ما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

حقوق الصورة: shutterstock.com/ everything possible

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

وفقاً لتقرير من شركة فورتشن بيزنس إن سايتس (fortunebusinessinsights)، بلغت قيمة سوق تحليلات البيانات الضخمة العالمية 240 مليار دولار في عام 2021، ومن المتوقع أن تنمو لتصل إلى 655 مليار دولار بحلول عام 2029، وهذا يعود إلى صعود عملية إنتاج المزيد من البيانات كل يوم. على سبيل المثال، يتم إنتاج نحو 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم، ومن المتوقع أن يتم إنتاج أضعاف هذه الأرقام في المستقبل القريب.

نتيجة لكمية البيانات الهائلة التي يتم إنتاجها كل يوم، يصعب على أدوات تحليل البيانات المتوفرة الآن تحليل هذا الكم الهائل من البيانات، ما أدى إلى ظهور قطاع جديد تماماً يسمى تحليلات البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، للمساعدة في معالجة هذا الكم الكبير من البيانات بالكفاءة والسرعة اللازمتين. فما أبرز طرق وأدوات تحليل البيانات الضخمة؟

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الضخمة هي عملية تصف كيفية التعامل مع كمية بيانات هائلة للغاية ومعالجتها لاستخلاص رؤى قيمة منها، والتي لا يمكن تنفيذها بأدوات التحليل التقليدية، بمعنى آخر هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة، التي تتضمن استخدام تطبيقات معقدة مدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع دمج عناصر مثل النماذج التنبؤية والخوارزميات الإحصائية، وذلك من أجل الكشف عن المعلومات الجديدة والأكثر تعقيداً، مثل الأنماط المخفية والارتباطات، واتجاهات السوق، وتفضيلات العملاء، بطريقة يمكن أن تساعد الأعمال التجارية على اتخاذ قرارات ورؤى لتحقيق النجاح والتفوق على المنافسين.

ما أهمية تحليلات البيانات الضخمة للشركات؟

يمكن للشركات استخدام أنظمة وبرامج تحليلات البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بطريقة يمكنها تحسين النتائج المتعلقة بالأعمال، وقد تشمل النتائج تسويقاً أكثر فعالية، أو فرصاً جديدة لتوليد الإيرادات، وتخصيص تجربة العملاء، وتحسين الكفاءة التشغيلية. ومن ثم مع وجود استراتيجية فعّالة لتحليل البيانات الضخمة، يمكن أن توفر هذه النتائج مزايا تنافسية على المنافسين، ما يُمكّن الشركة من النمو وتحقيق الأرباح بشكل مستمر.

فيما يلي نظرة عامة على الخطوات الأربع لعملية تحليل البيانات الضخمة:

جمع البيانات وتخزينها: يتم جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر المختلفة، والتي غالباً ما تكون مزيجاً من البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة، وتتضمن بعض المصادر الشائعة للبيانات ما يلي:
- سجلات تصفح الويب.
- التطبيقات السحابية.
- تطبيقات الهاتف الجوال.
- محتوى الوسائط الاجتماعية.
- رسائل البريد الإلكتروني للعملاء وإجابات الاستبيانات.
- البيانات التي يتم التقاطها بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء.
تحضير البيانات ومعالجتها: بعد جمع البيانات وتخزينها في مستودعات البيانات أو بحيرة البيانات، يقوم متخصصو البيانات بتنظيمها وتكوينها وتقسيمها بشكل صحيح للاستفهامات التحليلية، وكلما كان هناك إعداد ومعالجة دقيقة أدى ذلك إلى أداء أعلى من الاستفهامات التحليلية.
تنقية البيانات وتحسين جودتها: في هذه المرحلة يقوم متخصصو البيانات بعملية تنظيف البيانات (Data Cleaning) باستخدام أدوات البرمجة النصية أو برامج جودة البيانات، وذلك للبحث عن أي أخطاء أو تناقضات، مثل التكرار أو أخطاء التنسيق، واستبدالها أو تعديلها أو حذفها وتنظيمها وترتيبها.
تحليل البيانات: التي تم جمعها ومعالجتها وتنظيفها باستخدام برامج وأدوات التحليلات التي تشمل:
- برامج التنقيب عن البيانات، التي تستخدم عبر مجموعات البيانات الضخمة بحثاً عن الأنماط والعلاقات.
- برامج التحليلات التنبؤية، والتي تبني نماذج للتنبؤ بسلوك العملاء والإجراءات والسيناريوهات والاتجاهات المستقبلية الأخرى.
- نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق، التي تستخدم خوارزميات مختلفة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة.
- برمجيات التنقيب عن النص والتحليل الإحصائي.
- تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وأدوات ذكاء الأعمال.
- أدوات تمثيل البيانات والمعلومات.

أدوات تحليل البيانات الضخمة الرئيسية

في الوقت الحالي يتم استخدام العديد الأدوات والتقنيات المختلفة لدعم عمليات تحليل البيانات الضخمة، ومن أبرز أمثلتها:

هادوب Hadoop

مكتبة برامج Apache Hadoop هي إطار عمل مفتوح المصدر لتحليل البيانات الضخمة، يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة عبر مجموعات من أجهزة الحاسوب، وتعتبر واحدة من أفضل أدوات تحليل البيانات الضخمة القادرة على توسيع نطاقها من خوادم فردية إلى آلاف الأجهزة، بالإضافة إلى ذلك لديها تقنيات وأدوات توفّر نظاماً بيئياً قوياً مناسباً تماماً لتلبية الاحتياجات التحليلية للمطورين، والمرونة في معالجة البيانات، والقدرة على معالجة البيانات الضخمة بشكل أسرع.

