الـ Data Big .. نمو ست مرات وأسرع من سوق تكنولوجيا المعلومات

s 41 02 , تلـــ ت الســـ يط ـــ ما شـــ ك ال ال كالالمبتيا ونـقــا ع أن ويضشرهودرعةا م رتةزاعيلدياه فا ي ا سيتهخدددابا م حلتبيماالناية ا ت إالغلاضقخ املة مبمااستي شمكتع ل امملخةاومع ف مكثــبـرل ى هبذشهأنب تيارنااكتم 16.1 الضخمـــة فحســـب توقعـــات صادر

LoghetAlasr - - FRONT PAGE -

في مجال تقنية المعلومات، يطلق مصطلح Data Big على مجموعة من حزم البيانات الضخمة جدا والمعقدة والتي يصعب التعامل معها بواسطة الطرق التقليدية من ناحية التخزين، البحث والتحليل. البيانات الضخمة أو Data” Big“هي مفهوم حديث جداً برز خلال السنوات القليلة الماضية مع الانفجار الهائل للمعلومات والبيانات على مختلف منصات الاستخدام عبر الإنترنت والأجهزة المحمولة بكافة أصنافها. وفي الواقع فإنه من الصعب تعريف مصطلح Data Big بشكل دقيق، لاختلاف ما يمكن اعتباره بيانات ضخمة من مؤسسة إلى أخرى نظرا إلى اختلاف قدرات كل مؤسسة على حدة، ولكن بشكل عام عندما نذكر Data Big فنحن نتحدث عن بيانات متعددة الأنواع والمصادر بحجم يصل إلى المئات من التيرابايت أو حتى

البيتابايت (البيتابايت هو الرقم واحد متبوعا بـ 15 صفر) أو

º bŽ≈« oe∫ ¼³ W ¼e «Ÿ

حتى أكثر للحزمة الواحدة من البيانات. ومن الصعب العمل مع البيانات الضخمة باستخدام معظم أنظمة إدارة قواعد البيانات حيث يتطلب الأمر أكثر من ذلك "برامج متوازية واسعة النطاق تعمل على عشرات أو مئات أو حتي آلاف الخوادم". شركة IBM تعرف مفهوم البيانات الكبيرة بـ " نخلق 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم (الكوينتيليون هو الرقم واحد متبوعا بـ 18 صفرا)، هذه البيانات تنبع من كل مكان، مثل المعلومات حول المناخ والتعليقات المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي والصور الرقمية والفيديوهات ومعاملات البيع والشراء… إلخ" يتطلب هذا الحجم الضخم من المعلومات والبيانات إدارة دقيقة لمعرفة كيفية الاستفادة منها على أكمل وجه. فالشركات الكبيرة على سبيل المثال توظف كل جهودها وخبراتها للولوج إلى هذا

