البيانات الكبيرة (الضخمة)

البيانات الكبيرة [Big Data] تشير إلى مجموعات بيانات كبيرة جدًا يمكن تحليلها حسابيًا للكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات فيما بينها، لا سيما فيما يتعلق بالسلوك والتفاعلات بين البشر. غالبًا ما يتم الحصول على البيانات الضخمة من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل وسائل التواصل الاجتماعي، والمعاملات عبر الإنترنت والأجهزة المحمولة وشبكات الاستشعار.

تتمثل إحدى الخصائص الرئيسية للبيانات الضخمة في حجمها ، والذي يمكن قياسه بوحدات تيرابايت أو بيتابايت أو حتى إكسابايت. سمة أخرى هي تنوعها، حيث يمكن أن تأتي البيانات الضخمة في العديد من التنسيقات المختلفة ، مثل الهيكلية وغير المهيكلة وشبه المنظمة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون للبيانات الضخمة سرعة عالية ، مما يعني أنه يتم إنشاؤها ومعالجتها بسرعات عالية جدًا. غالبًا ما تُستخدم البيانات الضخمة في مجالات الأعمال و الانشطة الحكومية  والرعاية الصحية لاكتساب رؤى واتخاذ قرارات أفضل. على سبيل المثال ، قد يستخدم بائع التجزئة تحليلات البيانات الضخمة لفهم أنماط شراء العملاء وتحسين إدارة المخزون، أو قد تستخدم مؤسسة الرعاية الصحية البيانات الضخمة لتحديد الاتجاهات وتحسين نتائج المرضى. لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها ، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى أدوات برامج وأجهزة متخصصة، مثل أنظمة الحوسبة الموزعة وبحيرات البيانات.  تسمح هذه الأدوات للمؤسسات بتخزين كميات كبيرة من البيانات وإدارتها وتحليلها بسرعة وكفاءة. وبالنظر لاهمية موضوع البيانات الضخمة في الوقت الراهن على مستوى البحث والابتكار نقدم مقترحات بحثية محتملة حول موضوع البيانات الضخمة:  

1.     تحليل لتحديات وفرص البيانات الضخمة في مختلف الصناعات والقطاعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة.

2.     دراسة للآثار الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية للبيانات الضخمة ، بما في ذلك حماية البيانات وملكية البيانات وإدارة البيانات.

3.     تحقيق في دور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة وفهمها. مقارنة بين منصات وتقنيات البيانات الضخمة المختلفة ، بما في ذلك قواعد بيانات Hadoop و Spark و NoSQL.

4.     فحص فوائد وقيود استخدام البيانات الضخمة للتحليلات التنبؤية واتخاذ القرار.

5.     دراسة تأثير البيانات الضخمة على تخزين البيانات التقليدية وممارسات ذكاء الأعمال.

6.     استكشاف دور البيانات الضخمة في تمكين اتخاذ القرار في الوقت الفعلي وشبه الحقيقي ، بما في ذلك استخدام البيانات المتدفقة.

7.     مقارنة بين الأساليب المختلفة لخصوصية البيانات الضخمة ، بما في ذلك إخفاء البيانات وإخفاء هوية البيانات والتعتيم على البيانات.

8.     تحقيق في دور البيانات الضخمة في تطوير إنترنت الأشياء (IoT) والأجهزة الأخرى المتصلة.

9.     دراسة إمكانات البيانات الضخمة لدفع الابتكار وتحسين النتائج الاجتماعية والبيئية ، بما في ذلك استخدام البيانات الضخمة لتحقيق الاستدامة والاستثمار المؤثر.