نافديب سينغ جيل

ستُدهش إذا علمت أننا ننتج كل يوم بيانات تتجاوز ما كنا ننتجه من عقود عبر التاريخ. نعم، هذا صحيح، ومعظمنا لا يدرك أننا ننتج الكثير من البيانات فقط عن طريق التصفح على الإنترنت. إنك إذا كنت لا تريد أن تتفاجأ بالتقنيات المستقبلية، فعليك الانتباه إلى هذه الاتجاهات الحالية في تحليل البيانات الضخمة والنجاح!

أولاً: البيانات كخدمة Data as service

يتم تخزين البيانات تقليديًا في مخازن البيانات، التي تم تطويرها للحصول عليها بواسطة تطبيقات معينة. فعندما كانت نماذج “البرمجيات كخدمة” SaaS شائعة، كانت البنية التحتية الافتراضية (Desktop as a Service) “Daas” مجرد بداية. وكما هو الحال مع تطبيقات البرامج كخدمة، تستخدم البيانات كخدمة تقنية السحابة لمنح المستخدمين والتطبيقات إمكانية الوصول عند الطلب إلى المعلومات دون الاعتماد على مكان وجود المستخدمين أو التطبيقات. وتعد البيانات كخدمة أحد الاتجاهات الحالية في تحليل البيانات الضخمة، حيث توفر البيانات بشكل أيسر للمحللين من أجل الحصول على بيانات لمهام مراجعة الأعمال، وأسهل للمناطق في جميع أنحاء الأعمال أو الصناعة لمشاركة البيانات.

ثانيًا: الذكاء اصطناعي مسؤول وأكثر ذكاءً Responsible and Smarter Artificial Intelligence

سوف يمكِّن الذكاء الاصطناعي المسؤول والقابل للتطوير من خوارزميات تعلم أفضل مع أوقات قصيرة للتسويق. لذا ستحقق الشركات الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل صياغة العمليات التي يمكن أن تعمل بكفاءة. وستجد الشركات طريقة لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهو ما يمثل تحديًا كبيرًا حتى الآن.

ثالثًا: التحليلات التنبؤية Predictive Analytics

لطالما كانت تحليلات البيانات الضخمة تمثل نهجًا أساسيًا للشركات حتى تصبح لديها ميزة تنافسية وتحقق أهدافها. إنها تطبق أدوات التحليل الأساسية لإعداد البيانات الضخمة واكتشاف أسباب ظهور مشكلات معينة. لذا، يتم تنفيذ الأساليب التنبؤية لفحص البيانات الحديثة والأحداث التاريخية لمعرفة العملاء والتعرف على المخاطر والأحداث المحتملة للشركة. ويمكن للتحليل التنبؤي في البيانات الضخمة التنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. وتعد هذه الاستراتيجية فعالة جدًا في تصحيح البيانات المجمعة التي تم تحليلها للتنبؤ باستجابة العملاء؛ إذ يتيح ذلك للمؤسسات تحديد الخطوات التي يتعين عليهم ممارستها من خلال تحديد الخطوة التالية للعميل قبل أن يفعلوا ذلك.

رابعًا: الإحصاء الكمي Quantum Computing

قد يستغرق استخدام تقنية الوقت الحالي وقتًا طويلاً لمعالجة كمية هائلة من البيانات. بينما تحسب أجهزة الكمبيوتر الكمية Quantum، احتمالية حالة الموضوع أو التنبؤ بحدث قبل قياسه؛ مما يشير إلى أنه يمكن معالجة بيانات أكثر من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. فإذا قمنا فقط بضغط مليارات البيانات مرة واحدة في بضع دقائق فقط، فإننا يمكننا تقليل مدة المعالجة بشكل كبير؛ مما يوفر للمؤسسات إمكانية الحصول على قرارات في الوقت المناسب بغرض تحقيق المزيد من النتائج المرجوة. ويمكن أن تكون هذه العملية ممكنة باستخدام الحوسبة الكمية. ويمكن أن تجعل تجربة أجهزة الكمبيوتر الكمومية لتصحيح البحث الوظيفي والتحليلي على العديد من المؤسسات، أكثر دقة.

خامسًا: حوسبة الحافة Edge Computing

إن تشغيل العمليات ونقلها إلى نظام محلي مثل أي نظام مستخدم، أو جهاز إنترنت الأشياء، أو خادم، يحدد معالجة الحافة. وتجلب الحوسبة المتطورة الحوسبة إلى حافة الشبكة وتقلل من مقدار الاتصال البعيد المدى الذي يجب أن يحدث بين العميل والخادم، مما يجعلها أحدث الاتجاهات في تحليل البيانات الضخمة. كما أنه يوفر تعزيزًا لتدفق البيانات، بما في ذلك تدفق البيانات في الوقت الفعلي ومعالجتها دون احتواء زمن الوصول، إذ تمكن الأجهزة من الاستجابة على الفور. وتعد الحوسبة المتطورة طريقة فعالة لمعالجة البيانات الضخمة عن طريق استهلاك أقل لعرض النطاق الترددي. كما يمكن أن يقلل من تكلفة التطوير للمؤسسة ويساعد البرنامج على العمل في المواقع البعيدة.