العالم الشاسع من المعلومات لأسباب مختلفة تتعلق بالتعرف إلى اتجاهات المستخدمين وتحليل ميولهم الخاصة بالبيع والشراء والتواصل مع الأصدقاء. وتتألف البيانات الضخمة من كل من المعلومات المنظمة، والتي تشكل جزء ضئيل يصل الي 10 % مقارنه بالمعلومات غير المنظمة والتي تشكل الباقي. والمعلومات غير المنظمة هي ما ينتجه البشر، كرسائل البريد الإلكتروني، مقاطع الفيديو، التغريدات، منشورات فيس بوك، رسائل الدردشة على الواتساب، النقرات على المواقع وغيرها. كيف تساعد Data Big المؤسسات ع اتخاذ قرار أفضل؟ - تحويل 12 تيرابايت من التغريدات يوميا إلى تحليل لمشاعر الناس حول منتج ما. - تحويل 350 مليار متر من القراءات السنوية إلى تحليل لتوقعات استهلاك الطاقة. - تحليل تفاصيل سجلات 500 مليون مكالمة يومية في الوقت الحقيقي للتنبؤ بتوجه العملاء بشكل أسرع. - التدقيق على 5 ملايين معاملة تجارية يوميا لكشف أي عملية احتيال محتملة. ومــن أبـــرز المــزايــا التي توفرها البيانات الضخمة في مجالات وظيفية هي التحليلات الخاصة بالعملاء والتسويق والإعلام الإلكتروني لافتاً إلى أنه على الرغم من الأهمية القصوى لتحديد الاستخدام السليم للبيانات الضخمة، وإلى أنه من الضروري تحديد النتائج المنشودة بوضوح والاستفادة من المبادرات التجريبية بطريقة يمكن قياسها والتحقق من صحتها. حيث تكمن أهمية البيانات الضخمة فيما توفره من بيانات يمكن استخدامها في صياغة استراتيجيات الدعاية والإعلان، مثل الخدمة المجانية التي تقدمها مواقع التواصل الاجتماعي وغيرها، فمن خلال تسجيل الشخص في أحد هذه المواقع، حيث يقوم بإدخال مجموعة من البيانات، بالإضافة إلى قيامه بأنشطة على هذه المواقع، وهذا يعني أن المشترك قد أصبحت بياناته، جزءًا من قاعدة بيانات كبيرة فيما عدا بياناته الخاصة بالحسابات البنكية. إذن الفكرة أن الشركات تقدم للفرد خدمات وتحصل منه على معلومات تبيعها لمعلنين ليتوجهوا بمنتجاتهم إليه، وعند شرائها فإن الفرد يدفع تكلفة المنتج مضافًا إليها أرباح الوسطاء. كما يلزم اسـتـحـداث نمــوذج تشغيل يشتمل على المهارات والممارسات والإجــراءات وآليات التمويل السليمة وينبغي وجود خبراء تقنية يجيدون جمع البيانات وتنظيمها وهيكلتها وتخزينها بغرض استخدامها، ووجود خبراء في استخدام البيانات، يعرفون كيفية هيكلة البيانات الضخمة واستخدام البيانات وابتكار الأفكار المطلوبة، ودمجها في إجراءات الأعمال التشغيلية لتمكين قدرات الأعمال المستهدفة. وذكر ” إرون كيلى“المدير العام لخوادم SQL في مايكروسوفت: ” البيانات الضخمة“يمكن أن تكون جــداول كبيرة من البيانات المنظمة، أو ملفات ضخمة مــن الـبـيـانـات غير المنسقة، أو مجموعات صغيرة مـن البيانات الـتـي تنتجها الأجهزة والتي تتراكم بسرعة قبل أن يمكن ملاحظة ذلك، وهـــدف مـايـكـروسـوفـت هو مساعدة الجميع في اتخاذ قرارات بطريقة أسرع وأفضل من خلال توفير الأدوات التي تسهل عملية الرؤية الشاملة والواضحة من خلال البيانات الضخمة، أو البيانات الصغيرة، أو أي بيانات على الإطلاق“. أمثلة عملية: - - موقع comAmazon. يعالج ملايين العمليات الخلفية كل يوم، فضلاً عن استفسارات من أكثر من نصف مليون بائع. وتعتمد أمازون على نظام اللينوكس بشكل أساسي ليتمكن من التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات، وتملك أمازون أكبر 3 قواعد بيانات لينوكس في العالم والتي تصل سعتها إلى 7.8 ، 18.5 و 24.7 تيرابايت. يعالج الفيس بوك 50 مليار صورة من قاعدة مستخدميه. تقوم شركة Estate Real Windermere باستخدام إشارات GPS مجهولة من ما يقرب من 100 مليون سائق لمساعدة مشتري المنازل الجدد لتحديد أوقات قيادتهم من وإلى العمل

