7 من أبرز تحديات البيانات الضخمة التي ستواجهها أثناء العمل و أفضل الحلول العملية

لنفترض أنك قررت البدء بمشروع تحليل البيانات الضخمة في مجال معين, لابد أنك متحمس أليس كذلك, لكن انتظر قليلا, ألن تنتظر قليلا حتى تطلع على تحديات البيانات الضخمة, لماذا؟ لأن من الخطوات المهمة قبل البدء بأي مشروع هي تقييم المخاطر والتحديات المحتمل مواجهتها أثناء سير المشروع. 

تكمن أهمية تقييم التحديات مسبقا في زيادة فرص نجاح المشروع, من خلال تقليل المخاطر بتحديدها وتطوير خطط للتخفيف منها, إضافة الى ذلك من خلال فهم التحديات التي تواجهها، يمكنك تصميم مشروعك بطريقة تعالج هذه التحديات وتزيد من فرص النجاح.

تتطلب مشاريع البيانات الضخمة موارد بشرية وتكنولوجية ومالية كبيرة, و من خلال تقييم التحديات يمكنك تحديد الموارد اللازمة بشكل أفضل وتخصيصها بشكل فعال لتجنب إهدار الموارد. 

لذلك سنخصص حديثنا في هذا المقال عن أبرز تحديات البيانات الضخمة المتمثلة في : حجم البيانات, تكامل البيانات الضخمة ذات المصادر المتعددة, اختيار أداة تحليل البيانات الضخمة المناسبة, تأمين البيانات الضخمة, جودة البيانات, التكلفة العالية لمشاريع البيانات الضخمة و البنية التحتية, وأخيرا قلة الخبرة والمهارة في تحليل البيانات, وكيف يمكن حلها بطريقة فعالة, ستتمكن بنهاية المقال من وضع خطة واضحة لمواجهة هذه التحديات قبل البدء بالمشروع, لذا احرص على قراءة المقال حتى النهاية. 

لماذا تشكل البيانات الضخمة تحديا؟ 

هل فكرت يوميا كيف يمكن أن تكون خصائص الشيء نفسها مساوئه, هذا ما يحدث مع البيانات الضخمة إلا أنه لا يمكن الجزم بأن خصائصها هي مساوئ ولكن ما يميز البيانات الضخمة هي السبب في التحديات التي تواجه المحللين وممن يعملون في مجال تحليل البيانات الضخمة .

لتفسير ذلك أكثر, واحدة من بين خصائص البيانات الضخمة هي حجمها الكبير جدا مما يجعلها تتطلب مساحة كبيرة لتخزينها بشكل آمن وفعال كما أنها تحتاج الى تقنيات قوية وأدوات متقدمة لمعالجة الكمية الهائلة منها. [1]

ثانيا لدينا السرعة, هل لك أن تتخيل الكم الهائل من البيانات الذي ينتج في الثانية الواحدة, هذا تماما ما يشكل تحديا, إذ أنها تتطلب تحليلا ومعالجة بشكل سريع جدا. 

وأخيرا, التنوع, تأتي البيانات الضخمة في أشكالا متنوعة مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة تبعا لتنوع مصادرها, وهذا يشكل تحديا بسبب اختلاف طبيعة كل منها في المعالجة والتخزين وهذا يجعل من الصعب دمج وفهم بيانات متعددة المصادر والأشكال (نصوص، صور، فيديو، صوت) في نظام موحد. 

بعد توضيح كم أين تأتي التحديات المتعلقة بالبيانات الضخمة, سنذكر في القسم التالي أهم التحديات المتعلقة بها. 

ما تحديات البيانات الضخمة؟ 

بعض أبرز التحديات المتعلقة بالبيانات الضخمة, ما يلي: [2]

• حجم البيانات الكبير 

أشارت بعض الإحصائيات أن 43% من صناع القرار في مجال التكنولوجيا يشعرون بالقلق حيال ازدياد كميات البيانات التي عليهم أن يتعاملوا معها, وينتج القلق تحديدا من فكرة أن الطاقة التخزينية التقليدية المتاحة في مراكز البيانات غير كافية لمعالجة هذا الحجم الضخم من البيانات, وهذا يضع ضغطا هائلا على البنية التحتية للشركة, حيث أنها لن تستطيع إدارة وتحليل هذه البيانات بطريقة فعالة وموثوقة. 

