يتم استخدام مصطلح البيانات الضخمة^{(Big Data)} بشكل متزايد في كل مكان تقريبًا على هذا الكوكب - عبر الإنترنت وخارجه. ولا تتعلق بالكمبيوتر فقط. يأتي هذا المصطلح تحت مصطلح شامل يسمى تكنولوجيا المعلومات^{(Information Technology)} ، والذي أصبح الآن جزءًا من جميع التقنيات ومجالات الدراسات والشركات الأخرى تقريبًا. البيانات الضخمة^{(Big Data)} ليست صفقة كبيرة. الضجيج المحيط به هو بالتأكيد صفقة كبيرة جدًا لإرباكك. تلقي هذه المقالة نظرة على ماهية البيانات الضخمة^{(Big Data)} . يحتوي أيضًا على مثال لكيفية استخدام NetFlix لبياناته ، أو بالأحرى البيانات الضخمة^{(Big Data)} ، لخدمة احتياجات عملائها بشكل أفضل.

ما هي البيانات الضخمة

كانت البيانات الموجودة في خوادم شركتك مجرد بيانات حتى يوم أمس - تم فرزها وحفظها. فجأة ، أصبحت البيانات الضخمة^{(Big Data)} شائعة ، والآن أصبحت البيانات في شركتك هي البيانات الكبيرة^{(Big Data)} . يغطي المصطلح كل جزء من البيانات التي خزنتها مؤسستك حتى الآن. يتضمن البيانات المخزنة في السحب وحتى عناوين URL^(URLs) التي قمت بوضع إشارة مرجعية عليها. ربما لم تقم شركتك برقمنة جميع البيانات. ربما لم تكن قد نظمت جميع البيانات بالفعل. ولكن بعد ذلك ، أصبحت جميع البيانات الرقمية والورقية والمنظمة وغير المهيكلة مع شركتك هي الآن بيانات كبيرة^{(Big Data)} .

باختصار ، فإن جميع البيانات - سواء كانت مصنفة أم لا - الموجودة في الخوادم الخاصة بك تسمى بشكل جماعي BIG DATA . يمكن استخدام كل هذه البيانات للحصول على نتائج مختلفة باستخدام أنواع مختلفة من التحليل. ليس من الضروري أن تستخدم جميع التحليلات جميع البيانات. يستخدم التحليل المختلف أجزاء مختلفة من BIG DATA لإنتاج النتائج والتنبؤات اللازمة.

البيانات الضخمة^{(Big Data)} هي في الأساس البيانات التي تقوم بتحليلها من أجل النتائج التي يمكنك استخدامها للتنبؤات والاستخدامات الأخرى. عند استخدام مصطلح البيانات الضخمة^{(Big Data)} ، تعمل شركتك أو مؤسستك فجأة باستخدام تقنية معلومات^{(Information)} عالية المستوى لاستنتاج أنواع مختلفة من النتائج باستخدام نفس البيانات التي قمت بتخزينها عن قصد أو عن غير قصد على مر السنين.

ما حجم البيانات الضخمة

في الأساس ، جميع البيانات مجتمعة هي بيانات كبيرة^{(Big Data)} ، لكن العديد من الباحثين يتفقون على أن البيانات الضخمة -^{(Big Data –)} على هذا النحو - لا يمكن التلاعب بها باستخدام جداول البيانات العادية والأدوات العادية لإدارة قواعد البيانات. إنهم بحاجة إلى أدوات تحليل خاصة مثل Hadoop (سنقوم بدراسة هذا في منشور منفصل) بحيث يمكن تحليل جميع البيانات دفعة واحدة (قد تشمل تكرارات التحليل).

على عكس ما ورد أعلاه ، على الرغم من أنني لست خبيرًا في هذا الموضوع ، إلا أنني أود أن أقول إن البيانات مع أي مؤسسة - كبيرة أو صغيرة ، منظمة أو غير منظمة - هي بيانات كبيرة لتلك المنظمة وأن المنظمة قد تختار أدواتها الخاصة لتحليل البيانات.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

عادةً ، لتحليل البيانات ، اعتاد الأشخاص على إنشاء مجموعات بيانات مختلفة بناءً على واحد أو أكثر من الحقول الشائعة بحيث يصبح هذا التحليل سهلاً. في حالة البيانات الضخمة^{(Big Data)} ، ليست هناك حاجة لإنشاء مجموعات فرعية لتحليلها. لدينا الآن أدوات يمكنها تحليل البيانات بغض النظر عن حجمها. من المحتمل أن هذه الأدوات نفسها تصنف البيانات حتى أثناء تحليلها.

