خصائص البيانات الضخمة: أنواعها و 5V

نشرت: 2020-05-06

جدول المحتويات

مقدمة

العالم من حولنا يتغير بسرعة ، نحن نعيش الآن عصرًا يعتمد على البيانات . البيانات موجودة في كل مكان ، من تعليقاتك على وسائل التواصل الاجتماعي ومنشوراتك وإعجاباتك إلى طلبك وبيانات الشراء على مواقع التجارة الإلكترونية التي تزورها يوميًا. يتم استخدام بيانات البحث الخاصة بك بواسطة محركات البحث لتحسين نتائج البحث الخاصة بك. بالنسبة للمؤسسات الكبيرة ، تكون هذه البيانات في شكل بيانات العملاء وأرقام المبيعات والبيانات المالية وغير ذلك الكثير.

يمكنك تخيل مقدار البيانات التي يتم إنتاجها كل ثانية! يشار إلى كميات ضخمة من البيانات باسم البيانات الضخمة.

لنبدأ بالمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة.

ما هي البيانات الضخمة؟

تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات ضخمة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة. قد يتم الحصول على هذه البيانات من الخوادم ، ومعلومات ملف تعريف العملاء ، وبيانات الطلبات والشراء ، والمعاملات المالية ، ودفاتر الأستاذ ، وسجل البحث ، وسجلات الموظفين. في الشركات الكبيرة ، يتزايد جمع البيانات هذا باستمرار مع مرور الوقت.

لكن كمية البيانات التي تمتلكها الشركة ليست مهمة ، ولكن ما تفعله بهذه البيانات. تهدف الشركات إلى تحليل هذه المجموعات الضخمة من البيانات بشكل صحيح لاكتساب رؤى. يساعدهم التحليل في فهم الأنماط في البيانات التي تؤدي في النهاية إلى قرارات عمل أفضل.

كل هذا يساعد في تقليل الوقت والجهود والتكاليف. لكن هذا الكم الهائل من البيانات لا يمكن تخزينه ومعالجته ودراسته باستخدام الأساليب التقليدية لتحليل البيانات. ومن ثم توظف الشركات محللي البيانات وعلماء البيانات الذين يكتبون البرامج ويطورون الأدوات الحديثة. تعرف على المزيد حول مهارات البيانات الضخمة التي يحتاج المرء إلى تطويرها.

أنواع البيانات الضخمة

البيانات الضخمة موجودة في ثلاثة أشكال أساسية. هم انهم -

1. البيانات المنظمة

كما يوحي الاسم ، فإن هذا النوع من البيانات منظم ومحدد جيدًا. لها ترتيب ثابت يمكن فهمه بسهولة بواسطة الكمبيوتر أو الإنسان. يمكن تخزين هذه البيانات وتحليلها ومعالجتها باستخدام تنسيق ثابت. عادةً ما يكون لهذا النوع من البيانات نموذج بيانات خاص به.

ستجد هذا النوع من البيانات في قواعد البيانات ، حيث يتم تخزينها بدقة في أعمدة وصفوف. مصدران للبيانات المنظمة هما:

  • البيانات المُنشأة آليًا - يتم إنتاج هذه البيانات بواسطة أجهزة مثل أجهزة الاستشعار وخوادم الشبكة ومدونات الويب ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وما إلى ذلك.
  • البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان - يتم إدخال هذا النوع من البيانات بواسطة المستخدم في نظامه ، مثل التفاصيل الشخصية وكلمات المرور والمستندات وما إلى ذلك. إن البحث الذي يقوم به المستخدم والعناصر التي يتم تصفحها عبر الإنترنت والألعاب التي يتم تشغيلها كلها معلومات من صنع الإنسان.

على سبيل المثال ، تعد قاعدة البيانات التي تتكون من جميع تفاصيل موظفي الشركة نوعًا من مجموعة البيانات المنظمة.

2. البيانات غير المهيكلة

تسمى أي مجموعة من البيانات غير المنظمة أو المحددة جيدًا البيانات غير المنظمة. هذا النوع من البيانات غير منظم ويصعب التعامل معه وفهمه وتحليله. لا يتبع تنسيقًا ثابتًا وقد يختلف في نقاط زمنية مختلفة. تأتي معظم البيانات التي تصادفها ضمن هذه الفئة.

على سبيل المثال ، البيانات غير المنظمة هي تعليقاتك وتغريداتك ومشاركاتك ومنشوراتك وإعجاباتك على وسائل التواصل الاجتماعي. تتراكم مقاطع الفيديو التي تشاهدها على YouTube والرسائل النصية التي ترسلها عبر WhatsApp ككومة ضخمة من البيانات غير المنظمة.

