ما هي البيانات الضخمة؟ لماذا تحليلات البيانات الضخمة مهمة؟

منذ قرون ، لعبت البيانات دورًا مهمًا في حياتنا. ومع ذلك ، فإننا ننشئ 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات على أساس يومي. هذا يعني أن 90٪ من بيانات العالم تم إنشاؤها في العامين الماضيين فقط. وهذه المجموعة الضخمة من البيانات الضخمة التي لا يمكن تحليلها باستخدام الأساليب التقليدية تسمى البيانات الضخمة. لفحص هذه البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، يتم استخدام تقنية تحليلات البيانات الكبيرة.

في هذه المقالة ، سنناقش ما هو هذا الحجم الكبير من البيانات ، وما هي تحليلات البيانات الضخمة ولماذا هي مهمة.

ما هي البيانات الضخمة؟

• هل هو منتج؟
• هل هي مجموعة من الأدوات؟
• هل هي مجموعة بيانات تستخدمها الشركات الكبرى فقط؟
• كيف تتعامل الشركات الكبرى مع مستودعات البيانات الضخمة؟
• ما هو حجم هذه البيانات؟
• ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
• ما هو الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop؟

هذه الأسئلة والعديد من الأسئلة الأخرى تتبادر إلى الذهن عندما نبحث عن إجابة لماهية البيانات الضخمة؟ حسنًا ، قد لا يكون السؤال الأخير هو ما تطرحه ، لكن البعض الآخر محتمل.

ومن ثم ، سنحدد هنا ما هو ، ما هو الغرض منه أو قيمته ولماذا نستخدم هذا الحجم الكبير من البيانات.

تبحث الشركات اليوم عن طرق جديدة وأفضل للبقاء قادرة على المنافسة ومربحة ومستعدة للمستقبل ، ووفقًا لخبراء الصناعة ، تقدم تحليلات البيانات الضخمة طرقًا لتعلم أفكار جديدة واستخراج رؤى جديدة والبقاء في الطليعة.

تشير البيانات الضخمة إلى الحجم الهائل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة التي تتفوق على الشركات على أساس يومي. لكن ليس حجم البيانات هو المهم ، ما يهم هو كيفية استخدامها ومعالجتها. يمكن تحليلها باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة لاتخاذ قرارات استراتيجية أفضل للشركات للتحرك.

وفقًا لـ Gartner:

البيانات الضخمة هي أصول معلوماتية كبيرة الحجم وعالية السرعة وعالية التنوع تتطلب أشكالًا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات لتحسين الرؤية واتخاذ القرار.

أهمية البيانات الضخمة

أفضل طريقة لفهم شيء ما هي معرفة تاريخه.

كانت البيانات موجودة منذ سنوات ؛ لكن المفهوم اكتسب زخمًا في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ومنذ ذلك الحين بدأت الشركات في جمع المعلومات وتشغيل تحليلات البيانات الضخمة للكشف عن التفاصيل للاستخدام المستقبلي. وبالتالي ، يمنح المنظمات القدرة على العمل بسرعة والبقاء رشيقة.

كان هذا هو الوقت الذي حدد فيه دوج لاني هذه البيانات على أنها الثلاثة Vs (الحجم والسرعة والتنوع):

الحجم : هو مقدار البيانات المنقولة من جيجا بايت إلى تيرابايت وأكثر.

السرعة: سرعة معالجة البيانات هي السرعة.

التنوع: تأتي البيانات في أنواع مختلفة من المنظمة إلى غير المنظمة. عادةً ما تكون البيانات المنظمة رقمية بينما تكون غير منظمة - نصوص ، مستندات ، بريد إلكتروني ، فيديو ، صوت ، معاملات مالية ، إلخ.

حيث جعلت هذه القيم الثلاثة فهم البيانات الضخمة أمرًا سهلاً ، حتى أنها أوضحت أن التعامل مع هذا الحجم الكبير من البيانات باستخدام إطار العمل التقليدي لن يكون أمرًا سهلاً. كان هذا هو الوقت الذي ظهر فيه Hadoop وأسئلة معينة مثل:

• ما هو Hadoop؟
• هل Hadoop اسم آخر للبيانات الضخمة؟
• هل يختلف Hadoop عن البيانات الكبيرة؟

كل هذا جاء إلى حيز الوجود.

