ما المقصود بالبيانات الكبيرة؟
ما المقصود بالبيانات الكبيرة؟
يمكن وصف البيانات الكبيرة من حيث تحديات إدارة البيانات بأنها بيانات لا يمكن حلها باستخدام قواعد البيانات التقليدية وذلك نظرًا إلى كبر حجمها وسرعتها وتنوعها. توجد تعريفات كثيرة للبيانات الكبيرة، إلا أن معظم هذه التعريفات يتضمن مفهومًا يُعرف بالعبارة three V’s التي تعني "حروف V الثلاثة" في البيانات الكبيرة:
الحجم: يتراوح ما بين تيرابايت إلى بيتابايت من البيانات
التنوع: يتضمن بيانات من مجموعة واسعة من المصادر والتنسيقات (مثل سجلات الويب وتفاعلات الوسائط الاجتماعية والتجارة الإلكترونية والمعاملات عبر الإنترنت والمعاملات المالية وما إلى ذلك)
السرعة: على نحو متزايد، تفرض الشركات متطلبات صارمة من وقت إنشاء البيانات إلى الوقت الذي تُسلم فيه الرؤى القابلة للتنفيذ للمستخدمين. لذلك، يجب جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها ضمن نوافذ قصيرة نسبيًا تتراوح ما بين يوميًا والوقت الفعلي.
لماذا قد تحتاج إلى البيانات الكبيرة؟
على الرغم من الضجة الكبيرة، فإن العديد من المؤسسات لا تدرك أن لديها مشكلة في البيانات الكبيرة أو أنها ببساطة لا تفكر في الأمر من منظور البيانات الكبيرة. بشكل عام، من المرجح أن تستفيد المؤسسة من تقنيات البيانات الكبيرة عندما لا تتمكن قواعد البيانات والتطبيقات الحالية من التوسع لدعم الزيادات المفاجئة في حجم البيانات وتنوعها وسرعتها.
يمكن أن يؤدي الفشل في معالجة تحديات البيانات الكبيرة بشكل صحيح إلى ارتفاع التكاليف، فضلاً عن انخفاض الإنتاجية والقدرة التنافسية. من ناحية أخرى، يمكن للاستراتيجية السليمة الخاصة بالبيانات الكبيرة أن تساعد المؤسسات على خفض التكاليف واكتساب الكفاءة التشغيلية من خلال ترحيل أعباء العمل الثقيلة الحالية إلى تقنيات البيانات الكبيرة؛ بالإضافة إلى نشر تطبيقات جديدة للاستفادة من الفرص الجديدة.
كيف تعمل البيانات الكبيرة؟
من خلال الأدوات الجديدة التي تتناول دورة إدارة البيانات بأكملها، تجعل تقنيات البيانات الكبيرة من الممكن تقنيًا واقتصاديًا جمع مجموعات بيانات أكبر وتخزينها، وكذلك تمكنك من تحليلها من أجل الكشف عن رؤى جديدة وقيّمة. في معظم الحالات، تتضمن معالجة البيانات الكبيرة تدفقًا مشتركًا للبيانات؛ بدءًا من جمع البيانات الأولية إلى استهلاك المعلومات القابلة للتنفيذ.
الجمع. يُعد جمع البيانات الأولية (المعاملات والسجلات والأجهزة المحمولة والمزيد) التحدي الأول الذي تواجهه العديد من المؤسسات عند التعامل مع البيانات الكبيرة. تعمل منصة البيانات الكبيرة الجيدة على تسهيل هذه الخطوة، ما يسمح للمطورين باستيعاب مجموعة متنوعة من البيانات (من البيانات المنظمة إلى البيانات غير المهيكلة بأي سرعة) من الوقت الفعلي إلى البيانات المُجمَّعة.
المتجر. تحتاج أي منصة بيانات كبيرة إلى مستودع آمن وقابل للتطوير ودائم لتخزين البيانات قبل أو حتى بعد مهام المعالجة. وفقًا لمتطلباتك الخاصة، قد تحتاج أيضًا إلى مخازن مؤقتة لنقل البيانات.
المعالجة والتحليل. هذه هي الخطوة التي يتم فيها تحويل البيانات من حالتها الأوّلية إلى صيغة قابلة للاستخدام، وذلك عادةً من خلال الفرز والتجميع والربط، وحتى تنفيذ وظائف وخوارزميات أكثر تقدمًا. يتم بعد ذلك تخزين مجموعات البيانات الناتجة لمزيد من المعالجة أو إتاحتها للاستهلاك عبر أدوات ذكاء الأعمال والعرض المرئي للبيانات.
الاستهلاك والعرض المرئي. تتمحور البيانات الكبيرة حول الحصول على رؤى ذات قيمة عالية وقابلة للتنفيذ من أصول بياناتك. من الناحية المثالية، تُوفر البيانات لأصحاب المصلحة من خلال ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية وأدوات العرض المرئي للبيانات المرنة التي تسمح باستكشاف مجموعات البيانات بسرعة وسهولة. واعتمادًا على نوع التحليلات، قد يستهلك المستخدمون النهائيون أيضًا البيانات الناتجة في شكل "تنبؤات" إحصائية (في حالة التحليلات التنبؤية) أو الإجراءات الموصى بها (في حالة التحليلات الإرشادية).
