Home-theater-designers
البيانات هي معلومات ، لكن هذا جزء فقط من القصة. إحدى التفاصيل حول حدث أو حقيقة واقعة حول صحة الإنسان ليست بيانات كثيرة للعمل معها. إنه جمع وتنظيم وتخزين المعلومات التي نفكر فيها عندما نتحدث عن البيانات.
في عصر الإنترنت ، جمعت الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم الكثير من البيانات لدرجة أننا نتحدث الآن عن الأمور على نطاق أوسع بشكل كبير. الآن هناك بيانات ضخمة ولها تأثير كبير على حياتنا كلها.
ما هي البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة هي مجموعة بيانات كبيرة جدًا لدرجة أن وسائلنا التقليدية لإدارة المعلومات ليست مناسبة للوظيفة. يمكن أن تتخذ هذه المجموعة عدة أشكال.
أمثلة على البيانات الضخمة
- التغريدات المخزنة على خوادم تويتر
- المعلومات التي تحصل عليها Google من تتبع ركوب السيارات
- مجموعة كاملة من نتائج الانتخابات المحلية والوطنية لبلد ما ، تعود بقدر ما تم الاحتفاظ بالسجلات
- ما تعرفه شركات التأمين الصحي حول من يحصل على العلاجات التي يتم إجراؤها في أي مستشفيات
- أنواع المشتريات والأماكن التي تظهر على بطاقات الائتمان
- ما يشاهده الناس على Netflix ومتى وأين ومدة
ما هي تقنية البيانات الضخمة؟
يمكن لأجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا إدارة قدر كبير من البيانات. فقط تخيل كل المعلومات التي يمكن حشرها في جدول بيانات واحد. برنامج قاعدة البيانات قادر على التعامل مع كميات أكبر من المعلومات. يمكن لهذه الأدوات حشر بيانات محرك أقراص ثابت واحد والتي قد تتطلب خلاف ذلك أرفف مليئة بصناديق مليئة بالدفاتر والمجلدات.
لكن هذه الأدوات غير كافية للتعامل مع كل حجم المعلومات التي نشير إليها بالبيانات الضخمة. لذلك ، قمنا بتطوير طرق جديدة. تقوم الحوسبة السحابية بإلغاء تحميل المهمة من أجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا إلى خوادم بعيدة. من هناك ، هناك عدد من الطرق للوصول إلى المعلومات واستخدامها.
استخدامات ملحوظة للبيانات الضخمة
البيانات الضخمة لا تأتي من تلقاء نفسها. شجعت عدة اتجاهات وجودها.
انترنت الأشياء
الإنترنت الذي تعرفه حاليًا هو إنترنت الأشخاص. هذا هو المكان الذي يتفاعل فيه الناس مع بعضهم البعض ، مع الآلات التي تسهل هذا التواصل. أنت تشاهد المواقع التي يصممها الناس. تقرأ الكلمات التي كتبها الناس.
إنترنت الأشياء هو أحد الأجهزة التي تتواصل فيها الأجهزة مباشرة مع بعضها البعض دون تدخل بشري. جهاز واحد يراقب الطقس. يصل منظم الحرارة الذكي إلى تلك المعلومات ويُجري تعديلات على درجة الحرارة في منزلك.
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء مترابطان. هذه الأجهزة قادرة على اتخاذ الإجراءات من تلقاء نفسها بفضل جميع البيانات المتاحة لها. كلما زاد عدد الأجهزة التي تعمل بهذه الطريقة ، يتم إنشاء المزيد من البيانات.
التعلم الالي
يشير التعلم الآلي إلى قدرة الكمبيوتر على التعلم من البيانات. هذه هي الطريقة التي تتكيف بها محطات راديو Pandora مع أسلوبك الخاص. يعد التعلم الآلي أيضًا وراء توصيات المحتوى على YouTube و Netflix.
هذه التنبؤات ترجع إلى الخوارزميات. خوارزمية بحث جوجل؟ الخوارزمية التي تحدد ما تراه في موجز أخبار Facebook؟ هذا هو كل التعلم الآلي في العمل.
هذه ليست سوى أمثلة قليلة لكيفية تأثير خوارزميات التعلم الآلي على تجاربنا اليومية.
