ما هي تحليلات البيانات الكبيرة

ما هي تحليلات البيانات الكبيرة

تحليلات البيانات الكبيرة هي استخدام تقنيات تحليلية متقدمة ضد مجموعات كبيرة ومتنوعة من البيانات الضخمة التي تتضمن بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة ، من مصادر مختلفة ، وبأحجام مختلفة من تيرابايت إلى زيتابايت.

ما هي البيانات الضخمة بالضبط؟ يمكن تعريفها على أنها مجموعات بيانات يتجاوز حجمها أو نوعها قدرة قواعد البيانات العلائقية التقليدية على التقاط البيانات وإدارتها ومعالجتها بزمن انتقال منخفض. تشمل خصائص البيانات الضخمة الحجم الكبير والسرعة العالية والتنوع العالي. أصبحت مصادر البيانات أكثر تعقيدًا من تلك الخاصة بالبيانات التقليدية لأنها مدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AI) والأجهزة المحمولة ووسائل التواصل الاجتماعي وإنترنت الأشياء (IoT). على سبيل المثال ، تنشأ الأنواع المختلفة من البيانات من أجهزة الاستشعار ، والأجهزة ، والفيديو / الصوت ، والشبكات ، وملفات السجلات ، وتطبيقات المعاملات ، والويب والوسائط الاجتماعية – يتم إنشاء الكثير منها في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع جدًا.

باستخدام تحليلات البيانات الضخمة ، يمكنك في النهاية تعزيز عملية صنع القرار والنمذجة والتنبؤ بالنتائج المستقبلية وتحسين ذكاء الأعمال بشكل أفضل وأسرع. أثناء قيامك ببناء حل البيانات الضخمة ، ضع في اعتبارك البرامج مفتوحة المصدر مثل Apache Hadoop و Apache Spark والنظام البيئي Hadoop بأكمله كأدوات فعالة من حيث التكلفة لمعالجة البيانات وتخزينها مصممة للتعامل مع حجم البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة؟

يقوم محللو البيانات وعلماء البيانات والمصممون التنبئي والإحصائيون وغيرهم من المتخصصين في التحليلات بجمع ومعالجة وتنظيف وتحليل كميات متزايدة من بيانات المعاملات المنظمة بالإضافة إلى أشكال أخرى من البيانات التي لا تستخدمها برامج التحليلات واستخبارات الأعمال التقليدية.

فيما يلي نظرة عامة على الخطوات الأربع لعملية إعداد البيانات:

  1. المهنيين البيانات بجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر المختلفة. غالبًا ما يكون مزيجًا من البيانات شبه المهيكلة وغير المهيكلة. بينما ستستخدم كل مؤسسة تدفقات بيانات مختلفة ، تتضمن بعض المصادر الشائعة ما يلي:
  • الانترنت النقر البيانات؛
  • سجلات خادم الويب ؛
  • تطبيقات السحابة؛
  • تطبيقات الهاتف الجوال؛
  • محتوى الوسائط الاجتماعية ؛
  • نص من رسائل البريد الإلكتروني للعملاء وإجابات الاستبيانات ؛
  • سجلات الهاتف المحمول. و
  • بيانات الآلة التي تم التقاطها بواسطة أجهزة استشعار متصلة بإنترنت الأشياء (IoT).
  1. تتم معالجة البيانات . بعد جمع البيانات وتخزينها في مستودع بيانات أو بحيرة بيانات ، يجب على متخصصي البيانات تنظيم البيانات وتكوينها وتقسيمها بشكل صحيح للاستعلامات التحليلية. تؤدي المعالجة الشاملة للبيانات إلى أداء أعلى من الاستعلامات التحليلية.
  2. يتم تنقية البيانات من أجل الجودة. يقوم متخصصو البيانات بتنظيف البيانات باستخدام أدوات البرمجة النصية أو برامج المؤسسات. يبحثون عن أي أخطاء أو تناقضات ، مثل التكرار أو أخطاء التنسيق ، ويقومون بتنظيم البيانات وترتيبها.
  3. يتم تحليل البيانات التي تم جمعها ومعالجتها وتنظيفها باستخدام برامج التحليلات. يتضمن ذلك أدوات من أجل:
  • التنقيب عن البيانات ، الذي ينخل عبر مجموعات البيانات بحثًا عن الأنماط والعلاقات
  • التحليلات التنبؤية ، والتي تبني نماذج للتنبؤ بسلوك العملاء والتطورات المستقبلية الأخرى
  • التعلم الآلي ، الذي يستخدم الخوارزميات لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة
  • التعلم العميق ، وهو فرع أكثر تقدمًا من التعلم الآلي
  • برمجيات التعدين والتحليل الإحصائي
  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • برامج ذكاء الأعمال السائدة
  • أدوات تصور البيانات

