ما هي البيانات الضخمة (Big Data) ؟
في هذا الثريد سنتعرف على مصطلح البيانات الضخمة وماهي أهم خصائصها وأنواعها و أهم تطبيقاتها العملية
في هذا الثريد سنتعرف على مصطلح البيانات الضخمة وماهي أهم خصائصها وأنواعها و أهم تطبيقاتها العملية
قبل ما نبدأ نتكلم عن البيانات الضخمة لازم نعرف مصطلح البيانات
الكميات أو الكائنات أو الرموز أو الحروف التي يتم تنفيذ أوامر الحاسوب عليها. ويمكن أيضا تخزينها داخل الحاسوب.
الكميات أو الكائنات أو الرموز أو الحروف التي يتم تنفيذ أوامر الحاسوب عليها. ويمكن أيضا تخزينها داخل الحاسوب.
ما هي البيانات الضخمة ؟
البيانات الضخمة هي بيانات لها حجم كبير جدا و يزداد حجمها بشكل تصاعدي مع الوقت.
البيانات الضخمة ذات حجم كبير و معقدة بحيث لا تستطيع أنظمة تخزين ومعالجة البيانات التقليدية التعامل معها.
البيانات الضخمة هي بيانات لها حجم كبير جدا و يزداد حجمها بشكل تصاعدي مع الوقت.
البيانات الضخمة ذات حجم كبير و معقدة بحيث لا تستطيع أنظمة تخزين ومعالجة البيانات التقليدية التعامل معها.
أمثلة على البيانات الضخمة
- بيانات أسواق الأوراق المالية و الأسهم
مثال: سوق الأوراق في نيويورك ينتج تيرابايت واحد كل يوم
- بيانات التواصل الاجتماعي
مثال: فيسبوك تنتج 500 تيرابايت بشكل يومي
- بيانات انترنت الأشياء والمدن الذكية
اذا نحن نتكلم عن أحجام بيتابايت فما فوق.
- بيانات أسواق الأوراق المالية و الأسهم
مثال: سوق الأوراق في نيويورك ينتج تيرابايت واحد كل يوم
- بيانات التواصل الاجتماعي
مثال: فيسبوك تنتج 500 تيرابايت بشكل يومي
- بيانات انترنت الأشياء والمدن الذكية
اذا نحن نتكلم عن أحجام بيتابايت فما فوق.
أنواع البيانات الضخمة
1- بيانات منظمة (structured)
2- بيانات غير منظمة (unstructured)
3- بيانات منظمة جزئيا (semi-structured)
سنشرح كل نوع بالتفصيل في الأسفل 👇
1- بيانات منظمة (structured)
2- بيانات غير منظمة (unstructured)
3- بيانات منظمة جزئيا (semi-structured)
سنشرح كل نوع بالتفصيل في الأسفل 👇
البيانات المنظمة (structured)
هي البيانات التي لديها نمط وهيكل واضح لشكل البيانات و طريقة تنظيمها. وبالتالي معروف مسبقا كيفية قرائتها أو اضافة بيانات جديدة عليها.
مثال: قواعد البيانات مثل MySQL
هي البيانات التي لديها نمط وهيكل واضح لشكل البيانات و طريقة تنظيمها. وبالتالي معروف مسبقا كيفية قرائتها أو اضافة بيانات جديدة عليها.
مثال: قواعد البيانات مثل MySQL
البيانات الغير منظمة (unstructured)
عكس البيانات المنظمة، هي البيانات التي ليس لديها نمط أو هيكل معروف وواضح لشكل البيانات و طريقة تنظيمها. وبالتالي من الصعب تحليلها وقرائتها
مثال: صور وملفات مرئية و ملفات نصية....
عكس البيانات المنظمة، هي البيانات التي ليس لديها نمط أو هيكل معروف وواضح لشكل البيانات و طريقة تنظيمها. وبالتالي من الصعب تحليلها وقرائتها
مثال: صور وملفات مرئية و ملفات نصية....
