الجدول 1.6: خطوات اكتشاف المعرفة - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 البيانات الضخمة والتخزين السحابي

المفاهيم الأساسية

التخزين السحابي: الحل الأمثل لتخزين البيانات الضخمة، حيث يتم نقل البيانات وتحليلها عبر الإنترنت بدلاً من تخزينها داخلياً على خوادم الشركة.

خريطة المفاهيم

```markmap

البيانات الضخمة (Big Data)

التعريف

• بيانات كبيرة جدًا أو معقدة
• لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية
• تخزينها ومعالجتها تحدي كبير

الخصائص الخمس (5V's)

التنوع (Variety)

• أنواع مختلفة من البيانات
• منظمة (قواعد بيانات تقليدية)
• غير منظمة (نصوص، صوت، فيديو)
• شبه منظمة

القيمة (Value)

• الفائدة المستخلصة من البيانات لاتخاذ القرارات
• استخراج التوصيات والأفكار عبر التحليل

الحجم (Volume)

• كميات هائلة من البيانات غير المنظمة قليلة الكثافة
• قد تصل إلى عشرات أو مئات التيرابايت
• مصدرها: تصفح الويب، تطبيقات الهاتف، أجهزة إنترنت الأشياء

الموثوقية (Veracity)

• دقة وصدق مجموعة البيانات
• تعتمد على مصداقية المصدر ونوع البيانات وكيفية معالجتها

السرعة (Velocity)

• معدل التقاط البيانات وتخزينها
• تنتج من الأجهزة الذكية في الوقت الحقيقي أو قريب منه

تقنيات إدارة البيانات الضخمة

الهدف

• استخراج قيمة الأعمال من البيانات
• تحسين تجربة الشراء وجذب الزبائن
• اتخاذ قرارات مدروسة (تعديل الأسعار، الحملات التسويقية)

مصادر البيانات

• داخلية: المبيعات، التصنيع، المحاسبة
• خارجية: إحصاءات سكانية، بيانات المنافسين

البنية التحتية والتقنيات

#### مستودعات البيانات (Data Warehouses)

• تخزن البيانات الحالية والتاريخية من الأنظمة التشغيلية
• بيانات منظمة ومتكاملة من مصادر داخلية وخارجية
• أدوات للتحليل والاستعلام وإعداد التقارير

#### بحيرات البيانات (Data Lakes)

• مستودع سحابي عادةً
• تخزين كميات هائلة من البيانات الأولية وغير المعالجة
• تدعم البيانات المنظمة وغير المنظمة بعنوان URL ثابت

#### الحوسبة في الذاكرة (In-memory Computing)

• تعتمد على ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) لتخزين البيانات
• تقلل وقت الاستعلام بشكل كبير
• مناسبة للخوادم السحابية ذات السعة الكبيرة من الذاكرة

اكتشاف المعرفة والتنقيب في البيانات

#### اكتشاف المعرفة

• العملية الشاملة للوصول إلى المعرفة المفيدة من البيانات
• خطواتها: تنظيف البيانات، تكامل البيانات، تحويل الصيغة، التنقيب، تفسير النتائج

#### التنقيب في البيانات (Data Mining)

• خطوة محددة في عملية اكتشاف المعرفة
• تطبيق خوارزميات لاستخراج الأنماط وتحديد العلاقات داخل البيانات

##### المهام الرئيسة للتنقيب في البيانات

• تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات
• صياغة التنبؤات لمدخلات مجموعات البيانات المختلفة
• تصنيف أو تجميع أو توقع القيم المختلفة لمجموعة البيانات
• تسهيل عملية اتخاذ القرارات المدروسة

التخزين السحابي (Cloud Storage)

خيارات التخزين

• التخزين الداخلي (التقليدي)
• التخزين السحابي (الأمثل)

أسباب تفوق التخزين السحابي

• توافر النطاق العريض عالي السرعة
• سهولة نقل البيانات وتحليلها سحابياً
• اعتماد غالبية التطبيقات الحديثة عليه

مزاياه للشركات

• يشمل أنظمة تخزين البيانات الضخمة
• يشمل أنظمة النسخ الاحتياطي
• يوفر حماية البيانات والخصوصية
• قابل للتوسع
• تكلفة معقولة

أمثلة على مزودي الخدمة

• أمازون (Amazon)
• مايكروسوفت (Microsoft)
• قوقل (Google)

```

نقاط مهمة

• كان التخزين الداخلي (على خوادم داخل الشركة) هو المعتمد سابقاً، لكنه يتطلب مستودعات محلية عالية التكلفة وبرامج إدارة معقدة.
• ساهم توفر الإنترنت عالي السرعة في تسهيل نقل البيانات إلى السحابة لتحليلها بدلاً من تخزينها داخلياً.
• يسمح التخزين السحابي لرواد الأعمال بإجراء تحليلات جديدة للبيانات الضخمة في مجالات مثل التجارة الإلكترونية وأداء تطبيقات الويب.

الجدول 1.6: خطوات اكتشاف المعرفة

البيانات الضخمة والتخزين السحابي Big Data and Cloud Storage

هناك خياران معتمدان لتخزين البيانات الضخمة: التخزين السحابي والتخزين الداخلي. ولقد كان تطوير تطبيقات البيانات الضخمة في الماضي يعتمد أساساً على حفظ البيانات في وسائط التخزين داخلياً (على الخوادم داخل الشركات والمؤسسات). مما تطلب توفير مستودعات بيانات محلية عالية التكلفة، وكذلك تثبيت برامج معقدة لإدارة تلك المستودعات. إلا أن التطورات الحديثة في علوم الحوسبة والبيانات أسهمت في استبدال تلك الطريقة بالتخزين السحابي، والذي يُعد بمثابة الحل الأمثل لتخزين البيانات الضخمة، وذلك لما يلي:

أ) توافر النطاق العريض عالي السرعة على نطاق واسع مما سهل حركة البيانات من مكان إلى آخر. ومع وجود بيانات منتجة محلياً لم تعد هناك حاجة لتخزين البيانات داخلياً، بل أصبح بالإمكان نقلها إلى التخزين السحابي لتحليلها.

ب) أصبحت غالبية التطبيقات تعتمد على التخزين السحابي، مما يعني أن عملية إنتاج المزيد من البيانات وتخزينها سحابياً تزداد باستمرار. ولقد ساهم ذلك في قيام أعداد متزايدة من رواد الأعمال بعمل تحليلات جديدة للبيانات الضخمة لمساعدة الشركات على تحليل البيانات السحابية في كثير من المجالات مثل: معاملات التجارة الإلكترونية وبيانات أداء تطبيقات الويب.

هناك جوانب متعددة للتخزين السحابي تجعله خياراً أفضل للشركات، فمثلاً يمكن أن يشمل التخزين السحابي أنظمة تخزين البيانات الضخمة وكذلك أنظمة النسخ الاحتياطي. وتوجد الكثير من الخيارات المتاحة من قبل مزودي الخدمات مثل أمازون (Amazon) ومايكروسوفت (Microsoft) وقوقل (Google) للتخزين السحابي مع توفيرها حماية البيانات والخصوصية، وبالطبع قابلية التوسع والتكلفة المعقولة لهذه الخدمات.

