ما هي البيانات الضخمة - الخصائص والأنواع والفوائد والأمثلة

في الآونة الأخيرة ، تم تسليط الضوء على مصطلح "البيانات الضخمة" ، ولكن لا يعرف الكثير من الناس ما هي البيانات الضخمة. تستفيد الشركات والمؤسسات الحكومية ومقدمو الرعاية الصحية (مقدمو الرعاية الصحية) والمؤسسات المالية والأكاديمية من قوة البيانات الضخمة لتعزيز آفاق الأعمال إلى جانب تحسين تجربة العملاء.

تؤكد شركة IBM أن الشركات حول العالم تولد ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا! تم إنتاج ما يقرب من 90٪ من البيانات العالمية في العامين الماضيين فقط.
لذلك نحن نعلم على وجه اليقين أن البيانات الضخمة قد تغلغلت في كل صناعة تقريبًا اليوم وهي قوة دافعة مهيمنة وراء نجاح الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم. ولكن ، في هذه المرحلة ، من المهم معرفة ما هي البيانات الضخمة؟ دعنا نتحدث عن البيانات الضخمة وخصائص البيانات الضخمة وأنواع البيانات الضخمة وغير ذلك الكثير.

لن تصدق كيف غير هذا البرنامج مسيرة الطلاب

ما هي البيانات الضخمة؟ تعريف جارتنر

وفقًا لشركة Gartner ، فإن تعريف البيانات الضخمة -

"البيانات الضخمة" هي أصول معلوماتية كبيرة الحجم وسريعة ومتنوعة تتطلب أشكالًا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات لتحسين الرؤية واتخاذ القرار. "

يجيب هذا التعريف بوضوح على "ما هي البيانات الضخمة؟" سؤال - تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة التي يتعين معالجتها وتحليلها للكشف عن المعلومات القيمة التي يمكن أن تفيد الشركات والمؤسسات.

ومع ذلك ، هناك بعض المبادئ الأساسية للبيانات الضخمة التي ستجعل من الأسهل الإجابة على ماهية البيانات الضخمة:

• يشير إلى كمية هائلة من البيانات التي تستمر في النمو باطراد مع مرور الوقت.
• إنه ضخم لدرجة أنه لا يمكن معالجته أو تحليله باستخدام تقنيات معالجة البيانات التقليدية.
• يتضمن التنقيب عن البيانات وتخزين البيانات وتحليل البيانات ومشاركة البيانات وتصور البيانات.
• المصطلح هو مصطلح شامل بما في ذلك البيانات وأطر البيانات ، إلى جانب الأدوات والتقنيات المستخدمة لمعالجة البيانات وتحليلها.

أنواع البيانات الضخمة

الآن بعد أن أصبحنا على المسار الصحيح مع البيانات الضخمة ، دعنا نلقي نظرة على أنواع البيانات الضخمة:

منظم

الهيكلية هي أحد أنواع البيانات الضخمة ، ونعني بالبيانات المنظمة البيانات التي يمكن معالجتها وتخزينها واسترجاعها بتنسيق ثابت. يشير إلى المعلومات عالية التنظيم التي يمكن تخزينها والوصول إليها بسهولة وسلاسة من قاعدة بيانات عن طريق خوارزميات محرك البحث البسيط. على سبيل المثال ، سيتم تنظيم جدول الموظف في قاعدة بيانات الشركة حيث ستكون تفاصيل الموظف ، ومناصبهم الوظيفية ، ورواتبهم ، وما إلى ذلك ، موجودة بطريقة منظمة.

غير منظم

تشير البيانات غير المنظمة إلى البيانات التي تفتقر إلى أي شكل أو هيكل محدد على الإطلاق. هذا يجعل معالجة وتحليل البيانات غير المهيكلة أمرًا صعبًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً. البريد الإلكتروني هو مثال على البيانات غير المهيكلة. الهيكلية وغير المهيكلة نوعان مهمان من البيانات الضخمة.

