15 حقائق مهمة عن البيانات الضخمة( Big Data ) لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات

البيانات الضخمة( Big Data )

يمنح تتبع اتجاهات البيانات الضخمة ( Big Data ) والبحوث والإحصاءات محترفي تكنولوجيا المعلومات أساسًا متينًا لتخطيط مشاريع البيانات الضخمة( Big Data ) .

 فيما يلي 15 حقيقة مهمة عن البيانات الضخمة ( Big Data ) يجب أن يعرفها كل متخصص في تكنولوجيا المعلومات.

يتحدث الجميع عن البيانات الضخمة أو ال  Big Data ، من التحديات إلى الإنفاق السنوي وخلق فرص العمل وحتى الأدوات اللازمة لمشاريع البيانات الضخمة ( Big Data ) . يعتقد الكثيرون أن البيانات الضخمة ستساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل في الواقع ، يوافق حوالي 8 من كل 10 مدراء تنفيذيين أو يوافقون بشدة على العبارة "إذا استطعنا تسخير جميع بياناتنا ، فسنكون شركة أقوى بكثير".

يمنح تتبع اتجاهات البيانات الضخمة ( Big Data ) والبحوث والإحصاءات محترفي تكنولوجيا المعلومات أساسًا متينًا لتخطيط مشاريع البيانات الضخمة.لهذا جمعت هذه القائمة من حقائق البيانات الضخمة والإحصاءات المهمة التي يجب أن يعرفها كل متخصص في تكنولوجيا المعلومات أو ال  Big Data  .

1. ما هو مقدار البيانات الموجودة؟

كل يوم ، نقوم بإنشاء 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات لدرجة أن 90٪ من البيانات الموجودة في العالم اليوم قد تم إنشاؤها في العامين الماضيين فقط. تأتي هذه البيانات من كل مكان: أجهزة الاستشعار المستخدمة لجمع المعلومات المناخية ، والمنشورات على مواقع التواصل الاجتماعي ، والصور الرقمية ومقاطع الفيديو ، وسجلات معاملات الشراء ، وإشارات GPS للهاتف الخلوي على سبيل المثال لا الحصر. (المصدر: IBM؛ IBM Big Data)

2. البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة

عند تصنيف البيانات الضخمة ، نظرت شركة Tata Consultancy Services Limited (TCS) في مقدار بيانات الشركات المنظمة مقابل البيانات غير المنظمة ، فضلاً عن مقدار ما تم إنشاؤه داخليًا مقابل خارجي.

- 51٪ من البيانات منظمة

- 27٪ من البيانات غير منظمة

- 21٪ من البيانات شبه منظمة

كانت النسبة المئوية الأعلى من المتوقع من البيانات غير منظمة سواء كانت غير منظمة أو شبه منظمة وأقل قليلاً من ربع البيانات كانت خارجية. (المصدر: شركة تاتا للخدمات الاستشارية المحدودة ، العوائد الكبيرة الناشئة على البيانات الضخمة)

3. البيانات الضخمة( Big Data )  تولد الوظائف

بحلول عام 2015 ، سيتم إنشاء 4.4 مليون وظيفة في مجال تكنولوجيا المعلومات على مستوى العالم لدعم البيانات الضخمة ( Big Data )  ، مما يوفر 1.9 مليون وظيفة في مجال تكنولوجيا المعلومات في الولايات المتحدة. كل دور متعلق بالبيانات الضخمة ( Big Data ) في الولايات المتحدة سيخلق فرص عمل لثلاثة أشخاص خارج تكنولوجيا المعلومات ، لذلك على مدى السنوات الأربع المقبلة ، سيتم إنشاء ما مجموعه 6 ملايين وظيفة في الولايات المتحدة من خلال اقتصاد المعلومات. التحدي؟ ليس هناك ما يكفي من المواهب في الصناعة. (المصدر: جارتنر ، ندوة جارتنر / ITxpo)

4. نقص مواهب البيانات الضخمة ( Big Data ) 

