ما هي البيانات الضخمة؟ 10 من أكثر أدوات البيانات الضخمة شيوعًا

ما هي البيانات الضخمة؟

تشير البيانات الضخمة إلى الحجم الكبير من البيانات المنظمة وغير المهيكلة التي يتم إنشاؤها وجمعها بمعدل سريع ، مما يجعل من الصعب معالجتها باستخدام أدوات معالجة البيانات التقليدية. يمكن أن تأتي مجموعات البيانات الكبيرة هذه من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات أجهزة الاستشعار وسجلات المعاملات. يتم تحليل البيانات للكشف عن الرؤى واتخاذ قرارات أفضل.

تتضمن البيانات الضخمة عمومًا مجموعات بيانات بأحجام تتجاوز قدرة الأدوات البرمجية شائعة الاستخدام لالتقاط البيانات وتنظيمها وإدارتها ومعالجتها في غضون فترة زمنية يمكن تحملها. يعتبر "حجم" البيانات الضخمة هدفًا متحركًا باستمرار ، اعتبارًا من الآن ، تعتبر مجموعة البيانات بيانات كبيرة إذا كانت تتراوح من بضع عشرات من تيرابايت إلى العديد من بيتابايت من البيانات. الخصائص الرئيسية الثلاث للبيانات الضخمة هي الحجم والسرعة والتنوع.

يشير الحجم إلى كمية البيانات التي يتم إنشاؤها ، والتي يمكن أن تكون بالبيتابايت أو إكسابايت. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات أجهزة الاستشعار وسجلات المعاملات ، ويمكن أن تكون منظمة أو غير منظمة.

تشير السرعة إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات وتحتاج إلى معالجتها. يتم إنشاء هذه البيانات في الوقت الفعلي ، ويجب تحليلها ومعالجتها بسرعة لتكون مفيدة.

يشير التنوع إلى الأنواع المختلفة من البيانات التي يتم إنشاؤها ، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. يمكن أن تكون هذه البيانات منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة ، وتتطلب أدوات وتقنيات متخصصة للمعالجة والتحليل.

تُستخدم البيانات الضخمة في صناعات مختلفة مثل التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والنقل لاكتساب رؤى واتخاذ قرارات أفضل. غالبًا ما تُستخدم التحليلات المتقدمة ، مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، لتحليل البيانات الضخمة للكشف عن الأنماط والاتجاهات والرؤى المخفية.

بعض الأمثلة على البيانات الضخمة

1. بيانات الوسائط الاجتماعية ، مثل التغريدات ومنشورات Facebook وصور Instagram ، والتي يمكن أن توفر نظرة ثاقبة حول مشاعر المستهلك وسلوكه.
2. بيانات أجهزة الاستشعار ، مثل البيانات التي تم جمعها من أجهزة إنترنت الأشياء ، والتي يمكن أن توفر رؤى حول أداء المعدات وحالة البيئة.
3. البيانات المالية ، مثل أسعار الأسهم وأحجام التداول ، والتي يمكن أن توفر نظرة ثاقبة لاتجاهات السوق وفرص الاستثمار.
4. بيانات الرعاية الصحية ، مثل السجلات الطبية الإلكترونية وبيانات الجينوميات ، والتي يمكن أن توفر رؤى حول صحة المريض وتساعد في تطوير علاجات جديدة.
5. بيانات البيع بالتجزئة ، مثل بيانات المبيعات وسجل شراء العملاء ، والتي يمكن أن توفر رؤى حول سلوك الشراء للمستهلك وتساعد في إدارة المخزون.
6. بيانات النقل ، مثل بيانات GPS من المركبات وبيانات حركة المرور ، والتي يمكن أن توفر رؤى حول أنماط حركة المرور وتساعد في تحسين المسار.
7. سجل البيانات من خوادم الويب ، والتي يمكن أن توفر رؤى حول سلوك المستخدم وتساعد في تحسين موقع الويب.
8. البيانات الجينومية ، التي يمكن أن توفر رؤى حول الاستعداد الوراثي للمرض وتساعد في الطب الشخصي.

هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من مصادر البيانات الضخمة التي يتم إنشاؤها وجمعها اليوم. يمكن استخدام الرؤى التي يمكن الحصول عليها من البيانات الضخمة لتحسين الكفاءة وتحسين العمليات ودفع نمو الأعمال.

