البيانات الضخمة والبرمجيات الحرة والمصدر المفتوح: التطبيقات المتاحة

البيانات الكبيرة هي مفهوم تكنولوجي مرتبط بإدارة كميات كبيرة من البيانات، منظم وغير منظم ، والتي يتم التعامل معها حاليًا من قبل قطاعات الأعمال التجارية والتكنولوجية والعلمية وحتى الحكومية.

رغم أنه عند الحديث عنه البيانات الضخمة ، ليس حجم البيانات هو المهم حقًا ، ولكن ما تفعله المؤسسات بالبيانات. نظرًا لأن البيانات الضخمة ، التكنولوجيا المرتبطة بها ، يمكنها تحليلها للحصول على أفكار تؤدي إلى اتخاذ قرارات وحركات واستراتيجيات أفضل. وفي هذا الجانب ، ساهمت البرمجيات الحرة (SL) والمصدر المفتوح (CA) كثيرًا في هذه التقنية، حيث تم تنفيذ العديد من التطبيقات المطورة في تنسيق التطوير هذا.

البيانات الضخمة والبرمجيات الحرة

بالنسبة لأولئك المهرة في الفن ، فمن المعروف بالفعل ذلك البرمجيات الحرة ، نموذجها التنموي ، فلسفتها ، تقوم على إنشاء تقنيات ، خاصة منتجات البرمجيات ، والتي بدورها يمكن استخدامها وتعديلها وتوزيعها بحرية. وأن المصدر المفتوح هو عنصر مهم في تطوير البرمجيات الحرة ، لأنه يركز على المزايا العملية لديناميكية التطوير هذه بدلاً من التركيز على أخلاقيات حرية المنتج والمواطنين.

لذلك ، في حين يساهم SL / CA بالوسائل اللازمة لتنفيذ البيانات الضخمة، تكمل البيانات الضخمة هذه الأمور بشكل غير مباشر ، ليس فقط لصالح التوسع السريع للتطور التكنولوجي ، ولكن أيضًا من أجل حرية الوصول إلى المعلومات التي تجلبها البيانات الضخمة معها.

ما هي البيانات الضخمة؟

مفهوم

لواحد من عظماء البرمجيات والتطوير التكنولوجي ، IBM، البيانات الضخمة هي:

«... التكنولوجيا التي فتحت الأبواب لنهج جديد للفهم واتخاذ القرار ، والذي يستخدم لوصف كميات هائلة من البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة) التي تستغرق الكثير من الوقت وتكون مكلفة للغاية للتحميل في قاعدة بيانات علائقية للتحليل.

الهدف

لقد وُلدت التكنولوجيا الضخمة الخاصة بها بهدف تغطية النطاق الكامل لتحليل البيانات الممكنة، أي لتغطية كل من ما هو موجود والذي يتم حله بالتقنيات الحالية والمختلفة ، بالإضافة إلى ما لم يتم حله بواسطة التقنيات الحالية ، مثل تخزين وإدارة كميات كبيرة من البيانات التي لها خصائص محددة للغاية.

بيانات

تتعامل بيانات العطاء مع أحجام البيانات التي يتم تحديدها عادةً بالخصائص التالية:

• حجم: حجم البيانات من مصادر متعددة.
• السرعة: سرعة وصول البيانات من مصادر متعددة وإدارتها.
• متنوعة: شكل البيانات التي تم تحليلها من مصادر متعددة.

وهذا هو، أحجام البيانات التي تتكون عادة من بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة، ويتم التعامل معها بكميات ضخمة يتم وصفها عادةً ببادئات عالية الكمية ، مثل: Tera أو Peta أو Exa وغيرها.

ومن جميع أنواع المصادر كالإنترنت (الشبكات الاجتماعية والوسائط الرقمية والمواقع الإلكترونية وقواعد البيانات) ، خردوات (الهواتف المحمولة ومشغلات الوسائط المتعددة وأنظمة تحديد المواقع وأجهزة الاستشعار الرقمية المدنية والصناعية وغيرها) و المنظمات (خاص وعامة ، تجاري ، حكومي ومجتمعي).

أهمية

ما الذي يجعل البيانات الضخمة تقنية مفيدة للمنظمات (خاص وعامة ، تجاري ، حكومي ومجتمعي) ، هي حقيقة أنه يوفر معلومات قيمة التي غالبًا ما تكون بمثابة إجابة دقيقة وموثوقة للأسئلة التي لم يتم طرحها حتى لمواقف أو مشاكل معينة. بمعنى آخر ، غالبًا ما تُرى فائدتها في الجوانب التي تنشأ عادةً من نفس المعلومات التي يتم جمعها وإدارتها.

تسهل معالجة كميات كبيرة من المعلومات تشكيل البيانات المعالجة أو اختبارها بالطريقة الأنسب. أو تحدد ، التي يعتبرها المسؤول مناسبة. يتيح ذلك للمنظمات التي تستخدم البيانات الضخمة أن تكون قادرة على تحديد المشكلات بطريقة أكثر قابلية للفهم.

يتيح جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها لاحقًا للبحث عن الاتجاهات داخلها للمنظمات أن تكون أكثر فعالية وكفاءة، من خلال التحرك بسرعة أكبر بكثير وسلاسة وفي الوقت المناسب عليها. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح لهم بالتخلص من مناطق المشاكل قبل أن تتغلب عليها المشاكل ، مما يؤدي إلى فقدان المزايا أو السمعة أو الدعم.

