ما هي أنواع البيانات الضخمة: الخصائص والتعريف
نشرت: 2023-10-06ملخص: تتكون البيانات الضخمة من أربعة أنواع تسمى البيانات المنظمة، وغير المنظمة، وشبه المنظمة، وشبه المنظمة. دعونا نتعرف على كل نوع من أنواع البيانات الضخمة بالتفصيل أدناه!
تعتمد معظم المؤسسات على مجموعات البيانات للحصول على رؤى والتعرف على عملائها وصناعتها وشركتها. ومع ذلك، عندما يزداد حجم البيانات، يصبح من الصعب التعامل مع البيانات ومعالجتها.
تسمى مجموعات البيانات هذه مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على تنوع أكبر في البيانات وهي هائلة بطبيعتها. يمكن أن تأتي البيانات الضخمة في عدة أشكال مثل المنظمة، وغير المنظمة، وشبه المنظمة، وشبه المنظمة.
دعنا نتعلم المزيد عن الأنواع المختلفة لمجموعات البيانات الضخمة في المقالة أدناه.
جدول المحتويات
ما هي الأنواع الشائعة للبيانات الضخمة؟
يتم تصنيف البيانات الضخمة إلى هذه الأنواع الأربعة الرئيسية كما هو موضح أدناه:
البيانات المنظمة
البيانات المنظمة هي نوع من البيانات ذات تنسيق موحد يمكن الوصول إليه بسهولة بواسطة البرامج والأشخاص. ويكون بشكل عام في شكل جدول يحتوي على صفوف وأعمدة مختلفة تسلط الضوء على سمات البيانات.
تشتمل البيانات المنظمة على بيانات كمية مثل العمر ورقم الاتصال وأرقام بطاقات الائتمان وما إلى ذلك. نظرًا لأنها كمية بطبيعتها، يمكن للبرنامج معالجتها بسهولة للحصول على رؤى قيمة.
لمعالجة بيانات البنية، لا تحتاج إلى وضع البيانات في المقاييس ذات الصلة. علاوة على ذلك، لا تحتاج البيانات الهيكلية إلى تحويلها وتفسيرها بعمق للحصول على رؤى قيمة.
أين يمكن استخدام نوع البيانات المنظمة؟
- إدارة بيانات العملاء
- الحفاظ على تفاصيل الفواتير
- تخزين قواعد بيانات المنتج
- تسجيل قائمة جهات الاتصال
إيجابيات وسلبيات البيانات المنظمة
- وهذا يجعل من السهل معالجة البيانات لأنها مخزنة بتنسيق محدد.
- تتم معالجة البيانات بسرعة مقارنة بالبيانات غير المنظمة
- قد لا يكون مناسبًا لجميع أنواع المعلومات لأنه يتم تخزين البيانات بتنسيق معين.
البيانات غير المنظمة: XML، JSON، YAML
البيانات غير المنظمة هي نوع من البيانات التي لا تقتصر على نموذج بيانات محدد وبنية محددة يمكن قراءتها بواسطة برنامج كمبيوتر. هذا النوع من البيانات غير منظم بطريقة محددة بشكل صحيح ويفتقر إلى أي تسلسل أو تنسيق لمعالجة البيانات.
بالمقارنة مع البيانات المنظمة، لا يمكن تخزين هذا النوع من البيانات في شكل صفوف وأعمدة. من الأمثلة الشائعة للبيانات غير المنظمة قاعدة البيانات غير المتجانسة التي تحتوي على مجموعة من الصور ومقاطع الفيديو والملفات النصية وما إلى ذلك.
أين يمكن استخدام نوع البيانات غير المنظمة؟
- إدارة بيانات الصوت والفيديو
- التعامل مع استجابات الاستطلاع المفتوحة
- التعامل مع منشورات وسائل التواصل الاجتماعي
- إدارة المستندات التجارية
إيجابيات وسلبيات البيانات غير المنظمة
- وبما أنه لا يوجد هيكل محدد، يمكن جمع البيانات بسرعة.
- ويمكن استخدامه للتعامل مع مصادر البيانات غير المتجانسة.
- بسبب عدم وجود أي هيكل أو مخطط، فمن الصعب إدارتها.
