top of page
Search
  • Writer's pictureDr. Arwa Aleryani

منصات تحليلات البيانات الضخمة (2-1)

Updated: Sep 30, 2022


تلعب البيانات الضخمة دورًا حيويًا في حياتنا اليومية ، حيث تؤثر فعليًا على كل ما نقوم به. أصبح تحليل هذه البيانات من الأعمال التجارية الكبيرة في السنوات الأخيرة ، مما أدى إلى زيادة الحاجة إلى محللي البيانات الضخمة. نظرًا لأن هذا المجال جديد نسبيًا، فهناك الكثير للتعلم - ولحسن الحظ، هناك دائما تدريب عملي متاح للمساعدة اونلاين في فهم واستكشاف مفاهيم البيانات الضخمة الضرورية لمهنة ناجحة.

تركز تحليلات البيانات الضخمة في جوهرها على الكشف عن البيانات المفيدة وتحليلها مثل الاتجاهات والأنماط المخفية حتى تتمكن الشركات من اتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة واكتساب ميزة تنافسية. تتمثل مهمة محلل البيانات الضخمة في دراسة السوق من خلال تحديد هذه البيانات وجمعها وتحليلها وتصورها وتوصيلها للمساعدة في توجيه هذه القرارات المستقبلية.

محلل البيانات الضخمة هو الشخص الذي يراجع ويحلل ويبلغ عن البيانات الضخمة التي تخزنها المؤسسة وتحتفظ بها. محللو البيانات الضخمة لديهم وصف وظيفي ومجموعة مهارات مماثلة لتلك الخاصة بمحللي البيانات، لكنهم متخصصون في تحليل البيانات الضخمة.

يرتدي محلل البيانات الضخمة قبعات متعددة (أدوار)، وغالبًا ما يغير التروس من إجراء الأبحاث إلى بيانات التنقيب للحصول على المعلومات إلى تقديم النتائج. هذا يجعل التنوع مهارة مهمة لأي شخص مهتم في هذا المجال. تعد مهارات حل المشكلات ضرورية أيضًا لمحلل البيانات الضخمة، وكذلك القدرة على التفكير النقدي والمنطقي مع استخدام مهارات التفكير الإبداعي أيضًا. يجب أن يكون لدى محلل البيانات الضخمة الناجح أيضًا معرفة برمجية ومهارات كمية وتفسير البيانات ومهارات اتصال شفهية وكتابية قوية وخبرة في تقنيات متعددة.

نقدم في هذه المقالة عدد من منصات تحليلات البيانات الضخمة التي تدعم محلل البيانات الضخمة وتساعده على انجاز عمله بفعالية وجودة.


منصات تحليلات البيانات الضخمة


تصف تحليلات البيانات الضخمة عملية الكشف عن الاتجاهات والأنماط والارتباطات في كميات كبيرة من البيانات الأولية للمساعدة في اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات. تستخدم هذه العمليات تقنيات تحليل إحصائي مألوفة - مثل التجميع والانحدار - وتطبيقها على مجموعات بيانات أكثر شمولاً بمساعدة أدوات أحدث. ومع تقدم التكنولوجيا أكثر وتدفق البيانات من مصادر متنوعة وبنمط وقتي مستمر، ظهرت المنصات التي تساعد وتسهل على الجهات المهتمة بتحليل بياناتها الضخمة والاستفادة منها بأقصى قدرة.


منصة Integrate.io


عبارة عن نظام أساسي لدمج البيانات ومعالجتها وإعدادها للتحليلات على السحابة. يتم جمع كل مصادر البيانات المطلوبة معا، وبمساعدة الواجهة الرسومية البديهية يتم تنفيذ ETL أو ELT أو حل النسخ المتماثل. إن Integrate.io عبارة عن مجموعة أدوات كاملة لبناء خطوط أنابيب بيانات (data pipelines) ذات قدرات منخفضة التعليمات البرمجية وبدون تعليمات برمجية (low-code and no-code). لديها حلول للتسويق، والمبيعات، والدعم والمطورين. كما يساعدك Integrate.io على تحقيق أقصى استفادة من البيانات دون الاستثمار في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين ذوي الصلة. يوفر Integrate.io الدعم من خلال البريد الإلكتروني والمحادثات والهاتف والاجتماعات عبر الإنترنت.

مع العلم ETL (Extract, Transform and Load) هو استخراج وتحويل وتحميل البيانات

بينما ELT (Extract, Load and Transform) هو استخراج وتحميل وتحويل البيانات.

الايجابيات

  • منصة سحابية مرنة وقابلة للتطوير.

  • على اتصال فوري بمجموعة متنوعة من مخازن البيانات ومجموعة غنية من مكونات تحويل البيانات الجاهزة.

  • يوفر وظائف إعداد البيانات المعقدة باستخدام لغة التعبير الثرية الخاصة بـ Integrate.io.

  • يوفر مكون API للتخصيص المتقدم والمرونة.


موقع Integrate.io



منصة Adverity


عبارة عن نظام أساسي مرن لتحليلات التسويق الشامل يمكّن المسوقين من تتبع أداء التسويق في عرض واحد والكشف عن رؤى جديدة في الوقت الفعلي دون عناء. بفضل تكامل البيانات الآلي من أكثر من 600 مصدر وتصورات البيانات القوية، والتحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يتيح Adverity للمسوقين تتبع أداء التسويق في عرض واحد ويكشف بسهولة عن رؤى جديدة في الوقت الفعلي. ينتج عن هذا قرارات أعمال مدعومة بالبيانات ونمو أعلى وعائد استثمار قابل للقياس.

الايجابيات

  • تكامل مؤتمت بالكامل للبيانات من أكثر من 600 مصدر بيانات.

  • معالجة وتحويلات سريعة للبيانات في وقت واحد.

  • إعداد التقارير المعتادة وغير المألوفة.

  • نهج يحركها العملاء.

  • قابلية عالية للتوسع والمرونة.

  • دعم عملاء ممتاز.

  • مستوى عال من الأمن والحوكمة.

  • تحليلات تنبؤية قوية مضمنة.

  • سهولة تحليل الأداء عبر القنوات باستخدام مرشد العائد على الاستثمار (ROI Advisor).




منصة Dextrus


يساعد Dextrus في استيعاب بيانات الخدمة الذاتية ( self-service data ingestion) ، والتدفق ( streaming) ، والتحويلات ( transformations) ، والتطهير ( cleansing) ، والإعداد ( preparation) ، والمشاحنات ( rangling) ، وإعداد التقارير ( reporting) ، ونمذجة تعلم الآلة ( machine learning modeling).

الايجابيات

  • يساعد أحد مكونات "DB Explorer" في الاستعلام عن نقاط البيانات للحصول على رؤية جيدة للبيانات بسرعة باستخدام قوة محرك Spark SQL.

  • توفر خيار Change Data Capture (CDC) القائم على الاستعلام وهو أحد الخيارات لتحديد واستهلاك البيانات المتغيرة من قواعد البيانات المصدر إلى طبقات التدريج والتكامل النهائية.

  • توفر خيار Change Data Capture (CDC) المستند إلى السجل وهو خيار آخر لتحقيق تدفق البيانات في الوقت الفعلي من خلال قراءة سجلات قاعدة البيانات لتحديد التغييرات المستمرة التي تحدث بيانات المصدر.

  • اكتشاف الشذوذ ( Anomaly detection): غالبًا ما تكون المعالجة المسبقة للبيانات أو تنقية البيانات خطوة مهمة لتزويد خوارزمية التعلم بمجموعة بيانات مفيدة للتعلم منها.




منصة Dataddo


عبارة عن منصة استخراج ، تحويل ، تحميل ETL (extract, transform, load) بدون تشفير وقائمة على السحابة تضع المرونة في المقام الأول - مع مجموعة واسعة من الموصلات والقدرة على اختيار المقاييس والسمات المطلوبة، يجعل Dataddo إنشاء خطوط بيانات ( data pipelines) مستقرة أمرًا بسيطًا وسريعًا. يتم توصيل Dataddo بسلاسة بمكدس البيانات (data stack) الموجود، لذلك لا تحتاج إلى إضافة عناصر إلى البنية لم تكن تستخدمها بالفعل، أو تغيير تدفقات العمل الأساسية. تتيح واجهة Dataddo البديهية والإعداد السريع التركيز على دمج البيانات، بدلاً من إضاعة الوقت في تعلم كيفية استخدام نظام أساسي آخر.

الايجابيات

  • سهل الاستخدام للمستخدمين غير التقنيين بواجهة مستخدم بسيطة.

  • يمكن نشر خطوط البيانات ( data pipelines) في غضون دقائق من إنشاء الحساب.

  • يتم توصيله بمرونة بمكدس البيانات ( data stack) الحالي للمستخدمين.

  • يدير فريق Dataddo تغييرات واجهة برمجة التطبيقات.

  • يمكن إضافة موصلات جديدة بسرعة.

  • نظام إدارة مركزي لتتبع حالة جميع خطوط أنابيب البيانات في وقت واحد.




منصة Apache Hadoop


هو إطار عمل برمجي مستخدم لنظام الملفات العنقودي (clustered file system) والتعامل مع البيانات الضخمة. يقوم بمعالجة مجموعات بيانات البيانات الضخمة عن طريق نموذج البرمجة MapReduce. ويعتبر Hadoop إطار عمل مفتوح المصدر مكتوب بلغة Java ويوفر دعمًا عبر الأنظمة الأساسية.

مع العلم MapReduce هو نموذج برمجة يستخدم للمعالجة الفعالة بالتوازي عبر مجموعات البيانات الكبيرة بطريقة موزعة. يتم أولاً تقسيم البيانات ثم دمجها للحصول على النتيجة النهائية.

الايجابيات

  • القوة الأساسية لـ Hadoop هي HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) الذي لديه القدرة على الاحتفاظ بجميع أنواع البيانات مثل الفيديو والصور و JSON و XML والنص العادي على نفس نظام الملفات.

  • مفيد للغاية لأغراض البحث والتطوير.

  • يوفر وصولاً سريعًا إلى البيانات.

  • قابل للتطوير بدرجة عالية.

  • خدمة عالية التوفر ترتكز على مجموعة من أجهزة الحاسوب.






المرجع


يتبع في المقالة التالية منصات تحليلات البيانات الضخمة (2-2)



دكتورة أروى يحيى الأرياني

أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات

باحث ومستشار أكاديمي


أضغط هنا "Dr. Arwa Aleryani-Blog " لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية.






59 views
bottom of page