أتلاس دوت تي آي Atlas.ti

هو برنامج بحث شامل يمنح وصولاً شاملاً إلى مجموعة كاملة من الأنظمة الأساسية، بحيث يمكن استخدامه لتحليل البيانات النوعية وبحث الأساليب المختلطة في الأبحاث الأكاديمية والتسويقية وتجربة المستخدم، بالإضافة إلى إمكانية تصدير المعلومات عن كل مصدر من مصادر البيانات، وتوفير طريقة متكاملة للعمل مع البيانات، والمساعدة على التعامل مع المشاريع التي تحتوي على آلاف المستندات وأجزاء البيانات المشفرة.

ستورم Storm

هو نظام حساب مفتوح المصدر مجاني لتحليل البيانات الضخمة، ويعتبر واحداً من أفضل أدوات تحليل البيانات الضخمة التي توفّر نظام معالجة موزعاً في الوقت الفعلي، لديه القدرة على معالجة تدفقات البيانات غير المحدودة بشكل موثوق، ويمكن استخدامه مع أي لغة برمجة، كما يتميز بالسرعة حيث يمكنه معالجة أكثر من مليون مجموعة من البيانات في الثانية لكل عقدة.

كوتش دي بي CouchDB

تقوم الأداة بتخزين البيانات في مستندات بتنسيق جسون (JSON) حيث يمكن الوصول إليها عبر الويب، أو الاستعلام باستخدام لغة جافا سكريبت، بالإضافة إلى ذلك تتميز بسهولة النسخ المتماثل لقاعدة البيانات عبر مثيلات خادم متعددة، ولها واجهة سهلة لإدراج المستندات وتحديثها واسترجاعها وحذفها، كما يمكنها ترجمة الملفات بتنسيق JSON إلى لغات برمجية مختلفة.

بنتاهو Pentaho

توفر الأداة استخراج البيانات الضخمة وإعدادها ومزجها، وتقديم تمثيلات وتحليلات من شأنها أن تغيّر طريقة إدارة أي عمل، كما تسمح بتحويل البيانات الضخمة إلى رؤى قيمة، وتمكين المستخدمين من تصميم البيانات الضخمة عند المصدر وتدفقها للحصول على تحليلات دقيقة، والسماح بالتحقق من البيانات مع سهولة الوصول إلى التحليلات، بما في ذلك الرسوم البيانية والتمثيلات والتقارير، ودعم مجموعة واسعة من مصادر البيانات الضخمة.

فوائد استخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة

تشمل مزايا استخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة ما يلي:

سرعة تحليل كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة، في العديد من التنسيقات والأنواع المختلفة.
اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل سريع لوضع استراتيجيات فعّالة، والتي يمكن أن تفيد وتحسّن سلسلة التوريد والعمليات وغيرها من مجالات صنع القرار الاستراتيجي.
فهم أفضل لاحتياجات العملاء وسلوكهم ومشاعرهم، ما قد يؤدي إلى رؤى تسويقية أفضل، فضلاً عن توفير معلومات لتطوير المنتج.
توفير استراتيجيات إدارة مخاطر محسنة ومستنيرة بشكل أفضل تعتمد على عينات كبيرة من البيانات.
اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم، حيث يمكن أن تساعد بيانات المستهلك الجهود التسويقية للشركات، والتي يمكنها العمل وفقاً للاتجاهات لزيادة رضا العملاء. على سبيل المثال، يمكن لمحركات البحث الداخلية توفير تجارب محسّنة للعملاء وإنشاء ولاء العملاء.
يمكن أن تساعد البيانات الضخمة التي يتم الحصول عليها من مصادر مثل عمليات الشراء السابقة وأنماط التفاعل، وسجل عرض صفحة المنتج في إنشاء حملات إعلانية مستهدفة مقنعة للمستخدمين على المستوى الفردي والجماعي.

التحديات التي تواجه صناعة تحليلات البيانات الضخمة

على الرغم من الفوائد واسعة النطاق التي تأتي مع استخدام أدوات تحليلات البيانات الضخمة، فإن هناك العديد من التحديات المصاحبة، مثل:

مع وجود كميات هائلة من البيانات، يصبح تخزينها ومعالجتها أكثر تعقيداً، بالإضافة إلى إمكانية الوصول، والتي تتطلب تخزينها بشكل صحيح لضمان إمكانية استخدامها من قبل علماء ومحللي البيانات الأقل خبرة.
مع وجود كميات كبيرة من البيانات الواردة من مجموعة متنوعة من المصادر وبتنسيقات مختلفة، تتطلب إدارة جودة البيانات للبيانات الضخمة وقتاً وجهداً وموارد كبيرة لتخزينها بشكل صحيح.
يمثل تعقيد أنظمة البيانات الضخمة تحديات أمنية فريدة، حيث يمكن أن تكون معالجة المخاوف الأمنية بشكل صحيح داخل النظام البيئي المعقد للبيانات الضخمة مهمة معقدة.
قد يكون الاختيار من بين مجموعة واسعة من أدوات تحليل البيانات الضخمة والأنظمة الأساسية المتاحة في السوق أمراً مربكاً، لذلك من الضروري أن تعرف الشركات كيفية اختيار أفضل أداة تتوافق مع احتياجات موظفيها وبنيتها التحتية.
مع الافتقار المحتمل لمهارات التحليل الداخلية والتكلفة العالية لتوظيف علماء ومهندسي بيانات ذوي خبرة، تجد بعض الشركات صعوبة في توظيف العاملين في مجال البيانات الضخمة، ما يؤدي إلى عدم الاستفادة بالشكل الأمثل من البيانات التي تنتجها.