دليلك الشامل لمعالجة البيانات

في عام 2025، سيكون إجمالي كمية البيانات المخزنة عالميًا 200 زيتا. للسياق، هذا يكفي لملء تريليون هاتف آيفوننحن نتفهم ذلك. قد تبدو هذه الأرقام مُرهِقة، لكن مع البيانات الوفيرة، تأتي مسؤولية كبيرة.

تكمن القيمة الحقيقية للبيانات في مدى جودة معالجتها. في الواقع، تُعدّ المعالجة الفعّالة للبيانات أمرًا بالغ الأهمية للشركات للوصول إلى رؤى قيّمة والحفاظ على ميزة تنافسية.

ومن ثم، فإن فهم أهمية معالجة البيانات وفقاً لأفضل الممارسات يمكن أن يساعد المؤسسات على تحديد سبل جديدة للنمو والنجاح.

في هذه المدونة، سنناقش معالجة البيانات، ومراحلها المختلفة، وأنواعها، وتقنياتها، وتطبيقاتها. وأخيرًا، سنتناول أيضًا كيفية Astera تساعد الشركات في جميع أنحاء العالم على تحويل بياناتها إلى رؤى من خلال معالجة البيانات القوية.

ما هي معالجة البيانات؟

معالجة البيانات هو مصطلح شامل يشير إلى أي وجميع العمليات المشاركة في تحويل البيانات الخام إلى معلومات قيمة.

من يفعل ذلك؟

يقوم علماء البيانات عادةً بمعالجة البيانات، والتي تشمل جمعها وتنظيمها وتنقيتها والتحقق من صحتها وتحليلها وتحويلها إلى صيغ مناسبة كالرسوم البيانية أو المستندات. وبشكل عام، يمكن معالجة البيانات بثلاث طرق: اليدوية، والميكانيكية، والإلكترونية.

لماذا افعل ذلك؟

الهدف هو زيادة قيمة المعلومات وتسهيل عملية اتخاذ القرارات. وهذا يُمكّن الشركات من تحسين عملياتها واتخاذ قرارات استراتيجية في الوقت المناسب. وتلعب حلول معالجة البيانات الآلية، التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، دورًا هامًا في هذا.

باختصار، تعمل معالجة البيانات على تحويل كميات كبيرة من البيانات، بما في ذلك البيانات الضخمة، إلى رؤى ذات معنى لإدارة واتخاذ القرارات بشكل فعال وفي الوقت المناسب.

المراحل الست لدورة معالجة البيانات

تُحدد دورة معالجة البيانات الخطوات اللازمة لتحويل البيانات الخام إلى معلومات قيّمة وهادفة. وتتضمن هذه العملية ست مراحل:

1. جمع البيانات

يتم جمع البيانات من مصادر موثوقة، بما في ذلك قواعد البيانات مثل بحيرات البيانات و مستودعات البياناتمن المهم أن تكون مصادر البيانات دقيقة وموثوقة ومصممة بشكل جيد لضمان أن البيانات والمعلومات المجمعة تتمتع بجودة ووظيفة فائقة.

2. إعداد البيانات

تُحضَّر البيانات المُجمَّعة في المرحلة الأولى وتُنظَّم. في هذه المرحلة، التي تُسمى أيضًا "المعالجة المسبقة"، تُنظَّم البيانات الخام لتسهيل تنفيذ المراحل التالية. تتضمن عملية تنظيف البيانات أو إعدادها إزالة الأخطاء، وإزالة التشويش، والتخلص من البيانات التالفة (البيانات غير الدقيقة أو غير الصحيحة) لفرزها وتحويلها إلى بيانات عالية الجودة.

3. إدخال البيانات

هذه هي المرحلة التي تبدأ فيها البيانات الخام باتخاذ شكل معلوماتي. خلال هذه المرحلة، تُدخل البيانات النظيفة إلى نظام أو جهة (مثل حلول مستودعات البيانات مثل Astera منشئ مستودع البيانات أو CRM مثل Salesforce). يتم ذلك عن طريق ترجمتها إلى لغة يمكن للنظام فهمها ، إما يدويًا أو من خلال أجهزة الإدخال المعدة للتجميع بيانات منظمة أو غير منظمة.