سيكون هناك نقص في المواهب اللازمة للمؤسسات للاستفادة من البيانات الضخمة أو ال ( Big Data ) . بحلول عام 2018 ، قد تواجه الولايات المتحدة وحدها نقصًا يتراوح بين 140 ألفًا و 190 ألف شخص يتمتعون بمهارات تحليلية عميقة بالإضافة إلى 1.5 مليون مدير ومحلل يتمتعون بمعرفة كيفية استخدام تحليل البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات فعالة. (المصدر: معهد ماكينزي العالمي ، البيانات الضخمة( Big Data ) : الحدود التالية للابتكار والمنافسة والإنتاجية)

5. إعادة التفكير في الأدوار الوظيفية والمسميات

يعتقد 81٪ من قادة تكنولوجيا المعلومات و 77٪ من محترفي تكنولوجيا المعلومات أن هناك نقصًا كبيرًا في العاملين بالمهارات المطلوبة للتخطيط والتنفيذ والاستفادة من إمكانات أصول البيانات الخاصة بمؤسستهم. قد تعني مشاريع البيانات الضخمة إعادة التفكير في الأدوار والمسميات الوظيفية ، فضلاً عن المهارات غير الفنية اللازمة لتحقيق أفضل استخدام للبيانات. (المصدر: TEK Systems ؛ البيانات الضخمة ... الحدود التالية)

6. أنظمة متباينة

يزعم 66٪ من قادة تكنولوجيا المعلومات و 53٪ من محترفي تكنولوجيا المعلومات أن بياناتهم مخزنة في أنظمة مختلفة ويجب على هذه المؤسسات إنشاء منصات جديدة لاستيعاب هذه الاحتياجات المتزايدة لإدارة البيانات. (المصدر: TEK Systems ؛ البيانات الضخمة ( Big Data ) ... الحدود التالية)

7. الحصول على قيمة الأعمال من البيانات الضخمة أو ال ( Big Data ) 

أكبر التحديات التي تواجه الحصول على قيمة الأعمال من البيانات الضخمة ( Big Data )  ثقافية بقدر ما هي تكنولوجية. عندما طُلب من الشركات تقييم قائمة من 16 تحديًا ، وضعت الشركات تحديًا تنظيميًا في أعلى القائمة: جعل وحدات الأعمال تشارك المعلومات عبر الصوامع التنظيمية. وثانيًا قريبًا كانت المشكلة التكنولوجية: التعامل مع ما أصبح يُعرف باسم القيم الثلاثة للبيانات الضخمة ( Big Data ) : حجم البيانات والسرعة والتنوع. كان التحدي الثالث هو تحديد البيانات التي يجب استخدامها في قرارات العمل المختلفة. (المصدر: شركة تاتا للخدمات الاستشارية المحدودة ، العوائد الكبيرة الناشئة على البيانات الضخمة)

8. جودة البيانات

أفاد أكثر من نصف قادة تكنولوجيا المعلومات (57٪) ومحترفي تكنولوجيا المعلومات (52٪) أنهم لا يعرفون دائمًا من يملك البيانات. إذا كان المرء لا يعرف من يملك البيانات ، فلا يوجد من يحاسب على جودتها. نظرًا لدمج مصادر وأنواع مختلفة من البيانات معًا لمشاريع البيانات الضخمة ، فإن ضمان دقة البيانات وجودتها سيكون أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. (المصدر: TEK Systems ؛ البيانات الضخمة ... الحدود التالية)

9. إنشاء أعمال أقوى

وجدت CompTIA أن ما يقرب من ثمانية من كل 10 مدراء تنفيذيين مسؤولين عن القرارات الفنية أو الإستراتيجية المتعلقة بالبيانات في مؤسستهم ، يوافقون على أن تسخير جميع بيانات مؤسستهم سيؤدي إلى أعمال أقوى. وجد الاستطلاع أيضًا أن 93٪ من المشاركين في الاستطلاع يقولون إن البيانات مهمة للغاية لأعمالهم ؛ يعتقد نفس النسبة المئوية أنه سيكون مهمًا في عام 2014 أيضًا.