لذا ، فلنبدأ في الرد عليها.

البيانات الضخمة و Hadoop

لنأخذ تشبيه المطاعم كمثال لفهم العلاقة بين البيانات الضخمة و Hadoop

افتتح توم مؤخرًا مطعمًا مع طاهٍ حيث يتلقى طلبين يوميًا يمكنه بسهولة التعامل مع هذه الطلبات ، تمامًا مثل RDBMS. ولكن مع مرور الوقت ، فكر توم في توسيع نطاق الأعمال ، وبالتالي لجذب المزيد من العملاء ، بدأ في تلقي الطلبات عبر الإنترنت. وبسبب هذا التغيير ، ازداد المعدل الذي كان يتلقى الطلبات به والآن بدلاً من 2 بدأ في تلقي 10 طلبات في الساعة. نفس الشيء حدث مع البيانات. مع إدخال مصادر مختلفة مثل الهواتف الذكية ووسائل التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك ، أصبح نمو البيانات هائلاً ولكن بسبب التغيير المفاجئ ، فإن التعامل مع الطلبات / البيانات الكبيرة ليس بالأمر السهل. ومن هنا تظهر الحاجة إلى نوع مختلف من الإستراتيجية للتعامل مع هذه المشكلة.

وإدراكًا لهذا الموقف ، بدأ توم في التفكير في حل. وبالمثل ، مع تقدم التكنولوجيا ، بدأت البيانات تتولد بمعدل ينذر بالخطر. للتعامل مع معدل الطلبات الهائل ، استأجر توم 4 طهاة آخرين. كان كل شيء يسير على ما يرام ، ولكن نظرًا لأن رف الطعام الذي يستخدمه 4 طهاة كان كما هو ، فقد أصبح عنق الزجاجة ، لذا لم يكن الحل بهذه الفعالية

وبالمثل ، لمعالجة مشكلة البيانات الضخمة ، تم تركيب وحدات معالجة متعددة ، لكن هذا لم يكن فعالاً لأن وحدة التخزين المركزية أصبحت عنق الزجاجة. هذا يعني أنه إذا تعثرت الوحدة المركزية ، فسيتم اختراق النظام بأكمله. ومن ثم ، كانت هناك حاجة للبحث عن حل أفضل لكل من البيانات والمطعم.

جاء توم مع حل فعال ، حيث قام بتقسيم الطهاة إلى مرحلتين هرمية ، أي طاه مبتدئ ورئيس طهاة وخصص لكل طاهٍ صغير رف طعام. لنفترض على سبيل المثال أن الطبق عبارة عن صلصة معكرونة. الآن ، وفقًا لخطة توم ، سيقوم أحد الطهاة المبتدئين بإعداد المعكرونة وسيقوم الطاهي الآخر بتحضير الصلصة. للمضي قدمًا ، سيقومون بتسليم المعكرونة والصلصة إلى رئيس الطهاة ، حيث يقوم رئيس الطهاة بإعداد صلصة المعكرونة بعد الجمع بين كل من المكونات ، وسيتم تسليم الطلب النهائي. نجح هذا الحل بشكل مثالي لمطعم Tom وبالنسبة للبيانات الضخمة يتم ذلك بواسطة Hadoop.

Hadoop هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر يُستخدم لتخزين البيانات ومعالجتها بطريقة موزعة على مجموعات كبيرة من أجهزة السلع. يقوم Hadoop بتخزين البيانات بطريقة موزعة مع مكررات ، لتوفير التسامح مع الخطأ وإعطاء نتيجة نهائية دون مواجهة مشكلة عنق الزجاجة. الآن ، يجب أن تكون لديك فكرة عن كيفية حل Hadoop لمشكلة Big Data ie

• تخزين كمية هائلة من البيانات.
• تخزين البيانات بتنسيقات مختلفة: غير منظمة وشبه منظمة ومنظّمة.
• سرعة معالجة البيانات.

فهل هذا يعني أن كلا من البيانات الضخمة و Hadoop متماثلان؟

لا يمكننا أن نقول ذلك ، حيث توجد اختلافات بينهما.

ما الفرق بين البيانات الضخمة و Hadoop؟

• البيانات الضخمة ليست أكثر من مفهوم يمثل كمية كبيرة من البيانات بينما يستخدم Apache Hadoop للتعامل مع هذه الكمية الكبيرة من البيانات.
• إنه معقد مع العديد من المعاني بينما Apache Hadoop هو برنامج يحقق مجموعة من الأهداف والغايات.
• هذا الحجم الكبير من البيانات عبارة عن مجموعة من السجلات المتنوعة ، بتنسيقات متعددة بينما يتعامل Apache Hadoop مع تنسيقات مختلفة من البيانات.
• Hadoop هي آلة معالجة والبيانات الضخمة هي المادة الخام.

الآن بعد أن عرفنا ماهية هذه البيانات ، كيف تعمل Hadoop والبيانات الضخمة. حان الوقت لمعرفة كيف تستفيد الشركات من هذه البيانات.

كيف تستفيد الشركات من البيانات الضخمة؟

بعض الأمثلة لشرح كيف تساعد هذه البيانات الكبيرة الشركات على اكتساب ميزة إضافية:

كوكا كولا والبيانات الضخمة

كوكا كولا هي شركة لا تحتاج إلى مقدمة. لقرون حتى الآن ، كانت هذه الشركة رائدة في السلع المعبأة الاستهلاكية. يتم توزيع جميع منتجاتها على مستوى العالم. البيانات هي الشيء الوحيد الذي يجعل شركة كوكا كولا تفوز. ولكن كيف؟

الكوكا كولا والبيانات الضخمة :

باستخدام البيانات التي تم جمعها وتحليلها عبر تحليلات البيانات الضخمة ، تستطيع شركة Coca Cola تحديد العوامل التالية:

• اختيار مزيج المكونات الصحيحة لإنتاج منتجات العصير
• توريد المنتجات في المطاعم والتجزئة وغيرها
• حملة على وسائل التواصل الاجتماعي لفهم سلوك المشتري ، برنامج الولاء
• إنشاء مراكز خدمة رقمية لعمليات الشراء والموارد البشرية

Netflix والبيانات الضخمة

للبقاء في صدارة خدمات بث الفيديو الأخرى ، تحلل Netflix باستمرار الاتجاهات وتتأكد من حصول الأشخاص على ما يبحثون عنه على Netflix. يبحثون عن البيانات في:

• البرامج الأكثر مشاهدة
• الاتجاهات ، يظهر العملاء يستهلكون وينتظرون
• المرئيات الترويجية والنقرات والوقت المستغرق لمشاهدتها
• الأجهزة التي يستخدمها العملاء لمشاهدة برامجها
• ما يحب المشاهدون مشاهدته بنهم ، أو مشاهدته في أجزاء ، أو ظهر لظهر أو مسلسل كامل.

بالنسبة للعديد من شركات بث الفيديو والترفيه ، تعد تحليلات البيانات الضخمة هي المفتاح للاحتفاظ بالمشتركين وتأمين الإيرادات وفهم نوع مشاهدي المحتوى على أساس المواقع الجغرافية. لا تمنح هذه البيانات الضخمة Netflix هذه القدرة فحسب ، بل تساعد أيضًا خدمات بث الفيديو الأخرى على فهم ما يريده المشاهدون وكيف يمكن لـ Netflix والآخرين تقديمه.

إلى جانب الشركات التي تخزن البيانات التالية التي تساعد تحليلات البيانات الضخمة على إعطاء نتائج دقيقة مثل:

• التغريدات المحفوظة على خوادم تويتر
• المعلومات المخزنة من تتبع ركوب السيارات من قبل جوجل
• نتائج الانتخابات المحلية والوطنية
• العلاجات التي اتخذت واسم المستشفى
• أنواع بطاقات الائتمان المستخدمة والمشتريات التي تتم في أماكن مختلفة
• ماذا ، عندما يشاهد الناس على Netflix و Amazon Prime و IPTV وما إلى ذلك وإلى متى

حسنًا ، هذه هي الطريقة التي تعرف بها الشركات سلوكنا وتقوم بتصميم الخدمات لنا.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تسمى عملية دراسة مجموعات البيانات الكبيرة وفحصها لفهم الأنماط والحصول على رؤى تحليلات البيانات الكبيرة. إنها تنطوي على عملية حسابية ورياضية لاشتقاق علاقة ذات مغزى. ينصب تركيز تحليلات البيانات على استخلاص استنتاجات تستند إلى ما يعرفه الباحثون.

