تعد خدمة «البيانات الضخمة كخدمة» (BDaaS) أمرًا رائعًا حقًّا. لكن دعونا نقسم الموضوع إلى أجزاء أصغر لفهم سبب أهمية معرفتك بها.

تُعد «البيانات الضخمة كخدمة» (BDaaS) أحد المصطلحات الشائعة الحديثة في قطاع البيانات الضخمة. لكن ماذا يعني هذا المصطلح في الواقع؟ ببساطة، BDaaS هو نموذج يتم من خلاله تقديم قدرات البيانات الضخمة كخدمة من قبل مزود خارجي. ويمكن أن يشمل ذلك أي شيء بدءًا من إدارة البيانات وتخزينها وصولاً إلى التحليلات والتعلم الآلي.

في هذا المقال، نستكشف نوع خدمة «BDaaS»، والتحديات التي تواجهها، وكيف تعمل على تحويل الشركات إلى مؤسسات تعتمد على البيانات.

ما المقصود بـ«البيانات الضخمة كخدمة»؟

البيانات الضخمة كخدمة (BDaaS) هي عملية الاستفادة من أدوات البيانات الضخمة والبنية التحتية في السحابة لتطوير ونشر تطبيقات البيانات الضخمة. وهو سوق ناشئ يوفر قدرات البيانات الضخمة كخدمة، مما يجعل البدء في مشاريع البيانات الضخمة أسرع وأسهل. تتيح خدمة BDaaS للمؤسسات التركيز على أهدافها التجارية دون الحاجة إلى القلق بشأن إعداد أو إدارة البنية التحتية المعقدة للبيانات الضخمة.

ما هي أنواع خدمات BDaaS المتوفرة؟

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من خدمات BDaaS: Hadoop كخدمة، والبيانات كخدمة، والتحليلات كخدمة.

Hadoop كخدمة (HaaS)– هو إطار عمل لتحليل البيانات الضخمة يعمل على تخزين البيانات وتحليلها في السحابة. وتُعد هذه التقنية ملائمة للمستخدمين لأنها تغنيهم عن الحاجة إلى الاستثمار في بنية تحتية إضافية أو تثبيتها في مقراتهم. وعادةً ما يتولى مورد خارجي توفير خدمة HaaS وإدارتها.

البيانات كخدمة (DaaS)– هي عملية الاستعانة بمصادر خارجية لتخزين البيانات وإدارتها وتحليلها باستخدام سحابة عامة أو خاصة.

التحليلات كخدمة (AaaS)– هي نموذج لتقديم «البرمجيات كخدمة» (SaaS) في مجال التحليلات. وفي إطار هذا النموذج، يتولى مزود خدمة خارجي إدارة برمجيات التحليلات والبيانات، ويجعلها متاحة للعملاء عبر الإنترنت. ويمكن للعملاء الوصول إلى البرمجيات واستخدامها، عادةً من خلال متصفح الويب، لإجراء تحليلاتهم الخاصة.

الوظائف الرئيسية لـ «البيانات الضخمة كخدمة».

تتمتع خدمة BDaaS بعدد لا حصر له من الوظائف، لكن دعونا نسلط الضوء على بعض أهمها.

بنية موجهة للخدمات ذات وظائف متعددة.

البنية الموجهة للخدمات (SOA) هي بنية برمجية تتيح تقسيم التطبيقات إلى خدمات معيارية. وتتميز كل خدمة بأنها قائمة بذاتها ولها واجهة محددة بدقة يمكن للخدمات الأخرى الوصول إليها.

تتيح البنية الموجهة للخدمات إعادة استخدام مكونات البرامج بسهولة، مما يزيد من الكفاءة والمرونة. كما تتيح إنشاء تطبيقات مركبة، والتي يمكنها دمج خدمات متعددة في تطبيق واحد.

إمكانيات المحاكاة الافتراضية السحابية.

يمكن أن تغير المحاكاة الافتراضية السحابية طريقة عمل الشركات. فهي تتيح إنشاء خدمات جديدة استجابةً للطلب، فضلاً عن تهيئة الخدمات وإعادة تهيئتها. ويمكن أن يساعد استخدام المحاكاة الافتراضية السحابية المؤسسات على تحسين تقديم خدماتها مع خفض التكاليف في الوقت نفسه.