تنبع واحدة من أقوى الحجج للاستثمار في مبادرات البيانات من نقطة البيانات التالية: يوافق ما يقرب من 8 من كل 10 مدراء تنفيذيين أو يوافقون بشدة على العبارة "إذا استطعنا تسخير جميع بياناتنا ، فسنكون شركة أقوى بكثير". (المصدر: CompTIA؛ Big Data Insights and Opportunities)

10. إدارة أفضل للبيانات

أبلغ أقل من 1 من كل 5 شركات عن كونها بالضبط حيث تريد أن تكون في إدارة البيانات واستخدامها. من المؤكد أن هذا يمثل مستوى مرتفعًا ، ولكن حتى عند تضمين تلك الشركات "القريبة جدًا" من هدفها ، فإنه لا يزال يترك لغالبية الشركات عملًا كبيرًا يتعين القيام به على صعيد البيانات. (المصدر: CompTIA؛ Big Data Insights and Opportunities)

11. أهم 3 محركات للبيانات الضخمة للأعمال

تشمل أهم ثلاثة محركات عمل للبيانات الضخمة ما يلي:

- تسريع وقت أعباء العمل التشغيلي أو التحليلي (39٪)

- زيادة الميزة التنافسية مع مرونة البيانات المستخدمة في حلول الأعمال (34٪)

- متطلبات العمل لمستويات أعلى من التحليلات المتقدمة (31٪).

(المصدر: EMA and 9sight Consulting ؛ Big Data: تشغيل الطنين)

12. تطبيقات البيانات الضخمة ( Big Data ) 

ارتفعت تطبيقات البيانات الضخمة ( Big Data )  في الإنتاج من 27٪ في عام 2012 إلى 34.3٪ في عام 2013. بالإضافة إلى ذلك ، تدير 68٪ من الشركات مشروعين أو أكثر من مشروعات البيانات الضخمة كجزء من مبادرات البيانات الضخمة. بالنسبة للشركات التي لديها إستراتيجية تحليلات مطبقة ، كان الدافع الرئيسي للأعمال هو الحاجة إلى دمج معلومات المبيعات في تحليلات تشغيلية (57٪). (المصدر: EMA and 9sight Consulting ؛ Big Data: تشغيل الطنين)

13. أدوات البيانات الضخمة ( Big Data ) 

قال 80٪ من المستجيبين إنهم يستخدمون أو يخططون بالفعل لاستخدام أدوات أو بنى مخصصة للبيانات الضخمة ( Big Data ) في بيئة الإنتاج الخاصة بهم للتعامل مع تدفق كميات هائلة من البيانات. أشار 56٪ من المشاركين إلى أنهم يخططون لنقل التطبيقات الحالية من RDBMS إلى مخزن بيانات NoSQL. (المصدر: Giga Spaces؛ Big Data Survey)

14. إنفاق البيانات الضخمة ( Big Data ) 

هناك قطبية في الإنفاق على البيانات الضخمة ، حيث تنفق أقلية من الشركات مبالغ ضخمة وعدد أكبر ينفق القليل جدًا. أنفقت حوالي 15٪ من الشركات التي شملتها الدراسة مع مبادرات البيانات الضخمة ما لا يقل عن 100 مليون دولار لكل منها في عام 2012 ، واستثمر 7٪ ما لا يقل عن 500 مليون دولار. في المقابل ، أنفق ما يقرب من الربع (24٪) أقل من 2.5 مليون دولار للقطعة الواحدة. (المصدر: شركة تاتا للخدمات الاستشارية المحدودة ، العوائد الكبيرة الناشئة على البيانات الضخمة)

15. الصناعات الأكثر إنفاقًا على البيانات الضخمة ( Big Data ) 

الصناعات الأكثر إنفاقًا هي الاتصالات السلكية واللاسلكية ، والسفر ، والتكنولوجيا المتقدمة ، والخدمات المصرفية ؛ شركات علوم الحياة والتجزئة والطاقة / الموارد إنفاقًا أقل. (المصدر: شركة تاتا للخدمات الاستشارية المحدودة ، العوائد الكبيرة الناشئة على البيانات الضخمة)