ما هي البيانات الضخمة What Is Big Data ؟
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات كبيرة ومتنوعة من المعلومات التي تنمو بمعدلات متزايدة باستمرار. وهي تشمل حجم المعلومات ، والسرعة أو السرعة التي يتم بها تكوينها وجمعها ، وتنوع أو نطاق نقاط البيانات التي يتم تغطيتها (المعروفة باسم "الثلاثة مقابل" للبيانات الضخمة). غالبًا ما تأتي البيانات الضخمة من التنقيب عن البيانات وتصل بتنسيقات متعددة.
- البيانات الضخمة هي كمية كبيرة من المعلومات المتنوعة التي تصل بأحجام متزايدة وبسرعة أعلى من أي وقت مضى.
- يمكن تنظيم البيانات الضخمة (غالبًا ما تكون رقمية ، ويسهل تنسيقها وتخزينها) أو غير منظمة (شكل أكثر حرية ، وأقل قابلية للقياس الكمي).
- يمكن لكل قسم في الشركة تقريبًا الاستفادة من النتائج المستخلصة من تحليل البيانات الضخمة ، ولكن التعامل مع الفوضى والضوضاء يمكن أن يسبب مشاكل.
- يمكن جمع البيانات الضخمة من التعليقات المشتركة علنًا على الشبكات الاجتماعية ومواقع الويب ، والتي يتم جمعها طواعية من الإلكترونيات والتطبيقات الشخصية ، من خلال الاستبيانات ، وشراء المنتجات ، وعمليات تسجيل الوصول الإلكترونية.
- غالبًا ما يتم تخزين البيانات الضخمة في قواعد بيانات الكمبيوتر ويتم تحليلها باستخدام برنامج مصمم خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
كيف تعمل البيانات الضخمة How Big Data Works
يمكن تصنيف البيانات الضخمة على أنها غير منظمة أو منظمة. تتكون البيانات المنظمة من المعلومات التي تديرها المنظمة بالفعل في قواعد البيانات وجداول البيانات ؛ غالبًا ما تكون رقمية بطبيعتها. البيانات غير المنظمة هي معلومات غير منظمة ولا تندرج في نموذج أو تنسيق محدد مسبقًا. يتضمن البيانات التي تم جمعها من مصادر وسائل التواصل الاجتماعي ، والتي تساعد المؤسسات على جمع المعلومات حول احتياجات العملاء.
يمكن جمع البيانات الضخمة من التعليقات المشتركة علنًا على الشبكات الاجتماعية ومواقع الويب ، والتي يتم جمعها طواعية من الإلكترونيات والتطبيقات الشخصية ، من خلال الاستبيانات ، وشراء المنتجات ، وعمليات تسجيل الوصول الإلكترونية. يسمح وجود المستشعرات والمدخلات الأخرى في الأجهزة الذكية بجمع البيانات عبر مجموعة واسعة من المواقف والظروف.
غالبًا ما يتم تخزين البيانات الضخمة في قواعد بيانات الكمبيوتر ويتم تحليلها باستخدام برنامج مصمم خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تتخصص العديد من شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) في إدارة هذا النوع من البيانات المعقدة.
استخدامات البيانات الضخمة The Uses of Big Data
يبحث محللو البيانات في العلاقة بين أنواع مختلفة من البيانات ، مثل البيانات الديموغرافية وسجل الشراء ، لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط أم لا. يمكن إجراء مثل هذه التقييمات داخليًا أو خارجيًا بواسطة جهة خارجية تركز على معالجة البيانات الضخمة في تنسيقات قابلة للفهم. غالبًا ما تستخدم الشركات تقييم البيانات الضخمة من قبل هؤلاء الخبراء لتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
تستخدم العديد من الشركات ، مثل Alphabet و Meta (سابقًا Facebook) ، البيانات الضخمة لتوليد إيرادات الإعلانات عن طريق وضع إعلانات مستهدفة للمستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي وأولئك الذين يتصفحون الويب.
يمكن لكل قسم في الشركة تقريبًا الاستفادة من النتائج من تحليل البيانات ، من الموارد البشرية والتكنولوجيا إلى التسويق والمبيعات. الهدف من البيانات الضخمة هو زيادة السرعة التي تصل بها المنتجات إلى السوق ، وتقليل مقدار الوقت والموارد اللازمة لاكتساب اعتماد السوق ، والجماهير المستهدفة ، وضمان بقاء العملاء راضين.
مزايا وعيوب البيانات الضخمة Advantages and Disadvantages of Big Data
تمثل الزيادة في كمية البيانات المتاحة فرصًا ومشكلات على حد سواء. بشكل عام ، يجب أن يسمح وجود المزيد من البيانات حول العملاء (والعملاء المحتملين) للشركات بتصميم منتجات وجهود تسويقية بشكل أفضل من أجل خلق أعلى مستوى من الرضا وتكرار الأعمال. تُتاح للشركات التي تجمع قدرًا كبيرًا من البيانات الفرصة لإجراء تحليل أعمق وأكثر ثراءً لصالح جميع أصحاب المصلحة.
مع كمية البيانات الشخصية المتاحة للأفراد اليوم ، من الأهمية بمكان أن تتخذ الشركات خطوات لحماية هذه البيانات ؛ موضوع أصبح نقاشًا ساخنًا في عالم الإنترنت اليوم ، لا سيما مع العديد من خروقات البيانات التي شهدتها الشركات في السنوات القليلة الماضية.
في حين أن التحليل الأفضل يعد أمرًا إيجابيًا ، إلا أن البيانات الضخمة يمكن أن تؤدي أيضًا إلى زيادة الحمل والضوضاء ، مما يقلل من فائدتها. يجب على الشركات التعامل مع كميات أكبر من البيانات وتحديد البيانات التي تمثل إشارات مقارنة بالضوضاء. يصبح تحديد ما يجعل البيانات ذات صلة عاملاً رئيسياً.
علاوة على ذلك ، يمكن أن تتطلب طبيعة البيانات وتنسيقها معالجة خاصة قبل التعامل معها. يمكن تخزين البيانات المهيكلة ، التي تتكون من قيم رقمية ، وفرزها بسهولة. قد تتطلب البيانات غير المنظمة ، مثل رسائل البريد الإلكتروني ومقاطع الفيديو والمستندات النصية ، تقنيات أكثر تعقيدًا ليتم تطبيقها قبل أن تصبح مفيدة.
تعليقات