البيانات شبه المنظمة
البيانات شبه المنظمة هي نوع من البيانات غير منظمة بشكل صحيح ولكنها في نفس الوقت ليست غير منظمة تمامًا. لا تلتزم هذه البيانات بالمخطط الصارم ونموذج البيانات. علاوة على ذلك، قد تحتوي أيضًا على مكونات لا يمكن تصنيفها أو تصنيفها بسهولة.
تتميز البيانات شبه المنظمة بالبيانات الوصفية والعلامات التي توفر معلومات إضافية حول جميع عناصر البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن يحتوي ملف XML على علامات تشير إلى بنية المستند ويتضمن علامات إضافية توفر بيانات تعريف حول المحتوى مثل التاريخ أو الكلمات الأساسية.
أين يمكن استخدام نوع البيانات شبه المنظمة؟
- تحليل صفحات الويب من خلال HTML
- استخدام بيانات رسائل البريد الإلكتروني للحصول على نظرة ثاقبة للعملاء
- تصنيف وتحليل مقاطع الفيديو والصور
إيجابيات وسلبيات نوع البيانات شبه المنظمة
- يمكن تغيير مخطط البيانات.
- يمكن أن يستوعب هذا النوع من البيانات البيانات التي قد لا تتناسب مع مخطط محدد مسبقًا.
- استعلامات البيانات أقل كفاءة مقارنة بالبيانات المنظمة.
البيانات شبه المنظمة
البيانات شبه المنظمة هي نوع من البيانات النصية التي تأتي مع تنسيقات بيانات غير منتظمة. يمكن تنسيق هذا النوع من البيانات باستخدام أدوات تحليل البيانات المختلفة. يتضمن بيانات مثل بيانات النقر على الويب.
أين يمكن استخدام نوع البيانات شبه المنظمة؟
- ويمكن استخدامه لتحليل بيانات صفحات الويب
إيجابيات وسلبيات نوع البيانات شبه المنظمة
- يمكن معالجة البيانات بسرعة.
- يمكن تنسيق هذا النوع من البيانات بسرعة من خلال أدوات تحليل البيانات.
- قد يستغرق الأمر بعض الوقت لتحميل البيانات.
ما هي أنواع البيانات الفرعية؟
هناك العديد من أنواع البيانات الفرعية التي لا تعتبر بيانات كبيرة ولكنها مهمة للتحليل. يمكن أن يكون أصل هذه البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي، أو تسجيل العمليات، أو الأحداث الناجمة، أو الجغرافية المكانية. ويمكن أن تأتي أيضًا من أنظمة مفتوحة المصدر، والبيانات المنقولة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، والأجهزة المفقودة أو المسروقة.
خصائص البيانات الضخمة
هناك خمسة Vs تحدد خصائص البيانات الضخمة. ونذكر هذه الخصائص فيما يلي:
- الحجم: السمة الأولى للبيانات الضخمة هي الحجم. البيانات الضخمة هي البيانات "الحجمية" الهائلة التي يتم جمعها من عدة مصادر. قد تشمل المصادر إجراءات العمل، ومنصات التواصل الاجتماعي، والآلات، والتفاعلات البشرية، وما إلى ذلك.
- الصدق: يمكن تعريف الصدق على أنه جودة ودقة البيانات المقدمة. قد تحتوي البيانات المستخرجة على بعض العناصر المفقودة أو قد لا تكون قادرة على تقديم رؤى قيمة. ولذلك فإن هذه الخاصية مفيدة للتعرف على جودة البيانات والحصول على رؤى.
- التنوع: يمكن تعريف التنوع على أنه تنوع أنواع البيانات المختلفة. يمكن الحصول على البيانات من عدة مصادر بيانات قد تختلف في قيمتها. يمكن أن تكون البيانات المجمعة منظمة، أو غير منظمة، أو شبه منظمة. يمكن أن يكون تنوع البيانات في شكل ملفات PDF، ورسائل البريد الإلكتروني، والصور، والتسجيلات الصوتية، وما إلى ذلك.
- القيمة: يمكن تعريفها على أنها القيمة التي يمكن أن توفرها البيانات الضخمة. يعد استخراج القيمة من البيانات المجمعة أمرًا مهمًا للحصول على رؤى قيمة منها. يمكن للمؤسسات استخدام نفس أدوات تحليل البيانات الضخمة التي قامت من خلالها بجمع البيانات لتحليلها.
