نعيش الآن في عالم يعتمد على البيانات ، ويتزايد حجم البيانات فى كل ثانية من الوقت ، وتنشأ البيانات من خلال الأفراد والمؤسسات من القطاع الخاص والشركات والآلات في جميع أنحاء العالم ، ويشمل ذلك معلومات من المعاملات التجارية والبحث العلمي والمنشورات والبريد الإلكتروني ، وسائل التواصل الاجتماعي والمدونات وأجهزة الاستشعار البيانات ، والأجهزة القابلة للارتداء، ومقاطع الفيديو والصوت والصور الرقمية، تحتاج المؤسسات باختلاف أنواعها وأحجامها إلى فهم البيانات التي تم جمعها من أجل الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ وتجنب الحمل الزائد للبيانات، حيث لا يكفي مجرد جمع الكثير من البيانات لأنه لا يعني بالضرورة أن البيانات الكثيرة يكون لها قيمة الا اذا تم الاستفادة منها بشكل صحيح ، ومن هنا ظهر مفهوم البيانات العميقة وهى تطور من البيانات الضخمة، حيث تشير البيانات العميقة إلى البيانات الضخمة عالية الجودة وذات الصلة والقابلة للتنفيذ.
مفهوم البيانات العميقة Deep Data
البيانات العميقة عبارة عن مجموعة بيانات على نطاق واسع تكون في نفس الوقت ذات جودة عالية وذات صلة وقابلة للتنفيذ ، فهى معلومات توفر إجابات وتحل العديد من المشكلات.
عادةً ما يتم تقسيم البيانات العميقة إلى أقسام أصغر من أجل معالجة أكثر كفاءة ، وتتم إزالة جميع المعلومات غير الضرورية أو غير القابلة للاستخدام ، مما يضمن الملاءمة.
البيانات الضخمة والبيانات العميقة
- البيانات العميقة هي مجموعة فرعية من البيانات الضخمة.
- تخضع البيانات الضخمة والبيانات العميقة لتحليلات لمساعدة المؤسسات على التنبؤ باتجاهات الصناعة وتطوير استراتيجيات تشغيلية أكثر فاعلية ، ويكمن الاختلاف الأساسي بينهما في كيفية تحليلها.
- تشير البيانات الضخمة إلى المجموعة الكاملة من المعلومات التي يمكن للمؤسسة الوصول إليها ، وتتضمن حتى التفاصيل غير ذات الصلة.
- البيانات العميقة هي ما يتبقى بعد الانتهاء من استخراج المعلومات غير ذات الصلة من البيانات الضخمة.
التحديات التى تواجه البيانات العميقة
توجد بعض التحديات التى تواجه البيانات العميقة، ومنها:
- الاختلافات في جودة البيانات
قد يكون تحويل البيانات الضخمة إلى بيانات عميقة أمرًا صعبًا لأن جودة المعلومات يمكن أن تتباين على نطاق واسع ، وفي معظم الحالات ، يمكن أن تضيع بعض المعلومات ذات الصلة أثناء جمع البيانات ، وفي بعض الأحيان ، يمكن أن تتعارض مع المعلومات الأخرى المخزنة في قاعدة البيانات ، وبالتالي يتم استبعادها.
- عدم القدرة على تحويل البيانات
عدم قدرة المؤسسات على تحويل المعلومات إلى بيانات قابلة للتنفيذ. غالبًا ما يستغرق المستخدمون وقتًا طويلاً لتحويل المعلومات بنجاح إلى مدخلات قابلة للقياس ، مما يؤدي إلى إبطاء تحليل البيانات، غالبًا ما ينبع التأخير من استخدام منصات متعددة داخل بنية تحتية ، حيث تقوم جميع الأنظمة والأنظمة الأساسية بجمع وتخزين البيانات بتنسيقات مختلفة. لكي تعمل البيانات العميقة ، يجب أن تتخذ جميع المعلومات ، بغض النظر عن المصدر ، نفس التنسيق دون أن تفقد جودتها.
- الوصول إلى الأدوات الصحيحة
جزء من جعل تنسيقات البيانات وجمعها والعمليات التحليلية متسقة هو اختيار أداة التحليل الصحيحة، في أغلب الحالات ، يتطلب ذلك زيادة ميزانية التحليلات لاستخدام الأدوات المناسبة.
الخاتمة
البيانات هي نقطة البداية لجميع القرارات ، فهي الأساس للمعلومات التي يحتاجها صناع القرار، وتوجد المعلومات داخل البيانات ويجب استخراجها ، ويكون الاستخراج سهل لمجموعات البيانات الصغيرة ، لكن تمثل مجموعات البيانات الكبيرة ، المسماة بالبيانات الضخمة ، تحديات لتحليلها حيث أنها تكون ضخمة جدا، ومن مصادر مختلفة وأنواع البيانات مختلفة، ويمكن مواجهة هذه التحديات باستخدام الأدوات والمنهجيات المتطورة، هذه هي تحليلات البيانات العميقة ، الأدوات والمنهجيات المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة.
المراجع
- Arcucci, R., Zhu, J., Hu, S., & Guo, Y. K. (2021). Deep Data Assimilation: Integrating Deep Learning with Data Assimilation. Applied Sciences, 11(3), 1114.
- Fu, J., Kumar, A., Nachum, O., Tucker, G., & Levine, S. (2020). D4rl: Datasets for deep data-driven reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2004.07219.
- Oh, Y., Park, S., & Ye, J. C. (2020). Deep learning covid-19 features on cxr using limited training data sets. IEEE Transactions on Medical Imaging, 39(8), 2688-2700.
- Lee, S., Jo, J. Y., & Kim, Y. (2019). Hadoop performance analysis model with deep data locality. Information, 10(7), 222.
- Artieri, G. B. (2017). Social Media and the Challenge of Big Data/Deep Data Approach. In Data Science and Social Research (pp. 57-65). Springer, Cham.
