أفضل 5 أدوات تحليل البيانات الضخمة لعام 2025 ونصائح لكيفية اختيار الأداة المناسبة لك

من أجل أن تستفيد الشركات من تدفقات البيانات الهائلة عبر مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي و سجلات المعاملات وبيانات أجهزة الاستشعار لابد من معالجتها وتحليلها لاستنباط أفكار قيمة تساعدهم في اتخاذ قرارات أفضل وتحقيق الميزة التنافسية تسمى هذه العملية بتحليل البيانات الضخمة. 

تأتي أدوات تحليل البيانات الضخمة كوسيلة لتحقيق ذلك، حيث توفر هذه الأدوات القدرة على معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة وكفاءة، مما يمكن المؤسسات من استخراج الأنماط والاتجاهات والتنبؤات التي لم تكن ممكنة في السابق. 

أدوات تحليل البيانات ما هي إلا مجموعة من البرامج والمنصات التي تستخدم خوارزميات متقدمة من خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتصوير الكميات الضخمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات التي يصعب تمييزها يدويا. 

تختلف أدوات تحليل البيانات الضخمة في نوع البيانات الضخمة المراد معالجتها فبعضها مخصص للبيانات المهيكلة والبعض الآخر مصمم لمعالجة البيانات غير المهيكلة إضافة الى الاختلاف في سرعة معالجة البيانات والتي تكون من أهم العوامل التي يجب النظر إليها عند اختيار الأداة المناسبة. 

اختيار الأداة المناسبة لتحليل البيانات الضخمة ليس مجرد قرار تقني، بل هو جزء أساسي من استراتيجية الشركة لتحقيق الكفاءة و تقليل التكاليف وتعظيم الاستفادة من البيانات، فاختيار الأداة الصحيحة يعزز من قدرات الشركة على المنافسة والنمو المستدام في بيئة أعمال تعتمد بشكل متزايد على البيانات والتحليل.

لا تعرف كيف تختار الأداة المناسبة لك، لا تقلق في هذا المقال سنوضح كيفية اختيار أداة تحليل البيانات الضخمة المناسبة إضافة الى قائمة بأفضل 5 أدوات تحليل، اقرأ المقال حتى النهاية. 

كيفية اختيار أداة تحليل البيانات الضخمة المناسبة لك؟ 

لنخوض في خطوات عملية حول كيفية اختيار الأداة المناسبة: [1]

1. تحديد المتطلبات: كأول خطوة يجب أن تأخذها بعين الاعتبار عند اختيار أداة تحليل البيانات الضخمة هي تحديد المتطلبات، والتي تشمل تحديد الأهداف وما الذي ترغب في تحقيقه من معالجة البيانات. إضافة الى ذلك يجب تحديد مصادر البيانات وحجمها وتعقيدها وتحديد ما إذا كانت هناك حاجة الى معالجتها في الوقت الفعلي أم لا، كما يجب النظر الى القيود المالية والميزانية المتاحة للمشروع. 
2. تقييم المهارات الفنية: قبل الشروع في اختيار الأداة لابد من تقييم المهارات التقنية لك ولفريق عملك، فليس كل الأدوات سهلة الاستخدام، فبعضها قد يتطلب مهارات برمجية متقدمة، فهذه نقطة مهمة لأخذها بعين الاعتبار. 
3. البحث والمقارنة: بعد تحديد أهدافك ابدأ بالبحث عن الأداة المناسبة عبر الإنترنت أو من خلال استشارة المتخصصين (سنأتي على ذكر أفضل الأدوات لاحقا في المقال )، يمكنك المقارنة بين الأدوات بالنظر الى عوامل مثل القابلية للتوسع أي إمكانية الأداة على التعامل مع الزيادة في حجم البيانات دون أن يتأثر أداؤها سلبا، سرعة الأداء وسهولة الاستخدام و قدرات التكامل مع الأنظمة الأخرى التي يمكن أن تساعد في تبادل البيانات بين الأدوات، إضافة الى تدابير الأمان لحماية البيانات من الاختراق ونماذج التسعير التي يجب أن تكون متوافقة مع ميزانية المشروع. 
4. تقييم التوسعية والأداء: بعد اختيار عدد من الأدوات، يجي تقييم قدرتها على التوسع وسرعة أدائها من خلال إجراء اختبارات باستخدام مجموعات بيانات صغيرة ثم قم بزيادة حجم البيانات تدريجيا، وذلك لتقييم كيفية تعامل الأداة مع الزيادة في حجم البيانات. إضافة الى تقييم قدرة الأداة على معالجة البيانات في الوقت الفعلي، يجب الانتباه الى عوامل أخرى مثل سرعة المعالجة وكيفية استخدام الذاكرة وأوقات الاستجابة، الهدف من هذه الاختبارات هو تحديد قدرة الأدوات على التعامل مع بيئات العمل الحقيقية بشكل فعال. 
5. الميزانية: عند اختيار الأداة يجب النظر الى التكاليف قصيرة وطويلة الأمد المتعلقة بالحصول على الأدوات وتكاليف تنفيذها وصيانتها على المدى البعيد، إضافة الى تكاليف الاستثمار في الأدوات. 
6. فترات التجربة: توفر بعض الأدوات فترات للتجربة، استفد من ذلك للحصول على تجربة عملية للأداة لتقييم سهولة استخدامها و مميزاتها. 
7. قراءة التقييمات: كخطوة أخيرة و قبل اختيار الأداة، احرص على قراءة التقييمات وتجارب الأفراد والشركات حول الأداة، للاستفادة من تجارب الآخرين وتوفير رؤية شاملة حول أداء الأداة في بيئة العمل الحقيقية. 

