ما المقصود بتحليلات البيانات الكبيرة؟

تتيح تحليلات البيانات الكبيرة اكتشاف الاتجاهات والأنماط والارتباطات في كميات كبيرة من البيانات غير المنسقة لمساعدة المحللين على اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات. تتيح هذه العملية للمؤسسات الاستفادة من البيانات المتزايدة بشكل كبير والتي تُستخرج من مصادر متنوعة، بما في ذلك أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي والمعاملات المالية والأجهزة الذكية لاستخلاص معلومات قابلة للتنفيذ باستخدام تقنيات تحليلية متقدمة.

في مطلع عام 2000، أتاح التقدم في إمكانات البرامج والأجهزة للمؤسسات جمع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة ومعالجتها. ومع هذا الكم الهائل من البيانات المفيدة، طورت المجتمعات مفتوحة المصدر أطر عمل للبيانات الكبيرة لتخزين تلك البيانات ومعالجتها. تُستخدم أطر العمل هذه للتخزين الموزع لمجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها عبر شبكة من أجهزة الكمبيوتر. إلى جانب الأدوات والمكتبات الإضافية، يمكن استخدام أطر عمل البيانات الكبيرة في:

• النمذجة التنبؤية من خلال دمج الذكاء الاصطناعي (AI) والخوارزميات الإحصائية
• التحليل الإحصائي للاستكشاف المتعمق للبيانات والكشف عن الأنماط الخفية
• تحليل ماذا لو لمحاكاة سيناريوهات مختلفة واستكشاف النتائج المحتملة
• معالجة مجموعات البيانات المتنوعة، بما في ذلك البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة الواردة من مصادر مختلفة.

تُستخدَم الأساليب الرئيسية الأربعة لتحليل البيانات -الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والاستراتيجية- لاكتشاف الرؤى والمعارف والأنماط داخل بيانات المؤسسة. تساعد هذه الأساليب في الحصول على فهم أعمق لتوجهات السوق وتفضيلات العملاء وغيرها من مقاييس الأعمال المهمة.

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين تحليلات البيانات الكبيرة وتحليلات البيانات التقليدية في نوع البيانات التي يتم التعامل معها والأدوات المستخدمة لتحليلها. حيث تتعامل التحليلات التقليدية مع البيانات المنظمة التي عادةً ما يتم تخزينها في قواعد البيانات العلائقية. يساعد هذا النوع من قواعد البيانات على ضمان تنظيم البيانات بشكل جيد وقدرة الكمبيوتر على فهمها بسهولة. تعتمد تحليلات البيانات التقليدية على الأساليب والأدوات الإحصائية مثل لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) للاستعلام عن قواعد البيانات.

تتضمن تحليلات البيانات الكبيرة كميات هائلة من البيانات بتنسيقات مختلفة، بما في ذلك البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. تتطلب هذه البيانات المعقدة تقنيات تحليل أكثر تطورًا. تستخدِم تحليلات البيانات الكبيرة تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي واستخراج البيانات لاستخراج المعلومات من مجموعات البيانات المعقدة. غالبًا ما تتطلب أنظمة معالجة موزعة مثل Hadoop لإدارة الكم الهائل من البيانات.

هذه هي الأساليب الأربعة لتحليل البيانات الموجودة ضمن البيانات الكبيرة:

تسلط الأبعاد التالية الضوء على التحديات والفرص الأساسية الكامنة في تحليلات البيانات الكبيرة.

يمثل الكم الهائل من البيانات الناتجة في الوقت الحالي، من مواقع التواصل الاجتماعي وأجهزة إنترنت الأشياء وسجلات المعاملات وغير ذلك الكثير، تحديًا كبيرًا. غالبًا ما تكون حلول تخزين البيانات ومعالجتها التقليدية غير كافية للتعامل مع هذا الكم بكفاءة. تُمكِّن تقنيات البيانات الكبيرة وحلول التخزين القائمة على السحابة المؤسسات من تخزين مجموعات البيانات الكبيرة هذه وإدارتها بطريقة فعالة من حيث التكلفة، ما يحمي البيانات القيّمة من الإهمال بسبب قيود مساحات التخزين.

تُنتج البيانات بسرعات غير مسبوقة، من تحديثات وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي إلى سجلات تداول الأسهم عالية التردد. تتطلب السرعة التي تتدفق بها البيانات إلى المؤسسات إمكانات معالجة فائقة للجمع والمعالجة وتقديم تحليل دقيق في زمن شبه حقيقي. صُممت أطر عمل معالجة التدفقات ومعالجة البيانات في الذاكرة للتعامل مع تدفقات البيانات السريعة هذه وتحقيق التوازن بين العرض والطلب.

