أفضل تطبيقات وأدوات البيانات الضخمة في عام 2023

يتجه مصطلح "البيانات الضخمة" لفترة من الوقت في قطاع التعليم ، والمصارف ، والصناعات ، وما إلى ذلك ، فهم يشاركون الآن في كل مجال من مجالات الحياة. تزداد قيمة البيانات الضخمة وتطبيقاتها يومًا بعد يوم. تبحث العديد من المنظمات الآن باستمرار عن طرق للبقاء في وقت مبكر باستخدام مثل هذه البيانات. سيناقش هذا المنشور بالتفصيل أحدث الاتجاهات وتطبيقاتالبيانات الضخمة في عام 2023.

ما هي البيانات الضخمة؟

يتم إنشاء كمية كبيرة من البيانات كل عام. عندما يتم جمع هذه البيانات بكميات ضخمة ، فإنها تشكل بيانات كبيرة. يتوسع مع الوقت وليس ثابتًا. تعد وسائل التواصل الاجتماعي من أفضل الأمثلة على البيانات الضخمة. يولد مجموعة متنوعة من البيانات كل يوم. كل إنسان قادر على خلق البيانات. يتم تخزين هذه البيانات في أجهزة ومساحات تسمى السحابة. في اللحظة التي نتواصل فيها مع شخص أو جهاز أو تقنية أخرى ونؤدي بعض الأنشطة ، نصبح مصدر البيانات.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

الأنواع

يمكن تصنيف البيانات الضخمة إلى:

1. هيكل

البيانات الضخمة المنظمة لها طول وشكل محددان. معظمنا يتعامل مع البيانات المنظمة. يتم تخزينها واستردادها بشكل دائم في تنسيق ثابت. يتم التعامل مع هذا النوع من البيانات بواسطة الآلات واستخدامها من قبل المنظمات في شكل أوراق إكسل.

2. غير منظم

تُعرف البيانات التي لا تحتوي على بنية محددة بالبيانات غير المنظمة. هذا النوع من البيانات موجود في كل مكان تقريبًا. يمكن إنشاؤه بواسطة كل من البشر والآلات. يتم تحليل البيانات غير المهيكلة ، ويتم تكوين البيانات المنظمة منها. لا يتم تخزين هذا في أوراق إكسل مثل البيانات المنظمة.

3. شبه الهيكل

يحتوي على كلا النوعين أعلاه من البيانات. ليس لها شكل محدد. البيانات المدخلة مرتبة بطريقة هرمية. هناك احتمال أن يكون للإدخالات داخل المجموعة خصائص مختلفة. لا يمكن تخزين البيانات شبه المنظمة في أوراق إكسل مثل البيانات غير المهيكلة.

مهارات تطوير البرمجيات عند الطلب

تحقق من شهادة upGrad المتقدمة في DevOps

صفات

لها الخصائص التالية

1. مقدار

تصبح البيانات بيانات ضخمة فقط عندما يكون حجمها هائلاً. لذلك ، فإن الخاصية التي تحدد ما إذا كانت بيانات معينة هي بيانات كبيرة هي الحجم. ومن ثم ، فهي بالتأكيد واحدة من السمات المهمة للبيانات الضخمة.

2. متنوعة

يتضح التنوع كميزة من أنواع البيانات الضخمة نفسها. يجب أن تكون هناك بيانات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة. البيانات في الوقت الحاضر متاحة في مجموعة متنوعة من الأشكال والصيغ.

3. السرعة

يجب إنشاء البيانات بسرعة لتلبية طلب المستخدمين. تحدد السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات ما إذا كانت البيانات كبيرة أم لا.

4. الفراغ

ترتبط الدقة بمصداقية البيانات. هذه الميزة مهمة لأنها تحدد ما إذا كان يمكن استخدام البيانات لمتطلبات مختلفة.

عمل البيانات الضخمة

توفر لك البيانات الضخمة الكثير من المعلومات حول أي موضوع على الفور. تساعدك هذه البيانات على اتخاذ قرارات مثالية. يعد اتباع نهج منظم وجيد التنظيم أمرًا ضروريًا للتعامل مع هذا القدر الكبير من البيانات. تتمثل الخطوة الأولى في إدارة كميات هائلة من البيانات في فرز المعلومات ذات الصلة. يتم الآن دمج هذه البيانات وتخزينها. يمكن لمتخصصي البيانات تخزينها في السحابة أو أي نظام ، ولديك خيار اختيار النموذج الذي سيتم الاحتفاظ بالبيانات به. يتم تحليل المعلومات المخزنة واستخدامها لأغراض مختلفة. يمكن استخدام هذه النتائج المحسوبة للبحث ، والحصول على المعرفة حول تفضيلات عملائك ، واتخاذ القرارات التجارية وما إلى ذلك.