4. معالجة البيانات

تتضمن هذه المرحلة معالجة البيانات للتفسير باستخدام خوارزميات التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. قد تختلف العملية الفعلية بناءً على مصدر البيانات (بحيرات البيانات ، والشبكات الاجتماعية ، والأجهزة المتصلة) ، والاستخدام أو الغرض المقصود منها (اشتقاق الأنماط والاتجاهات ، وتحديد الحلول أو الاستراتيجيات ، والتحسين).

5. إخراج البيانات

في مرحلة إخراج البيانات، والتي تُعرف أيضًا بمرحلة تفسير البيانات، يقوم المعالج بترجمة البيانات وتقديمها بتنسيق بيانات قابل للقراءة، مثل المستندات والرسوم البيانية والصور وما إلى ذلك. الآن، أصبحت البيانات قابلة للاستخدام من قِبل جميع أعضاء المؤسسة، وليس فقط علماء البيانات، لمساعدتهم في مشاريع تحليل البيانات الخاصة بهم.

6. تخزين البيانات

تتضمن هذه المرحلة الأخيرة من الدورة تخزين البيانات المُعالجة لاستخدامها مستقبلاً. تتم هذه الخطوة بعد استخدام المعلومات اللازمة للتنفيذ الفوري واستخلاص النتائج. في هذه المرحلة، تُخزّن المؤسسات البيانات لأغراض مرجعية أو لتمكين موظفيها من الوصول إليها بسهولة وسرعة لاستخدامها مستقبلاً.

7 أنواع من معالجة البيانات

كما ذكرنا سابقًا، تُعدّ معالجة البيانات مصطلحًا شاملًا للعديد من العمليات. وحسب حالة الاستخدام المحددة، قد تُستخدم أساليب مختلفة، ولذلك لدينا ما يصل إلى سبعة أنواع مختلفة من معالجة البيانات شائعة الاستخدام عالميًا.

يخدم كل نوع غرضًا مختلفًا، ويعتمد تنفيذه إلى حد كبير على البيانات المتاحة والاحتياجات المحددة للمنظمة.

1. المعالجة الدفعية

يُقسّم النظام كميات كبيرة من البيانات إلى وحدات/دفعات أصغر قبل جمعها ومعالجتها. يتيح ذلك التعامل بسلاسة مع كميات البيانات الضخمة خارج أوقات الذروة، مما يُحسّن الموارد ويُقلل التأثير على العمليات اليومية.

على سبيل المثال: تُعالج البنوك المعاملات والشيكات غير العاجلة على مدار الساعة. هذا يضمن تحديث أرصدة الحسابات دفعةً واحدة لتحقيق أقصى قدر من الدقة والكفاءة.

2. المعالجة في الوقت الفعلي

كما يوحي الاسم، يُستخدم هذا النوع من المعالجة عند الحاجة الماسة للوقت. وعادةً ما يتضمن معالجة البيانات ونقلها فور حصول النظام عليها، للمساعدة في اتخاذ القرارات بسرعة.

على سبيل المثال: تستخدم أنظمة الملاحة المعالجة في الوقت الفعلي لتوفير الاتجاهات خطوة بخطوة ومراعاة ظروف حركة المرور وتغييرات المسار في الوقت الفعلي.

3. المعالجة عبر الإنترنت

تتيح المعالجة الإلكترونية معالجة البيانات تفاعليًا عبر الشبكة، مما يُولّد استجابات فورية مع إدخال وإخراج مستمرين. يُمكّن هذا النوع من معالجة البيانات الأنظمة من معالجة طلبات المستخدمين فورًا عبر الإنترنت، مما يجعله أساسيًا للتجارة الإلكترونية وغيرها من الخدمات الإلكترونية.

على سبيل المثال: تستخدم البنوك المعالجة عبر الإنترنت لمعالجة المعاملات المالية في الوقت الفعلي، مما يسمح للمستخدمين بتحويل الأموال ودفع الفواتير والتحقق من أرصدة الحسابات.

