hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
عقاب بن محيا معركة البلقاء شرق الأردن الأولى (الحرث)
وقد تحدث عن هذه الغزوة العديد من الكتاب ومن أهم من تحدث عنها المؤرخ الفلسطيني الكبير محمد علي طاهر وهو من المعاصرين لهذه الغزوة فقال مانصة «أهم مايذكر عن الوهابيين الذين غزوا شرق الأردن وكادوا يستولون على إمارة الأمير عبد الله وعلى فلسطين أيضا.حسن نظامهم، وحسن قيادتهم فإنهم جاءوا إلى الشرق العربي مقسمين إلى فرق.وكل فرقه فيها المحاربون وفيها من يعنى بالجرحى وفيها الخطباء والأئمة ومن مزاياهم انهم يلبسون العمائم ولا تكاد تجد فيهم من لايحسن القراءة والكتابة وقد طلب من وقع منهم أسيرا من عمان من سماحة رئيس المجلس الإسلامي الاعلى في القدس يوم زارهم في عمان ان ترسل اليهم المصاحف فلما سألهم أتقرأون قالوا كلنا نقرأ الا القليل وكلنا يحفظ القرآن بدون إستثناء.ومن صفاتهم الممتازة شجاعتهم واباؤهم وصبرهم العجيب فإن بين الجرحى من اصيب بجراحات كثيره خطرة شديده الالم فكان الاطباء يغسلون الجراح ويضمدونها ويعملون العمليات الجراحيه من بتر أو خياطة والوهابي الجريح لا يتوجع ولا يتألم ولاينقبض له وجه كأنهم يعملون في جسم غيرة. ومن صفاتهم وهي تدل على شهرة إيمانهم بالله إستسلامهم لأحكام القدر فقد سئلوا لماذا جئتم لهذه البلاد فقالوا بقدر الله ولما سئلوا لماذا رجعتم فقالوا هزمنا الله ولابد اننا أسأنا العمل فأراد الله هزيمتنا. وقال بيك باشا قائد جيش شرق الأردن والجندرمه الإنكليزية ان الوهابيين لم ينهزموا ولكنهم رجعواطاعة للأوامر إذ بينما كانت الطيارات والدبابات وبدو البلقاء تمطرهم رصاصا في أثناء رجوعهم كان الوهابيون يمشون بتؤدة ووقار ولم يكن بينهم من حاول الإسراع ولولا أنهم امروا من قوادهم بالرجوع لاقدموا اقدام الابي لايروعهم شيء ولو فنوا عن آخرهم. ومن صفاتهم المستحسنة الذكاء فهم يحسنون الفهم والكلام لاتجادلهم الا رأيتهم يجيدون الدفاع عن عقيدتهم وانهم قادرون على إفحامك.والخلاصة أن الوهابية تمثل العرب يوم اندفعوا إلى العالم في صدر الإسلام فهم قوة هائلة وكفى»
عقاب بن محيا السيطرة على الحجاز
قام الشريف حسين بن علي بمنع أهل نجد من الحج، فكبر ذلك في نفوسهم وخصوصاً جماعة الإخوان، فكان أن ترأس الملك عبد العزيز في أواخر سنة 1342 هـ مؤتمراً في الرياض، حضره علماء نجد ورؤساء القبائل والقرى وزعماء الاخوان وحصل عبد العزيز في هذا المؤتمر على فتوى شرعية، لشن الحرب على الشريف لضمان حرية أداء فريضة الحج، فصدر عن مؤتمر الرياض قرار بغزو الحجاز، فتحرك زعماء الأخوان وأجتمعت جيوشهم في تربة ومنها إنطلقوا نحو الطائف، حينها تقدم الأمير عقاب بن محيا قائد لواء ساجر وخاض المعارك التالية:
وصل الجيش السعودي بلقرب من مدينة الطائف لضمها في عام 1343هـ بقيادة كلن من خالد بن لؤي وسلطان بن بجاد وعقاب بن محيا ،وخرج الجيش النظامي الهاشمي من الطائف لصد جيوش الإخوان ودارت معركة حامية بالحوية أبلت فيها جيوش الإخوان بلاء حسن وانتهت بتراجع الهاشميين وحصارهم في مرتفعات الطائف يطلقون منها نيران مدافعهم.