عوامل مهمة لاختيار أداة تحليل البيانات الضخمة

ذكرنا في القسم السابق من المقال عوامل مثل القابلية للتوسع وسرعة وسهولة استخدامها, هناك عوامل أخرى يمكنك الاطلاع عليها عند اختيار الأداة, مثل:

• مصدر البيانات: بعد تحديد مصدر بيانات تأكد من أن الأداة تستطيع التفاعل بكفاءة مع كل مصادر البيانات التي تستخدمها, هذا يضمن أن الأداة ستتمكن من جمع وتحليل البيانات بكفاءة دون الحاجة إلى عمليات تكامل معقدة أو تعديلات كبيرة.

• سهولة الاستخدام: اختر الأداة سهلة الاستخدام وسهلة التعلم بغض النظر عن مستوى الخبرة التقنية, خصوصا إذا كان لديك فريق عمل, هذا مهم لتشجيعهم على تبني الأداة والاعتماد عليها في أعمالهم اليومية, كما أن الأداة الصعبة تتطلب وقتا طويلا في التعلم مما يقلل من فعاليتها وإمكانية الاستفادة منها. 

• التكامل: تأكد من أن الأداة يمكنها العمل بانسجام مع التطبيقات والبرمجيات الأخرى, مما يضمن سلاسة العمل وسهولة تدفق البيانات عبر التطبيقات, إضافة الى إتاحة التعاون بين أفراد الفريق. 

• أمن البيانات: الحفاظ على أمن البيانات وحمايتها من الاختراق والسرقة أمر في غاية الأهمية, لذا يجب التأكد من أن الأداة تطبق الإجراءات والتقنيات المستخدمة لحمايتها مثل التشفير وقيود الوصول والمعايير الصناعية مثل GDPR و HIPAA. 

أفضل أدوات تحليل البيانات الضخمة

في هذا القسم سنتعرض قائمة بأفضل الأدوات: [2]

• أداة Power BI

هي أداة تحليل من Microsoft, تقدم تكاملا مع نظام مايكروسوفت بما فيها Azure و Office 365 التي تشمل Excel وغيرها من منتجات Microsoft Office, تسمح للمستخدمين بتصور كميات ضخمة من البيانات, حيث إنها توفر مكتبة بصرية غنية لإنشاء لوحات معلومات وتقارير جذابة, كما تسمح بتحليل البيانات بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. 

تعد الخيار الأفضل للشركات التي للشركات التي تستثمر في مجموعة مايكروسوفت. واجهة الاستخدام الخاصة بها سهلة الاستخدام نوعا ما, إلا أن المستخدمين التجاريين والجدد قد يحتاجون الى تدريب إضافي فيها.  

خصائص الأداة:

•  تصور البيانات وتقاريرها: تحويل البيانات إلى رسوم بيانية وتقارير سهلة الفهم والتي تساعد في استخلاص الأفكار واتخاذ القرارات الذكية بناء على التحليلات.
•  الاتصال بنظام مايكروسوفت: تشمل القدرة على الاتصال بمنتجات وخدمات Microsoft لاستخدام بياناتها وتحليلها بشكل متكامل وفعال، مثل قواعد البيانات والتطبيقات.
•  نمذجة وتحويل البيانات: تتميز بالقدرة على تحليل وتنسيق البيانات من مصادر مختلفة بطريقة تجعلها جاهزة للتحليل والاستخدام، وذلك عبر عمليات التحويل والنمذجة البيانية.
• توفر نسخة مكتبية Power BI desktop: لتحليل البيانات دون الاتصال بالإنترنت.

