بيانات ضخمة

أكبر البيانات هي البيانات التي تتجاوز قدرات أنظمة قواعد البيانات التقليدية. في الوقت الحاضر ، تتحرك البيانات بسرعة كبيرة وبأشكال مختلفة وتتحرك بسرعة كبيرة ، ولا تتناسب مع بنية قواعد البيانات التقليدية.

باختصار ، البيانات الكبيرة هي البيانات الضخمة والمعقدة التي لا يمكن إدارتها وتخزينها وتحليلها باستخدام البرامج التقليدية. لذلك ، يجب علينا اللجوء إلى طرق بديلة. وهنا تأتي البيانات الكبيرة في اللعب.

في V + ، نقدم حلولًا وفقًا لاحتياجات عملائنا في حلول البيانات الكبيرة.

إلى جانب تخزين البيانات الكبيرة وإدارتها ، يتعين علينا أن نكون قادرين على توقع اتجاهات المستهلكين بطريقة ديناميكية وتحليل البيانات الكبيرة والتحرك وفقًا لتحليلاتنا. البيانات الكبيرة هي مصطلح يغطي العديد من الموضوعات المتعلقة بالبيانات الكبيرة ، مثل إنشاء البيانات وتخزينها وتدفقها وتحليلها وغيرها ، التي يصعب التعامل معها باستخدام أدوات وخوارزميات قواعد البيانات التقليدية. تزيد حجم البيانات بما يتجاوز قدرة جهاز كمبيوتر أو وحدة تخزين بيانات. وفي عام 2012 ، تم إنتاج 2.5 كوادريليون بايت من البيانات يوميًا في جميع أنحاء العالم. يطلق على مجمل عمليات معالجة البيانات الضخمة مثل هذه بيانات كبيرة.

شركاؤنا / علاماتنا التجارية / منتجاتنا المتعلقة بحلول البيانات الضخمة

تقدم V+ خدمات حلول البيانات الضخمة بالتعاون مع العلامات التجارية والشركاء التالية:

IBM، Teradata

معلومات تفصيلية

تعتمد حلول البيانات الضخمة على إنتاج البيانات وتخزينها واستخراجها وتحليلها.

يمكن تجميع هذه العمليات تحت ثلاثة عناوين:

الحجم والسرعة والتنوع.

لا يمكن تقدير حجم البيانات الضخمة التي يتم إنتاجها يوميًا في العصر الحالي. يمتلك الكمبيوتر الشخصي العادي بين 500 جيجابايت و 1 تيرابايت من التخزين، في حين ينتج Facebook حوالي 500 تيرابايت من البيانات يوميًا. يولد طائرة واحدة حوالي 250 تيرابايت من بيانات الرحلة في رحلة واحدة. في الوقت الحاضر، يمتلك الجميع هواتف ذكية، والتي تنتج بشكل مستمر بيانات الشبكات الاجتماعية (فيديو ، صور). بالإضافة إلى ذلك، يتم العثور على العديد من الأجهزة المختلفة المدمجة بمستشعرات تنتج العديد من البيانات مثل بيانات البيئة والموقع في كل ثانية. في النهاية، يمكن القول أن تقدير حجم البيانات يعد أمرًا صعبًا.

السرعة

لا شك في أن السرعة هي أهم ما نحتاجه في سوق الأسهم. فالسوق متغير وسائل ودائم التدفق، حيث يمكن أن تتغير البيانات عدة مرات في الثانية. وتعتبر نقل هذه التغييرات بشكل متزامن من أهمية قصوى في سوق الأسهم. وهذا ينطبق أيضًا على قطاع الترفيه، حيث يقوم ملايين اللاعبين في ألعاب الفيديو عبر الإنترنت بنقل العديد من البيانات إلى النظام في وقت واحد، ولذلك فإن السرعة مهمة للغاية.

التنوع

يمكن أن يكون البيان في العديد من الأشكال المختلفة. ولا يمكن لجميع أنواع البيانات أن تعمل بالكفاءة نفسها على نوع واحد من قواعد البيانات. فبيانات الفيديو والصور تعمل بشكل أفضل في بيئات قواعد بيانات مختلفة عن الملفات النصية، والتي تعمل بشكل أفضل في قواعد بيانات مختلفة. لذلك، يجب أخذ تنوع البيانات في الاعتبار عند معالجة البيانات الكبيرة. وبفضل تقنيات البيانات الضخمة، يمكن للبيانات المختلفة العمل بأفضل كفاءة في قواعد بيانات مناسبة وتوفير الوقت لنا.

من بين أهم المواضيع في البيانات الكبيرة هو قدرتها على التحليل. البيانات التي تم تحليلها سابقًا عادة ما تكون هيكلية. في حين أن المصادر الجديدة للبيانات غير هيكلية. البيانات الهيكلية وغير الهيكلية لديها تنسيق بالفعل. البيانات غير الهيكلية لا تعني بالضرورة البيانات التي لا يتم الكشف عن شكلها بشكل واضح. في البيانات الهيكلية ، تقوم بتخصيص مجال للبيانات ، وتعرف أيضًا أن هناك بيانات داخل المجال ، وتتحكم فيها. على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك مجال للمدن التي تحتفظ بها ، وتخصص 50 حرفًا لهذا المجال ، والأهم من ذلك هو أنك تعرف أن هناك بيانات في هذا المجال تشير إلى اسم المدينة. هذا هو السبب في أن البيانات الهيكلية وغير الهيكلية مرتبطة بمدى ما تعرفه عن محتوى المجال. وإلا فإن رسالة تويتر تتألف من 140 حرفًا. هذا هو الشكل الخاص به ، ولكن رسائل تويتر يتم تعريفها على أنها بيانات غير هيكلية لأنك تعرف أنها تتكون من 140 حرفًا ، ولكن لا يمكنك معرفة محتواها. لهذا السبب ، فإن البريد الإلكتروني والرسائل على وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من مصادر البيانات يتم تصنيفها كبيانات غير هيكلية.

هذه البيانات هي من النوع الذي لسنا عادة ما نتعامل معه ، ومع ذلك ، فإن البيانات تنتج في هذا النوع الآن ويمكن تحليلها لتزويدنا بم