البيانات الكبيرة: المستقبل وأبرز التقينات

لم تعد تطبيقات البيانات الضخمة شيئًا من المستقبل – فهي موجودة هنا وتكتسب زخمًا بشكل مطرد على مستوى العالم. وفي هذا المقال، سوف نستكشف أنواعًا مختلفة من تقنيات البيانات الضخمة وكيف تقود النجاح عبر الصناعات.

وفقًا لشركة جارتنر، تتمتع البيانات الضخمة بالخصائص التالية

إنها ذات حجم كبير وسرعة عالية

تحتوي على مجموعة كبيرة ومتنوعة من أصول المعلومات

تتطلب أشكال معالجة فعالة من حيث التكلفة ومبتكرة

تعزز صنع القرار في المنظمات

اليوم، نشهد مجموعة جديدة من شركات البيانات الضخمة التي تستخدم التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي،  والتعلم الآلي  لتجاوز الأدوات التقليدية للإدارة. دعونا نفهم أسبابهم للقيام بذلك.

الطلب على البيانات الضخمة

تشير تقنيات البيانات الكبيرة إلى الحلول البرمجية التي تتضمن التنقيب عن البيانات، والمشاركة، والتصور، وما إلى ذلك. وهي تتبنى أطر عمل، وأدوات، وتقنيات محددة للبيانات المستخدمة في الفرز، والفحص، وإعادة التشكيل، والتحليل. ويمثل امتلاك مثل هذه القدرات إلى تحسين أداء الأعمال بشكل كبير

بناءً على استخدامها، يمكن تصنيف تقنيات البيانات الضخمة إلى تقنيات تشغيلية وتحليلية. يتضمن الأول البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة شركة على أساس يومي، مثل المعاملات عبر الإنترنت، ووسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك. عمليات الشراء عبر الإنترنت من منصات التجارة الإلكترونية، وحجز التذاكر عبر الإنترنت للرحلات الجوية والأفلام هي بعض الأمثلة الواقعية. يتم إدخال هذه البيانات بشكل أكبر في تقنيات البيانات الضخمة التحليلية لاكتساب رؤى لاتخاذ القرارات الحاسمة. وتدخل البيانات المعقدة في مجالات أسواق الأسهم، والتنبؤ بالطقس، والسجلات الطبية والصحية في نطاق التقنيات التحليلية

تتطلب شركات تحليل البيانات الحديثة موظفين متخصصين للعمل في مهام إدارة البيانات. إن الطلب الحالي على المهنيين المؤهلين والمتمرسين تقنيًا يفوق المعروض من المواهب الجاهزة للصناعة، وتصل هذه الفجوة إلى ما يقرب من 140.000

يسلط هذا الضوء أيضًا على الفرص الأساسية في تزويد القوى العاملة في مجال تكنولوجيا المعلومات بالمعرفة والجوانب العملية لتطبيقات البيانات الضخمة. يمكن لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات الذين يتمتعون بفهم جيد لعلوم البيانات العثور على وظائف مربحة في الرعاية الصحية وصناعة السيارات وتطوير البرمجيات والتجارة الإلكترونية ، من بين العديد من المجالات الأخر

أفضل تقنيات للبيانات الضخمة في عام 2021

الذكاء الاصطناعي

يحفز الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع التقنيات المعززة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، تحولًا ليس فقط في مجال تكنولوجيا المعلومات ولكن عبر الصناعات. إنه فرع متعدد التخصصات لعلوم الكمبيوتر والهندسة يتعامل مع بناء القدرات البشرية في الآلات

تتراوح التطبيقات من المساعدين الصوتيين والسيارات ذاتية القيادة إلى التنبؤات الدقيقة بالطقس والعمليات الجراحية الروبوتية. علاوة على ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليلات الأعمال.

تكمن الميزة الأكبر في البقاء في صدارة المنافسة من خلال تحديد المشكلات المحتملة التي قد يغفلها البشر. وبالتالي، أصبح من الملائم لمحترفي البرمجيات ومديري مشاريع تكنولوجيا المعلومات أن يكونوا على دراية بأساسيات الذكاء الاصطناعي.

التقنيات القائمة على لغة الاستعلام الهيكلية

لغة الاستعلام الهيكلية، وهي لغة كمبيوتر تستخدم في هيكلة البيانات المخزنة في قواعد البيانات ومعالجتها وإدارتها. تعد المعرفة بالتقنيات القائمة على لغة الاستعلام الهيكلية أمرًا ضروريًا لأدوار تطوير البرامج. مع نمو المؤسسات إلى ما بعد الاستعلام عن البيانات المنظمة من قواعد البيانات العلائقية، تظهر المهارات العملية في قواعد بيانات لتسهيل الأداء بشكل أسرع

