أهم 4 اتجاهات قادمة للبيانات الضخمة
مؤلف: البتول الحارثي
حتى اليوم، لا تزال المنظمات تكافح من أجل إيجاد طريقة لتخزين الكميات المتزايدة من البيانات الضخمة ومعالجتها باستمرار. وفي الوقت الذي لا تزال أدوات إدارة البيانات التقليدية لها مكانها، فمن الواضح أن النهج القائم على المعالجة المجمعة (batch) ليس مناسبًا لأنشطة الأعمال الحالية. نظرًا لأن البيانات الضخمة تمثل نوعًا مختلفًا من المعلومات، فإنها تتطلب طريقة جديدة للتفكير في معالجة البيانات.
فيما يلي أهم 4 اتجاهات للبيانات الضخمة القادمة في عام 2022 والتي تؤثر على كيفية جمع المؤسسات لبياناتها وتحليلها:
زيادة تنوع البيانات
لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن معدل توليد البيانات آخذ في الازدياد. الكثير من هذه المعلومات مستمد من مصادر أخرى غير عمليات قاعدة البيانات. تشمل هذه المصادر الأنظمة السحابية والأجهزة الذكية مثل الهواتف الذكية والمساعدات الصوتية وتدفق الفيديو.
ستستمر المصادر غير المتعلقة بقواعد البيانات في كونها المصادر الأساسية للبيانات، مما يدفع المؤسسات إلى إعادة النظر في متطلبات معالجة البيانات الخاصة بهم. تعمل أجهزة المساعد الصوتي وإنترنت الأشياء (IoT) على تسريع نمو متطلبات إدارة البيانات الضخمة في مختلف القطاعات. وهذا يشمل البيع بالتجزئة والرعاية الصحية والخدمات المصرفية والتأمين والتصنيع والطاقة، وكذلك في مجموعة متنوعة من مجالات القطاع العام. هذا النمو في تنوع البيانات يجبر الشركات على النظر في بدائل لمستودع البيانات النموذجي كوسيلة لمعالجة كل هذه البيانات الضخمة.
علاوة على ذلك، ونظرًا لأن التحسينات الصناعية في قوة المعالجات أدت إلى تطوير أجهزة قوية بشكل متزايد قادرة على جمع البيانات وتخزينها دون الضغط على الشبكة، ولذا فإن متطلبات إدارة البيانات التي يتم إنشاؤها تتحول إلى الأجهزة نفسها.
التوجه نحو الحوسبة السحابية
للتعامل مع الزيادة في توليد البيانات، تكرس الشركات الموارد عن طريق تخزينها في أنظمة سحابية مختلطة لتحسين أحجام البيانات الضخمة. في السابق، كانت الشركات مسؤولة عن البنية التحتية للتخزين الخاصة بها، وبالتالي عمليات صيانة وتأمين وتشغيل مراكز ضخمة للبيانات. وبالتحول إلى الحوسبة السحابية تغيير كل شيء. من خلال الاعتماد على موفري البنية التحتية السحابية مثل قوقل Google و مايكروسوفت Microsoft وآي بي إم IBM، يمكن للشركات التعامل مع كميات غير محدودة تقريبًا من البيانات الجديدة مع الدفع مقابل سعة التخزين دون الحاجة إلى الاحتفاظ بمراكز البيانات الكبيرة والمعقدة الخاصة بهم.
تنتقل الشركات نحو نماذج جديدة لهندسة البيانات. وهذا يسمح لهم بالتعامل مع تنوع البيانات الضخمة، ودقتها، وتحديات الحجم، بالإضافة إلى تحسين التخزين السحابي والمعالجة. تعمل الشركات على تطوير مفهوم بحيرة البيانات بدلاً من محاولة دمج تخزين البيانات في مستودع بيانات. يتطلب ذلك عملية معقدة وتستهلك الكثير من الوقت لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها.
تنفيذ التحليلات المتقدمة وتعلم الآلة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة
تواجه المناهج التحليلية التقليدية تحديًا بسبب كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها حيث يصعب أتمتة تحليل البيانات على نطاق واسع. يمكن للمؤسسات معالجة بيتابايت من البيانات بسرعة البرق باستخدام تقنيات المعالجة الموزعة، لا سيما من خلال منصات مفتوحة المصدر مثل Hadoop و Spark. يمكنهم الآن رؤية الاتجاهات وأكثر من ذلك، بشكل أسرع من ذي قبل بفضل تعلم الآلة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
تستخدم الشركات تقنيات تحليلات البيانات الضخمة لتحسين مبادرات ذكاء الأعمال والتحليلات. التحول من أدوات إعداد التقارير البطيئة التي تعتمد على تقنية مستودع البيانات إلى تطبيقات أكثر ذكاءً واستجابة. توفر هذه التطبيقات رؤية أكبر لسلوك العملاء والعمليات التجارية والعمليات الشاملة.
أثبتت تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي أنها رائدة في مجال تحليلات البيانات الضخمة. حيث تستخدم المؤسسات من جميع الأحجام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات أعمالها. يكتشف تعلم الآلة الاتجاهات والشذوذ في مجموعات البيانات الضخمة بشكل أكبر، مما يسمح لهم بإجراء تحليل تنبؤي ومتقدم للبيانات. وهي تشمل الصور والفيديو وأنظمة التعرف على النص ومهارات معالجة اللغة الطبيعية لروبوتات الدردشة وتحليل الصوت والنص.
تخصص الشركات إعدادات بياناتها لتقديم رعاية أفضل للعملاء من خلال روبوتات المحادثة الذكية وتفاعل شخصي أكثر. كل ذلك مع تجنب زيادة عدد موظفي خدمة العملاء، وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
ظهور Big DataOps
على مدى السنوات القادمة، ستستمر العديد من مجالات معالجة البيانات وتخزينها وإدارتها في التطور. بالرغم من أن الابتكار يقود المتطلبات التكنولوجية، إلا أن الناس يؤثرون أيضًا في طريقة تفكيرهم وتفاعلهم مع البيانات.
تعد DataOps أحد مجالات الابتكار وهي عملية تركز على الأساليب الإحصائية السريعة للتعامل مع دورة الحياة الكاملة للبيانات أثناء انتقالها عبر الشركة. تتعامل أدوات وأطر عمل DataOps مع المتطلبات التنظيمية عبر دورة حياة البيانات من التوليد إلى الأرشفة، بدلاً من التفكير في البيانات في شكل مجزأ مع أفراد متميزين يتعاملون مع إنشاء البيانات وتخزينها ونقلها ومعالجتها وإدارتها.
ربط المواهب الرقمية والأعمال الحديثة
تتطور التقنيات الجديدة في تحليلات البيانات الضخمة باستمرار بمرور الوقت. نتيجة لذلك، يجب على الشركات تنفيذ الاتجاهات الصحيحة للبقاء في صدارة منافسيها.
تقدم آيكيو AIQU فريقًا من خبراء التوظيف المتخصصين في مجال التكنولوجيا المتعلقة بذكاء الأعمال، وتحليلات البيانات الضخمة، مما يتيح إجراء حوارات أكثر جدوى مع كل من الشركات والمرشحين. مهمتنا هي مساعدة الشركات الحديثة في العثور على أفضل المواهب التقنية في جميع أنحاء دول مجلس التعاون الخليجي.
ابقى على اطلاع كل ما يتعلق بالبيانات الضخمة من خلال متابعتنا على لينكدإن.
اتصل بنا اليوم للعثور على المواهب المناسبة التي ستساعدك على توسيع نطاق عملك إلى آفاق جديدة!
