فهم البيانات الضخمة: النظرة الشاملة

 مع التكنولوجيا التي وصلت بالفعل إلى قمة تنفيذ أعلى استخدام لها، ستكون على دراية تامة بوظائفها وعملياتها واستخداماتها وأهميتها العامة الرئيسية، في أغسطس من عام 2015، انزلقت من دورة الضجيج لعام 2015 من غارتنر للتكنولوجيات الناشئة وخلقت ضجة كبيرة في العالم القائم على التكنولوجيا.

إذا لم تكن من كل هؤلاء البارعين في التكنولوجيا وفاتتك المعلومات الحاسمة حول ما هي البيانات الضخمة، فإن هذه الكتابة ستزودك بتفاصيل حول كل ما تحتاج إلى معرفته في البداية لفهم التكنولوجيا بشكل أفضل.

فهم البيانات الضخمة: النظرة الشاملة

تاريخ البيانات الضخمة

عندما كان جون غراونت يبحث في الطاعون الدبلي الذي يجتاح أوروبا في عام 1663، كان عليه التعامل مع كميات هائلة من المعلومات، كانت هذه أول حالة للبيانات الضخمة، كان غراونت أول فرد يستخدم تحليل البيانات الإحصائية على الإطلاق، توسعت دراسة الإحصاءات لاحقا لتشمل جمع البيانات وتحليلها في أوائل القرن التاسع عشر، في عام 1880 أصبح العالم على دراية بالقضية لأول مرة ببيانات وفيرة.

وفقا لتقديرات مكتب الإحصاء الأمريكي، فإن معالجة البيانات التي تم جمعها خلال عملية التعداد في ذلك العام ستستغرق ثماني سنوات، أنشأ هيرمان هولليريث وهو موظف في المكتب آلة جدولة هولليريث في عام 1881، مما قلل من الحساب المطلوب، تم تطوير البيانات بمعدل غير متوقع خلال القرن العشرين، البيانات الضخمة هي الآن في صميم التطور، في ذلك الوقت تم أيضا تطوير أجهزة تخزين المعلومات المغناطيسية وأجهزة مسح نمط الرسائل وأجهزة الكمبيوتر، لتخزين الملايين من مجموعات بصمات الأصابع والإقرارات الضريبية، أنشأت حكومة الولايات المتحدة أول مركز بيانات في عام 1965.

ما هي البيانات الضخمة؟

كما يعرفها غارتنر - "البيانات الضخمة هي عبارة عن أصول معلومات كبيرة الحجم أو عالية التنوع أو عالية السرعة، وأيضا تتطلب أشكالا جديدة من المعالجة للمساعدة والتمكين في اتخاذ القرارات المعززة واكتشاف البصيرة وتحسين العمليات"، دعونا نتعمق أكثر ونفهم هذا بعبارات أبسط.

مصطلح "البيانات الكبيرة" لا يحتاج إلى شرح، هو عبارة عن مجموعة من مجموعات البيانات الضخمة التي لا يمكن لتقنيات الحوسبة العادية معالجتها، لا يشير المصطلح إلى البيانات فحسب، بل يشير أيضا إلى مختلف الأطر والأدوات والتقنيات المعنية، شكل التقدم التكنولوجي وظهور قنوات اتصال جديدة (مثل الشبكات الاجتماعية) والأجهزة الجديدة والأقوى تحديا للاعبين في الصناعة بمعنى أنه يتعين عليهم إيجاد طرق أخرى للتعامل مع البيانات.

منذ بداية الوقت حتى عام 2003، لم يكن لدى العالم بأسره سوى خمسة مليارات غيغابايت من البيانات، تم إنشاء نفس الكمية من البيانات على مدى يومين فقط في عام 2011، بحلول عام 2013 تم إنشاء هذا المجلد كل عشر دقائق، لذلك ليس من المستغرب أن يكون جيل 90٪ من جميع البيانات في العالم في السنوات القليلة الماضية.

كل هذه البيانات مفيدة عند معالجتها، ولكنها كانت في إهمال جسيم قبل ظهور مفهوم البيانات الضخمة.