عقاب بن محيا السيطرة على الحجاز
ووصل بعد يومين الأمير علي بن حسين، في نجدة من مكة وعسكر في الهدة غربي الطائف بميل إلى الشمال. ولحقت به فلول الجيش النظامي وجماعات من كبار موظفي الطائف واعيانها. وبعد مناوشات بين الإخوان وجيش الأمير علي أقتحم الإخوان مدينة الطائف، يوم 7 صفر وتتابعت النجدات لعلي بن حسين من مكة وأطرافها، جندا وقبائل فحدثت المعركة الفاصلة مساء 26/27 صفر فأستولى الإخوان على معسكر علي بن حسين، في الهدة واستباحوه، وتفرق جيشه فتوقف الزحف في الطائف والهدا، وأرسل الإخوان إلى الملك عبد العزيز في الرياض يستأذنونه بإكمال السير إلى مكة. في تلك الأثناء عاد علي بن حسين إلى أبيه بمكة يستشيره، ثم نزل على إلى جدة فأبرق أعيانها إلى الملك حسين في 4 ربيع الأول 1343 هـ يطلبون تنازله عن الحكم لابنه علي. وبعد مداولات أعلن الملك حسين تنازله عن العرش في عشية ذلك اليوم وفي صباح الخامس من ربيع الأول نودي لعلي بن حسين في جدة ملكا.
عقاب بن محيا السيطرة على الحجاز
يوم 6 ربيع الأول 1343 هـ- 1924م عاد الملك علي بن حسين إلى مكة وكان والده آنذاك فيها. وفي يوم 10 ربيع الأول وصل حسين بن علي إلى جدة وأبى أن يقابل أحد. وفي يوم 15 ربيع الأول خرج الملك من مكة، وانتقل ليلة 16 إلى ظاهر جدة. وفي يوم 16 ربيع الأول نزل حسين بن علي وحرمه وخدمه إلى البحر وودعة بعض موظفية السابقين ولم يخرج ابنه علي بن حسين لوداعة وأبحر إلى العقبة.
تحرك عبد العزيز آل سعود الى مدينة مكة لضمها ومعه مجموعة من القادة ومنهم عقاب بن محيا وسلطان بن بجاد وخالد بن لؤي، أفتى علماء الرياض بأنة لا يجوز دخول الحرم المكي بنية القتال. وأذن عبد العزيز بحصار مكة إن قاومت فدخلها الإخوان بأسلحتهم ملبين محرمين دون مقاومة ينادون بالأمان، وطافوا حول البيت وسعوا. ثم تسلموا زمام الأمور يوم 17 ربيع الأول سنة 1343هـ-1924م.
ويصف الشيخ محمد بن عثمان شيخ الإخوان وقاضيهم دخولهم لمكة المكرمة في كتاب المجموعة المحمودية فيقول:
عقاب بن محيا السيطرة على الحجاز
في 8 جمادى الأولى سنة 1343 هـ وصل الملك عبد العزيز إلى مكة قادماً من الرياض فدخلها محرما وأتاه أهل مكة مبايعين، وبعد ذلك تقدم الملك عبد العزيز ومن كان معه من الإخوان وحاصروا جدة وفي 6 جمادى الثاني سنة 1344هـ استسلمت جدة بعد حصار طويل دام لمدة سنة كاملة وكان لفرقة ساجر والتي تضم أكثر من بيرق بقيادة عقاب بن محيا دور بارز في توحيد المملكة العربية السعودية تحت سلطان الملك عبد العزيز.
