اقرأ في هذا المقال
- ما هي البيانات الضخمة
- ما هي التحليلات التنبؤية
- الاختلافات الرئيسية بين البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية
- جدول مقارنة بين البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية
تُعد مراجع البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية من أكثر المصطلحات “المعروفة” في سوق التحليل اليوم، على الرغم من أنّ التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة لديها القدرة على تحسين الابتكار الاجتماعي، وتتضمن التحليلات التنبؤية تجميع وتحليل البيانات التاريخية من أجل التنبؤ بالنتائج المستقبلية، وأصبح ربط النقاط بين مختلف الإدارات والعمليات التجارية وأشكال البيانات الضخمة ممكنًا من خلال الجمع بين مجموعات البيانات المتعددة.
ما هي البيانات الضخمة
البيانات الضخمة هي بروز للمعلوماتية كبيرة الحجم وعالية السرعة أو عالية الأشكال تحتاج أشكالًا مناسبة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات التي توفر تحسين الرؤية واتخاذ القرار وأتمتة العمليات، وبرزت البيانات الضخمة كمجال هام من مجالات الاهتمام بالدراسة والبحث بين الممارسين والأكاديميين.
يغذي النمو المتسارع للبيانات النمو الهائل للإنترنت والأجهزة الرقمية، ويجعل التقدم التكنولوجي من المجدي اقتصاديًا تخزين كميات هائلة من البيانات وتحليلها، حيث تتضمن البيانات الضخمة مزيجًا من بيانات الوقت الفعلي المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة الناشئة من مجموعة متنوعة من المصادر، كما يتم إنشاء العديد من البرامج وتخزين البيانات وإعدادها نظرًا لصعوبة حساب البيانات الضخمة يدويًا ويتم استخدامه لاكتشاف الأسلوب والاتجاهات واتخاذ القرارات المتعلقة بالسلوك الإنساني وطرق التفاعل.
كما تُعد تحليلات البيانات الضخمة مجموعة كبيرة من العمليات التي تحلل البيانات الضخمة من وجهات نظر مختلفة للتأكد من وجود أنماط وارتباطات واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء بمساعدة المؤسسة، والتي يمكنها اتخاذ القرارات التجارية الصحيحة لذلك تُعد تحليلات البيانات واحدة من أكبر أولويات جميع المؤسسات في أي صناعة موجودة.
ما هي التحليلات التنبؤية
كثيرًا ما تستخدم البيانات الضخمة لمناقشة التحليلات التنبؤية، والتحليلات التنبؤية ليست مفهومًا أبيض وأسود أو مكونًا قائمًا بذاته في أنظمة إدارة قواعد البيانات الحالية، حيث إنّها مجموعة من أدوات تحليل البيانات والمنهجيات الإحصائية وبالتالي تتحد البيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI) لتحقيق التحليلات التنبؤية.
أدركت العديد من الشركات ذات التفكير المستقبلي مثل: (Google) و(Amazon) قيمة التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة في تحقيق ميزة تنافسية، حيث تسمح هذه الأساليب باكتشاف الأنماط وتحسين خوارزميات التحسين من بين أشياء أخرى ومع تطور تقنية البيانات الضخمة، تتجه الشركات إلى التحليلات التنبؤية لمساعدتها على تعزيز مشاركة المستهلك وتبسيط العمليات وخفض التكاليف التشغيلية.
الاختلافات الرئيسية بين البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية
1- المعمارية Architecture
تتعلق البيانات الضخمة بكمية البيانات وعادةً في نطاق (0.5) تيرابايت أو أكثر، حيث تبدأ قدرة أنظمة قواعد البيانات المترابطة في التدهور لذا فإن الحاجة إلى وسائل النقل المختلفة المستندة إلى السحابة، مثل: (AWS) ومستودعات البيانات هي احتياجات ساعة، ومن ناحية أخرى فإنّ التحليلات التنبؤية لها علاقة بتطبيق النماذج الإحصائية على البيانات الحالية للتنبؤ بالنتائج المحتملة مع مصادر البيانات المتضاربة.
2- اختلاف الهدف
تصف “البيانات الضخمة” البيانات نفسها والتحدي المتمثل في إدارتها بينما تصف “التحليلات التنبؤية” فئة من تطبيقات البيانات بغض النظر عن الكمية، لذلك كلاهما يمثل كيانات متنافية.
3- حالات استخدام وسائل التواصل الاجتماعي
أثبتت وسائل التواصل الاجتماعي أنّها أفضل استخدام لكل من البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية، لكنّ كلاهما يعمل كسلسلة متسلسلة لبعضهما البعض، ونظرًا لأنّ بيانات الوسائط الاجتماعية تأتي من مصادر متعددة ولكنّها تدخل في النهاية إلى إدارة البيانات الرئيسية (MDM) والتي يمكن بناؤها عبر تقنيات البيانات الكبيرة فقط، والتي يمكن تشغيل التحليلات التنبؤية والخوارزميات الأخرى عليها لإعطاء النتائج، ويحمل هذا النوع الجديد من حلول إدارة البيانات علامة تجارية قابلة للتطوير بدرجة كبيرة ومتوازية بشكل كبير وفعالة من حيث التكلفة.
