بيانات ضخمة  البيانات الضخمة مصطلح يشير إلى مجموعة بيانات تستعصي لضخامتها أو تعقيدها على التخزين أو المعالجة بإحدى الأدوات أو التطبيقات المعتادة لإدارة البيانات. أو ببساطة لتقريب الأفهام، لا يُمكن التعامل معها على حاسوب عادي بمفرده من خلال قاعدة بيانات بسيطة. ومن سمات مجال «البيانات الضخمة» استعمال حواسب عديدة لتقاسم الأعمال المطلوبة.  وثمة غير السمات الخمسة أعلاه، مثلا عرضتها للسرقة لو كانت حساسة. تشمل التحديات الالتقاط، والمدة، والتخزين، والبحث، والمشاركة، والنقل، والتحليل والتصور. ويرجع الاتجاه إلي مجموعات البيانات الضخمة بسبب المعلومات الإضافية المشتقة من تحليل مجموعة واحدة كبيرة من البيانات ذات الصلة، بالمقارنة مع المجموعات المنفصلة الأصغر حجماً مع نفس الحجم الإجمالي للبيانات، مما يسمح بوجود ارتباطات تكشف «الاتجاهات التجارية المحورية، وتحديد جودة البحث، وربط الاستشهادات القانونية، ومكافحة الجريمة وتحديد ظروف حركة تدفق البيانات في الوقت الحقيقي».  اعتباراً من عام 2012، كانت الحدود المفروضة على حجم مجموعات البيانات الملائمة للمعالجة في مدة معقولة من الوقت خاضعة لوحدة قياس البيانات إكسابايت. عادة ما يواجه العلماء عددا من القيود بسبب مجموعات البيانات الضخمة الموجودة في العديد من المجالات، والتي تتضمن الأرصاد الجوية (علم الطقس)، وعلم الجينات (علم الجينوم)، والمحاكاة الفيزيائية. المعقدة والبحوث البيولوجية والبيئية، وتؤثر القيود أيضاً علي بحث الإنترنت (محرك بحث)، وتقنية الأعمال التجارية والتمويل. وتنمو مجموعات البيانات في الحجم بشكل جزئي، ويرجع ذلك لأنها يتم جمعها بشكل متزايد عن طريق أجهزة استشعار المعلومات المتنقلة، والتقنيات الحسية الجوية (الاستشعار عن بعد)، وسجلات البرامج، والكاميرات، والميكروفونات، وأجهزة تحديد ذبذبات الإرسال (تحديد الهوية بإستخدام موجات الراديو) وشبكات استشعار اللاسلكية. وتضاعفت القدرة التكنولوجية العالمية لتخزين المعلومات للفرد الواحد تقريباً كل 40 شهر من الثمانينات، واعتباراً من عام 2012، ينشيء 2.5 كوينتيليون بايت (2.5 × 10) من البيانات يوميا. والتحدي بالنسبة للشركات الكبيرة هو تحديد من يجب أن يمتلك مبادرات البيانات الضخمة التي تنتشر على المنظمة بأكملها.  من الصعب العمل مع البيانات الضخمة باستخدام معظم أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية وإحصائيات سطح المكتب وحزم المحاكاة، حيث يتطلب الأمر بدلاً من ذلك «برامج متوازية واسعة النطاق تعمل على عشرات أو مئات أو حتي آلاف الخوادم». وما يُعتبر «بيانات ضخمة» يختلف باختلاف قدرات المنظمة التي تقوم بإدارة المجموعة، وعلي قدرات التطبيقات التي تستخدم بشكل تقليدي لمعالجة وتحليل مجموعة البيانات في النطاق الخاص بها. «فبالنسبة لبعض المنظمات، ربما تؤدي مواجهة مئات الغيغا بايت من البيانات لأول مرة إلى إعادة النظر في خيارات إدارة البيانات. وبالنسبة للبعض الآخر، ربما يستغرق الأمر عشرات أو مئات تيرابايت من البيانات قبل أن يصبح حجم البيانات شأناً مهماً». البيانات الضخمة عادة ما تتضمن مجموعات بيانات ذات أحجام تتخطي قدرة البرامج التي يشيع استخدامها لالتقاط وإدارة ومعالجة البيانات في غضون فترة زمنية مقبولة. وبالنسبة لأحجام البيانات الضخمة فهي هدف متحرك باستمرار، فاعتباراً من عام 2012، يتراوح حجمها بين بضع عشرات من تيرابايت إلي العديد من بيتابايت من البيانات في مجموعة واحدة فقط. ومع هذه الصعوبة، يتم تطوير منصات جديد من أدوات «البيانات الضخمة» للتعامل مع مختلف الجوانب الخاصة بالكميات الكبيرة من البيانات.  