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو الخطوة التالية بعد التعلم الآلي. هنا ، لا يتعلم الكمبيوتر من البيانات فحسب ، بل يستخدم هذه المعلومات لاتخاذ قراراته الخاصة وتشكيل سلوكه.
أظهرت كل من Microsoft و Google جهودهما لإنشاء روبوتات بشرية. يستخدم Facebook الذكاء الاصطناعي للمساعدة في منع حالات الانتحار. تتقدم التكنولوجيا بمعدل كان هناك العديد من الحالات التي تفوق فيها تفكير الكمبيوتر على الإنسان.
ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
لا تخبرنا مصادر البيانات الضخمة بأي شيء بمفردها. يجب على شخص ما أن يفهم كل تلك المعلومات. هذا ما يدور حوله مجال تحليلات البيانات الضخمة: النظر إلى كميات كبيرة غير مفهومة من المعلومات ورؤية ما يمكننا تعلمه.
اليوم ، يبدأ المزيد من المؤسسات مشاريع البيانات الضخمة الجديدة ، وتتنافس الشركات لتقديم شكلها الخاص لتحليل البيانات الضخمة عبر العديد من المجالات المختلفة. من خلال هذه الإجراءات ، تؤثر البيانات الضخمة على حياتك ، حتى لو كنت من Luddite في العصر الحديث.
لماذا يفعل الناس هذا؟ لأنه من خلال الرؤية الصحيحة ، يمكن للبيانات الضخمة أن تقدم الكثير من الفوائد.
فوائد البيانات الضخمة
يتسابق الناس لاستخدام البيانات الضخمة لتحسين حياتنا. فيما يلي بعض المجالات التي تعمل فيها البيانات الضخمة.
كيفية عمل قائمة مرجعية في Excel
البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
صناعة الرعاية الصحية ليست الأسرع في تبني التقنيات الجديدة. لا يزال بعض المزودين يهاجرون من الورق إلى وسائل التخزين الرقمية. ومع ذلك ، هناك مجالات تُحدث فيها البيانات الضخمة فرقًا. واحد هو مجال التكامل. تعمل شركات التأمين ومقدمو الخدمات على دمج البيانات من مصادر مختلفة ، مثل المطالبات والأشعة السينية وملاحظات الأطباء والوصفات الطبية.
حقوق الصورة: MGDboston / مورغيفيل
يعتقد الكثيرون أنه إذا تم دمج بيانات الرعاية الصحية بشكل أفضل ، فقد يوفر ذلك رعاية أفضل بتكلفة أقل. عندما أعلنت Amazon و Berkshire Hathaway و JP Morgan في وقت سابق من هذا العام أنهم يعملون معًا في مجال الرعاية الصحية ، أشاروا إلى التكنولوجيا كمجال تركيزهم ، مثل الحارس أغلفة.
البيانات الضخمة في التمويل
تعتمد صناعة التمويل على فكرة اتخاذ القرارات بناءً على تحليل الكمبيوتر. ترجع أعطال فلاش وول ستريت إلى التداول الآلي ، حيث تبيع الآلات الأسهم بسرعة دون تدخل بشري ، بناءً على ما يحدث في السوق. هذا يسمى التداول عالي التردد.
يستخدم علماء البيانات المالية الآن البيانات الضخمة للتنبؤ بالمخزونات التي ستنجح ومتى من المحتمل حدوث أعطال في المستقبل. ترى البنوك أيضًا أن البيانات الضخمة وسيلة لزيادة إيراداتها.
البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية والتسويق
نحن نولد الكثير من المعلومات عندما نتسوق. في المتجر ، تقوم بطاقات الائتمان وبطاقات الولاء بتتبع كل عملية شراء. تستخدم بعض المتاجر الكاميرات أو حتى تتبع هواتفنا لمعرفة أي جزء من المتجر يجذب انتباهنا لفترة أطول. عبر الإنترنت ، يتعين علينا إنشاء حسابات قبل التسوق ، مما يسمح للمواقع ليس فقط بتتبع ما نشتريه ، ولكن كل عنصر نعرضه.
