6 أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data

أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data

أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data تمثل اليوم ركيزة أساسية في عالم المعرفة الرقمية، إذ أصبحت البيانات الضخمة المصدر الأهم لاستخلاص الرؤى وصناعة القرارات الاستراتيجية. ومع تزايد حجم وتعقيد البيانات الناتجة عن التفاعل البشري والتقنيات الحديثة، برزت الحاجة إلى توظيف أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data التي تجمع بين الأساليب الوصفية، والتنبؤية، والتفسيرية، وحتى التحليل الذكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي. هذه الأنواع لا تكتفي بفهم الماضي، بل تمكّن المؤسسات من استشراف المستقبل، وتحويل الكم الهائل من البيانات إلى قيمة مضافة تعزز الابتكار والنمو. وبهدف هذا المقال الى التعرف على أفضل الممارسات لتحليل البيانات الكبيرة (Bigdata) أهميتها وعناصرها.

تعريف البيانات الكبيرة Big Data

هي مجموعة من البيانات التي لا يمكن الحصول عليها وتخزينها وإدارتها بواسطة برمجيات وقواعد البيانات التقليدية وأن حجم هذه البيانات تنمو بمرور الوقت أو التقدم التكنولوجي وتظهر في تطبيقات مختلفة عن بعضها البعض. وهي بيانات ذات حجم كبير ولا يمكن معالجته بالطرق التقليدية وتتطلب قدرا من المعالجة السريعة ويسعي الباحث لأفضل الممارسات أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data.

خصائص البيانات الكبيرة Big Data

ان البيانات الضخمة بشكل عام هي المواد الخام التي يصبح لها قيمة عندما يضاف لها معني لتتحول إلى معلومات مفيدة، وهي بذلك تمثل أيضا المخرجات لعملية معالجة البيانات. ومما سبق يتضح لنا أن أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data تتسم بما يلي:

1. الحجم: ويقصد به كمية البيانات المتولدة الذي قد يصل إلى عدد مأهول من البيانات ويحدد حجمها قيمتها.
2. التنوع: تشمل البيانات الكبيرة بيانات منظمة أو مهيكلة، وتمثل النسبة الأقل، وبيانات غير منظمة أو غير مهيكلة، وتمثل الجزء الأكبر ن البيانات، أو خليط بين الاثنين تسمي بالبيانات شبة المنظمة أو المهيكلة.
3. السرعة: تواتر حدوث البيانات وتتابعه إضافة إلى المعالجة التي تتم لمجموعة من البيانات وفي مدة معقولة من الوقت.
4. التباين: يقصد به عدم اتساق في البيانات في بعض الأحيان، مما يؤدي إلى عدم معالجة البيانات وإدارتها بشكل فعال.
5. الصدق: يرتبط الصدق بجودة البيانات التي يتم الحصول عليها، ويتطلب ذلك تحليل دقيق لها من حيث فائدتها مع تحري مصدرها وصحتها.

أهمية البيانات الكبيرة Big Dat

تكتسب أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data  أهمية لأسباب الاتية:

1.  كونها تستخدم على نطاق واسع في القطاع المصرفي، لفهم العملاء، وفي القطاع التعليمي، وفي القطاع الصحي.
2.  إيجاد إجابات للكثير من المشكلات المعقدة التي تواجه الإنسانية، والتي تحتاج أوقاتا أطول لدراستها، مثل تغير المناخ، الصراعات، الهزات الأرضية، الهجرات.
3.  تعمل البيانات الكبيرة على إضفاء الطابع الديمقراطي على العمل مع البيانات وتوفير فرص متعددة في كثير من التخصصات.
4. يؤكد معهد ساس أن البيانات الضخمة يمكن تحليلها لتحديد الفرص الجديدة، وهذا بدوره يؤدي إلى توفير حلول أكثر ذكاء ولاسيما في قطاع الأعمال.
5.  البيانات الكبيرة هي أساس لصناعة المعلومة، للحصول على المعرفة ومن خلال تطبيقات تعمل على أساس تحليل هذه البيانات، للحصول على مؤشرات وتنبؤات تستخدم لإدارة وتطوير المجتمعات.
6. اعتبار البيانات الكبيرة أحد عناصر إدارة المعرفة المهمة.

تحليل البيانات الكبيرة Big Data Analytics

نبحث كثير عن أفضل الممارسات أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data  لأهميتها حيث إنها تقدم ميزة تنافسية عالية للشركات إذا استطاعت الاستفادة منها ومعالجتها وتتمثل أهمية تحليل البيانات الكبير ة في الاتي:

1. رصد واكتشاف أوجه القوة والضعف بناء على نتائج تحليل البيانات
2. انها تقدم للمسئولين حلول للمشكلات وفقا لنتائج تحليل البيانات الكبيرة بما يتناسب مع طبيعة الجهة او الهيئة.
3. أنها تزيد من فرص التنافس بما يحققه تحليل هذه البيانات من ميزات ونتائج جديدة تزيد من فرص التطور والتنمية.
4. أنها تساعد على اتخاذ القرارات الصحيحة من خلال نتائج تحليل البيانات، وزيادة فرص التنبؤ بالمستويات المستقبلية.

