آلية عمل تحليل البيانات الضخمة

أهمية تحليل البيانات الضخمة:

مع التقدم في تقنيات المعلومات والاتصالات وقواعد البيانات الذي نشهده، قد تم تطور مبدأ تحليل البيانات، حيث أضاف للبشرية العديد من الخدمات والميزات الجديدة ذات الأهمية الكبيرة، والتي تتمثل بشكلٍ أساسي بتقديم السرعة والكفاءة في التحليل، الأمر الذي أدى إلى زيادة التنافس بين المؤسسات والشركات في مختلف مجالات عملها للعمل بشكلٍ أسرع، وإليك أبرز الفوائد المُهمة التي تقدمها عملية تحليل البيانات الضخمة بالاعتماد على نظم تحليلة خاصة على أجهزة حاسوب تمتلك قواعد بيانات كبيرة وقدرة عالية على الحوسبة والمعالجة.

تقليل التكاليف:

تقلل تكنولوجيا تحليل البيانات الضخمة الحديثة الكثير من التكاليف المختصة بتخزين الكميات الكبيرة من البيانات، مثل مجموعة تخزين (Hadoop) الشهيرة، وتنسيقها بشكل مساعد وأكثر فعالية للقيام بأعمال الشركات بشكل سهل.

اتخاذ القرارات بشكل أسرع:

نتيجة للتحليلات السريعة والمفصلة لمصادر البيانات المختلفة، يمكن للشركات فهم المعلومات بسرعة فورية وتحليلها لاتخاذ القرارات المناسبة، ممّا يحسن آلية عملهم وأرباحهم في الأيام المقبلة.

تقديم الخدمات والمنتجات الجديدة:

وبذلك تكون الشركات قادرة على فهم وتحديد احتياجات العملاء ومعرفة ما يرضيهم، وذلك بسبب تحليل بيانات المنتج والمبيعات وآراء الناس التي تنفذها تقنيات تحليل البيانات، ممّا يجعل الشركات تطور منتجات ناجحة وتقدم منتجات وخدمات جديدة ترضي العملاء بصورة أفضل.

آلية عمل تحليل البيانات الضخمة:

في كثير من الحالات تقوم الشركات باستخدام منصات التخزين كمحطة أساسية لحفظ البيانات الضخمة، ليتم بعد ذلك نقلها إلى قاعدة البيانات التحليلية، وحين تصبح البيانات متكاملة ومجهزة، سوف يتم تحليلها بواسطة برامج تحليل عالية الجودة، وهي كثيرة في الأسواق، حيث أنّ البرامج لديها أدوات خاصة لإجراء عملية التحليل. وأبرز هذه الأدوات:

• التنقيب عن البيانات: تقوم هذه الأدوات بفلترة البيانات، بالإضافة إلى البحث عن جميع أصناف وأنماط البيانات.
  
•  التحليل التنبؤي: تقوم هذه الأدوات على تقنية الذكاء الاصطناعي في بناء نماذج التوقع والتنبؤ بالتطورات المستقبليّة، وبسلوك وحركة العملاء المتعلقة بآرائهم ومتطلباتهم.
  
• التعلم الآلي: يعمل على تحليل كمياتٍ كبيرةٍ من البيانات بالاعتماد على الخوارزميات المتقدمة.
  

كما تشكل البرامج المستخدمة في التحليل الرياضي والإحصائي واستنباط النصوص كخطوة مهمة وفعالة في عمليات تحليل البيانات الضخمة معاً، حيث تم تطوير هذه البرامج بلغات البرمجة الفعالة والرئيسية في مجال تحليل البيانات وبناء قواعد البيانات؛ مثل لغة بايثون (Python)، أو لغة (R)، وغيرها من اللغات، مثل لغة (SQL)، ولغة (Scala)، ويتم دعم هذه اللغات بوساطة تقنيات (SQL-on-Hadoop).