كيف يمكن حل هذه المشكلة؟ 

رغم أن المشكلة قد لا تبدو بسيطة جدا, إلا أن الحل بسيط وهو خدمات السحابة الإلكترونية, للتعامل مع الحجم الكبير للبيانات لابد للشركات من نقل البينة التحتية لها الى خدمات السحابة. 

الفكرة وراء خدمات السحابة أنها تسمح بالتوسع الديناميكي للتخزين حسب الحاجة، مما يعني أنها تستطيع تلبية احتياجات الشركات للتخزين بشكل مرن ودون الحاجة لاستثمارات كبيرة مسبقة في البنية التحتية.

• تكامل البيانات الضخمة ذات المصادر المتعددة

تحدثنا عن هذه النقطة سابقا لكن لأهميتها سنعيد الحديث عنها, تتعامل الشركات مع كميات كبيرة من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة, مثل: مواقع الويب, صفحات وسائل التواصل الاجتماعي, التقارير المالية, رسائل البريد الإلكتروني, سجلات العملاء وتقارير الموظفين وغيرها من المصادر. 

لا تعامل هذه البيانات بالطريقة نفسها فهي تختلف في النوع وبالتالي تختلف في طريقة المعالجة والتخزين, مثلا تكون بيانات رسائل البريد الإلكتروني شبه مهيكلة, بينما تكون البيانات القادمة من مواقع الويب غير مهيكلة وعشوائية, وهنا يمكن التحدي, أن كل نوع يعامل بطريقة مختلفة. 

قد يكون التعامل مع كل نوع من البيانات الضخمة على حدة أمرا غير عملي, لذا ينبغي ما يسمى بتكامل البيانات الذي يشير إلى عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة ودمجها بطريقة منظمة ومتماسكة, الهدف هو الحصول على رؤية شاملة ومتناسقة من مختلف أنواع البيانات المتاحة.

 تكامل البيانات يساعد الشركات على فهم الأنماط والاتجاهات واكتشاف الفرص والمخاطر في عملياتها, إضافة الى  تجميع البيانات في تقارير موحدة, مما  يوفر صورة واضحة ومفصلة عن الأداء والأوضاع الحالية للشركة.

كيف يمكن حل المشكلة؟ 

يكون الحل باللجوء الى أدوات وبرامج تكامل البيانات, وبرامج ETL ( اختصارا ل Extract, Transform, Load, أي استخراج وتحويل وتحميل البيانات), من الأمثلة على بعض برامج تكامل البيانات: 

Talend Data Integration ,Centerprise Data Integrator, IBM InfoSphere, و Microsoft SQL QlikView

• اختيار أداة تحليل البيانات الضخمة المناسبة

لتحليل البيانات الضخمة تحتاج الى أدوات تحليل, وبسبب كثرة الأدوات المتوفرة يصبح من الصعب الاختيار من بينها ومعرفة ما يناسب المشروع حقا, وهذه نقطة أخرى تمثل تحديا. 

كيف يمكن حل المشكلة؟

يمكن للشركات تعيين استشاري متخصص في تحليل البيانات الضخمة لاختيار أداة التحليل المناسبة, من خلال دراسة المشروع جيدا و تقييم احتياجات الشركة الحالية والمستقبلية، ومن ثم اختيار حلول لتدفق بيانات المؤسسة التي تساعد في جمع البيانات من جميع مصادرها وتجميعها بطريقة منظمة.

• تأمين البيانات الضخمة 

أحد التحديات التي قد تغفل الشركات عنها أحيانا هي تأمين البيانات, وذلك بسبب إنشغال الشركات بتخزين ومعالجة وتحليل البيانات وتأجيل خطوة تأمين البيانات لاحقا, مما يضع كما هائلا من البيانات تحت خطر الاختراق والسرقة. 