3. البيانات شبه المنظمة

هذا النوع من البيانات منظم إلى حد ما ولكن ليس بالكامل. قد يبدو هذا غير منظم في البداية ولا يخضع لأي هياكل رسمية لنماذج البيانات مثل RDBMS. على سبيل المثال ، تحتوي مستندات NoSQL على كلمات أساسية تُستخدم لمعالجة المستند.

تعتبر ملفات CSV أيضًا بيانات شبه منظمة.

بعد تعلم الأساسيات ، دعونا الآن نفهم ميزات البيانات الضخمة.

قراءة: لماذا تصبح مطور بيانات ضخمة؟

خصائص البيانات الضخمة

الخصائص الأساسية للبيانات الضخمة هي -

1. الحجم

يشير الحجم إلى الكميات الهائلة من البيانات التي يتم جمعها وإنشاءها كل ثانية في المؤسسات الكبيرة. يتم إنشاء هذه البيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة إنترنت الأشياء ووسائل التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو والمعاملات المالية وسجلات العملاء.

كان تخزين ومعالجة هذا الكم الهائل من البيانات يمثل مشكلة في وقت سابق. ولكن الآن تُستخدم الأنظمة الموزعة مثل Hadoop لتنظيم البيانات التي تم جمعها من كل هذه المصادر. حجم البيانات أمر بالغ الأهمية لفهم قيمتها. أيضًا ، الحجم مفيد في تحديد ما إذا كانت مجموعة البيانات عبارة عن بيانات كبيرة أم لا.

يمكن أن يختلف حجم البيانات. على سبيل المثال ، يبلغ حجم الملف النصي بضعة كيلوبايت بينما يبلغ حجم ملف الفيديو بضعة ميغا بايت.

اقرأ أيضًا: الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop

2. متنوعة

أحد أهم خصائص البيانات الضخمة هو تنوعها. يشير إلى مصادر البيانات المختلفة وطبيعتها. تغيرت مصادر البيانات على مر السنين. في وقت سابق ، كان متاحًا فقط في جداول البيانات وقواعد البيانات. في الوقت الحاضر ، البيانات موجودة في الصور والملفات الصوتية ومقاطع الفيديو والملفات النصية وملفات PDF.

تنوع البيانات أمر بالغ الأهمية لتخزينها وتحليلها .

3. السرعة

يشير هذا المصطلح إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات أو إنشائها. ترتبط سرعة إنتاج البيانات هذه أيضًا بمدى سرعة معالجة هذه البيانات. هذا لأنه فقط بعد التحليل والمعالجة ، يمكن أن تلبي البيانات متطلبات العملاء / المستخدمين.

يتم إنتاج كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار ومواقع التواصل الاجتماعي وسجلات التطبيقات - وكلها مستمرة. إذا كان تدفق البيانات غير مستمر ، فلا داعي لاستثمار الوقت أو الجهد فيه.

4. القيمة

من بين خصائص البيانات الضخمة ، ربما تكون القيمة هي الأهم. بغض النظر عن سرعة إنتاج البيانات أو مقدارها ، يجب أن تكون موثوقة ومفيدة. خلاف ذلك ، فإن البيانات ليست جيدة بما يكفي للمعالجة أو التحليل. تشير الأبحاث إلى أن البيانات ذات الجودة الرديئة يمكن أن تؤدي إلى خسارة تقارب 20٪ في إيرادات الشركة.

يقوم علماء البيانات أولاً بتحويل البيانات الأولية إلى معلومات. ثم يتم تنظيف مجموعة البيانات هذه لاسترداد البيانات الأكثر فائدة. يتم إجراء التحليل وتحديد النمط على مجموعة البيانات هذه. إذا نجحت العملية ، فيمكن اعتبار البيانات ذات قيمة.

5. الصدق

ترتبط ميزة البيانات الضخمة هذه بالميزة السابقة. يحدد درجة مصداقية البيانات. نظرًا لأن معظم البيانات التي تواجهها غير منظمة ، فمن المهم تصفية المعلومات غير الضرورية واستخدام الباقي للمعالجة.

خاتمة

البيانات الضخمة هي القوة الدافعة وراء القطاعات الرئيسية مثل الأعمال والتسويق والمبيعات والتحليلات والبحث. لقد غيرت استراتيجيات العمل للشركات القائمة على العملاء والشركات القائمة على المنتجات في جميع أنحاء العالم. وبالتالي ، يجب إعطاء جميع خصائص البيانات الضخمة أهمية متساوية عندما يتعلق الأمر بالتحليل واتخاذ القرار.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

قيادة الثورة التكنولوجية المدفوعة بالبيانات

400+ ساعة من التعلم. 14 لغة وأدوات. حالة خريجي IIIT-B.
برنامج الشهادة المتقدم في البيانات الضخمة من معهد IIIT بنغالور