أهمية البيانات الضخمة

في عصرنا الحالي، يتم تطوير العديد من التطبيقات الاجتماعية، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في البيانات كل يوم. عندما نتحدث عن منصات التواصل الاجتماعي، يتواصل ملايين المستخدمين بشكل يومي، ويتم مشاركة المعلومات كلما استخدم المستخدمون منصة التواصل الاجتماعي أو أي موقع إلكتروني آخر، لذا يبرز السؤال حول كيفية التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات ومعالجتها وتخزينها. وهنا يأتي دور البيانات الضخمة.
ما هي البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة هو مصطلح يُعرّف الكم الهائل من البيانات المنظمة وغير المنظمة التي تواجهها الشركة بشكل يومي. ولكن ليس المهم هو كمية البيانات. ما يهم هو ما تفعله المؤسسات بالبيانات. حيث يمكن دراسة البيانات الضخمة للحصول على رؤى تؤدي إلى اتخاذ قرارات أعمال أفضل وتحركات استراتيجية.
هل ما زلت لا تعرف ما هي البيانات الضخمة؟ تم تطوير “V’s” للبيانات الضخمة من قبل صناعة تكنولوجيا المعلومات في محاولة لتحديد ما هو بيانات ضخمة وما ليس كذلك.
الثلاثة الأساسية هي كما يلي: التنوع – مختلف أنواع البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. السرعة – المعدل الذي تتم به معالجة البيانات والمعلومات (تحليل البيانات المتدفقة للحصول على نتائج في الوقت الفعلي أو القريب). الحجم – كمية المعلومات المتاحة هائلة. فوفقًا للتقارير، يتم إنشاء 2.3 تريليون جيجابايت من البيانات الجديدة كل يوم.
لقد كان مفهوم البيانات الضخمة موجودًا منذ سنوات، وتدرك معظم الشركات الآن أنها إذا التقطت جميع البيانات التي تتدفق إلى عملياتها، فيمكنها استخدام التحليلات لاستخراج قيمة هائلة.
أهمية البيانات الضخمة
في عالم تكنولوجيا المعلومات، تُعد تحليلات البيانات الضخمة ثورة حقيقية في عالم تكنولوجيا المعلومات. في كل عام، يزداد استخدام الشركات لتحليلات البيانات كل عام. تتميز البيانات الضخمة بقدر كبير من التنوع والحجم والسرعة. يُعد التعلم الآلي، والتنقيب عن البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، والإحصاءات بعضًا من الأساليب التحليلية المستخدمة في البيانات الضخمة. يمكن القيام بإجراءات متعددة على منصة واحدة بمساعدة البيانات الضخمة. بمساعدة بعض تقنيات البيانات الضخمة، يمكنك تخزين تيرابايت من البيانات ومعالجتها مسبقًا وتحليلها وتصورها. لتوفير التحليل للشركات، يتم استخراج البيانات وتجهيزها ومزجها.
تستخدم الشركات الكبيرة والشركات العالمية هذه الاستراتيجيات بطرق متنوعة هذه الأيام.
وفيما يلي الأسباب الثلاثة الرئيسية التي تجعل البيانات الضخمة بالغة الأهمية والفعالية خفض التكاليف – عندما يتعلق الأمر بتخزين كميات هائلة من البيانات، فإن تقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop والتحليلات القائمة على السحابة توفر وفورات كبيرة في التكاليف. إتاحة عناصر وخدمات جديدة – مع القدرة على استخدام التحليلات لقياس متطلبات العملاء ورضاهم تأتي إمكانية توفير ما يريده العملاء بالضبط. اتخاذ القرارات بشكل أسرع وأفضل – يمكن للشركات تقييم المعلومات بسرعة واتخاذ القرارات بناءً على ما تعلمته بفضل سرعة Hadoop والتحليلات داخل الذاكرة، بالإضافة إلى القدرة على دراسة مصادر جديدة للبيانات.
تمكّن تحليلات البيانات الضخمة الشركات من العمل بكفاءة أكبر مع بياناتها واستخدام تلك البيانات للكشف عن فرص جديدة. للتنبؤ من البيانات، يمكن استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات والخوارزميات. كما يمكن تنفيذ استراتيجيات أعمال متعددة لنمو الشركة في المستقبل، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً وعمليات أكثر كفاءة وربحية أكبر.
فوائد تحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي
يمكن تطبيق البيانات الضخمة في مجموعة متنوعة من المجالات. وقد حدث نمو هائل في العديد من الصناعات نتيجة لاستخدام البيانات الضخمة.
وهي مذكورة أدناه: تكنولوجيا التصنيع التصنيع الخدمات المصرفية الاستهلاكية
ارتبطت تقنيات البيانات الضخمة بأنظمتها، لا سيما في القطاع المصرفي. يمكن استخدام بيانات المعاملات في مجموعة متنوعة من العمليات، وتسهّل أدوات مثل Apache Hive على المستخدمين الاستعلام عن بياناتهم والحصول على النتائج في وقت قصير. يمكن للمستخدم تحسين أداء الاستعلام من خلال تحسين محرك الاستعلام. تستفيد الصناعة التعليمية أيضًا من قابلية التطبيق الأكبر للبيانات الضخمة. فقد فتحت تحليلات البيانات إمكانيات جديدة للبحث والتحليل. تساعد الرؤى التي توفرها أدوات البيانات الضخمة في فهم أفضل لاحتياجات العملاء.
فرص العمل
مع الاهتمام الكبير بتكنولوجيا البيانات الضخمة والاستثمار فيها، يزداد الطلب على الخبراء ذوي القدرات في مجال البيانات الضخمة. في هذه الأيام، تعد مجالات مثل تحليلات البيانات وهندسة البيانات هي الأكثر قيمة. يتعلم المديرون التنفيذيون في مجال تكنولوجيا المعلومات ومحللو الأعمال ومطورو البرمجيات أدوات وتقنيات البيانات الضخمة من أجل مواكبة سوق الوظائف والفرص المتاحة. ونظراً لأن بعض أدوات البيانات الضخمة تعتمد على لغة بايثون وجافا، فمن الأسهل على المبرمجين الذين لديهم دراية بهذه اللغات بالفعل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين الذين يعرفون كيفية المعالجة المسبقة للبيانات ولديهم مهارات تنظيف البيانات أن يتعلموا بسرعة عن أدوات تحليل البيانات الضخمة وتحليلاتها. يمكن للمستخدم ببساطة تقييم البيانات وتقديم استراتيجية تسويق جديدة باستخدام أدوات التصور مثل Power Bi وQlikview وTableau وغيرها.
تتغير طبيعة الوظيفة ومتطلبات القطاع في مجالات الصناعة المختلفة. ونظرًا لأن التحليلات أصبحت أكثر انتشارًا في جميع المجالات، فإن متطلبات القوى العاملة هائلة أيضًا. من الممكن أن يكون هناك محلل بيانات كبيرة، ومهندس بيانات كبيرة، ومستشارو ذكاء الأعمال، ومهندس الحلول، وغيرها من المسميات الوظيفية الأخرى.
اختيار أداة للبيانات الضخمة
حلول تكامل البيانات الضخمة لديها القدرة على تبسيط هذه العملية بشكل كبير. فيما يلي الخصائص التي يجب البحث عنها في أداة البيانات الضخمة: جودة البيانات المتكاملة وحوكمة البيانات: عادةً ما يتم الحصول على البيانات الضخمة من العالم الخارجي، ويجب تنسيق البيانات المناسبة وإدارتها قبل تقديمها لمستخدمي الأعمال، وإلا فقد تصبح مشكلة كبيرة للشركة. عند اختيار أداة أو منصة للبيانات الضخمة، تأكد من أنها تحتوي على ميزات جودة البيانات وحوكمتها. العديد من الوصلات: العالم مليء بالأنظمة والتطبيقات. سيوفر فريقك الوقت إذا كان حل تكامل البيانات الضخمة الخاص بك يحتوي على الكثير من الوصلات المبنية مسبقاً. التوافق مع السحابة: يجب أن تكون أداة تكامل البيانات الضخمة الخاصة بك قادرة على العمل أصلاً في بيئة سحابية واحدة أو متعددة السحابة أو بيئة سحابية مختلطة، وأن تكون قادرة على العمل في حاويات، وأن تستخدم الحوسبة بدون خادم لتقليل تكلفة معالجة البيانات الضخمة والدفع مقابل ما تستخدمه فقط، وليس مقابل الخوادم الخاملة. مفتوحة المصدر: تسمح التصاميم مفتوحة المصدر بمزيد من المرونة مع تجنب انغلاق البائعين؛ كما أن النظام البيئي للبيانات الضخمة يتكون من تقنيات مفتوحة المصدر ترغب في استخدامها ودمجها. شفافية التسعير: يجب ألا يفرض عليك مورد أداة تكامل البيانات الضخمة رسومًا إضافية إذا أضفت المزيد من الموصلات أو كميات البيانات. قابلية النقل: مع تزايد اعتماد الشركات على نماذج السحابة الهجينة بشكل متزايد، من المهم أن تكون قادراً على إنشاء عمليات تكامل البيانات الضخمة مرة واحدة وتنفيذها في أي مكان؛ سواء في أماكن العمل أو في السحابة الهجينة أو في السحابة. سهولة الاستخدام: يجب أن تكون تقنيات تكامل البيانات الضخمة سهلة التعلم والاستخدام، مع واجهة مستخدم رسومية لمساعدتك على تصور خطوط أنابيب البيانات الضخمة.
