ارتفاع تقنيات البيانات الضخمة في عام 2022

لم تعد تطبيقات البيانات الضخمة شيئًا من المستقبل - فهي موجودة هنا وتكتسب زخمًا بشكل مطرد على مستوى العالم. في هذه المدونة ، سوف نستكشف أنواعًا مختلفة من تقنيات البيانات الضخمة وكيف تقود النجاح عبر الصناعات.

مقدمة في البيانات الضخمة

في العصر الرقمي ، تولد الشركات وتواجه كميات كبيرة من البيانات على أساس يومي. "البيانات الكبيرة" هي في الأساس مصطلح يستخدم لوصف هذه المجموعة الهائلة من البيانات التي تزداد أضعافا مضاعفة مع مرور الوقت. من الضروري الآن للشركات أن تتبنى أنظمة إدارة البيانات الذكية إذا أرادت استخراج المعلومات ذات الصلة من المخزون الواسع والمتنوع.

وفقًا لشركة Gartner ، تتمتع البيانات الضخمة بالخصائص التالية:

• إنها ذات حجم كبير وسرعة عالية.
• يحتوي على مجموعة كبيرة ومتنوعة من أصول المعلومات.
• يتطلب أشكال معالجة فعالة من حيث التكلفة ومبتكرة.
• يعزز صنع القرار في المنظمات.

اليوم ، نشهد مجموعة جديدة من شركات البيانات الضخمة التي تستخدم التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتجاوز الأدوات التقليدية للإدارة. دعونا نفهم أسبابهم للقيام بذلك.

الطلب على البيانات الضخمة

تشير تقنيات البيانات الكبيرة إلى الحلول البرمجية التي تتضمن التنقيب عن البيانات ، والمشاركة ، والتصور ، وما إلى ذلك. وهي تتبنى أطر عمل ، وأدوات ، وتقنيات محددة للبيانات المستخدمة في الفرز ، والفحص ، وإعادة التشكيل ، والتحليل ، وما إلى ذلك. في عصر الإنترنت ، يمكن أن يؤدي امتلاك مثل هذه القدرات إلى تحسين أداء الأعمال بشكل كبير.

بناءً على استخدامها ، يمكن تصنيف تقنيات البيانات الضخمة إلى تقنيات تشغيلية وتحليلية. يتضمن الأول البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة شركة على أساس يومي ، مثل المعاملات عبر الإنترنت ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وما إلى ذلك. عمليات الشراء عبر الإنترنت من منصات التجارة الإلكترونية (أمازون ، فليبكارت ، وما إلى ذلك) ، وحجز التذاكر عبر الإنترنت للرحلات الجوية والأفلام هي بعض الأشياء الواقعية أمثلة. يتم إدخال هذه البيانات بشكل أكبر في تقنيات البيانات الضخمة التحليلية لاكتساب رؤى لاتخاذ القرارات الحاسمة. البيانات المعقدة من مجالات أسواق الأسهم ، والتنبؤ بالطقس ، والسجلات الطبية والصحية تدخل في نطاق التقنيات التحليلية.

تتطلب شركات تحليلات البيانات الحديثة موظفين متخصصين للعمل في مهام إدارة البيانات. وفقًا لتقرير NASSCOM الأخير ، فإن الطلب الحالي على المهنيين المؤهلين والمتمرسين تقنيًا يفوق المعروض من المواهب الجاهزة للصناعة. يمثل ما يقرب من 140.000 شخص "فجوة المهارات" في مساحة البيانات الضخمة الواسعة. يسلط هذا الضوء أيضًا على الفرص الأساسية في تزويد القوى العاملة في مجال تكنولوجيا المعلومات بالمعرفة والجوانب العملية لتطبيقات البيانات الضخمة. يمكن لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات الذين يتمتعون بفهم جيد لعلوم البيانات العثور على وظائف مربحة في الرعاية الصحية وصناعة السيارات وتطوير البرمجيات والتجارة الإلكترونية ، من بين العديد من المجالات الأخرى.

من هذا المنظور ، أوضحنا لك أدناه بعض التقنيات الرائدة. تابع القراءة لتوضيح شكوكك واكتشاف المجالات التي يجب عليك مراعاتها لتحسين المهارات.

