البيانات الضخمة هي مصطلح يستخدم لوصف الكميات الكبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة التي يتعين على الشركات التعامل معها كل يوم. لكن ما تفعله الشركات بالبيانات أكثر أهمية من نوع أو مقدار البيانات التي لديها. يمكن تحليل البيانات الضخمة للعثور على رؤى تساعدك على اتخاذ خيارات عمل أفضل وتمنحك الثقة لاتخاذ خطوات استراتيجية. في هذه المقالة ، سنشرح ماهية البيانات الضخمة ، وتحليلات البيانات الضخمة ، والتكنولوجيا ، والرعاية الصحية ، وهندسة البيانات الضخمة.
ما هي البيانات الضخمة
هذه مجموعة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة التي تجمعها الشركات. يمكن استخراج هذه البيانات للحصول على معلومات واستخدامها في مشاريع التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية والاستخدامات الأخرى للتحليلات المتقدمة.
تعد أنظمة معالجة البيانات الكبيرة وتخزينها الآن جزءًا منتظمًا من هياكل إدارة البيانات للمؤسسات ، إلى جانب الأدوات التي تساعد في تحليلات البيانات الضخمة. غالبًا ما يتم استخدام الثلاثة V لوصف البيانات الضخمة:
- الحجم الكبير للبيانات المتاحة في العديد من الأماكن ؛
- مجموعة متنوعة من أنواع البيانات التي غالبًا ما يتم تخزينها في أنظمة البيانات الضخمة ؛ و
- السرعة التي يتم بها تكوين الكثير من البيانات واستلامها ومعالجتها.
كان دوج لاني ، المحلل في شركة Meta Group Inc. الاستشارية في ذلك الوقت ، أول شخص لاحظ هذه السمات في عام 2001. بعد أن اشترت شركة Gartner مجموعة Meta Group في عام 2005 ، أصبحت أكثر شهرة. في الآونة الأخيرة ، تمت إضافة الصحة والقيمة والتنوع إلى أوصاف مختلفة لـ "البيانات الضخمة".
لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟
تستخدم الشركات البيانات الضخمة في أنظمتها لتحسين العمليات ، وتقديم خدمة عملاء أفضل ، وإنشاء حملات تسويقية مخصصة ، والقيام بأشياء أخرى يمكن في النهاية أن تزيد الدخل والأرباح. الشركات التي تستخدمه جيدًا قد يكون لها ميزة على تلك التي لا تستخدمها لأنها تستطيع اتخاذ قرارات العمل بشكل أسرع وبمزيد من المعلومات.
على سبيل المثال ، توفر البيانات الضخمة للشركات معلومات مفيدة عن عملائها يمكنهم استخدامها لتحسين التسويق والإعلان والصفقات لجذب المزيد من العملاء المهتمين وزيادة المبيعات. يمكنك معرفة كيف تتغير أذواق العملاء أو المشترين من خلال النظر إلى البيانات من الماضي والحاضر. يتيح ذلك للشركات أن تكون أكثر استجابة لما يريده العملاء ويحتاجون إليه.
يستخدم الخبراء الطبيون البيانات الضخمة للبحث عن علامات وعوامل الخطر الخاصة بالأمراض ، ويستخدمها الأطباء لمساعدتهم في معرفة ما هو الخطأ في مرضاهم. أيضًا ، يمكن لمجموعات الرعاية الصحية والوكالات الحكومية الحصول على معلومات محدثة حول تهديدات الأمراض المعدية أو تفشيها من مزيج من البيانات من السجلات الصحية الإلكترونية ومواقع التواصل الاجتماعي والويب ومصادر أخرى.
اقرأ أيضا: ما هي هياكل البيانات: التعريف والأنواع وكل ما يجب معرفته
ما هي تحليلات البيانات الضخمة
تحليلات البيانات الضخمة هي عملية جمع ومراجعة وتحليل كميات هائلة من البيانات من أجل العثور على اتجاهات السوق ، والرؤى ، والأنماط التي يمكن أن تساعد الشركات على اتخاذ قرارات تجارية أفضل. من السهل العثور على هذه المعلومات واستخدامها بسهولة ، بحيث يمكن للشركات وضع خطط بسرعة للحفاظ على ميزتها التنافسية.