4. المعالجة المتوازية (المعالجة المتعددة)

يتضمن هذا النوع استخدام وحدات معالجة متعددة لتوزيع معالجة البيانات بينها، مع ضمان التنفيذ المترابط. تُعد المعالجة المتوازية مفيدة عند تنفيذ المهام المعقدة، إذ تتيح إنجاز المعالجة بكفاءة من خلال المهام المتزامنة.

على سبيل المثال: تؤدي الهواتف الذكية مهام متعددة، مثل التنقل عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، وبث الفيديو، وإجراء مكالمات هاتفية في نفس الوقت.

5. المعالجة الآلية

يستخدم هذا النوع من المعالجة برامج قادرة على أتمتة المهام الروتينية المتعلقة بمعالجة البيانات. ويمكن للمعالجة الآلية أن تقلل الحاجة إلى الإدخال اليدوي وتزيد الكفاءة الإجمالية.

على سبيل المثال: يمكن لأنظمة الفوترة الآلية حساب الرسوم وتحصيلها من العملاء تلقائيًا لتبسيط عمليات الفوترة وتقليل الإدخال اليدوي.

6. الحوسبة السحابية

تُمكّن الحوسبة السحابية المؤسسات من استخدام موارد الحوسبة عبر الإنترنت، مما يوفر قابلية التوسع والمرونة. تشمل هذه الموارد الخوادم، ووحدات التخزين، وقواعد البيانات، ووحدات المعالجة، والتي يُمكن الوصول إليها عند الحاجة دون الحاجة إلى تثبيت وصيانة بنية تحتية إضافية لتكنولوجيا المعلومات.

على سبيل المثال: Astera عروض إعداد البيانات في السحابة لمساعدة المؤسسات على أداء مهام إعداد البيانات دون الحاجة إلى الاستثمار في موارد إضافية.

7. المعالجة الموزعة

المعالجة الموزعة، على غرار المعالجة المتعددة، تستخدم أجهزة كمبيوتر أو أجهزة متعددة لتحسين كفاءة المعالجة. باستخدام السعة الإجمالية لأنظمة متعددة، يمكن لهذا النوع من المعالجة معالجة المهام واسعة النطاق بكفاءة.

على سبيل المثال: تستخدم خدمات بث الفيديو، مثل نتفليكس، نموذج المعالجة الموزعة لمعالجة المحتوى وتقديمه بكفاءة. ويتم ذلك بتخزين الفيديوهات على خوادم متعددة لضمان وصول سريع وتشغيل سلس.

التقنيات المستخدمة في معالجة البيانات

تُستخدم تقنيات متعددة في مختلف مراحل معالجة البيانات. في هذا القسم، سنتناول أهمها، مثل مستودعات البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي، وتكنولوجيا الحوسبة السحابية، ومنصات التحليلات.

خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، المعروفان مجتمعين باسم التعلم العميق، هما تقنيتان تُشغّلان معظم حلول معالجة البيانات الحديثة. تكشف خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي عن الأنماط وتُقدّم تنبؤات بناءً على البيانات المتاحة. تُعد بايثون وساس وR من أكثر لغات التعلم الآلي استخدامًا.

تُستخدم هذه الخوارزميات أيضًا لأتمتة العمليات مثل جمع البيانات وإعدادها وتحليلها واكتشاف الشذوذ وما إلى ذلك.

على سبيل المثال، Asteraالصورة حل تكامل البيانات يستخدم خرائط الذكاء الاصطناعي لربط الحقول ذات الصلة تلقائيًا بين مصادر ووجهات مختلفة في مسار البيانات. هذا يوفر الكثير من الوقت والجهد، خاصةً في سير العمل المعقدة.

تقنيات السحاب

توفر الحوسبة السحابية إمكانية التوسع والمرونة غير المسبوقة، مما يسمح للمؤسسات بتوسيع نطاق معالجة البيانات الخاصة بها أو تقليصها وفقًا لاحتياجاتها المحددة.

كما أدى استخدام تقنيات الحوسبة السحابية إلى جعل منصات التحليلات والذكاء الاصطناعي متاحة للشركات الصغيرة حيث لم تعد بحاجة إلى إنشاء مراكز بيانات كبيرة لمعالجة بياناتها.

قواعد البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات

قواعد البيانات أساسية لتخزين البيانات المنظمة، ولكنها لا تقتصر على مجرد تخزينها. فبالإضافة إلى التخزين، تتيح قواعد البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات للمستخدمين الاستعلام عن المعلومات وتحديثها واسترجاعها بكفاءة.

يتم بناء قواعد البيانات عادةً على SQL (لغة الاستعلام الهيكلية)، وتتضمن الأمثلة الشائعة لقواعد البيانات ما يلي: MySQL, ملقم SQLو كيو.

من ناحية أخرى، تُعدّ مستودعات البيانات وبحيرات البيانات أنظمة تخزين مصممة للعمليات واسعة النطاق. وهي مصممة للاتصال بمصادر متنوعة، ويمكن تحسينها لاستعلام وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. تُستخدم مستودعات البيانات وبحيرات البيانات عادةً لدعم مبادرات التحليلات وذكاء الأعمال (BI).

تطبيقات معالجة البيانات

تُعدّ معالجة البيانات الفعّالة أمرًا بالغ الأهمية في مختلف القطاعات. فهي تُمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات مدروسة، وتبسيط العمليات، وتحسين الكفاءة العامة. دعونا نلقي نظرة على بعض المجالات التي تُعدّ فيها معالجة البيانات بالغة الأهمية بالفعل، أو تزداد أهميتها بشكل متزايد.

1. الرعاية الصحية وعلوم الحياة

تعتمد مؤسسات الرعاية الصحية على معالجة البيانات لإدارة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، ومعالجة مطالبات التأمين، وتحليل الصور الطبية. على سبيل المثال، تستخدم المستشفيات معالجة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن أي تشوهات في الفحوصات الطبية، مما يساعد الأطباء على تشخيص أمراض مثل السرطان في مراحلها المبكرة. بالإضافة إلى ذلك، يتعين على مقدمي الرعاية الصحية معالجة بيانات المرضى لتخصيص خطط العلاج وتحسين الرعاية الشاملة لهم.

2. التمويل والخدمات المصرفية

يعتمد القطاع المالي بشكل كبير على معالجة البيانات الآنية والدفعية للكشف عن المعاملات الاحتيالية، وتقييم مخاطر الائتمان، وأتمتة استراتيجيات التداول. تستخدم أنظمة كشف الاحتيال خوارزميات التعلم الآلي لتحليل أنماط المعاملات وتحديد التهديدات المحتملة.

بالإضافة إلى ذلك، تعتمد البنوك على معالجة البيانات لتحقيق التوافق الدقيق للحسابات، والموافقة على القروض، والتحليلات التنبؤية لاستراتيجيات الاستثمار.

3. تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية

يستخدم تجار التجزئة معالجة البيانات لتحليل تفضيلات العملاء، وتحسين إدارة المخزون، وتخصيص الحملات التسويقية. ويمكن تحليل بيانات المعاملات، وأنماط سلوك العملاء، ولوجستيات سلسلة التوريد لتبسيط العمليات.

على سبيل المثال، قد تستخدم منصة التجارة الإلكترونية معالجة البيانات لمحركات التوصية، لعرض المنتجات بشكل ديناميكي استنادًا إلى سجل تصفح العميل وسلوك الشراء.

4. التصنيع وإدارة سلسلة التوريد

يستفيد المصنعون من معالجة البيانات لتحسين خطوط الإنتاج، والتنبؤ بالطلب، ومنع أعطال المعدات. ومن خلال الصيانة التنبؤية المدعومة بتقنيات التعلم الآلي، يمكن للشركات تحليل بيانات أجهزة الاستشعار من الآلات ومعالجة المشكلات المحتملة استباقيًا قبل أن تتسبب في توقفها عن العمل.

بالإضافة إلى ذلك، تساعد تحليلات البيانات في الوقت الفعلي الشركات على تحسين العمليات اللوجستية لسلسلة التوريد من خلال التنبؤ باحتياجات المخزون والحد من النفايات.