أهمية البيانات الضخمة

تستخدم الصناعات والشركات البيانات الضخمة لمعرفة عملائها وتفضيلاتهم ولاتخاذ القرارات وزيادة هامش ربحهم. الشركات التي تستخدم هذه التقنيات دائمًا في المقدمة في السوق. لديهم ميزة إضافية على الشركات الأخرى. لا يمكن تحقيق ذلك إلا إذا تم استخدام البيانات بشكل فعال. تساعد هذه البيانات التي تجمعها الشركات أيضًا على معرفة الاحتياجات المتغيرة للمستخدمين والتكيف معها. بصرف النظر عن الشركات ، يتم استخدامه أيضًا في القطاع الطبي. يسمح للباحثين بإجراء تجارب مختلفة والتوصل إلى استنتاجات ذات مغزى. إنها مفيدة في إيجاد الأدوية والعلاجات لأمراض متعددة. يتم أيضًا مشاركة هذه المعلومات القابلة للتطبيق مع الحكومة لصالح الأمة بأكملها. هناك العديد من القطاعات الأخرى التي تلعب فيها البيانات الضخمة دورًا مهمًا.

تحقق من upGrad's Python Bootcamp

تطبيقات البيانات الضخمة في عام 2023

فيما يلي تطبيقات البيانات الضخمة في عام 2023.

1. قطاع التعليم

تُستخدم البيانات الضخمة في قطاع التعليم لفهم الطلاب وسلوكهم ودرجاتهم. هذه المعلومات مفيدة للمعلمين وكذلك الآباء. يستخدم المعلمون هذه المعلومات لتحسين أسلوبهم في التدريس وأيضًا لإيلاء اهتمام خاص للطلاب الفرديين. يحصل الآباء عمومًا على فكرة عن أداء جناحهم في المدرسة. إلى جانب ذلك ، يتم إنشاء قدر كبير من البيانات كل عام في المعاهد التعليمية مثل الطلاب المسجلين ودرجاتهم وحضورهم والرسوم المدفوعة إلخ. تحليل هذه البيانات مفيد للمعهد وكذلك الطلاب. عادةً ما تحتوي البيانات المستخدمة لتحليل أداء الطلاب على اختيارهم للموضوعات ومصدر دراستهم والانتباه في الفصل وما إلى ذلك.

تساعد دراسة أداء الطلاب سلطة المدرسة في اختيار نظام الدرجات. يجب أن يؤدي اختيار نظام التصحيح إلى تعزيز المهارات العامة للطلاب. بالنظر إلى مجموعات المهارات هذه ، يمكن للمدرسين مساعدتهم في اختيار المسار الوظيفي الذي يناسبهم. في الوقت الحاضر ، تم إدخال نظام القياسات الحيوية في المؤسسات التعليمية لتسجيل الحضور والتقاطه ، وتعبيرات الوجه في الفصل وما إلى ذلك ، تلتقط الكاميرا في نظامهم البيانات بشكل أساسي لتحليل انتباه الطالب. على أساس هذه المعلومات ، يمكن للمعهد تطوير برامج محددة للطلاب الفرديين لاستعادة انتباههم. أدت هذه التقنية في النهاية إلى تحسين نتائج الطلاب.

2. القطاع المصرفي

يتم إنشاء قدر كبير من البيانات المتنوعة في البنوك. البيانات مرتبطة بالعملاء. استفادت الصناعة المصرفية بشكل رئيسي من هذا النوع من البيانات. يساعدهم في تحديد المشاريع التي ستدعو المزيد من العملاء إلى بنكهم. تلعب مثل هذه البيانات دورًا حيويًا في تضخيم أعمال البنوك. لا يتعين على العملاء في هذه الأيام زيارة البنك ؛ بدلاً من ذلك ، يقوم البنك برحلاتهم. مع ظهور أجهزة الهواتف الذكية والتكنولوجيا وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات والخدمات المصرفية عبر الإنترنت ، لم يعد العملاء يقفون في طوابير طويلة في البنوك. هذه الخدمات مفيدة لكل من العملاء والبنوك على حد سواء. لقد قللت من عبء الموظفين. يمكنهم الآن التركيز أكثر على الأعمال الأساسية بدلاً من الأعمال الكتابية.

يساعد تحليل هذه البيانات على التمييز بين العملاء. هذا يسمح للبنوك بتصميم الخدمات التي تلبي احتياجات العملاء بشكل فردي. البيانات التي تم جمعها لهذا الغرض تشمل الخدمات الأكثر استخدامًا من قبل العملاء ، وعدد الحسابات التي يمتلكونها ، وتفضيلاتهم وما إلى ذلك. تقوم البنوك أيضًا بجمع البيانات من خلال موظفي المبيعات لديها. يتم تخزين تفاعل العملاء مع موظفي المبيعات هؤلاء في شكل بيانات. تعرف على عميلك (KYC) هي أيضًا إحدى الطرق التي تجمع بها البنوك بيانات العملاء. يتم الاحتفاظ بهذه المعلومات التي تم جمعها بأمان شديد.

