أهم 10 تقنيات للبيانات الضخمة يجب أن تعرفها في عام 2021

تعد تقنيات البيانات الضخمة واحدة من أكثر التقنيات تطوراً في العصر الرقمي. إنه ليس مصطلحًا شائعًا ، ولكن البيانات الضخمة هي ببساطة مصطلح يستخدم لوصف مجموعة من البيانات الضخمة في الحجم والتي تتزايد بشكل كبير بمرور الوقت . وهذا يعني أن هذه البيانات كبيرة جدًا بحيث لا تستطيع أي من أدوات الإدارة التقليدية تحليلها أو تخزينها أو معالجتها.

البيانات الضخمة ليست مجرد مصطلح. إنه مرتبط بتقنيات أخرى مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي و blockchain وإنترنت الأشياء والواقع المعزز وغير ذلك الكثير. لهذا السبب ، تستثمر العديد من الصناعات في تحليلات البيانات الضخمة مثل العمليات المصرفية والتصنيع المنفصل والعملياتي على سبيل المثال لا الحصر.

لفهم تقنية البيانات هذه بشكل أكبر ، قمنا بإدراج أفضل 10 تقنيات للبيانات الضخمة يجب أن تعرفها في عام 2020 بدون ترتيب معين.

أفضل 10 تقنيات للبيانات الضخمة في 2020

1. بحيرات البيانات

بحيرات البيانات هي مستودعات ضخمة للبيانات تجمع البيانات من مصادر مختلفة ويتم تخزينها في حالتها الطبيعية. لا تخلط بينه وبين Data Warehouse ، فهو في الأساس يقوم بنفس الشيء ، ولكن بدلاً من تخزينه في حالة طبيعية مثل Data Lakes ، فإنه يقوم ببنائه للتخزين.

لفهم الفرق بين الاثنين ، فإن Data Lakes عبارة عن مياه جسم غير مفلترة بينما Data Warehouse عبارة عن مجموعة من المياه المعبأة في زجاجات. 

2. نظام Hadoop البيئي

قد لا يكون Apache Hadoop مشهورًا كما كان من قبل ولكن البيانات الضخمة ليست كاملة دون ذكر هذه التقنية. إنه إطار مفتوح المصدر للمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الضخمة. لقد نمت على نطاق واسع بما يكفي لاحتواء نظام بيئي كامل من البرامج ذات الصلة والعديد من حلول البيانات الضخمة التجارية تعتمد على Hadoop.

3. قواعد بيانات NoSQL

مسؤولو قواعد البيانات للاستعلام عن البيانات المهيكلة المخزنة في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDMSes) ومعالجتها وإدارتها.

من ناحية أخرى ، تخزن قواعد بيانات NoSQL البيانات غير المهيكلة وتوفر أداءً سريعًا. هذا يعني أنه يوفر المرونة أثناء التعامل مع مجموعة متنوعة من أنواع البيانات بأحجام كبيرة. تتضمن بعض أمثلة قواعد بيانات NoSQL كل من MongoDB و Redis و Cassandra.

4. اباتشي سبارك

Apache Spark هو محرك لمعالجة كميات كبيرة من البيانات داخل Hadoop وهو أسرع 100 مرة مقارنةً بـ MapReduce ، محرك Hadoop القياسي. يكتسب الاهتمام بهذه التكنولوجيا مزيدًا من الشعبية ويتزايد باستمرار.

5. الذكاء الاصطناعي

هذه ليست تقنية جديدة ولكن الذكاء الاصطناعي أثبت قابليته للاستخدام على مر السنين. من نواح كثيرة ، لعبت البيانات الضخمة دورًا في تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعتين فرعيتين من التخصصات ؛ التعلم الآلي والتعلم العميق.

تعلم الآلة كما نعلم جميعًا هو قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل مضجر. بتطبيق هذا على تحليلات البيانات الضخمة ، يمكّن التعلم الآلي الأنظمة من النظر إلى البيانات التاريخية ، والتعرف على الأنماط ، وبناء النماذج ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية والمرتبطة في الغالب بالتحليلات التنبؤية.

من ناحية أخرى ، يعد التعلم العميق نوعًا من التعلم الآلي الذي يحاكي عمل الدماغ البشري ويخلق شبكات عصبية اصطناعية تستخدم طبقات متعددة من الخوارزمية لتحليل البيانات. في تقنيات البيانات الكبيرة ، يسمح لأدوات التحليل بالتعرف على المحتوى في الصور ومقاطع الفيديو ثم معالجة ذلك وفقًا لذلك.

6. Blockchain

تُستخدم Blockchain بشكل أساسي في وظائف مثل الدفع والضمان ويمكنها تسريع المعاملات وتقليل الاحتيال وزيادة الأمن المالي. إنها أيضًا تقنية قاعدة البيانات الموزعة الموجودة تحت عملة البيتكوين.

اختيار ممتاز لتطبيقات البيانات الضخمة في الصناعات الحساسة لأنه آمن للغاية.

7. قواعد البيانات في الذاكرة

إذا كان بإمكان حل تحليلات البيانات الكبيرة معالجة البيانات في ذاكرة الوصول العشوائي ، بدلاً من البيانات المخزنة على القرص الصلب ، فيمكن أن يتحسن بشكل كبير بشكل كبير. وهذه العملية هي كيفية عمل قواعد البيانات في الذاكرة. تتبنى العديد من شركات البرمجيات الرائدة هذه التكنولوجيا وستحقق بالتأكيد نجاحًا كبيرًا في عام 2020.

8. التحليلات التنبؤية

تحاول التحليلات التنبؤية ، وهي مجموعة فرعية من تحليلات البيانات الضخمة ، توقع الأحداث أو السلوك المستقبلي من خلال البيانات التاريخية. إنه يعمل من خلال التنقيب عن البيانات والنمذجة وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بما سيحدث بعد ذلك.

في الآونة الأخيرة ، تكيفت التطورات في الذكاء الاصطناعي مع تحسينات واسعة في قدرات حل التحليلات التنبؤية. هذا هو السبب في أن المزيد والمزيد من الصناعات بدأت في الاستثمار في هذه التكنولوجيا.

9. ر

R هو مشروع مفتوح المصدر ، مثل أنظمة Hadoop البيئية. إنها لغة برمجة وبيئة برمجية مصممة للعمل مع الإحصائيات. تدعم بيئات التطوير المتكاملة مثل Eclipse و Visual Studio هذه اللغة.

تقول العديد من المنظمات أن لغة R أصبحت واحدة من أكثر اللغات شعبية في العالم.

10. التحليلات الوصفية

تقدم التحليلات الوصفية نصائح للشركات حول ما يجب أن تفعله من أجل تحقيق النتيجة المرجوة.   استثمر عدد قليل من المؤسسات في تقنية البيانات الضخمة هذه ، لكن يعتقد العديد من المحللين أنها المجال التالي للاستثمار خاصة عندما يجربون فوائد أداة التحليلات هذه