البرمجة آر

هو برنامج مفتوح المصدر يساعد في الحوسبة الإحصائية، والتصور، والتواصل عبر البيئات المستندة إلى  لغة برمجة معينة عبر مجموعة من أدوات الترميز. يقوم عمال مناجم البيانات والإحصائيون بشكل أساسي بتنفيذ تحليلات البيانات عبر البرمجة آر إنها تمكن من جودة التخطيط، والرسوم البيانية، وإعداد التقارير

داتا ليكس

داتا ليكس هي مستودعات موحدة للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة. أثناء عملية التراكم، يمكنك إما حفظ البيانات غير المهيكلة كما هي أو تنفيذ أنواع مختلفة من تحليلات البيانات عليها لتحويلها إلى بيانات منظمة. في الحالة الأخيرة، ستحتاج إلى استخدام لوحات المعلومات، وتصور البيانات، وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي، وما إلى ذلك. وهذا من شأنه زيادة فرص جمع استنتاجات أفضل للأعمال

في الوقت الحاضر، تدمج المنصات والخدمات المصغرة التي تدعم الذكاء الاصطناعي مسبقًا الكثير من الإمكانات المطلوبة لمشاريع داتا ليكس. تقوم شركات تحليل البيانات أيضًا بتطبيق التعلم الآلي بشكل متزايد عبر مصادر البيانات الجديدة لملفات السجل والوسائط الاجتماعية وتدفق النقرات وأجهزة إنترنت الأشياء. يمكن للمنظمات التي تستفيد من تقنيات البيانات الضخمة هذه الاستجابة بشكل أفضل للفرص وتعزيز نموها من خلال المشاركة النشطة والقرارات المستنيرة

التحليلات التنبؤية

التحليلات التنبؤية هي جزء فرعي من تحليلات البيانات الضخمة التي تتنبأ بالسلوك والأحداث المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. يتم تشغيله بواسطة تقنيات مثل:

التعلم الالي

نمذجة البيانات

النمذجة الإحصائية والرياضية

تتطلب صياغة النماذج التنبؤية عادةً تقنيات الانحدار وخوارزميات التصنيف. تحتاج أي شركة تستخدم البيانات الضخمة للتنبؤ بالاتجاهات إلى درجة عالية من الدقة. لذلك ، يجب على محترفي البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات معرفة كيفية تطبيق مثل هذه النماذج لاستكشاف العلاقات بين المعلمات المختلفة واستكشافها. عند القيام بذلك بشكل صحيح ، يمكن لمهاراتهم ومساهماتهم أن تقلل إلى حد كبير من مخاطر العمل.

التحليلات الوصفية

تهتم التحليلات الوصفية بتوجيه الإجراءات نحو النتائج المرجوة في حالة معينة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد الشركات على الاستجابة لتغيرات السوق مثل ظهور المنتجات الحدودية من خلال اقتراح مسارات عمل محتملة. بهذه الطريقة تجمع بين التحليل الوصفي والتنبؤي. تعد التحليلات الوصفية واحدة من أكثر تقنيات البيانات الضخمة رواجًا في عام 2021 لأنها تتجاوز مراقبة البيانات

قاعدة بيانات في الذاكرة

من الأهمية بمكان لمهندسي البيانات أن يفهموا تمامًا تصميم وهندسة قواعد البيانات. ومع ذلك، من المهم بنفس القدر مواكبة العصر وتجربة التقنيات القادمة. أحد الأمثلة على ذلك هو الحوسبة في الذاكرة، حيث تشترك العديد من أجهزة الكمبيوتر المنتشرة عبر مواقع متعددة في مهام معالجة البيانات. يمكن الوصول إلى البيانات على الفور وعلى أي نطاق.

تقدر شركة جارتنر أن تتجاوز تطبيقات الصناعة 15 مليار دولار بحلول نهاية العام الحالي. يمكننا أن نرى هذه التطبيقات تزدهر بالفعل في قطاعات الرعاية الصحية والتجزئة وإنترنت الأشياء

بلوك تشين

هي التقنية الأساسية وراء العملات المشفرة مثل البيتكوين. إنها تلتقط البيانات المنظمة بشكل فريد بطريقة لا يمكن حذفها أو تغييرها بمجرد كتابتها. ينتج عن هذا نظام بيئي آمن للغاية، وهو مثالي للأعمال المصرفية والتمويل والأوراق المالية والتأمين

تكتسب تطبيقات مكانة بارزة في قطاعات الرعاية الاجتماعية مثل التعليم والرعاية الصحية. لذلك، لدى محترفي البرمجيات الذين لديهم معرفة متقدمة بتقنيات قواعد البيانات مجموعة واسعة من الخيارات المتاحة

من خلال هذا العرض، قمنا بإطلاعك على بعض تطبيقات البيانات الضخمة الرائدة التي يجب البحث عنها في عام 2021. ووفقًا للوتيرة الحالية للتقدم التكنولوجي، يبدو النطاق المستقبلي واسعًا وواعدًا

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.