تتعامل الشركات مع العديد من البيانات الحساسة, مثل بيانات الشركة التي إذا تم اختراقها قد تمنح المنافسين فرصة كبيرة للاستيلاء على حصة أكبر من السوق بسبب حصولهم على أسرار الشركة وخططها وغيرها من الأمور, وهناك أيضا البيانات المالية التي ما إذا وصلها المخترقون سوف يصلون الى الحاسبات الخاصة بالشركة وأنت تعرف ما سيحدث, سرقة الأموال من الحسابات المصرفية وغيرها, لذا من المهم جدا التركيز على تأمين البيانات قبل أي شيء آخر. 

كيف يمكن حل المشكلة؟ 

لتجنب المشاكل المتعلقة باختراق البيانات, يمكن ببساطة توظيف متخصصين في الأمن السيبراني ليتولوا هم مسؤولية حماية أمن البيانات. 

كخطوات إضافية لحماية البيانات, يمكن اللجوء الى تشفير البيانات لحماية البيانات أثناء النقل والتخزين, فصل البيانات لعزل البيانات الحساسة عن باقي النظام, التحكم في الهوية والوصول لضمان أن الأفراد المصرح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة, تنفيذ أمن نقاط النهاية لحماية الأجهزة التي تتصل بالشبكة من التهديدات, و مراقبة الأمن في الوقت الفعلي, للكشف عن التهديدات والاستجابة لها بسرعة.

• جودة البيانات 

 نظرا لتزايد مصادر البيانات الضخمة وكميتها وتنوعها,  يصبح من الصعب على الشركات والمؤسسات تحديد ما إذا كانت البيانات التي تحصل عليها أو تجمعها تتمتع بالجودة اللازمة لإجراء تحليلات دقيقة, وهذا يشير إلى أن التحقق من جودة البيانات يتطلب فحصا دقيقا ومعرفة بالمصادر المختلفة التي تأتي منها البيانات.

البيانات النظيفة والدقيقة تمكن هذه الأنظمة من تقديم رؤى مفيدة وتوقعات موثوقة, أي أن الأنظمة لن تكون فعالة إذا كانت البيانات التي تستخدم فيها غير موثوقة.

كيف يمكن حل هذه المشكلة؟ 

يكون الحل لهذه المشكلة بتطبيقات حوكمة البيانات التي تساعد في تنظيم وإدارة البيانات وترتيبها بطريقة تتيح سهولة الوصول إليها واستخدامها وتنظيمها في قواعد بيانات بطريقة منهجية. 

تقوم كذلك بتأمين البيانات وحمايتها من الوصول غير المصرح به والتحقق من مصادر البيانات ما إذا كانت مصادرها تتوافق مع التوقعات والمعايير المحددة.

والأهم أنها تقوم بتنظيف البيانات بإصلاح البيانات التالفة أو ملء البيانات المفقودة لضمان أن تكون البيانات كاملة ودقيقة. 

• التكلفة العالية لمشاريع البيانات الضخمة و البنية التحتية

يقول 50% من المدراء التنفيذيين في الولايات المتحدة أن أحد أكبر العوائق للتعامل والاستفادة من البيانات هي الميزانية المحدودة لتكنولوجيا المعلومات, هذا يعني أنها قد تجد صعوبة في تخصيص الموارد الكافية لتحليل واستخدام البيانات بشكل فعال.

التعامل مع البيانات الضخمة وتنفيذ المشاريع الخاصة مكلف جدا ويتطلب استثمارات مالية كبيرة في مراحلها الأولية، مما قد لا يترتب عليها عوائد مالية سريعة, وهذا يجعلها تحديا إضافيا للشركات التي تبحث عن تحقيق أرباح سريعة من استثماراتها في تكنولوجيا البيانات.

