ما هي البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها؟

ما هي البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها؟ مرحلة البيانات الضخمة من أهم المراحل التي تمر في مراحل تطور نظم المعلومات، وهي تمثل كمية هائلة للغاية من كمية البرمجيات التي تكون ذو حجم كبير للغاية بالنسبة لعملها وأدائها، وهذا الوضع الذي أدى إلى السيطرة على هذه الكمية من المعلومات الضخمة في إطار بسيط وليس معقد.

حيث تمثل سلسلة البيانات الضخمة تحليل البيانات الاستشعار وبيانات الانترنت وبيانات التواصل الاجتماعي، وعلى سبيل الأمثلة التي تقوم بفعلها البيانات الضخمة عندما تبحث عن الجريمة والمكافحة لمعرفة الجاني في الجهاز الأمني، وعلى سبيل المثال أخر للبيانات الضخمة هو التنبؤ بالأرباح التجارية التي تبني عليها كل شركة على مدار العام.

تعريف البيانات الضخمة

يمكن أن نقوم أولاً بتعريف البيانات حيث أنها الصورة الخام للمعلومات قبل أن يتم فرز المعلومات والعمل على التعديل عليها، حيث يطلق على مصطلح البيانات الضخمة اسم (Data Base ويمكن أن نميز البيانات الخام إلى ثلاثة أنواع منها: –

• بيانات مهيكلة والتي تتم قبل عملية المعالجة (Data classification).
• تصنيف البيانات (Structured Data) وهي التي يحصل عليها الفرد كل يوم نتيجة الحصول على بعض الفيديوهات والصور وكتابة بعض النصوص الكتابية.
• بيانات غير مهيكلة وهذا النوع من البيانات على نقيض من البيانات الهيكلة (Unstructured Data)، ويطلق عليه في بعض الأحيان أيضاً بيانات شبه مهيكلة، وهذا تمكنا من تعريف مصطلح البيانات.

شاهد أيضًا: معرفة المتصلين بالشبكة وقطع الاتصال للكمبيوتر والاندرويد

تعريف مصطلح البيانات الضخمة

• البيانات الضخمة عبارة عن بيانات يتم تصنيفها حسب الخصائص الفريدة من نوعها وهي الحجم وسرعة وصول البيانات وأيضاً صحة البيانات والتباين الخاص بالبيانات، ولكن من الصعب أن يتم معالجة هذه البيانات بصورة سريعة وذلك باستخدام هذا النوع من التكنولوجيا الحالية أو لا يمكنك الاستفادة منها نهائياً.
• يمكن أن نعرف البيانات على أنها الصورة الخام قبل أن يتم عمل تحليل للبيانات والفرز ويمكن أن نقوم بتعريف البيانات الضخمة على أنها هي تلك البيانات التي تكون منظمة في جدول قبل التنظيم والمتابعة والمعالجة التي تتم في البيانات.
• حيث يمكن أن نقوم بتصنيف البيانات على عدة أشياء وبنود سوف نتعرف عليها من خلال هذه المقالة، ولكن قد تعرفنا على تعريفات البيانات الضخمة والمجالات التي تطبقها هذه البيانات.
• وفي شرح مبسط نتعرف على تصنيف هذه البيانات ومدى أبعادها، ونتعرف أيضاً على الصورة الكاملة للبيانات الضخمة وأمثلة التي تمثلها في حياتنا اليومية والعملية وفي حياتنا بشكل عام في المجتمع.

خصائص البيانات الضخمة

بعد أن تعرفنا على تعريف مصطلح البيانات الضخمة ومعرفة ثلاث أنواع لها، يمكن أن نوضع خصائص البيانات الضخمة وهي ثلاث خصائص منهم: –

الحجم (Volume)

يقصد بالحجم هو حجم البيانات الضخمة التي تخرج من كمبيوتر ما وهي التي تحدد تصنيف البيانات التي تجعلها مصنفة تحت بند البيانات الضخمة، حيث العام الماضي عام 2020 أصبح يحتوي الفضاء الإلكتروني على أكثر من أربعين ألف بيانات خاصة لاستخلاص المعلومات منها والعمل على إعادة الهيكلة.

التنوع (Variety)

يقصد بالتنوع تنوع البيانات المستخرجة من البيانات Structured Data) والتي تضمن لجميع الباحثين في مجال القضاء الإلكتروني البحث عما يناسبهم من البيانات التي تفيدهم في علمهم وبحثهم، حيث يشمل التنوع البيانات الهيكلة وهذا النوع من الخصائص قد يتطلب وقت طويل للعمل عليه.

وذلك على سبيل المثال الصور ومقاطع الفيديو وكتابة محتوى نصي وبيانات الخرائط بالنسبة لجميع المدرسين في الدراسات، وأيضاً سجل المكالمات وهذا النوع الغير مهيكل (Un Structured Data) هو المناسب من أجل التحليل.

