# data[].attributes.body
ما هو ضخم اليوم، لن يكون كذلك غداً. وما هو ضخم بالنسبة لك، يعد صغيراً جداً لغيرك. وهنا يبرز التحدي لتعريف معنى الضخم.

ومنذ العام الماضي كانت الحدود المفروضة على حجم مجموعات البيانات الملائمة للمعالجة في مدة معقولة من الوقت خاضعة لوحدة قياس البيانات إكسابايت.

تقدر أبحاث شركة إنتل أن حجم البيانات التي ولدها البشر منذ بداية التاريخ وحتى عام 2003 ما قدره 5 إكسابايت، لكن هذا الرقم تضاعف 500 مرة خلال عام 2012 ليصل إلى 2.7 زيتابايت، ويتوقع أن يتضاعف هذا الرقم أيضاً ثلاث مرات حتى عام 2015.

مثال: طائرة ايرباص A380 تنتح مليار سطر من الشيفرات البرمجية كل نصف ساعة، أو لنقل 10 تيرابايت من البيانات، هذه البيانات تولدها المحركات والحساسات في الطائرة عن كل التفاصيل الدقيقة المصاحبة لرحلتها، و تذكر هذه مجرد نصف ساعة في رحلة واحدة فقط من طائرة واحدة فقط.

وبالمثل فلو سافرت بالطائرة في رحلة من مطار هيثرو إلى مطار كيندي، فإن الرحلة سينتج عنها 640 تيرابايت من البيانات. فتخيل كم رحلة تقطعها الطائرات يومياً، ومنه ستتخيل طبيعة حجم البيانات الضخمة. وبهذه المقاييس فإن كل ما كنا نعرفه على أنه بيانات ضخمة، يصبح قزماً.

و يقوم كل فرد منا بإطلاق 2.2 مليون تيرا بايت من البيانات يومياً، و هناك 12 تيرابايت من التغريدات يومياً مع 25 تيرابايت من سجلات الدخول على فيس بوك يومياً و على تويتر أكثر من 200 مليون مستخدم نشط يكتبون أكثر من 230 مليون تغريدة يوميا.

# data[].attributes.body
حجم البيانات كان في 2009 حوالي 1 زيتا بايت ( تريليون غيغابايت ) و في 2011 ارتفع إلى 1.8 زيتا بايت

تقول IBM إننا ننتج 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم (الكوينتيليون هو الرقم واحد متبوعاً بـ18 صفراً). هذه البيانات تنبع من كل مكان، مثل المعلومات حول المناخ والتعليقات المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي والصور الرقمية والفيديوهات ومعاملات البيع والشراء

تعد البيانات الضخمة الجيل القادم من الحوسبة والتي تعمل على خلق القيمة من خلال مسح وتحليل البيانات.
ومع مرور الزمن أصبحت البيانات التي ينتجها المستخدمين تنمو بشكل متسارع لعدة أسباب، منها بيانات المشتريات في محلات السوبر ماركت و الأسواق التجارية و فواتير الشحن و المصارف و الصحة والشبكات الإجتماعية.

ومع تطوير تقنيات التعرف على الوجه و الأشخاص، فإنها ستتمكن من العثور على المزيد من التفاصيل والمعلومات عن أي شخص، ومع تزايد عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت، الأجهزة التي لم نعتد عليها أن تتصل بالشبكة العالمية مثل السيارات و البرادات و الغسالات فإنها كلها تساهم في زيادة حجم البيانات المنتجة.

# data[].attributes.headline
         خصائص البيانات الضخمة

# data[].attributes.subject
         خصائص البيانات الضخمة

# data[].attributes.body
وحتى تكون البيانات ضخمة يجب توفر ثلاثة عوامل رئيسية:

– الحجم: وهو عدد التيراباتيت من البيانات التي نطلقها يومياً من المحتوى.
– التنوع: وهو تنوع هذه البيانات ما بين مهيكلة وغير مهيكلة ونصف مهيكلة
– السرعة: مدى سرعة تواتر حدوث البيانات، مثلاً تختلف سرعة نشر التغريدات عن سرعة مسح أجهزة الاستشعار عن بعد لتغييرات المناخ.