تأتي بيانات اليوم بتنسيقات عديدة، من البيانات المنظمة إلى البيانات الرقمية في قواعد البيانات التقليدية إلى النصوص والفيديوهات والصور غير المنظمة الواردة من مصادر متنوعة مثل وسائل التواصل الاجتماعي وفيديوهات المراقبة. يتطلب هذا التنوع أنظمة مرنة لإدارة البيانات للتعامل مع أنواع البيانات المتباينة ودمجها لإجراء تحليل شامل. توفِّر قواعد بيانات NoSQL وبحيرات البيانات وتقنيات المخطط عند القراءة المرونة اللازمة لاستيعاب الطبيعة المتنوعة للبيانات الكبيرة.

تُعد موثوقية البيانات ودقتها أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن تؤدي القرارات القائمة على بيانات غير دقيقة أو غير كاملة إلى نتائج سلبية. تشير الصحة إلى مصداقية البيانات، بما في ذلك جودة البيانات وقضايا الكشف عن الضوضاء والحالات الشاذة. تُعد تقنيات وأدوات تنظيم البيانات والتثبت والتحقق من صحتها جزءًا لا يتجزأ من ضمان سلامة البيانات الكبيرة، ما يُمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات أفضل بناءً على معلومات جديرة بالثقة.

تهدف تحليلات البيانات الكبيرة إلى استخراج معارف قابلة للتنفيذ تحقق قيمة ملموسة. ويتضمن ذلك تحويل مجموعات البيانات الضخمة إلى معلومات مفيدة يمكنها دعم القرارات الإستراتيجية واكتشاف فرص جديدة وتعزيز الابتكار. تُعد التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عوامل أساسية لإطلاق العنان للقيمة الموجودة في البيانات الكبيرة، وتحويل البيانات غير المنسقة إلى أصول إستراتيجية.

يعمل محترفو البيانات والمحللون والعلماء والإحصائيون على إعداد ومعالجة البيانات في مستودع البيانات، والذي يجمع بين أداء مستودع البيانات ومرونة بحيرة البيانات لتنظيف البيانات وضمان جودتها. تشمل عملية تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قيمة عدة مراحل رئيسية:

• جمع البيانات: تتضمن الخطوة الأولى جمع البيانات، والتي يمكن أن تكون مزيجًا من الأشكال المنظمة وغير المنظمة من مصادر لا تعد ولا تحصى مثل السحابة وتطبيقات الهاتف المحمول وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء. في هذه الخطوة، تطبق المؤسسات إستراتيجيات جمع البيانات لديها وتدمج البيانات من مصادر متنوعة في مستودعات مركزية مثل بحيرة البيانات، والتي يمكنها تعيين البيانات الوصفية تلقائيًا لتحسين إمكانية الإدارة وإمكانية الوصول.

• معالجة البيانات: بعد جمع البيانات، يجب تنظيم البيانات واستخراجها وتحويلها بشكل منهجي، وبعد ذلك تحميلها في نظام تخزين لضمان الحصول على نتائج تحليلية دقيقة. تتضمن المعالجة تحويل البيانات غير المنسقة إلى تنسيق قابل للتحليل، وقد يتضمن ذلك جمع البيانات من مصادر مختلفة، أو تحويل أنواع البيانات، أو تنظيم البيانات في تنسيقات منظمة. ونظرًا للزيادة الهائلة في البيانات المتاحة، قد تكون هذه المرحلة صعبة. قد تختلف إستراتيجيات المعالجة بين معالجة الدفعات، التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات على مدى فترات طويلة، ومعالجة التدفقات، التي تتعامل مع مجموعات أصغر من البيانات في الوقت الفعلي.

• تنظيم البيانات: بغض النظر عن الحجم، يجب تنظيم البيانات لضمان الجودة والملاءمة. تتضمن عملية تنظيم البيانات تنسيقها بشكل صحيح وإزالة التكرارات والإدخالات غير الملائمة. تحد عملية تنظيم البيانات من الأخطاء في النتائج وتحافظ على الموثوقية والدقة.

• تحليل البيانات: تُستخدم التحليلات المتقدمة، مثل استخراج البيانات والتحليلات التنبئية والتعلم الآلي والتعلم العميق، للتدقيق في البيانات المعالجة والمنظَّمة. تسمح هذه الأساليب للمستخدمين باكتشاف الأنماط والعلاقات والاتجاهات داخل البيانات، ما يوفر أساسًا متينًا لاتخاذ قرارات مستنيرة.

ضمن إطار التحليل، قد تُستخدم العديد من التقنيات، بما في ذلك تقنية استخراج البيانات، والتي تُستخدم لتحديد الأنماط والعلاقات داخل مجموعات البيانات الكبيرة؛ والتحليلات التنبؤية، التي تتنبأ بالتوجهات والفرص المستقبلية، والتعلم العميق، الذي يحاكي أنماط التعلم البشري للكشف عن المزيد من الأفكار المجردة.