أدوات وأنظمة ذكاء الأعمال (BI) تساعد المجموعات على الجمع بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من مصادر مختلفة. يطرح المستخدمون (عادة العمال) أسئلة في هذه الأدوات للتعرف على كيفية عمل الشركة ومدى نجاحها. تستخدم تحليلات البيانات الضخمة مناهج تحليل البيانات الأربعة للكشف عن الرؤى ذات الصلة واشتقاق الحلول.
مثال على تحليلات البيانات الضخمة
على سبيل المثال ، لا تستطيع شركات الرعاية الصحية الحديثة الاستغناء عن تحليلات البيانات الضخمة. كما قد تتخيل ، هناك الكثير من سجلات المرضى وخطط التأمين والأدوية والمعلومات حول اللقاحات التي يجب تتبعها. يحتوي على كمية هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، والتي ، عند استخدامها مع التحليلات ، يمكن أن تعطينا رؤى مهمة. تقوم تحليلات البيانات الضخمة بذلك بسرعة وبشكل جيد حتى يتمكن الأطباء من استخدام البيانات لعمل تنبؤات دقيقة يمكن أن تنقذ الأرواح.
لماذا تعتبر تحليلات البيانات الضخمة مهمة؟
تعد تحليلات البيانات الضخمة مهمة لأنها تتيح للشركات استخدام بياناتها لإيجاد طرق للتحسين. تؤدي زيادة الكفاءة في أجزاء مختلفة من العمل إلى عمليات أكثر ذكاءً وأرباحًا أفضل وعملاءً سعداء. تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات على خفض التكاليف وتقديم سلع وخدمات أفضل تركز على العميل.
تساعدنا تحليلات البيانات على تعلم الأشياء التي تجعل مجتمعنا يعمل بشكل أفضل. لا تقتصر تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية على تتبع السجلات الفردية وتحليلها فحسب ، بل تلعب أيضًا دورًا مهمًا في مراقبة نتائج COVID-19 على نطاق عالمي. فهو يخبر الإدارات الصحية في كل بلد بكيفية التعامل مع التطعيمات ويخرج بطرق لمنع انتشار الأوبئة في المستقبل.
اقرأ أيضا: مزيج مثالي من البيانات الضخمة والعقارات
ما هي تقنية البيانات الضخمة
تقنية البيانات الضخمة هي أداة مساعدة برمجية. صُممت هذه التقنية في الغالب لتحليل المعلومات ومعالجتها وسحبها من مجموعة ضخمة من الهياكل المعقدة للغاية ومجموعة كبيرة من البيانات. تواجه الطرق القديمة في التعامل مع المعلومات صعوبة في التعامل مع هذا الأمر.
غالبًا ما ترتبط تقنيات البيانات الضخمة بتقنيات أخرى مثل التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) ، والتي تم تحسينها جميعًا بشكل كبير. عند استخدام هذه التقنيات معًا ، تركز تقنيات البيانات الضخمة على دراسة وإدارة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي والبيانات ذات الصلة بالدُفعات.
أنواع تقنية البيانات الضخمة
قبل أن نصل إلى قائمة تقنيات البيانات الضخمة ، لنتحدث عن كيفية عمل هذه التقنية على السبورة. هناك نوعان أساسيان من تقنيات البيانات الضخمة:
# 1. تقنيات البيانات الضخمة التشغيلية
يتضمن هذا النوع من تقنية البيانات الضخمة بشكل أساسي البيانات اليومية الأساسية التي يستخدمها الأشخاص للمعالجة. تشتمل البيانات اليومية مثل المعاملات عبر الإنترنت ومنصات الوسائط الاجتماعية والبيانات من شركة أو شركة معينة على بيانات تشغيلية كبيرة. في معظم الأحيان ، تعد هذه البيانات ضرورية للتحليل باستخدام الأدوات التي تستخدم تقنيات البيانات الضخمة. تستخدم العديد من تقنيات البيانات الضخمة التحليلية "البيانات الأولية" ، وهي البيانات.
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لتقنيات البيانات الضخمة التشغيلية:
- طريقة حجز التذاكر عبر الإنترنت لأشياء مثل الحافلات والقطارات ورحلات الطيران والأفلام والمزيد.
- التعامل أو التسوق عبر الإنترنت من مواقع التجارة الإلكترونية مثل Amazon و Flipkart و Walmart وما إلى ذلك.