سمات البيانات الضخمة

تتمتع البيانات الضخمه بثلاث سمات او كما يطلق عليها "3v" نذكرها بالتفصيل أدناه : 

1. الحجم "VOLUME"

سنبدأ بالأكثر وضوحا، البيانات الضخمة تدور حول الكمية، أحجام البيانات التي في الواقع قد تصل إلى ارتفاعات لا يمكن تصورها حتى الآن، سيكون هناك 40 زيتا بايت من البيانات التي تم إنشاؤها بحلول عام 2020، مما يمثل زيادة قدرها 300 ضعفا عن عام 2005، وفقا للتقديرات التي تشير إلى أنه يتم إنشاء 2.5 quintillion بايت من البيانات كل يوم، ونتيجة لذلك أصبحت تيرابايت وحتى بيتابايت من البيانات في التخزين و الخوادم شائعة الآن للشركات الكبيرة، أثناء تتبع النجاح تساعد هذه البيانات في تشكيل مستقبل الشركة وأنشطتها.

2. السرعة "VELOCITY" 

لقد أدى التوسع في البيانات والأهمية التي أخذتها إلى تغيير الطريقة التي نفكر بها في البيانات، اعتدنا على التقليل من قيمة البيانات في عالم الأعمال التجارية، ولكن بسبب التغييرات في كيفية الحصول عليها، فإننا نعتمد عليها الآن في كثير من الأحيان، تقيس السرعة ببساطة مدى سرعة دخول البيانات إلى النظام، في حين سيتم تقديم بعض البيانات لنا على دفعات، فإن البعض الآخر سيصل في نوبات و يبدأ، بالإضافة إلى ذلك نظرا لأن جميع الأنظمة لن تعالج البيانات الواردة بنفس المعدل، فمن الأهمية بمكان تجنب وضع افتراضات قبل الحصول على جميع المعلومات.

3. التنوع "VARIETY"

كانت البيانات يتم تقديمها بتنسيق واحد من مصدر واحد، تم تقديمه سابقا في ملفات قاعدة البيانات مثل excel و csv وملفات الوصول، ويتم تسليمه الآن من خلال التكنولوجيا مثل الأجهزة القابلة للارتداء ووسائل التواصل الاجتماعي بتنسيقات غير تقليدية، بما في ذلك الفيديو والنصوص وPDF والرسومات، على الرغم من أن هذه البيانات مفيدة لنا إلا أنها تتطلب المزيد من العمل والقدرات التحليلية لتفسيرها وإدارتها وجعلها تعمل.

لماذا البيانات الضخمة؟

مع تطور وزيادة التطبيقات ووسائل التواصل الاجتماعي والأشخاص والشركات التي تتحرك عبر الإنترنت، كانت هناك زيادة كبيرة في البيانات، إذا نظرنا إلى منصات التواصل الاجتماعي فقط، فإنها تهم وتجذب أكثر من مليون مستخدم يوميا، مما يزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى، السؤال التالي هو كيف يتم التعامل مع هذه الكمية الضخمة من البيانات بالضبط وكيف تتم معالجتها وتخزينها، هذا هو المكان الذي تلعب فيه البيانات الضخمة دورا.

وأحدثت تحليلات البيانات الضخمة ثورة في مجال تكنولوجيا المعلومات، مما أدى إلى تعزيز وإضافة ميزة إضافية إلى المنظمات، إنه ينطوي على استخدام التحليلات وتكنولوجيا العصر الجديد مثل التعلم الآلي والتعدين والإحصاءات والمزيد، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة المنظمات والفرق على إجراء عمليات متعددة على منصة واحدة، وتخزين Tbs من البيانات، ومعالجتها مسبقا، وتحليل جميع البيانات، بغض النظر عن الحجم والنوع، وتصورها أيضا.

كيف تعمل البيانات الضخمة؟

تتضمن تحليلات البيانات الضخمة اكتشاف الاتجاهات والأنماط والارتباطات ضمن كميات هائلة من البيانات غير المجهزة من أجل توجيه القرارات القائمة على البيانات، تستخدم هذه الإجراءات أساليب تحليل إحصائي معروفة، مثل التجميع والانحدار، إلى مجموعات بيانات أكبر بمساعدة أدوات أحدث.