تقنيات وأدوات تحليل البيانات الضخمة الرئيسية

يتم استخدام العديد من أنواع الأدوات والتقنيات المختلفة لدعم عمليات تحليل البيانات الضخمة. تشمل التقنيات والأدوات الشائعة المستخدمة لتمكين عمليات تحليل البيانات الضخمة ما يلي:

  • Hadoop ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة. يمكن لبرنامج Hadoop التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
  • أجهزة وبرامج التحليلات التنبؤية ، التي تعالج كميات كبيرة من البيانات المعقدة ، وتستخدم التعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية لعمل تنبؤات حول نتائج الأحداث المستقبلية. تستخدم المؤسسات أدوات التحليلات التنبؤية للكشف عن الاحتيال والتسويق وتقييم المخاطر والعمليات.
  • أدوات تحليلات البث ، والتي تُستخدم لتصفية وتجميع وتحليل البيانات الضخمة التي قد يتم تخزينها في العديد من التنسيقات أو الأنظمة الأساسية المختلفة.
  • بيانات التخزين الموزعة ، التي يتم نسخها ، بشكل عام على قاعدة بيانات غير علائقية. يمكن أن يكون هذا بمثابة إجراء ضد فشل العقدة المستقلة ، أو فقدان البيانات الضخمة أو تلفها ، أو لتوفير وصول زمن انتقال منخفض.
  • قواعد بيانات NoSQL ، وهي أنظمة إدارة بيانات غير علائقية مفيدة عند العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات الموزعة. لا تتطلب مخططًا ثابتًا ، مما يجعلها مثالية للبيانات الأولية وغير المنظمة.
  • بحيرة البيانات هي مستودع تخزين كبير يحتوي على بيانات أولية ذات تنسيق أصلي حتى يتم الاحتياج إليها. تستخدم بحيرات البيانات بنية مسطحة.
  • مستودع البيانات ، وهو المستودع الذي يخزن كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. عادةً ما تقوم مستودعات البيانات بتخزين البيانات باستخدام مخططات محددة مسبقًا.
  • أدوات اكتشاف المعرفة / التنقيب عن البيانات الضخمة ، والتي تمكن الشركات من استخراج كميات كبيرة من البيانات الضخمة المنظمة وغير المنظمة.
  • نسيج البيانات في الذاكرة ، والذي يوزع كميات كبيرة من البيانات عبر موارد ذاكرة النظام. يساعد هذا في توفير زمن انتقال منخفض للوصول إلى البيانات ومعالجتها.
  • افتراضية البيانات ، والتي تتيح الوصول إلى البيانات دون قيود فنية.
  • برنامج تكامل البيانات ، والذي يتيح تبسيط البيانات الضخمة عبر منصات مختلفة ، بما في ذلك Apache و Hadoop و MongoDB و Amazon EMR.
  • برنامج جودة البيانات ، الذي ينظف ويثري مجموعات البيانات الكبيرة.
  • برمجيات المعالجة المسبقة للبيانات ، والتي تعد البيانات لمزيد من التحليل. يتم تنسيق البيانات وتنظيف البيانات غير المهيكلة.
  • Spark ، وهو إطار عمل للحوسبة العنقودية مفتوح المصدر يستخدم لمعالجة البيانات المجمعة والدفق.

غالبًا ما تتضمن تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة بيانات من كل من الأنظمة الداخلية والمصادر الخارجية ، مثل بيانات الطقس أو البيانات الديموغرافية عن المستهلكين التي تم تجميعها بواسطة موفري خدمات المعلومات من الأطراف الثالثة. بالإضافة إلى ذلك ، أصبحت تطبيقات التحليلات المتدفقة شائعة في بيئات البيانات الضخمة حيث يتطلع المستخدمون إلى إجراء تحليلات في الوقت الفعلي على البيانات التي يتم إدخالها في أنظمة Hadoop من خلال محركات معالجة الدفق ، مثل Spark و Flink و Storm.