- بيانات عبر الإنترنت من مواقع الشبكات الاجتماعية مثل Facebook و Instagram و WhatsApp وما إلى ذلك.
- في الشركات متعددة الجنسيات ، معلومات عن العمال أو كبار المديرين التنفيذيين.
# 2. تقنيات البيانات الضخمة التحليلية
غالبًا ما يطلق الناس على البيانات الضخمة التحليلية شكلًا محسنًا من تقنية البيانات الضخمة. بالمقارنة مع البيانات التشغيلية الضخمة ، فإن هذا النوع من تقنية البيانات الضخمة أصعب قليلاً. في معظم الأحيان ، يتم استخدام البيانات الضخمة التحليلية عند استخدام معايير الأداء ويتم اتخاذ خيارات العمل المهمة في الوقت الفعلي بناءً على التقارير المقدمة من خلال تحليل البيانات التشغيلية الواقعية. هذا يعني أن هذا النوع من تقنية البيانات الضخمة يعمل على التحقيق في كميات كبيرة من البيانات الضرورية لاتخاذ قرارات العمل.
فيما يلي بعض التطبيقات الشائعة لتقنيات البيانات الضخمة التحليلية:
- بيانات تسويق المخزون
- بيانات عن التنبؤات الجوية وتحليل السلاسل الزمنية
- يمكن للأطباء مراقبة صحة الشخص من خلال الاطلاع على معلوماتهم الطبية.
- قواعد البيانات الخاصة بالبعثات الفضائية ، حيث كل جزء من المعرفة مهم للغاية
ما هي الرعاية الصحية للبيانات الضخمة
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات كبيرة من المعلومات المنظمة وغير المهيكلة التي يتم تحليلها للعثور على الأفكار والاتجاهات والأنماط. في معظم الأحيان ، تُستخدم القيم الثلاثة (الحجم والسرعة والتنوع) لوصف البيانات الضخمة. هذا يعني أنه يحتوي على الكثير من البيانات التي يتم إنشاؤها بسرعة وتأتي في أشكال مختلفة ، مثل النصوص أو الصور أو الرسوم البيانية أو الأفلام.
تأتي البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية من عدة أماكن مختلفة وتتم دراستها للمساعدة في اتخاذ القرارات وتحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف ، من بين أمور أخرى. تعد السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMR) والسجلات الصحية الشخصية (PHR) والبيانات من أدوات الصحة الرقمية المستخدمة على نطاق واسع مثل الأجهزة الطبية القابلة للارتداء وتطبيقات الصحة المحمولة من أكثر مصادر البيانات الضخمة شيوعًا في الرعاية الصحية .
اقرأ أيضا: أكبر شركات التأمين في عام 2023: أفضل الشركات في العالم والولايات المتحدة والمملكة المتحدة وكندا
أمثلة على البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) ، والتي عادةً ما تتضمن التاريخ الطبي للمريض ، والمعلومات الديموغرافية ، والأدوية ، والتحصينات ، ونتائج الاختبارات ، وملاحظات التقدم ، ربما تكون المصدر الأكثر شيوعًا للبيانات الضخمة في الرعاية الصحية. في الماضي ، كانت هذه المعلومات مكتوبة يدويًا في ملفات كان من السهل فقدانها ، ومن الصعب مشاركتها ، بل وأحيانًا يصعب قراءتها. الآن ، تسهل السجلات الصحية الإلكترونية على الأطباء والممرضات العثور على المعلومات الطبية المهمة للمريض ومنحهم أفضل رعاية ممكنة.
يمكن للباحثين الطبيين استخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية والتعلم الآلي لتوقع المضاعفات بعد الجراحة وفشل القلب وتعاطي المخدرات.
تطبيقات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
يستخدم المتخصصون في الرعاية الصحية "البيانات الضخمة" لمجموعة واسعة من الأشياء ، من الدراسات الطبية الحيوية إلى إعطاء المرضى الطب الشخصي. تستخدم الرعاية الصحية البيانات الضخمة بالطرق التالية:
- استخدام التحليلات التنبؤية لعمل نماذج للتعلم الآلي يمكنها التنبؤ بفرصة إصابة المريض بمرض معين.