البيانات المنظمة جزئياً (semi-structured)
هي تعتبر بيانات منظمة الى حد ما ولكن لم يتم تعريفها
مثال: ملفات ال XML تعتبر ملفات تحتوي على بيانات بشكل منظم ولكن لا يوجد تعريف لطريقة تنظيم البيانات في داخل الملف
هي تعتبر بيانات منظمة الى حد ما ولكن لم يتم تعريفها
مثال: ملفات ال XML تعتبر ملفات تحتوي على بيانات بشكل منظم ولكن لا يوجد تعريف لطريقة تنظيم البيانات في داخل الملف
خصائص البيانات الضخمة
1- الحجم (volume)
2- التنوع (veriety)
3- السرعة (velocity)
4- التغير (variability)
هذه الخصائص تفدينا لتصنيف البيانات التي لدينا على أنها ضخمة أم عادية
سنشرح كل خاصية بالتفصيل في الاسفل 👇
1- الحجم (volume)
2- التنوع (veriety)
3- السرعة (velocity)
4- التغير (variability)
هذه الخصائص تفدينا لتصنيف البيانات التي لدينا على أنها ضخمة أم عادية
سنشرح كل خاصية بالتفصيل في الاسفل 👇
حجم البيانات
أوضح خاصية للبيانات الضخمة هي أن تكون بيانات ضخمة بالفعل. حجم البيانات الضخمة يجب أن يفوق البيتا بايت. وهناك أراء أخرى تقول أن انها يجب أن تفوق الزيتابايت
أوضح خاصية للبيانات الضخمة هي أن تكون بيانات ضخمة بالفعل. حجم البيانات الضخمة يجب أن يفوق البيتا بايت. وهناك أراء أخرى تقول أن انها يجب أن تفوق الزيتابايت
تنوع البيانات
البيانات الضخمة تعتبر متنوعة (منظمة وغير منظمة) و تأتي من العديد من المصادر و بشتى الاشكال و بتعريفات مختلفة.
تخيل أن تكون البيانات هي عبارة عن صور و ملفات مرئية و ملفات نصية و ملفات log و ملفات pdf و اكسيل و powerpoint و أيضا قواعد بيانات SQL و NoSQL
البيانات الضخمة تعتبر متنوعة (منظمة وغير منظمة) و تأتي من العديد من المصادر و بشتى الاشكال و بتعريفات مختلفة.
تخيل أن تكون البيانات هي عبارة عن صور و ملفات مرئية و ملفات نصية و ملفات log و ملفات pdf و اكسيل و powerpoint و أيضا قواعد بيانات SQL و NoSQL
سرعة البيانات
مصطلح سرعة البيانات يعود الى سرعة انتاج البيانات. مثال: 500 تيرابايت في اليوم.
البيانات الضخمة يجب أن تملك سرعة هائلة.
مصطلح سرعة البيانات يعود الى سرعة انتاج البيانات. مثال: 500 تيرابايت في اليوم.
البيانات الضخمة يجب أن تملك سرعة هائلة.
تغير البيانات
معنى هذه الخاصية هو أن البيانات المتوقع ادخالها أو انتاجها متقلبة و غير ثابتة بين الحين والأخر. يعني أحيانا تكون ناقصة، و أحيانا تكون فيها اضافات أكثر. وأحيانا نحصل على المطلوب
البيانات الضخمة تعتبر متغيرة
معنى هذه الخاصية هو أن البيانات المتوقع ادخالها أو انتاجها متقلبة و غير ثابتة بين الحين والأخر. يعني أحيانا تكون ناقصة، و أحيانا تكون فيها اضافات أكثر. وأحيانا نحصل على المطلوب
البيانات الضخمة تعتبر متغيرة
فوائد البيانات الضخمة
1- يتم استخدامها في الذكء الاصطناعي و أتمتة الآلة لاستشراف المستقبل و المساعدة على اتخاذ القرارت
2- تحليل بيانات العملاء يساعد على خدمتهم بشكل أفضل
3- نستطيع عمل بحيرة بيانات (data lake) لتخزين البيانات في مكان معين و العودة اليها عند احتياجها.
1- يتم استخدامها في الذكء الاصطناعي و أتمتة الآلة لاستشراف المستقبل و المساعدة على اتخاذ القرارت
2- تحليل بيانات العملاء يساعد على خدمتهم بشكل أفضل
3- نستطيع عمل بحيرة بيانات (data lake) لتخزين البيانات في مكان معين و العودة اليها عند احتياجها.
تكلمنا في هذا الثريد عن البيانات الضخمة وشرحنا أنواعها و أهم خصائصها و فوائدها.
اتمنى أن يكون الموضوع قد فادكم و نال اعجابكم.
لنا لقاء أخر مع موضوع اخر ان شاء الله
اتمنى أن يكون الموضوع قد فادكم و نال اعجابكم.
لنا لقاء أخر مع موضوع اخر ان شاء الله
جاري تحميل الاقتراحات...