات الاجتماعية والأجهزة الذكية والأجهزة الطبية والمزيد. ويتطلب ذلك القدرة على تحليل ومعالجة البيانات في صيغ مختلفة.
4- صحة البيانات (Veracity):
تتميز البيانات الضخمة بعدم صحتها المطلقة والتي يمكن أن تحتوي على أخطاء وتشويش، ويتطلب ذلك القدرة على التحقق من صحة البيانات وتنقيتها قبل البدء في تحليلها.
5- قيمة البيانات (Value):
تتميز البيانات الضخمة بقدرتها على توفير قيمة عالية لأصحابها، حيث يمكن استخدامها لتحليل الاتجاهات والأنماط واتخاذ القرارات الصحيحة.
بشكل عام، البيانات الضخمة تتطلب معالجة وتخزين خاص و يتم استخدام العديد من التقنيات والخوارزميات المتطورة للتعامل مع هذه الكمية الكبيرة من البيانات والحصول على قيمة كافية منها.
تحديات البيانات الضخمة
تواجه المنظمات والشركات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات في الصناعات المختلفة عدة عوائق وصعوبات، ومن أهمها:
1. تحليل البيانات: يواجه المحللون تحديات كبيرة في تحليل البيانات الضخمة، اذ يتطلب ذلك استخدام تقنيات وأدوات متطورة لتنظيم وتحليل البيانات بشكل فعال. حيث تحتاج البيانات الضخمة إلى أدوات تحليلية قوية ومتقدمة وخبراء متخصصين في تحليلها واستخراج النتائج منها
2. تخزين البيانات: يتطلب تخزين البيانات الضخمة استخدام تقنيات تخزين متطورة وقوية، والتي تستوعب كميات كبيرة من البيانات بشكل فعال وآمن. حيث تحتاج البيانات الضخمة إلى مساحة تخزين كبيرة وتكلفة باهظة لتخزينها وإدارتها.
3. جودة البيانات: يجب أن تكون البيانات ذات جودة عالية وموثوقة حتى تكون النتائج الناتجة من تحليلها دقيقة وموثوقة.
4. الأمان: تواجه الشركات التي تتعامل مع البيانات الضخمة تحديات كبيرة في حماية البيانات من الاختراقات والهجمات السيبرانية، وضمان سلامتها وسريتها.
5. التحليل الزمني: يتطلب تحليل البيانات الضخمة تحليلها بشكل فعال وسريع، وهو ما يتطلب استخدام أدوات وتقنيات متطورة لتحليل البيانات بشكل فعال.
6. الاعتماد على البيانات: تعتمد الشركات والمنظمات على البيانات لاتخاذ القرارات، ولذلك فإن تحديات البيانات الضخمة تشمل ضمان جودة البيانات ودقتها وموثوقيتها.
7. التحكم في تدفق البيانات: يتطلب التعامل مع البيانات الضخمة تحكماً كبيراً في تدفق البيانات، وهو ما يتطلب استخدام أدوات وتقنيات متطورة لإدارة تدفق البيانات بشكل فعال وموثوق.
8. مشكلة الخصوصية والأمان: تتضمن البيانات الضخمة معلومات حساسة للغاية، ويجب أن تتم معالجتها بحرص شديد لضمان الخصوصية والأمان.
9. مشكلة التكلفة: يحتاج استخدام البيانات الضخمة إلى استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرامج والخدمات والخبراء المتخصصين في تحليلها واستخراج النتائج منها.
10. مشكلة قوانين الحماية الخاصة بالبيانات: تتعلق بالتشريعات والقوانين المتعلقة بحماية البيانات الشخصية والحفاظ على الخصوصية والأمان، ويجب الامتثال لهذه القوانين وتطبيقها بدقة.
هذه بعض العوائق التي يمكن أن تواجه استخدام البيانات الضخمة في الصناعات المختلفة، ويجب التغلب عليها لتحقيق أقصى استفادة من هذه البيانات.
مستقبل البيانات الضخمة
يتوقع خبراء تكنولوجيا المعلومات أن يستمر نمو حجم البيانات الضخمة في المستقبل، وذلك نتيجة لزيادة استخدام التكنولوجيا في حياتنا اليومية وزيادة عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت. ومن المتوقع أن يؤدي هذا النمو إلى ظهور تقنيات وأدوات جديدة لتخزين وتحليل البيانات الضخمة بشكل أكثر فعالية ودقة.
كما يتوقع خبراء التكنولوجيا أن يتم تطوير تقنيات جديدة لتحليل البيانات الضخمة بشكل أكثر تعقيداً وتحليل متعدد الأبعاد، مما يسمح بفهم أفضل للعلاقات بين البيانات وتحليلها بشكل أكثر شمولية ودقة.
كما يتوقع الخبراء أن تتم تطوير تقنيات جديدة للحفاظ على سرية البيانات وحمايتها من الاختراقات السيبرانية، وذلك نتيجة زيادة أهمية البيانات في حياتنا اليومية.
بالإضافة إلى ذلك، يتوقع الخبراء أن يتم تطوير تقنيات جديدة لإدارة تدفق البيانات بشكل أكثر فعالية وذكاء، وذلك من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لإدارة تدفق البيانات بشكل أكثر فعالية وتحسين أداء الأنظمة الحالية.
بشكل عام، يمكن القول أن مستقبل البيانات الضخمة يتطلب تطوير تقنيات وأدوات جديدة لتخزين وتحليل البيانات بشكل أكثر فعالية ودقة، وحمايتها من الاختراقات السيبرانية، وإدارة تدفق البيانات بشكل أكثر ذكاء وفعالية.
المصادر
دوبابي, بالمهدي, & نور الهدى. (2022). تطبيقات البيانات الضخمة والاقتصاد الرقمي–عرض تجارب دولية رائدة.
Big Data Analytics | IBM. https://www.ibm.com/analytics/big-data-analytics Accessed 4/7/2023.
What Is Big Data? | Oracle. https://www.oracle.com/big-data/what-is-big-data/ Accessed 4/7/2023.
What Is Big Data? Definition, How It Works, and Uses – Investopedia. https://www.investopedia.com/terms/b/big-data.asp Accessed 4/7/2023.
ما المقصود بتحليلات البيانات؟ – شرح “تحليلات البيانات” – AWS. https://aws.amazon.com/ar/what-is/data-analytics Accessed 4/7/2023.