في تقرير بحثي وعدد من المحاضرات المتعلقة به عام 2001، قام «دوغ لاني» محلل مجموعة META Group (المعروفة الآن باسم Gartner) بتعريف تحديات نمو البيانات وفرصها كعنصر ثلاثي الأبعاد، بمعني زيادة الحجم (كمية البيانات)، السرعة (سرعة البيانات الصادرة والواردة) والتنوع (تنوع أنواع البيانات ومصادرها). وتقوم Gartner والكثير من الشركات في هذه الصناعة الآن بالاستمرار في استخدام نموذج "3Vs" لوصف البيانات الضخمة. وفي 2012، قامت Gartner بتحديث تعريفها ليصبح كالتالي: «البيانات الضخمة هي أصول معلومات كبيرة الحجم، عالية السرعة، و/أو عالية التنوع تتطلب أشكال جديدة من المعالجة لتعزيز عملية صنع القرار والفهم العميق وتحسين العملية».  تعريف TBDI للبيانات الضخمة: البيانات الضخمة هو مصطلح ينطبق علي الأجسام الضخمة للبيانات التي تتنوع في طبيعتها سواء أكانت منظمة، غير منظمة أو شبه منظمة، بما في ذلك من المصادر الداخلية أو الخارجية للمنظمة، ويتم توليدها بدرجة عالية من السرعة مع نموذج مضطرب، والتي لا تتفق تماماً مع مخازن البيانات التقليدية والمنظمة وتتطلب نظام إيكولوجي قوي ومعقد مع منصة حوسبة عالية الأداء وقدرات تحليلية للالتقاط ومعالجة وتحويل وكشف واستخلاص القيمة والرؤى العميقة في غضون وقت زمني مقبول". تتضمن الأمثلة العلم الكبير، سجلات الويب، تحديد الهوية بإستخدام موجات الراديو ، شبكات الاستشعار، الشبكات الاجتماعية، البيانات الاجتماعية (يرجع هذا لثورة البيانات الاجتماعية)، نصوص الإنترنت والوثائق، فهرسة بحث الإنترنت، تفاصيل سجلات الاتصال، علم الفلك، علوم الغلاف الجوي، علم الجينات، العلوم الكيميائية والبيولوجية وغيرها من البحوث المعقدة وأغلبية المراقبات العسكرية، السجلات الطبية، أرشيفات الصور والتجارة الإلكترونية واسعة النطاق. تُمثل تجارب مصادم الهدرونات الكبير حوالي 150 مليون جهاز استشعار تقدم بيانات 40 مليون مرة في الثانية الواحدة. وهناك ما يقرب من 600 مليون تصادم في الثانية الواحدة. وبعد تصفية وتنقيح تسجيلات أكثر من 99.999% من هذه التدفقات، نجد أن هناك 100 تعارض للفائدة في الثانية الواحدة.     بعد عقود من العمل في مجال الاستخدام الفعال لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أجل التنمية (أو ICT4D)، فقد قيل أنه يمكن للبيانات الضخمة أن تسهم إسهاماً كبيراً في التنمية الدولية. من ناحية، فإن ظهور البيانات الضخمة يوفر احتماليات فعالة من حيث التكلفة لتحسين عملية صنع القرار في مجالات التنمية الحيوية مثل الرعاية الصحية، العمالة، الإنتاجية الاقتصاد، الجريمة والأمن، الكوارث الطبيعية وإدارة الموارد. ومن ناحية أخرى، فإن جميع المخاوف المتعلقة بالبيانات الضخمة مثل الخصوصية، تحديات التشغيل البيني، والقوة غير محدودة للخوارزميات المنقوصة تتفاقم في البلدان النامية من خلال تحديات