يستخدم التعلم العميق شبكة عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة لنمذجة أنماط معقدة في البيانات. على عكس خوارزميات التعلم الآلي التقليدية، يستخدم التعلم العميق الصور والصوت والنص للتعلم من دون مساعدة يدوية. بالنسبة إلى تحليلات البيانات الكبيرة، تعني هذه القدرات القوية أن حجم البيانات وتعقيدها ليس مشكلة.

تُتيح نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للآلات فهم اللغة البشرية وتفسيرها واستخدامها. في إطار تحليلات البيانات الكبيرة، تستخرج نماذج معالجة اللغة الطبيعية معارف ورؤى من البيانات النصية الضخمة غير المنظمة الناتجة من جميع أنحاء المؤسسة وخارجها.

تشير البيانات المنظمة إلى المعلومات المنظمة للغاية والتي يسهل البحث فيها وتُخزن عادةً في قواعد بيانات علائقية أو جداول بيانات. وهي تلتزم بمخطط صارم، ما يعني أن كل عنصر من عناصر البيانات محدد بوضوح ويسهل الوصول إليه في مكان ثابت داخل سجل أو ملف. تتضمن أمثلة البيانات المنظمة ما يلي:

• أسماء العملاء وعناوينهم في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)
• بيانات المعاملات في السجلات المالية، مثل أرقام المبيعات وأرصدة الحسابات
• بيانات الموظفين في قواعد بيانات الموارد البشرية، بما في ذلك المسميات الوظيفية والرواتب

تتمثل الميزة الرئيسية للبيانات المنظمة في سهولة إدخالها والبحث عنها وتحليلها، وغالبًا ما تستخدم استعلامات قاعدة بيانات مباشرة مثل لغة الاستعلام الهيكلية. على الرغم من ذلك، فإن عالم البيانات الكبيرة سريع التوسع؛ يعني أن البيانات المنظمة تمثل جزءًا صغيرًا نسبيًا من إجمالي البيانات المتاحة للمؤسسات.

تفتقر البيانات غير المنظمة إلى نموذج بيانات محدد مسبقًا، ما يجعل جمعها ومعالجتها وتحليلها أكثر صعوبة. وتشمل معظم البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم، وتتضمن تنسيقات مثل:

• المحتوى النصي في المستندات ورسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي
• محتوى الوسائط المتعددة، بما في ذلك الصور والملفات الصوتية ومقاطع الفيديو
• البيانات الواردة من أجهزة إنترنت الأشياء، والتي يمكن أن تتضمن مزيجًا من بيانات أجهزة الاستشعار وملفات السجل وبيانات السلاسل الزمنية

يتمثل التحدي الأساسي للبيانات غير المنظمة في تعقيدها وافتقارها إلى التوحيد، ما يتطلب أساليب أكثر تعقيدًا للفهرسة والبحث والتحليل. وغالبًا ما يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي ومنصات التحليلات المتقدمة لاستخراج رؤى ذات مغزى من البيانات غير المنظمة.

تقع البيانات شبه المنظمة في منطقة وسط بين البيانات المنظمة وغير المنظمة. على الرغم من أنها لا تقع في قاعدة بيانات علائقية، إلا إنها تحتوي على علامات أو مؤشرات أخرى لفصل العناصر الدلالية وتطبيق التسلسلات الهرمية في السجلات والحقول داخل البيانات. تشمل الأمثلة ما يلي:

• ملفات JSON (ترميز الكائنات باستخدام JavaScript) وXML (لغة التوصيف الموسعة) التي تُستخدم بشكل شائع لتبادل بيانات الويب
• البريد الإلكتروني؛ حيث تتميز البيانات بتنسيق موحد (على سبيل المثال، العناوين والموضوع والنص الأساسي) ولكن المحتوى داخل كل قسم غير منظم
• قواعد بيانات NoSQL، يمكنها تخزين البيانات شبه المنظمة وإدارتها بشكل أكثر كفاءة من قواعد البيانات العلائقية التقليدية

تُعد البيانات شبه المنظمة أكثر مرونة من البيانات المنظمة وأسهل في التحليل من البيانات غير المنظمة، ما يحقق توازنًا مجديًا بشكل خاص في تطبيقات الويب ومهام دمج البيانات.

