Big Data

تتوفر هناك الكثير من مصادر البيانات الضخمة منها المصادر الناتجة عن إدارة أحد البرامج، سواء كانت هذه البرامج حكومية أو غير حكومية، ومن ذلك السجلات الطبية الإلكترونية

معالجة لبيانات الضخمة أهمية كبيرة ودور فعال، حيث ساهمت بتقديم نتائج مميزة في معالجة البيانات بعد حدوث المشكلات وكما أنّ لها أهمية في تعين مواطن الأزمات، لكن تحليل البيانات بأثر رجعي لا يُلائم عالم اليوم بتحولاته السريعة، وبهذا أصبح من الضروري الاستعداد بأدوات البيانات الضخمة التي تُركز على احتياجات الأعمال

اتجهت العديد من الشركات التقنية مؤخراً إلى استخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، لابتكار آلات تقيّم نبض القلب وتحلّل الصور الإشعاعية، وكذلك روبوتات تقوم بإجراء عمليات جراحية

وعلى الرغم من مزايا البيانات الضخمة، إلا أنها تأتي مع بعض التحديات الخطيرة التي تجعل تنفيذها صعبًا وقد تكون محفوفًا بالمخاطر، وإليك أبرز هذه العيوب

وبسبب أهميتها الكبيرة والتوجه الكبير لها أدى هذا إلى منافسة شديدة وزيادة الطلب على متخصصي البيانات الضخمة، وتتضمن بعض مزايا تحليلات البيانات الضخمة ما يلي

على الرغم من كثرة الأدلة على أهمية البيانات الضخمة في عالم الأعمال والمؤسسات ومدى الأهمية للاتجاه نحوها والاستفادة منها

واجه المؤسسات التجارية الكبرى صعوبات كثيرة لاكتشاف طرق اللازمة لتخزين البيانات وإدارتها، ليتم الاستفادة منها واستخدامها وتحليلها، لتنمية أدائها لتحقيق أقصى استفادة منها

قوم بتحليل البيانات الضخمة الناتجة عن استخدام الجمهور للمكتبات العامة في تقرير أي فروع المكتبات يوفر كتباً محدد بذاته، وأي مواد يتم توفيرها بصورة كتب صوتية وغيرها من القرارات، ولكن هذه التطبيقات لا تتم دون تحديات

ويمكن أن تأتي مثل هذه البيانات الضخمة من مصادر مختلفة لا تعد ولا تحصى، ومن أهمها البيانات الناتجة من للآلات الذكية في المنازل الذكية، وأجهزة استشعار البيانات في الوقت الحقيقي (Real Time) في تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) التي أصبحت بأعداد هائلة

عتبر البيانات الضخمة خطوة مهمة من خطوات تطور تقنيات المعلومات والإتصالات، وتحمل تقنية البيانات الضخمة المقدرة على معالجة البيانات من مختلف تقنيات إنترنت الأشياء وأجهزة الإستشعار الخاصة بها

وحتى تكون البيانات ضخمة يجب توفر ثلاثة عوامل رئيسية الحجم Volume

تم تعريف البيانات الضخمة (Big Data) في عام 2011 من قبل معهد ماكنزي العالمي، حيث عُرّفت من خلال ذلك على أنها أي مصطلح متطور يصف حجم كبير من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة لا تُعد ولا تُحصى، فهي بذلك بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية، والتدفق الهائل لإتاحة البيانات الضخمة

تعتبر تقنية تعلّم الآلة (Machine Learning) إحدى التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي، وهذه الإمكانيات تُمكّن من تحديد الأنماط المعقّدة في مجموعات كبيرة من البيانات، سواء كانت نصوص أو صور، وفي حالة استخدامه بشكل صحيح، يمكن أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي البشر، ليس فقط في السرعة ولكن كذلك في الدقة عند تحديد الأنماط في البيانات التي قد يتجاهلها البشر.

عبارة عن البيانات التي يفوق حجمها قدرة أي نظام قواعد بيانات (Database) على إجراء العمليات المختلفة على هذه البيانات مثل عمليات التسجيل والنقل والتخزين والتحويل لتحويلها إلى معلومات من الممكن الاستفادة منها

في عصر التكنولوجيا الرقمية المتقدمة والسريعة، أصبحت البيانات تحيط بنا من كل جانب ومتواجدة في كل مكان من حولنا، ويحدث هذا نتيجة الاستخدام المتزايد للإنترنت والتقنيات بشكل كبير وهائل من حول العالم، حيث يزداد حجم البيانات الرقمية في عالمنا ويتزايد تأثيرها في تغيير حياتنا بسرعة كبيرة ويتضاعف هذا الحجم كل عام.

سوف يتم تحليلها بواسطة برامج تحليل عالية الجودة، وهي كثيرة في الأسواق، حيث أنّ البرامج لديها أدوات خاصة لإجراء عملية التحليل.

هناك العديد من التطبيقات المميزة التي تعمل على تحسن العديد من المجالات من خلال استخدام البيانات الضخمة، يوجد العديد من مجالات رئيسية تُستخدم فيها البيانات الضخمة حاليًا؛ لتحقيق ميزة ممتازة من الناحية العملية ولكن في هذه المجالات، يمكن استخدام البيانات لأي غرض تقريبًا.

وغالبا ما يشار إلى هذا الاتصال باسم إنترنت الأشياء (IoT)، والتي يمكن أن تجتمع فيها من الناحية العملية ثورة الصحة الرقمية بأكملها، فإن إنترنت الأشياء ببساطة يربط العالم المادي من حولنا بالعالم الافتراضي للإنترنت.

مصطلح البيانات الضخمة يعتبر حديث نسبياً، حيث زادت الحاجة إلية بسبب عدم وجود قطاعات و مؤسسات خاصة في خدمات البيانات الضخمة وخاصة في عالمنا العربي، والسبب الأهم لزيادة حجم البيانات