- مراقبة حالات المرضى في المنشأة طوال الوقت وإرسال التنبيهات إلى العاملين في المجال الطبي في الوقت الفعلي.
- تحسين الأمان حول معالجة البيانات الطبية الحساسة مثل مطالبات التأمين والمعلومات الطبية.
ما هي هندسة البيانات الضخمة
يقوم مهندسو البيانات الضخمة بإنتاج بيانات الشركة واختبارها وتحليلها وتقييمها. تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات بيانات كبيرة للغاية. في الاقتصاد الحديث ، من الطبيعي أن تجمع الشركات الكثير من البيانات أثناء إدارتها لأعمالها.
عند استخدامها بالطريقة الصحيحة ، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة الشركات على تحسين كفاءتها وربحيتها وقدرتها على النمو. لكن "البيانات الضخمة" الخاصة بالشركات ليست مفيدة بدون "مهندس البيانات الضخمة" الذي يبني أنظمة لجمع البيانات وتخزينها وسحبها. في النهاية ، فإن مهمة مهندسي البيانات الضخمة هي مساعدة الشركات على التعامل مع بياناتهم الضخمة.
مسؤوليات وظيفة هندسة البيانات الضخمة
كل ما يلي هو واجبات وظيفية شائعة لمهندسي البيانات الضخمة:
- تصميم وتنفيذ نظام البرمجيات
- إنشاء أدوات لجمع البيانات ومعالجة تلك البيانات
- باستخدام طريقة ETL ، والتي تعني الاستخراج والتحويل والتحميل ،
- تطوير هياكل البيانات التي تلبي احتياجات العمل
- البحث عن طرق جديدة للحصول على معلومات مفيدة وتحسينها
- تطوير حلول البيانات المهيكلة بلغات وتقنيات البرمجة المتنوعة
- استخدام المعلومات من العديد من الأماكن لعمل نماذج أعمال جيدة
- العمل جنبًا إلى جنب مع محللي البيانات وعلماء البيانات والفرق الأخرى
مهندس البيانات الضخمة مقابل عالم البيانات
يقوم مهندسو البيانات الضخمة بإنشاء وصيانة تقنيات جمع البيانات واستخراجها ، على عكس علماء البيانات. ينظر علماء البيانات إلى البيانات التي تم تنظيفها ويستخدمون نماذج تنبؤ مختلفة لمعرفة معنى كل ذلك.
ما هي البيانات الضخمة بعبارات بسيطة؟
البيانات الضخمة هي مجموعات بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا ، خاصة عندما تأتي من مصادر بيانات جديدة. هذه المجموعات من البيانات كبيرة جدًا لدرجة أن الأدوات التقليدية لمعالجة البيانات لا يمكنها التعامل معها. لكن يمكنك حل مشاكل العمل بهذه الكميات الهائلة من البيانات التي لم تتمكن من حلها من قبل.
ما هو مثال على البيانات الضخمة؟
تأتي البيانات الضخمة من قواعد بيانات العملاء وأنظمة معالجة المعاملات والورق ورسائل البريد الإلكتروني والسجلات الطبية وسجلات النقر وتطبيقات الأجهزة المحمولة والشبكات الاجتماعية.
ما هي 7 ضد البيانات؟
تتضمن 7 v الحجم والسرعة والتنوع والتنوع والصدق والتصور
ما هي أنواع البيانات الثلاثة؟
البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة والبيانات شبه المنظمة هي الأنواع الثلاثة للبيانات الضخمة.
ما هي البيانات الضخمة المستخدمة بشكل رئيسي؟
البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة من التقنيات التي تم إنشاؤها لتخزين هذه الكمية الهائلة من البيانات وتحليلها والتعامل معها. إنها أداة ماكرو تساعد في العثور على إجابات ذكية من خلال البحث عن أنماط في الفوضى الناتجة عن نمو المعلومات. يخدم غرضًا للعديد من الأشياء ، بما في ذلك الصحة والزراعة والمقامرة والحفاظ على البيئة.
ما هي 5 أهمية البيانات؟
إنهم يميزون ويعايرون ويتحققون من صحة ويقيمون النماذج التي تتوقع المتانة الهيكلية طويلة الأجل وأداء المواد في البيئات القاسية.
مراجع حسابات
مقالات ذات صلة