لكن ما هي خصائص البيانات الضخمة؟ يتم تمييز البيانات الضخمة من خلال الحجم، التنوع، و السرعة. ومن خلال دراسة الحجم الكبير للبيانات يمكن للشركات أن تفهم زبائنها بشكل أفضل، تخيل مثلاً البحث في بيانات مشتريات مليون شخص يتعامل مع متجر وول مارت، هذا البحث والتحليل في الكم الهائل من فواتير المشتريات وتكرار المشتريات و تنوعها، سيعطي معلومات مفيدة جداً للإدارة ومتخذي القرار.

وتبرز التحديات أمام أدوات إدارة قواعد البيانات التقليدية في التعامل مع البيانات المتنوعة و السريعة، حيث كانت قواعد البيانات التقليدية تتعامل مع المستندات النصية و الأرقام فقط، أما البيانات الضخمة اليوم تحوي أنواع جديدة من البيانات التي لا يمكن تجاهلها، كالصور و المقاطع الصوتية و الفيديو و النماذج ثلاثية الأبعاد وبيانات المواقع الجغرافية وغيرها.

ومع تزايد حجم وتنوع البيانات التي تتعامل معها الشركات اليوم وجدت نفسها أمام طريقين، إما تجاهل هذه البيانات، أو البدء بالتكيف معها تدريجياً لفهمها والإستفادة منها. لكن مع إستخدام الأدوات التقليدية المتبعة سابقاً لا يمكنك تحليل و الإستفادة من هذه البيانات الجديدة الضخمة.

# data[].attributes.headline
         مفهوم البيانات الضخمة 

# data[].attributes.subject
         مفهوم البيانات الضخمة 

# data[].attributes.body
البيانات هي الشكل الخام لأي محتوى ننتجه، مثلاً لو كان لديك عشرة أشخاص وقمت بقياس أطوالهم وسجلتها على ورقة، هذه الورقة تحوي بيانات.

المعلومات هي مخرجات أية عملية معالجة للبيانات الخام, بمعنى لو اخذت أطول هؤلاء الأشخاص العشرة وقمت بالحصول على متوسط حسابي لها، هذا المتوسط هو معلومة، لأنه يعطي مقياس مفيد. بينما البيانات مجرد أرقام مسجلة على ورقة.

عرف معهد ماكنزي العالمي سنة 2011 البيانات الضخمة أنها أي مجموعة من البيانات التي هي بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية من إلتقاط، تخزين، إدارة و تحليل تلك البيانات.

وتتألف البيانات الضخمة من كل من المعلومات المنظمة والتي تشكل جزء ضئيل يصل إلى 10% مقارنة بالمعلومات غير المنظمةوالتي تشكل الباقي.

# data[].attributes.headline
البيانات الضخمة Big 

# data[].attributes.body
البيانات الضخمة Big Data هي أنظمة تمكننا من تخزين كميات ضخمة من البيانات بسرعات عالية لتحليلها والاستفادة منها.

