ألبوم البيانات الكبيرة

1- المعلومة: يتّجهُ الاهتمامُ نحو البيانات الكبيرة لثلاثةِ أسباب هي: وصولُ قدرات المعالجة إلى مستويات عالية فلدينا الأجهزة المتحرّكة والحوسبة السّحابيّة، ووصولُ البيانات إلى مستويات غير مسبوقة في حجمها وتنوّعها وسرعة توليدها، والحاجةُ الماسّة لتحليل البيانات واستخلاصِ ما يفيد منها في اتّخاذ القرارات.

Image: http://prod-upp-image-read.ft.com/7798e37a-6a58-11e6-ae5b-a7cc5dd5a28c

2- المعلومة: نقول عن البيانات أنّها كبيرةٌ عندما يكون حجمُها أكبر من إمكانيّة أدواتِ برمجيّاتِ قواعد البيانات لجمعها وتخزينها وإدارتها وتحليلها.

تُقاس أبعادُ البيانات الكبيرة بأربعة عوامل هي: الحجم Volume، والتّنوّع Variety، والسّرعة Velocity، والمصداقيّة Veracity.

Image: https://i.ytimg.com/vi/eaiiNq0vJO4/maxresdefault.jpg

3- المعلومة: تُستخدَمُ البرمجةُ التفرعيةُ عند برمجة بيئاتِ تخزينِ البيانات الكبيرة ومعالجتها، والتي تختلف عن البرمجة العاديّة؛ إذ على المبرمج أن يفكّر في طريقة يشكّل بها شيفرته لتعطيَ النّتيجة الصّحيحة عندما تُوزَّع على معالجات تفرعيّة وتُدمَج النّتائج الناجمة عنها.

Image: https://www.eduonix.com/aDmiN_050716/public/uploads/headerimages/20170227154716.png

4- المعلومة: يوجد عدّة أنواع لتحليل البيانات الكبيرة؛ هي: التحليلُ الأساسي، والتحليلُ المتقدم، والتحليلُ العملياتي، والتحليلُ المُحقِّق للدخل.

ويجب أن تسأل نفسَكَ قبل الغوصِ في تحليل البيانات الكبيرة: "ما الذي أريده؟ وما هي المشكلة التي أحاولُ حلَّها؟"؛ حتَّى تستطيعَ تحديدَ نوع التّحليل الذي يناسبُ غايتك.

Image: https://cdn.lynda.com/course/475941/475941-636167167855476253-16x9.jpg

5- المعلومة: من أهمِّ الوظائفِ في مجال البيانات الكبيرة: مُحلِّلُ البيانات، ومُحلِّلُ الأعمال، ومهندسُ تعليمِ آلة، ومهندسُ بِنيةٍ تحتيةٍ للبيانات.

المصادر:

 1 - Big Data، Big Analytics Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today's Businesses (Wiley CIO) 

2 - Big Data for Dummies