تسهيل عمليات ذكاء الأعمال.

يتمثل الهدف الرئيسي لـ«ذكاء الأعمال» في تحسين الفهم وتسهيل عملية اتخاذ القرارات بشأن القضايا التي تؤثر على أداء المؤسسة. كما يلعب «ذكاء الأعمال» دورًا أساسيًّا في الكشف عن الأنماط والارتباطات الكامنة في البيانات، مما يعني أن الشركات يمكنها تحسين أدائها من خلال التنبؤ بالنتائج والاتجاهات المستقبلية.

المعالجة القائمة على التوزيع المتساوي.

المعالجة القائمة على التناظر هو مصطلح في علوم الحاسوب يصف خوارزمية تضمن أن يتم إنتاج المخرجات بنفس ترتيب المدخلات. ويُشار إلى هذا النوع من الخوارزميات أيضًا باسم خوارزمية «السبب والنتيجة» أو «الحفاظ على الترتيب». وتُستخدم المعالجة القائمة على التناظر في العديد من التطبيقات، بما في ذلك الفرز والبحث.

خمسة أمور يجب أن تعرفها عن «البيانات الضخمة كخدمة».

1. يمكن أن يساعدك ذلك في اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات

يمكن أن تساعدك خدمة «البيانات الضخمة» على اتخاذ قرارات أفضل تستند إلى البيانات، من خلال تمكينك من تخزين كميات كبيرة من البيانات وإدارتها وتحليلها بسرعة وسهولة. ويمكن أن يساعدك ذلك على استهداف العملاء بشكل أكثر فعالية، وتتبع الحملات التسويقية، وتحسين عملياتك التجارية.

2. يمكن أن يساهم في تحسين تفاعل العملاء

يمكنك أيضًا استخدام «البيانات الضخمة» كخدمة لتحسين تفاعل العملاء من خلال مساعدتك على فهم احتياجاتهم وتفضيلاتهم. وهذا يتيح لك إنشاء حملات تسويقية موجهة تزيد احتمالات نجاحها في جذب العملاء والاحتفاظ بهم.

3. يمكن أن يقلل من التكاليف

كما يمكن أن تساعد خدمة «البيانات الضخمة» في خفض التكاليف من خلال توفير وسيلة فعالة لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات. ويمكن أن يساعدك ذلك في تحسين عملياتك التجارية والاستفادة من مواردك بشكل أكثر كفاءة.

4. إنه قابل للتوسع

تتمثل إحدى مزايا «البيانات الضخمة كخدمة» في قابليتها للتوسع، أي أنها يمكن أن تتوسع أو تتقلص وفقًا لاحتياجاتك. ويمكن أن يوفر ذلك مرونة للشركات التي لا تعرف بالضبط حجم سعة تخزين البيانات الضخمة التي ستحتاج إليها.

5. إنه آمن

يجب عليك تخزين البيانات الضخمة بشكل آمن، تمامًا كما هو الحال مع أي نوع آخر من البيانات، لمنع الوصول غير المصرح به. ويتحمل مزودو خدمات البيانات الضخمة مسؤولية ضمان سلامة وأمن بياناتك، مما يمنحك راحة البال.

مزايا «البيانات الضخمة كخدمة».

فوائد خدمة BDaaS متعددة.

• أولاً، إنها تزيل عبء إنشاء وصيانة البنية التحتية للبيانات الضخمة داخليًّا.
• ثانياً، يتيح هذا للمؤسسات الوصول إلى الخبرات والأدوات اللازمة لتحليل البيانات الضخمة التي قد لا تتوفر لديها داخليًّا.
• ثالثًا، يتيح ذلك للشركات الاستفادة من مجموعة كبيرة من المواهب المتخصصة في مجال البيانات الضخمة، والتي قد يكون توظيفها أمرًا صعبًا ومكلفًا.
• رابعاً، يتيح ذلك للمؤسسات تجربة أحمال العمل والمنصات المختلفة الخاصة بتحليلات البيانات الضخمة بسرعة وسهولة.
• خامساً، يساعد ذلك الشركات على تقليل مخاطر الاستثمار في تقنيات ومنصات جديدة لتحليل البيانات الضخمة.
• سادساً، يمكن أن يساعد ذلك الشركات على فهم احتياجاتها ومتطلباتها في مجال تحليل البيانات الضخمة بشكل أفضل.
• سابعاً، يمكن أن يساعد ذلك الشركات على تحسين سير عمل تحليلات البيانات الضخمة لديها.
• ثامناً، يمكن أن يساعد ذلك الشركات على تحقيق نتائج أفضل من مبادرات تحليل البيانات الضخمة.