تبني المتاجر مخططاتها حول اهتمامات المستهلك وسلوكه. يقرر البائعون عبر الإنترنت ما نراه بناءً على المعلومات الديموغرافية والمقاييس الأخرى. تعد متاجر Amazon الجديدة من الطوب وقذائف الهاون مثالاً على اندماج العالمين معًا.
هناك طلب كبير على نوع البصيرة التي تأتي من مراقبة اهتماماتنا وسلوكنا عبر الإنترنت. يعد كل من Facebook و Google من عمالقة التكنولوجيا المربحة نظرًا لقدرتهم على بيع الإعلانات التي تكون قادرة بشكل أفضل على استهداف مجموعات معينة من المستهلكين أكثر من طرق الإعلان والأنظمة الأساسية الأخرى. إنهم قادرون على القيام بذلك بفضل جميع المعلومات التي نقدمها عندما نستخدم خدماتهم.
هل البيانات الضخمة خطرة؟
تأتي البيانات الضخمة بوعود ، لكنها أيضًا مصحوبة بالمخاطر. الأول هو تآكل الخصوصية. المزيد من الناس يعرفون عن كل واحد منا أكثر من أي وقت مضى في تاريخ البشرية. ليس من السهل فقط العثور على المكان الذي نعيش فيه ، ولكن أين نذهب ، ومن نحبه ، وكيف نعيش ، وماذا نفكر.
هذا يجعل الأفراد والمجتمعات أكثر انفتاحًا على التلاعب. قد يتم خداعنا للتخلي عن كلمات المرور وأرقام بطاقات الائتمان الخاصة بنا أو التأثير على التصويت لمرشحين لن ندعمهم بأي طريقة أخرى. توفر المزيد من البيانات المزيد من الطرق للمعلنين والشركات الإعلامية لتشكيل رغباتنا وقيمنا.
هناك بيانات عنا أكثر من ذي قبل ، وهذه البيانات مخزنة في أماكن أكثر. هذا يخلق المزيد من الأهداف للهجوم. لم يعد يكفي حماية أجهزتنا. أصبحت انتهاكات البيانات الآن أمرًا معتادًا ، مع خروج ما يحدث لبياناتنا عن سيطرتنا.
حتى الشركات التي قد تقوم بعمل لائق لحماية بياناتنا من الهجمات الخارجية غالبًا ما تفعل أشياء مشكوك فيها بهذه البيانات نفسها ، كما هو الحال مع Facebook.
ثم هناك خطر ما يفعله الناس بالمعلومات التي تمكنهم البيانات الضخمة من التنبؤ بها. هل نفرض رسومًا أكبر على الأشخاص ذوي العادات الغذائية غير الصحية مقابل التأمين الصحي؟ هل يجب زيادة العمل الشرطي في المناطق التي نتوقع حدوث المزيد من الجرائم فيها؟ هل نقوم بزيادة الأسعار للمتسوقين عبر الإنترنت الذين يعيشون في مناطق ثرية؟
سيكون العثور على طرق للحفاظ على بياناتنا آمنة ، واحترام خصوصيتنا ، والحفاظ على قيمنا تحديات مستمرة مع استمرار الاتجاه نحو البيانات الضخمة. ومع ذلك ، بغض النظر عما نشعر به حيال ذلك ، للأفضل أو للأسوأ ، فإننا نعيش جميعًا في عالم من البيانات الضخمة.
يشارك يشارك سقسقة بريد الالكتروني كيفية الوصول إلى مستوى الفقاعة المدمج من Google على Androidإذا احتجت في أي وقت إلى التأكد من أن شيئًا ما مستوي في السؤال ، يمكنك الآن الحصول على مستوى فقاعة على هاتفك في ثوانٍ.
اقرأ التالي مواضيع ذات صلة- شرح التكنولوجيا
- انترنت الأشياء
- البيانات الكبيرة
Bertel هو مبتدئ رقمي يكتب من كمبيوتر محمول مزود بمفاتيح خصوصية مادية ونظام تشغيل معتمد من مؤسسة البرمجيات الحرة. إنه يقدر الأخلاق على الميزات ويساعد الآخرين على التحكم في حياتهم الرقمية.
المزيد من Bertel Kingاشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك