أحدث الأخبار التقنية، مدعومة برؤى خبراء
ابقَ على اطلاع دائم على أبرز الاتجاهات في مجالات الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، والبيانات، وغيرها الكثير من خلال رسالة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
بحيرة البيانات هي مستودع مُصمَّم لتخزين كميات كبيرة من البيانات غير المنسقة، وعادةً ما يستخدم تخزين الكائنات السحابي منخفض التكلفة. ويتيح هذا النهج استيعاب البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة وتخزينها داخل منصة واحدة.
وقد نشأت بحيرات البيانات لمساعدة المؤسسات على إدارة التدفق الهائل للبيانات الضخمة الناتج عن التطبيقات والخدمات المتصلة بالإنترنت في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وأوائل العقد الثاني منه. وعلى خلاف قواعد البيانات ومستودعات البيانات التقليدية، لا تفرض بحيرات البيانات مخططات صارمة، كما تستخدم بحيرات البيانات اليوم تخزينًا سحابيًا ميسور التكلفة وقابلًا للتوسع، ما يجعلها مثالية لكميات كبيرة من البيانات المتنوعة.
وأصبحت بحيرات البيانات اليوم أحد المكونات الأساسية في بُنى البيانات لدى كثير من المؤسسات. وتُستخدم بوصفها وسيلة تخزين منخفضة التكلفة وعامة الغرض، وأرشيفات للبيانات القديمة أو غير المستخدمة، ومخازن مرحلية للبيانات الواردة، أو لتخزين مجموعات البيانات الضخمة غير المنظمة اللازمة لأحمال تشغيل علوم البيانات والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات الضخمة.
وعلى الرغم من تطور احتياجات البيانات وظهور بُنى جديدة، مثل مستودع بحيرة البيانات، تظل المرونة منخفضة التكلفة التي توفرها بحيرات البيانات ذات قيمة للمؤسسات التي تستخلص قيمة من أحجام كبيرة من البيانات. وبحلول عام 2030، من المتوقع أن تبلغ قيمة السوق العالمية لبحيرات البيانات 45.8 مليار دولار أمريكي، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 23.9% بدءًا من عام 2024.1
ابقَ على اطلاع دائم على أبرز الاتجاهات في مجالات الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، والبيانات، وغيرها الكثير من خلال رسالة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
وتكاد أحجام بيانات المؤسسات تبدو بلا حدود مثل نجوم السماء ليلًا؛ فهي هائلة، ومتسعة، ويبدو أنها لا تنتهي.
تصل البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT)، وموجزات وسائل التواصل الاجتماعي، وتطبيقات المؤسسات، ومصادر أخرى لا حصر لها. ومن دون مكان فعّال من حيث التكلفة وقابل للتوسع لتخزين كل هذه البيانات، تواجه المؤسسات خطر الوقوع في خطأ استراتيجي يتمثل في ترك بيتابايتات من البيانات مجهولة وغير مستغلة.
وقد تحمل هذه البيانات الرؤى اللازمة لفتح مصادر إيرادات جديدة، أو تعزيز كفاءة تشغيلية حقيقية، أو تقديم تجارب عملاء شديدة التخصيص. وقد تكون أيضًا عنصرًا محوريًا في ضمان فعالية الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي وربحيتها، إذ يذهب 72% من الرؤساء التنفيذيين (CEOs) إلى حد القول إن البيانات الخاصة هي المفتاح لإطلاق قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI).2
غير أن إدراك قيمة هذه البيانات لا يعتمد على مجرد وجود مكان لتخزينها. بل يتطلب أيضًا سهولة الوصول إليها لاستخدامها على نحو تعاوني. ووفقًا لدراسة أجراها معهد IBM Institute for Business Value عام 2025، يرى 82% من مسؤولي البيانات الرئيسيين الذين شملهم الاستطلاع أن البيانات تُعد مهدرة إذا لم يتمكن الموظفون من الوصول إليها لأغراض صناعة القرار.3
وبوصفها مستودعات مركزية، يمكن لبحيرات البيانات أن تحسن بدرجة كبيرة إمكانية الوصول إلى البيانات التي كانت معزولة سابقًا. وهي تتيح عادةً الوصول إلى البيانات عبر الخدمة الذاتية، مما يمكّن المستخدمين غير التقنيين من الوصول إلى مجموعات البيانات الموثوقة وتحليلها من مختلف أقسام المؤسسة، بما يعزز التعاون ويُسرّع الابتكار.
ولفترة طويلة، اعتمدت المؤسسات على قواعد البيانات العلائقية، التي طُورت في سبعينيات القرن الماضي، وعلى مستودعات البيانات، التي طُورت في ثمانينياته، لإدارة بياناتها. ولا تزال هذه الحلول تمثل أجزاء مهمة من المنظومات التقنية في كثير من المؤسسات، لكنها صُممت أساسًا للتعامل مع مجموعات البيانات المُنظَّمة.
ومع نمو الإنترنت، ولا سيما مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي والوسائط المتدفقة، وجدت المؤسسات نفسها تتعامل مع كميات هائلة من البيانات غير المُنظَّمة، مثل النصوص الحرة والصور. لم تكن مستودعات البيانات وقواعد البيانات العلائقية مهيأة جيدًا للتعامل مع هذا التدفق من البيانات في الوقت الفعلي، بسبب مخططاتها الصارمة وارتفاع تكاليف التخزين فيها نسبيًا.
في عام 2011، صاغ James Dixon، الذي كان يشغل آنذاك منصب كبير مسؤولي التكنولوجيا في Pentaho، مصطلح ”بحيرة البيانات“. وقد رأى Dixon أن البحيرة تمثل بديلًا عن مستودع البيانات. فبينما تقدم المستودعات بيانات معالَجة مسبقًا لحالات استخدام الأعمال المستهدفة، تصوّر Dixon بحيرة البيانات لى أنها مجموعة كبيرة من البيانات محفوظة بصيغتها الطبيعية. وكان بوسع المستخدمين سحب البيانات التي يحتاجون إليها من هذه البحيرة واستخدامها بالطريقة التي تناسبهم.
وقد بُنيت العديد من بحيرات البيانات الأولى على Hadoop Distributed File System (HDFS)، وهو إطار عمل مفتوح المصدر وأحد المكونات الرئيسية في Apache Hadoop. وكانت بحيرات البيانات المبكرة هذه مستضافة محليًا، لكن ذلك سرعان ما أصبح مشكلة مع استمرار الزيادة الكبيرة في حجم البيانات. وقد قدمت الحوسبة السحابية حلًا لهذا التحدي، تمثل في نقل بحيرات البيانات إلى خدمات تخزين الكائنات المعتمدة على السحابة والأكثر قابلية للتوسع.
ولا تزال بحيرات البيانات تتطور حتى اليوم. فكثير من حلول بحيرات البيانات توفر الآن إمكانات تتجاوز مجرد التخزين منخفض التكلفة والقابل للتوسع، مثل أدوات أمن البيانات وإدارتها، وفهارس البيانات، وإدارة البيانات الوصفية.
كما تعد بحيرات البيانات مكونات أساسية في مستودعات بحيرات البيانات، وهو حل حديث نسبيًا لإدارة البيانات يجمع بين التخزين منخفض التكلفة الذي توفره البحيرة وقدرات التحليلات عالية الأداء التي يوفرها مستودع البيانات.
وعادةً ما تُنظَّم بنية بحيرة البيانات في عدة طبقات، تدعم كل طبقة منها مرحلة من مراحل دورة حياة البيانات.
تربط طبقة استيعاب البيانات مخزن بحيرة البيانات المركزي بمصادر بيانات مختلفة، مثل قواعد البيانات والتطبيقات وأجهزة ومستشعرات إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم معظم بحيرات البيانات في هذه الطبقة عملية الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) بدلًا من عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). فهي تستوعب البيانات في حالتها الأصلية من مسارات بيانات مختلفة، لكنها لا تُحوِّلها إلا عند الحاجة. ويُطلق على هذا النهج، أي تطبيق المخطط فقط عند الوصول إلى البيانات، اسم "المخطط عند القراءة".
وفي حين بُنيت بحيرات البيانات المبكرة على Apache Hadoop، فإن جوهر بحيرة البيانات الحديثة يتمثل في خدمة تخزين الكائنات السحابي، التي يمكن نشرها عبر البيئات المحلية، والسحابة الخاصة، والسحابة العامة. وتشمل الخيارات الشائعة Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)، وMicrosoft Azure Blob Storage، وGoogle Cloud Storage، وIBM Cloud Object Storage.
ويتيح تخزين الكائنات السحابي للمؤسسات تخزين أنواع مختلفة من البيانات غير المُنسَّقة كلها داخل مخزن البيانات نفسه. وهو أيضًا، بوجه عام، أكثر قابلية للتوسع وأكثر فعالية من حيث التكلفة من التخزين المحلي. كما يتيح مزودو التخزين السحابي للمؤسسات إنشاء مجموعات تخزين كبيرة، أي خوادم تعمل كنظام موحد، عند الطلب، مع سداد مقابل التخزين المستخدم فقط.
ويتيح فهرس البيانات وطبقة البيانات الوصفية للمستخدمين العثور على البيانات داخل بحيرة البيانات وفهمها. وتعمل فهارس البيانات بمثابة سجل تفصيلي للبيانات. فهي تستخدم البيانات الوصفية، مثل اسم المؤلف وتاريخ الإنشاء وحجم الملف، إلى جانب أدوات إدارة البيانات، لمساعدة المستخدمين على اكتشاف البيانات وفهمها وإدارتها وتنظيمها والوصول إليها بسهولة.
ومن دون هذه الطبقة، قد تتدهور بحيرات البيانات لتتحول إلى مستنقعات بيانات، وهي بيئات فوضوية تصبح فيها البيانات الجيدة غير قابلة للوصول بسبب افتقارها إلى البيانات الوصفية والبنية والحوكمة. وتُعد مستنقعات البيانات، عمليًا، أماكن عشوائية لتكديس البيانات.
ونظرًا إلى أن التخزين والحوسبة منفصلان في بنية بحيرة البيانات، تُجرى معالجة البيانات وتحليلها من خلال التكامل مع محركات الحوسبة. وفي هذه الطبقة، تدعم بحيرات البيانات مجموعة واسعة من الأدوات. تشمل الأمثلة الشائعة محركات معالجة البيانات الضخمة مثل Apache Spark وHive؛ وأطر التعلم الآلي والتعلم العميق مثل TensorFlow؛ ومكتبات التحليلات مثل Pandas.
قبل كل شيء، يجب أن يكون تخزين بحيرة البيانات آمنا، لا سيما عندما يحتوي على معلومات شخصية أو حساسة عن الموظفين والعملاء. وتشمل طبقات الأمن والحوكمة إمكانات مثل حلول حوكمة البيانات المتكاملة، والتشفير، وضوابط الوصول من خلال إدارة الهوية والوصول (IAM). وتساعد هذه الحلول على الحماية من الوصول غير المصرح به، كما تدعم الإدارة الفعّالة للبيانات عبر الطبقات الأخرى.
وتساعد هذه الإمكانات أيضًا المؤسسات على تلبية المتطلبات التنظيمية بموجب قوانين خصوصية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون إخضاع التأمين الصحي لقابلية النقل والمساءلة الأمريكي (HIPAA).
وتتمثل إحدى المزايا الرئيسية لبحيرات البيانات في أنها تتيح الوصول إلى بيانات غير مُنسَّقة لم يكن الوصول إليها ممكنًا من قبل. وتُمكّن طبقة الوصول المستخدمين من الاستعلام عن البيانات في البحيرة واستكشافها واستخلاص الرؤى منها. وعادةً ما يشمل المستخدمون في المراحل اللاحقة مهندسي البيانات وعلماء البيانات، إلى جانب مستخدمي الأعمال ذوي الخبرة التقنية الأقل.
تستخدم هذه الطبقة واجهات الاستعلام وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) لربط المستخدمين بالبيانات. تشمل الأمثلة الشائعة محركات استعلام SQL Query مثل Presto وواجهات برمجة تطبيقات Spark .
تساعد بحيرات البيانات المؤسسات على تحقيق قيمة أكبر من بياناتها من خلال تسهيل مشاركتها واستخدامها. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن أن توفر بحيرات البيانات ما يلي:
كما يمكن لبحيرات البيانات استيعاب البيانات وتخزينها في مجموعة واسعة من الصيغ، بما في ذلك مجموعات البيانات المُنظَّمة وشبه المُنظَّمة وغير المُنظَّمة. كما أنها تدعم أساليب متعددة لاستيعاب البيانات، سواء أكانت عمليات تحميل على دفعات أم بيانات متدفقة في الوقت الفعلي. وتتيح هذه المرونة للمؤسسات جمع البيانات من مصادر متنوعة، مثل أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، وخلاصات وسائل التواصل الاجتماعي، والأنظمة الداخلية، من دون الحاجة إلى عمليات تحويل معقدة أو حلول تخزين منفصلة.
ومع بحيرات البيانات، يمكن استيعاب البيانات وتخزينها بصيغتها الأصلية غير المُنسَّقة، مما يجنّب المؤسسات عمليات التنظيف والتحويل المسبقة والمكلفة. ويُعد تخزين الكائنات السحابي عمومًا أكثر فعالية من حيث التكلفة من البدائل المحلية، كما أن استخدام التقنيات مفتوحة المصدر في المعالجة يسهم في خفض التكاليف بدرجة أكبر. وتتيح هذه الوفورات للمؤسسات تحسين عمليات إدارة البيانات لديها، وتخصيص الميزانيات والموارد بفاعلية أكبر عبر مختلف المبادرات.
وتفصل بحيرات البيانات بين موارد الحوسبة وموارد التخزين، وغالبًا ما تستخدم خدمات التخزين السحابي، مما يسهّل توسيع السعة وقدرات الحوسبة مقارنةً بالعديد من حلول تخزين البيانات الأخرى. وتُمكّن هذه البنية بحيرات البيانات من التعامل مع النمو الهائل في البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية لأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، من دون تراجع في الأداء.
كما يمكن لبحيرات البيانات أن تساعد على الحد من صوامع البيانات من خلال توحيد المعلومات في مصدر واحد للحقيقة يكون متاحًا على مستوى المؤسسة، بدلًا من تشتتها عبر وحدات الأعمال. ولا يضطر المحللون وعلماء البيانات إلى إضاعة الوقت في الوصول المباشر إلى مصادر متعددة، بل يمكنهم بدلًا من ذلك الوصول سريعًا إلى البيانات التي يحتاجون إليها، والاستعلام عنها، واستخدامها.
ويساعد هذا المستودع المركزي على تسريع إعداد البيانات، ويشجع على إعادة الاستخدام، ويدعم اتخاذ قرارات أكثر تعاونًا وقائمة على البيانات. ومن خلال هذه المزايا، يمكن للمؤسسات أيضًا تسريع جهود الابتكار والبحث والتطوير.
وتُعد بحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، ومستودعات بحيرات البيانات، أنواعًا متميزة من حلول تخزين البيانات. لكن أوجه الاختلاف بينها تتكامل، وغالبًا ما تُستخدم معًا ضمن بنية بيانات متكاملة لدعم حالات استخدام متنوعة.
وكما هي الحال في بحيرة البيانات، يتولى مستودع البيانات جمع البيانات من مصادر متباينة في مخزن بيانات مركزي.غير أن الفرق الأساسي يتمثل في أن مستودعات البيانات تُنظِّف البيانات وتُعِدّها عادةً قبل استيعابها، بحيث تصبح جاهزة فورًا للتحليلات.
وتُحسَّن مستودعات البيانات للتعامل مع البيانات المُنظَّمة، كما تتكامل بإحكام مع محركات التحليلات، ولوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI)، وأدوات العرض المصور للبيانات. ولذلك، تميل إلى تقديم أداء قوي، ولكن بتكلفة أعلى ومرونة أقل من بحيرات البيانات. وعادةً ما تستخدم المؤسسات مستودعات البيانات لمشروعات تحليلية محددة، مع الاعتماد على بحيرات البيانات لتخزين البيانات واسعة النطاق ومتعددة الأغراض.
ويُعد مستودع بحيرة البيانات حلًا لإدارة البيانات يجمع بين التخزين المرن منخفض التكلفة الذي توفره بحيرة البيانات، وقدرات التحليلات عالية الأداء التي يوفرها مستودع البيانات. وعلى غرار بحيرة البيانات، يمكن لمستودع بحيرة البيانات تخزين البيانات بأي صيغة وبتكلفة منخفضة. إلا أنه يوفّر أيضًا بنية تحتية تحليلية على نمط مستودعات البيانات فوق تخزين بحيرة البيانات السحابي.
ويمكن للمؤسسات استخدام مستودعات بحيرات البيانات لدعم عدد كبير من أحمال التشغيل، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي (ML)، وذكاء الأعمال (BI)، والتحليلات في الوقت الفعلي. كما يمكن أن تمثل مستودعات بحيرات البيانات مسارًا لتحديث بُنى البيانات؛ إذ تستطيع المؤسسات إدراجها إلى جانب بحيرات البيانات ومستودعات البيانات القائمة من دون الحاجة إلى تنفيذ عملية استبدال شاملة ومكلفة.
ويمكن للمؤسسات استخدام بحيرات البيانات لأسباب عديدة في مختلف القطاعات. ومن أكثر حالات الاستخدام شيوعًا ما يلي:
وبالنسبة إلى كثير من المؤسسات، تؤدي بحيرات البيانات دور حلول تخزين متعددة الأغراض لكميات كبيرة من البيانات. بدلًا من إنفاق الوقت والموارد على تحويل البيانات قبل استيعابها، يمكن للمؤسسات تخزين البيانات الواردة غير المُنسَّقة في تخزين كائنات قابل للتوسع، يمكنه استيعاب بيتابايتات من البيانات بسهولة وبأي صيغة تقريبًا. ويمكن للمستخدمين إما الاستعلام عن البيانات مباشرة من البحيرة باستخدام محركات التحليلات، أو نقلها إلى مستودع بيانات أو منصة بيانات أخرى حسب الحاجة.
وقد تستخدم المؤسسات أيضًا بحيرات البيانات لتخزين بيانات احتياطية لحالات استخدام لم تُحدَّد بعد. ونظرًا إلى أن تخزين الكائنات منخفض التكلفة نسبيًا وقابل للتوسع، لا تضطر المؤسسات إلى القلق بشأن الإفراط في الإنفاق على بيانات قد لا تحتاج إليها بعد.
كما أن السعة التخزينية الكبيرة والتكلفة المنخفضة نسبيًا للتخزين تجعل بحيرات البيانات عنصرًا شائعًا في استراتيجيات النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث الخاصة بالبيانات الحيوية. وتُستخدم بحيرات البيانات أيضًا كثيرًا لتخزين البيانات الباردة أو غير النشطة بتكلفة أقل. ويُعد هذا النهج مفيدًا لأرشفة البيانات القديمة والاحتفاظ بالسجلات التاريخية لأغراض تدقيق الامتثال، أو الاستفسارات التنظيمية، أو حالات استخدام التحليلات المستقبلية.
فعلى سبيل المثال، يُنتج القطاع المصرفي والمالي بيانات معاملات عالية الوتيرة من أسواق الأسهم وبطاقات الائتمان وغيرها من الأنشطة المالية. كما يتعين عليه الاحتفاظ بالوثائق القانونية وغيرها من السجلات لتلبية المتطلبات التنظيمية ومتطلبات التدقيق. وتُعد بُنى بحيرات البيانات ملائمة جدًا لتخزين هذه الصيغ المختلطة من البيانات، والحفاظ على البيانات القديمة والتاريخية بحيث يسهل الاستعلام عنها.
ووفقًا لدراسة IBM للرؤساء التنفيذيين (CEO) لعام 2025، يتفق 61% من أفضل الرؤساء التنفيذيين أداءً على أن امتلاك أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا يمنح المؤسسة ميزة تنافسية. وتؤدي بحيرات البيانات دورًا مهمًا في أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وتحليلات البيانات الكبيرة، بما في ذلك بناء النماذج التنبؤية وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وتتطلب هذه المشروعات الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة من البيانات المُنظَّمة وغير المُنظَّمة وشبه المُنظَّمة. توفر بنية بحيرة البيانات إمكانات تخزين وتكامل فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع، إلى جانب التكامل مع أطر المعالجة، بما يدعم هذه الاحتياجات.
ووفقًا لبيانات المقارنة المرجعية الصادرة عن معهد IBM Institute for Business Value، أفادت 64% من المؤسسات بأن كسر الحواجز التنظيمية التي تعوق مشاركة البيانات يُعد أحد أكبر التحديات المرتبطة بالأفراد لديها. ولا يمكن للمؤسسات أن تستفيد استفادة كاملة من بياناتها إذا كانت معزولة ويصعب الوصول إليها.
ويمكن لبحيرات البيانات أن تدعم مبادرات تكامل البيانات من خلال توفير مستودع مركزي للبيانات الواردة من مصادر متعددة. ومن خلال تجميع البيانات المتنوعة في بيئة واحدة، فإنها تُرسي أساسًا قويًا لمواءمتها وتحويلها في المراحل اللاحقة.
وعلى الرغم من أن بحيرات البيانات توفر قابلية التوسع والمرونة ومزايا من حيث التكلفة، فإن هناك ثلاثة تحديات رئيسية ينبغي على المؤسسات مراعاتها.
يتطلب تجنب تحوّل بحيرات البيانات إلى مستنقعات بيانات اعتماد ممارسات قوية في حوكمة البيانات، وجودة البيانات، وأمن البيانات منذ اليوم الأول. كما أن تحديد معايير البيانات وتطبيقها، وإدارة البيانات الوصفية والوثائق، وضوابط الوصول، يساعد على ضمان بقاء بحيرات البيانات منظمة ومفيدة وآمنة.
ويشير Dinesh Nirmal، النائب الأول لرئيس IBM Software، إلى أن هذه المبادئ تكتسب أهمية خاصة عند إعداد بحيرات البيانات لدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي:
"رغم أن البيانات غير مُنظَّمة، فمن المهم تطبيق الضوابط وإجراءات الأمن نفسها المستخدمة مع البيانات المُنظَّمة. وهناك فرصة كبيرة هنا: فلا يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن ينجح إلا إذا زوّدنا النماذج ببيانات موثوقة وخاضعة للإدارة."
وقد لا تحتاج إلى بحيرة بيانات إلا إذا كنت تدير كميات كبيرة من البيانات شبه المُنظَّمة وغير المُنظَّمة لأغراض الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو علم البيانات. وتوفر بحيرات البيانات تخزينًا سحابيًا فعّالًا من حيث التكلفة وقابلًا للتوسع، مع فصل موارد الحوسبة عن التخزين. وبديلًا من ذلك، يجمع مستودع بحيرة البيانات بين هذه القابلية للتوسع وقدرات تحليلات البيانات المدمجة التي يوفرها مستودع البيانات.
وبحيرات البيانات ليست آمنة بطبيعتها، ويمكن أن تكون أهدافًا رئيسية للتهديدات الأمنية لأنها مستودعات مركزية لكميات كبيرة من البيانات، وبعضها معلومات حساسة. وتستخدم بحيرات البيانات الآمنة تشفير البيانات، وضوابط الوصول، وآليات حماية الشبكات لحماية مجموعات البيانات من الوصول غير المصرح به.
نعم، تُعد بحيرات البيانات مناسبة جدًا للتعلم الآلي لأنها تخزن الكميات الضخمة من البيانات غير المُنسَّقة والمتنوعة اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي والتحقق منها وضبطها ونشرها. وباستخدام محركات معالجة البيانات والتحليلات، مثل Apache Spark، يمكن لفرق علم البيانات الوصول مباشرة إلى مجموعات البيانات غير المُنسَّقة داخل البحيرة وإعدادها لبناء نماذجها وتحسينها.
استفِد من بياناتك أينما كانت باستخدام مستودع بحيرة البيانات الهجين المفتوح للذكاء الاصطناعي والتحليلات.
تغلب على تحديات البيانات الحالية باستخدام بنية مستودع بحيرة بيانات؛ لتتمكن من الاتصال بالبيانات في دقائق، والحصول بسرعة على رؤى موثوقة وتقليل تكاليف مستودع البيانات لديك.
استفِد من قيمة بيانات المؤسسة مع IBM Consulting لبناء مؤسسة تعتمد على الرؤى لتحقيق ميزة تنافسية في الأعمال.
1 Data lakes, Global Industry Analysts, 01 October 2025.
2 2025 CEO Study: 5 mindshifts to supercharge business growth: Move from productivity to performance with agentic AI, IBM Institute for Business Value, May 2025.
3 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect, IBM Institute for Business Value, 12 November 2025.