شكل 1.7: مركز بيانات يوفر خدمة التخزين السحابي

وزارة التعليم Ministry of Education 2023 - 1447

24

--- SECTION: الجدول 1.6: خطوات اكتشاف المعرفة --- الجدول 1.6: خطوات اكتشاف المعرفة --- SECTION: البيانات الضخمة والتخزين السحابي Big Data and Cloud Storage --- البيانات الضخمة والتخزين السحابي Big Data and Cloud Storage هناك خياران معتمدان لتخزين البيانات الضخمة: التخزين السحابي والتخزين الداخلي. ولقد كان تطوير تطبيقات البيانات الضخمة في الماضي يعتمد أساساً على حفظ البيانات في وسائط التخزين داخلياً (على الخوادم داخل الشركات والمؤسسات). مما تطلب توفير مستودعات بيانات محلية عالية التكلفة، وكذلك تثبيت برامج معقدة لإدارة تلك المستودعات. إلا أن التطورات الحديثة في علوم الحوسبة والبيانات أسهمت في استبدال تلك الطريقة بالتخزين السحابي، والذي يُعد بمثابة الحل الأمثل لتخزين البيانات الضخمة، وذلك لما يلي: أ) توافر النطاق العريض عالي السرعة على نطاق واسع مما سهل حركة البيانات من مكان إلى آخر. ومع وجود بيانات منتجة محلياً لم تعد هناك حاجة لتخزين البيانات داخلياً، بل أصبح بالإمكان نقلها إلى التخزين السحابي لتحليلها. ب) أصبحت غالبية التطبيقات تعتمد على التخزين السحابي، مما يعني أن عملية إنتاج المزيد من البيانات وتخزينها سحابياً تزداد باستمرار. ولقد ساهم ذلك في قيام أعداد متزايدة من رواد الأعمال بعمل تحليلات جديدة للبيانات الضخمة لمساعدة الشركات على تحليل البيانات السحابية في كثير من المجالات مثل: معاملات التجارة الإلكترونية وبيانات أداء تطبيقات الويب. هناك جوانب متعددة للتخزين السحابي تجعله خياراً أفضل للشركات، فمثلاً يمكن أن يشمل التخزين السحابي أنظمة تخزين البيانات الضخمة وكذلك أنظمة النسخ الاحتياطي. وتوجد الكثير من الخيارات المتاحة من قبل مزودي الخدمات مثل أمازون (Amazon) ومايكروسوفت (Microsoft) وقوقل (Google) للتخزين السحابي مع توفيرها حماية البيانات والخصوصية، وبالطبع قابلية التوسع والتكلفة المعقولة لهذه الخدمات. شكل 1.7: مركز بيانات يوفر خدمة التخزين السحابي وزارة التعليم Ministry of Education 2023 - 1447 24 --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: خطوات اكتشاف المعرفة Description: No description Table Structure: Headers: الخطوة | الوصف Rows: Row 1: تصحيح البيانات: | تنظيف البيانات التالفة وغير المطابقة، وإزالة أنواع البيانات الخاطئة وما إلى ذلك. Row 2: تكامل البيانات: | تضمين البيانات من مصادر متعددة، ويجب دمج مصادر البيانات هذه في مجموعة بيانات واحدة. Row 3: اختيار البيانات: | تحديد جزء مجموعة البيانات الذي يجب استخدامه لعملية استخراج البيانات، ومن المهم تحديد مجموعة البيانات الأكثر ملاءمة لأهدافك؛ لأن استخراج البيانات مهمة تستغرق وقتاً طويلاً. Row 4: تحويل صيغة البيانات: | يعد إعداد مجموعات البيانات الأولية وتنسيقها أمراً ضرورياً؛ لأن عمليات التنقيب عن البيانات تحتاج إلى أن يكون لمدخلاتها تنسيق محدد لتحليلها. Row 5: التنقيب في البيانات: | هي العملية الفعلية لتحليل البيانات واستخراج النتائج المرجوة من التحليل من خلال الأنماط. Row 6: تقييم النمط: | تقييم الأنماط التي تم إنشاؤها خلال خطوات التنقيب عن البيانات، وتحديد أيها مفيد لكل هدف محدد. Row 7: تمثيل المعرفة: | تمثيل النتائج التي تم الحصول عليها من خلال التقارير، والرسوم البيانية، والمخططات الواضحة والمختصرة. Context: Describes the sequential steps involved in the process of knowledge discovery from data, including data preparation, mining, evaluation, and representation. **FIGURE**: مركز بيانات يوفر خدمة التخزين السحابي Description: An image showing a large server room with multiple rows of server racks, illuminated by blue and white lights. The racks are filled with electronic equipment, suggesting a data center infrastructure. The perspective is from a slightly elevated angle, looking down the aisle between two rows of servers, extending into the distance. The image illustrates the physical infrastructure behind cloud storage services. Context: Visually represents a data center, which is the physical infrastructure that provides cloud storage services, as discussed in the accompanying text about Big Data and Cloud Storage.