أهمية تحليلات البيانات الضخمة

من الناحية المثالية ، تتعامل البيانات الضخمة مع تنبؤات / تنبؤات البيانات الضخمة التي تم جمعها من مصادر مختلفة. هذا يساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل. بعض المجالات التي يتم فيها استخدام البيانات هي التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والروبوتات ، والرعاية الصحية ، والواقع الافتراضي ، وأقسام أخرى متنوعة. ومن ثم ، نحتاج إلى الحفاظ على البيانات منظمة وخالية من الفوضى.

هذا يوفر للمنظمات فرصة للتغيير والنمو. ولهذا السبب أصبحت تحليلات البيانات الضخمة شائعة وذات أهمية قصوى. بناءً على طبيعته يمكننا تقسيمه إلى 4 أجزاء مختلفة:

بالإضافة إلى ذلك ، تلعب البيانات الكبيرة أيضًا دورًا مهمًا في المجالات التالية:

• تحديد الفرص الجديدة
• تسخير البيانات في المنظمات
• تحقيق أرباح أعلى وعمليات فعالة
• التسويق الفعال
• خدمة عملاء أفضل
• مزايا تنافسية على المنافسين

الآن ، بعد أن عرفنا ما تلعبه بيانات الحقول دورًا مهمًا. حان الوقت لفهم كيفية عمل البيانات الضخمة وأجزائها الأربعة المختلفة.

تحليلات البيانات الضخمة وعلوم البيانات

يتضمن تحليل البيانات استخدام التقنيات والأدوات المتقدمة مثل التعلم الآلي واستخراج البيانات والإحصاءات. يتم استخدام البيانات المستخرجة من مصادر مختلفة وبأحجام مختلفة لتقديم التحليل.

من ناحية أخرى ، تعد علوم البيانات مصطلحًا شاملاً يتضمن الأساليب العلمية لمعالجة البيانات. تجمع علوم البيانات بين مجالات متعددة مثل الرياضيات وتنقية البيانات وما إلى ذلك لإعداد البيانات الضخمة ومواءمتها.

نظرًا للتعقيدات التي تنطوي عليها علوم البيانات ، تعد علوم البيانات صعبة للغاية ولكن مع النمو غير المسبوق للمعلومات المولدة عالميًا ، يتطور أيضًا مفهوم البيانات الضخمة. ومن ثم فإن مجال علوم البيانات الذي يتضمن البيانات الضخمة لا ينفصل. تشمل البيانات معلومات منظمة وغير منظمة بينما علوم البيانات هي نهج أكثر تركيزًا يتضمن مجالات علمية محددة.

تحليلات الأعمال والبيانات الضخمة

نظرًا لارتفاع الطلب ، يتزايد استخدام الأدوات لتحليل البيانات لأنها تساعد المؤسسات في العثور على فرص جديدة واكتساب رؤى جديدة لإدارة أعمالها بكفاءة.

علاوة على ذلك ، من خلال التركيز على شركات العملاء ، يمكن تحسين عملياتها وكسب المزيد من الأرباح. تساعد أدوات مثل Hadoop في تقليل تكاليف التخزين. مما يؤدي إلى زيادة كفاءة الأعمال ، وهذا بدوره يؤدي إلى توفير المال والطاقة واتخاذ قرارات أسرع.

الفوائد الآنية لتحليلات البيانات الضخمة

شهدت البيانات على مر السنين نموًا هائلاً بسبب زيادة استخدام البيانات في الصناعات التي تتراوح بين:

• الخدمات المصرفية
• رعاية صحية
• طاقة
• تكنولوجيا
• مستهلك
• تصنيع

بشكل عام ، أصبحت تحليلات البيانات جزءًا أساسيًا من الشركات اليوم.

فرص العمل وتحليلات البيانات الضخمة

البيانات موجودة في كل مكان تقريبًا وبالتالي هناك حاجة ملحة لجمع البيانات التي يتم إنشاؤها والحفاظ عليها. هذا هو السبب في أن تحليلات البيانات الضخمة في حدود تكنولوجيا المعلومات وأصبحت حاسمة في تحسين الأعمال واتخاذ القرارات. يتمتع المحترفون الماهرون في تحليل البيانات بمجموعة كبيرة من الفرص. لأنهم هم من يمكنهم سد الفجوة بين تقنيات تحليل الأعمال التقليدية والجديدة التي تساعد الشركات على النمو.