بعد الإستيلاء على مكة المكرمة تحرك بيرقان من الإخوان بقيادة عقاب بن محيا وسعد بن لؤي وتوجهوا إلى الساحل الغربي (ساحل البحر الأحمر) تمهيدا لضم مناطقه ووصلوا حتى منطقة الحامضة جنوب القنفذة وبعد ذلك وأثناء فترة حصار الرغامة سلمت القنفذة طوعا للملك عبد العزيز لتصبح أول ميناء سعودي على ساحل البحر الأحمر يستقبل الحجاج عام 1343 هـ.
عقاب بن محيا وفاته
في سنة 1351هـ وأثناء التجهيز لغزوة جازان مرض عقاب مرضا شديدا وأناب عنه ابن عمه الأمير تركي بن سداح بن محيا لقيادة الغزو، توفي عقاب بن محيا في الحيد في جمادى الثاني سنة 1351هـ على إثر مرضه وهو في الثلاثين من العمر بعد أن خاض سلسلة من الفتوحات والمعارك بجانب الملك عبد العزيز بن عبد الرحمن آل سعود إلى أن وحد البلاد وتتوجت بمسمى المملكة العربية السعودية، وكان عقاب أصغر قادة الإخوان سنا وأقصرهم عمرا ومن أكثرهم إنجازا.
وقد قال فيه أحد شعراء قبيلة حرب أثناء مرضه قصيدة لم نعثر منها إلا على هذين البيتين:
عبد الرزاق الرصاع
عبد الرزاق الرصاع (تونس العاصمة، 4 يناير 1930 - 7 يناير 2020)، سياسي تونسي ووزير مالية سابق في عهد الرئيس الحبيب بورقيبة. كان الرصاع عضوا في أول مجلس إدارة للبنك المركزي التونسي المشكل في أكتوبر 1958 ، وفي 12 نوفمبر 1964 دخل الحكومة كوكيل كاتب الدولة للتخطيط والتنمية وفي 24 أكتوبر 1968 اسندت له أيضا خطة وكيل كاتب الدولة للصناعة والمالية خلفا لمنصور معلى. في 8 سبتمبر 1969 مع إلغاء كتابة الدولة للتخطيط والاقتصاد التي كان يقودها أحمد بن صالح، اسندت له حقيبة التخطيط والمالية وبقي محافظا عليها إلى 29 أكتوبر 1971 تاريخ خروجه من الحكومة وتعويضه بمحمد الفيتوري. خارج الحكومة شغل الرصاع لعدة سنوات مقعدا في مجلس إدارة البنك التونسي وأستري للتأمين وشركة الاستثمار التوظيف التونسي.
بوشيني عطري
بوشيني عطري (الاسم العلمي: Puccinia aromatica) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
بوشيني غامض
بوشيني غامض (الاسم العلمي:Puccinia dubia) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
شقران فارسي
شقران فارسي (الاسم العلمي: Puccinia persica) هو نوع من الفطريات يتبع جنس الشقران من الفصيلة الشقرانية.
بوشيني فربيوني
بوشيني فربيوني (الاسم العلمي: Puccinia euphorbiae) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
بوشيني فضي
بوشيني فضي (الاسم العلمي: Puccinia argentata) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
بوشيني قراصي
بوشيني قراصي (الاسم العلمي: Puccinia urticata) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
بوشيني فليبيني
بوشيني فليبيني (الاسم العلمي: Puccinia philippinensis) هو نوع من الفطريات يتبع جنس البوشيني من فصيلة البوشينية.
أنا وأنت والانترنت (مسلسل)
أنا وأنت والانترنت هو مسلسل سعودي أنتج 2007 وعرض 1 يناير 2008 من تأليف مريم الغامدي وإخراج كابي سعد.
قاعدة العزل
قاعدة العزل (بالإنجليزية: Base isolation) معروفة أيضا باسم قاعدة العزل الزلزالية، هي واحدة من أكثر الوسائل الشعبية لحماية الهياكل الإنشائية من القوة الزلزالية. وهي عبارة عن مجموعة من العناصر الهيكلية التي ينبغي فصلها إلى حد كبير عن الجزء العلوي من الطبقة التحتية للمباني لتستريح عند اهتزاز الأرض، وبالتالي تلعب دور كببير في حماية وسلامة المبنى أو البناء الغير هيكلي.
