المرصد الوطني للعمل يستضيف مختصاً في تخزين ومعالجة وتحليل البيانات الضخمة
09-30-2020 02:50 مساءً
0
0
الآن - متابعات أكد مختص أن تخزين ومعالجة وتحليل البيانات الضخمة يشكل تحدياً حقيقياً للكثير من المنظمات ولقطاع المؤسسات بشكل عام بسبب زيادة نمو البيانات بسرعة كبيرة وهذا يؤدي "غالباً" إلى صعوبة السيطرة عليها"، مضيفاً بأن "الحاجة ملحة جداً للتعامل مع السيل الجارف من البيانات الضخمة التي ينتجها البشر وتنتجها الأشياء بشكل مذهل ومخيف لا يمكن السيطرة عليها من دون تطوير برمجيات تحليل البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء".
جاء ذلك في سياق محاضرة ألقاها الدكتور علي بن ذيب الأكلبي نائب المشرف على دار جامعة الملك سعود لشؤون النشر العلمي سابقاً في ندوة بعنوان " البيانات الضخمة وإدارة المعرفة في عصر الثورة الصناعية الرابعة " التي نظمها المرصد الوطني للعمل التابع لصندوق تنمية الموارد البشرية (هدف) عن بعد ضمن جهوده في نقل و نشر المعرفة ، مضيفاً أن البيانات تعد الطاقة المشغلة للثورة الصناعية الرابعة، وأنها المشغل الرئيسي لإنترنت الأشياء.
وأضاف الأكلبي أن العلاقة بين إنترنت الأشياء والبيانات الضحمة علاقة وثيقة طردية "إذ لا يمكن لإنترنت الأشياء أن تعمل من دون توفر البيانات، كما أن البيانات الضخمة بحاجة ماسة إلى خدمات انترنت الأشياء في إنتاج البيانات وتحليلها وإعادة الاستفادة منها".
وأشار إلى أن أبرز ملامح الثورة الصناعية الرابعة اعتمادها على الانترنت والبيانات، مشيراً إلى أن هذه المرحلة تحمل في طياتها أوجه جديدة ومتطورة تعتمد كلياً على الانترنت والبيئة الرقمية وإنترنت الأشياء في مختلف مناحي الحياة، مضيفاً أن البيانات الضخمة تقدم ميزة تنافسية في عصر الثورة الصناعية الرابعة للمنظمات التي تمكنت من ابتكار حلول عملية لتفكيك تعقيداتها وتبويبها وتحليل محتواها.
وأكد أهمية العناية بالبيانات الضخمة والاستثمار فيها، وتوفير مساحات التخزين الكافية والآمنة لها، وإيجاد البرمجيات القادرة على التعامل معها ومعالجتها عبر إعادة هيكلتها وتبويبها وتحليلها.
وأشار إلى أن الجيل الخامس 5G يعد متطلباً أساسياً للثورة الصناعية الرابعة لأنه يعتمد على سرعة الانترنت، نظراً لحجم البيانات التي يتم تراسلها وتبادلها بشكل كبير بين مقدم الخدمة وطالبها.
وأشار إلى أن من أهم مقومات الثورة الصناعية الرابعة؛ الذكاء الاصطناعي والروبوتات وإنترنت الأشياء والبنية التحتية التقنية، مشيراً إلى أن وصف البيانات الضخمة بالنفط الجديد يعود إلى "قيمتها وأهميتها".
وأضاف أن من بين التعريفات للبيانات الضخمة أنها مجموعة من البيانات الضخمة جداً والمعقدة لدرجة أنه يصبح من الصعب معالجتها باستخدام أداة واحدة فقط من أدوات قواعد البيانات أو باستخدام تطبيقات معالجة البيانات التقليدية.
جاء ذلك في سياق محاضرة ألقاها الدكتور علي بن ذيب الأكلبي نائب المشرف على دار جامعة الملك سعود لشؤون النشر العلمي سابقاً في ندوة بعنوان " البيانات الضخمة وإدارة المعرفة في عصر الثورة الصناعية الرابعة " التي نظمها المرصد الوطني للعمل التابع لصندوق تنمية الموارد البشرية (هدف) عن بعد ضمن جهوده في نقل و نشر المعرفة ، مضيفاً أن البيانات تعد الطاقة المشغلة للثورة الصناعية الرابعة، وأنها المشغل الرئيسي لإنترنت الأشياء.
وأضاف الأكلبي أن العلاقة بين إنترنت الأشياء والبيانات الضحمة علاقة وثيقة طردية "إذ لا يمكن لإنترنت الأشياء أن تعمل من دون توفر البيانات، كما أن البيانات الضخمة بحاجة ماسة إلى خدمات انترنت الأشياء في إنتاج البيانات وتحليلها وإعادة الاستفادة منها".
وأشار إلى أن أبرز ملامح الثورة الصناعية الرابعة اعتمادها على الانترنت والبيانات، مشيراً إلى أن هذه المرحلة تحمل في طياتها أوجه جديدة ومتطورة تعتمد كلياً على الانترنت والبيئة الرقمية وإنترنت الأشياء في مختلف مناحي الحياة، مضيفاً أن البيانات الضخمة تقدم ميزة تنافسية في عصر الثورة الصناعية الرابعة للمنظمات التي تمكنت من ابتكار حلول عملية لتفكيك تعقيداتها وتبويبها وتحليل محتواها.
وأكد أهمية العناية بالبيانات الضخمة والاستثمار فيها، وتوفير مساحات التخزين الكافية والآمنة لها، وإيجاد البرمجيات القادرة على التعامل معها ومعالجتها عبر إعادة هيكلتها وتبويبها وتحليلها.
وأشار إلى أن الجيل الخامس 5G يعد متطلباً أساسياً للثورة الصناعية الرابعة لأنه يعتمد على سرعة الانترنت، نظراً لحجم البيانات التي يتم تراسلها وتبادلها بشكل كبير بين مقدم الخدمة وطالبها.
وأشار إلى أن من أهم مقومات الثورة الصناعية الرابعة؛ الذكاء الاصطناعي والروبوتات وإنترنت الأشياء والبنية التحتية التقنية، مشيراً إلى أن وصف البيانات الضخمة بالنفط الجديد يعود إلى "قيمتها وأهميتها".
وأضاف أن من بين التعريفات للبيانات الضخمة أنها مجموعة من البيانات الضخمة جداً والمعقدة لدرجة أنه يصبح من الصعب معالجتها باستخدام أداة واحدة فقط من أدوات قواعد البيانات أو باستخدام تطبيقات معالجة البيانات التقليدية.