التنمية طويلة الأمد مثل الافتقار إلي البنية التحتية التكنولوجية والاقتصادية بالإضافة لندرة الموارد البشرية. «وهذا أدي إلي إحداث نوع جديد من الفجوات التقنية: فجوة في تقصي البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة». لقد تسببت «البيانات الضخمة» في زيادة الطلب علي المتخصصين في إدارة المعلومات لهذا البرنامج الضخم، وقد أنفقت عدد من الشركات العالمية مثل Oracle Corporation، IBM، Microsoft، SAP، EMC و HP أكثر من 15 مليار دولار علي شركات البرمجيات المتخصصة فقط في مجال إدارة البيانات والتحليلات. وفي عام 2010، كانت هذه الصناعة مستقلة بذاتها تساوي أكثر من 100 مليار دولار، كما أنها تنمو تقريباً بمعدل 10% سنوياً، أي حوالي ضعفي قطاع البرمجيات ككل.  تقوم البلدان ذات الاقتصاديات المتقدمة باستخدام التقنيات كثيفة البيانات بشكل متزايد. فهناك 4.6 مليار اشتراك للهواتف النقالة حول العالم، وهناك ما بين مليار إلي ملياري شخص يتصل بالإنترنت. وبين عامي 1990 و 2005، أرتقي أكثر من مليار شخص حول العالم بمكانتهم إلي الطبقة المتوسطة مما يعني أن هناك الكثير والكثير من الناس الذين يكسبون المال سوف يصبحون أكثر تثقيفاً والذي يؤدي بدوره إلي نمو المعلومات. لقد كانت قدرة العالم الفعالة لتبادل المعلومات من خلال شبكات الاتصال السلكية واللاسلكية هي 281 بيتابايت في 1986، 471 بيتابايت في 1993، 2.2 إكسابايت في عام 2000، 65 إكسابايت في عام 2007 ويتوقع أن تصل كمية البيانات المتدفقة عبر شبكة الإنترنت إلي 667 إكسابايت سنوياً بحلول عام 2013. نظراً لتعقيدات نظم البيانات الضخمة، فقد كان وجود ممارسات متطورة للهندسة المعمارية الخاصة بالبيانات الضخمة أمر لابد منه. إن الإطار المعماري للبيانات الضخمة (BDAF) هو إطار هيكلي لحلول البيانات الضخمة، والذي يهدف إلي المساعدة في إدارة مجموعة من الأعمال الفنية المتميزة وتنفيذ مجموعة من عناصر التصميم المحددة. إن الغرض من (BDAF) هو فرض الالتزام بنهج تصميم متناسق، الحد من تعقيدات النظام، تعظيم إعادة الاستخدام، تخفيض التبعيات وزيادة الإنتاجية.  إن الإطار المعماري للبيانات الضخمة (BDAF) يضم أربعة أجزاء متكاملة: دومين محدد، منصة، الاعتماد علي التفعيل ونموذج محايد تكنولوجياً. وتعتبر مكونات (BDAF) هي نموذج مركزي، تتحكم به الهندسة المعمارية، ويشكل بناء متماسك لمعالجة البيانات الضخمة، بما في ذلك استخراج البيانات، التخزين، المعالجة، التخطيط، التجميع، الإرسال والتواصل، إعداد التقارير، التصور، الرصد، التدفق والتشغيل الآلي.  في عام 2004، نشرت جوجل بحث عن عملية تُدعي MapReduce والتي استخدمت هندسة معمارية مثل هذه. حيث يوفر الإطار الخاص بـ MapReduce نموذج برمجة متوازي والتطبيق المرتبط به لمعالجة كمية هائلة من البيانات. من خلال MapReduce، يتم تقسيم الأطروحات وتوزيعها عبر العقد المتوازية ومعالجتها بشكل متواز (خطوة the Map). ثم يتم تجميع النتائج بعد ذلك وتسليمها (خطوة the Reduce). لقد كان الإطار ناجح بشكل مذهل، لذا أراد البعض تكرار تلك الخوارزمية. ولذلك، أعتُمد تنفيذ إطار MapReduce من قبل مشروع Apache مفتوح المصدر أطلق عليه اسم Hadoop.  