البيانات الضخمة للمحتوى المدعوم : التركيز الرئيسي لعالم البيانات

يشير مصطلح البيانات الضخمة - وهو مصطلح يستخدم بتكرار متزايد - إلى مجموعات البيانات التي تجمعها الشركات على أساس يومي ، سواء عن طريق الإعلان أو عن غير قصد. يتزايد عدد السبل التي يمكن من خلالها جمع البيانات ويصبح الوصول إليها أسهل. بحلول عام 2025 ، ستحتاج أكثر من 150 تريليون غيغابايت من البيانات إلى التحليل . لكن ليس الحجم هو المهم ، بل المهم هو كيفية معالجة الشركات للبيانات واستخدامها. أدخل علماء البيانات. ساعدت البيانات الضخمة الشركات على تحقيق زيادات في الأرباح بنسبة 8-10 في المائة ، مما يجعل القدرة على إعداد البيانات وتخزينها ومعالجتها وإدارتها سمات مرغوبة للغاية. مهارات إدارة البيانات هذه قابلة للتطبيق عبر الصناعات ، بما في ذلك:

• الصحة

• المالية

• التجزئة

• المواصلات

دور عالم البيانات يمكن تصنيف البيانات الضخمة إلى ثلاث فئات:

1. البيانات المنظمة - يتم تصنيفها كنموذج في قاعدة بيانات أو جدول بيانات (مستودع البيانات) ، والتي يسهل البحث عنها (على سبيل المثال ، سجل أوامر المبيعات مع تواريخ الشراء وقوائم الأصناف وتفاصيل الشراء والتكلفة الإجمالية).

2. بيانات غير منظمة - بيانات أولية يصعب البحث عنها وليست نموذج بيانات محدد مسبقًا (مثل الرسائل النصية ورسائل البريد الإلكتروني وتسجيلات الهاتف).

3. البيانات شبه المنظمة - مجموعة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة (على سبيل المثال ، صورة فوتوغرافية على هاتف ذكي ، والتقاط البيانات الثنائية غير المنظمة لمعلومات انعكاس الضوء والمعلومات المنظمة مثل وقت الالتقاط وحجم الصورة.).

بصفتك عالم بيانات ، فأنت مسؤول عن إعداد وتخزين ومعالجة مجموعة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مثل:

• الأجهزة الذكية

• البرامج الشخصية والتجارية

• شبكات الاستشعار اللاسلكية

• سحابة التخزين

• كاميرات مراقبة

• بيانات الموقع

تجهيز البيانات الضخمة

يعد إعداد البيانات الضخمة والنماذج أو الخوارزميات ذات الصلة خطوة أولى مهمة لعلماء البيانات. إنه ينطوي على الاتصال مع أصحاب المصلحة الرئيسيين في عملك لمعرفة ما يريدون بالضبط من تحليلك. يساعد هذا في توجيه وإبلاغ كيفية تنفيذ العملية بأكملها ، وتحديد الأدوات التحليلية الأكثر ملاءمة لأهداف عملك. هذه العملية هي أيضًا مسؤوليتك في نهاية المشروع ، حيث ستستخدم أدوات تصور البيانات لتقديم النتائج. تتيح هذه الأدوات تقديم البيانات في أشكال أكثر سهولة وجاذبية مثل الرسوم البيانية والمخططات والرسوم البيانية.

تخزين البيانات الضخمة

بصفتك عالم بيانات ، لا تحتاج حلول التخزين الخاصة بك إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات فحسب ، بل يجب أن تتمتع أيضًا بالمرونة للتوسع لاستيعاب التدفق المستمر للمعلومات الجديدة. تحتاج إلى التأكد من أن التخزين يوفر المستوى العالي الضروري لعمليات الإدخال / الإخراج في الثانية (IOPS). سواء أكنت تختار بيئة الحوسبة فائقة النطاق التي تستخدمها الشركات الكبيرة أو التخزين المتصل بالشبكة المتفاوت الأكثر تقليدية (NAS) ، فإن مهمتك هي مساعدة التخزين على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة.

معالجة البيانات الضخمة

يحتاج علماء البيانات أيضًا إلى أن يكونوا قادرين على معالجة البيانات. مع الحاجة إلى تقسيم تدفقات البيانات الأكبر إلى معلومات أصغر وأسهل في فك تشفيرها - العثور على الأنماط والقيم المتطرفة التي توفر معلومات أساسية عن عملك. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد تهديدات الأمن السيبراني والسلوك الاحتيالي ، وإيجاد إجراءات المستخدم غير المنتظمة بين أنماط البيانات ووقف التهديدات قبل حدوثها. أحد حلول معالجة البيانات هو عبر برامج مفتوحة المصدر مثل Hadoop ، والتي تستخدمها الشركات بما في ذلك Yahoo و eBay و Amazon و Facebook و Twitter.

تطوير مهاراتك في علوم البيانات

يعني كونك عالم بيانات جيد أن تعمل باستمرار على مهاراتك في الترميز والأعمال ، مثل إدارة أصحاب المصلحة واتخاذ القرار ، ومهاراتك الرياضية والإحصائية وقدرتك على توصيل رؤى البيانات الأساسية إلى جمهورك بشكل فعال. يمكن أن يساعدك ماجستير علوم البيانات في تعلم وإدراك أن الاستثمار في مهنة وأن تكون جيدًا في ما تفعله ، مثل أي مهنة ، يعتمد على قدرتك على استثمار وقتك وطاقتك لتحسين مهاراتك باستمرار. في علم البيانات ، يمكن أن يكون هذا كل شيء بدءًا من الترميز ومهارات العمل والقدرات الرياضية والإحصائية. مثل أي مهنة ، فإن مجموعة المهارات الخاصة بك هي دائمًا عمل قيد التقدم.