تقنية

ما هي إدارة البيانات الضخمة؟


ما هي إدارة البيانات الضخمة؟

البيانات الكبيرة الإدارة هي تنظيم وإدارة وحوكمة كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. الهدف من إدارة البيانات الضخمة هو ضمان مستوى عالٍ من جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها لذكاء الأعمال و تحليلات البيانات الكبيرة التطبيقات.

رسم تخطيطي يوضح مكونات بنية البيانات الضخمة متعددة الطبقات.
تتضمن بنيات البيانات الضخمة طبقات مختلفة لإدارة البيانات، بالإضافة إلى طبقات لتحليل البيانات وتصورها.

تستخدم الشركات والوكالات الحكومية والمنظمات الأخرى استراتيجيات إدارة البيانات الضخمة للتعامل مع مجموعات البيانات سريعة النمو، والتي تتضمن عادةً العديد من التيرابايت أو حتى البيتابايت المخزنة في تنسيقات ملفات مختلفة. الإدارة الفعالة للبيانات الضخمة يساعد في تحديد موقع المعلومات القيمة في مجموعات كبيرة من البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة من مصادر مختلفة، بما في ذلك سجلات المكالمات وسجلات النظام وإنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار الأخرى والصور ومواقع التواصل الاجتماعي.

معظم بيئات البيانات الضخمة تتجاوز ذلك قواعد البيانات العلائقية والتقليدية مستودع البيانات منصات لدمج التقنيات المناسبة لمعالجة البيانات وتخزين أشكال البيانات غير المتعلقة بالمعاملات. إن التركيز المتزايد على جمع وتحليل البيانات الضخمة بدأ يتشكل منصات البيانات والهندسة المعمارية الجديدة التي غالبًا ما تجمع بين مستودعات البيانات وأنظمة البيانات الضخمة.

كجزء من عملية إدارة البيانات الضخمة، يجب على الشركات أن تقرر ما هي البيانات التي يجب الاحتفاظ بها لأسباب تجارية أو تتعلق بالامتثال، وما هي البيانات التي يمكن التخلص منها، وما هي البيانات التي ينبغي تحليلها لتحسين العمليات التجارية أو توفير ميزة تنافسية. هذه العملية تتطلب الحذر تصنيف البيانات بحيث يمكن في نهاية المطاف تحليل مجموعات أصغر من البيانات بسرعة وبشكل منتج.

أهم التحديات في إدارة البيانات الضخمة

عادة ما تكون البيانات الضخمة معقدة. بالإضافة إلى حجمها وتنوعها، فإنها غالبًا ما تتضمن بيانات متدفقة وأنواع أخرى من البيانات التي يتم إنشاؤها وتحديثها بسرعة عالية. ونتيجة لذلك، تعد معالجة البيانات الضخمة وإدارتها من المهام المعقدة. بالنسبة لفرق إدارة البيانات، الأكبر التحديات التي تواجه عمليات نشر البيانات الضخمة تشمل ما يلي:

  • التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. ليس من الضروري أن تكون مجموعات البيانات الضخمة ضخمة، لكنها كذلك في العادة. وأيضًا، يتم نشر البيانات بشكل متكرر عبر منصات معالجة مختلفة ومستودعات تخزين البيانات. إن حجم أحجام البيانات المتضمنة عادةً يجعل من الصعب إدارتها بفعالية.
  • إصلاح مشاكل جودة البيانات. غالبًا ما تشتمل بيئات البيانات الضخمة على بيانات أولية لم يتم تنظيفها، بما في ذلك البيانات من أنظمة مصدر مختلفة قد لا يتم إدخالها أو تنسيقها بشكل متسق. الذي يجعل إدارة جودة البيانات يمثل هذا تحديًا للفرق التي تحتاج إلى تحديد وإصلاح أخطاء البيانات والفروق والإدخالات المكررة والمشكلات الأخرى في مجموعات البيانات.
  • دمج مجموعات البيانات المختلفة. على غرار التحدي المتمثل في إدارة جودة البيانات، فإن عملية تكامل البيانات مع البيانات الضخمة الأمر معقد بسبب الحاجة إلى جمع البيانات من مصادر مختلفة لتحليلها. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما لا تكون أساليب التكامل التقليدية للاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) مناسبة للبيانات الضخمة بسبب تنوعها وسرعة معالجتها.
  • إعداد البيانات لتطبيقات التحليلات. إعداد البيانات للتحليلات المتقدمة يمكن أن تكون عملية طويلة، والبيانات الضخمة تجعلها أكثر صعوبة. غالبًا ما يجب توحيد مجموعات البيانات الأولية وتصفيتها وتنظيمها والتحقق من صحتها بسرعة للتطبيقات الفردية. كما أن الطبيعة الموزعة لأنظمة البيانات الضخمة تؤدي إلى تعقيد الجهود المبذولة لجمع البيانات المطلوبة.
  • التأكد من أن أنظمة البيانات الضخمة يمكن أن تتوسع حسب الحاجة. تتطلب أحمال عمل البيانات الضخمة الكثير من موارد المعالجة والتخزين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إجهاد أداء أنظمة البيانات الضخمة إذا لم تكن مصممة لتوفير قدرة المعالجة المطلوبة. إنه عمل متوازن، رغم ذلك. يؤدي نشر الأنظمة ذات السعة الزائدة إلى إضافة تكاليف غير ضرورية للشركات.
  • إدارة مجموعات البيانات الكبيرة. بدون كفاية مراقبة البيانات الرقابة، قد لا يتم تنسيق البيانات من مصادر مختلفة، وقد يتم جمع البيانات الحساسة واستخدامها بشكل غير صحيح. لكن التحكم في بيئات البيانات الضخمة تخلق تحديات جديدة بسبب البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة التي تحتوي عليها، بالإضافة إلى التضمين المتكرر لمصادر البيانات الخارجية.
قائمة بأفضل الممارسات لإدارة وتحليل البيانات الضخمة.
تساعد مجموعة من أفضل الممارسات الشركات على جمع البيانات الضخمة وتخزينها وتحليلها وتنظيمها.

