محتوي المقال
ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
تصف تحليلات البيانات الضخمة عملية الكشف عن الاتجاهات والأنماط والارتباطات في كميات كبيرة من البيانات الأولية للمساعدة في اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات. تستخدم هذه العمليات تقنيات تحليل إحصائي مألوفة – مثل التجميع والانحدار – وتطبيقها على مجموعات بيانات أكثر شمولاً بمساعدة أدوات أحدث. كانت البيانات الضخمة كلمة رنانة منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، عندما أتاحت إمكانيات البرامج والأجهزة للمؤسسات معالجة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة. منذ ذلك الحين ، ساهمت التقنيات الجديدة – من Amazon إلى الهواتف الذكية – بشكل أكبر في الكميات الكبيرة من البيانات المتاحة للمؤسسات. مع انفجار البيانات ، تم إنشاء مشاريع ابتكارية مبكرة مثل قواعد بيانات Hadoop و Spark و NoSQL لتخزين ومعالجة البيانات الضخمة. يستمر هذا المجال في التطور حيث يبحث مهندسو البيانات عن طرق لدمج الكميات الهائلة من المعلومات المعقدة التي أنشأتها أجهزة الاستشعار والشبكات والمعاملات والأجهزة الذكية واستخدام الويب والمزيد. حتى الآن ، تُستخدم طرق تحليل البيانات الضخمة مع التقنيات الناشئة ، مثل التعلم الآلي ، لاكتشاف وتوسيع نطاق الرؤى الأكثر تعقيدًا.
كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة
تشير تحليلات البيانات الضخمة إلى جمع مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها وتنظيفها وتحليلها لمساعدة المؤسسات على تشغيل بياناتها الضخمة.
1. جمع البيانات
يبدو جمع البيانات مختلفًا لكل منظمة. مع التكنولوجيا الحالية ، يمكن للمؤسسات جمع البيانات المنظمة وغير المهيكلة من مجموعة متنوعة من المصادر – من التخزين السحابي إلى تطبيقات الهاتف المحمول إلى مستشعرات إنترنت الأشياء داخل المتجر وما بعدها. سيتم تخزين بعض البيانات في مستودعات البيانات حيث يمكن لأدوات وحلول ذكاء الأعمال الوصول إليها بسهولة. قد يتم تعيين بيانات تعريف البيانات الخام أو غير المهيكلة شديدة التنوع أو المعقدة لمستودع ما وتخزينها في بحيرة بيانات.
2. بيانات العملية
بمجرد جمع البيانات وتخزينها ، يجب تنظيمها بشكل صحيح للحصول على نتائج دقيقة حول الاستعلامات التحليلية ، خاصةً عندما تكون كبيرة وغير منظمة. تتزايد البيانات المتاحة بشكل كبير ، مما يجعل معالجة البيانات تحديًا للمؤسسات. أحد خيارات المعالجة هو معالجة الدُفعات ، والتي تنظر في كتل البيانات الكبيرة بمرور الوقت. تكون المعالجة المجمعة مفيدة عندما يكون هناك وقت أطول بين جمع البيانات وتحليلها. تنظر معالجة الدفق إلى مجموعات صغيرة من البيانات في وقت واحد ، مما يقلل من وقت التأخير بين التجميع والتحليل لاتخاذ قرار أسرع. تعد معالجة الدفق أكثر تعقيدًا وغالبًا ما تكون أكثر تكلفة.
3. البيانات النظيفة
تتطلب البيانات الكبيرة أو الصغيرة التنظيف لتحسين جودة البيانات والحصول على نتائج أقوى ؛ يجب تنسيق جميع البيانات بشكل صحيح ، ويجب حذف أي بيانات مكررة أو غير ذات صلة أو احتسابها. يمكن أن تحجب البيانات القذرة وتضلل ، مما يؤدي إلى تكوين رؤى معيبة.
4. تحليل البيانات
يستغرق الحصول على البيانات الضخمة في حالة قابلة للاستخدام وقتًا طويلاً. بمجرد أن تصبح جاهزة ، يمكن لعمليات التحليلات المتقدمة تحويل البيانات الضخمة إلى رؤى كبيرة. تتضمن بعض طرق تحليل البيانات الضخمة ما يلي:
يقوم التنقيب عن البيانات بالفرز من خلال مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط والعلاقات من خلال تحديد الحالات الشاذة وإنشاء مجموعات البيانات.
تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية للمؤسسة لعمل تنبؤات حول المستقبل ، وتحديد المخاطر والفرص القادمة.
يحاكي التعلم العميق أنماط التعلم البشري باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لطبقات الخوارزميات والعثور على أنماط في البيانات الأكثر تعقيدًا وتجريدًا.
