البيانات الكبيرة، هل هي حقا كبيرة؟ "هل أنا بالفعل في حاجة لها في عملي؟ وهل ممكن أن تضيف قيمة إلى الأشياء أو تغير أسلوب أدائها؟ هذه بعض الأسئلة التي تتردد في ذهن كل واحد منا، عندما يبدأ التفكير في موضوع البيانات الكبيرة.

نحن نعيش في عصر الغزو الرقمي (أو البيانات)، والتي يمكن جمعها واستكشافها وتحليلها. فبالإمكان فك شفرة المعلومات وإيجاد أنماط مماثلة للخلية الحيوية البشرية DNA في بضع دقائق، وإيجاد علاجات لكثير من الأمراض التي تهدد حياة الكثيرين، كمرض السرطان على سبيل المثال، كما يمكن إفشال الهجمات الإرهابية والجريمة، وأكثر من ذلك بكثير. ولكن السؤال الذي يتبادر في أذهاننا، ما هو الجديد هنا، العديد من الأعمال التجارية تقوم بالتقاط وتحليل البيانات من فترة طويلة جدا! نعم، تحليلات بيانات والموضوعات ذات الصلة ليست بالشيء الجديد، ولكن مهلا... هناك أمران يُسهمان في التحولات الحالية ويخلقان أهمية غير مسبوقة "للبيانات الكبيرة". الأول: هو معدل نمو البيانات، فالسرعة التي تتوالد فيها البيانات الجديدة مثيرة للقلق. والأمر الثاني: هو قدرتنا على تحليل الأشكال الكبيرة والمعقدة من البيانات قد تغيرت في السنوات الأخيرة.
نحن نقوم بتوليد سجل رقمي في كل خطوة: رسائل البريد الإلكتروني، وسائل الإعلام الاجتماعية، المكالمات الهاتفية، وسجلات المتصفح والمعاملات المصرفية، والأجهزة الذكية وأجهزة الاستشعار... إلخ، حجم البيانات ينمو بمعدل مخيف. والشيء الآخر الذي تغير القدرة على تحليل أكثر أنواع البيانات تعقيدا مثل: السجلات الرقمية للمحادثات الهاتفية، الشعور الاجتماعي، ملفات سجل الويب، وأنماط التسوق، والمعاملات المصرفية إلخ.

البيانات الكبيرة تغير من أداء المؤسسات ومنظمات الأعمال

القرارات الذكية تقلل التكاليف وتحسن الإنتاجية، وتعزز تجربة العملاء وتقدم ميزة تنافسية لأي مؤسسة.

البيانات هي أساس صنع القرارات التجارية الكبيرة والقدرة على جمع وتفسير وتقديم المعلومات الاستخباراتية التي يتطلب استخدامها توحيد البيانات والتحليلات المتقدمة. تحليلات البيانات تجلب مجموعة واسعة من المعلومات المختلفة معا بطريقة تمكنك من اتخاذ خيارات أكثر استنارة .

تعتمد البيانات الكبيرة في المؤسسات على تكاتف الأعمال وتقنية المعلومات لتحقيق نتائج مميزة، وهي تدفع بقوة إلى الأمام وتخفض التكاليف.

حلول تحليلات البيانات الكبيرة من HP تساعد على الاستفادة من قيمة المعلومات في الوقت الحقيقي، وعلى نطاق واسع لتحسين الكفاءة وتقليل المخاطر، وزيادة فرص الدخل، وخفض التكاليف. تحليلات البيانات كبيرة تعمل على فلترة البيانات بحيث تستبعد البيانات التي قد تكون غير مهمة للمشروع وتحتل حيزاً كبير من المحتوى الرقمي في ذات الوقت. تضطلع المهمة الرئيسية لحلول تحليلات البيانات في توفير مجموعة من الحلول الواسعة لمجموعة من تحديات المحتوى الرقمي للمؤسسات، بما في ذلك إدارة المواهب، والكشف عن الغش، ومخاطر التأمين، تحليلات وسائل الإعلام الاجتماعية، وإدارة حركة تدفق المعلومات.