أفضل 10 تقنيات للبيانات الضخمة في عام 2022

1. الذكاء الاصطناعي

يحفز الذكاء الاصطناعي (AI) ، جنبًا إلى جنب مع التقنيات المعززة مثل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق ، تحولًا ليس فقط في مجال تكنولوجيا المعلومات ولكن عبر الصناعات. إنه فرع متعدد التخصصات لعلوم الكمبيوتر والهندسة يتعامل مع بناء القدرات البشرية في الآلات.

تتراوح التطبيقات من المساعدين الصوتيين والسيارات ذاتية القيادة إلى التنبؤات الدقيقة بالطقس والعمليات الجراحية الروبوتية. علاوة على ذلك ، يدعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليلات الأعمال بطريقة يمكن للمؤسسة أن تبتكرها إلى المستوى التالي. تكمن الميزة الأكبر في البقاء في صدارة المنافسة من خلال تحديد المشكلات المحتملة التي قد يغفلها البشر. وبالتالي ، فقد أصبح من الملائم لمحترفي البرمجيات ومديري مشاريع تكنولوجيا المعلومات أن يكونوا على دراية بأساسيات الذكاء الاصطناعي.

2. التقنيات القائمة على SQL

يرمز SQL إلى لغة الاستعلام الهيكلية ، وهي لغة كمبيوتر تستخدم في هيكلة البيانات المخزنة في قواعد البيانات ومعالجتها وإدارتها. تعد المعرفة بالتقنيات القائمة على SQL مثل MySQL أمرًا ضروريًا لأدوار تطوير البرامج. مع نمو المؤسسات إلى ما بعد الاستعلام عن البيانات المنظمة من قواعد البيانات العلائقية ، تظهر المهارات العملية في قواعد بيانات NoSQL لتسهيل الأداء بشكل أسرع.

ضمن NoSQL ، يمكنك العثور على مجموعة واسعة من التقنيات التي يمكن استخدامها لتصميم التطبيقات الحديثة وتطويرها. يمكنك تقديم طرق محددة لتجميع البيانات واستردادها ، والتي سيتم نشرها بشكل أكبر في تطبيقات الويب في الوقت الفعلي وبرامج تحليلات البيانات الكبيرة. تعد MongoDB و Redis و Cassandra من أكثر قواعد بيانات NoSQL شيوعًا في السوق.

3. البرمجة R

R هو برنامج مفتوح المصدر يساعد في الحوسبة الإحصائية ، والتصور ، والتواصل عبر البيئات المستندة إلى Eclipse. كلغة برمجة ، تقدم R مجموعة من أدوات الترميز والوتيرة.

يقوم عمال مناجم البيانات والإحصائيون بشكل أساسي بتنفيذ R لتحليلات البيانات. إنه يتيح جودة التخطيط والرسوم البيانية وإعداد التقارير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك إقرانها بلغات مثل C و C ++ و Python و Java ، أو دمجها مع Hadoop وأنظمة إدارة قواعد البيانات الأخرى.

4. بحيرات البيانات

بحيرات البيانات هي مستودعات موحدة للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة. أثناء عملية التراكم ، يمكنك إما حفظ البيانات غير المهيكلة كما هي أو تنفيذ أنواع مختلفة من تحليلات البيانات عليها لتحويلها إلى بيانات منظمة. في الحالة الأخيرة ، ستحتاج إلى استخدام لوحات المعلومات ، وتصور البيانات ، وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي ، وما إلى ذلك. وهذا من شأنه زيادة فرص جمع استنتاجات أفضل للأعمال.

في الوقت الحاضر ، تدمج المنصات والخدمات المصغرة التي تدعم الذكاء الاصطناعي مسبقًا الكثير من الإمكانات المطلوبة لمشاريع بحيرة البيانات. تقوم شركات تحليلات البيانات أيضًا بتطبيق التعلم الآلي بشكل متزايد عبر مصادر البيانات الجديدة لملفات السجل والوسائط الاجتماعية وتدفق النقرات وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT).

يمكن للمنظمات التي تستفيد من تقنيات البيانات الضخمة هذه الاستجابة بشكل أفضل للفرص وتعزيز نموها من خلال المشاركة النشطة والقرارات المستنيرة.

