«جارتنر»: 5 شائعات تربك مستخدمي البيانات الكبيرة

قدمت مؤسسة الدراسات والأبحاث العالمية «جارتنر» دراسة حديثة خلصت فيها الى ان هناك 5 «خرافات» ومقولات شائعة حول مسألة البينات الكبيرة بهدف مساعدة رواد تقنية المعلومات على تطوير إستراتيجيات البنية التحتية للمعلومات يجب دحرها. وجاءت الدراسة بعد الضجة الواسعة التي أحدثتها البيانات الكبيرة، وبات من الصعب على رواد ومديري تقنية المعلومات معرفة كيفية استثمار الإمكانات الكبيرة لهذه البيانات. وتشير الدراسة الى ان البيانات الكبيرة توفر فرص هائلة، إلا أنها في الوقت ذاته تثير تحديات أكبر، فحجمها الهائل لا يحل المشاكل المتأصلة في جميع البيانات، وعلى رواد تقنية المعلومات إنهاء حالة الارتباك، وتأسيس أعمالهم استنادا لحقائق معروفة ونتائج مدفوعة بالأعمال. أولا: الجميع يتقدم علينا في تبني البيانات الكبيرة: يسجل الاهتمام بتقنيات وخدمات البيانات الكبيرة مستوى قياسي، حيث تقوم 73% من المؤسسات التي شملها استطلاع «جارتنر» عام 2014 بالاستثمار أو التخطيط للاستثمار فيها، إلا أن معظم المؤسسات لاتزال في مراحل التبني الأولى، حيث قامت 13% منها فقط بحسب الدراسة بالاستخدام الفعلي لهذه الحلول. ثانيا: لدينا الكثير من البيانات، ولا داعي للقلق حيال العيوب الصغيرة في البيانات: يعتقد رواد تقنية المعلومات أن الحجم الكبير للبيانات التي تديرها المؤسسات اليوم تجعل من عيوب الجودة في البيانات الفردية أمرا صغيرا وليس بتلك الأهمية بحسب «قانون الأرقام الكبيرة». وتعتمد وجهة نظرهم على أن عيوب الجودة في البيانات الفردية لا تؤثر على النتيجة العامة عند تحليل البيانات لأن كل عيب هو جزء صغير جدا من كتلة البيانات في مؤسستهم. ثالثا: تكنولوجيا البيانات الكبيرة ستلغي الحاجة إلى تكامل البيانات: يتمثل الرأي العام في أن تكنولوجيا البيانات الكبيرة، لاسيما إمكانية معالجة البيانات عبر نهج «المخطط على القراءة»، ستمكن المؤسسات من قراءة المصادر نفسها باستخدام نماذج بيانات متعددة. رابعا: لا فائدة من استخدام مستودع البيانات للتحليلات المتقدمة: يعتبر معظم رواد إدارة المعلومات أن بناء مستودع للبيانات هو أمر يستنزف الوقت ولا يحقق الفائدة عندما تستخدم التحليلات المتقدمة أنواعا جديدة للبيانات خارج مستودع البيانات. خامسا: بحيرات البيانات ستحل محل مستودع البيانات يسوق البائعون بحيرات البيانات: على أنها منصات لإدارة البيانات الواسعة للشركة بهدف تحليل المصادر المتباينة للبيانات بصيغها الأصلية.