شبه منظم

شبه منظم هو النوع الثالث من البيانات الضخمة. تتعلق البيانات شبه المنظمة بالبيانات التي تحتوي على كل من التنسيقات المذكورة أعلاه ، أي البيانات المنظمة وغير المنظمة. على وجه الدقة ، يشير إلى البيانات التي على الرغم من عدم تصنيفها ضمن مستودع معين (قاعدة بيانات) ، إلا أنها تحتوي على معلومات حيوية أو علامات تفصل العناصر الفردية داخل البيانات. وهكذا نصل إلى نهاية أنواع البيانات. دعونا نناقش خصائص البيانات.

كن مهندس بيانات ضخمة مع IIITB.

خصائص البيانات الضخمة

في عام 2001 ، قام المحلل دوج لاني من شركة Gartner بإدراج 3 'V's of Big Data - Variety، Velocity، and Volume. دعونا نناقش خصائص البيانات الضخمة.
هذه الخصائص ، بشكل منفصل ، كافية لمعرفة ما هي البيانات الضخمة. دعونا نلقي نظرة عليها بعمق:

1) متنوعة

مجموعة متنوعة من البيانات الضخمة تشير إلى البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة التي يتم جمعها من مصادر متعددة. بينما في الماضي ، لا يمكن جمع البيانات إلا من جداول البيانات وقواعد البيانات ، تأتي البيانات اليوم في مجموعة من النماذج مثل رسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF والصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية ومنشورات SM وغير ذلك الكثير. التنوع هو أحد الخصائص المهمة للبيانات الضخمة.

2) السرعة

تشير السرعة أساسًا إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات في الوقت الفعلي. في منظور أوسع ، يشمل معدل التغيير ، وربط مجموعات البيانات الواردة بسرعات متفاوتة ، ورشقات النشاط.

3) الحجم

الحجم هو إحدى خصائص البيانات الضخمة. نحن نعلم بالفعل أن البيانات الضخمة تشير إلى "كميات" ضخمة من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من مصادر مختلفة مثل منصات الوسائط الاجتماعية ، والعمليات التجارية ، والآلات ، والشبكات ، والتفاعلات البشرية ، وما إلى ذلك ، يتم تخزين هذه الكمية الكبيرة من البيانات في مستودعات البيانات. وهكذا تأتي نهاية خصائص البيانات الضخمة.
أدوار البيانات الضخمة والرواتب في صناعة التمويل

مزايا البيانات الضخمة (الميزات)

• يعد التحليل التنبئي أحد أكبر مزايا البيانات الضخمة. يمكن لأدوات تحليلات البيانات الضخمة أن تتنبأ بالنتائج بدقة ، مما يسمح للشركات والمؤسسات باتخاذ قرارات أفضل ، مع تحسين كفاءاتها التشغيلية في الوقت نفسه وتقليل المخاطر.
• من خلال تسخير البيانات من منصات الوسائط الاجتماعية باستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة ، تعمل الشركات في جميع أنحاء العالم على تبسيط استراتيجيات التسويق الرقمي الخاصة بها لتعزيز تجربة المستهلك الشاملة. توفر البيانات الضخمة رؤى حول نقاط الضعف لدى العملاء وتسمح للشركات بتحسين منتجاتها وخدماتها.
• كونها دقيقة ، تجمع البيانات الضخمة بين البيانات ذات الصلة من مصادر متعددة لإنتاج رؤى قابلة للتنفيذ بشكل كبير. ما يقرب من 43٪ من الشركات تفتقر إلى الأدوات اللازمة لتصفية البيانات غير ذات الصلة ، والتي تكلفها في النهاية ملايين الدولارات لتجزئة البيانات المفيدة من الجزء الأكبر. يمكن أن تساعد أدوات البيانات الضخمة في تقليل هذا الأمر ، مما يوفر لك الوقت والمال.
• يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات على توليد المزيد من العملاء المحتملين للمبيعات مما يعني بطبيعة الحال زيادة في الإيرادات. تستخدم الشركات أدوات تحليلات البيانات الضخمة لفهم مدى جودة أداء منتجاتها / خدماتها في السوق وكيفية استجابة العملاء لها. وبالتالي ، يمكن أن يفهم بشكل أفضل أين يستثمرون وقتهم وأموالهم.
• باستخدام رؤى البيانات الضخمة ، يمكنك دائمًا أن تظل متقدمًا على منافسيك. يمكنك فحص السوق لمعرفة نوع العروض الترويجية والعروض التي يقدمها منافسوك ، وبعد ذلك يمكنك الخروج بعروض أفضل لعملائك. أيضًا ، تتيح لك رؤى البيانات الضخمة تعلم سلوك العملاء لفهم اتجاهات العملاء وتقديم تجربة "مخصصة" للغاية لهم.