5. التحليلات التنبؤية

التحليلات التنبؤية هي جزء فرعي من تحليلات البيانات الضخمة التي تتنبأ بالسلوك والأحداث المستقبلية بناءً على البيانات السابقة. يتم تشغيله بواسطة تقنيات مثل:

• التعلم الالي؛
• نمذجة البيانات
• النمذجة الإحصائية والرياضية.

تتطلب صياغة النماذج التنبؤية عادةً تقنيات الانحدار وخوارزميات التصنيف. تحتاج أي شركة تقوم بنشر البيانات الضخمة للتنبؤ بالاتجاهات إلى درجة عالية من الدقة. لذلك ، يجب على محترفي البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات معرفة كيفية تطبيق مثل هذه النماذج لاستكشاف العلاقات بين المعلمات المختلفة واستكشافها. عند القيام بذلك بشكل صحيح ، يمكن لمهاراتهم ومساهماتهم أن تقلل إلى حد كبير من مخاطر العمل.

5. Hadoop

Hadoop هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر يخزن البيانات في كتلة موزعة. للقيام بذلك ، يستخدم نموذج البرمجة MapReduce. فيما يلي بعض مكونات hadoop الهامة التي يجب أن تعرفها:

• YARN: يؤدي مهام إدارة الموارد (على سبيل المثال ، التخصيص للتطبيقات وجدولة الوظائف.)
• MapReduce: يسمح بمعالجة البيانات أعلى نظام التخزين الموزع.
• HIVE: يتيح للمهنيين ذوي الكفاءة في SQL إجراء تحليلات البيانات.
• PIG: يسهل تحويل البيانات أعلى Hadoop كلغة برمجة نصية عالية المستوى.
• Flume: يستورد البيانات غير المهيكلة في نظام الملفات.
• Sqoop: لاستيراد وتصدير البيانات المنظمة من قواعد البيانات العلائقية.
• ZooKeeper: المساعدة في إدارة التكوين عن طريق مزامنة الخدمات الموزعة في بيئة Hadoop.
• Oozie: يربط بين الوظائف المنطقية المختلفة لإنجاز مهمة معينة تمامًا.

6. اباتشي سبارك

يعد Spark ، وهو إطار عمل لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، أداة أخرى يجب معرفتها لمطوري البرامج الطموحين. يحتوي على ميزات مضمنة لـ SQL والتعلم الآلي ومعالجة الرسوم البيانية وتحليلات التدفق. تتضمن بعض حالات الاستخدام أنظمة الكشف عن الاحتيال في بطاقات الائتمان ومحركات التوصية بالتجارة الإلكترونية.

أيضًا ، يمكن دمجه بسهولة مع Hadoop لأداء إجراءات سريعة حسب احتياجات العمل. يُعتقد أن Spark أسرع من MapReduce في معالجة البيانات ، مما يجعلها المفضلة لدى محترفي علوم البيانات.

السرعة هي أولوية قصوى للمؤسسات التي تتطلع إلى تسخير البيانات الضخمة. إنهم يريدون حلولًا يمكنها جمع المدخلات من مصادر متباينة ومعالجتها وإرجاع الأفكار والاتجاهات المفيدة. دفعت الحاجة الملحة والفورية إلى الاهتمام بتقنيات مثل Streaming Analytics. مع ظهور إنترنت الأشياء ، من المتوقع أن تنمو هذه التطبيقات أكثر. من المحتمل أيضًا أن تشهد الحوسبة المتطورة (الأنظمة التي تحلل البيانات بالقرب من مصدر الإنشاء وتقلل من حركة مرور الشبكة) طلبًا أعلى في شركات البيانات الضخمة.

7. التحليلات الوصفية

تهتم التحليلات الوصفية بتوجيه الإجراءات نحو النتائج المرجوة في حالة معينة. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد الشركات على الاستجابة لتغيرات السوق مثل ظهور المنتجات الحدودية من خلال اقتراح مسارات عمل محتملة. بهذه الطريقة تجمع بين التحليل الوصفي والتنبؤي.

تعد التحليلات الوصفية واحدة من أكثر تقنيات البيانات الضخمة رواجًا في عام 2022 لأنها تتجاوز مراقبة البيانات. إنه يؤكد على رضا العملاء والكفاءة التشغيلية ، وهما حجر الزاوية لأي مؤسسة في القرن الحادي والعشرين.

