ما هي البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها؟ تعد مرحلة البيانات الضخمة من أهم مراحل تطوير نظم المعلومات، وهي تمثل كمية هائلة جدًا من البرامج ذات الحجم الكبير جدًا لعملها وأدائها، وقد أدى هذا الموقف إلى التحكم في هذا كمية هائلة من المعلومات في بنية بسيطة وبسيطة.
البيانات الضخمة هي تحليل بيانات أجهزة الاستشعار وبيانات الإنترنت وبيانات التواصل الاجتماعي، على سبيل المثال، البيانات الضخمة عندما يبحثون عن الجرائم ويكافحون للعثور على المجرم في جهاز الأمن، ومثال آخر للبيانات الضخمة: توقعات الأرباح التجارية على التي تبنيها كل شركة خلال العام.
حدد البيانات الضخمة
يمكننا أولاً تحديد البيانات كصورة أولية للمعلومات قبل فرز المعلومات والعمل على تغييرها. مصطلح “البيانات الضخمة” يسمى قاعدة البيانات ويمكننا تقسيم البيانات الأولية إلى ثلاثة أنواع: –
- البيانات المهيكلة المنفذة قبل المعالجة (تصنيف البيانات).
- البيانات المنظمة هي ما يستقبله الشخص كل يوم نتيجة استقباله لبعض الفيديوهات والصور وكتابة بعض النصوص المكتوبة.
- البيانات غير المهيكلة يختلف هذا النوع من البيانات عن البيانات غير المهيكلة ويسمى أحيانًا البيانات شبه المنظمة، وهذا يسمح لنا بتعريف مصطلح البيانات.
انظر أيضًا: اكتشف من المتصل بالشبكة وغير المتصل بالكمبيوتر و Android
حدد مصطلح البيانات الضخمة
- البيانات الكبيرة هي بيانات مصنفة وفقًا للخصائص الفريدة لحجم البيانات وسرعة الوصول إلى البيانات، وكذلك صحة البيانات وتباين البيانات، ولكن من الصعب معالجة هذه البيانات بسرعة باستخدام هذا النوع من التكنولوجيا الحالية، أو لا يمكنك الحصول عليها أي فائدة منه.
- يمكننا تعريف البيانات كصورة أولية قبل تحليل البيانات وفرزها، ويمكننا تعريف البيانات الضخمة على أنها تلك البيانات التي يتم تنظيمها في جدول قبل المنظمة، والأنشطة اللاحقة والمعالجة التي تحدث في البيانات.
- يمكننا تصنيف البيانات إلى عدة أشياء وكائنات سنتعرف عليها في هذه المقالة، لكننا تعلمنا عن تعريفات البيانات الضخمة والمجالات التي تنطبق عليها هذه البيانات.
- في شرح مبسط، نتعرف على تصنيف هذه البيانات وأبعادها، وكذلك التعرف على الصورة الكاملة للبيانات الضخمة والأمثلة التي تقدمها في حياتنا اليومية والعملية وفي مجتمعنا ككل.
ميزات البيانات الضخمة
بعد أن نعرف تعريف مصطلح البيانات الضخمة ومعرفة أنواعها الثلاثة، يمكننا تحديد خصائص البيانات الضخمة وهي خصائصها الثلاث: –
مقدار
الحجم يعني حجم البيانات الضخمة القادمة من الكمبيوتر، والتي تحدد تصنيف البيانات، مما يجعلها مصنفة ضمن فئة البيانات الضخمة، لأنه في العام الماضي 2020، احتوى الفضاء السيبراني على أكثر من أربعين ألف بيانات خاصة لاستخراج المعلومات منها والعمل على إعادة الهيكلة.
تنوع
التنوع يعني تنوع البيانات المستمدة من البيانات المنظمة) مما يضمن أن يبحث جميع باحثي العدالة الإلكترونية عما يناسبهم من البيانات التي ستفيد معرفتهم وأبحاثهم، حيث يتضمن التنوع بيانات منظمة وهذا النوع من الخصائص يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً زمن.
على سبيل المثال، الصور ومقاطع الفيديو والمحتوى النصي وبيانات الخرائط لجميع المعلمين المشاركين في الدراسة وسجلات المكالمات. هذه البيانات غير المهيكلة مناسبة للتحليل.
سرعة
السرعة هي سرعة الاستجابة والحصول على البيانات، لأن السرعة من العناصر المهمة للغاية، لأنها تحد من اتخاذ قرارات معينة، وتعتمد هذه الخطة على وصول البيانات وقت تأكيد الموافقة عليها، والعمل على الحصول على البيانات وتطبيقها في الحياة العملية والتشغيلية.
قد تكون مهتمًا بـ: ما هو الفرق بين Intel Core و Intel Celeron
تقنيات البيانات الضخمة
- (Hadoop) هو برنامج أو منصة يمكن استخدامها لاستخراج البيانات والعمل معها، حيث يوجد في عام 2020 العديد من التقنيات الحديثة التي يمكنها بسهولة تحليل هذه البيانات الضخمة.
- على سبيل المثال، باستخدام طريقة البرمجة المفتوحة، يعمل هذا النوع على لغة Java، وتستخدم هذه اللغة مؤخرًا لتخزين البيانات والمعلومات والعمل على توزيع هذه البيانات على أكثر من جهاز.
وكذلك استخدام أدوات التحليل (التنقيب عن البيانات) لتسريع عملية المعالجة، حيث تتكون البيانات الضخمة من ثلاثة أجزاء وخصائص رئيسية، منها: –
- أدوات التنقيب عن البيانات.
- (لوحة القيادة)..
- أدوات التحليل لعرض النتائج.
المشاركون في نظام البيانات الضخمة
- لترتيب أي خدمة تؤديها، يجب أن تعرف جوانب تلك الخدمة.
- بهذه الطريقة، يمكنك التعامل مع واجبات كل طرف على حدة.
- تتكون البيانات الضخمة من العديد من الكيانات التي تتفاعل مع بعضها البعض.
- تتكون الأطراف في نظام البيانات الضخمة من ثلاث طرق رئيسية: مزود البيانات الضخمة، ومزود خدمة البيانات الضخمة، وعميل خدمة البيانات الضخمة: –
أول مزود لخدمة البيانات الضخمة
- يعني مزود خدمة البيانات الضخمة أن هذه البيانات يتم توفيرها في النهاية لمزود الخدمة من العديد من المصادر المختلفة (البيانات الوصفية).
- على سبيل المثال، إنشاء خدمة موفر بيانات ضخمة لإرسال البيانات إلى المزود.
- يتم ذلك باستخدام وظيفة (دليل الخدمة).
- والعمل على توفير البيانات اللازمة (البيانات المفتوحة) وإنشاء مصدر بيانات مفتوح للخدمة.
تابعونا: أين مركز الإنترنت في العالم؟
ثانيًا، إنه مزود خدمة البيانات الضخمة
- حيث يقوم مزود الخدمة بتحليل كافة البيانات والعمل على مواءمة بنيته التحتية.
- على سبيل المثال، جمع البيانات الضرورية بناءً على طلب مقدم خدمة للبيانات الضخمة.
- ويشمل أيضًا جميع الأنشطة التي يقوم بها مزود الخدمة، من تكامل البيانات إلى عمل تحليل تلك البيانات.
- يوفر هذا مثالًا واضحًا ومتميزًا لخصوصية البيانات وملكية البيانات والعمل على تأمين تلك البيانات.
- يوفر هذا مثالًا قويًا وواضحًا على كيفية عمل البحث على الإنترنت (مسح البيانات).
- هذا ما يحدث في ممتلكات مزود خدمة البيانات.
ثالثًا، عميل خدمة البيانات الضخمة
- إنها المرحلة الأخيرة التي تمر من خلالها البيانات الضخمة، حيث إنها آخر مستخدم تمر من خلاله البيانات الضخمة.
- أو يتم استخدامه كأحد الأنظمة التي يتم من خلالها معالجة البيانات الضخمة وتحليلها.
- يمكن لأي عميل يستخدم هذا النوع من البيانات الضخمة إجراء تحليل شامل لتلك البيانات.
- على سبيل المثال، يقوم موفر خدمة بيانات كبير بإجراء خدمات التنقيب عن البيانات وإضفاء الطابع الشخصي.
تطبيقات البيانات الضخمة
استخدام البيانات الضخمة في القطاع العام
- تواجه العديد من القطاعات الحكومية العديد من التحديات للعديد من الأنظمة غير المتوفرة في أجهزة الكمبيوتر.
- هذه البيانات ليست منظمة أو منظمة ومعظمها من القطاع العام.
- كما لا يتم استخدام أعداد كبيرة من الموظفين العاملين في إدارة البيانات الضخمة.
- لكن الحل الأفضل هو استخدام الحوسبة السحابية. يمكن استخدام البيانات الضخمة مع هذه الميزة.
استخدام البيانات الضخمة لتحسين التعليم
- نتيجة لاستخدام التعليم عن بعد واستخدام الأطفال لبعض أدوات الكمبيوتر، ازداد حجم البيانات.
- يمكن استخدام هذا الكم الهائل من البيانات لتحسين تعليم الأطفال.
- يتم ذلك من خلال التعليم التكيفي أو التعليم القائم على الكفاءة في القدرة والتعلم.