4- النظام البيئي التكنولوجي
إنّ النقطة المثالية لمنصات البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية على سبيل المثال هي التعامل مع بيانات المعاملات عالية القيمة التي تم تنظيمها بالفعل، والتي تحتاج إلى دعم قدر كبير من المستخدمين والتطبيقات التي تطرح أسئلة متكررة عن البيانات المعروفة، حيث يكون المخطط الثابت والتحسين يؤتي نتائجه مع ضمان الأداء والأمان على مستوى المؤسسة، لذلك للتعامل معهم تتوفر أدوات وتقنيات مختلفة.
جدول مقارنة بين البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية
الرقم | أوجه المقارنة | البيانات الضخمة | التحليلات التنبؤية |
1 | الأساسيات | يجب أن تتعامل البيانات الضخمة مع تطهير وتفسير كميات هائلة من المعلومات، ويمكن استخدامها في مجال واسع من الأنشطة التجارية. | التحليلات التنبؤية هي طريقة للتنبؤ بأحداث العمل وسلوك السوق. |
2 | مستوى التقدم | إنّه مرتفع، حيث قامت محركات البيانات الضخمة في النهاية بترقية نفسها خلال عمليات التطوير ومستوى التوافق عبر الأنظمة الأساسية. | متوسط، حيث أنّ التحليلات التنبؤية من ناحية أخرى لديها تغيير محدود في أنماط الخوارزمية؛ لأنّها تمنحهم درجة أفضل من البداية فيما يتعلق بمجالهم وتحليل العمل الخاص بالمجال. |
3 | دمج التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) | تأتي محركات البيانات الكبيرة مثل: (Spark) و(Hadoop) مع مكتبات التعلم الآلي المضمنة، لكنّ الدمج مع الذكاء الاصطناعي لا يزال مهمة بحث وتطوير لمهندسي البيانات. | تتعامل التحليلات التنبؤية مع النظام الأساسي بناءً على الاحتمالية والحساب الرياضي، لذا فمن الممكن تضمين (ML) و(AI) مع هذه الأنظمة الأساسية. |
4 | تصورات واجهة المستخدم ولوحات المعلومات | تأتي البيانات الضخمة مع واردات تقنية خلفية واسعة للوحات المعلومات والتصورات مثل (D3js) وبعضها مدفوعة الأجر، مثل (Spotfire) وهي أداة (TIBCO) لإعداد التقارير. | تأتي أدوات التحليلات التنبؤية مع تكامل مضمّن؛ لأدوات إعداد التقارير مثل أدوات (Microsoft BI)، لذلك لا يكون هناك هدف من المصدر أو من بعض البائعين الخارجيين. |
5 | حجم البيانات والأداء | ضخم، حيث ليس من أفضل الممارسات استخدام الأنظمة الأساسية للبيانات الضخمة بكميات أقل من البيانات؛ لأنّ أداء الأنظمة الأساسية للبيانات الضخمة ذو طبيعة أسية. | متوسط، حيث يمكن أن تساهم مجموعات البيانات الكبيرة جدًا والقليلة جدًا في التنبؤات والاكتشافات السيئة فيما يتعلق بالنماذج والخوارزميات. |
6 | أماكن استخدامها | حاليًا مبالغة جدًا، حيث يريد الجميع في السوق الدخول إلى مجال البيانات الضخمة، وفي الأساس يتم التعامل مع جميع عمليات الترميز والتطبيقات بواسطة مهندسي ومطوري البيانات الضخمة فقط، ولا عالم البيانات مطلوب لمثل هذا النوع من العمليات. | شائع فقط ولكن ليس كبيانات كبيرة، حيث يعتمد ذلك على حالات الاستخدام ونوع المنظمة التي تنفذها، وعلى سبيل المثال تحظى بشعبية كبيرة لدى مؤسسات الرعاية الصحية والكشف عن الاحتيال بسبب توافق حالة الاستخدام. من ناحية أخرى يتم الاهتمام بالتحليل التنبؤي من قبل علماء البيانات وأفراد ومطوري درجة البكالوريوس (محلل الأعمال). |
إنّ الجمع بين تدفقات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي مع التحليلات التنبؤية والمعروف أيضًا باسم “المعالجة التي لا تنتهي” لديه القدرة على منح الشركات ميزة تنافسية كبيرة، حيث تعد التحليلات التنبؤية للبيانات الضخمة إحدى الوسائل لاستخدام كل تلك البيانات والحصول على نتائج جديدة قابلة للتنفيذ والبقاء في صدارة المنافسة.