ما هي بعض التحديات؟

عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة، هناك بعض التحديات الرئيسية التي يتعين علينا معالجتها:

• الجمع:يعد جمعالبيانات من مصادر متنوعة عملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً.
• التخزين:قد يكون تخزين كل هذه البيانات مكلفًا وصعبًا.
• التحليل:قد يكون تحليلكل هذه البيانات للكشف عن الاتجاهات والأنماط مهمة شاقة.
• النشر:قد يكون نشر حلول البيانات الضخمة أمرًا صعبًا ومكلفًا.

كيف تبدأ في استخدام خدمة «البيانات الضخمة كخدمة»

هناك عدة عوامل مهمة يجب أخذها في الاعتبار عند البدء في استخدام خدمة «البيانات الضخمة كخدمة». على سبيل المثال، يتمثل العامل الأول في تحديد المهام التي تحتاج إلى الاستعانة بمصادر خارجية لتنفيذها، وتلك التي يمكنك تنفيذها داخليًّا.

بشكل عام، يُعد الاستعانة بمزودي خدمات خارجيين لتخزين البيانات وإدارتها أكثر فعالية بكثير من تثبيت خوادم قوية وصيانتها بمفردك. باختصار، هذه الطريقة ليست فعالة. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بجمع البيانات، فإن أمامك خيارات متعددة.

أدوات استخراج البيانات من المتصفح

لا تشتهر أدوات استخراج البيانات على الويب التي تأتي في شكل ملحقات للمتصفح بقدرتها على توفير كميات هائلة من البيانات، لكنها مجانية الاستخدام وتلبي الاحتياجات الأساسية في مجال استخراج البيانات. وهذا يعني أنك ستحتاج في نهاية المطاف إلى الترقية إلى أداة أكثر قابلية للتوسع.

نصوص مفتوحة المصدر

هناك المئات من أنظمة استخراج البيانات التي يمكن استخدامها مجانًا إذا كانت لديك المهارات اللازمة. يمكنك الحصول على كل البيانات التي تريدها باستخدام موجه الأوامر ومتصفح بدون واجهة مستخدم. لكن هذا يتطلب جهدًا كبيرًا. فأنت بحاجة إلى تحديد لغة البرمجة التي يجب عليك استخدامها، والطريقة المثلى لجمع البيانات، وكيفية تنظيمها للاستخدام في المستقبل.

واجهات برمجة التطبيقات (API) لاستخراج البيانات من الويب

إذا كنت تبحث عن أداة لجمع البيانات لا تتطلب تدخلاً يدويًّا في الغالب، فإن أفضل خيار لك هو الاستعانة بخدمة استخراج البيانات من الويب المقدمة من جهة خارجية. كل ما عليك فعله هو تحديد البيانات التي تريد استخراجها والتنسيق الذي تريده لها.

الوكلاء في مجال البيانات الضخمة.

إذا قررت جمع البيانات بنفسك باستخدام أدوات استخراج البيانات من الويب، فلن يمر وقت طويل قبل أن تواجه مشاكل تتعلق بحظر عناوين IP. الأمر بسيط حقًّا – فالمواقع الإلكترونية لا تحب الأنشطة الآلية. فعندما ترسل طلبات للحصول على معلومات من خلال أداة استخراج البيانات من الويب، يكتشف الموقع المستهدف ذلك ويصنف سلوكك على أنه تهديد.

أسهل طريقة لتجنب هذا الخلط هي إرسال الطلبات من عناوين IP سكنية منفصلة باستخدام ميزة التناوب بين الخوادم الوكيلة.