إضافة الى ذلك الزيادة المستمرة في حجم البيانات تتطلب بنية تحتية تنمو بالتوازي, هذا يعني أن الشركات تحتاج إلى استثمارات مستمرة في توسيع وتحسين البنية التحتية لمعالجة وتخزين البيانات بشكل فعال وآمن.

كيف يمكن حل المشكلة؟ 

يمكن الحد من مشاكل ارتفاع التكلفة من خلال مراقبة البنية التحتية باستمرار, كما تساعد ممارسات DevOps   و DataOps- هي مجموعة من الممارسات والعمليات والتقنيات التي تجمع بين منظور متكامل وموجه نحو العمليات بشأن البيانات مع الأتمتة والأساليب من هندسة البرمجيات الرشيقة لتحسين الجودة والسرعة والتعاون وتعزيز ثقافة التحسين المستمر في مجال تحليلات البيانات-  الفعالة في مراقبة وإدارة مكدس البيانات وتحديد فرص توفير التكاليف وتحقيق توازن في تكاليف التوسعة. [3]

يجب أن تنظر في تكاليف بناء أنابيب معالجة البيانات مبكرا، وتحسين إدارة البيانات وتصنيفها والابتعاد عن إهمال الأرشفة لتقليل التكاليف الإضافية. 

كما أن الاهتمام باختيار الأدوات المتاحة بأسعار مناسبة والتي تناسب الميزانية، مثل الخدمات السحابية التي تعتمد على الدفع حسب الاستخدام, تعمل على تقليل الهدر وزيادة الكفاءة. 

• قلة الخبرة والمهارة في تحليل البيانات

من تحديات البيانات الضخمة كذلك, أن الموظفين الحاليين غير مدربين على التعامل مع البيانات الضخمة، مما يؤدي إلى مشكلات مثل الأخطاء وتعطيل سير العمل, إضافة الى نقص الخبراء في البيانات الذين يقدرون على التعامل مع أدوات البيانات الضخمة الحديثة وتحليل البيانات الضخمة ومعالجتها. 

كيف يمكن حل المشكلة؟ 

يمكن حل المشكلة بتعيين خبير بيانات ضخمة لإدارة الفريق والمشروع وتدريب أعضاء الفريق على التعامل مع البيانات الضخمة وتحليلها حتى يصبحوا مؤهلين للعمل بكفاءة. 

الخاتمة

خصائص البيانات الضخمة مثل الحجم الهائل والتنوع والسرعة في النمو هي السبب وراء التحديات التي يواجهها هذا المجال. حجم البيانات المتزايد يتطلب بنية تحتية قوية وحلول تخزين مرنة، مما يجعل الخدمات السحابية خيارا حيويا, كما أن تكامل البيانات من مصادر متعددة يعزز من فهم الشركات لأنماط العمل واتخاذ القرارات بناء على رؤية شاملة.

 اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة وتوفير بيئة آمنة للبيانات هما من الأمور الأساسية لضمان استمرارية العمليات دون التعرض لمخاطر الاختراق. جودة البيانات تعد أساسا للحصول على نتائج تحليلية دقيقة، لذا ينبغي تبني سياسات حوكمة البيانات. 

في النهاية، تكلفة مشاريع البيانات الضخمة يمكن التحكم فيها من خلال التخطيط الجيد وإدارة التكاليف, توفير التدريب اللازم للموظفين أو تعيين خبراء في مجال تحليل البيانات يساعد على تحويل هذه التحديات إلى فرص للتطوير والابتكار.

في الختام, أتمنى أن يكون المقال قد زودك بأهم تحديات البيانات الضخمة التي يمكن أن تواجهك أثناء مشروع التحليل, لذا احرص على وضع خطة واضحة لتفادي هذه المشاكل مستفيدا من الحلول التي طرحناها. 

المصادر

1. Top 8 Challenges of Big Data and How to Solve Them | Capterra
2. Top 8 Big Data Challenges and Solutions in 2023
3. شرح معنى " داتا أوبس " ( DataOps ) | دليل مصطلحات هارفارد بزنس ريفيو.