تسعى مختلف الأنشطة التجارية إلى تسخير قوى البيانات من أجل تحقيق كافة التطلعات وتحقيق مبدأ الاستدامة وتقديم تجربة مخصصة للعملاء والعمل على تحسين عملية صنع واتخاذ القرار بما يسهم في تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار. ومع استخدام شبكة الإنترنت وتزايد اعتماد المستهلكين على الوسائل التقنية الحديثة في التسوق والشراء، تزايدت كميات البيانات بما أسهم في ظهور مصطلح البيانات الضخمة Big Data.
ويمكنك اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل كورس تدريبي في مجال علم تحليل البيانات في مصر والسعودية والإمارات والكويت، والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي لصقل قدراتك ومهاراتك ومعرفة كيفية تطبيق علم تحليل البيانات باحترافية واستخدام أفضل برامج وأدوات تحليل البيانات لاستخراج الأنماط الخفية منها بما يسهم في تحقيق الأهداف المنشودة.
وخلال هذا المقال سنتعرف على البيانات الضخمة وخصائصها وبعض أنواع البيانات الأخرى فتابعنا جيدًا:
ما هي أنواع البيانات وتنسيقاتها؟
تأتي البيانات في هياكل وتنسيقات وأنواع مختلفة، بما في ذلك ما يلي:
أولًا: البيانات الضخمة Big Data:
تُعرف البيانات الضخمة على أنها كميات كبيرة من البيانات تستمر في النمو المتزايد بمعدل كبير مع مرور الوقت. وتتمتع البيانات الضخمة بثلاثة خصائص أساسية وهي:
- الحجم: ويعبر عن كمية البيانات.
- السرعة: وتشير إلى سرعة نمو البيانات.
- التنوع: ويشير إلى مصادر البيانات المختلفة التي تسهم في تزايد حجم هذه البيانات.
ثانيًا: البيانات المهيكلة وغير المهيكلة Structured/Unstructured Data:
البيانات المهيكلة هي نموذج بيانات محدد مسبقًا مثل قاعدة بيانات العمود والصف التقليدية، بينما تعبر البيانات غير المهيكلة عن تنسيق لا يتناسب مع الصفوف والأعمدة ويمكن أن تتضمن مقاطع فيديو وصور وملفات صوتية ونصية وغيرها. تكشف المقارنة بين البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة أن البيانات المهيكلة أسهل في عملية الإدارة والتحليل.
ثالثًا: البيانات الوصفية Meta Data:
تشير البيانات الوصفية إلى شكل من أشكال البيانات التي تصف وتوفر معلومات حول البيانات الأخرى، وتمكن البيانات الوصفية محللي البيانات تنظيم البيانات غير المهيكلة في فئات بما يسهل من التعامل معها والعمل على تحليلها واستخراج الرؤى القيمة منها بما يخدم مسارات الأعمال المختلفة.
رابعًا: البيانات اللحظية Real Time Data:
يشير مصطلح البيانات اللحظية إلى البيانات التي يتم تقديمها بمجرد الحصول عليها في الوقت الفعلي، وهذا النوع من البيانات مفيد عندما تتطلب القرارات السريعة معلومات محدثة. فعلى سبيل المثال، يمكن لوسيط البورصة استخدام مؤشر سوق الأسهم لتتبع الأسهم الأكثر نشاطًا في الوقت الفعلي ومن ثم اتخاذ القرار بالتداول أو عدم التداول.
خامسًا: بيانات الآلة Machine Data:
وهو نوع من البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل كامل بواسطة الآلات والأنظمة دون تدخل بشري، فبفضل إنترنت الأشياء (IoT) وأجهزة الاستشعار والتقنيات الأخرى، يمكن إنشاء البيانات بشكل تلقائي بواسطة أنظمة المصانع والآلات وتكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية للاتصالات والسيارات الذكية والأجهزة المحمولة وغيرها بشكل كامل دون تعليمات بشرية.
كيفية تحليل المحتوى:
تحليل المحتوى إحدى التقنيات المتبعة من قِبَل محللي البيانات للكشف عن الأنماط في أشكال الاتصال المختلفة. وتمر عملية تحليل المحتوى بعدة خطوات منها:
- • تحديد مصادر البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في عملية تحليل المحتوى في تحديد نوع المحتوى المراد تحليله عبر مصادر متنوعة مثل النصوص الموجودة في الكتب أو الصحف ومنشورات التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك.
- · • تحديد معايير البيانات: وهو وضع معايير معينة لجعل البيانات متفقة مع الدراسة التحليلية عبر وضع مجموعة من الافتراضات والأسئلة للإجابة عنها.
- · • تطوير الترميز للبيانات: نظراً لأن البيانات النوعية ليست عددية، فيجب تقنينها استعداداً للقياس. يتطلب ذلك تطوير مجموعة أو نظام من الرموز لتصنيف البيانات. بمجرد تطوير نظام الترميز، يمكن تطبيق الرموز ذات الصلة على نصوص محددة.
- تحليل النتائج: وفي هذه الخطوة يتم تحليل النتائج التي تم استخراجها من المحتوى والتي تخدم النشاط التجاري وتسهم في تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.
ماذا ستتعلم خلال الكورس التدريبي الأفضل في مجال علم تحليل البيانات والمقدم من معهد IMP؟
يمكنك الآن اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل كورس تدريبي في مجال علم تحليل البيانات في السعودية ومصر والإمارات والكويت والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي لصقل قدراتك ومهاراتك في تحليل البيانات ووضع قدمك على بداية الطريق لاحتراف هذا المجال للحصول على الوظيفة الأعلى أجرًا والأكثر طلبًا حول العالم.
فمن خلال الكورس التدريبي في علم تحليل البيانات سوف تتعلم:
- استخدام الجداول والمخططات المحورية Pivot ونماذج البيانات Excel Data Model.
- إنشاء نموذج بيانات Excel Data Model ، والاتصال بقواعد البيانات لتحويل تلك البيانات لنموذج مناسب.
- · إنشاء واستخدام وظائف Excel Cube، وإنشاء رسومات بيانية يمكنها تلخيص المعلومات التي تم استردادها باستخدام وظائف Excel Cube.
- · تحويل تقارير Excel المنسقة إلى بيانات قابلة للاستخدام لإجراء مزيد من التحليل.
- · استخدام الطرق المتقدمة لعرض البيانات من خلال تطبيق Power BI.
- استكشاف التقنيات والميزات المتاحة لتشكيل وتحسين البيانات الخاصة بك، وإنشاء تقارير جذابة، وتخطي ذلك لاستخدام تقنيات تحليل البيانات بما يُمَكِن من العثور على البيانات واكتشاف الأنماط الخفية بها.
- · استخلاص النتائج بشكل احترافي من البيانات بعد تحليلها.
- · استخدام مجموعة أدوات Microsoft Power BI للاتصال بمجموعة واسعة من مصادر البيانات.
كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال أفضل كورس تدريبي في مجال علم تحليل البيانات والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وسوف تتمكن من صقل قدراتك ومهاراتك في تحليل البيانات بأمثلة تطبيقية خلال الكورس.
بادر بحجز مكانك الآن.