قد تفرض جودة البيانات وسلامتها، ودمج مصادر البيانات المتباينة، وحماية خصوصية البيانات وأمانها، والعثور على المواهب المناسبة لتحليل البيانات وتفسيرها تحديات أمام المؤسسات التي تتطلع إلى الاستفادة من أحجام البيانات الواسعة الخاصة بها. وفيما يلي الفوائد التي يمكن أن تحققها المؤسسات عند نجاحها في تحليلات البيانات الكبيرة:

تتمثل إحدى المزايا البارزة لتحليلات البيانات الكبيرة في قدرتها على توفير معلومات استخباراتية في الوقت الفعلي. ويمكن للمؤسسات تحليل كميات هائلة من البيانات؛ حيث يتم إنشاؤها من مصادر لا تعد ولا تحصى وبتنسيقات مختلفة. تسمح الرؤى في الوقت الفعلي للشركات باتخاذ قرارات سريعة والاستجابة لتغيرات السوق على الفور وتحديد الفرص والتصرف بناءً عليها عند ظهورها.

باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة، يمكن للمؤسسات الكشف عن التوجهات والأنماط والارتباطات التي كانت مخفية سابقًا. يمنح الفهم المتعمق القادة وصناع القرار المعلومات اللازمة لوضع استراتيجيات فعَّالة، ما يعزز عملية اتخاذ القرار في إدارة سلاسل التوريد، والتجارة الإلكترونية، والعمليات، والتوجه الاستراتيجي العام.

تحقق تحليلات البيانات الكبيرة وفورات في التكاليف من خلال تحديد كفاءات عمليات الأعمال وتحسيناتها. يمكن للمؤسسات تحديد النفقات المهدرة من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتبسيط العمليات وتعزيز الإنتاجية. علاوةً على ذلك، يمكن للتحليلات التنبئية توقع الاتجاهات المستقبلية، ما يتيح للشركات تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة وتجنب الأخطاء المكلفة.

يُعد فهم احتياجات العملاء وسلوكياتهم ومشاعرهم أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق المشاركة الناجحة وتوفر تحليلات البيانات الكبيرة الأدوات اللازمة لتحقيق هذا الفهم. تكتسب الشركات معارف بشأن تفضيلات المستهلكين وتُصمم إستراتيجياتها التسويقية من خلال تحليل بيانات العملاء.

تعزز تحليلات البيانات الكبيرة قدرة المؤسسات على إدارة المخاطر من خلال توفير الأدوات اللازمة لتحديد التهديدات وتقييمها ومعالجتها في الوقت الفعلي. يمكن للتحليلات التنبئية أن تتنبأ بالمخاطر المحتملة قبل أن تتحقق، ما يسمح للشركات بوضع إستراتيجيات استباقية.

بينما تسعى المؤسسات في مختلف المجالات إلى الاستفادة من البيانات لتعزيز عملية صنع القرار وتحسين الكفاءات التشغيلية وتعزيز تجارب العملاء، ارتفع الطلب على المهنيين المهرة في تحليلات البيانات الكبيرة. فيما يلي بعض المسارات المهنية البارزة التي تستخدم تحليلات البيانات الكبيرة:

يحلل علماء البيانات البيانات الرقمية المعقدة لمساعدة الشركات على اتخاذ القرارات. وبفضل تدريبهم على علم البيانات وتقنيات التحليلات المتقدمة، بما في ذلك التعلم الآلي والنمذجة التنبئية، فإنهم يكتشفون المعارف الخفية في البيانات.

يحول محللو البيانات البيانات إلى معلومات والمعلومات إلى معارف. ويستخدمون تقنيات إحصائية لتحليل واستخراج الاتجاهات الهادفة من مجموعات البيانات، وغالبًا ما يكون ذلك لإدارة إستراتيجية الأعمال والقرارات.

يقوم مهندسو البيانات بإعداد البنية الأساسية للبيانات الكبيرة وأدواتها ومعالجتها وإدارتها. ويعملون كذلك على تطوير حلول البيانات والمحافظة عليها واختبارها وتقييمها داخل المؤسسات، وغالبًا ما يتعاملون مع مجموعات بيانات ضخمة للمساعدة على تنفيذ مشروعات التحليلات.

يركز مهندسو التعلم الآلي على تصميم وتنفيذ تطبيقات التعلم الآلي. ويُعدون خوارزميات متطورة تتعلم من البيانات وتتنبأ بها.

يُساعِد محللو ذكاء الأعمال (BI) الشركات على اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات من خلال تحليلها لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ. وغالبًا ما يستخدمون أدوات ذكاء الأعمال لتحويل البيانات إلى تقارير مرئية سهلة الفهم لمختلَف الأطراف المعنية في الشركة.

يركز هؤلاء الاختصاصيون على التمثيل المرئي للبيانات. ويُعدون عروضًا مصورة للبيانات تساعد المستخدمين النهائيين على فهم أهمية البيانات من خلال وضعها في سياق مرئي.

يصمم مهندسو البيانات بنية بيانات المؤسسة ويُعدونها وينشرونها ويديرونها. ويحددون كيفية تخزين البيانات واستخدامها ودمجها وإدارتها في وحدات البيانات وأنظمة تقنية المعلومات المختلفة.