الفرق بين الأدوات التقليدية لتحليل البيانات والأدوات المستخدمة في البيانات الضخمة هي ؟؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
حجم ونوعية البيانات.
الفرق الأساسي بين الأدوات التقليدية لتحليل البيانات والأدوات المستخدمة في البيانات الضخمة يكمن في حجم ونوعية البيانات. دعنا نفصل هذا:
1. حجم البيانات:
- الأدوات التقليدية: صُممت للتعامل مع كميات بيانات صغيرة نسبياً، يمكن تخزينها ومعالجتها على جهاز كمبيوتر واحد أو خادم واحد. نتحدث هنا عن بيانات تتراوح بين بضعة ميغابايت إلى بضعة جيجابايت. مثال: برنامج Excel لتحليل مبيعات متجر صغير خلال شهر.
- أدوات البيانات الضخمة: تتعامل مع كميات هائلة من البيانات (تتراوح بين التيرا بايت إلى بيتابايت وأكثر). هذه الكميات تتجاوز قدرة الأجهزة التقليدية على المعالجة والتخزين. مثال: تحليل بيانات مستخدمي موقع تواصل اجتماعي ضخم مثل فيسبوك أو تويتر.
2. نوعية البيانات:- الأدوات التقليدية: تتعامل بشكل أساسي مع البيانات المنظمة (Structured Data). هذه البيانات تأتي في شكل جداول منظمة بصفوف وأعمدة، مثل بيانات العملاء في قاعدة بيانات (اسم، عنوان، رقم الهاتف).
- أدوات البيانات الضخمة: تتعامل مع ثلاثة أنواع رئيسية من البيانات:
- البيانات المنظمة (Structured Data): كما ذكرنا سابقاً.
- البيانات غير المنظمة (Unstructured Data): بيانات ليس لها تنسيق محدد، مثل النصوص (رسائل البريد الإلكتروني، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي)، الصور، مقاطع الفيديو، وملفات الصوت.
- البيانات شبه المنظمة (Semi-structured Data): بيانات ليست منظمة تماماً مثل الجداول، ولكنها تحتوي على بعض العلامات أو التنسيقات التي تساعد في تحليلها، مثل ملفات JSON أو XML.
بسبب هذه الاختلافات، تتطلب البيانات الضخمة أدوات وتقنيات مختلفة:- الأدوات التقليدية: تستخدم برامج مثل Excel، SPSS، SAS.
- أدوات البيانات الضخمة: تستخدم تقنيات مثل Hadoop، Spark، قواعد بيانات NoSQL، والتعلم الآلي (Machine Learning) لتحليل البيانات غير المنظمة واستخلاص رؤى قيمة منها.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال الفرق بين الأدوات التقليدية لتحليل البيانات والأدوات المستخدمة في البيانات الضخمة هي ؟ اترك تعليق فورآ.