أنواع تحليل البيانات الكبيرة:

تتعدد أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data للحصول على أفضل الممارسات لتحليل البيانات الكبيرة وهي تنقسم الى ستة أنواع:

1. التحليل الوصفي: هو التحليل الذي يستهدف منه عمل ملخص وصفي للبيانات ولا يتطلب إيجاد تفسيرات لها مثل ما يقدمه تحليل البيانات للإحصاء السكاني لدولة معينة.
2. التحليل الاستكشافي: هو التحليل الذي يهدف إلى إيجاد علاقات واكتشافات وارتباطات وميول لعدة متغيرات، بغرض إيجاد أفكار وفرضيات معينة.
3. التحليل الاستنتاجي: يعتبر التحليل الاستنتاجي أحد أكثر التحليلات شيوعا في البحوث العلمية، ويذهب إلي ما وراء التحليل الاستكشافي ليري إن كانت الأنماط المكتشفة صالحة لكي تكون وراء مجاميع البيانات المتوفرة، حيث يقوم هذا التحليل بقياس واحتساب العلاقات المختلفة بين القياسات المختلفة.
4. التحليل التنبؤي: يهتم هذا التحليل بتوقع قياسات معينة من قياسات موجودة، مثال ذلك ما تقوم به المؤسسات الإحصائية من تنبؤ نتيجة الانتخابات من خلال تحليل سلوك التنبؤ الذي تتم ملاحظته في الاستبيانات.
5. التحليل السببي: يقوم التحليل السببي باحتساب مقاييس معينة في حالة تغير مقاييس أخري، مثال ذلك احتساب تأثير ممارسة معينة على تقليل الإصابة بمرض معين.
6. التحليل الميكانيكي: يقوم هذا التحليل بإيجاد علاقة حتمية ومؤكدة بين قياسين.

تعرف أكثر إلى أداة المقابلة كأحد أدوات جمع البيانات في البحث العلمي.

أدوات وبرمجيات تحليل البيانات الكبيرة

للحصول على أفضل الممارسات أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data يتطلب مجموعة متكاملة من الأدوات والبرمجيات للتحكم والسيطرة على البيانات الكبيرة ولتحليلها وهي كالاتي:

1- أدوات الهيكلة والتجميع MaReduce

هذه الأدوات عبارة عن نموذج برمجي ونظام تشغيل متكامل للبيانات وتتم عملية الهيكلة والتجميع حيث تتم المعالجة على ثلاث مراحل وهي التجزئة والخلط والتجميع.

2- أدوات قواعد البيانات غير العلائقية NosQL Databases

هذه الأدوات تخزن البيانات على شكل جداول مرتبطة بعلاقات بينها، وهي قواعد بيانات مفتوحة المصدر وتطلق على قواعد البيانات المتزايدة. وتتميز هذه الأدوات ببساطة التكلفة وسهولة التنفيذ وإمكانية تجزئة البيانات ونسخها بالإضافة إلى سرعة نقل البيانات وإمكانية التوسع أفقيا وهذا يعني سرعة معالجة كمية كبيرة من البيانات.

3- أدوات التخزين strorage

أن من أهم صفات هذه البيانات ضخامة الحجم وبالتالي عند التعامل مع البيانات الضخمة أهم ما يشغل الذهن هو ضمان وسائل تخزين ملائمة بالإضافة إلى كفاءة الاسترجاع، ولذا فقد تم تطوير تقنيات وأدوات تراعي جودة التخزين واسترجاع البيانات الكبيرة.

الخاتمة

في ضوء ما تقدم، يتبيّن أن أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data لم تعد مجرد أدوات تقنية، بل أصبحت ضرورات استراتيجية في عصر يعتمد على المعلومات الدقيقة لاتخاذ القرارات. فمن خلال تنوع أساليب التحليل، بات بالإمكان تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ في مختلف القطاعات. وتعكس هذه القدرة التحليلية المتقدمة مدى تطور الفكر الإحصائي والتقني في مواجهة تعقيدات العصر الرقمي. ولا شك أن توظيف أنواع لتحليل البيانات الكبيرة Big Data بشكل فعّال يسهم في رفع كفاءة الأداء، وتعزيز القدرة على المنافسة، وتحقيق التميز المؤسسي. فهي مفتاح التحول الذكي في عالم يتسارع فيه كل شيء.

مرجعية المقال

عبد الله، خديجة، اليحيائية. (2018). البيانات الضخمة: التحديات. جمعية المكتبات المتخصصة فرع الخليج العربى.1-19.

أحمد، الحسن، محمد. (2022). البيانات الضخمة: ماهيتها واهميتها وعناصرها. المؤسسة العربية لإدارة المعرفة. 99-148