3. صناعة الرعاية الصحية

يعد قطاع الرعاية الصحية أحد أهم المجالات التي لعبت فيها البيانات الضخمة دورًا حيويًا. تم استخدامه لأغراض مختلفة في هذا المجال. يتم استخدامه للتنبؤ بتفشي الأوبئة ومنع انتشار الأمراض واكتشاف الأدوية والعلاجات لحالات متعددة. مثل شركات الشركات ، يقوم المتخصصون في الرعاية الصحية بجمع البيانات من مرضاهم. يساعد هذا بشكل جماعي المستشفيات والأطباء على معرفة المزيد عن مرضاهم. وفقًا لذلك ، يمكنهم تحديد علاجات محددة وخدمات مستهدفة للمرضى الفرديين. أثبتت القرارات المتخذة بعد تحليل المعلومات أنها مفيدة للمرضى. وقد أدى إلى اكتشاف علاجات للأمراض النادرة.

ساعدت البيانات الضخمة التي تم جمعها صناعة الرعاية الصحية في تحديد عدد الموظفين المطلوبين. يعمل تحليله كعامل مساعد في معرفة الفريق الأساسي في كل وردية. ثانيًا ، من الصعب عمليًا الاحتفاظ بسجلات مادية للمرضى لفترة طويلة. لذلك يتم الآن تخزين هذه المستندات إلكترونيًا واسترجاعها حسب المتطلبات. وقد أدى هذا أيضًا إلى حل مشكلة ضياع السجلات. في الوقت الحاضر ، هناك أجهزة مختلفة للتحقق مما إذا كان الشخص يعاني من أي مرض ، مثل مرضى السكر وضغط الدم وما إلى ذلك. يمكن للبيانات التي تم جمعها بهذه الطريقة أن تتنبأ بالظروف التي قد يعاني منها.

4. الحكومة

تطبيق البيانات الضخمة في الحكومة له تأثير واسع النطاق. يمكن رؤية تأثيره عبر الدول. تعاني حكومة أي بلد على أساس يومي من الكثير من القضايا. يجب أن تكون القرارات التي يتخذونها لحلها دقيقة. يمكن رؤية تداعيات هذه القرارات على المستوى المحلي والولائي والوطني. في هذا السيناريو ، تساعدهم البيانات الضخمة في الوصول إلى الحلول المناسبة. حتى الخطأ البسيط في القرار يمكن أن يكون له أسوأ النتائج. باستخدام البيانات الضخمة ، يمكنهم تحليل كمية كبيرة من البيانات أثناء التنقل. التحليل الدقيق للبيانات التي تم جمعها ضروري أيضًا. تمامًا مثل ذلك ، من الضروري أيضًا اتخاذ قرارات سريعة في الوقت المناسب.

يتم استخدام هذه البيانات لأمن الأمة. تقوم وكالات الاستخبارات بتحليل هذه البيانات لتشديد سلامة الدولة والبقاء في حالة تأهب. وهذا يشجع الحكومة على الاستثمار في البيانات الضخمة والتقنيات الداعمة لها. مثل هذه الجهود من قبل الحكومة يمكن أن تحسن أمن الأمة. يمكن لحكومة دولة ما أيضًا مشاركة البيانات مع دولة أخرى. هذه البيانات مفيدة في التجارة الثنائية ، والقضايا الأمنية وما إلى ذلك ، بحيث يمكن لكلا البلدين تقديم المساعدة لبعضهما البعض. يمكن أيضًا حل المشكلات الداخلية للأمة باستخدام هذه البيانات.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة المتعلقة بتطوير البرمجيات

5. القطاع المالي

تساعد البيانات الضخمة في التمويل على حل المشكلات المالية المعقدة ومواكبة أحدث الاتجاهات وزيادة أرباح الأعمال. يتم استخدامه بشكل متزايد من قبل القطاعات التجارية لمعرفة عملائها وتحسين خدماتهم وفقًا لهم. تعمل أسواق الأسهم أيضًا بمساعدة تحليلات البيانات الضخمة. في عصر المعلومات هذا ، يتم إنشاء كميات كبيرة من البيانات. يعد تتبع هذه البيانات أمرًا حيويًا للمؤسسات التجارية والتجارية. في وقت سابق ، عندما تم إنشاء بيانات أقل ، قام البشر بتحليلها ، ولكن الآن يتم تنفيذ معظم العمل بواسطة أجهزة الكمبيوتر.