أجد أنه من المهم ذكر جملتين من كتاب "البيانات الضخمة" لجيمي غوترمان^{(Jimmy Guterman)} :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-و-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

لذلك ترى أن كلا من الحجم والتحليل جزء مهم من البيانات الضخمة^{(Big Data)} .

قراءة^(Read) : ما هو التنقيب عن البيانات؟^{(What is Data Mining?)}

مفاهيم البيانات الضخمة

هذه نقطة أخرى حيث لا يتفق معظم الناس. يقول بعض الخبراء أن مفاهيم البيانات الضخمة^{(Big Data Concepts)} تتكون من ثلاثة مفاهيم:

1. مقدار
2. سرعة
3. متنوع

يضيف البعض الآخر القليل من V إلى المفهوم:

1. التصور
2. الصدق (الموثوقية)
3. تقلب و
4. قيمة

سأغطي مفاهيم البيانات الضخمة^{(Big Data)} في مقال منفصل لأن هذا المنشور أصبح كبيرًا بالفعل. في رأيي ، فإن الثلاثة الأولى من V تكفي لشرح مفهوم البيانات الضخمة^{(Big Data)} .

مثال البيانات الضخمة - كيف^{(Big Data Example – How NetFlix)} استخدمته NetFlix لإصلاح مشاكلها

بحلول عام 2008 ، كان هناك انقطاع في NetFlix بسبب ترك العديد من العملاء في الظلام. بينما لا يزال بإمكان البعض الوصول إلى خدمات البث ، لم يتمكن معظمهم من ذلك. تمكن بعض العملاء من الحصول على أقراص DVD^(DVDs) المستأجرة بينما فشل البعض الآخر. ذكرت مدونة على صحيفة وول ستريت جورنال^{(Wall Street Journal)} أن Netflix قد بدأت للتو في البث عند الطلب.

دفع انقطاع التيار الكهربائي الإدارة إلى التفكير في المشاكل المستقبلية المحتملة ، وبالتالي ؛ تحولت إلى البيانات الضخمة^{(Big Data)} . قامت بتحليل مناطق حركة المرور العالية ، والنقاط الحساسة ، ومعدل نقل الشبكة ، وما إلى ذلك باستخدام تلك البيانات وعملت عليها لتقليل وقت التوقف عن العمل إذا ظهرت مشكلة مستقبلية عندما أصبحت عالمية. هذا هو الرابط^{(the link)} إلى مدونة وول ستريت جورنال^{(Wall Street Journal Blog)} ، إذا كنت ترغب في التحقق من أمثلة البيانات الضخمة^{(Big Data)} .

يلخص ما ورد أعلاه ماهية البيانات الضخمة بلغة الشخص العادي. يمكنك تسميتها مقدمة أساسية للغاية. أخطط لكتابة عدد قليل من المقالات حول العوامل المرتبطة مثل - المفاهيم^(Concepts) والتحليل والأدوات^(Analysis) واستخدامات البيانات الضخمة ^(Tools)والبيانات^{(uses of Big Data)} الضخمة 3 V وما إلى ذلك. وفي الوقت نفسه ، إذا كنت ترغب في إضافة أي شيء إلى ما سبق ، فيرجى التعليق والمشاركة معنا.

اقرأ التالي^{(Read next)} : ما هو تجريف الويب^{(Web Scraping)} ؟

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

Thе term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

Related posts

• Big Data Consumption. ما هي استخدامات Big Data

• ما هو Data Analytics وما هو عليه

• ما هو الفرق بين Data and Information

• كيفية تثبيت Drupal باستخدام WAMP على Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets ل Windows، IOS، Android

• Task Management Software مجانا لإدارة العمل الجماعي

• حدث خطأ أثناء التحقق من التحديثات في VLC

• Best Laptop Backpacks ل Men and Women

• ما هو Silly Window Syndrome - Explanation and Prevention

• كيفية إغلاق Payoneer Account الخاص بك؟

• Best مجانا Secure Digital Notebook Software & Online Services

• ما هو Blue Whale Challenge Dare Game

• كيفية تحويل Binary إلى نص باستخدام هذا النص إلى Binary Converter

• جلب الخاص بك Device (BYOD) Advantages، Best Practices، إلخ

• Setup Internet Radio Station مجانا على Windows PC

• كيفية استخدام Template لإنشاء مستند مع LibreOffice

• Automate.io هو بديل automation tool and IFTTT مجاني

• ما هي Virtual Credit Cards وكيف وأين تحصل عليها؟

• مغلق من Plex Server and Server Settings؟ هنا هو الإصلاح!

• Microsoft Identity Manager: ميزات، Download