1. جمع البيانات

كل شركة لديها نهج متميز لجمع البيانات، بفضل التكنولوجيا الحديثة أصبحت الشركات الآن قادرة على جمع البيانات غير المنظمة والمنظمة من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك التخزين السحابي وتطبيقات الهاتف المحمول وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء داخل المتجر والمزيد.

2. تنظيم البيانات

لكي تسفر الاستفسارات التحليلية عن إجابات صحيحة، يجب تنظيم البيانات بشكل مناسب بمجرد جمعها وتخزينها، خاصة إذا كانت البيانات كبيرة وغير منظمة.

3. بيانات نظيفة

يجب تنظيف جميع البيانات، بغض النظر عن حجمها، لزيادة جودة البيانات وإنتاج نتائج أكثر قوة، يجب إزالة البيانات المكررة أو غير الضرورية أو حسابها، ويجب تنظيم جميع البيانات بشكل مناسب، قد تخفي البيانات الضارة و تخدعها، مما يؤدي إلى نتائج غير دقيقة.

4. تحليل البيانات

يستغرق الأمر بعض الوقت لتحويل كميات هائلة من البيانات إلى شكل قابل للاستخدام، قد تحول تقنيات التحليلات المتقدمة البيانات الضخمة إلى رؤى مهمة بمجرد توفرها، من بين تقنيات تحليل البيانات الكبيرة هذه ما يلي:

• من خلال العثور على الحالات الشاذة وتشكيل مجموعات البيانات، يقوم استخراج البيانات بغربلة مجموعات بيانات هائلة للعثور على الأنماط والروابط.

• باستخدام البيانات التاريخية من الأعمال التجارية، تحلل التحليلات التنبؤية التوقعات المستقبلية لاكتشاف المخاطر والفرص المحتملة.

• خوارزميات طبقات التعلم العميق للكشف عن الأنماط حتى في البيانات المجردة الأكثر تعقيدا، ومحاكاة أنماط التعلم البشري.

مصادر البيانات الضخمة

تتمثل مصادر البيانات الضخمه في التالي :

1. بيانات الصندوق الأسود

هذه هي البيانات التي تولدها الطائرات، بما في ذلك الطائرات المروحية والمروحيات، تتضمن بيانات الصندوق الأسود أصوات طاقم الطيران وتسجيلات الميكروفون ومعلومات أداء الطائرات.

2. بيانات وسائل التواصل الاجتماعي

هذه بيانات تم تطويرها بواسطة مواقع التواصل الاجتماعي مثل Twitter وFacebook وInstagram وPinterest وGoogle+.

3. بيانات البورصة

هذه بيانات من البورصات حول قرارات بيع وشراء الأسهم التي يتخذها العملاء.

4. بيانات شبكة الطاقة

هذه بيانات من شبكات الطاقة، يحتوي على معلومات عن عقد معينة، مثل معلومات الاستخدام.

5. بيانات النقل

يتضمن ذلك السعة المحتملة وطراز السيارة وتوافرها والمسافة التي تغطيها السيارة.

6. بيانات محرك البحث

هذا أحد أهم مصادر البيانات الضخمة، تحتوي محركات البحث على قواعد بيانات واسعة حيث تحصل على بياناتها.

بالإضافة إلى ذلك، توصل "برنارد مار" خبير البيانات والتحليلات الضخمة، إلى قائمته الرائعة المكونة من 20 مصدرا للبيانات الضخمة المتاحة مجانا للجميع على الويب.

• Data.gov- حيث يمكن الوصول بحرية إلى جميع بيانات حكومة الولايات المتحدة، وتتوفر معلومات تتراوح من المناخ إلى الجريمة.

• على غرار ذلك، بوابة حكومة المملكة المتحدة، Data.gov.uk، حيث يمكن جمع البيانات الوصفية على جميع الكتب والمنشورات في المملكة المتحدة منذ عام 1950.

• هناك أيضا مكتب الإحصاء الأمريكي الذي يغطي معلومات قيمة مثل السكان والجغرافيا والبيانات الأخرى، مطابقة لهذا هي بوابة البيانات المفتوحة للاتحاد الأوروبي، التي تضم بيانات التعداد من مؤسسات الاتحاد الأوروبي.

• وشيء أقرب إلى اهتماماتنا - يوفر الرسم البياني لفيسبوك معلومات واجهة برنامج التطبيق (واجهة برمجة تطبيقات الرسم البياني)، بعد جمع المعلومات من جميع البيانات التي يشاركها مستخدموها علنا.

• في قطاع الرعاية الصحية، يوجد Healthdata.gov ومركز معلومات الرعاية الصحية والاجتماعية التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية، من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة، على التوالي.

تعد مجموعات البيانات العامة لاتجاهات Google وGoogle Finance وAmazon Web Services أمثلة متشابهة، من هذه الأمثلة من الواضح أن البيانات الضخمة لا تتعلق بالأحجام وحدها، كما يتضمن مجموعة واسعة النطاق وعالية السرعة للبيانات، في عام 2001 قام "دوغ لاني" وهو محلل صناعي  بفصل 3 مقابل للبيانات الضخمة كسرعة وحجم وتنوع.

السرعة التي يتم بها تدفق البيانات، في الوقت الحاضر لم يسبق لها مثيل، مما يجعل من الصعب التعامل معها في الوقت المناسب، تجعل القياسات الذكية وأجهزة الاستشعار وعلامات RFID من الضروري التعامل مع سيول البيانات في الوقت الفعلي تقريبا، تجد معظم المنظمات صعوبة في الرد على البيانات بسرعة.

قبل سنوات قليلة، كان وجود الكثير من البيانات مجرد مشكلة في التخزين، ومع ذلك مع زيادة قدرات التخزين وانخفاض تكاليف التخزين، يركز اللاعبون في الصناعة مثل دعم DBA عن بعد الآن على كيفية إنشاء البيانات ذات الصلة للقيمة.

هناك مجموعة متنوعة من البيانات اليوم أكثر مما كانت عليه قبل بضع سنوات، تصنف البيانات على نطاق واسع على أنها بيانات منظمة (بيانات علائقية)، وبيانات شبه منظمة (بيانات في شكل أوراق XML)، وبيانات غير منظمة (سجلات الوسائط والبيانات في شكل ملفات PDF وWord وملفات نصية)، يتعين على العديد من الشركات التعامل مع إدارة أنواع البيانات المختلفة وإدارتها ودمجها.

تعد الصدق (جودة البيانات) والتقلب (التناقض الذي تعرضه البيانات في بعض الأحيان) والتعقيد (عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة) من الخصائص الأساسية الأخرى للبيانات.

أنواع البيانات الضخمة

إليك أنواع البيانات الضخمه مصحوبة بأمثلة: 

1. البيانات المنظمة

من السهل تقييم البيانات المنظمة وفرزها لأنها لها خصائص تنظيمية محددة سلفا ويتم توفيرها في مخطط منظم أو جدولي، كل حقل مستقل ويمكن الوصول إليه بشكل فردي أو بمعلومات من حقول أخرى منذ تحديده، ومنذ ذلك الحين تعد البيانات المنظمة مهمة جدا لأنها تمكن من جمع البيانات بسرعة من العديد من مواقع قواعد البيانات.

2. بيانات غير منظمة

تشير البيانات غير المنظمة إلى المعلومات التي تفتقر إلى المعاني المفاهيمية المحددة سلفا ويصعب على قواعد البيانات التقليدية أو نماذج البيانات فهمها أو تحليلها، تتكون معظم البيانات الكبيرة من بيانات غير منظمة، بما في ذلك الحقائق والتواريخ والأرقام، ملفات الفيديو والصوت وأنشطة الهاتف المحمول، وصور الأقمار الصناعية، وأنواع أخرى من البيانات الضخمة.

3. بيانات شبه هيكلية

مزيج من البيانات غير المنظمة والمنظمة هي بيانات شبه منظمة، ونتيجة لذلك فإنه يتضمن بعض خصائص البيانات المنظمة، ولكنه يفتقر أيضا إلى تنظيم واضح ولا يلتزم بالأشكال الرسمية لقواعد البيانات العلائقية أو نماذج البيانات، على سبيل المثال كثيرا ما تظهر البيانات شبه المنظمة في JSON و XML.

خصائص البيانات الضخمة

• يتم تعريف البيانات الضخمة على أنها بيانات كبيرة للغاية، يشير إلى مجموعة كبيرة من مجموعات البيانات التي تنمو بسرعة مع مرور الوقت ولها نطاق هائل.

• تشمل أمثلة تحليلات البيانات الضخمة منصات وسائل التواصل الاجتماعي ومحركات الطائرات والأسواق المالية.

• البيانات الكبيرة المنظمة أو غير المنظمة أو شبه المنظمة هي الأنواع الثلاثة الممكنة.

• بعض خصائص البيانات الضخمة هي الحجم والتنوع والسرعة والتقلب.

• تشمل بعض فوائد البيانات الضخمة تحسين عملية صنع القرار، وتحسين خدمة العملاء، وتحسين الكفاءة التشغيلية.

حالات استخدام البيانات الضخمة

والان إليك حالات استخدام البيانات الضخمة 

1. عرض المنتج بزاوية 360 درجة

غالبا ما تستخدم الشركات البيانات الضخمة لإنشاء تطبيقات لوحة المعلومات التي توفر منظورا 360 درجة للمستهلك، تجمع لوحات المعلومات هذه المعلومات من العديد من المصادر الداخلية والخارجية وتقيمها، ثم تقدمها إلى موظفي خدمة العملاء والمبيعات أو التسويق بطريقة تدعم عملهم.

2. تعزيز اكتساب العميل والاحتفاظ به

تسمح البيانات الضخمة للشركات بفهم اهتمامات العملاء بشكل أفضل، وأنماط استخدام المنتجات والخدمات، ولماذا يتوقف العملاء عن استخدامها أو شرائها، قد تحدد الشركات بدقة أكبر ما يبحث عنه العملاء وتتبع اتجاهاتهم السلوكية باستخدام تطبيقات البيانات الكبيرة، قد يستخدمون بعد ذلك هذه الأنماط لتعزيز عروضهم، وزيادة معدلات التحويل.

3. تحسين الأمن السيبراني ومنع الاحتيال

بالنسبة للشركات، تعد مكافحة الاحتيال صراعا لا ينتهي أبدا، تستخدم المنظمات تحليلات البيانات الضخمة لتحديد اتجاهات الاحتيال أو إساءة الاستخدام، وتحديد الشذوذ في سلوك النظام، ووقف الجهات الفاعلة الإجرامية، قد تفحص أنظمة البيانات الضخمة المعاملات الهائلة وتسجل البيانات على الخوادم وقواعد البيانات والتطبيقات والملفات والأجهزة لتحديد الاحتيال المحتمل وإيقافه واكتشافه والتخفيف من حدته.

4. تحسينات التنبؤ والتسعير

على الرغم من أنه قد لا يكون قادرا على التنبؤ بالمستقبل بدقة مطلقة، إلا أن البيانات الضخمة تسمح للشركات برؤية الأنماط والاتجاهات قبل أن يفعل الآخرون ذلك، يمكن الكشف المبكر عن أوجه القصور في تصنيع المنتجات، على سبيل المثال تمكن الشركات من إجراء التعديلات اللازمة، ومنع الأخطاء المكلفة في سلسلة التوريد، يمكن لمعلومات الطلب المبكرة أن تعزز التنبؤ بالمبيعات أو تساعد في تحديد التسعير المثالي قبل دخول المنتج إلى السوق، في الواقع ساعدت البيانات الضخمة الشركات في اتخاذ قرارات أكثر حكمة من خلال تزويدها بالمعرفة باحتمالية تحقيق نتائج معينة.

أفضل ممارسات البيانات الضخمة

• قبل دمج تحليلات البيانات الضخمة في مشاريعك، فإن الخطوة الأولى والأكثر أهمية التي يجب إكمالها هي تحليل وفهم الأهداف التنظيمية ومتطلبات العمل.

• ثاني أكبر نهج للبيانات الضخمة هو معرفة نوع البيانات التي تدخل الأعمال التجارية وما هي البيانات التي يتم إنتاجها في الداخل.

• فهم وتحليل ما هو مفقود هو الممارسة الثالثة، بعد جمع البيانات اللازمة للمشروع، حدد أي معلومات إضافية قد تكون مطلوبة وأين يمكن الحصول عليها.

• لقد حان الوقت للشركة لفهم تقنيات البيانات الضخمة، مثل التحليلات التنبؤية، وتحليلات التدفق، واكتشاف الاحتيال، وإعداد البيانات، وتحليل المشاعر، وما إلى ذلك، هي الأنسب بعد دراسة وجمع البيانات من مصادر مختلفة.

أمثلة على البيانات الضخمة

تذكر أدناه بعض الأمثلة علي البيانات الضخمة :

1. وسائل النقل

يتم استخدام كمية هائلة من بيانات النقل بواسطة تطبيقات الهواتف الذكية بنظام تحديد المواقع العالمي، والتي تساعدنا على الانتقال من النقطة أ إلى النقطة ب في أقصر وقت ممكن، المنظمات الحكومية وصور الأقمار الصناعية هما موردان لبيانات نظام تحديد المواقع العالمي.

2. الإعلانات

كانت فئات العملاء المستهدفة تقليديا محور الحملات الإعلانية والتسويقية، في الماضي استخدم المسوقون مجموعات التركيز، ونتائج الدراسات الاستقصائية، وتفضيلات التلفزيون والإذاعة، وغيرها من الأساليب لمحاولة التنبؤ بكيفية رد فعل المستهلكين على الإعلانات، كانت هذه التقنيات في أحسن الأحوال تخمينات مستنيرة.

3. الخدمات المالية والمصرفية

• الكشف عن الاحتيال : تتبع البنوك عادات إنفاق العملاء والأنشطة الأخرى لتحديد السلوك غير العادي والشذوذ الذي قد يشير إلى معاملات احتيالية.

• إدارة المخاطر : يمكن للبنوك مراقبة عمليات الشركة والمقاييس وسلوك الموظفين والإبلاغ عنها بفضل تحليلات البيانات الكبيرة.

4. الحكومة

تجمع المنظمات الحكومية كميات هائلة من البيانات، ولكن العديد منها لا سيما على المستوى المحلي لا يستخدم أدوات استخراج البيانات والتحليلات المتطورة لتحقيق أقصى استفادة منها.

تشمل أمثلة المنظمات التي تستخدم تحليل البيانات لتحديد مطالبات الإعاقة الاحتيالية والتهرب الضريبي إدارة الضمان الاجتماعي ومصلحة الضرائب، لجنة الأوراق المالية والبورصات أدوات البيانات الضخمة لتتبع الأسواق والبحث عن أنشطة الشركات غير الأخلاقية.

مزايا البيانات الضخمة

• المستهلك اليوم مطلوب للغاية، يتحدث لتمرير العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي وينظر إلى خيارات مختلفة قبل الشراء، يريد العميل أن يعامل كفرد وأن يتم شكره بعد شراء منتج، مع البيانات الضخمة ستحصل على بيانات قابلة للتنفيذ يمكنك استخدامها للتفاعل مع عملائك بشكل فردي في الوقت الفعلي، إحدى الطرق التي تسمح لك بها البيانات الكبيرة للقيام بذلك هي أنك ستتمكن من التحقق من ملف تعريف العميل الشاكي في الوقت الفعلي والحصول على معلومات حول المنتج التي يشكو منه، ستتمكن بعد ذلك من أداء إدارة السمعة.

• تسمح لك البيانات الضخمة بإعادة تطوير المنتجات والخدمات التي تبيعها، تساعدك المعلومات المتعلقة برأي الآخرين في منتجاتك مثل نص موقع التواصل الاجتماعي غير المنظم في تطوير المنتجات.

• تسمح لك البيانات الضخمة باختبار أشكال مختلفة من صور CAD (التصميم بمساعدة الكمبيوتر) لتحديد كيفية تأثير التغييرات الطفيفة على العملية أو المنتج الخاص بك، هذا يجعل البيانات الضخمة لا تقدر بثمن في عملية التصنيع.

• التحليل التنبؤي سوف يبقيك متقدما على منافسيك، يمكن للبيانات الضخمة أن تسهل ذلك، على سبيل المثال من خلال مسح وتحليل خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي وتقارير الصحف، تساعدك البيانات الضخمة أيضا على إجراء اختبارات صحية على عملائك والموردين الخاصين بك وأصحاب المصلحة الآخرين لمساعدتك على تقليل المخاطر مثل التخلف عن السداد.

• البيانات الضخمة مفيدة في الحفاظ على أمان البيانات، تساعدك أدوات البيانات الضخمة على رسم خريطة لمشهد البيانات لشركتك، مما يساعد في تحليل التهديدات الداخلية، على سبيل المثال ستعرف ما إذا كانت معلوماتك الحساسة تتمتع بالحماية أم لا، مثال أكثر تحديدا هو أنك ستتمكن من وضع علامة على البريد الإلكتروني أو تخزين أرقام مكونة من 16 رقما (والتي يمكن أن تكون أرقام بطاقات ائتمان).

• تسمح لك البيانات الضخمة بتنويع مصادر إيراداتك، يمكن أن يمنحك تحليل البيانات الكبيرة بيانات الاتجاه التي يمكن أن تساعدك على التوصل إلى تدفق إيرادات جديد تماما.

• يجب أن يكون موقع الويب الخاص بك ديناميكيا إذا كان سيتنافس بشكل إيجابي في الفضاء المزدحم عبر الإنترنت، يساعدك تحليل البيانات الكبيرة على تخصيص شكل أو محتوى ومظهر موقعك ليناسب كل زائر بناء على الجنسية والجنس على سبيل المثال، مثال على ذلك هو IBCF (التصفية التعاونية القائمة على العناصر) من Amazon التي تدفع ميزات "الأشخاص الذين قد تعرفهم" و"غالبا ما يتم شراؤها معا".

• إذا كنت تدير مصنعا، فإن البيانات الضخمة مهمة لأنك لن تضطر إلى استبدال أجزاء من التكنولوجيا استنادا إلى عدد الأشهر أو السنوات التي كانت قيد الاستخدام، هذا مكلف وغير عملي لأن الأجزاء المختلفة ترتدي بمعدلات مختلفة، تسمح لك البيانات الضخمة باكتشاف الأجهزة الفاشلة وسوف تتنبأ متى يجب عليك استبدالها.

• البيانات الضخمة مهمة في الرعاية الصحية، التي تعد واحدة من المجالات القليلة الأخيرة التي لا تزال عالقة بنهج عام وتقليدي، على سبيل المثال إذا كان احد الافراد مصابا بالسرطان فسوف يخضع لعلاج واحد، وإذا لم ينجح هذا العلاج فسوف يوصي الطبيب الخاص به بعلاج آخر، تسمح البيانات الضخمة هنا لمريض السرطان إمكانية الحصول على دواء تم تطويره بناء على جيناته.

تحديات البيانات الضخمة

• تتمثل إحدى مشكلات البيانات الضخمة في النمو الهائل للبيانات الخام، تخزن مراكز البيانات وقواعد البيانات كميات هائلة من البيانات، والتي لا تزال تنمو بسرعة، مع النمو الهائل للبيانات غالبا ما تجد المنظمات صعوبة في تخزين هذه البيانات بشكل صحيح.

• التحدي التالي هو اختيار أداة البيانات الضخمة الصحيحة، هناك العديد من أدوات البيانات الضخمة، ولكن اختيار الأدوات الخاطئة يمكن أن يؤدي إلى إهدار الجهد والوقت والمال أيضا.

• التحدي التالي للبيانات الضخمة هو تأمينها، غالبا ما تكون المنظمات مشغولة جدا بفهم البيانات وتحليلها، لدرجة أنها تترك أمن البيانات لمرحلة لاحقة، وتصبح البيانات غير المحمية في نهاية المطاف أرضا خصبة للمتسللين.