السرعة (Velocity)

يقصد بالسرعة هي سرعة استجابة البيانات وأن تتلقى البيانات، حيث تعد السرعة من العناصر المهمة جداً لأنها تعمل على الحد من اتخاذ القرارات المعينة، وهذه الخطة متوقفة على لحظة وصول البيانات إلى لحظة الإقرار على الموافقة عليها، والعمل على استخراج البيانات وتطبيقها في الحياة العملية والتنفيذية.

قد يهمك: ما الفرق بين انتل كور وانتل سيليرون

تقنيات البيانات الضخمة

• (Hadoop) هو برنامج أو منصة يمكن من خلالها استخراج البيانات والعمل عليها، حيث يوجد الكثير من التقنيات الحديثة في عام 2020 تعمل على تحليل هذه البيانات الضخمة بكل سهولة.
• على سبيل المثال استخدام تقنية برمجة مفتوحة هذا النوع يعمل بلغة الجافا وهذه اللغة تستخدم حديثاً في تخزين البيانات والمعلومات والعمل على توزيع هذه البيانات على أكثر من جهاز.

واستخدام أيضاً خاصية أدوات التحليل (Data Mining) وهذا لتسريع عملية المعالجة، حيث يوجد للبيانات الضخمة ثلاث أجزاء وخصائص رئيسية منها: –

• أدوات خاصة بتنقيب البيانات.
• (Dashboard)..
• أدوات عرض النتائج Analysis).

أطراف منظومة البيانات الضخمة

• حتى يمكن أن تقوم بتنظيم أي خدمة تقوم بها لابد من التعرف على أطراف هذه الخدمة.
  • وبالتالي يمكنك تحقيق واجبات كل طرف على حدا.
  • حيث تتكون البيانات الضخمة من العديد من الجهات التي تتفاعل مع بعضها البعض.
• حيث تتكون أطراف منظومة البيانات الضخمة من ثلاث أطراق رئيسية وهما موفر البيانات الضخمة، مقدم خدمة البيانات الضخمة، عميل خدمة البيانات الضخمة: –

أولاً موفر خدمة البيانات الضخمة

• يقصد بموفر خدمة البيانات الضخمة أنه يتم العمل على توفير هذه البيانات من العديد من المصادر المختلفة إلى موفر الخدمة في النهاية (Meta data).
• على سبيل المثال إنشاء خدمة موفر البيانات الضخمة إلى تقديمها لمقدم البيانات.
  • وذلك عن طريق استخدام خاصية (Service catalogue).
  • والعمل على توفير البيانات المطلوبة (open data) ويتم إيجاد مصدر بيانات مفتوح الخدمة.

تابع معنا: أين يوجد مركز الإنترنت في العالم؟

ثانيًا مقدم خدمة البيانات الضخمة

• حيث يعمل مقدم الخدمة بتحليل جميع البيانات والعمل على توفيق البنية التحتية لها.
  • وعلى سبيل المثال جمع البيانات اللازمة عن طريق الطلب المعروض من موفر الخدمة للبيانات الضخمة.
• وتشمل أيضاً جميع الأنشطة التي يقوم بها مقدم الخدمة من دمج البيانات للعمل على تحليل هذه البيانات.
  • وهذا يعطي مثال واضح وصريح خصوصية البيانات وملكية البيانات والعمل على أمن هذه البيانات.
• وذلك يعطي مثال قوي وصريح للعمل البحث على خدمة الأنترنت (Data Crawling).
  • هكذا كل ما يدور في خاصية مقدم خدمة البيانات.

ثالثاً عميل خدمة البيانات الضخمة

• هذه أخر مرحلة تمر بها البيانات الضخمة، حيث يعد هو أخر مستخدم تمر بها البيانات الضخمة.
  • أو هو يستخدم كأحد الأنظمة التي من خلالها يتم العمل على البيانات الضخمة وتحليلها.
• حيث يمكن لأي عميل يستخدم هذا النوع من البيانات الضخمة أن يقوم بعمل تحليل شامل لهذه البيانات.
  • وعلى سبيل المثال موفر خدمة البيانات الضخمة يقوم بخدمة استخراج البيانات ويعمل على التخصيص فيه.

تطبيقات البيانات الضخمة

استخدام البيانات الضخمة في القطاع الحكومي

• العديد من القطاع الحكومي يواجه العديد من المشاكل من أجل العديد من الأنظمة الغير متوفر في أجهزة الكمبيوتر.
  • وهذه البيانات تكون غير مهيكلة أو منظمة وأغلب القطاع الحكومي.
• أيضاً لا يستخدم عدد كبير من الموظفين الذين يعملون في إدارة البيانات الضخمة.
  • ولكن الحل الأمثل هو استخدام (Cloud Computing يمكن الاستعانة بالبيانات الضخمة من خلال استخدام هذه الخاصية.

استخدام البيانات الضخمة في تحسين التعليم

• قد ازداد حجم البيانات نتيجة استخدام التعليم عن بعد واستخدام الأطفال بعض وسائل الخاصة بالكمبيوتر.
• حيث يمكن الاستفادة بحجم هذه البيانات الضخمة في تحسين التعليم لأطفال.
• وذلك عن طريق التعليم التكيفي أو التعليم الذي يعتمد على الكفاءة في القدرات والتعلم.