ما المقصود بمعالجة البيانات؟

في السابق، كانت الشركات تعتمد على المعالجة اليدوية للبيانات والآلات الحاسبة لإدارة مجموعات البيانات الصغيرة. ومع تزايد حجم البيانات التي تنتجها الشركات، أصبحت أساليب معالجة البيانات المتقدمة ضرورية.

ومن هذه الحاجة نشأت معالجة البيانات الإلكترونية، حيث أدت إلى ظهور وحدات المعالجة المركزية المتقدمة والأتمتة التي قلّلت من التدخل البشري.

مع تزايد اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت معالجة البيانات الفعَّالة أكثر أهمية من أي وقت مضى. تُعَد البيانات النظيفة والمنظمة أساسًا لنماذج الذكاء الاصطناعي، ما يساعد الشركات على أتمتة العمليات والوصول إلى رؤى أعمق.

وفقًا لتقرير صدر في عام 2024 عن معهد IBM Institute for Business Value، يوافق 29% فقط من القادة التقنيين بشدة على أن بيانات مؤسساتهم تلبي معايير الجودة وسهولة الوصول والأمان اللازمة لدعم التوسع الفعَّال لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكن في غياب أنظمة المعالجة عالية الجودة، تكون التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عرضة للكفاءة المنخفضة، والتحيز، والمخرجات غير الموثوق بها.

اليوم، تُتيح تقنيات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي والمعالجة المتوازية -أو الحوسبة المتوازية- إجراء معالجة بيانات واسعة النطاق. بفضل هذه التطورات، أصبح بإمكان المؤسسات استخلاص الرؤى من خلال استخدام خدمات الحوسبة السحابية مثل Microsoft Azure أو IBM Cloud.

على الرغم من اختلاف طرق معالجة البيانات، إلا أن هناك ست مراحل تقريبًا لتحويل البيانات غير المنسقة بشكل منهجي إلى معلومات قابلة للاستخدام:

1. جمع البيانات: قد تجمع الشركات كميات كبيرة من البيانات من مصادر مثل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IOT) أو وسائل التواصل الاجتماعي أو مقدمي الخدمات من جهات خارجية. يمكن أن يساعد توحيد ممارسات إدارة البيانات في هذه الخطوة على تبسيط مهام معالجة البيانات اللاحقة.
   
   
2. إعداد البيانات: تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات والتحقق من صحتها وتوحيدها للحفاظ على مجموعات بيانات عالية الجودة. تستطيع خوارزميات التعلم الآلي (ML) المدعومة ببرامج Python النصية اكتشاف حالات الخلل ووضع علامة على القيم المفقودة وإزالة السجلات المكررة، وبالتالي تحسين دقة التحليل ونماذج الذكاء الاصطناعي.
   
   
3. إدخال البيانات: بعد التنسيق، يتم إدخال البيانات غير المنسقة إلى نظام معالجة مثل Apache Spark من خلال استعلامات SQL أو سير العمل أو مهام الدفعات. ومن خلال إعطاء الأولوية لحماية البيانات أثناء الإدخال، يمكن للشركات الحفاظ على الامتثال، لا سيما في البيئات شديدة التنظيم.
   
   
4. التحليل: تستطيع الخوارزميات أو المعالجة المتوازية أو المعالجة المتعددة الكشف عن الأنماط في البيانات الكبيرة. يمكن أن يساعد دمج الذكاء الاصطناعي هنا على تقليل الحاجة إلى الإشراف اليدوي، وبالتالي تسريع تحليل البيانات.
   
   
5. مخرجات البيانات: يمكن للأطراف المعنية عرض نتائج تحليل البيانات من خلال الرسوم البيانية ولوحات المعلومات والتقارير. تعتمد سرعة اتخاذ القرار على مدى سهولة فهم المستخدمين لهذه الرؤى القيِّمة، خاصةً في التوقعات أو إدارة المخاطر.
6. تخزين البيانات: يتم تخزين البيانات التي تمت معالجتها في مستودعات بيانات، أو بحيرات بيانات، أو في مستودعات الحوسبة السحابية للوصول إليها لاحقًا. ويمكن أن تساعد ممارسات تخزين البيانات المناسبة المتوافقة مع اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الشركات في الحفاظ على الامتثال. 

تساعد معالجة البيانات المؤسسات على تحويل البيانات إلى رؤى قيمة.

مع ازدياد كمية البيانات التي تجمعها الشركات، يمكن لأنظمة المعالجة الفعَّالة تحسين عملية اتخاذ القرارات وتسهيل سير العمليات. ويمكنها أيضًا المساعدة على ضمان دقة البيانات وزيادة أمنها وجاهزيتها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحليل مجموعة البيانات لاكتشاف الرؤى التي تساعد المؤسسات على تحسين استراتيجيات التسعير والتنبؤ بتوجهات السوق وتحسين التخطيط التشغيلي. تُسهم أدوات العرض المصور للبيانات مثل الرسوم البيانية ولوحات المعلومات في تيسير الوصول إلى الرؤى المعقدة، وبالتالي تحويل البيانات غير المنسقة إلى استعلامات قابلة للتنفيذ للأطراف المعنية.

يمكن لإعداد البيانات وتحليلها بطريقة فعّالة من حيث التكلفة أن يساعد الشركات على تحسين العمليات، بدءًا من تجميع بيانات أداء التسويق ووصولًا إلى تحسين توقعات المخزون.

على نطاق أوسع، تُتيح مسارات البيانات في الوقت الفعلي المبنية على منصات سحابية مثل Microsoft Azure وAWS للشركات توسيع قدرات المعالجة حسب الحاجة. وتساعد هذه القدرة على ضمان تحليل سريع وفعَّال لمجموعات البيانات الكبيرة.

تساعد معالجة البيانات القوية المؤسسات على حماية المعلومات الحساسة والامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). تساعد حلول تخزين البيانات الغنية بالأمان، مثل مستودعات البيانات وبحيرات البيانات، على تقليل المخاطر من خلال الحفاظ على التحكم في كيفية تخزين البيانات والوصول إليها والاحتفاظ بها. تستطيع أنظمة المعالجة المؤتمتة التكامل مع أطر الحوكمة وتطبيق السياسات، ما يضمن التعامل مع البيانات بشكل متسق ومتوافق مع المتطلبات. 

تُعَد البيانات عالية الجودة والمنظمة ضرورية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي  والتطبيقات الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. يعتمد علماء البيانات على أنظمة المعالجة المتقدمة لتنظيف البيانات وتصنيفها وإثرائها. يساعد هذا الإعداد على ضمان تنسيق البيانات بشكل صحيح للتدريب على الذكاء الاصطناعي.

باستخدام الأتمتة المدعمة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للأعمال أيضًا تسريع عملية إعداد البيانات وتحسين أداء حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي. 

أعادت التطورات في أنظمة المعالجة تعريف طريقة تحليل المعلومات وإدارتها داخل المؤسسات. 

تعتمد المعالجة المبكرة للبيانات على الإدخال اليدوي، والآلات الحاسبة الأساسية، والحوسبة المعتمدة على الدُفعات، ما يؤدي في كثير من الأحيان إلى عدم الكفاءة وجودة بيانات غير متسقة. ومع مرور الوقت، ألهمت الابتكارات مثل قواعد بيانات SQL، والحوسبة السحابية، وخوارزميات التعلم الآلي الشركات لتحسين كيفية معالجتها للبيانات. 

في الوقت الحالي، تتضمن تقنيات معالجة البيانات الرئيسية ما يلي:

توفِّر أنظمة المعالجة القائمة على السحابة قدرة حوسبة قابلة للتوسع، ما يُتيح للشركات إدارة كميات هائلة من البيانات دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة في البنية التحتية. تعالج أطر العمل مثل Apache Hadoop وSpark البيانات في الوقت الفعلي، ما يُتيح للشركات تحسين كل شيء بدءًا من التنبؤ بسلسلة التوريد وحتى تجارب التسوق المخصصة. 

أدى ظهور خوارزميات التعلم الآلي إلى تحويل معالجة البيانات. تعمل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل TensorFlow، على تبسيط إعداد البيانات وتعزيز النمذجة التنبؤية وأتمتة التحليلات واسعة النطاق. تعمل أطر العمل في الوقت الفعلي مثل Apache Kafka على تحسين تدفّق البيانات، ما يعزِّز أداء التطبيقات مثل الكشف عن الغش، والتسعير الديناميكي، ومحركات التوصية في مجال التجارة الإلكترونية.

لتقليل زمن الانتقال وتحسين تحليل البيانات في الوقت الفعلي، تعمل حوسبة الحافة على معالجة المعلومات بشكل أقرب إلى مصدرها. ويُعَد هذا أمرًا بالغ الأهمية في المجالات التي تتطلب اتخاذ قرارات فورية، مثل الرعاية الصحية، حيث تكون للقرارات اللحظية تبعات كبيرة.

يمكن أن تُسهم المعالجة المحلية للبيانات أيضًا في تعزيز تفاعلات العملاء وإدارة المخزون من خلال تقليل التأخيرات.

من المتوقع أن تُحدِث الحوسبة الكمية ثورة في معالجة البيانات من خلال حل مشكلات تحسين معقدة تتجاوز قدرات الحوسبة التقليدية. ومع تزايد حالات الاستخدام، تمتلك الحوسبة الكمية القدرة على إحداث تحول في مجالات مثل التشفير، والخدمات اللوجستية، والمحاكاة واسعة النطاق، وبالتالي تسريع الوصول إلى الرؤى والمساهمة في تشكيل مستقبل معالجة البيانات.

يمكن للشركات اعتماد طرق مختلفة لمعالجة البيانات وفقًا لمتطلباتها التشغيلية واحتياجاتها من حيث قابلية التوسع:

• معالجة الدفعات: تعالج هذه الطريقة البيانات غير المنسقة على فترات زمنية مجدولة وتظل خيارًا فعَّالًا من حيث التكلفة لأعباء العمل المتكررة بأقل تدخل بشري. معالجة الدفعات هي الأنسب لتجميع المعاملات أو المهام الروتينية مثل كشوف المرتبات.
  
  
• المعالجة في الوقت الفعلي: تُعَد المعالجة في الوقت الفعلي أمرًا حيويًا للتطبيقات الحساسة للوقت، مثل مراقبة الرعاية الصحية أو الكشف عن الغش، حيث يتطلب الأمر إخراج البيانات بشكل فوري.يمكن لأدوات التحقق التلقائي من البيانات، والتعلم الآلي، والأدوات ذات زمن الانتقال القصير أن تساعد المؤسسات على الاستجابة للأحداث فور حدوثها.
  
  
• المعالجة المتعددة: تعمل المعالجة المتعددة على توزيع مهام معالجة البيانات على عدة وحدات معالجة مركزية لمعالجة البيانات الكبيرة بكفاءة. يُعَد هذا النهج مفيدًا لمهندسي البيانات الذين يديرون تحليلات البيانات المعقدة بشكل متوازٍ، ما يقلل من إجمالي وقت المعالجة.
  
  
• المعالجة اليدوية للبيانات: كما يوحي الاسم، تنطوي المعالجة اليدوية للبيانات على تدخل بشري. على الرغم من أن هذه الطريقة أبطأ، إلا أنها قد تكون ضرورية في السياقات التنظيمية أو عندما تكون هناك حاجة إلى حكم بشري دقيق لتجنب الأخطاء - كما هو الحال في عمليات التدقيق المتخصصة أو أنشطة إدخال البيانات الحساسة.
  