ميزة

تساعد البيانات الضخمة المؤسسات على إدارة بياناتها بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى تحديد فرص إيجابية أو إنتاجية جديدة لأعضائها (العملاء أو المواطنين). وهذا بدوره يؤدي إلى إجراءات أكثر ذكاءً وكفاءة ، وتوفيرًا في الساعات / العمل والمال ، والتي غالبًا ما تُترجم إلى سعادة جميع المعنيين. عند استخدام البيانات الضخمة ، عادةً ما تُضاف القيمة إلى الأنشطة التي تتم بالطرق التالية:

• تقليل التكاليف: في تخزين وإدارة كميات كبيرة من البيانات.
• تقليل الوقت: مزيد من الكفاءة والفعالية في اتخاذ القرار.
• منتجات وخدمات جديدة: مع القدرة على قياس وتوقع احتياجات ومشاكل المستخدمين (العملاء و / أو المواطنين) ، يزداد رضاهم.

فوائد

غالبًا ما تكون البيانات الضخمة المستخدمة جيدًا قادرة على تحديد الأسباب الجذرية للفشل والمشاكل والعيوب في الوقت الفعلي تقريبًا. ومع ذلك ، يجب أن تأخذ في الاعتبار ذلك تقنية البيانات الضخمة ليست حلاً سحريًا بحد ذاتها. لذا نقلا عن آخر عظيم من التكنولوجيا مثل أوراكل، يمكن إضافة ما يلي:

"إن تحديد قيمة البيانات الضخمة لا يعني فقط تحليلها (وهي ميزة في حد ذاتها بالفعل). إنها عملية اكتشاف كاملة تتطلب من المحللين ومستخدمي الأعمال والمديرين التنفيذيين طرح الأسئلة الصحيحة وتحديد الأنماط واتخاذ قرارات مستنيرة والتنبؤ بالسلوكيات.

تطبيقات SL / CA للبيانات الضخمة

من بين تطبيقات البرمجيات الحرة والمفتوحة المصدر التي تستحق الذكر للبحث والاختبار والتنفيذ:

ذات صلة

• اباتشي هادوب: منصة مفتوحة المصدر تتكون من Hadoop Distributed File System (HDFS) و Hadoop MapReduce و Hadoop Common.
• أفرو: مشروع Apache الذي يوفر خدمات التسلسل.
• كاساندرا: تم توزيع قاعدة البيانات غير العلائقية بناءً على نموذج تخزين تم تطويره في Java.
• تشوكوا: برنامج مصمم لجمع وتحليل سجلات الأحداث على نطاق واسع.
• فلوم: البرامج التي تتمثل مهمتها الرئيسية في توجيه البيانات من مصدر إلى موقع آخر.
• هباسي: قاعدة البيانات العمودية (قاعدة بيانات عمودية) تعمل على HDFS.
• خلية نحل: البنية التحتية "مستودع البيانات" التي تسهل إدارة كميات كبيرة من البيانات المخزنة في بيئة موزعة.
• جقل: لغة وظيفية وتصريحية تسمح باستغلال البيانات بتنسيق JSON المصمم لمعالجة كميات كبيرة من المعلومات.
• لوسين: برنامج يوفر مكتبات لفهرسة النص والبحث فيه.
• أوزي: مشروع مفتوح المصدر يبسط سير العمل والتنسيق بين كل من العمليات.
• خنزير: برنامج يسمح لمستخدمي Hadoop بالتركيز بشكل أكبر على تحليل جميع مجموعات البيانات وقضاء وقت أقل في إنشاء برامج MapReduce.
• حارس حديقة الحيوان: البنية التحتية والخدمات المركزية التي يمكن أن تستخدمها التطبيقات لضمان أن العمليات عبر مجموعة متسلسلة أو متزامنة.

مستقل

البعض الآخر معروف تمامًا ، ولكن لا يرتبط بمنصة Hadoop مفتوحة المصدر ، هم:

• بحث مرن: محرك بحث وتحليل كامل النص.
• مونغو دي بي: قاعدة بيانات NoSQL على أساس نموذج بيانات الوثيقة.
• كاساندرا: مشروع Apache مفتوح المصدر مصمم لإدارة قاعدة بيانات NoSQL.
• كاوتش دي بي: قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر تستند إلى معايير مشتركة لسهولة الوصول وتوافق الويب مع مجموعة متنوعة.
• الشمس: محرك بحث مفتوح المصدر يعتمد على مكتبة Java الخاصة بمشروع Lucene.
  أدوات RDBMS الأخرى: MySQL Cluster و VoltDB.

اختتام

إن وقتنا الحالي (والفوري) مغمور أو غارق في كتلة كبيرة ومتنامية من البيانات ، والتي لديها الكثير لتقوله ككل ، أكثر من الفردية. لذلك ، فإن استخدام تقنية البيانات الضخمة في الحاضر والمستقبل القريب سيساعد المجتمع ، والبشرية جمعاء ، على اكتشاف عدد لا نهائي من الأشياء (الأحداث أو الاختراعات) ، والتي كان من الممكن أن تستغرق سنوات عديدة لاكتشاف نفسها. ، بدون استخدام من هذا.

كما توفر البيانات الضخمة وأدواتها سرعة تحليل كافية تحليل النتيجة التي تم الحصول عليها بسرعة وإعادة صياغتها عدة مرات حسب الضرورة ، في وقت قصير ، للعثور على القيمة الحقيقية أو الأقرب التي تحاول الوصول إليها. إذا وجدت موضوع البيانات الضخمة مثيرًا للاهتمام ، يمكنك توسيع الموضوع أكثر بقليل من خلال قراءة هذا BBVA.