السلبيات: 

• صعوبة إدارتها عند زيادة عدد المستخدمين وحجم البيانات
• الإصدار المجاني منها مقيد ببعض الخدمات 

أسئلة شائعة: 

• هل تقدم Power BI تحليل في الوقت الفعلي؟ نعم
• هل تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ نعم 
• هل هي مفتوحة المصدر؟ لا
• هل توفر الوصول عبر الهاتف المحمول؟ نعم

قد يهمك أيضا: دليلك عن أداة Microsoft Azure: مميزاتها, خدماتها وكيفية تعلمها

• أداة Tableau

هي أداة تحليل تابعة ل Salesforce, هذه الأداة تعد رائدة في مجال تصور البيانات، حيث يوفر مجموعة متنوعة من الرسومات البيانية و التفاعلية التي تساعد على عرض البيانات بشكل واضح وجذاب. 

تقدم واجهة تفاعلية تعمل بالسحب والإفلات, مما يمكن المستخدمين من تحريك وترتيب العناصر المختلفة بسهولة داخل واجهة العمل, يكفي أن تقوم بسحب البيانات و إفلاتها في المكان المناسب على اللوحة, وبالتالي إنشاء لوحات تحكم تفاعلية تعرض البيانات بطريقة تمكنهم من استخلاص الرؤى بسهولة. 

يمكن لـ Tableau الاتصال بأي مصدر بيانات تقريبا، بما في ذلك قواعد البيانات والملفات النصية وخدمات الويب.

خصائصها: 

• تصور البيانات: تحويل البيانات إلى رسوم بيانية أو جداول أو تقارير تسهل فهم البيانات بشكل سريع وبصري.
• اتصال البيانات: جمع البيانات من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات، والملفات، والتطبيقات، وتحويلها إلى تنسيقات مفيدة وقابلة للتحليل.
• العرض على أجهزة مختلفة: توفير القدرة على عرض التقارير والتحليلات بشكل متسق ومنسق على مختلف الأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المكتبية، والأجهزة اللوحية، والهواتف الذكية، مما يسهل على المستخدمين الوصول إلى البيانات بغض النظر عن الجهاز الذي يستخدمونه.
• مشاركة التقارير والتعاون: إمكانية مشاركة التقارير والتحليلات مع أعضاء الفريق أو الشركاء بطريقة آمنة وفعالة، بحيث يمكن للأفراد الآخرين عرض وتعديل والتعليق على البيانات والتقارير لتحسين التعاون واتخاذ القرارات بشكل مشترك.
• أمان التطبيق: تضمن الأداة أمان البيانات والتقارير، والحفاظ على خصوصيتها وسرية المعلومات المهمة. 

السلبيات: 

• تصبح التكلفة أعلى مع زيادة حجم البيانات وعدد المستخدمين
• هناك بعض التحديات المتعلقة بإدارة الخوادم المحلية 

أسئلة شائعة: 

• هل تقدم Tableau تحليل في الوقت الفعلي؟ نعم
• هل تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ نعم 
• هل هي مفتوحة المصدر؟ لا
• هل توفر الوصول عبر الهاتف المحمول؟ نعم

• أداة Apache Hadoop 

هي إطار عمل مفتوح المصدر مبني على لغة البرمجة جافا Java, تتيح معالجة البيانات وتخزينها, من خلال مفهومين أساسيين وهما: التخزين الموزع والمعالجة المتوازية.

التخزين الموزع قائم على تقسيم البيانات الى أجزاء أصغر وتخزينها في خوادم متعددة بدلا من تخزينها في مكان واحد. 

أما المعالجة المتوازية فهي تقنية تتيح معالجة البيانات عبر العديد من الخوادم في نفس الوقت, هذا يسمح بتحليل ومعالجة البيانات بسرعة ومرونة.

تعد Apache Hadoop أداة قوية للمؤسسات التي تحتاج إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وبتكلفة منخفضة.

خصائصها: 

• تخزين بيانات قابل للتوسع: القدرة على زيادة أو تقليل سعة التخزين بسهولة لتلبية احتياجات البيانات المتغيرة.
• معالجة البيانات
• إطار عمل مفتوح المصدر: برنامج متاح مجانا للاستخدام والتعديل حسب حاجة المستخدم.
• نموذج الحوسبة الموزعة

• أداة Apache Spark

وهي منصة أخرى مفتوحة المصدر بل وتعد الخيار الأفضل لمعالجة البيانات الضخمة مفتوح المصدر, كما تتميز بأدائها السريع وسهولة استخدامها. [3]

تتعامل مع البيانات الضخمة المهيكلة وغير المهيكلة وتعالجها وتخزنها مباشرة في ذاكرة النظام بدلا من الأقراص الصلبة, هذا يؤدي إلى زيادة كبيرة في سرعة معالجة البيانات مقارنة بالطرق التقليدية التي تعتمد على التخزين في الأقراص.