تم نشر أنظمة البيانات الضخمة المبكرة في الغالب في أماكن العمل ، لا سيما في المؤسسات الكبيرة التي قامت بجمع وتنظيم وتحليل كميات هائلة من البيانات. لكن بائعي الأنظمة الأساسية السحابية ، مثل Amazon Web Services (AWS) و Google و Microsoft ، سهّلوا إعداد وإدارة مجموعات Hadoop في السحابة. الأمر نفسه ينطبق على موردي Hadoop مثل Cloudera ، الذي يدعم توزيع إطار عمل البيانات الضخمة على سحابة AWS و Google و Microsoft Azure . يمكن للمستخدمين الآن إنشاء مجموعات في السحابة وتشغيلها طالما احتاجوا إليها ثم جعلها في وضع عدم الاتصال مع التسعير القائم على الاستخدام الذي لا يتطلب تراخيص برامج مستمرة.

أصبحت البيانات الضخمة مفيدة بشكل متزايد في تحليلات سلسلة التوريد . تستخدم تحليلات سلسلة التوريد الكبيرة البيانات الضخمة والأساليب الكمية لتعزيز عمليات صنع القرار عبر سلسلة التوريد. على وجه التحديد ، تعمل تحليلات سلسلة التوريد الكبيرة على توسيع مجموعات البيانات لزيادة التحليل الذي يتجاوز البيانات الداخلية التقليدية الموجودة في أنظمة تخطيط موارد المؤسسة ( ERP ) وإدارة سلسلة التوريد (SCM). أيضًا ، تطبق تحليلات سلسلة التوريد الكبيرة طرقًا إحصائية فعالة للغاية على مصادر البيانات الجديدة والحالية.

استخدامات وأمثلة تحليلات البيانات الضخمة

فيما يلي بعض الأمثلة حول كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة لمساعدة المؤسسات:

  • اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم. يمكن أن تساعد بيانات المستهلك الجهود التسويقية للشركات ، والتي يمكنها العمل وفقًا للاتجاهات لزيادة رضا العملاء. على سبيل المثال ، يمكن لمحركات التخصيص الخاصة بـ Amazon و Netflix و Spotify توفير تجارب محسّنة للعملاء وخلق ولاء العملاء.
  • الإعلانات المستهدفة. يمكن أن تساعد بيانات التخصيص من مصادر مثل عمليات الشراء السابقة وأنماط التفاعل وسجل عرض صفحة المنتج في إنشاء حملات إعلانية مستهدفة مقنعة للمستخدمين على المستوى الفردي وعلى نطاق أوسع.
  • تطوير المنتج. يمكن أن توفر تحليلات البيانات الضخمة رؤى للإبلاغ عن جدوى المنتج ، وقرارات التطوير ، وقياس التقدم ، وتوجيه التحسينات في اتجاه ما يناسب عملاء الأعمال.
  • تحسين السعر. قد يختار تجار التجزئة نماذج التسعير التي تستخدم ونمذجة البيانات من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات لزيادة الإيرادات إلى الحد الأقصى.
  • سلسلة التوريد وتحليلات القناة. يمكن أن تساعد النماذج التحليلية التنبؤية في التجديد الوقائي ، وشبكات الموردين B2B ، وإدارة المخزون ، وتحسين المسار ، والإخطار بالتأخيرات المحتملة للتسليم.
  • إدارة المخاطر. يمكن لتحليلات البيانات الضخمة تحديد المخاطر الجديدة من أنماط البيانات لاستراتيجيات إدارة المخاطر الفعالة.
  • تحسين عملية صنع القرار. يمكن أن تساعد الرؤى التي يستخرجها مستخدمو الأعمال من البيانات ذات الصلة المؤسسات على اتخاذ قرارات أسرع وأفضل.

فوائد تحليلات البيانات الضخمة

تشمل مزايا استخدام تحليلات البيانات الضخمة ما يلي:

  • سرعة تحليل كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة ، في العديد من التنسيقات والأنواع المختلفة.
  • اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل سريع لوضع إستراتيجيات فعالة ، والتي يمكن أن تفيد وتحسن سلسلة التوريد والعمليات وغيرها من مجالات صنع القرار الاستراتيجي.
  • توفير التكاليف ، والذي يمكن أن ينتج عن تحسينات وكفاءات عمليات الأعمال الجديدة.
  • فهم أفضل لاحتياجات العملاء وسلوكهم ومشاعرهم ، مما قد يؤدي إلى رؤى تسويقية أفضل ، فضلاً عن توفير معلومات لتطوير المنتج.
  • استراتيجيات إدارة مخاطر محسنة ومستنيرة بشكل أفضل تعتمد على عينات كبيرة من البيانات.

تحديات تحليلات البيانات الضخمة

على الرغم من الفوائد الواسعة النطاق التي تأتي مع استخدام تحليلات البيانات الضخمة ، فإن استخدامها يأتي أيضًا مع تحديات:

  • سهولة الوصول إلى البيانات. مع وجود كميات أكبر من البيانات ، يصبح التخزين والمعالجة أكثر تعقيدًا. يجب تخزين البيانات الضخمة وصيانتها بشكل صحيح لضمان إمكانية استخدامها من قبل علماء ومحللي البيانات الأقل خبرة.
  • صيانة جودة البيانات. مع وجود كميات كبيرة من البيانات الواردة من مجموعة متنوعة من المصادر وبتنسيقات مختلفة ، تتطلب إدارة جودة البيانات للبيانات الضخمة وقتًا وجهدًا وموارد كبيرة لصيانتها بشكل صحيح.
  • أمن البيانات. يمثل تعقيد أنظمة البيانات الضخمة تحديات أمنية فريدة. يمكن أن تكون معالجة المخاوف الأمنية بشكل صحيح داخل مثل هذا النظام البيئي المعقد للبيانات الضخمة مهمة معقدة.
  • اختيار الأدوات المناسبة. قد يكون الاختيار من بين مجموعة واسعة من أدوات تحليل البيانات الضخمة والأنظمة الأساسية المتاحة في السوق أمرًا مربكًا ، لذلك يجب أن تعرف المؤسسات كيفية اختيار أفضل أداة تتوافق مع احتياجات المستخدمين والبنية التحتية.
  • مع الافتقار المحتمل لمهارات التحليل الداخلية والتكلفة العالية لتوظيف علماء ومهندسين بيانات ذوي خبرة ، تجد بعض المؤسسات صعوبة في سد الثغرات.

تاريخ ونمو تحليلات البيانات الضخمة

تم استخدام مصطلح البيانات الضخمة لأول مرة للإشارة إلى أحجام البيانات المتزايدة في منتصف التسعينيات. في عام 2001 ، وسع دوج لاني ، الذي كان وقتها محللًا في شركة Meta Group Inc. الاستشارية ، تعريف البيانات الضخمة. وصف هذا التوسع الزيادة:

  • حجم البيانات التي يتم تخزينها واستخدامها من قبل المنظمات ؛
  • مجموعة متنوعة من البيانات التي يتم إنشاؤها من قبل المنظمات ؛ و
  • السرعة أو السرعة التي يتم بها إنشاء هذه البيانات وتحديثها.

أصبحت هذه العوامل الثلاثة تُعرف باسم 3Vs للبيانات الضخمة. قامت شركة Gartner بنشر هذا المفهوم بعد الاستحواذ على Meta Group والتعاقد مع Laney في عام 2005.

تطور هام آخر في تاريخ البيانات الضخمة كان إطلاق إطار المعالجة الموزعة Hadoop. تم إطلاق Hadoop كمشروع Apache مفتوح المصدر في عام 2006. زرع هذا بذور منصة مجمعة مبنية على قمة الأجهزة السلعية والتي يمكنها تشغيل تطبيقات البيانات الضخمة. يستخدم إطار Hadoop لأدوات البرمجيات على نطاق واسع لإدارة البيانات الضخمة.

بحلول عام 2011 ، بدأت تحليلات البيانات الضخمة في السيطرة بقوة على المؤسسات والعين العام ، جنبًا إلى جنب مع Hadoop والعديد من تقنيات البيانات الضخمة ذات الصلة.

في البداية ، مع تشكل نظام Hadoop البيئي وبدأ في النضج ، تم استخدام تطبيقات البيانات الضخمة بشكل أساسي من قبل شركات الإنترنت والتجارة الإلكترونية الكبيرة مثل Yahoo و Google و Facebook ، بالإضافة إلى موفري خدمات التحليلات والتسويق.

في الآونة الأخيرة ، تبنت مجموعة واسعة من المستخدمين تحليلات البيانات الضخمة كتكنولوجيا رئيسية تقود التحول الرقمي . يشمل المستخدمون تجار التجزئة وشركات الخدمات المالية وشركات التأمين ومؤسسات الرعاية الصحية والمصنعين وشركات الطاقة والمؤسسات الأخرى.