قوة البيانات الضخمة

تُشير البيانات الضخمة (Big Data) إلى مجموعات كبيرة ومعقدة من البيانات التي تتزايد بسرعة كبيرة وتتطلب تقنيات خاصة لتخزينها ومعالجتها وتحليلها، ويتم توليد البيانات الضخمة من مصادر متعددة مثل السجلات الإلكترونية، والوسائط الاجتماعية، والأجهزة الذكية، وأجهزة الاستشعار، والصور ومقاطع الفيديو، وغيرها. وهناك العديد من الأمثلة على البيانات الضخمة في مختلف المجالات وفيما يلي بعضها:

1.  وسائل التواصل الاجتماعي: تولد شبكات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك وتويتر وإنستغرام كميات هائلة من البيانات يومياً، بما في ذلك المنشورات، والتعليقات، والإعجابات، والمشاركات، والصور، والفيديوهات. هذه البيانات الضخمة تستخدم لتحليل الاتجاهات الاجتماعية، وتحليل المشاعر، وتحديد الأولويات في التسويق، والتفاعل مع العملاء. فمثلاً يتم تحميل 350 مليون صورة على فيسبوك يومياً، وحوالي 100 مليون صورة على الانستاغرام يومياً، وحوالي 3.5 مليون فيلم فيديو يتم تحميله على اليوتيوب يومياً.

2. السحابة الضخمة: شركات التقنية الكبيرة مثل أمازون وجوجل ومايكروسوفت تدير مراكز بيانات ضخمة في جميع أنحاء العالم لتخزين البيانات الضخمة للشركات والأفراد. تشمل هذه البيانات معلومات المستخدمين، والمعاملات المالية، والصور، والفيديوهات، والمستندات، وغيرها.

3. الأجهزة الذكية وإنترنت الأشياء: يتم جمع كميات ضخمة من البيانات من الأجهزة الذكية مثل الهواتف الذكية، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة المنزلية المتصلة بالإنترنت. تشمل هذه البيانات السلوكيات المستخدمين، والمواقع الجغرافية، والبيانات البيولوجية، وغيرها، ويتم استخدامها في تحسين الخدمات وتحليل الأداء واتخاذ القرارات. 

4. العلوم الحيوية والطبية: يتم جمع كميات كبيرة من البيانات في مجال العلوم الحيوية والطبية من مصادر مثل التجارب السريرية، والتقارير الطبية، والصور الطبية، والتسلسل الجيني، والبيانات الوراثية حيث تستخدم هذه البيانات لفهم الأمراض، وتطوير الأدوية، وتحسين رعاية المرضى.

5. البيانات المالية: تولد البورصات المالية والبنوك كميات هائلة من البيانات اليومية عن الأسواق المالية، والمعاملات المالية، والتحليلات الاقتصادية، وتستخدم هذه البيانات لتحليل الاتجاهات السوقية، وتوقع الأسعار، واتخاذ القرارات الاستثمارية.

6. التجارة الإلكترونية: تولد مواقع التجارة الإلكترونية مثل أمازون وإيباي وعلي بابا كميات هائلة من البيانات حول العمليات الشرائية، وتفضيلات العملاء، وسلوكيات التصفح. تُستخدم هذه البيانات لتحليل الاتجاهات الشرائية، وتوجيه العروض، وتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت. فعلى سبيل تقوم أمازون ببيع حوالي 1.6 طلبية يومياً.

7. البيئة والطقس: يتم جمع البيانات الجوية والبيئية من محطات الرصد والأقمار الصناعية والأجهزة الأخرى، وتشمل هذه البيانات معلومات عن درجات الحرارة، وسرعة الرياح، ونسب الرطوبة، وتركيزات الملوثات. يتم استخدام هذه البيانات لتوقع الظواهر الجوية، وإدارة الكوارث الطبيعية، وتقديم تحليلات بيئية.

هذه مجرد بعض الأمثلة على البيانات الضخمة، وتظهر كيفية استخدامها في مختلف المجالات لتحليل البيانات واستخراج القيمة منها.

ميزات البيانات الضخمة

تتميز البيانات الضخمة بثلاث خصائص رئيسية تعرف بـ "الثلاثية الكبيرة" أو "3V":

1. الحجم (Volume) : تُشير إلى كمية البيانات الهائلة التي تُنشأ بسرعة متزايدة. وهذا الحجم الهائل من البيانات يمكن أن يتجاوز القدرة التقليدية لقواعد البيانات وأنظمة التخزين لإدارته.

2. السرعة (Velocity) : تُشير إلى سرعة توليد وتدفق البيانات. فالبيانات الضخمة غالبًا ما تنشأ بسرعة هائلة من مصادر متعددة، مما يتطلب قدرة عالية على التعامل مع هذا التدفق المستمر للبيانات.

3. التنوع (Variety) : تُشير إلى تنوع أشكال وأنواع البيانات، بما في ذلك البيانات النصية، والصوتية، والصورية، والفيديو، والبيانات المنظمة وغير المنظمة.

تُستخدم التقنيات المتقدمة مثل تحليل البيانات الضخمة وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لاستخراج القيمة من البيانات الضخمة. ويُستخدم تحليل البيانات الضخمة في مجموعة متنوعة من المجالات مثل الأعمال والصناعة والطب والعلوم والتسويق والتعليم، حيث يساعد في اتخاذ القرارات الذكية واكتشاف الاتجاهات وتحسين الأداء وتوفير تجارب مخصصة وفعالة.