البيانات في علم الحاسوب
م.د. محي مرتضى محي القزويني
الملخص: يتناول المقال دور البيانات في علم الحاسوب، بما في ذلك تصنيفها، وأساليب معالجتها واستخداماتها. يتم تسليط الضوء على الجوانب الرئيسية لاستخدام البيانات في الأنظمة المعلوماتية الحديثة، والتحديات المتعلقة بأمنها وإدارتها، فضلاً عن آفاق تطور هذا المجال.
الكلمات المفتاحية: البيانات، علم الحاسوب، الأنظمة المعلوماتية، معالجة البيانات، البيانات الضخمة، أمان البيانات.
تعد البيانات أساس علم الحاسوب وجميع العمليات المرتبطة بتحليلها ونقلها ومعالجتها. في ظل النمو السريع للمحتوى الرقمي والبيانات، من المهم بالنسبة للمنظمات إدارة وتحليل هذه البيانات بشكل فعال. فالبيانات، سواء كانت هيكلية أو غير هيكلية، تتيح إنشاء أنظمة معلوماتية معقدة، مما يعزز الابتكار ويدعم تطوير اقتصاد المعرفة.
الهدف من المقال هو استعراض دور البيانات في علم الحاسوب، وخصائص تصنيفها، بالإضافة إلى الأساليب الحديثة لمعالجة وحماية المعلومات.
البيانات في علم الحاسوب يمكن تقسيمها إلى عدة أنواع اعتمادًا على الشكل، الهيكل والمصدر:
البيانات الهيكلية وغير الهيكلية: تُخزن البيانات الهيكلية في شكل جداول وتكون منظمة، في حين أن البيانات غير الهيكلية (مثل الملفات النصية أو متعددة الوسائط) تتطلب طرقًا خاصة للمعالجة.
البيانات الضخمة: تتميز البيانات الضخمة بحجمها الكبير، تنوع تنسيقاتها وسرعة إنشائها. يتم معالجة هذه البيانات باستخدام أدوات متخصصة مثل هادوب (Hadoop) وسبارك (Spark).
البيانات الشخصية وبيانات الشركات: تخضع البيانات الشخصية لمتطلبات خاصة من حيث الحماية، وفقًا للقوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، بينما تعتبر بيانات الشركات مهمة لاتخاذ القرارات وزيادة كفاءة العمليات التجارية.
تُستخدم تقنيات وأساليب مختلفة لمعالجة البيانات في علم الحاسوب، مما يتيح استخراج المعرفة وتحسين العمليات:
التعلم الآلي: يتضمن خوارزميات تكشف الأنماط وتقوم بالتنبؤ بناءً على البيانات المتاحة. ويُستخدم ذلك في التسويق، الرعاية الصحية والعديد من الصناعات الأخرى.
الحوسبة السحابية: تتيح تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات على الخوادم البعيدة، مما يقلل من تكاليف البنية التحتية.
تحليل البيانات في الوقت الفعلي: يُستخدم في الحالات التي تتطلب معالجة فورية للمعلومات، مثل أنظمة المراقبة وإدارة النقل.
الاتجاهات الحديثة في العمل مع البيانات ترتبط بأمنها، خصوصيتها ومتطلبات الجودة:
الأمن والخصوصية: تبقى حماية البيانات مهمة نظرًا للتهديدات المتزايدة في الفضاء السيبراني. تطلب القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الامتثال الصارم لمعايير الأمان وتقليل مخاطر تسرب البيانات.
جودة البيانات: من أجل التحليل الدقيق، يجب ضمان جودة عالية للبيانات. البيانات ذات الجودة المنخفضة قد تؤدي إلى نتائج تحليل غير دقيقة.
أتمتة عمليات معالجة البيانات: تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي والأنظمة المؤتمتة زيادة كفاءة وسرعة العمل مع البيانات، مما يقلل من الأخطاء البشرية.
البيانات هي المورد الأكثر أهمية في علم الحاسوب، حيث توفر الفرص لإنشاء أنظمة فعّالة وحلول مبتكرة. يتطلب الاستخدام الصحيح وحماية البيانات تطبيق التقنيات الحديثة والامتثال لمعايير الأمان والجودة. في المستقبل، سيساهم التطور المستمر لأساليب تحليل ومعالجة البيانات في نمو علم الحاسوب كعلم وسيسهم في تحسين عمل الأنظمة المعلوماتية.
تستخدم الشركات والمنظمات الحديثة بشكل نشط تدفقات معلومات متنوعة لإدارة العمليات واتخاذ القرارات. تشمل هذه التدفقات المعلومات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات الداخلية للشركات، الشبكات الاجتماعية، الإنترنت للأشياء (IoT)، والتقارير التحليلية. إدارة هذه التدفقات تصبح أكثر تعقيدًا لأنها تتطلب تكامل البيانات، تصفيتها وتحليلها. لهذا، يتم استخدام أنظمة إدارة البيانات التي تضمن التدفق المستمر للمعلومات، تخزينها وتحويلها إلى معرفة مفيدة، مما يسهم في تحسين الإنتاجية والقدرة التنافسية.
قائمة المراجع:
إيفانوف أ.ف. دور البيانات في علم الحاسوب المعاصر. مجلة العلوم والتقنية، 2022؛
سميث ج. إدارة البيانات وأمنها في الأنظمة المعلوماتية. مجلة الأنظمة المعلوماتية، 2023؛
جانغ ل. البيانات الضخمة والحوسبة السحابية في معالجة المعلومات. مراجعة علم البيانات، 2021؛
بترونوف إ.ب. مشاكل حماية البيانات: الجوانب القانونية والتكنولوجية. مجلة أمن المعلومات، 2023؛
كوزنتسوف ف.أ. معالجة البيانات الضخمة: الأساليب والآفاق. مجلة التقنيات الرقمية، 2022.