- السرعة: تشير السرعة إلى سرعة إنشاء البيانات ونقلها. إنه عنصر مهم للشركات التي تريد أن تتدفق بياناتها بسرعة بحيث تكون متاحة في الوقت المناسب للحصول على رؤى. يمكن أن تتدفق البيانات من مصادر مختلفة مثل الأجهزة والهواتف الذكية والشبكات وما إلى ذلك. وبمجرد جمع البيانات، يمكن تحليلها بسرعة.
القطاعات التي تستخدم البيانات الضخمة بشكل يومي
يمكن استخدام البيانات الضخمة في العديد من الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والزراعة والتعليم والتمويل وما إلى ذلك. دعونا نتعرف على تطبيق البيانات الضخمة في القطاعات التالية بالتفصيل أدناه:
- التعليم: في قطاع التعليم، يمكن للمعلمين تحليل أداء الطلاب ومعدلات التسرب من أجل تحسين المنهج الدراسي. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد أيضًا في تحديد مجالات التحسين من خلال تحليل أداء الطالب.
- التجارة الإلكترونية: يمكن لقطاع التجارة الإلكترونية استخدام تحليلات البيانات الضخمة لفهم إجراءات شركتك التي تعمل بشكل جيد أو أي منها يحتاج إلى تحسين. علاوة على ذلك، يمكنك أيضًا تحديد نوع المحتوى الذي يجذب التفاعل والقنوات التي تجذب أعلى عدد من الزيارات.
- الرعاية الصحية: في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام البيانات الضخمة للحصول على رؤى من أبحاث الطب الحيوي وتقديم توصيات طبية مخصصة للمرضى بعد تحليل بياناتهم. علاوة على ذلك، من خلال مراقبة حالة المريض في الوقت الحقيقي، يمكنهم إرسال تنبيهات إلى الطاقم الطبي.
- الحكومة: يمكن للحكومة استخدام البيانات الضخمة لتحليل بيانات المواطن بكميات كبيرة عبر معلمات متعددة. على سبيل المثال، يتم تحليل البيانات الضخمة للتعداد لمعرفة عدد الشباب في الدولة أو عدد السكان العاطلين عن العمل. يمكن أن تساعدهم النتائج في تطوير مخططات وخطط لاستهداف المجموعة المناسبة من المواطنين.
واقترح قراءة: أهم أدوات ذكاء الأعمال (BI).
خاتمة
لقد سهلت البيانات الضخمة على الشركات معالجة مجموعات البيانات المجمعة. عندما يتم فرز البيانات وتنظيمها وتحليلها بشكل مجمّع، يمكن أن يساعد ذلك الشركات في الحصول على رؤى قيمة. تعتمد المزيد والمزيد من الصناعات على تحليل البيانات الضخمة لمعالجة البيانات المعقدة والاستفادة من الاستدلال لصالحها التنافسية.
الأسئلة الشائعة المتعلقة بأنواع البيانات الضخمة
ما هي البيانات الضخمة وما نوع البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة هي نوع من البيانات التي تحتوي على تنوع أكبر، وتأتي بحجم متزايد وبسرعة أكبر. تشمل أنواع البيانات الضخمة المنظمة، وغير المنظمة، وشبه المنظمة.
ما هي الأنواع الثلاثة لتصنيف البيانات الضخمة؟
الأنواع الثلاثة لتصنيف البيانات الضخمة هي بيانات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة.
ما هي المكونات الأربعة للبيانات الضخمة؟
المكونات الأربعة الرئيسية للبيانات الضخمة هي الحجم والسرعة والتنوع والصدق.
ما هي الخصائص الستة للبيانات الضخمة؟
تتميز البيانات الضخمة بالخصائص التالية التي تساعد في تحليل البيانات: الحجم، والتنوع، والصدق، والتباين، والسرعة، والقيمة.
ما هي مصادر البيانات الضخمة؟
يمكن تجميع المصادر الرئيسية للبيانات الضخمة ضمن المصادر الاجتماعية والآلية والمعاملات. المصادر الاجتماعية هي مصادر البيانات الضخمة الأكثر استخدامًا للمؤسسة. ويشمل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو المنشورة وما إلى ذلك.