جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني البيانات الكبيرة؟
تشير البيانات الضخمة إلى عملية يتم استخدامها عندما يتعذر على التقنيات التقليدية لاستخراج البيانات ومعالجتها الكشف عن رؤى ومعنى البيانات الأساسية. لا يمكن معالجة البيانات غير المهيكلة أو الحساسة للوقت أو ببساطة كبيرة جدًا بواسطة محركات قاعدة البيانات العلائقية. يتطلب هذا النوع من البيانات طريقة معالجة مختلفة تسمى البيانات الضخمة ، والتي تستخدم التوازي الهائل على الأجهزة المتوفرة بسهولة.
تيكوبيديا تشرح البيانات الكبيرة
بكل بساطة ، تعكس البيانات الضخمة العالم المتغير الذي نعيش فيه. وكلما تغيرت الأشياء ، كلما تم تسجيل التغييرات وتسجيلها كبيانات. خذ الطقس كمثال. بالنسبة لمنبأ الطقس ، فإن كمية البيانات التي يتم جمعها حول العالم عن الظروف المحلية كبيرة. من المنطقي أن يكون من المنطقي أن البيئات المحلية تملي التأثيرات الإقليمية وأن التأثيرات الإقليمية تملي التأثيرات العالمية ، لكن يمكن أن تكون العكس. بطريقة أو بأخرى ، تعكس بيانات الطقس هذه سمات البيانات الضخمة ، حيث يلزم إجراء معالجة في الوقت الفعلي لكمية هائلة من البيانات ، وحيث يمكن إنشاء عدد كبير من المدخلات آليًا أو ملاحظات شخصية أو قوى خارجية مثل البقع الشمسية.
توضح معالجة مثل هذه المعلومات سبب أهمية البيانات الضخمة:
- معظم البيانات التي يتم جمعها الآن غير منظمة وتتطلب تخزينًا ومعالجة مختلفين موجودان في قواعد البيانات العلائقية التقليدية.
- إن القوة الحاسوبية المتاحة تصاعد في السماء ، مما يعني أن هناك المزيد من الفرص لمعالجة البيانات الضخمة.
- لقد قام الإنترنت بإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات ، مما زاد بشكل مطرد من البيانات المتاحة مع إنتاج المزيد والمزيد من البيانات الخام.
البيانات في شكلها الخام ليس لها قيمة. يجب معالجة البيانات حتى تكون ذات قيمة. ومع ذلك ، وهنا تكمن المشكلة الكامنة في البيانات الكبيرة. هل معالجة البيانات من تنسيق الكائن الأصلي إلى رؤية قابلة للاستخدام تستحق التكلفة الرأسمالية الضخمة للقيام بذلك؟ أم أن هناك الكثير من البيانات ذات القيم غير المعروفة لتبرير مقامرة معالجتها باستخدام أدوات البيانات الكبيرة؟ يتفق معظمنا على أن القدرة على التنبؤ بأن الطقس سيكون له قيمة ، والسؤال هو ما إذا كانت هذه القيمة يمكن أن تفوق تكاليف جمع جميع البيانات في الوقت الحقيقي في تقرير الطقس الذي يمكن الاعتماد عليه.