من الممكن في الوقت الحاضر اتخاذ قرارات تجارية أفضل بمساعدة البيانات الهائلة التي تم جمعها. يساعد تحليل البيانات الشركات على معرفة الخدمات التي تناسب عملائها. يمكنهم التنبؤ بنتائج منتجاتهم وخدماتهم. هذا يزيد من الرغبة في المخاطرة للشركات حيث يمكنها تحمل المخاطر المحسوبة. العملاء هم روح أي عمل. لذلك يصبح من الضروري تلبية احتياجاتهم من خلال منحهم الخدمات المناسبة. يمكن للمؤسسات المالية الآن اكتشاف الأنشطة الاحتيالية. يمكنهم مراقبة جميع المعاملات من أي مكان وفي أي وقت. إنهم يستخدمون التكنولوجيا لنفسه.

6. الوسائط

مواقع التواصل الاجتماعي ووكالات البث والناشرون وما إلى ذلك ، كلها تقع تحت لباس الإعلام. يستخدم الأفراد الوسائط للترفيه ولإبقاء أنفسهم على اطلاع دائم. المستخدمين هذه الأيام لديهم الكثير من الخيارات. هناك محتوى إعلامي في كل مكان. لذلك يجب أن تكون دور الإعلام في حالة تأهب لفهم اختيار المستخدمين. هنا تأتي البيانات الضخمة في الصورة. يمكن لشركات الترفيه استخدام هذه البيانات لتحليل الأنماط السلوكية للمستخدمين. يمكنهم التنبؤ بما يهتم المستخدم برؤيته في كثير من الأحيان. يمكن أن يؤدي التحقيق في مثل هذه الأنواع من البيانات إلى تقريبها من الاتجاهات. يساعدهم الفهم الواضح للاتجاهات في تصميم معلومات تتمحور حول المستخدم.

7. صناعة التأمين

يدور قطاع التأمين ، مثل الصناعة المصرفية ، حول البيانات. تعتبر البيانات الضخمة تحويلاً لقطاع التأمين من طرقه التقليدية. عادة ما يتم منح التأمين لتعويض المخاطر التي يحملها حدث معين. يضمن السلامة للعميل في المواقف الخطرة. لذلك يمكن أن نرى بوضوح أن هذه الصناعة تقوم على إدارة المخاطر. تتطلب إدارة أي خطر دراسة مناسبة للمشكلة. مثل هذه المهمة ممكنة مع البيانات الضخمة وتحليل هذه البيانات. يجب إجراء التنبؤات فيما يتعلق بالحالات التي لم تحدث بعد. لذلك ، يتطلب نظامًا منظمًا للبحث وهو ممكن باستخدام البيانات الضخمة.

خاتمة

تم استخدام مصطلح البيانات الضخمة لأول مرة في العشرينات. ومع ذلك ، فهي موجودة منذ فترة طويلة. استمرت استخدامات البيانات الضخمة في الازدياد. اليوم في عصر المعلومات ، أصبح أهم شيء. لا يوجد حقل لا يتم فيه تطبيق البيانات الضخمة. أصبح كل إنسان وآلة وما إلى ذلك مصدرًا للبيانات الضخمة. لقد قلل من العبء على البشر إلى حد كبير. بدون البيانات الضخمة ، كان من المستحيل عمليا تفسير هذا الكم الهائل من المعلومات المتولدة.

لا يكفي الدخول في برمجة البيانات الضخمة مع الدراسة الذاتية. عزز مجموعة مهاراتك واستأنف مع برنامج الشهادة المتقدمة في برمجة البيانات الضخمة من upGrad ، المقدم من معهد IIIT-Bangalore.

تم تصميم الدورة التدريبية خصيصًا للمهنيين التقنيين والمحللين المبتدئين لبدء رحلة البيانات الضخمة الخاصة بهم من خلال برنامج موثوق به يمتد إلى دورات تفصيلية حول البيانات الضخمة مع الموضوعات ذات الصلة. تتضمن الدورة منهجًا جيدًا ، بما في ذلك موضوعات مثل معالجة البيانات الضخمة وتخزين البيانات و PySpark و AWS cloud لمواكبة اتجاهات الصناعة. تم إنشاء الدورة تحت إشراف قادة الصناعة الحاليين ، مما يوفر خيارًا موثوقًا به للمتعلمين للحصول على فرص مستقبلية لا حصر لها.

إلى جانب هيكل الدورة التدريبية القوي ، توفر منصة upGrad بيئة مزدهرة للمتعلمين لحل الشكوك وتحقيق المزيد من الوضوح بشأن خططهم المهنية من خلال الدعم الوظيفي 360 درجة والإرشاد والتوجيه المهني وما إلى ذلك.

قم بزيارة upGrad لمعرفة المزيد عن الدورة!

استعد لمهنة المستقبل

تقدم للحصول على ماجستير العلوم في علوم الكمبيوتر