سادسًا: معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing

تكمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) داخل الذكاء الاصطناعي، وتعمل على تطوير التواصل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر. ذلك أن الهدف من معالجة اللغة الطبيعية يتمثل في قراءة وفك ترميز معنى اللغة البشرية. إذ تعتمد معالجة اللغة الطبيعية في الغالب على التعلم الآلي، ويتم استخدامها لتطوير تطبيقات معالج الكلمات أو ترجمة البرامج. لذا، تحتاج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية إلى خوارزميات للتعرف على البيانات المطلوبة والحصول عليها من كل جملة من خلال تطبيق القواعد النحوية. وفي الغالب يكون التحليل النحوي والتحليل الدلالي هو التقنية المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. ذلك أن التحليل النحوي هو الذي يتعامل مع الجمل والقضايا النحوية، بينما يعالج التحليل الدلالي معنى البيانات أو النص.

سابعًا: السحابة الهجينة Hybrid Clouds

يستخدم نظام الحوسبة السحابية سحابة خاصة محلية، وسحابة عامة خارجية، مع تنسيق بين واجهتين. وتوفر السحابة المختلطة مرونة ممتازة، والمزيد من خيارات نشر البيانات عن طريق نقل العمليات بين السحابة الخاصة والعامة. لذا، يجب أن تمتلك المؤسسة سحابة خاصة لاكتساب القدرة على التكيف مع السحابة العامة المطلوبة. لذلك، فإنه من المتعين عليها تطوير مركز بيانات، بما في ذلك الخوادم والتخزين والشبكة المحلية وموازن التحميل. وأيضًا يتعين على المنظمة نشر طبقة افتراضية أو برنامج “مراقب الأجهزة الافتراضية” Hypervisor لدعم الأجهزة الافتراضية والحاويات. وبالتالي، يمكن القيام بتثبيت طبقة برامج سحابية خاصة، تسمح بتنفيذ البرنامج للطبعات المختلفة بنقل البيانات بين السحابة الخاصة والعامة.

ثامنًا: البيانات المظلمة Dark Data

إن البيانات المظلمة هي البيانات التي لا تستخدمها الشركة في أي نظام تحليلي. إذ يتم جمع البيانات من عدة عمليات شبكة لا تُستخدم لتحديد الرؤى أو للتنبؤ. وقد تعتقد المنظمات أن هذه ليست البيانات الصحيحة لأنها لا تحصل على أي نتيجة من ذلك. لكنها تعلم أن هذا سيكون الشيء الأكثر قيمة. ونظرًا لأن البيانات تتزايد يومًا بعد يوم، يجب أن تفهم الصناعة أن أي بيانات غير مكتشفة يمكن أن تشكل خطرًا أمنيًا. ويمكن النظر إلى التوسع في مقدار البيانات المظلمة على أنه اتجاه آخر.

تاسعًا: نسيج البيانات Data Fabric

يعد نسيج البيانات بنيةً أو مجموعة من شبكات البيانات. ويوفر ذلك وظائف متسقة عبر مجموعة متنوعة من نقاط النهاية، سواء في البيئات المحلية، أو السحابية. ولدفع التحول الرقمي، يتم بسط نسيج البيانات ودمج التخزين عبر البيئات السحابية والمحلية. كما يتيح الوصول إلى البيانات ومشاركتها في بيئة بيانات موزعة. بالإضافة إلى ذلك، فإن نسيج البيانات يوفر إطار عمل متسقًا لإدارة البيانات عبر التخزين غير المنفصل.

عاشرًا: ملفات XOps

تهدف هذه الملفات إلى تحقيق الكفاءات ووفورات الحجم، إذ يتم استخدامها من خلال تطبيق أفضل أنشطة الـ”DevOps”. وبالتالي، يمكن ضمان الكفاءة وقابلية إعادة الاستخدام والتكرار مع تقليل التكنولوجيا وتكرار العمليات، والسماح بالأتمتة. إن هذه الابتكارات من شأنها أن تمكِّن النماذج الأولية من التوسع، مع وجود تصميم مرن وتنسيق رشيق للأنظمة المحكومة.

إن البنية المتطورة تعمل على تنسيق معايير وإجراءات إدارة البيانات عبر الأجهزة السحابية والمحلية والأجهزة المتطورة؛ وهو ما يمكن استكشاف ما بها من فوائد ومزايا تقدمها تطبيقات نسيج البيانات الضخمة.

الخلاصة 

على مر السنين، تتغير التقنيات الجديدة في تحليل البيانات الضخمة باستمرار. لذلك، فإن الشركات تحتاج إلى تنفيذ الاتجاهات الصحيحة للبقاء في صدارة منافسيها؛ وهو ما أوضحته أحدث الاتجاهات في تحليل البيانات الضخمة لعام 2022 وما تليها.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: xenonstack