من يستخدم البيانات الضخمة؟ 5 تطبيقات

الأشخاص الذين يستخدمون البيانات الضخمة يعرفون بشكل أفضل ما هي البيانات الضخمة. لنلقِ نظرة على بعض هذه الصناعات:

1) الرعاية الصحية

بدأت البيانات الضخمة بالفعل في إحداث فرق كبير في قطاع الرعاية الصحية. بمساعدة التحليلات التنبؤية ، أصبح بإمكان المهنيين الطبيين وأخصائيي الرعاية الصحية الآن تقديم خدمات رعاية صحية مخصصة للمرضى الأفراد. بصرف النظر عن ذلك ، تساعد أجهزة اللياقة البدنية القابلة للارتداء والتطبيب عن بُعد والمراقبة عن بُعد - وكلها مدعومة بالبيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي - على تغيير الحياة للأفضل.

2) الأوساط الأكاديمية

تساعد البيانات الضخمة أيضًا في تعزيز التعليم اليوم. لا يقتصر التعليم على الحدود المادية للفصل الدراسي - فهناك العديد من الدورات التعليمية عبر الإنترنت للتعلم منها. تستثمر المؤسسات الأكاديمية في الدورات الرقمية التي تدعمها تقنيات البيانات الضخمة للمساعدة في التطوير الشامل للمتعلمين الناشئين.

3) البنوك

يعتمد القطاع المصرفي على البيانات الضخمة للكشف عن الاحتيال. يمكن لأدوات البيانات الضخمة اكتشاف الأعمال الاحتيالية بكفاءة في الوقت الفعلي مثل إساءة استخدام بطاقات الائتمان / الخصم ، وأرشفة مسارات الفحص ، والتعديل الخاطئ في إحصاءات العملاء ، وما إلى ذلك.

4) التصنيع

وفقًا لدراسة الاتجاه العالمي لشركة TCS ، تتمثل أهم فائدة للبيانات الضخمة في التصنيع في تحسين استراتيجيات التوريد وجودة المنتج. في قطاع التصنيع ، تساعد البيانات الضخمة في إنشاء بنية تحتية شفافة ، وبالتالي التنبؤ بأوجه عدم اليقين وعدم الكفاءة التي يمكن أن تؤثر سلبًا على الأعمال.

5) تكنولوجيا المعلومات

واحدة من أكبر مستخدمي البيانات الضخمة ، تستخدم شركات تكنولوجيا المعلومات حول العالم البيانات الضخمة لتحسين أدائها ، وتعزيز إنتاجية الموظفين ، وتقليل المخاطر في العمليات التجارية. من خلال الجمع بين تقنيات البيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، يعمل قطاع تكنولوجيا المعلومات باستمرار على تعزيز الابتكار لإيجاد حلول حتى لأكثر المشكلات تعقيدًا.
التخطيط لمهنة البيانات الضخمة؟ تعرف على جميع المهارات والأدوار وتكتيكات التحول!

6. البيع بالتجزئة

لقد غيرت البيانات الضخمة طريقة العمل في متاجر البيع بالتجزئة التقليدية. على مر السنين ، جمع تجار التجزئة كميات هائلة من البيانات من الاستطلاعات الديموغرافية المحلية ، وماسحات نقاط البيع ، و RFID ، وبطاقات ولاء العملاء ، ومخزون المتاجر ، وما إلى ذلك. الآن ، بدأوا في الاستفادة من هذه البيانات لإنشاء تجارب عملاء مخصصة ، وزيادة المبيعات ، وزيادة الإيرادات ، وتقديم خدمة عملاء متميزة.

حتى أن تجار التجزئة يستخدمون أجهزة استشعار ذكية وشبكة Wi-Fi لتتبع حركة العملاء ، والممرات الأكثر تكرارًا ، وطول فترة بقاء العملاء في الممرات ، من بين أشياء أخرى. يقومون أيضًا بجمع بيانات الوسائط الاجتماعية لفهم ما يقوله العملاء عن علامتهم التجارية وخدماتهم وتعديل تصميم منتجاتهم واستراتيجيات التسويق وفقًا لذلك.

7. النقل

تحليلات البيانات الضخمة تحمل قيمة هائلة لصناعة النقل. في البلدان في جميع أنحاء العالم ، تستخدم شركات النقل الخاصة والحكومية على حد سواء تقنيات البيانات الضخمة لتحسين تخطيط المسار ، والتحكم في حركة المرور ، وإدارة الازدحام على الطرق ، وتحسين الخدمات. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم خدمات النقل البيانات الضخمة لإدارة الإيرادات ، ودفع الابتكار التكنولوجي ، وتعزيز الخدمات اللوجستية ، وبالطبع لكسب اليد العليا في السوق.

دراسات حالة البيانات الضخمة

1. وول مارت

تستفيد وول مارت من البيانات الضخمة واستخراج البيانات لإنشاء توصيات منتجات مخصصة لعملائها. بمساعدة هاتين التقنيتين الناشئتين ، يمكن لـ Walmart الكشف عن أنماط قيمة تعرض المنتجات الأكثر شراءًا ، والمنتجات الأكثر شيوعًا ، وحتى حزم المنتجات الأكثر شيوعًا (المنتجات التي تكمل بعضها البعض وعادة ما يتم شراؤها معًا).

بناءً على هذه الأفكار ، ينشئ Walmart توصيات جذابة ومخصصة للمستخدمين الفرديين. من خلال التنفيذ الفعال لتقنيات التنقيب في البيانات ، نجح عملاق البيع بالتجزئة في زيادة معدلات التحويل وتحسين خدمة العملاء بشكل كبير. علاوة على ذلك ، يستخدم Walmart تقنيات Hadoop و NoSQL للسماح للعملاء بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي المتراكمة من مصادر مختلفة.

2. أمريكان إكسبريس

تستفيد شركة بطاقات الائتمان العملاقة من كميات هائلة من بيانات العملاء لتحديد المؤشرات التي يمكن أن تصور ولاء المستخدم. كما أنه يستخدم البيانات الضخمة لبناء نماذج تنبؤية متقدمة لتحليل المعاملات التاريخية إلى جانب 115 متغيرًا مختلفًا للتنبؤ بتضخم العملاء المحتملين. بفضل حلول وأدوات البيانات الضخمة ، يمكن لأمريكان إكسبريس تحديد 24٪ من الحسابات التي يُرجح بشدة إغلاقها في الأشهر الأربعة إلى الخمسة القادمة.

3. جنرال إلكتريك

على حد تعبير جيف إيميلت ، رئيس شركة جنرال إلكتريك ، نجحت جنرال إلكتريك في السنوات القليلة الماضية في الجمع بين أفضل ما في العالمين - "العالم المادي والتحليلي ". تستخدم GE تمامًا البيانات الضخمة. كل آلة تعمل تحت جنرال إلكتريك تولد بيانات عن كيفية عملها. يقوم فريق التحليلات GE بعد ذلك بدراسة هذه الكميات الهائلة من البيانات لاستخراج الرؤى ذات الصلة منها وإعادة تصميم الآلات وعملياتها وفقًا لذلك.

اليوم ، أدركت الشركة أنه حتى التحسينات الطفيفة ، مهما كانت صغيرة ، تلعب دورًا مهمًا في البنية التحتية لشركتها. وفقًا لإحصائيات جنرال إلكتريك ، فإن البيانات الضخمة لديها القدرة على زيادة الإنتاجية بنسبة 1.5٪ في الولايات المتحدة ، والتي يمكن أن تزيد من متوسط ​​الدخل القومي بنسبة مذهلة تصل إلى 30٪ ، والتي تم تجميعها على مدى 20 عامًا!

4. أوبر

تُعد أوبر أحد أكبر مزودي خدمة سيارات الأجرة في العالم. إنها تستفيد من بيانات العملاء لتتبع وتحديد الخدمات الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا من قبل المستخدمين. بمجرد جمع هذه البيانات ، تستخدم أوبر تحليلات البيانات لتحليل أنماط استخدام العملاء وتحديد الخدمات التي يجب أن تحظى بمزيد من التركيز والأهمية.

بصرف النظر عن هذا ، تستخدم أوبر البيانات الضخمة بطريقة فريدة أخرى. تدرس أوبر عن كثب الطلب والعرض لخدماتها وتغير أسعار سيارات الأجرة وفقًا لذلك. إنها آلية التسعير المفاجئ التي تعمل شيئًا كهذا - لنفترض أنك عندما تكون في عجلة من أمرك ، وعليك حجز سيارة أجرة من مكان مزدحم ، فإن أوبر ستفرض عليك ضعف المبلغ العادي!

5. نيتفليكس

Netflix هي واحدة من أكثر منصات بث محتوى الفيديو عبر الإنترنت شيوعًا والتي يستخدمها الأشخاص في جميع أنحاء العالم. Netflix هو نصير رئيسي لمحرك التوصية. يجمع بيانات العملاء لفهم الاحتياجات المحددة والتفضيلات وأنماط الذوق للمستخدمين. ثم تستخدم هذه البيانات للتنبؤ بما سيحبه المستخدمون وإنشاء قوائم توصية محتوى مخصصة لهم.

اليوم ، أصبحت Netflix واسعة جدًا لدرجة أنها تنشئ محتوى فريدًا للمستخدمين. البيانات هي المكون السري الذي يغذي محركات التوصيات وقرارات المحتوى الجديدة. تتضمن أكثر نقاط البيانات المحورية التي تستخدمها Netflix العناوين التي يشاهدها المستخدمون ، وتقييمات المستخدم ، والأنواع المفضلة ، وعدد المرات التي يتوقف فيها المستخدمون عن التشغيل ، على سبيل المثال لا الحصر. Hadoop و Hive و Pig هي المكونات الأساسية الثلاثة لهيكل البيانات الذي تستخدمه Netflix.

6. شركة بروكتر أند جامبل

تتواجد شركة Procter & Gamble حولنا منذ زمن بعيد. ومع ذلك ، على الرغم من كونها شركة "قديمة" ، إلا أن بروكتر آند جامبل ليست قريبة من كونها قديمة في طرقها. إدراكًا لإمكانيات البيانات الضخمة ، بدأت بروكتر آند جامبل في تنفيذ أدوات وتقنيات البيانات الضخمة في كل وحدة من وحدات أعمالها في جميع أنحاء العالم. كان التركيز الأساسي للشركة وراء استخدام البيانات الضخمة هو الاستفادة من الرؤى في الوقت الفعلي لدفع عملية اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

لتحقيق هذا الهدف ، بدأت P&G في جمع كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة عبر البحث والتطوير وسلسلة التوريد والعمليات التي تواجه العملاء وتفاعلات العملاء ، من مستودعات الشركة والمصادر عبر الإنترنت. لقد طورت العلامة التجارية العالمية أنظمة وعمليات البيانات الضخمة للسماح للمديرين بالوصول إلى أحدث بيانات وتحليلات الصناعة.

7. مصلحة الضرائب

نعم ، حتى الوكالات الحكومية لا تتردد في استخدام البيانات الضخمة. تستخدم دائرة الإيرادات الداخلية الأمريكية البيانات الضخمة بنشاط لمنع سرقة الهوية والاحتيال والمدفوعات المبكرة (الأشخاص الذين يتعين عليهم دفع الضرائب ولكن لا يدفعونها في الوقت المناسب).

حتى أن مصلحة الضرائب الأمريكية تسخر قوة البيانات الضخمة لضمان وفرض الامتثال للقواعد والقوانين الضريبية. اعتبارًا من الآن ، نجحت مصلحة الضرائب الأمريكية في تجنب عمليات الاحتيال والاحتيال التي تنطوي على مليارات الدولارات ، خاصة في حالة سرقة الهوية. في السنوات الثلاث الماضية ، استعادت أيضًا أكثر من 2 مليار دولار أمريكي.

تغليف

نأمل أن نتمكن من الإجابة على سؤال "ما هي البيانات الضخمة؟" سؤال واضح بما فيه الكفاية. نأمل أن تكون قد فهمت أنواع البيانات الضخمة وخصائص البيانات الضخمة وحالات الاستخدام وما إلى ذلك.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع برنامج PG التنفيذي الخاص بنا في تخصص تطوير البرامج في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وأيدٍ عملية- في 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.