الأدوات الشائعة التي يمكنك استخدامها للبيانات غير الشائعة
يبدأ الإلمام بكل ما سبق ذكره بالأساسيات. في حالة البيانات الضخمة، فهي بشكل أساسي Hadoop و MapReduce و Spark، وهي ثلاث خدمات من مشاريع برامج Apache. Spark هو إطار عمل فائق السرعة وموزع للمعالجة واسعة النطاق والتعلم الآلي وهو أيضًا مشروع مفتوح المصدر تابع لمؤسسة Apache Foundation. يمكن تشغيل محرك معالجة Spark كتثبيت مستقل، أو كخدمة سحابية، أو في أي مكان تستخدم فيه أنظمة الحوسبة الموزعة الشائعة مثل Kubernetes أو برنامج Apache Hadoop، وهو برنامج Apache Hadoop، المستخدم حاليًا. Hadoop هو نظام برمجي مفتوح المصدر للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. وتساعد ميزات Hadoop في توزيع عبء المعالجة المطلوب لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة بين بضع – أو مئات الآلاف من عقد الحوسبة. يقوم Hadoop بالعكس من تحويل بيتابايت من البيانات إلى منشأة معالجة صغيرة، مما يزيد بشكل كبير من معدل معالجة مجموعات البيانات. كما يوحي الاسم، يساعد MapReduce في تجميع وتنظيم (تخطيط) مجموعات البيانات، بالإضافة إلى تنقيح مجموعات البيانات تلك إلى مجموعات أصغر وأكثر تنظيماً يمكن استخدامها للتفاعل مع المهام أو الاستعلامات.
هذه وغيرها من تقنيات Apache هي من بين أكثر الطرق موثوقية لتوظيف البيانات الضخمة في شركتك.
ما الذي يحمله المستقبل للبيانات الضخمة؟
أصبحت ضرورة التعامل مع طوفان متزايد من البيانات من الاعتبارات الأساسية لتطوير البنية الرقمية مع انتشار التكنولوجيا السحابية. في عالم يمكن أن تكون فيه المعاملات والمخزونات وحتى البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات افتراضية بالكامل، فإن استراتيجية البيانات الضخمة الذكية تبني صورة شاملة من خلال استهلاك البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك معلومات الامتثال سجلات الشبكة الافتراضية سجلات الشبكة الافتراضية بيانات تحديد الموقع الجغرافي أنماط وأحداث الأمن تتبع التفضيلات وسلوك العملاء حل وكشف الشذوذ، وغيرها الكثير
حتى التحليل الأكثر حذراً لاتجاهات البيانات الضخمة يُظهر استمرار انخفاض البنية التحتية المادية في الموقع والاعتماد المتزايد على التكنولوجيا الافتراضية. وكنتيجة لهذا التحول، سيظهر اعتماد متزايد على الأدوات والشركاء القادرين على التعامل مع عالم يتم فيه استبدال الآلات بالبتات والبايتات التي تحاكيها.
الخلاصة
نظرًا لأهمية البيانات الضخمة فإن هناك تنافسًا كبيرًا وطلبًا كبيرًا على خبراء البيانات الضخمة. تلعب البيانات الضخمة دوراً هاماً في مجموعة متنوعة من القطاعات والصناعات. ونتيجة لذلك، من الأهمية بمكان أن يكون المحترف على دراية بهذه الاستراتيجيات. وفي الوقت نفسه، يمكن للشركات الاستفادة بشكل كبير من الاستخدام السليم لتقنيات التحليلات هذه. قد لا تكون البيانات الضخمة عنصرًا مهمًا في المستقبل فحسب، بل قد تكون هي المستقبل أيضًا. ستستمر التطورات في كيفية تخزين البيانات ونقلها وفهمها في تغيير كيفية تعامل الشركات والمؤسسات ومحترفي تكنولوجيا المعلومات الذين يدعمونها مع أهدافهم.
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الكفاءة في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة CBAP (محترف معتمد في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.