فوائد تحليلات البيانات الضخمة

1. تقليل التكاليف
2. اتخاذ قرار أفضل
3. منتج جديد وخدمات
4. الكشف عن الغش
5. رؤى مبيعات أفضل
6. فهم ظروف السوق
7. دقة البيانات
8. التسعير المحسن

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة وتقنياتها الرئيسية

لا يمكن لأي تقنية بمفردها أن تشمل البيانات الكبيرة ، ولكن يمكن تطبيق تحليلات البيانات الضخمة المتقدمة على البيانات ، للحصول على أكبر قيمة من المعلومات.

هؤلاء هم أكبر اللاعبين:

التعلم الآلي : التعلم الآلي ، يدرب الآلة على تعلم وتحليل بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا لتقديم نتائج أسرع وأكثر دقة. يمكن أن يؤدي استخدام مجموعة فرعية للتعلم الآلي من مؤسسات الذكاء الاصطناعي إلى تحديد الفرص المربحة - تجنب المخاطر غير المعروفة.

إدارة البيانات: مع تدفق البيانات باستمرار داخل وخارج المنظمة ، نحتاج إلى معرفة ما إذا كانت عالية الجودة ويمكن تحليلها بشكل موثوق. بمجرد أن تصبح البيانات موثوقة ، يتم استخدام برنامج إدارة البيانات الرئيسية للحصول على المنظمة على نفس الصفحة وتحليل البيانات.

التنقيب عن البيانات: تساعد تقنية التنقيب عن البيانات في تحليل الأنماط المخفية للبيانات بحيث يمكن استخدامها في مزيد من التحليل للحصول على إجابة لأسئلة العمل المعقدة. باستخدام خوارزمية استخراج البيانات ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل ويمكنها حتى تحديد مناطق المشاكل لزيادة الإيرادات عن طريق خفض التكاليف. يُعرف التنقيب عن البيانات أيضًا باسم اكتشاف البيانات واكتشاف المعرفة.

Hadoop: Hadoop هو برنامج مفتوح المصدر يساعد في إدارة معالجة البيانات وتخزين تطبيقات البيانات بطريقة منظمة على خوادم الكمبيوتر. أصبح Hadoop تقنية رئيسية تدعم مبادرات تحليلات البيانات الكبيرة المتقدمة ، بما في ذلك التعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، وما إلى ذلك. يمكن لنظام Hadoop التعامل مع أشكال مختلفة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، مما يمنح ميزة إضافية لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها بسهولة.

التحليلات داخل الذاكرة: تُستخدم منهجية ذكاء الأعمال (BI) لحل مشاكل الأعمال المعقدة. من خلال تحليل البيانات من ذاكرة الوصول العشوائي لنظام الكمبيوتر ، يمكن تقصير وقت استجابة استعلام ذاكرة النظام ويمكن اتخاذ قرارات الأعمال بشكل أسرع. تعمل هذه التقنية أيضًا على التخلص من عبء تخزين جداول تجميع البيانات أو فهرسة البيانات ، مما يؤدي إلى وقت استجابة أسرع. لا تساعد هذه التحليلات في الذاكرة فقط المؤسسة على تشغيل تحليلات البيانات الضخمة التكرارية والتفاعلية.

التحليلات التنبؤية: التحليلات التنبؤية هي طريقة لاستخراج المعلومات من البيانات الحالية لتحديد النتائج والاتجاهات المستقبلية والتنبؤ بها. تُستخدم تقنيات مثل التنقيب عن البيانات والنمذجة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الحالية لعمل تنبؤات مستقبلية. تتيح التحليلات التنبؤية للمنظمات أن تصبح استباقية ، وتتوقع المستقبل ، وتتوقع النتيجة ، وما إلى ذلك. علاوة على ذلك ، فهي تذهب إلى أبعد من ذلك وتقترح إجراءات للاستفادة من التنبؤ وتوفر أيضًا قرارًا لإفادة تنبؤاته وآثاره.

التنقيب عن النص: يُشار إلى التنقيب عن النص أيضًا باسم التنقيب عن البيانات النصية وهو عملية استخلاص معلومات عالية الجودة من بيانات نصية غير منظمة. باستخدام تقنية التنقيب عن النصوص ، يمكنك الكشف عن رؤى لم تلاحظها من قبل. يستخدم التنقيب عن النص التعلم الآلي وهو أكثر عملية لعلماء البيانات والمستخدمين الآخرين لتطوير منصات البيانات الضخمة والمساعدة في تحليل البيانات لاكتشاف موضوعات جديدة.

تحديات تحليلات البيانات الضخمة وطرق حلها

يتم إنتاج كمية هائلة من البيانات كل دقيقة ، ومن ثم أصبحت مهمة تخزينها وإدارتها واستخدامها وتحليلها أمرًا صعبًا. حتى الشركات الكبيرة تكافح مع إدارة البيانات وتخزينها لتحقيق قدر هائل من استخدام البيانات. لا يمكن حل هذه المشكلة ببساطة عن طريق تخزين البيانات وهذا هو السبب الذي يجعل المنظمات بحاجة إلى تحديد التحديات والعمل على حلها:

1. الفهم غير السليم وقبول البيانات الضخمة
2. رؤى ذات مغزى عبر تحليلات البيانات الضخمة
3. تخزين البيانات وجودتها
4. أمن وخصوصية البيانات
5. جمع بيانات ذات مغزى في الوقت الفعلي: نقص في المهارات
6. مزامنة البيانات
7. التمثيل المرئي للبيانات
8. الارتباك في إدارة البيانات
9. هيكلة البيانات الكبيرة
10. استخراج المعلومات من البيانات

الفوائد التنظيمية للبيانات الضخمة

البيانات الضخمة ليست مفيدة لتنظيم البيانات ، لكنها تجلب العديد من الفوائد للمؤسسات. الخمسة الأوائل هم:

• فهم اتجاهات السوق : باستخدام البيانات الكبيرة وتحليلات البيانات الضخمة ، يمكن للمؤسسات بسهولة توقع اتجاهات السوق والتنبؤ بتفضيلات العملاء وتقييم فعالية المنتج وتفضيلات العملاء واكتساب نظرة ثاقبة في سلوك العملاء. تساعد هذه الأفكار في المقابل في فهم أنماط الشراء وأنماط الشراء والتفضيلات والمزيد. تساعد هذه المعلومات المسبقة في التخطيط وإدارة الأشياء.
• فهم احتياجات العملاء: تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات على فهم والتخطيط بشكل أفضل لإرضاء العملاء. مما يؤثر على نمو الأعمال التجارية. دعم 24 * 7 وحل الشكاوى وجمع الملاحظات بشكل متسق وما إلى ذلك.
• تحسين سمعة الشركة : تساعد البيانات الضخمة في التعامل مع الشائعات الكاذبة ، وتوفر خدمة أفضل لاحتياجات العملاء وتحافظ على صورة الشركة. باستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة ، يمكنك تحليل كل من المشاعر السلبية والإيجابية التي تساعد على فهم احتياجات العملاء وتوقعاتهم.
• يعزز تدابير توفير التكاليف : التكاليف الأولية لنشر البيانات الضخمة مرتفعة ، ومع ذلك فإن العوائد والرؤى المربحة أكثر مما تدفعه. يمكن استخدام البيانات الضخمة لتخزين البيانات بشكل أكثر فعالية.
• إتاحة البيانات : يمكن للأدوات الحديثة في البيانات الضخمة أن تتطلب وجود أجزاء من البيانات في الوقت الفعلي في أي وقت بتنسيق منظم يسهل قراءته.

القطاعات التي تستخدم فيها البيانات الضخمة:

• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• خدمات التمويل
• الإتصالات

استنتاج

مع هذا ، يمكننا أن نستنتج أنه لا يوجد تعريف محدد لماهية البيانات الضخمة ولكننا لا نزال نتفق جميعًا على أن كمية كبيرة من البيانات هي بيانات ضخمة. أيضًا ، مع مرور الوقت ، تزداد أهمية تحليلات البيانات الضخمة لأنها تساعد على تعزيز المعرفة والتوصل إلى نتيجة مربحة.

إذا كنت حريصًا على الاستفادة من البيانات الضخمة ، فإن استخدام Hadoop سيساعدك بالتأكيد. لأنها طريقة تعرف كيفية إدارة البيانات الضخمة وجعلها مفهومة.