8. قاعدة بيانات في الذاكرة

من الأهمية بمكان لمهندسي البيانات أن يفهموا تمامًا تصميم وهندسة قواعد البيانات. ومع ذلك ، من المهم بنفس القدر مواكبة العصر وتجربة التقنيات القادمة. أحد الأمثلة على ذلك هو الحوسبة في الذاكرة (IMC) ، حيث تشترك العديد من أجهزة الكمبيوتر المنتشرة عبر مواقع متعددة في مهام معالجة البيانات. يمكن الوصول إلى البيانات على الفور وعلى أي نطاق. تقدر شركة Gartner أن تتجاوز تطبيقات الصناعة 15 مليار دولار بحلول نهاية عام 2022.

يمكننا أن نرى بالفعل تطبيقات IMC تزدهر في قطاعات الرعاية الصحية وتجارة التجزئة وإنترنت الأشياء. تستخدمه شركات مثل e-Therapeutics لاكتشاف الأدوية التي تعتمد على الشبكة. بينما تمكنت شركات الملابس عبر الإنترنت مثل Zalando من تحقيق المرونة في إدارة أحجام البيانات المتزايدة بمساعدة قواعد البيانات الموجودة في الذاكرة.

9. Blockchain

Blockchain هي التقنية الأساسية وراء العملات المشفرة مثل البيتكوين. إنه يلتقط البيانات المنظمة بشكل فريد بطريقة لا يمكن حذفها أو تغييرها بمجرد كتابتها. ينتج عن هذا نظام بيئي آمن للغاية ، وهو مثالي للأعمال المصرفية والتمويل والأوراق المالية والتأمين (BFSI).

بصرف النظر عن BFSI ، تكتسب تطبيقات blockchain مكانة بارزة في قطاعات الرعاية الاجتماعية مثل التعليم والرعاية الصحية. لذلك ، لدى محترفي البرمجيات الذين لديهم معرفة متقدمة بتقنيات قواعد البيانات مجموعة واسعة من الخيارات المتاحة.

من خلال هذا ، قمنا بإطلاعك على بعض تطبيقات البيانات الضخمة الرائدة التي يجب البحث عنها في عام 2022. ووفقًا للوتيرة الحالية للتقدم التكنولوجي ، يبدو النطاق المستقبلي واسعًا وواعدًا.

دعونا نفهم الآن كيف يمكن أن يساعدك التعليم العالي المتخصص في وضع علامة في هذا المجال.

كيف تصقل مهارات البيانات الضخمة؟

يقدم برنامج PG التنفيذي في تطوير البرمجيات في البيانات الضخمة من IIIT-Bangalore و upGrad تخصصًا في البيانات الضخمة لإعداد الجيل القادم من القادة في صناعة تكنولوجيا المعلومات العالمية.

يتم تقديم الدورة التدريبية التي تبلغ مدتها 13 شهرًا بتنسيق عبر الإنترنت ، مما يمنح المهنيين العاملين المرونة التي تشتد الحاجة إليها. إنه يسهل الدعم الوظيفي من خلال معارض الوظائف والمقابلات الوهمية وجلسات الإرشاد الصناعية. يمكنك الوصول حصريًا إلى أسئلة المقابلات من كبار مسؤولي التوظيف ، بما في ذلك Amazon و Google و Microsoft. يمكنك أيضًا الحصول على شهادات إضافية في علوم البيانات وهياكل البيانات والخوارزميات. تظهر أوراق الاعتماد هذه مهاراتك لأصحاب العمل المحتملين.

تحظى خيارات الدراسة ، مثل تلك الموضحة أعلاه ، بتقدير كبير من قبل متخصصي تكنولوجيا المعلومات على مستوى المبتدئين. يمكن للمبرمجين ومديري المشاريع ومحللي البيانات ومطوري البرامج الاستفادة من خبرة التعلم العملية والموجهة نحو الصناعة.

نأمل أن تكون هذه المدونة قد أطلعتكم على تقنيات البيانات الضخمة البارزة لعام 2022

وحفزك على رسم مسار حياتك المهنية بنظرة متجددة!

تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad