ما المقصود بالبيانات في الوقت الفعلي؟

البيانات في الوقت الفعلي هي المعلومات المتاحة للمعالجة والتحليل فورًا بعد إنشائها أو جمعها، غالبًا في غضون مللي ثانية.

تُعَد البيانات في الوقت الفعلي القوة الدافعة وراء اتخاذ القرارات السريعة - وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على القدرة التنافسية في مناخ الأعمال اليوم. تستخدم المؤسسات البيانات في الوقت الفعلي لتشغيل التحليلات في الوقت الفعلي، ما يسمح لها بالوصول إلى رؤى قابلة للتنفيذ بسرعة وثقة. وفقًا لبيانات IDC لعام 2025، تشير الشركات التي شملها الاستطلاع إلى أن 63% من حالات الاستخدام يجب أن تعالج البيانات في غضون دقائق لتكون مفيدة. 

في جميع المؤسسات، تساعد البيانات في الوقت الفعلي على تسريع الكشف عن الغش وتحسين سلاسل التوريد وتخصيص تجارب العملاء وإدارة المخاطر. وفي عصر الذكاء الاصطناعي، أثبتت البيانات في الوقت الفعلي أنها ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الفعَّالة. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل مع البيانات الحديثة ذات الصلة. ودون ذلك، قد يتخذون قرارات بناءً على معلومات قديمة - أي، في الأساس، واقع الأمس.

يمكن أن تأتي البيانات في الوقت الفعلي من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك:

• أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) وأجهزة الاستشعار
• تطبيقات الأجهزة المحمولة
• أنظمة النقل
• خدمات توقعات الطقس
• الأسواق المالية
• منصات التواصل الاجتماعي
• قواعد البيانات الرياضية
• منصات معلومات الأمن الإلكتروني
• أنظمة نقاط البيع والتجارة الإلكترونية

يمكن أن تساعد واجهات برمجة التطبيقات (APIs) على أتمتة نقل البيانات في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة إلى مسارات البيانات للمعالجة والتخزين.

اليوم، لا يكفي استخدام البيانات التاريخية والمعلومات القديمة -حتى البيانات التي تم جمعها مؤخرًا في اليوم السابق- لاتخاذ قرارات مستنيرة.¹

ولكن هذا هو بالضبط ما تضطر الشركات في كثير من الأحيان إلى القيام به عندما تواجه أساليب معالجة البيانات التقليدية -أي معالجة الدفعات- للحصول على معلومات قائمة على البيانات. من خلال معالجة الدفعات، يتم تجميع المهام خلال فترات زمنية معينة ويتم تشغيلها في النهاية على دفعات في أوقات محددة، مثل الليل.

على الرغم من أن معالجة الدفعات تُعَد أداة قيّمة للمهام التي لا تعتمد على الوقت، مثل التقارير الروتينية، إلا إنها تعيق قدرة الشركات على استخلاص رؤى فورية. على سبيل المثال، قد لا يتم إخطار البنك الذي يعتمد كليًا على معالجة بيانات الدفعات كجزء من برنامج الكشف عن الغش بمعاملة مالية مشبوهة إلا بعد فترة طويلة من حدوث خسارة كبيرة. 

لقد أدى تطوير التقنيات ذات زمن الانتقال القصير التي يمكنها معالجة البيانات على الفور -ما يُعرف الآن بالبيانات في الوقت الفعلي- إلى إحداث ثورة في السرعة التي يمكن للشركات من خلالها الاستجابة للظروف المتغيرة وتنفيذ مبادرات ذكاء الأعمال.

إعادة النظر في مثال الاحتيال: تدعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي تحليل البيانات في الوقت الفعلي (المعروف أيضًا باسم تحليلات البيانات في الوقت الفعلي) للمعاملات المالية، ما ينبِّه البنوك إلى الأنشطة المشبوهة بمجرد حدوثها. وهذا بدوره يمنح البنوك الفرصة للتدخل بسرعة ومنع الخسائر الكبيرة، وحماية الأصل.

يؤدي الاعتماد المتزايد للذكاء الاصطناعي إلى تضخيم أهمية البيانات في الوقت الفعلي. غالبًا ما تكون البيانات الحديثة وعالية الجودة جزءًا لا يتجزأ من سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي .

على سبيل المثال، تتطلب النماذج التشخيصية القائمة على الذكاء الاصطناعي بيانات المريض الحالية للكشف عن الحالات الطبية المحتملة، في حين أن روبوتات المحادثة في التجارة الإلكترونية مزودة بمعلومات المخزون في الوقت الفعلي للإجابة بشكل فعَّال عن أسئلة المتسوقين حول المنتجات المتاحة.

الذكاء الاصطناعي الوكيل، على وجه الخصوص، يعتمد على البيانات في الوقت الفعلي لدعم صناعة القرار المستقلة. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة الشحن الذكاء الاصطناعي الوكيل لضبط مسارات التسليم تلقائيًا استجابةً لظروف حركة المرور في الوقت الفعلي.

تحصل الشركات التي تستفيد من البيانات في الوقت الفعلي على فوائد متعددة، مثل:

غالبًا ما يتم استخدام البيانات في الوقت الفعلي والبيانات في الوقت شبه الفعلي والبيانات المتدفقة بالتبادل، ولكن المصطلحات تحمل تمييزات دقيقة.

في حين أن البيانات في الوقت الفعلي تكون متاحة على الفور بعد توليدها أو جمعها، فإن البيانات في الوقت شبه الفعلي قد تستغرق دقائق أو حتى ساعات حتى يمكن الوصول إليها للتحليلات أو لأغراض أخرى.

على سبيل المثال، تُعتبر وكالة NASA البيانات في الوقت شبه الفعلي هي البيانات التي تتوفر بعد ساعة إلى ثلاث ساعات من التقاطها بواسطة أداة على منصة فضائية.²

في المقابل، تَصِف Forrester البيانات الخاصة بالتحليلات في الوقت شبه الفعلي تقريبًا بأنها المتاحة في أقل من 15 أو أقل من 5 دقائق، اعتمادًا على مصدر البيانات.³ (من المهم ملاحظة أنه عندما يكون زمن الانتقال المرتبط بتسليم البيانات بضع دقائق فقط، فقد يتم وصفه بأنه "في الوقت الفعلي" حتى لو كان في الواقع عملية في الوقت شبه الفعلي).

يُشير تدفق البيانات، والمعروف أيضًا باسم تدفق البيانات في الوقت الفعلي، على وجه التحديد إلى البيانات التي يتم إنشاؤها باستمرار وتتدفق إلى مسارات البيانات من مصادر مختلفة. عادةً ما تكون هذه البيانات عبارة عن بيانات في الوقت الفعلي، مثل تسجيلات أجهزة إنترنت الأشياء أو نشاط وسائل التواصل الاجتماعي.

ومع ذلك، ليست كل البيانات في الوقت الفعلي هي بيانات متدفقة بالضرورة: فالبيانات في الوقت الفعلي التي لا تشكِّل جزءًا من تدفق مستمر -بدلًا من ذلك، يتم إنتاجها ونقلها كحدث فردي- لا تُعَد بيانات متدفقة. يمكن اعتبار مستخدم الهاتف المحمول الذي يستخدم تطبيقًا لمشاركة موقعه الحالي مع صديق مرة واحدة (بدلًا من استخدامه بشكل مستمر) مثالًا على البيانات غير المتدفقة في الوقت الفعلي.

يمكن لمجموعة من عمليات وأدوات إدارة البيانات أن تساعد المؤسسات على إدارة مسارات البيانات في الوقت الفعلي.

استيعاب البيانات هو عملية جمع ملفات البيانات من مصادر مختلفة واستيرادها إلى قاعدة بيانات للتخزين والمعالجة والتحليل. يشير استيعاب البيانات في الوقت الفعلي إلى جمع البيانات من مصادر مختلفة بأقل زمن انتقال. من الأدوات الرائدة لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي Apache Kafka وAWS Kinesis.

معالجة البيانات هي تحويل البيانات غير المنسقة إلى معلومات قابلة للاستخدام من خلال خطوات منظمة مثل جمع البيانات وإعدادها وتحليلها وتخزينها. تستلزم معالجة البيانات في الوقت الفعلي تنفيذ هذه الخطوات بمجرد إنشاء البيانات أو جمعها. من أطر العمل الشائعة للمعالجة في الوقت الفعلي Apache Hadoop وSpark.

يمكن اعتبار معالجة التدفق أحد أشكال معالجة البيانات في الوقت الفعلي. في معالجة التدفق، تتم معالجة البيانات أثناء "تحركها". تتم عمليات التحويل مثل التصفية والإثراء والتنسيق أثناء تدفق البيانات عبر مسارات البيانات. تُتيح أطر العمل مثل Apache Flink للمؤسسات معالجة الأحداث المعقدة في الوقت الفعلي وإجراء تجميع البيانات على نطاق واسع.

يتضمن تكامل البيانات في الوقت الفعلي التقاط البيانات ومعالجتها من مصادر متعددة بمجرد توفرها، ثم دمجها على الفور في نظام مستهدف. تتضمن أدوات وطرق تكامل البيانات في الوقت الفعلي تكامل تدفق البيانات (SDI)، والتقاط بيانات التغيير (CDC)، وتكامل التطبيقات والمحاكاة الافتراضية للبيانات. ومن الأدوات والمنصات لتبسيط التكامل في الوقت الفعلي Apache Kafka وIBM Streamsets.

تحليل البيانات هو الاستعلام عن مجموعات البيانات وتفسيرها وتصورها. تستلزم تحليلات البيانات في الوقت الفعلي تنفيذ هذه المهام على مجموعات البيانات أثناء توليد البيانات، ما يؤدي إلى الحصول على رؤى في الوقت الفعلي يمكن أن تُفيد في اتخاذ قرارات أفضل. تعتمد أدوات التحليلات الفورية على استيعاب البيانات في الوقت الفعلي ومعالجة البيانات وتكامل البيانات بالإضافة إلى طرق التخزين المحسَّنة لحلول التحليلات الفورية، مثل مستودعات البيانات.

تدعم البيانات في الوقت الفعلي العمليات والوظائف المهمة عبر الصناعات المختلفة.