تمثل البيانات اليوم قضية رئيسية تمنح أصحابها نوعًا من القوة. وبالتالي ، يجب على الشركات العمل بلا كلل على معالجة البيانات ليس فقط للحفاظ على الميزة التنافسية ، ولكن أيضًا لاستخراج المعلومات حول العملاء واحتياجاتهم وفعالية استراتيجيات التسويق المطبقة. سواء كانت كبيرة أو صغيرة ، يجب أن تدرك الشركة بالضرورة أهمية معالجة البيانات. لذلك ، قمنا بإدراج خطوات معالجة البيانات التي ندعوك لاكتشافها.
بدون معالجة البيانات ، يكون للشركات وصول محدود فقط إلى الأحجام الهائلة من البيانات التي تسمح لها بالبقاء قادرة على المنافسة والتي يمكنها من خلالها استخراج المعلومات الاستراتيجية. لذلك يجب على الشركات ، كبيرة كانت أم صغيرة ، أن تفهم ضرورة معالجة البيانات.
ما هي معالجة البيانات ؟
معالجة البيانات سلسلة من العمليات التي تهدف إلى استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات التي تم الحصول عليها في الحالة الأولية. معالجة البيانات هي مهمة عادة ما يتم تعيينها لفريق من علماء البيانات.
تعتمد جودة البيانات النهائية بشكل حتمي على الامتثال الصارم لخطوات المعالجة. تبدأ المعالجة بطبيعة الحال بسلسلة بيانات خام. يتيح تحويلها إلى مستندات ورسومات ونصوص وما إلى ذلك إمكانية تفسيرها باستخدام نظام تكنولوجيا المعلومات لإتاحتها في النهاية لموظفي الشركة. يمكنهم بعد ذلك استخدامها دون خوف لصالح الشركة.
خطوات معالجة البيانات
تستجيب معالجة البيانات عالية الجودة لأربع خطوات أساسية. الخطوة الأولى هي جمع البيانات وتنظيفها ثم هيكلة البيانات وأخيراً تحليل البيانات.
1- جمع البيانات
هذه هي الخطوة الأولى في عملية معالجة البيانات. يتم استخدام جميع المصادر لجمع البيانات الأولية. ومع ذلك ، يجب أن تكون هذه المصادر منظمة بشكل صحيح ويمكن الاعتماد عليها بحيث تكون البيانات التي سيتم استخدامها في نهاية المطاف كمعرفة ذات صلة قدر الإمكان. يتم استخدام العديد من التقنيات لجمع البيانات الأولية. المسح ، استخدام أدلة المقابلة ، البحث الببليوغرافي ، الملاحظة ، إلخ ، كلها تقنيات قابلة للاستغلال. لاحظ أن الأدوات الرئيسية هي أدلة المقابلة والاستبيان.
2- تنظيف البيانات
بعد مرحلة التجميع ، يتم تنظيف البيانات الأولية وتنظيمها لجعلها أكثر قبولا. إنها عملية تسمح باكتشاف وتصحيح أي أخطاء في البيانات التي يتم جمعها وتخزينها في ملفات أو قواعد بيانات. يعد تنظيف البيانات خطوة مهمة للتأكد من أن البيانات بها بعض الاتساق ويمكن استخدامها حقًا. بغض النظر عن طبيعة البيانات التي تم جمعها ، سواء كانت عن بعد أم لا ، فمن الضروري أن تكون ذات جودة عالية.
3- هيكلة البيانات
يتعلق الأمر بإعطاء تنسيق خاص لجميع البيانات من أجل تنظيم ومعالجة واستخراج وتخزين البيانات بشكل صحيح. وبالتالي فإن الأخيرة لديها هيكل أكثر تنظيماً يسمح لها بالاستجابة للاحتياجات بطريقة دقيقة وفعالة ومناسبة.
4- تحليل البيانات
هذه هي الخطوة الأخيرة التي تسمح لك بمعالجة كمية كبيرة من البيانات من خلال إبراز الجوانب الأكثر أهمية. تحليل البيانات هو المصدر المفضل لاحتياجات العملاء وسلوكهم كمشترين. يسمح بتحسين حقيقي لأداة الإنتاج. في الوقت نفسه ، يتم استخدامه لقياس الأداء فيما يتعلق بالمؤشرات الرئيسية لجمع معلومات دقيقة.