# data[].attributes.attachment_link.title
البيانات الضخمة big data

# data[].attributes.body
Moment TV Show - Big Data

# data[].attributes.attachment_link.title
برنامج #لحظة : البيانات الضخمة (الحلقة 1) Moment TV Show - Big Data

# data[].attributes.headline
ما هي البيانات الضخمه

# data[].attributes.body
ما هي البيانات الضخمه BIG DATA

# data[].attributes.attachment_link.title
ما هي البيانات الضخمه BIG DATA

# data[].attributes.headline
علاقة البيانات الضخمة بعلم الاجتماع  

# data[].attributes.subject
علاقة البيانات الضخمة بعلم الاجتماع  

# data[].attributes.body
دور البيانات الضخمة في العلوم الاجتماعية

يمكن لعلم البيانات أن يساعد على الإجابة عن المسائل البحثية في العلوم الاجتماعية. حقوق الصورة: Colourbox. لقد اعتدنا بالفعل على حقيقة أن بصمتنا الرقمية تُسجل وتُخزّن في مكانٍ ما وتُقيَّم، مما أحدث ثورة في صناعة الإعلان. إذ تستخدم كثير من الشركات، مثل أمازون Amazon وأوبر Uber، بياناتنا لتجعل إعلاناتها أكثر فاعلية. ومع ذلك، فإن فكرة تأثير بياناتنا على حياتنا الشخصية تقتصر غالبًا على ما تستخدمه غوغل وفيسبوك من هذه البيانات. وعلى الرغم من تقدم الأبحاث الكبير، مثل التعرف على الكلام ومعالجة الصور، إلا أن نجاح مثل هذه التطبيقات في العلوم الاجتماعية يُعتبر نادرًا. ففي عام 2014، تراجع تضخم البيانات من مرحلة "ذروة التوقعات" إلى مرحلة "الهبوط وخيبة الأمل" في تقرير هايب سايكل الذي أجرته شركة جارتنر Gartner Hype Cycle. ينصبّ تركيزنا في مختلف المجالات العلمية على المتطلبات التقنية لتسجيل وتخزين كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ومعالجتها تلقائيًا. تملك مناهج الذكاء الاصطناعي، كالتعلم الآلي، إمكانات كبيرة، لكن لم تستفد العلوم الاجتماعية منها إلا القليل، بل يبدو أنها تسجل تراجعًا في التخصصات الأخرى أيضًا. ويبدو أن العلماء الاجتماعيين بدلًا من أن يستغلوا وفرة البيانات في أبحاثهم، فهم يستخدمون الفرص المتاحة أمامهم فقط. إن المجال المتاح مليء بالتخصصات العلمية الأخرى، فعلى سبيل المثال يجمع المهندسون بيانات الحركة الفردية عن طريق الاستشعار، ويستخرج علماء الحاسوب نماذج إحصائية من البيانات. ويُعرف هذا النهج القائم على دراسة الظواهر الاجتماعية من خلال البيانات بعلم الاجتماع الحاسوبي. وقد ظهر في الآونة الاخيرة افتراض أن علم الاجتماع، بما يشمله من نماذج واختبارات، قد عفا عليه الزمن. لكن بدلًا من ذلك سيظهر شكل جديد من العلوم الاجتماعية تُستبدل فيه النظريات ويحل محلها التعلم الآلي للقوانين الاجتماعية. يمكن لعلم البيانات أن يساعد في إيجاد الإجابة على الأسئلة البحثية في العلوم الاجتماعية، إلا أنه لا يستطيع تطوير هذه المسائل. حيث لا يمكن أن تحل ارتباطات إحصائية مكان العلاقة السببية. والعلوم الاجتماعية لا تبحث فقط عن ماهية الأشياء بل عن أسبابها أيضًا، لذلك، لا غنى عن علماء الاجتماع لصناعة علم الاجتماع الحاسوبي. إن ما نحتاجه هو نماذج اجتماعية جديدة تُطوّر مع الأخذ في الاعتبار مقارنتها ببيانات ضخمة لم تكن متاحة سابقًا، مما يتطلب خبرة منهجية جديدة، وهذا الأمر متروك للجامعات لتدريسها. وفي إدارة تصميم الأجهزة، تحدينا ذلك من خلال تطوير دورات حول نظرية الشبكات المعقدة، والنماذج القائمة على النظم الاجتماعية، والتحليل الإحصائي للبيانات الاجتماعية.

