كورس المفاهيم الاساسية في عالم البيانات عربي مجانا من يوديمي
ما المقصود بتحليلات البيانات؟
تحليلات البيانات تُحوّل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وهي تتضمن مجموعةً من الأدوات والتقنيات والعمليات المستخدمة في معرفة التوجهات وحل المشكلات عن طريق استخدام البيانات. يمكن لتحليلات البيانات تشكيل عمليات الأعمال، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وتعزيز نمو الأعمال.
ما السبب وراء أهمية تحليلات البيانات؟
تساعد تحليلات البيانات الشركات في اكتساب رؤية أوضح وفهم أعمق لعملياتها وخدماتها. تقدم تحليلات البيانات رؤىً تفصيليةً حول تجربة العملاء والمشكلات التي تعترضهم. وعن طريق نقل النموذج إلى ما هو أبعد من البيانات للربط بين الرؤى والإجراءات، تستطيع الشركات إنشاء تجارب عملاء مخصصة، وبناء منتجات رقمية ذات صلة، وتحسين العمليات، وزيادة إنتاجية الموظفين.
ما المقصود بتحليلات البيانات الكبيرة؟
البيانات الكبيرة تعني مجموعاتٍ كبيرةً من البيانات المتنوعة، المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة، التي يتم إنشاؤها باستمرار بسرعة عالية وبأحجام كبيرة. تُقاس البيانات الكبيرة عادةً بوحدات تيرابايت أو بيتابايت. واحد بيتابايت يساوي 1000000 جيجابايت. ولتبسيط الأمر، إذا كان فيلم واحد عالي الدقة يحتوي على حوالي 4 جيجابايت من البيانات. فإن واحد بيتابايت يساوي 250000 فيلم. تُحسب مجموعات البيانات الكبيرة في أي مكان بدايةً من المئات وحتى آلاف وملايين البيتابايت.
تحليلات البيانات الكبيرة هي عملية البحث في مجموعات بيانات ضخمة عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات. تتطلب هذه التحليلات المعقدة أدواتٍ وتقنياتٍ معينة، وقوةً حوسبيةً، وتخزين بيانات يدعم التوسع.
ما كيفية عمل تحليلات البيانات الكبيرة؟
تشتمل تحليلات البيانات الكبيرة على خمس خطوات لتحليل أي من مجموعات البيانات الكبيرة:
- جمع البيانات
- تخزين البيانات
- معالجة البيانات
- تنظيف البيانات
- تحليل البيانات
جمع البيانات
تتضمن هذه الخطوة تحديد مصادر البيانات وجمع البيانات منها. جمع البيانات ينتهج عملية ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) أو عملية ELT (الاستخراج والتحميل والتحويل).
ETL – الاستخراج والتحويل والتحميل
في ETL، يتم أولاً تحويل البيانات المنشأة إلى تنسيق قياسي ثم تحميل البيانات إلى وحدة التخزين.
ELT – الاستخراج والتحميل والتحويل
في ELT، يتم أولاً تحميل البيانات في وحدة التخزين ثم تحويلها إلى التنسيق المطلوب.
تخزين البيانات
بناءً على تعقيد البيانات، يمكن نقل البيانات إلى وحدة التخزين مثل مستودعات البيانات السحابية أو مخازن البيانات. ويمكن لأدوات ذكاء الأعمال الوصول إليها عند الحاجة.
مقارنة مخازن البيانات بمستودعات البيانات
مستودع البيانات عبارة عن قاعدة بيانات محسنة لتحليل البيانات الارتباطية الواردة من أنظمة المعاملات وتطبيقات الأعمال. يتحدد مسبقًا هيكل البيانات ومخطط البيانات لتحسينها لتحقيق السرعة في البحث وإعداد التقارير. يتم تنظيف البيانات وإثرائها وتحويلها لتقوم بدور “المصدر الواحد للحقيقة” الذي يستطيع المستخدمون الثقة فيه. تتضمن أمثلة البيانات ملفات تعريف العملاء ومعلومات المنتجات.
يختلف مخزن البيانات عن مستودع البيانات في أنه يخزن كلاً من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة بدون إجراء أي معالجة أخرى. وعند جمع البيانات لا تتحدد البيانات ولا مخطط البيانات؛ وهذا يعني أنه يمكنك تخزين جميع بياناتك بدون تصميم دقيق وهذا أمر مفيد خاصةً عندما يكون الاستخدام المستقبلي للبيانات غير معلوم. تتضمن أمثلة البيانات محتوى الوسائط الاجتماعية، وبيانات أجهزة إنترنت الأشياء، والبيانات غير العلائقية من تطبيقات الأجهزة المحمولة.