خلال الأوقات المختلفة لليوم. - م وع هادوب Hadoop لمؤسسة أبات لل مجيات هو منصة مفتوحة المصدر لمعالجة كميات كبيرة من معلومات الشبكة عن طريق تجزئة الأعمال وتسليمها إلى مجموعة عنقودية من الكومبيوترات المختلفة . ويعتبر الحل الأمثل للشركات التي تتعامل مع كميات كبيرة جدا من البيانات التي بحكم حجمها لا يمكن التعامل معها مع أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية كنظامي MySQL أو Server SQL .. ونجد على رأس المواقع التي تستعمله Twi Facebook، - ter و eBay . نموذج يعتبر والذى Hadoop هوتنفيذ للـ MapReducer برمجي للإستفادة القصوى من مـوارد الــ- clusters لإخفاء معلومات الإتـصـال والتخزين وتنظيمها بشكل آلي – القدرة على العمل بالرغم من وقوع أخطاء. بمعنى أخر تحويل أهداف ومبادئ الـ MapR - ducer مـن الشكل النظري للعمل بشكل فعلي . المــشــروع قـائـم عـلـى وحدتين أساسيتين :- معالجة البيانات بإستخدام مبدأ MapReducer ونظام التخزين بإستخدام - نظام ملفات للبيانات الكبيرة جداً HDFS ( System File Distributed Hadoop ( المستخدمين البارزين لمشروع Hadoop )ياهو - Amazon. Apple – Airlines American - Akamai – com York New The - LinkedIn – IBM – Google – Microsoft - Times ( حيث مؤخرا أعلنت Microsoft توقفها عن تطوير مشروع HPC to LINQ المعروف تحت اسم الكود Dryad والذي يخص معالجة كميات كبيرة من المعطيات Data Big وذلك لمواصلة عملها على نقل مشروع Hadoop إلى عالم Windows . ويــزداد الاهتمام في استخدام إمكانيات البيانات الضخمة

والاستفادة منها في مختلف قطاعات الصناعة بدءاً من الطيران، إلى الرعاية الصحية، وحتى قطاع النفط والغاز. حيث بدأت بعض شركات الاتصالات الرائدة بتطبيق الأفكار المتعلقة بالبيانات الضخمة لمعالجة التحديات التي تواجهها في مختلف قطاعات الصناعة. وفي منطقة الشرق الأوسـط، تعمل IBM) ( بالتعاون مع أهم مزودي خدمات الاتصالات على التنبؤ بمعدل دوران العملاء استناداً إلى البيانات الفعلية للمستخدمين. هذا الحل يساعد الشركات على تحديد العملاء الذين يحتمل فقدانهم واتخاذ الخطوات المناسبة لمنع خسارتهم لصالح الشركات المنافسة. كذلك يلفت النظر إلى المهارات والتقنيات الجديدة التي يتوجب على مزودي خدمات الاتصالات إدخالها، وخاصة تلك التي تتعلق بتحليل البيانات الضخمة. والـرعـايـة البيانات الضخمة الصحية

متابعة الـسـجـلات الصحية والبيانات السكانية والوراثية يمــكــن أن تــقــدم كــثــيــراً من الإســهــامــات مــن خـــلال ربط وتجميع مثل هذه البيانات من المرضى ومقدمي خدمات الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم للكشف عــن طبيعة وأنمــاط الصحة السكانية. يجد أصحاب رؤوس الأموال في قطاع خدمات الرعاية الصحية صعوبات كثيرة في تحويل هذا الكم الضخم من البيانات إلى معلومات تفيدهم في تحديد أفضل الخيارات وأكثرها فعالية في توفير الرعاية الصحية. فليس من الصعب استغلال ذلك الكم الهائل من المعلومات الأولية حول التفاعلات الاجتماعية ومستويات النشاط مع ما هو متوفر من بيانات حول الرعاية الصحية لتعزيز القدرة على توقع الحالات المرضية المزمنة وتحديد مراحل التدخل العلاجي غير التقليدية، إلى جانب تصميم أدوات تشخيصية أكثر دقة وتوسيع مظلة الرعاية الصحية وخفض تكاليفها.

Newspapers in Arabic

Newspapers from Egypt

© PressReader. All rights reserved.