تطوُّر معالجة البيانات الكبيرة
تستمر منظومة البيانات الكبيرة في التطوّر بوتيرة مثيرة للإعجاب. اليوم، تدعم مجموعة متنوعة من الأساليب التحليلية وظائف متعددة داخل المؤسسة.
تساعد التحليلات الوصفية المستخدمين على الإجابة عن السؤال: "ماذا حدث ولماذا؟" تشمل الأمثلة بيئات الاستعلام وإعداد التقارير التقليدية مع بطاقات قياس الأداء ولوحات المعلومات.
تساعد التحليلات التنبؤية المستخدمين على تقدير احتمالية حدث معين في المستقبل. تشمل الأمثلة أنظمة الإنذار المبكر واكتشاف الاحتيال وتطبيقات الصيانة الوقائية والتنبؤ.
توفر التحليلات الإرشادية توصيات محددة (إلزامية) للمستخدم. حيث يتناولون السؤال: "ماذا أفعل إذا حدث "كذا"؟"
في الأصل، كانت أطر البيانات الكبيرة مثل Hadoop تدعم أعباء العمل المجمَّعة فقط، حيث تمت معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكميات كبيرة خلال نافذة زمنية محددة تُقاس عادةً بالساعات إن لم يكن الأيام. ومع ذلك، نظرًا إلى أن الوقت المستغرق في الرؤية أصبح أكثر أهمية، فقد ساعدت "سرعة" البيانات الكبيرة في تغذية تطور أطر جديدة، مثل Apache Spark، وApache Kafka، وAmazon Kinesis وغيرها، لدعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتدفق.
كيف يمكن أن تدعم AWS متطلبات البيانات الكبيرة لديك؟
توفر Amazon Web Services مجموعة واسعة ومتكاملة تمامًا من خدمات الحوسبة السحابية لمساعدتك في إنشاء تطبيقات البيانات الكبيرة وتأمينها ونشرها. مع AWS، لا توجد أجهزة للشراء، ولا بنية تحتية للصيانة والتوسع، لذا يمكنك تركيز مواردك على الكشف عن رؤى جديدة. بفضل الإمكانات والميزات الجديدة التي تتم إضافتها باستمرار، ستتمكن دائمًا من الاستفادة من أحدث التقنيات دون تقديم التزامات استثمارية طويلة الأجل.
معرفة المزيد حول منصة وأدوات البيانات الكبيرة في AWS »
التوافر الفوري
تتطلب معظم تقنيات البيانات الكبيرة مجموعات كبيرة من الخوادم ما يؤدي إلى دورات توفير وإعداد طويلة. باستخدام AWS، يمكنك نشر البنية التحتية التي تحتاج إليها على الفور تقريبًا. هذا يعني أن فرقك يمكن أن تكون أكثر إنتاجية، وأنه من الأسهل تجربة أشياء جديدة، ويمكن طرح المشاريع في وقت أقرب.
قدرات واسعة وعميقة
تتنوع أعباء عمل البيانات الكبيرة، مثل أصول البيانات التي تنوي تحليلها. تعني المنصة الواسعة والعميقة أنه يمكنك إنشاء أي تطبيق بيانات كبيرة تقريبًا ودعم أي عبء عمل بغض النظر عن حجم البيانات وسرعتها وتنوعها. مع أكثر من 50 خدمة ومئات الميزات المضافة كل عام، توفر AWS كل ما تحتاج إليه لجمع البيانات الكبيرة وتخزينها ومعالجتها وتحليلها وعرضها مرئيًا على السحابة. تعرَّف على المزيد حول منصة البيانات الكبيرة على AWS.
موثوقة وآمنة
تُعد البيانات الكبيرة بيانات حساسة. لذلك، يُعد تأمين أصول البيانات وحماية بنيتك التحتية دون فقدان المرونة أمرًا بالغ الأهمية. توفر AWS إمكانات على مستوى المرافق والشبكات والبرامج والعمليات التجارية لتلبية المتطلبات الأكثر صرامة. تُدقق البيئات باستمرار للحصول على شهادات مثل ISO 27001 وFedRAMP وDoD SRG وPCI DSS. تساعدك برامج الضمان على إثبات الامتثال لأكثر من 20 معيارًا، بما في ذلك HIPAA وNCSC والمزيد. تفضل بزيارة مركز أمان السحابة لمعرفة المزيد.
المئات من الشركاء والحلول
يمكن لمنظومة شركاء واسعة أن تساعدك على سد فجوة المهارات والبدء في التعامل مع البيانات الكبيرة بشكل أسرع. تفضل بزيارة شبكة شركاء AWS للحصول على المساعدة من شريك استشاري أو للاختيار من بين العديد من الأدوات والتطبيقات على مستوى مكدس إدارة البيانات بأكمله.
حلول البيانات الكبيرة في AWS
دعنا نساعدك على حل تحديات البيانات الكبيرة. اترك العبء الثقيل لنا، حتى تتمكن من تركيز المزيد من الوقت والموارد على أهداف عملك أو مؤسستك.
معرفة المزيد حول حلول AWS للبيانات الكبيرة »
ابدأ استخدام تحليلات البيانات الكبيرة على AWS عن طريق إنشاء حساب اليوم.
Browse all cloud computing concepts
Browse all cloud computing concepts content here:
Did you find what you were looking for today?
Let us know so we can improve the quality of the content on our pages