5. الحكومة والقطاع العام

تستفيد الحكومات حول العالم من معالجة البيانات في صنع السياسات والإدارة العامة وتقديم الخدمات بفعالية. بدءًا من إحصاءات السكان وتحليل بيانات التعداد السكاني، وصولًا إلى إدارة السلامة العامة والبنية التحتية، تُمكّن معالجة البيانات من اتخاذ قرارات مدروسة وتخصيص الموارد بكفاءة.

يمكن لوكالات إنفاذ القانون أيضًا استخدام تحليلات البيانات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالجرائم والوقاية منها.

6. الاتصالات والإعلام

تستخدم شركات الاتصالات معالجة البيانات لتحسين الشبكات، والفوترة، وتحليل بيانات العملاء. ويستفيد منها مزودو المحتوى ومنصات البث لاقتراح محتوى مُخصّص بناءً على تفضيلات المستخدم وسجلّ المشاهدة.

7. التعليم والبحث

تستخدم المؤسسات التعليمية معالجة البيانات لتحليل أداء الطلاب، وتصميم المناهج الدراسية، وتحسين العمليات الإدارية. كما تستخدم الجامعات تحليلات البيانات لتتبع تقدم الطلاب، وتحديد فجوات التعلم، وتحسين برامجها التعليمية.

8. النقل والخدمات اللوجستية

تعتمد شركات الخدمات اللوجستية على معالجة البيانات الآنية لإدارة الأسطول، وتحسين المسارات، وتوقع الطلب. وهذا يضمن التسليم في الوقت المحدد، وتوفير التكاليف، وتحسين رضا العملاء. على سبيل المثال، تستخدم شركات الطيران معالجة البيانات لتحسين مسارات الرحلات، وتحسين كفاءة استهلاك الوقود، وتحسين تجارب المسافرين.

مستقبل معالجة البيانات

تشهد معالجة البيانات ثورةً حقيقيةً بفضل التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وإذا أضفنا إلى ذلك قابلية الحوسبة السحابية للتوسع، فإن حجم البيانات التي يمكن معالجتها ومدى معالجتها يتزايدان.

وهذا لا يعني فقط أن المنظمات الكبيرة والصغيرة يمكنها الاستفادة من معالجة البيانات لاتخاذ قرارات أفضل، بل يعني أيضًا أن القيام بذلك أكثر فعالية من حيث التكلفة والكفاءة.

تعني هذه التطورات التكنولوجية أيضًا أن حلول معالجة البيانات أصبحت أكثر تطورًا. على سبيل المثال، تُمكّن ميزات مثل أتمتة المهام المتكررة، وخطوط أنابيب البيانات ذاتية التكيف، وإعداد البيانات في السحابة، وغيرها، مستخدمي البيانات حول العالم.

هذا هو المكان Astera يأتي فيها

ابدأ رحلة معالجة البيانات الخاصة بك مع Astera

تُعدّ المعالجة الآلية للبيانات الخيار الأمثل للمضي قدمًا، إذ أصبحت نظيرتها اليدوية زائدة عن الحاجة. فهي تتيح حلولًا مستدامة مع تقليل احتمالات الأخطاء، واختصار وقت التنفيذ، وانخفاض الاستثمار.

تعتمد الشركات الآن بشكل أكبر على البيانات عالية الجودة، ومن المتوقع أن تستمر هذه الحاجة في الارتفاع. أتمتة البيانات يُبسّط عمليات الأعمال بإزالة المهام اليدوية المتكررة، مما يُمكّنك من التركيز على نمو أعمالك. كما تُساعد معالجة البيانات الآلية مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات عمل حاسمة بسرعة وفورية.

Astera يستخدم تقنيةً تُعِدّ البيانات وتُنظّفها وتُحقّق من صحتها وتُخزّنها بدقة وكفاءة. يُمكّن هذا الابتكار من تسريع عملية الابتكار وتوفير بيانات موثوقة في كل خطوة. يُتيح حل تكامل البيانات لدينا أتمتة البيانات من خلال جدولة المهام، والتخطيط المُعزّز بالذكاء الاصطناعي، وخطوط أنابيب البيانات الآلية، وغيرها الكثير.

احجز عرضًا توضيحيًا مخصصًا اليوم لنرى ماذا Astera يمكن أن تفعل ذلك لمنظمتك.