الحاجة إلى البيانات الضخمة:
في الواقع مصطلح البيانات الضخمة يعتبر حديث نسبياً، حيث زادت الحاجة إليه بسبب عدم وجود قطاعات و مؤسسات خاصة في خدمات البيانات الضخمة وخاصة في عالمنا العربي، والسبب الأهم لزيادة حجم البيانات؛ لأن كمية هذه البيانات بازدياد مستمر وبشكل أكبر بكثير من السابق من خلال عدة أجهزة ومصادر، ومن أهمها تقنيات إنترنت الأشياء المتعددة.
والأهم أن معظم تلك البيانات ليست مهيكلة، كبايانات الأجهزة القابلة للارتداء وتغريدات تويتر والفيديوهات على يوتيوب وتحديثات الحالة على فيس بوك وغيرها، ما يعني أنه لا يمكن استخدام أدوات إدارة قواعد البيانات وتحليلها التقليدية مع هذه البيانات؛ لأنها ببساطة ليست وفق الهيكل الذي تتعامل معه كجداول.
هل تستحق البيانات الضخمة عناء الاهتمام بها؟
قد يتسائل الكثير منّا، لماذا لا يتم تجاهل هذا العدد الهائل من البيانات وحسب، ولماذا لا يتم الاحتفاظ بهذا العدد الكبير منها، حيث تشير الدراسات من غارتنر أنّ هناك حوالي 15% فقط من الشركات التي تستفيد بشكل جيد من البيانات الضخمة، لكن هذه الشركات حققت فعالية 20% أكثر في المؤشرات المالية. ولكن حتى تصل لهذه النتيجة التي لا يحققها منافسيك، عليك استخدام تقنيات ومفاهيم جديدة إبداعية مخصصة للتعامل مع البيانات الضخمة. لأن الأمر أشبه بجبل شاهق من البيانات ستقوم بغربلته لتحصل على صخرة ذهبية وزنها كيلوجرام واحد.
الحاجة إلى البيانات الضخمة في مختلف المواقع الجغرافية حول العالم:
تعتبر البيانات الضخمة هي الجيل التالي من التقنيات التي تعتمد على القيمة من مختلف البيانات وتحليلها، وذلك بناءً على مختلف المواقع الجغرافية من مدن ودول، ولتقريب الصورة أكثر، تخيل أن هناك شركة خاصة بالنقل والشحن وتقوم بالتنقيب في بيانات مواعيد شاحنات نقل البضائع، بحيث تحصل على البيانات في الزمن الفعلي لمواعيد إطلاق ووصول الشاحنات وفق عدة مواقع جغرافية وبين العديد من الدول.
والآن تخيل لو أنّ أحد الزبائن اتصل بالشركة وأخبرهم أنّ لديه شحنة، أي شاحنة سترسل إليه من الأسطول المكون من مئات الشاحنات التي تدير الأعمال في المدينة؟ المنطق يكون أن ترسل أقرب شاحنة وذلك وفق تتبعها عبر (GPS).
ولكن ماذا لو كان الطريق أمام أقرب شاحنة يُعاني من الازدحام الشديد، وحتى في حال كانت أقرب شاحنة ممتلئة بالكامل ولا مجال لإضافة شحنة أخرى إضافية، في هذه الحالة لن يكون الاختيار الأقرب هو الأنسب لذا علينا إجراء تحليل على كل الشاحنات المتاحة وفق عدة معايير، وهذه المعايير نطبقها على البيانات التي تصدرها تلك الشاحنات، مثل بيانات حركتها و موقعها الحالي عبر (GPS)، ازدحام الطريق وزن وحجم ونوع الحمولة والوجهة التالية، وغيرها. وهذا التحليل تقوم به أدوات متخصصة تصدرها شركات كبرى مثل إنتل و(IBM) وغيرها، تعمل على تحليل البيانات الضخمة في الزمن الحقيقي.