تساعد البيانات الكبيرة المشاريع في مختلف القطاعات على تحسين أعمالهم من خلال زيادة الكفاءة وتوفير الفرص لخدمة العملاء بشكل أفضل.

ماذا أضافت منتجات MapR للبيانات الكبيرة؟

كان من الواضح أن استثمار جوجل في MapR، إيذانا بإعلان مرحلة جديدة تلعب فيها البيانات الكبيرة وHadoop دورا رئيسا في المؤسسات. فمن المعروف أنMapR  يتضمن معظم مكونات النظام البيئي الخاصة بـ Hadoop  ويضاف إلى ذلك قدرات ومميزات أخري مثل اللقطات المصورة، النسخ، وصول NFS، والقراءة والكتابة الكاملة لدلالات الملفات. من الواضح أن استخدام MapR سيحدث فرقا واضحا في القيمة التي ستضيفها البيانات الكبيرة والتي قد نلاحظها فيما يلي:

• أكثر فعالية وأقل تكلفة في مجال الرعاية الصحية: استخدام مقدمي الرعاية الصحية MapR يعمل على تحسين التشخيص، وتقديم الرعاية بكفاءة أكثر. يتم استخدام البيانات الكبيرة لفهم أفضل تأثير العلاقات المختلفة وفعالية العلاجات القائمة على شرائح مختلفة من المرضى. تقدر شركة ماكينزي الرائدة في مجال استشارات الأعمال أن تأثير تطبيق البيانات الكبيرة على نطاق المنظومة يمكن أن يشكل انخفاض ما بين 300$ بليون دولار إلى 450$ بليون مليار من حجم الإنفاق على الرعاية الصحية.

• خبرات أكثر موثوقية للهاتف المحمول: تقنية MapR تساعد مقدمي خدمات الاتصالات على إدارة البيانات المتنوعة والتي تتضخم بشكل متزايد (الصور والفيديو والنصوص والبريد الإلكتروني... إلخ) التي تم إنشاؤها ومشاركتها عبر الأجهزة النقالة في جميع أنحاء العالم. مزودو خدمات الاتصالات يستخدمون تقنية MapR لتوفير جودة أعلى للخدمات وتطبيقات أفضل، وتجربة أفضل للمحمول بشكل عام.

• أكثر شخصنة للتجارب الترفيهية: البيانات الكبيرة تساعد شركات الترفيه على شخصنة الخدمات بما يتلاءم وكل فرد. عملاء MapR مثل Beats Music والتي تم شراؤها مؤخرا من قبل شركة آبل تستخدم Hadoop كأساس لشخصنة خدمة البث. توفر Beats Music تجربة الموسيقى المناسبة أيا كان مزاجك أو النشاط الذي تقوم به، كما أنها تعتبر نوعا جديدا من خدمات الموسيقى التي تركز على توفير تجربة موسيقية شخصية لكل مستخدم من خلال مزيج فريد من الابتكار الرقمي والعاطفة الموسيقية.

•  تجارب للتسوق أكثر تحقيقاً للرضى: تجار التجزئة يستخدمون تقنية MapR وهي تساعدهم على تجربة تسوق أفضل على الإنترنت، مثل توصيات شخصية في الوقت الحقيقي أينما كانوا. يستخدم أيضا تجار التجزئة البيانات الكبيرة لمنع عمليات الاحتيال، حيث تتم حماية معلومات بطاقة الائتمان الخاصة بك. ويتم تسليم طلبك لك بسرعة وفعالية من حيث التكلفة لأن البيانات الكبيرة في سلسلة التوريد تعمل بكفاءة.

• ألعاب الفيديو أصبحت أكثر جاذبية: تمكن البيانات الكبيرة أيضا من الانخراط أكثر في تجربة ألعاب الفيديو. يستخدم مطورو لعبة فيديو تقنية MapR لفهم كيفية تحسين تجربة الألعاب من خلال جمع ومعالجة وتحليل البيانات من جداول البيانات الضخمة الناتجة عن اللاعبين. باستخدام البيانات الكبيرة يمكن للمستخدمين الحصول على الألعاب المصممة خصيصا لتعزيز الطريقة التي يفضلها للعب.

هذا مجرد بداية للكيفية التي تُحدث فيها البيانات كبيرة فرقا في حياتنا اليومية. ومثلها مثل إنترنت الأشياء ستصبح أكثر انتشارا، وسوف تصبح البيانات الكبيرة قريبا مثل الإنترنت نفسه...

البيانات الكبيرة وأثرها على حياتنا اليومية:

ربما يكون التأثير المتزايد للبيانات الكبيرة في حياتنا اليومية أقل وضوحا، فهذا يتطور تدريجيا حتى أننا قد لا نلحظ ذلك في البداية، ومن ثم فجأة سنقوم وسنتساءل كيف تمكنا من دونها؟

الجدير بالذكر هنا أنه لا يوجد تعريف واحد متفق عليه للبيانات الضخمة. وفق أحد التعريفات، هي بيانات تولدت من خلال استخدامنا المتزايد للأجهزة الرقمية، والأدوات والمنصات المدعومة من شبكة الإنترنت في حياتنا اليومية. البيانات الكبيرة تتغلل بالفعل في حياتنا اليومية وعلى مستوى الأفراد والمؤسسات ولإدراك ذلك يمكننا رصد التالي:

• وكالات الاستخبارات في أي بلد يمكنها جمع البيانات والمعلومات من وسائل الإعلام الاجتماعية، وكاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة، والمكالمات الهاتفية والرسائل لتعقب المجرمين والتنبؤ بالنشاط الإجرامي المقبل أو أي هجوم إرهابي.

• يمكن للأحزاب السياسية استخدام تحليلات المشاعر في وسائل الإعلام الاجتماعية لتحديد الجوانب الذي بحاجة إلى مزيد من التركيز والانتباه للفوز في الانتخابات.

• يمكن للشركات استخدام تحليل المشاعر من الفيسبوك والتويتر والمشاركات لتحديد جمهورها والتنبؤ بنتائج حملة التسويق والمبيعات.

• يمكن للموسيقيين استخدام ملفات سجل الويب weblog والبيانات لتحديد تفضيلات الاستماع والتنبؤ بشعبية الأغاني في المناطق المختلفة مما يساعدهم على تحضير العروض الحية القادمة.

• سيارة بدون سائق هي مشروع آخر من قبل جوجل حيث يتم تحليل حجم ضخم من البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات في الوقت الحقيقي للبقاء بأمان على الطريق.

• المعلومات التي يوفرها نظام تحديد الموقع العالمي GPS والموجودة في هواتفنا النقالة تمكننا من تحليل مدى السرعة التي نتحرك فيها.

• تستهدف الفيسبوك الفئات التي توجه لها الإعلانات بناءً على تحليل اهتمامات مستخدميه وطبيعتهم، وهى تقوم باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة والتي يتم جمعها بناءً على المعلومات والبيانات التي يوفرها المستخدمين على الفيسبوك، ورسائلك، وحالتك وماذا تحب وماذا تكره والتعليقات، كما أنهم يقومون بتحليل كل المعلومات من الملف الشخصي من أنشطة وهوايات والعمر، والموقع، ووضع العلاقة والأفلام المفضلة، والأغاني... إلخ.

مما لا شك فيه، أن البيانات الكبيرة ثورة كبيرة في أسلوب حياتنا. لكن لا يزال هناك العديد من الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة. من هذه الجوانب الهامة الخصوصية وأمن المعلومات. والتي تتطلب من التقنية أو القانون العمل بطريقة أو بأخرى على التوازن بين المخاطر والفرص وخصوصية البيانات الكبيرة.