أنواع البيانات الضخمة

1. البيانات المنظمة : يتم تنظيم هذا النوع من البيانات بتنسيق معين ، مثل قاعدة البيانات العلائقية. تتضمن أمثلة البيانات المنظمة المعاملات المالية وسجلات العملاء وبيانات أجهزة الاستشعار.
2. البيانات شبه المنظمة : يحتوي هذا النوع من البيانات على بعض البنية ، ولكن ليس بقدر البيانات المنظمة. تتضمن أمثلة البيانات شبه المنظمة البريد الإلكتروني ومنشورات الوسائط الاجتماعية وملفات السجل.
3. البيانات غير المهيكلة: هذا النوع من البيانات ليس له بنية محددة مسبقًا ويمكن أن يأتي بأشكال مختلفة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. تتضمن أمثلة البيانات غير المنظمة الصور ومقاطع الفيديو والصوت والمستندات النصية.
4. تدفق البيانات : يتم إنشاء هذا النوع من البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي ، ويتطلب أدوات وتقنيات متخصصة للمعالجة والتحليل. تتضمن أمثلة البيانات المتدفقة بيانات الوسائط الاجتماعية وبيانات أجهزة الاستشعار وبيانات السوق المالية.
5. البيانات المظلمة : هذا النوع من البيانات هو البيانات التي تجمعها المؤسسة وتعالجها وتخزنها ، ولكنها لا تستخدمها أبدًا. يمكن أن تكون البيانات المظلمة غير منظمة ويمكن العثور عليها بأشكال مختلفة مثل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات الوسائط الاجتماعية وملفات السجل.
6. البيانات العامة : يتم إنشاء هذا النوع من البيانات من قبل المؤسسات الحكومية والمؤسسات البحثية والكيانات الأخرى التي تتيح البيانات للجمهور. يمكن استخدام البيانات العامة للبحث ولتحسين الخدمات العامة.

كل نوع من هذه الأنواع من البيانات له خصائصه الفريدة ، ويتطلب أدوات وتقنيات مختلفة للمعالجة والتحليل. يمكن أن يساعد فهم الأنواع المختلفة من البيانات الضخمة المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل حول كيفية إدارة بياناتها وتخزينها وتحليلها.

مزايا البيانات الضخمة

تتميز معالجة البيانات الضخمة بالعديد من المزايا ، بما في ذلك:

1. تحسين عملية صنع القرار : من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات ، يمكن للمنظمات الكشف عن رؤى وأنماط لن تكون مرئية باستخدام الأساليب التقليدية. هذا يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل والتخطيط الاستراتيجي.
2. زيادة الكفاءة : يمكن أن تساعد معالجة البيانات الضخمة المؤسسات على تحديد أوجه القصور وتحسين العمليات. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد في إدارة المخزون وتحسين سلسلة التوريد وتحديد ومنع الاحتيال.
3. تطوير منتج جديد : يمكن استخدام البيانات الضخمة لاكتساب رؤى حول سلوك المستهلك ، والتي يمكن استخدامها لتطوير منتجات وخدمات جديدة.
4. التخصيص : يمكن استخدام البيانات الضخمة لإنشاء تجارب مخصصة للعملاء ، مثل حملات التسويق المخصصة ، والتوصيات للمنتجات والخدمات.
5. توفير التكاليف : من خلال تحديد أوجه القصور وتحسين العمليات ، يمكن أن تساعد معالجة البيانات الضخمة المؤسسات في توفير المال.
6. كشف الاحتيال : يمكن استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف النشاط الاحتيالي ، مثل الاحتيال في بطاقات الائتمان أو مطالبات التأمين.
7. الصيانة التنبؤية : يمكن استخدام البيانات الضخمة للتنبؤ بمتى من المحتمل أن تتعطل المعدات ، مما يسمح للمؤسسات بجدولة الصيانة وتقليل وقت التعطل وزيادة الكفاءة.
8. النمذجة التنبؤية : يمكن استخدام البيانات الضخمة لبناء نماذج تنبؤية يمكن أن تساعد المؤسسات على عمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية ، مثل المبيعات وسلوك العملاء والمزيد.

بشكل عام ، يمكن أن توفر معالجة البيانات الضخمة للمؤسسات رؤى قيمة وتساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل ، وتحسين الكفاءة ، ودفع النمو.

أفضل برامج وأدوات البيانات الضخمة

# 1 أباتشي هادوب

Apache Hadoop هو برنامج مفتوح المصدر يتيح توزيع مجموعات كبيرة من البيانات عبر مجموعات كمبيوتر متعددة باستخدام واجهة برمجة سهلة الاستخدام.

• سمات:
  • التخزين الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • تحمل الخطأ ، حيث يتم نسخ البيانات عبر العقد
  • دعم لمجموعة كبيرة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين
  • إنتاجية عالية للبيانات
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Spark و Apache Hive

موقع Apache Hadoop

# 2 أباتشي سبارك

Apache Spark هو نظام حوسبة موزع مفتوح المصدر يمكنه معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة.

• سمات:
  • معالجة البيانات في الذاكرة لتحليل سريع
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين.
  • دعم SQL والتدفق والتعلم الآلي
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Hadoop و Apache Kafka
  • يمكن أن تعمل على كتلة أو آلة واحدة
  • واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى لجافا وبايثون وسكالا

موقع اباتشي سبارك

# 3 أباتشي كافكا

Apache Kafka عبارة عن منصة تدفق أحداث موزعة ومفتوحة المصدر يمكنها التعامل مع الحجم الكبير والإنتاجية العالية وتدفق البيانات المنخفض زمن الوصول.

• سمات:
  • تدفق بيانات عالي الإنتاجية ومتسامح مع الأخطاء
  • دعم معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • دعم لمجموعة كبيرة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Storm و Apache Hadoop

موقع أباتشي كافكا

# 4 Elasticsearch

Elasticsearch هو محرك بحث يعتمد على مكتبة Lucene ، والتي يمكن استخدامها للبحث عن النص الكامل وتحليل الأداء وتسجيل الدخول.

• سمات:
  • البحث والتحليلات في الوقت الحقيقي
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين.
  • وظائف البحث المتقدمة ، بما في ذلك البحث الأوجه والبحث الجغرافي المكاني
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Logstash و Kibana

موقع Elasticsearch

# 5 تابلوه

Tableau هو برنامج لذكاء الأعمال وتصور البيانات يمكنه الاتصال بمجموعة واسعة من مصادر البيانات وإنشاء تصورات ولوحات معلومات تفاعلية.

• سمات:
  • واجهة سحب وإفلات لإنشاء تصورات
  • دعم مجموعة كبيرة من مصادر البيانات ، بما في ذلك منصات البيانات الضخمة
  • ميزات التفاعل والتعاون ، مثل القدرة على مشاركة المرئيات ولوحات المعلومات
  • التحليلات المتقدمة ، مثل التنبؤ والنمذجة الإحصائية
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل R و Python

موقع تابلوه

# 6 أباتشي ستورم

Apache Storm هو نظام حوسبة موزعة في الوقت الفعلي يمكنه معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي.

• سمات:
  • معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين.
  • دعم لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك Java و Python و Ruby
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Kafka و Apache Hadoop

موقع اباتشي ستورم

# 7 كلوديرا

Cloudera هو توزيع Apache Hadoop يتضمن أدوات وخدمات إضافية لإدارة البيانات الضخمة وتحليلها.

• سمات:
  • التخزين الموزع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين.
  • التحليلات المتقدمة ، مثل التعلم الآلي و SQL
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Spark و Apache Kafka
  • متاح كإصدارات مفتوحة المصدر وإصدارات للمؤسسات

موقع كلوديرا

# 8 MongoDB

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL موجهة للمستندات يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة.

• سمات:
  • دعم المستندات المشابهة لـ JSON
  • دعم للقياس الأفقي
  • دعم لغة الاستعلام الغنية
  • دعم التحليلات في الوقت الحقيقي
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Spark و Apache Hadoop
  • متاح كإصدارات مفتوحة المصدر وإصدارات للمؤسسات

موقع MongoDB

# 9 Databricks

Databricks عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة لهندسة البيانات والتعلم الآلي والتحليلات.

• سمات:
  • دعم أباتشي سبارك
  • قابلية التوسع ، حيث يمكن توسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة عقد جديدة
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين
  • التحليلات المتقدمة ، مثل التعلم الآلي و SQL
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Kafka و Elasticsearch
  • متاح كإصدارات مفتوحة المصدر وإصدارات للمؤسسات

موقع Databricks

# 10 تالند

Talend هي أداة تكامل البيانات الضخمة التي تسمح بتكامل وإدارة البيانات الضخمة من مصادر مختلفة.

• سمات:
  • القدرة على التعامل مع أنواع متنوعة من تنسيقات البيانات وأنظمة التخزين
  • دعم لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك Java و Python و Ruby
  • دعم معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
  • دعم جودة البيانات وحوكمة البيانات
  • التكامل مع أدوات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Apache Hadoop و Apache Spark و MongoDB
  • متاح كإصدارات مفتوحة المصدر وإصدارات للمؤسسات

موقع Talend

هذه بعض أكثر أدوات وبرامج البيانات الضخمة شيوعًا المتوفرة حاليًا ، ولكن هناك العديد من الخيارات الأخرى أيضًا. تجدر الإشارة إلى أن العديد من هذه الأدوات لها حالات استخدام محددة ومن المهم اختيار الأداة المناسبة للوظيفة.