فوائد إدارة البيانات الضخمة

عند القيام بها بشكل صحيح، يمكن لإدارة البيانات الضخمة أن تحقق فوائد طويلة المدى، بما في ذلك ما يلي:

  • توفير في التكاليف. تساعد الإدارة السليمة للبيانات الضخمة المؤسسات على تقليل النفقات مع زيادة الكفاءة من خلال التحسينات مثل التحسين تخصيص الموارد وتقليل الكمون ووقت التوقف عن العمل.
  • تحسين الدقة. إن تنفيذ إطار للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات يضمن تشكيل البيانات بشكل جيد وتنقيتها وخلوها من الأخطاء. تؤدي البيانات المنظمة والموثوقة إلى نتائج تحليلات أكثر دقة للبيانات.
  • التسويق الشخصي. عندما يتم استخدام البيانات عالية الجودة للحصول على رؤى حول المستهلكين، يمكن للمؤسسات تقديم استراتيجيات تسويقية وخدمة عملاء أكثر تخصيصًا.
  • مزايا تنافسية. ومن خلال البيانات عالية الجودة وممارسات الإدارة الصحيحة، يمكن للمؤسسات أن تتمتع بقدرات تحليلية متقدمة تمنحها ميزة على منافسيها الذين ليس لديهم نفس المعايير لإدارة البيانات الضخمة.

أفضل الممارسات لإدارة البيانات الضخمة

تمهد إدارة البيانات الضخمة الطريق لمبادرات التحليلات الناجحة التي تؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل في مجال الأعمال والتخطيط الاستراتيجي. ما يلي هو قائمة أفضل الممارسات التي يمكن اعتمادها في برامج البيانات الضخمة لوضعهم على المسار الصحيح:

  • قم بتطوير استراتيجية مفصلة وخريطة طريق مقدمًا. يجب أن تبدأ المنظمات من إنشاء خطة استراتيجية للبيانات الضخمة الذي يحدد أهداف العمل، ويقيم متطلبات البيانات، ويرسم تطبيقات البيانات وعمليات نشر النظام. يجب أن تتضمن الإستراتيجية مراجعة لعمليات ومهارات إدارة البيانات لتحديد أي فجوات تحتاج إلى سدها.
  • تصميم وتنفيذ بنية متينة. أ بنية البيانات الضخمة جيدة التصميم يتضمن طبقات مختلفة من الأنظمة والأدوات التي تدعم أنشطة إدارة البيانات، بدءًا من الاستيعاب والمعالجة والتخزين وحتى جودة البيانات والتكامل وأعمال التحضير.
  • استمر في التركيز على أهداف واحتياجات العمل. يجب أن تعمل فرق إدارة البيانات بشكل وثيق مع علماء البياناتومحللي البيانات ومستخدمي الأعمال للتأكد من أن بيئات البيانات الضخمة تلبي احتياجات المؤسسة من المعلومات لتمكين المزيد من القرارات المستندة إلى البيانات.
  • القضاء على صوامع البيانات المنفصلة. لتجنب مشاكل تكامل البيانات وضمان إمكانية الوصول إلى البيانات ذات الصلة للتحليل، يجب تصميم بنية البيانات الضخمة بدون أنظمة منعزلة. كما يوفر الفرصة لربط القائمة صوامع البيانات كأنظمة مصدر بحيث يمكن دمجها مع مجموعات البيانات الأخرى.
  • كن مرنًا في إدارة البيانات. يحتاج علماء البيانات عادة إلى تخصيص كيفية التعامل مع البيانات التعلم الاليوالتحليلات التنبؤية وأنواع أخرى من تطبيقات تحليل البيانات الضخمة. وفي بعض الحالات، يقومون بتحليل مجموعات كاملة من البيانات الأولية، مما يتيح اتباع نهج متكرر لإدارة البيانات.
  • وضع ضوابط قوية للوصول والحوكمة. على الرغم من أن إدارة البيانات الضخمة يمثل تحديًا، إلا أنه أمر لا بد منه، جنبًا إلى جنب مع عناصر التحكم في وصول المستخدم و حماية أمن البيانات. تساعد الإجراءات الأمنية المؤسسات على الالتزام بقوانين خصوصية البيانات التي تنظم جمع البيانات الشخصية واستخدامها. تؤدي البيانات المُدارة جيدًا أيضًا إلى نتائج تحليلية عالية الجودة ودقيقة.

