الفرق بين البيانات الضخمة وعملية التنقيب في البيانات

البيانات الضخمة والتنقيب عن البيانات هما شيئان مختلفان ويخدمان أغراضًا مختلفة، وعلى الرغم من أنّهما يستخدمان مجموعات البيانات لمعالجة البيانات لخدمة أغراض متنوعة فإنّ نطاق العمليات يختلف عن بعضهما البعض، بحيث تدل البيانات الكبيرة إلى مجموعة البيانات الضخمة مثل مجموعات البيانات الموجودة في أوراق (Excel).

ما هي البيانات الضخمة

البيانات الضخمة: هي بيانات أو معلومات ضخمة أو كبيرة أو الإحصاءات ذات العلاقة التي تحصل عليها الشركات والمشاريع الضخمة ويتم إنشاء العديد من البرامج وتخزين البيانات وإعدادها، نظرًا لصعوبة حساب البيانات الضخمة يدويًا وكما يتم اعتماده لاستعمال الأساليب والاتجاهات واتخاذ القرارات المتعلقة بالسلوك الإنساني وتكنولوجيا التفاعل.

تساعد البيانات الضخمة الشركات على زيادة الربحية من حيث الجوانب المالية وتساعد الأدوات المستخدمة لغرض تنفيذ تحليلات البيانات الضخمة في استنباط رؤى ذات مغزى لاتخاذ قرارات عمل أفضل، حيث يمكن أيضًا استخدام هذه الأفكار أو المعلومات لأغراض مفيدة أخرى للمؤسسة.

تشير البيانات الضخمة إلى الكمية الكبيرة التي يمكن أن تكون منظمة وشبه منظمة وغير منظمة من مجموعات البيانات التي تتراوح من حيث تيرابايت، ومن المعقد معالجة كمية كبيرة من البيانات على نظام فردي وهذا هو السبب في أن ذاكرة الوصول العشوائي لهذا الكمبيوتر تحفظ الحساب المؤقت أثناء المعالجة والتحليل، وعندما نحاول معالجة مثل هذا الكم الهائل من البيانات يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للقيام بخطوات المعالجة هذه على نظام واحد.

وبذلك لا يعمل نظام الكمبيوتر بشكل صحيح بسبب الحمل الزائد، ومجموعات البيانات الضخمة هي تلك التي تتخطى النوع البسيط من قواعد البيانات وهيكل معالجة البيانات، والذي تم استخدامه في الأوقات السابقة عندما كانت البيانات الضخمة باهظة الثمن وأقل جدوى، وعلى سبيل المثال يمكن تعريف مجموعات البيانات التي تكون عالية جدًا بحيث لا يمكن التعامل معها ببساطة في جدول بيانات (Microsoft Excel) على أنّها مجموعات بيانات ضخمة.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

عملية التنقيب في البيانات: هي طريقة للحصول على المعلومات من مكتبات ضخمة من البيانات، حيث أنّها تستمد البصيرة من خلال استخراج البيانات الضخمة ومراجعتها ومعالجتها بعناية لاكتشاف الأنماط والعلاقات المشتركة التي يمكن أن تكون مهمة للأعمال.

يُعد التنقيب في البيانات مسؤولاً عن كونه مهمًا لأسباب متنوعة والاستخدام الأكثر وضوحًا له هو فهم أهمية المعلومات التي تم الحصول عليها واستخدامها لتقييم التغييرات في كل مرة يأتي فيها تدفق جديد للبيانات، وبالتالي يتيح ذلك استخدام وتكامل البيانات القيمة وحلول استخراج البيانات لمختلف الصناعات مثل: الرعاية الصحية وتحليل الأسواق المالية وغيرها.

يمكن أن يتضمن التنقيب عن البيانات استخدام عدة أنواع من حزم البرامج بما في ذلك أدوات التحليل، ويمكن أن تكون آلية أو يمكن أن تكون كثيفة العمالة إلى حد كبير، حيث يرسل العاملون الأفراد استفسارات محددة عن المعلومات إلى أرشيف أو قاعدة بيانات.

بشكل عام يُعرّف التنقيب عن البيانات العمليات التي تحتوي على عمليات اكتشاف متطورة نسبيًا تُرجع نتائج محددة ومركزة، وعلى سبيل المثال يمكن لأداة التنقيب عن البيانات استعراض البيانات المحاسبية عبر عشرات السنين؛ للعثور على عمود محدد من النفقات أو الحسابات التي تتطلب القبض لسنة تشغيلية محددة.

الاختلافات بين البيانات الضخمة وعملية التنقيب في البيانات

العلاقة بين البيانات الضخمة وعملية التنقيب في البيانات

البيانات الضخمة والتنقيب في البيانات هُما مفهومان مختلفان والبيانات الكبيرة هي معنى يدل على كمية كبيرة من البيانات بينما يدل التنقيب في البيانات إلى محرك عميق في البيانات؛ للحصول على المعرفة أو النمط أو المعلومات الرئيسية من كمية صغيرة أو كبيرة من البيانات.

يتمثل المفهوم الرئيسي في التنقيب في البيانات في التعمق في تحليل أنماط وعلاقات البيانات التي يمكن استخدامها بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعي والتحليل التنبئي وما إلى ذلك، لكنّ المفهوم الأساسي في البيانات الضخمة هو منبع البيانات وتنوعها وحجمها وكيف لحقظ ومعالجة هذه الكمية من البيانات، ويلعب تحليل البيانات الضخمة لإعطاء حل تجاري أو لعمل تعريف تجاري دورًا حاسمًا في تحديد النمو.

كما يمكن القول أنّ التنقيب في البيانات لا يحتاج إلى الاعتماد على البيانات الضخمة، حيث يمكن القيام به على كمية صغيرة أو كبيرة من البيانات ولكن البيانات الضخمة تقوم بالتأكيد على التنقيب في البيانات؛ لأنّه إذا لم نتمكن من العثور على قيمة أو أهمية كمية كبيرة من البيانات إذن هذه البيانات لا فائدة منها.

تشير البيانات الكبيرة إلى استخدام التحليلات التنبؤية أو تحليلات سلوك المستخدم أو طرق تحليل البيانات الأخرى لاستخراج قيمة من البيانات ذات الأحجام التي تتجاوز قدرة أدوات البرامج شائعة الاستخدام لالتقاط وإدارة ومعالجة، والغرض من ذلك هو اكتشاف رؤى من كميات البيانات المتنوعة والمعقدة وعلى نطاق واسع.

يحاول التنقيب في البيانات العثور على الاتصالات والارتباطات بين عناصر البيانات التي لم يتم العثور عليها من قبل، والتنقيب عن البيانات هو التنقيب عن المعرفة وكيفية الاستفادة من البيانات الخام؛ لتوليد نوع من المعرفة التي يمكن استخدامها في صنع القرار، يحاول العثور على أنماط مخفية من البيانات المتاحة بالفعل.