المبادئ الرئيسية التي تحكم معالجة البيانات
- لمعالجة البيانات الشخصية وفقًا للائحة العامة لحماية البيانات مثل GDPR ، يتم تطبيق عدة مبادئ رئيسية:
- الشرعية والإنصاف والشفافية في المعالجة: يجب معالجة البيانات بطريقة قانونية وعادلة وشفافة فيما يتعلق بالشخص المعني.
- تحديد الغرض: يجب جمع البيانات لأغراض محددة وصريحة وشرعية
- تقليل البيانات إلى الحد الأدنى: يجب أن تكون البيانات كافية وذات صلة ومحدودة لما هو ضروري للأغراض
- دقة البيانات: يجب أن تكون البيانات المستخدمة دقيقة ومحدثة عند الضرورة
- حدود التخزين: لا يمكن تخزين البيانات إلى أجل غير مسمى. يقتصر الاحتفاظ بهم على الانتهاء من المعالجة
- سلامة البيانات وسريتها: يجب تخزين البيانات بطريقة تضمن أمنها ، ولا سيما سلامتها وسريتها.
اعتمادًا على نوع البيانات التي تتم معالجتها ، قد يتم تطبيق أحكام خاصة إضافية. سيكون هذا هو الحال على وجه الخصوص لمعالجة ما يسمى البيانات الحساسة.
مستقبل معالجة البيانات
مستقبل معالجة البيانات يرتبط بالسحابة. تعتمد تقنية السحابة على الأساليب الحالية لمعالجة البيانات وتحسين أدائها وزيادة كفاءتها. باستخدام بيانات ذات جودة أفضل يمكن الوصول إليها بسرعة أكبر ، يمكن لكل شركة معالجة كميات أكبر واستخراج رؤى قيمة.
من خلال ترحيل بياناتها الضخمة إلى السحابة ، تستفيد الشركات من مزايا كبيرة. تسمح تقنيات سحابة البيانات الكبيرة للشركات بتجميع منصاتها المختلفة في نظام واحد سهل التكيف. عندما يتم تعديل البرنامج أو تحديثه (كما هو الحال غالبًا في عالم البيانات الضخمة) ، تدمج تقنية السحابة تلقائيًا الميزات الجديدة في الإصدار القديم.
معالجة البيانات في السحابة ليست محجوزة بأي حال من الأحوال للشركات الكبيرة: يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة / VSE أيضًا جني فوائد كبيرة. غالبًا ما تكون الأنظمة الأساسية السحابية غير مكلفة وتوفر المرونة لاستكمال وتوسيع إمكانات الحلول مع نمو الأعمال. كما أنها تمنح الشركات القدرة على التوسع دون الحاجة إلى القيام باستثمارات مفرطة.
من معالجة البيانات إلى التحليلات
تعمل البيانات الضخمة على تغيير ممارسات الأعمال ، كبيرها وصغيرها ، لكن المزايا التنافسية المرتبطة بها تتطلب استراتيجية معالجة بيانات مدروسة جيدًا. من غير المتوقع أن تتغير المراحل الست لمعالجة البيانات الموضحة أعلاه بشكل كبير ، ولكن السحابة استفادت من التطورات التكنولوجية الهائلة وتقدم الآن أكثر الطرق تقدمًا وعالية الأداء وأقل تكلفة لهذه العمليات.
وثم ؟ حان الوقت لوضع بياناتك في العمل من أجلك. بمجرد معالجتها ، يمكن تحليل البيانات بشكل فعال في سياق ذكاء الأعمال. مع بيئة تحليل البيانات الفعالة ، ستتمكن من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.
ما هي التزامات شركتك؟
كما قلنا ، عند معالجة البيانات ، يجب عليك ضمان امتثالك للائحة العامة لحماية البيانات . دون الخوض في التفاصيل هنا ، دعنا نعود إلى النقاط الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار.
أولاً ، إن لمبادئ غرض المعالجة والتناسب التي سبق ذكرها نتائج عملية مهمة. لكي تكون المعالجة متناسبة مع الهدف المنشود ، يجب أن تكون آثارها محدودة قدر الإمكان. بعبارات ملموسة ، يجب على مسؤول حماية البيانات إجراء تحليل تأثير عمليات المعالجة المخططة.
الغرض من هذا التحليل هو تحديد المخاطر المحتملة المتعلقة بخصوصية الأشخاص المعنيين وإيجاد الحلول المناسبة للحد من هذه المخاطر. يجب تسجيل هذه التحليلات بحيث يمكن الرجوع إليها في حالة التفتيش.
