• يعتبر في نطاق البيانات الضخمة  كل ما يقاس بالبيتا بيت Petabyte وهى تساوى(ألف Terabyte) أو يقاس بالا يكسا بايت Exabyte وهى تساوى(مليون Terabyte) أو يقاس بالكوينتيليون Quintillion وهو الرقم واحد متبوعاً بثمانية عشرة صفر

• وقد صرحت شركة IBM إننا ننتج 2.5 Quintillion بايت من البيانات كل يوم وهذه البيانات تأتي من كل مكان مثل المعلومات حول المناخ والتعليقات المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي والصور الرقمية والفيديوهات ومعاملات البيع والشراء

ما هي خصائص البيانات الضخمة Big Data

ولكي يتم تصنيف البيانات بالضخمة طبقا  لمبدأ (5V's) يجب توافر ثلاثة عوامل:

• الحجم Volume:

وهي حجم البيانات المستخرجة من مصدر ما والذي يحدد قيمة وإمكانات البيانات حتي نستطيع تصنفها ضمن البيانات الضخمة و قد يكون الخاصية الأكثر أهمية في تحليل البيانات الضخمة .كما أن وصفها البيانات بالضخمة لا يحدد كمية معينة كما ذكرنا من قبل

• التنوع Variety:

وهو تنوع البيانات المستخرجة والتي تمكن المستخدمين من اختيار البيانات المناسبة لمجال بحثهم و تتضمن بيانات منظمة في قواعد بيانات و بيانات غير منظمة مثل الصور والرسائل القصيرة وسجلات المكالمات وبيانات الخرائط (GPS) والتي تتطلب وقت ومجهود لتهيئتها في شكل مناسب للتجهيز والتحليل.

• السرعة Velocity:

و هي سرعة إنتاج واستخراج البيانات لتغطية الطلب عليها حيث تعتبر السرعة أساسا في اتخاذ القرار طبقا لهذه البيانات فمثلاً تختلف سرعة نشر التغريدات على تويتر عن سرعة مسح أجهزة الاستشعار عن بعد لتغييرات المناخ.

• قيمة Value

نظرا للكم الهائل من البيانات التي يجب معالجتها  يجب توخي الحذر عند اختيار البيانات التي تعتبر حيوية للشركات وعملياتها المستقبلية ولهذا فإن التحديد الجيد للأهداف والإستراتيجية قبل تخزين البيانات سيوفر الكثير من وقت الحوسبة ويسهل الإدارة طويلة المدى

• الموثوقية Veracity

ينبغي تغذية البيانات الضخمة بالبيانات ذات الصلة والحقيقية فلن نتمكن من إجراء تحليلات مفيدة إذا كانت البيانات الواردة تأتي من مصادر خاطئة أو بها أخطاء.

ما هي أهمية البيانات الضخمة Big Data

• البيانات الضخمة تقدم ميزة تنافسية عالية للشركات في حال الاستفادة منها ومعالجتها لأنها تقدم فهما أعمق لعملائها ومتطلباتهم ويساعد ذلك على اتخاذ القرارات المناسبة والملائمة داخل الشركة بطريقة أكثر فعالية و ذلك بناء على المعلومات المستخرجة من قواعد بيانات العملاء وبالتالي زيادة الكفاءة والربح وتقليل الخسائر.

• ولهذا في بداية الأمر الشركات كانت تستخدم نظام Batch Process لمعالجة مجموعة صغيرة من البيانات المخزنة في صورة بيانات منظمة فكان يتم تحليل كل مجموعة بيانات واحدة تلو الأخرى في انتظار وصول النتائج

• لكن مع الزيادة الضخمة في حجم البيانات وسرعة تواترها أصبحت هناك حاجة إلى نظام يضمن سرعة فائقة في تحليل البيانات الضخمة في الوقت اللحظي Real Time  مما ساعد في ابتكار تقنيات وحلول مثل Apache و SAP HANA و Hadoop وغيرها الكثير.

ما هي مصادر البيانات الضخمة Big Data

حددت اللجنة الاقتصادية لأوروبا تصنيف لمصادر البيانات الضخمة وهي :

• إدارة أحد البرامج

المصادر الناشئة عن إدارة أحد البرامج سواء كان برنامج حكومي أو غير حكومي  مثل السجلات الطبية الإلكترونية وزيارات المستشفيات وسجلات التأمين والسجلات المصرفية وبنوك الطعام.

• المصادر التجارية 

وهي ذات الصلة بالمعاملات الناشئة بسبب معاملات بين طرفين مثل معاملات البطاقات الائتمانية والمعاملات التي تتم من خلال الإنترنت 

• شبكات أجهزة الاستشعار

مثل التصوير بالأقمار الصناعية وأجهزة استشعار الطرق وأجهزة استشعار المناخ.

• أجهزة التتبع

مثل  تتبع البيانات الناتجة من الهواتف والنظام العالمي لتحديد المواقع GPS 

• البيانات السلوكية

مثل عدد مرات البحث على الإنترنت عن منتج أو خدمة ما أو أي نوع آخر من المعلومات ومرات مشاهدة أحد المواقع على الإنترنت.

• البيانات المتعلقة بالآراء

مثل التعليقات على وسائط التواصل الاجتماعي.

أمثلة عملية البيانات الضخمة Big Data

• موقع Amazon يعالج ملايين العمليات الخلفية كل يوم بالإضافة للاستفسارات من أكثر من نصف مليون بائع طرف ثالث وتعتمد Amazon علي نظام Linux بشكل أساسي حتي يستطيع التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات وتملك أمازون أكبر 3 قواعد بيانات Linux في العالم والتي تصل سعتها إلي  7.8و18.5 و 24.7 Terabyte

• موقع Facebook يعالج ما يقرب من 50 مليار صورة من قاعدة بيانات مستخدميه وكذلك يقوم نظام حماية بطاقات الائتمان من الاحتيال FICO Falcon Credit Card Fraud Detection System بحماية 2.1 مليار حساب نشط في جميع أنحاء العالم.

• متاجر Walmart تعالج ما يقرب من مليون معاملة تجارية كل ساعة والتي يتم استيرادها إلي قواعد بيانات تقدر ب 2.5 Petabyte أي (2560 Terabyte) من البيانات 

• شركة Windermere Real Estate تستخدم إشارات GPS مجهولة من ما يقرب من 100 مليون سائق لمساعدة مشتري المنازل الجدد لتحديد أوقات قيادتهم من وإلى العمل خلال الأوقات المختلفة لليوم

الخاتمة

شعار قسم التكنولوجيا اقرا - تعلم - طور - شارك ان اعجبكم الموضوع فشاركوه لتعم الفائدة أو اترك تعليقا لتحفيزنا على الاستمرار وشكرا لمروركم الكريم..