# data[].attributes.headline
البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها

# data[].attributes.subject
البيانات الضخمة ومجالات تطبيقها

# data[].attributes.body
يوجد العديد من مصادر البيانات الضخمة منها المصادر الناشئة عن إدارة أحدالبرامج سواء أكان برنامج حكومي أو غير حكومي، كالسجلات الطبية الإلكترونية وزيارات المستشفيات وسجلات التأمين والسجلات المصرفية وبنوك الطعام وغيرها. المصادر التجارية أو ذات الصلة بالمعاملات تعد مصدرا آخر كالبيانات الناشئة عن معاملات بين كيانين، على سبيل المثال معاملات البطاقات الإئتمانية والمعاملات التي تجرى عن طريق الإنترنت بوسائل منها الأجهزة المحمولة. كما أن هناك مصادر معتمدة على شبكات أجهزة الإستشعار وأجهزة التتبع فعلى سبيل المثال، التصوير بالأقمار الصناعية، وأجهزة استشعار الطرق، وأجهزة استشعار المناخ وتتبع البيانات المستمدة من الهواتف المحمولة والنظام العالمي لتحديدالمواقع وغيرها يمكن أن تكون أحد مصادر البيانات الضخمة. هناك نوع آخر من المصادر وهو المتعلق بسلوك المستخدم مثل مرات البحث على الإنترنت عن منتج أو خدمة ما أو أي نوع آخر من المعلومات، ومرات مشاهدة إحدى الصفحات على الإنترنت. وأخيرا، مصادرالبيانات المتعلقة بالآراء مثل التعليقات على وسائط التواصل الإجتماعي مثل فيسبوك وتويتر وغيرها.

# data[].attributes.headline
الإستفادة من البيانات الضخمة في المجال الإقتصادي

# data[].attributes.subject
الإستفادة من البيانات الضخمة في المجال الإقتصادي

# data[].attributes.body
لقد أصبح بإمكان الشركات والمؤسسات والهيئات اليوم على إختلاف أنواعها تحليل حركة العملاء من شراء وبيع ونحوه بدقة أكبر ليتمكنوا وفقاً لذلك من معرفة السلع الأكثر طلباً أو تلك الراكدة ويقترحوا على عملائهم سلع معينة وفقاً لعمليات الشراء التي تتم. كما أصبح لديهم القدرة على فهم سلوك العملاء بشكل أكثر دقة وتحديد المميزين منهم ومن هم بحاجة لمساعدة أو لتحديد توجهاتهم أو مُراقبة أدائهم. هذا الأمر ليس فقط لمراكز البيع التقليدية بل يشمل المتاجر الإلكترونية على شبكة الإنترنت وعلى نطاق أوسع.

# data[].attributes.body
ولقد اخترت برنامج µTorrent لأنه يتغلب على كل المشاكل فهو يتميز بالبحث السريع للنظراء والناشرون وكذلك تحميل الأجزاء بسرعة وتنظيم رائع ولديه الكثير من التقنيات المفيدة جدا جدا وذلك لانه يعتمد علي البيانات الضخمة في الارسال والاستقبال