بشكل عام ، من الضروري وضع عدد معين من العمليات الداخلية والممارسات الجيدة التي تهدف إلى ضمان الامتثال للمبادئ الرئيسية للائحة العامة لحماية البيانات ، وهي الشفافية ، واحترام حقوق الأفراد (التشاور ، وتصحيح المعلومات ، والحق في نسيان…). يمكننا أيضًا الاستشهاد بأهمية التحقق من أن جميع عمليات المعالجة تتم ضمن إطار عمل نصت عليه النصوص ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالبيانات الحساسة. في هذه الحالة ، تسمح معايير تقييدية معينة فقط للشركة بتنفيذ عملية معالجة.
معالجة البيانات حقيقة تؤثر على جزء كبير جدًا من الشركات والمؤسسات. على الرغم من أن هذه العمليات لا تتطلب بالضرورة تعيين مسؤول عمليات حماية أو إعداد إجراءات امتثال معقدة ، إلا أن جميعها تدخل الشركة في إطار اللائحة العامة لحماية البيانات ومن المهم وضع هذه المبادئ الأساسية القليلة في الاعتبار لضمان الامتثال. الشركة.الأسئلة الشائعة
لماذا تعتبر طريقة معالجة البيانات مهمة؟
ستحدد طريقة معالجة البيانات التي تستخدمها وقت الاستجابة للاستعلام ومدى موثوقية المخرجات. وبالتالي ، يجب اختيار الطريقة بعناية. على سبيل المثال ، في الحالة التي يكون فيها التوفر أمرًا بالغ الأهمية ، مثل بوابة البورصة ، يجب أن تكون معالجة المعاملات هي الطريقة المفضلة.
من المهم ملاحظة الفرق بين معالجة البيانات ونظام معالجة البيانات. معالجة البيانات هي القواعد التي يتم من خلالها تحويل البيانات إلى معلومات مفيدة. نظام معالجة البيانات هو تطبيق تم تحسينه لنوع معين من معالجة البيانات.
على سبيل المثال ، تم تصميم نظام المشاركة بالوقت لتشغيل معالجة مشاركة الوقت على النحو الأمثل. يمكن استخدامه لتشغيل معالجة الدُفعات أيضًا. ومع ذلك ، فإنه لن يتناسب بشكل جيد مع الوظيفة.
بهذا المعنى ، عندما نتحدث عن اختيار نوع معالجة البيانات المناسب لاحتياجاتك ، فإننا نشير إلى اختيار النظام الصحيح. فيما يلي الأنواع الأكثر شيوعًا لمعالجة البيانات وتطبيقاتها.
1.معالجة المعاملات
يتم نشر معالجة المعاملات في المواقف الحرجة للمهمة. هذه مواقف ، إذا تعطلت ، ستؤثر سلبًا على العمليات التجارية. على سبيل المثال ، معالجة معاملات البورصة ، كما ذكرنا سابقًا. التوفر هو العامل الأكثر أهمية في معالجة المعاملات. يمكن أن يتأثر التوفر بعوامل مثل:
الأجهزة: يجب أن يحتوي نظام معالجة المعاملات على أجهزة زائدة عن الحاجة. يسمح التكرار في الأجهزة بحدوث أعطال جزئية ، حيث يمكن أتمتة المكونات الزائدة عن الحاجة لتولي النظام والحفاظ عليه قيد التشغيل.
البرنامج: يجب تصميم برنامج نظام معالجة المعاملات بحيث يتعافى بسرعة من الفشل. عادةً ما تستخدم أنظمة معالجة المعاملات تجريد المعاملات لتحقيق ذلك. ببساطة ، في حالة الفشل ، يتم إحباط المعاملات غير الملتزمة. هذا يسمح للنظام بإعادة التشغيل بسرعة.
2.المعالجة الموزعة
في كثير من الأحيان ، تكون مجموعات البيانات كبيرة جدًا بحيث لا يمكن وضعها في جهاز واحد. تعمل معالجة البيانات الموزعة على تفكيك مجموعات البيانات الكبيرة هذه وتخزينها عبر أجهزة أو خوادم متعددة. يعتمد على نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS). يحتوي نظام معالجة البيانات الموزعة على درجة عالية من التسامح مع الخطأ. في حالة فشل خادم واحد في الشبكة ، يمكن إعادة تخصيص مهام معالجة البيانات إلى الخوادم المتاحة الأخرى.