أدوات وإمكانيات إدارة البيانات الكبيرة

هناك مجموعة متنوعة من منصات وأدوات لإدارة البيانات الضخمة، مع توفر الإصدارات المفتوحة المصدر والتجارية للعديد منها. تتضمن قائمة تقنيات البيانات الضخمة وأدوات التحليل التي يمكن نشرها، غالبًا بالاشتراك مع بعضها البعض، أطر المعالجة الموزعة أباتشي Hadoop وأباتشي سباركومحركات معالجة التدفق، وخدمات تخزين الكائنات السحابية، وبرامج إدارة المجموعات، ومحركات استعلام لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)، ومنصات بحيرة البيانات ومستودعات البيانات، وقواعد بيانات NoSQL.

لتمكين قابلية التوسع بشكل أسهل ومزيد من المرونة، غالبًا ما يتم تشغيل أحمال عمل البيانات الضخمة في السحابة، حيث يمكن للشركات إعداد أنظمتها الخاصة أو استخدام عروض الخدمات المُدارة. يشمل موردو إدارة البيانات الضخمة موفري الأنظمة الأساسية السحابية الرائدين: AWS، وGoogle، وMicrosoft.

تعد أدوات إدارة البيانات السائدة مكونات أساسية لإدارة البيانات الضخمة. وهي تشمل برامج تكامل البيانات التي تدعم تقنيات التكامل المتعددة، مثل ما يلي:

  • عمليات ETL التقليدية.
  • نهج بديل يسمى استخراج وتحميل وتحويل يقوم بتحميل البيانات كما هي في أنظمة البيانات الضخمة بحيث يمكن تحويلها لاحقًا حسب الحاجة.
  • طرق التكامل في الوقت الحقيقي مثل تغيير التقاط البيانات.

تُستخدم أدوات جودة البيانات التي تعمل على أتمتة تصنيف البيانات وتنقيتها والتحقق من صحتها بشكل شائع في مجال علم البيانات الضخمة أيضًا.

مستقبل إدارة البيانات الضخمة

من بين الأساليب والأدوات المختلفة التي ستساعد المؤسسات على التعامل مع تحديات البيانات الضخمة في المستقبل ما يلي:

  • الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. بدأ استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الضخمة لاستخلاص الأفكار والأنماط والاتجاهات.
  • سحابة التخزين. مع استخدام المؤسسات لكميات أكبر من البيانات، ستستمر منصات الحوسبة السحابية في توفير مساحة التخزين اللازمة لإيوائها.
  • تحسين التحليلات. ستزداد الحاجة إلى التحليلات وتحليل البيانات في الوقت الفعلي حيث يُطلب من المؤسسات اتخاذ قرارات بناءً على معلومات حديثة.
  • حوكمة البيانات وأمنها. ستظل كل من الحوكمة والأمن جزءًا مهمًا من إدارة البيانات الضخمة لضمان الامتثال للقوانين المحلية وقوانين الولاية والقوانين الفيدرالية، فضلاً عن خصوصية البيانات الشخصية.
  • DataOps. للتعامل مع البيانات الضخمة، المزيد من المنظمات تعتمد DataOps ممارسات لتبسيط إدارة البيانات. وهذا يلغي صوامع البيانات ويؤكد التعاون بين المطورين وعلماء البيانات والمحللين وغيرهم من أصحاب المصلحة.
  • التحول الديمقراطي. إن إضفاء الطابع الديمقراطي على إدارة البيانات يمكن أن يجعل مالكي البيانات اليومية مشرفين على بياناتهم الخاصة دون الحاجة إلى المهارات التقنية المرتبطة بها. على سبيل المثال، أ نسيج البيانات يتيح للمستخدمين الوصول إلى البيانات من خلال عرض واحد حتى عندما يتم تخزينها في منصات مختلفة.

تعد إدارة البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات، ولكن يجب استخراج البيانات الضخمة من مصادر مختلفة أولاً. يكتشف كيف تعمل عملية جمع البيانات الضخمة، إلى جانب التقنيات والتحديات التي تحتاج المؤسسات إلى معرفتها لتحقيق النجاح في ذلك.



Source link

زر الذهاب إلى الأعلى