# data[].attributes.body
شرح تطبيق تيك توك TikTok مع حركات لإنشاء فيديو مميز | وتطبيق Lasso المنافس

# data[].attributes.attachment_link.title
شرح تطبيق تيك توك TikTok مع حركات لإنشاء فيديو مميز | وتطبيق Lasso المنافس

# data[].attributes.headline
 تويتر (بالإنجليزية:

# data[].attributes.body
تويتر (بالإنجليزية: Twitter (هو موقع شبكات اجتماعية يقدم خدمة تدوين مصغر والتي تسمح لمستخدميه بإرسال تحديثات Tweets عن حالتهم بحد أقصى 140 حرف للرسالة الواحدة. وذلك مباشرة عن طريق موقع تويتر أو عن طريق إرسال رسالة نصية قصيرة SMS أو برامج المحادثة الفورية أو التطبيقات التي يقدمها المطورون مثل الفيس بوك و TwitBird و Twitterrific و Twhirl و .twitterfox ظهر الموقع في أوائل عام 2006 كمشروع تطوير بحثي أجرته شركة Obvious الأميركية في مدينة ً للمستخدمين بشكل عام في أكتوبر سان فرانسيسكو، وبعد ذلك أطلقته الشركة رسميا 2006 .وبعد ذلك بدأ الموقع في الانتشار كخدمة جديدة على الساحة في عام 2007 من حيث تقديم التدوينات المصغرة، وفي أبريل 2007 قامت شركة Obvious بفصل الخدمة عن الشركة وتكوين شركة جديدة باسم .Twitter ،، يمكن للمستخدمين الاشتراك في تويتر بشكل مباشر عن طريق الصفحة الرئيسية للموقع، وبذلك يتكون لديهم ملف شخصي باسم الحساب، حيث تظهر آخر التحديثات بترتيب زمني

# data[].attributes.attachment_link.title
شرح استخدام تويتر للمبتدئين 2018    Twitter For Beginners

# data[].attributes.body
ستيم ستيم (بالإنجليزية: Steam)‏ هي منصة توزيع رقمي وإدارة حقوق رقمية ولعب جماعي عبر الإنترنت واتصال طورتها شركة فالف. يتم استخدامها لتوزيع الألعاب والوسائط ذات الصلة عبر الإنترنت، من مطورين مستقلين إلى شركات الألعاب الكبرى.

# data[].attributes.attachment_link.title
شرح كامل عن برنامج ستيم - ( مهم لكل مبتدئ )

# data[].attributes.headline
تمتلك منصة Steam مجموعة ض

# data[].attributes.body
تمتلك منصة Steam مجموعة ضخمة من الألعاب على الحاسب الشخصي، فبالإضافة للألعاب الكبرى التي تعتبر محط أنظار الجميع تتيح أيضاً المنصة العديد من الألعاب المجانية الرائعة.

# data[].attributes.headline
ما هو Steam و كيف بامكانك تشغيل الالعاب من خلاله ، شرح خصائص البرنامج

# data[].attributes.subject
ما هو Steam و كيف بامكانك تشغيل الالعاب من خلاله ، شرح خصائص البرنامج

# data[].attributes.attachment_link.title
ما هو Steam و كيف بامكانك تشغيل الالعاب من خلاله ، شرح خصائص البرنامج

# data[].attributes.headline
البرنامج الافضل لتشغيل الالعاب على الكمبيوتر - 2020

# data[].attributes.subject
البرنامج الافضل لتشغيل الالعاب على الكمبيوتر - 2020

# data[].attributes.body
رابط التحميل :
http://store.steampowered.com/

# data[].attributes.attachment_link.title
شرح تنزيل وتثبيت برنامج (steam) البرنامج الافظل لتشغيل الالعاب على الكمبيوتر - 2020

# data[].attributes.headline
مقاله بعنوان تحليلات البيانات الكبيرة

# data[].attributes.subject
مقاله بعنوان تحليلات البيانات الكبيرة

# data[].attributes.body
تحليلات البيانات الكبيرة هو استخدام لتقنيات تحليلية متقدمة مقابل فئات البيانات الكبيرة والمتنوعة التي تتضمن بيانات مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة، من مصادر مختلفة، وبأحجام مختلفة من تيرابايت الى زيتابايت.

# data[].attributes.headline
مقالة بعنوان البيانات الضخمة المورد الرئيسي للمؤسسات المالية في المستقبل- 

# data[].attributes.subject
مقالة بعنوان البيانات الضخمة المورد الرئيسي للمؤسسات المالية في المستقبل- 

# data[].attributes.headline
مقال بعنوان دبي تستضيف اجتماعات مجموعة الأمم المتحدة للبيانات

# data[].attributes.subject
مقال بعنوان دبي تستضيف اجتماعات مجموعة الأمم المتحدة للبيانات