توفر Spark مجموعة واسعة من المكتبات التي تدعم مختلف احتياجات معالجة البيانات، مثل: استعلامات SQL ومعالجة البيانات المتدفقة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. 

خصائصها: 

• محرك تحليلات موحد مفتوح المصدر لمعالجة البيانات على نطاق واسع
• يدعم تحليلات SQL، ومعالجة البيانات المتدفقة، والتعلم الآلي، ومعالجة الرسوم البيانية تحليل البيانات العلمية على نطاق البيتابايت
• يمكن تشغيله في وضع مستقل أو على منصات سحابية مختلفة

السلبيات:

• تتطلب خبرة كبيرة وموارد خاصة لإدارتها بشكل فعال
• لا تعتبر حلا متكاملا لذكاء الأعمال, إذا يجب أن تستخدم مع أدوات أخرى

أسئلة شائعة: 

• هل تقدم Apache Spark تحليل في الوقت الفعلي؟ نعم
• هل تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ نعم 
• هل هي مفتوحة المصدر؟ نعم
• هل توفر الوصول عبر الهاتف المحمول؟ لا

• أداة Qlik

تتميز أداة Qlik بوجود محرك التحليلات الترابطي, والذي يسمح باكتشاف البيانات بشكل سلس دون الحاجة الى كتابة استعلامات معقدة, حيث أنه يربط بين مختلف عناصر البيانات مما يسمح للمستخدمين برؤية العلاقات بينها بشكل سهل, وبالتالي اكتشاف رؤى جديدة في البيانات بشكل حر دون معرفة مسبقة بما تبحث عنه. 

تسهل هذه الأداة على الشركات جمع وتحليل البيانات من مصادر متعددة, لأنها توفر أدوات قوية لاكتشاف الرؤى من البيانات.

خصائصها:

• محرك التحليلات التعاوني: تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات بحرية وفهم العلاقات بينها بفضل الربط التعاوني بين مختلف البيانات.
• قدرات تكامل وإعداد البيانات: تمكن المستخدمين من دمج وتنظيف البيانات من مصادر متعددة بطريقة سريعة وفعالة.
• التحليلات المتقدمة بـ Qlik Sense: توفر تحليلات تقدمية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل وتنبؤ البيانات بشكل أكثر دقة وذكاء.
• خيارات النشر المرنة: تتيح للشركات اختيار نموذج النشر المناسب لها، سواء كان ذلك في الموقع، في السحابة، أو بنموذج هجين يجمع بين الاثنين.

السلبيات: 

• واجهة الاستخدام أقل سهولة في الاستخدام وأقل تفاعلية من الأدوات الأخرى في نفس المجال 
• نظام تسعير الخدمة معقد نوعا ما 

أسئلة شائعة: 

• هل تقدم Qlik تحليل في الوقت الفعلي؟ نعم
• هل تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ نعم 
• هل هي مفتوحة المصدر؟ لا
• هل توفر الوصول عبر الهاتف المحمول؟ نعم

الخاتمة

إذا, تعد أدوات تحليل البيانات الضخمة الوسيلة التي من خلالها يمكن اكتشاف الرؤى المخفية في البيانات والاستفادة منها من أجل تحسين اتخاذ القرارات, وهي عبارة عن مجموعة من البرامج تقوم بتصوير البيانات الضخمة من أجل استنباط المعلومات والأنماط منها. 

بتواجد العديد من الأدوات يصعب الاختيار من بينها, ولكن مع هذه الخطوات البسيطة يمكنك التوصل الى الأداة المناسبة لك: تحديد متطلبات المشروع, تقييم المهارات الفنية, البحث والمقارنة بين الأدوات من خلال عوامل مثل القابلية للتوسع وسرعة الأداء وتحديد الميزانية للمشروع. 

في القسم الثالث من المقال, وضحنا أفضل 5 أدوات لتحليل البيانات الضخمة مع ذكر خصائص وسلبيات كل واحدة منها لتسهيل الاختيار عليك, نستطيع تلخيصها بهذه النقاط: الأفضل في تصوير البيانات أداة Tableau, الأداة الأفضل للتكامل مع أدوات مايكروسوفت هي Power BI, الأداة الأفضل لمعالجة البيانات مفتوح المصدر هي Apache Spark. 

في النهاية أتمنى أن يساعدك المقال في اختيار الأداة المناسبة لك لتنطلق في رحلة تحليل البيانات الضخمة.  

المصادر

1. Best Big Data Analytics Tools: Choosing the Right Tools | BuzzyBrains
2. 7 best big data analytics tools to use in 2024
3. 8 Best Big Data Analytics Tools for Businesses