إن MIKE2.0 هو نهج مفتوح لإدارة المعلومات يتناول منهجية التعامل مع البيانات الضخمة من حيث التعديل المفيد لمصادر البيانات، التعقيد في العلاقات المتبادلة والصعوبة في حذف (أو تعديل) السجلات الفردية. تتطلب البيانات الضخمة تقنيات استثنائية لمعالجة الكميات الكبيرة من البيانات بكفاءة ضمن الوقت المسموح. ويشير تقرير ماكينزي 2011 لبعض التقنيات المناسبة التي تتضمن اختبار A/B، تعلم قاعدة المصادقة، التصنيف، التحليل العنقودي، انصهار وتكامل البيانات، الخوارزميات الجينية، التعلم الآلي، معالجة اللغات الطبيعية، الشبكات العصبية، التعرف علي الأنماط، الكشف عن الأشياء الشاذة، النمذجة التنبؤية، الانحدار، تحليل وجهات النظر، معالجات الإشارات، التعلم الخاضع والغير خاضع للرقابة، المحاكاة، تحليل السلاسل الزمنية والتصور. إن البيانات الضخمة متعددة الأبعاد يمكن أيضاً أن تُمثل مثل tensors، والتي يمكن التعامل معها بكفاءة أكبر من خلال الحسابات التي تعتمد علي الموترة مثل التعلم الفضائي الجزئي متعدد الخطي. والتقنيات الإضافية التي يجري تطبيقها علي البيانات الضخمة تتضمن قواعد بيانات هائلة تتم معالجتها بشكل متوازي (MPP)، التطبيقات المعتمدة علي البحث، شبكات البيانات والتعدين، أنظمة الملفات الموزعة، قواعد البيانات الموزعة، البنية التحتية المعتمدة علي التخزين السحابي (التطبيقات، التخزين ومصادر الحوسبة) والإنترنت.  إن بعض وليس كل قواعد البيانات العلائقية MPP لديها القدرة علي تخزين وإدارة بيتابايت من البيانات. والمفهوم ضمنياً هو القدرة علي تحميل، مراقبة، النسخ الاحتياطي، وتحقيق الاستخدام الأمثل لجداول البيانات الضخمة في RDBMS.  إن برنامج تحليل بيانات DARPA يستهدف البنية الأساسية لمجموعات البيانات الهائلة، وفي عام 2008 ظهرت هذه التقنية للجمهور مع انطلاقة شركة تُدعي Ayasdi.  إن ممارسي عمليات تحليل البيانات الضخمة عادة ما يكونوا معاديين لمساحات التخزين المشتركة الأبطأ، مُفضلين مساحات التخزين المتصلة والمباشرة (DAS) في جميع أشكالها المختلفة بدءاً من محركات الأقراص الصلبة (SSD) وصولاً إلي أقراص الساتا عالية القدرة والموضوعة داخل عقد معالجة متوازية. وإذا نظرنا إلي البنية المعمارية لمساحات التخزين المشتركة SAN و NAS فسوف نجد أنها بطيئة، معقدة وباهظة الثمن. وهذه الصفات لا تتفق مع أنظمة تحليل البيانات الضخمة التي تقوم علي أداء النظام، البنية التحتية والتكلفة المنخفضة.  إن تسليم المعلومات في الوقت الحقيقي أو شبه الحقيقي هي واحدة من الخصائص المميزة لتحليل البيانات الضخمة. وبالتالي، يتم تجنب الخمول كلما وحيثما كان ذلك ممكناً. إن تكلفة SAN في النطاق اللازم لتطبيقات التحليلات تُعد أعلي بكثير جداً من تقنيات التخزين الأخرى.  هناك مزايا وكذلك يوجد عيوب لمساحات التخزين المشتركة في تحليلات البيانات الضخمة، ولكن ممارسي تحليل البيانات الضخمة لم يحبذوا ذلك بدءاً من عام 2011. في مارس 2012، أعلن البيت الأبيض عن «مبادرة البيانات الضخمة» القومية التي تتألف من 6 إدارات ووكالات فيدرالية تودع أكثر من 200 مليون دولار لمشاريع البيانات الضخمة البحثية.  وقد تضمنت المبادرة National Science Foundation «بعثات في الحوسبة» والتي منحت 10 ملايين دولار علي مدي 5 سنوات لمعمل AMPLab