ما المقصود بالبيانات الكبيرة؟

إنشاء حساب AWS

استكشاف عروض التحليلات المجانية

الاطلاع على عروض مجانية خاصة بخدمات التحليلات في السحابة

التحقق من خدمات التحليلات

تسريع الابتكار مع أكبر مجموعة من خدمات التحليلات

استعراض تدريبات التحليلات

بدء تدريب التحليلات من خلال محتوى أنشأه خبراء AWS

قراءة منشورات مدونة حول التحليلات

قراءة آخر أخبار منتجات التحليلات من AWS وأفضل ممارساتها

ما المقصود بالبيانات الكبيرة؟

يمكن وصف البيانات الكبيرة من حيث تحديات إدارة البيانات بأنها بيانات لا يمكن حلها باستخدام قواعد البيانات التقليدية وذلك نظرًا لكبر حجمها وسرعتها وتنوعها. وبينما توجد تعريفات كثيرة للبيانات الكبيرة، إلا أن معظم هذه التعريفات يتضمن مفهومًا يُعرف بالعبارة three V’s التي تعني "حروف V الثلاثة" في البيانات الكبيرة:

الحجم: يتراوح من تيرابايت إلى بيتابايت من البيانات

التنوع: يتضمن بيانات من مجموعة واسعة من المصادر والتنسيقات (مثل سجلات الويب وتفاعلات الوسائط الاجتماعية والتجارة الإلكترونية والمعاملات عبر الإنترنت والمعاملات المالية وما إلى ذلك)

السرعة: على نحو متزايد، تفرض الشركات متطلبات صارمة من وقت إنشاء البيانات إلى الوقت الذي يتم فيه تسليم الرؤى القابلة للتنفيذ للمستخدمين. لذلك، يجب جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها ضمن نوافذ قصيرة نسبيًا - تتراوح من اليومية إلى الوقت الفعلي

لماذا قد تحتاج إلى البيانات الكبيرة؟

على الرغم من الضجة الكبيرة، لا تدرك العديد من المؤسسات أن لديها مشكلة في البيانات الكبيرة أو أنها ببساطة لا تفكر في الأمر من منظور البيانات الكبيرة. بشكل عام، من المرجح أن تستفيد المؤسسة من تقنيات البيانات الكبيرة عندما لا تتمكن قواعد البيانات والتطبيقات الحالية من التوسع لدعم الزيادات المفاجئة في حجم البيانات وتنوعها وسرعتها.

يمكن أن يؤدي الفشل في معالجة تحديات البيانات الكبيرة بشكل صحيح إلى ارتفاع التكاليف، فضلاً عن انخفاض الإنتاجية والقدرة التنافسية. من ناحية أخرى، يمكن للاستراتيجية السليمة الخاصة بالبيانات الكبيرة أن تساعد المؤسسات على خفض التكاليف واكتساب الكفاءة التشغيلية من خلال ترحيل أعباء العمل الثقيلة الحالية إلى تقنيات البيانات الكبيرة؛ بالإضافة إلى نشر تطبيقات جديدة للاستفادة من الفرص الجديدة.

كيف تعمل البيانات الكبيرة؟

من خلال الأدوات الجديدة التي تتناول دورة إدارة البيانات بأكملها، تجعل تقنيات البيانات الكبيرة من الممكن تقنيًا واقتصاديًا جمع مجموعات بيانات أكبر وتخزينها، وكذلك تمكنك من تحليلها من أجل الكشف عن رؤى جديدة وقيمة. في معظم الحالات، تتضمن معالجة البيانات الكبيرة تدفقًا مشتركًا للبيانات - من جمع البيانات الأولية إلى استهلاك المعلومات القابلة للتنفيذ.

التجميع. يعد جمع البيانات الأولية – المعاملات والسجلات والأجهزة المحمولة والمزيد – التحدي الأول الذي تواجهه العديد من المؤسسات عند التعامل مع البيانات الكبيرة. تعمل منصة البيانات الكبيرة الجيدة على تسهيل هذه الخطوة، ما يسمح للمطورين باستيعاب مجموعة متنوعة من البيانات – من البيانات المنظمة إلى البيانات غير المهيكلة – بأي سرعة – من الوقت الفعلي إلى البيانات المُجمَّعة.

المتجر. تحتاج أي منصة بيانات كبيرة إلى مستودع آمن وقابل للتطوير ودائم لتخزين البيانات قبل أو حتى بعد مهام المعالجة. وفقًا لمتطلباتك الخاصة، قد تحتاج أيضًا إلى مخازن مؤقتة لنقل البيانات.

المعالجة والتحليل. هذه هي الخطوة التي يتم فيها تحويل البيانات من حالتها الأولية إلى صيغة قابلة للاستهلاك - عادةً عن طريق الفرز والتجميع والانضمام وحتى أداء وظائف وخوارزميات أكثر تقدمًا. يتم بعد ذلك تخزين مجموعات البيانات الناتجة لمزيد من المعالجة أو إتاحتها للاستهلاك عبر أدوات ذكاء الأعمال وتصور البيانات.