يمكن أيضًا أن تكون المعالجة الموزعة موفرة للتكاليف بشكل كبير. لا تحتاج الشركات إلى إنشاء أجهزة كمبيوتر كبيرة باهظة الثمن بعد الآن والاستثمار في صيانتها وصيانتها.
تعد معالجة الدفق ومعالجة الدُفعات من الأمثلة الشائعة للمعالجة الموزعة ، وكلاهما تمت مناقشتهما أدناه.
3.معالجة في الوقت الحقيقي
تشبه المعالجة في الوقت الفعلي معالجة المعاملات ، حيث يتم استخدامها في المواقف التي يتوقع فيها الإخراج في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، يختلف الاثنان من حيث كيفية تعاملهما مع فقدان البيانات. تحسب المعالجة في الوقت الفعلي البيانات الواردة بأسرع ما يمكن. إذا واجه خطأ في البيانات الواردة ، فإنه يتجاهل الخطأ وينتقل إلى الجزء التالي من البيانات الواردة. تعد تطبيقات تتبع نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المثال الأكثر شيوعًا لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي.
قارن هذا بمعالجة المعاملات. في حالة حدوث خطأ ، مثل فشل النظام ، تؤدي معالجة المعاملات إلى إحباط المعالجة الجارية وإعادة التهيئة. تُفضل المعالجة في الوقت الفعلي على معالجة المعاملات في الحالات التي تكون فيها الإجابات التقريبية كافية.
في عالم تحليلات البيانات ، تعد معالجة الدفق تطبيقًا شائعًا لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي. تم تعميمها لأول مرة بواسطة Apache Storm ، حيث تقوم معالجة الدفق بتحليل البيانات فور ورودها. فكر في البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء ، أو تتبع نشاط المستهلك في الوقت الفعلي. يعد Google BigQuery و Snowflake أمثلة لمنصات البيانات السحابية التي تستخدم المعالجة في الوقت الفعلي.
4.معالجة الدُفعات
كما يوحي الاسم ، تتم معالجة الدُفعات عندما يتم تحليل أجزاء من البيانات ، مخزنة على مدى فترة زمنية ، معًا أو على دفعات. تكون المعالجة المجمعة مطلوبة عند الحاجة إلى تحليل حجم كبير من البيانات للحصول على رؤى تفصيلية. على سبيل المثال ، عادةً ما تخضع أرقام مبيعات الشركة على مدار فترة زمنية لمعالجة الدُفعات. نظرًا لوجود حجم كبير من البيانات المتضمنة ، سيستغرق النظام وقتًا لمعالجتها. من خلال معالجة البيانات على دفعات ، فإنه يوفر الموارد الحسابية.
تُفضل المعالجة الدفعية على المعالجة في الوقت الفعلي عندما تكون الدقة أكثر أهمية من السرعة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم قياس كفاءة معالجة الدُفعات أيضًا من حيث الإنتاجية. الإنتاجية هي مقدار البيانات التي تتم معالجتها لكل وحدة زمنية.
5.المعالجة المتعددة
المعالجة المتعددة هي طريقة معالجة البيانات حيث يعمل معالجان أو أكثر على نفس مجموعة البيانات. قد يبدو الأمر تمامًا مثل المعالجة الموزعة ، ولكن هناك فرق. في المعالجة المتعددة ، توجد معالجات مختلفة داخل نفس النظام. وبالتالي ، فهم موجودون في نفس الموقع الجغرافي. إذا كان هناك فشل في أحد المكونات ، فيمكن أن يقلل من سرعة النظام.
من ناحية أخرى ، تستخدم المعالجة الموزعة خوادم مستقلة عن بعضها البعض ويمكن أن تكون موجودة في مواقع جغرافية مختلفة. نظرًا لأن جميع الأنظمة تقريبًا اليوم تأتي مع القدرة على معالجة البيانات بشكل متوازٍ ، فإن كل نظام معالجة بيانات تقريبًا يستخدم معالجة متعددة.
ومع ذلك ، في سياق هذه المقالة ، يمكن اعتبار المعالجة المتعددة على أنها تحتوي على نظام معالجة بيانات محلي. عادةً ، قد تختار الشركات التي تتعامل مع معلومات حساسة للغاية معالجة البيانات داخل الشركة بدلاً من المعالجة الموزعة. على سبيل المثال ، شركات الأدوية أو الشركات العاملة في صناعة استخراج النفط والغاز.