  
• المعالجة عبر الإنترنت: تدعم المعالجة عبر الإنترنت تفاعلات البيانات المستمرة في الوقت الفعلي في بيئات مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو التجارة الإلكترونية. ومن خلال تحديث مجموعات البيانات باستمرار، يمكن للمعالجة عبر الإنترنت مطابقة تحليلات سلوك المستخدم مع استجابات النظام الديناميكية، ونشر خوارزميات التعلم الآلي لتحسين التجارب في الوقت الفعلي.

تواجه المؤسسات العديد من التحديات عند إدارة كميات كبيرة من البيانات، ومنها ما يلي: 

• مشكلات الجودة
• قيود قابلية التوسع
• تعقيد التكامل 
• الامتثال التنظيمي

قد يؤدي عدم تنظيف البيانات أو التحقق من صحتها إلى عدم الدقة، مثل التكرار غير المقصود والحقول غير المكتملة والتنسيقات غير المتسقة. ويمكن أن تؤدي هذه المشكلات إلى تدهور الرؤى القيمة، وتقليل فاعلية جهود التنبؤ، والتأثير بشكل كبير في الشركات.

فكر في الحالة التي فقدت فيها شركة Unity Software حوالي 5 مليارات دولار من القيمة السوقية بسبب "إصابة ذاتية" ناتجة عن "بيانات العملاء الخاصة السيئة". ومن خلال الحفاظ على معايير صارمة لجودة البيانات وتقليل الإشراف اليدوي، يمكن للمؤسسات تعزيز الموثوقية والتمسك بالممارسات الأخلاقية طوال دورة حياة البيانات.

يمكن أن تتعرض وحدات المعالجة التقليدية أو البنى القديمة للإرهاق بسبب توسع مجموعات البيانات. ومع ذلك، من المتوقع أن يصل مجال البيانات العالمي بحلول عام 2028 إلى 393.9 زيتابايت.¹ وهذا يعادل تقريبًا 50,000 مرة عدد البايتات مقارنةً بعدد حبات الرمال على الأرض.

في حال غياب استراتيجيات التوسع الفعَّالة، قد تواجه الأعمال مشكلات مثل الاختناقات، وبطء الاستعلامات، وارتفاع تكاليف البنية التحتية. يمكن لطرق المعالجة المتعددة والمعالجة المتوازية الحديثة توزيع أعباء العمل عبر العديد من وحدات المعالجة المركزية، ما يسمح للأنظمة بمعالجة أحجام البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي.

قد يكون من الصعب تجميع البيانات غير المنسقة من مختلف مقدمي الخدمات والأنظمة المحلية وبيئات الحوسبة السحابية. وفقًا لتقرير "حالة علم البيانات" لعام 2023 الصادر عن شركة Anaconda، يظل إعداد البيانات المهمة الأكثر الأمر استهلاكًا للوقت لممارسي علم البيانات.²قد تكون هناك حاجة إلى أنواع مختلفة من معالجة البيانات لتوحيد البيانات مع الحفاظ على دورة حياة البيانات، وخاصةً في المجالات الخاضعة للتنظيم الشديد.

يمكن أن تُسهم الحلول المصممة بعناية في تقليل التجزئة والحفاظ على المعلومات ذات المعنى في كل مرحلة من مراحل المسار، بينما تساعد خطوات المعالجة الموحدة على ضمان التناسق عبر البيئات المتعددة.

تجعل اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) حماية البيانات أولوية حاسمة. وقد بلغ إجمالي الغرامات المفروضة بسبب عدم الامتثال حوالي 1.2 مليار يورو في عام 2024.³ومع توسع معالجة البيانات، تزداد المخاطر التنظيمية، حيث تواجه المؤسسات متطلبات مثل سيادة البيانات، وتتبُّع موافقة المستخدمين، والتقارير الآلية للامتثال.

على عكس خطوات المعالجة التي تركِّز على الأداء، تعطي الحلول التنظيمية الأولوية للأمن وجودة البيانات. يمكن أن تساعد التقنيات مثل تقليل البيانات والتشفير الشركات على معالجة البيانات غير المنسقة مع الالتزام بقوانين الخصوصية.