الاستهلاك والتصور. تتمحور البيانات الكبيرة حول الحصول على رؤى ذات قيمة عالية وقابلة للتنفيذ من أصول البيانات الخاصة بك. من الناحية المثالية، يتم توفير البيانات لأصحاب المصلحة من خلال ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية وأدوات تصور البيانات الرشيقة التي تسمح باستكشاف مجموعات البيانات بسرعة وسهولة. واعتمادًا على نوع التحليلات، قد يستهلك المستخدمون النهائيون أيضًا البيانات الناتجة في شكل «تنبؤات» إحصائية – في حالة التحليلات التنبؤية – أو الإجراءات الموصى بها – في حالة التحليلات الإرشادية.

تطور مواكب البيانات الكبيرة

يستمر النظام البيئي للبيانات الكبيرة في التطور بوتيرة مثيرة للإعجاب. اليوم، تدعم مجموعة متنوعة من الأساليب التحليلية وظائف متعددة داخل المؤسسة.

تساعد التحليلات الوصفية المستخدمين على الإجابة على السؤال: «ماذا حدث ولماذا؟» تشمل الأمثلة بيئات الاستعلام وإعداد التقارير التقليدية مع بطاقات قياس الأداء ولوحات المعلومات.

تساعد التحليلات التنبؤية المستخدمين على تقدير احتمالية حدث معين في المستقبل. تشمل الأمثلة أنظمة الإنذار المبكر واكتشاف الاحتيال وتطبيقات الصيانة الوقائية والتنبؤ.

توفر التحليلات الإرشادية توصيات محددة (إلزامية) للمستخدم. حيث يتناولون السؤال – ماذا أفعل إذا حدث «x»؟

في الأصل، كانت أطر البيانات الكبيرة مثل Hadoop تدعم أعباء العمل المجمعة فقط، حيث تمت معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكميات كبيرة خلال نافذة زمنية محددة تقاس عادةً بالساعات إن لم يكن الأيام. ومع ذلك، نظرًا لأن الوقت المستغرق في الرؤية أصبح أكثر أهمية، فقد ساعدت «سرعة» البيانات الكبيرة في تغذية تطور أطر جديدة مثل Apache Spark، وApache Kafka، وAmazon Kinesis وغيرها، لدعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتدفق.

كيف يمكن لـ AWS دعم متطلبات البيانات الكبيرة الخاصة بك؟

توفر Amazon Web Services مجموعة واسعة ومتكاملة تمامًا من خدمات الحوسبة السحابية لمساعدتك في إنشاء تطبيقات البيانات الكبيرة وتأمينها ونشرها. مع AWS، لا توجد أجهزة للشراء، ولا بنية تحتية للصيانة والتوسع، لذا يمكنك تركيز مواردك على الكشف عن رؤى جديدة. بفضل الإمكانات والميزات الجديدة التي تتم إضافتها باستمرار، ستتمكن دائمًا من الاستفادة من أحدث التقنيات دون تقديم التزامات استثمارية طويلة الأجل.

التوافر الفوري

تتطلب معظم تقنيات البيانات الكبيرة مجموعات كبيرة من الخوادم ما يؤدي إلى دورات توفير وإعداد طويلة. باستخدام AWS، يمكنك نشر البنية التحتية التي تحتاجها على الفور تقريبًا. هذا يعني أن فرقك يمكن أن تكون أكثر إنتاجية، وأنه من الأسهل تجربة أشياء جديدة، ويمكن طرح المشاريع في وقت أقرب.

قدرات واسعة وعميقة

تتنوع أحمال عمل البيانات الكبيرة مثل أصول البيانات التي تنوي تحليلها. تعني المنصة الواسعة والعميقة أنه يمكنك إنشاء أي تطبيق بيانات كبيرة تقريبًا ودعم أي عبء عمل بغض النظر عن حجم البيانات وسرعتها وتنوعها. مع أكثر من 50 خدمة ومئات الميزات المضافة كل عام، توفر AWS كل ما تحتاجه لجمع البيانات الكبيرة وتخزينها ومعالجتها وتحليلها وتصورها على السحابة. تعرف على المزيد حول منصة AWS للبيانات الكبيرة.

موثوقة وآمنة

البيانات الكبيرة هي بيانات حساسة. لذلك، يعد تأمين أصول البيانات وحماية البنية التحتية الخاصة بك دون فقدان المرونة أمرًا بالغ الأهمية. توفر AWS إمكانات عبر المرافق والشبكات والبرامج والعمليات التجارية لتلبية المتطلبات الأكثر صرامة. يتم تدقيق البيئات باستمرار للحصول على شهادات مثل ISO 27001 وFedRAMP وDoD SRG وPCI DSS. تساعدك برامج الضمان على إثبات الامتثال لأكثر من 20 معيارًا، بما في ذلك HIPAA وNCSC والمزيد. تفضل بزيارة مركز أمان السحابة لمعرفة المزيد.

المئات من الشركاء والحلول

يمكن أن يساعدك النظام البيئي الكبير للشركاء على سد فجوة المهارات والبدء في استخدام البيانات الكبيرة بشكل أسرع. تفضل بزيارة شبكة شركاء AWS للحصول على المساعدة من شريك استشاري أو الاختيار من بين العديد من الأدوات والتطبيقات عبر مجموعة إدارة البيانات بأكملها.