الجانب السلبي الأكثر وضوحًا لهذا النوع من معالجة البيانات هو التكلفة. يعد إنشاء الخوادم الداخلية وصيانتها أمرًا مكلفًا للغاية.
ما هو نظام معالجة البيانات؟
نظام معالجة البيانات هو نظام يستخدم برنامج كمبيوتر أو لغة لمعالجة البيانات الأولية ونقل البيانات إلى معلومات باستخدام طريقة تعرف باسم معالجة المعاملات. يمكن التقاط البيانات من العديد من المصادر ، بما في ذلك الإدخال المباشر للبيانات وملفات البطاقات المثقوبة والوسائط الخارجية مثل الأقراص والأشرطة ومحركات الأقراص الخارجية. يقوم النظام أيضًا بتحليل البيانات الأولية ، وفرز البيانات وفقًا لتعليمات البرمجة من خلال البرنامج أو تدخل المستخدم ، وحساب البيانات ونشرها في شكل استفسار شاشة أو نسخة مطبوعة من التقرير.
يمكن إرجاع أنظمة معالجة البيانات إلى أوائل القرن التاسع عشر. تم تطوير أول نظام للبطاقات المثقوبة في عام 1801 بواسطة جوزيف ماري جاكارد. في عام 1833 ، أنشأ تشارلز باباج محركًا تحليليًا لتفسير الثقوب أو المعلومات الموجودة على البطاقات المثقوبة. سيحدث تحول كبير في التكنولوجيا في ثمانينيات القرن التاسع عشر ، عندما طور هيرمان هوليريث آلة الجدولة وآلة ثقب المفتاح ، والتي ستصبح مكونات أساسية لأنظمة معالجة البيانات الأولى. في عام 1890 ، تم جدولة تعداد الولايات المتحدة باستخدام البطاقة المثقبة وآلة ثقب المفتاح.
تضمنت التطورات التكنولوجية خلال المائة عام التالية اختراع المعالج ووظائف الذاكرة وتخزين القرص الصلب ومعالجة التقارير. بعد الحرب العالمية الثانية ، أنشأت حكومة الولايات المتحدة ومسؤولو صناعة الكمبيوتر مصطلح “معالجة البيانات” لتعريف التقاط البيانات ومعالجتها. تم تشغيل أول نظام معالجة بيانات حكومي ، وهو نظام التكامل العددي الإلكتروني والكمبيوتر (ENIAC) ، في عام 1945 ، ليبدأ اتجاهًا من الأتمتة يستمر في التطور.
المكونات الأساسية لهذا النظام هي نظام التشغيل ، البرمجة منخفضة المستوى التي تتضمن برمجة الأجهزة ؛ المعالج (CPU) ، الذي يحسب التعليمات في غضون مللي ثانية ؛ نظام التشغيل ، الذي يتعامل مع وظائف البرامج والأجهزة الخاصة بالنظام ؛ وتخزين القرص الصلب ، الذي يخزن البيانات على القرص الصلب الداخلي.
يجب أن يكون لدى النظام طرق لإدخال البيانات الأولية لصياغة المعلومات. يمكن إدخال هذه البيانات عبر لوحة مفاتيح أو وسائط خارجية مثل قرص أو شريط أو بطاقات مثقبة أو قرص مضغوط). تكوينات المعدات التي تعالج البيانات هي الحواسيب المركزية وأجهزة الكمبيوتر متوسطة المدى وشبكات خادم العميل مثل تكوينات أجهزة الشبكة المحلية (LAN) وشبكة المنطقة الواسعة (WAN). على مستوى الجهاز أو نظام التشغيل ، تتم مزامنة هذه المكونات لدعم نظام معالجة البيانات الأساسي.
قد تظهر أنظمة معالجة البيانات والمعلومات كمصطلحات قابلة للتبديل ولكنها مختلفة جدًا من الناحية النظرية. على الرغم من استخدام مصطلح “أنظمة المعلومات” على نطاق واسع في الصناعة ، إلا أن جذوره وعناصره تكمن في معالجة البيانات. نظام معالجة البيانات هو المحرك الذي يبدأ في إدارة المعلومات وعملية التحليل. توفر أنظمة المعلومات عملية صنع القرار بمجرد تحليل البيانات وإنتاجها.