وتعتبر قاعدة العزل من أقوى الأدوات في هندسة الزلازل التي تتعلق بتكنولوجيا التحكم في اهتزاز الهيكلي السلبي. ولكن خلافا للاعتقاد الشائع، فأن قاعدة العزل لا تجعل من المبنى مقاوما للزلازل.
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.
بيانات ضخمة سماتها
وثمة غير السمات الخمسة أعلاه، مثلا عرضتها للسرقة لو كانت حساسة.
بيانات ضخمة نبذة
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».
بيانات ضخمة نبذة
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 على 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، يتم إنشاء 2.5 كوينتيليون
بيانات ضخمة نبذة
بايت (2.5 × 1018) 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».
بيانات ضخمة التعريف
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.
بيانات ضخمة التعريف
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".
بيانات ضخمة أمثلة
تتضمن الأمثلة العلم الكبير، سجلات الويب، تحديد الهوية بإستخدام موجات الراديو (بالإنجليزية: RFID)، 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 (بالإنجليزية: Large Hadron Collider) 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.
ونتيجة لذلك، بالعمل مع أقل من 0.001% فقط من بيانات تيار الاستشعار، فإن تدفق البيانات من جميع تجارب LHC الأربعة يمثل 25 بيتابايت المعدل السنوي قبل النسخ المتماثل (اعتباراً من 2012). وهذا يصبح تقريباً 200 بيتابايت بعد النسخ المتماثل.
بيانات ضخمة أمثلة
وإذا تصورنا أن جميع بيانات الاستشعار كان سيتم تسجيلها في LHC، فإن تدفق البيانات كان سيصعب العمل معه للغاية. حيث سيتجاوز تدفق البيانات 150 مليون بيتابايت المعدل السنوي، أو ما يقرب من 500 إكسابايت في اليوم الواحد، قبل النسخ المتماثل. وبالنظر للرقم بشكل نظري، فإنه يصبح مُعادل لـ 500 كوينتيليون بايت (5 x 1020) في اليوم، وهو رقم أعلي 200 مرة تقريباً من جميع المصادر الأخرى المجتمعة في العالم.
عندما بدأ مسح سلووان الرقمي للسماء (بالإنجليزية: SDSS) بجمع البيانات الفلكية في عام 2000، فإنه قد جمع بيانات في أسابيعه القليلة الأولي أكثر مما تم جمعه في تاريخ علم الفلك بأكمله. ومع استمراره بمعدل 200 جيجا بايت في الليلة، جمع SDSS أكثر من 140 تيرابايت من المعلومات. وعندما يأتي Large Synoptic Survey Telescope خليفة SDSS إلي أرض الواقع في عام 2016، فمن المتوقع أن يقوم بجمع هذه الكمية من البيانات كل خمسة أيام.
بيانات ضخمة أمثلة
بالنسبة للعلوم الاجتماعية الحسابية – استخدم «توبياس بريس» وآخرون بيانات اتجاهات جوجل (بالإنجليزية: Google Trends) لإثبات أن مستخدمي الإنترنت من البلدان التي لديها ناتج محلي إجمالي أعلي للفرد (GDP) يتجهون للبحث عن معلومات حول المستقبل أكثر من المعلومات المتعلقة بالماضي. وتشير النتائج إلي أنه قد يكون هناك ارتباط بين السلوك عبر الإنترنت والمؤشرات الاقتصادية في العالم الحقيقي. وقد قام مؤلفو هذه الدراسة بفحص تسجيلات جوجل المصنوعة من قبل مستخدمي الإنترنت في 45 دولة مختلفة عام 2010، وقاموا بحساب نسبة حجم البحث للسنة التالية "2011" مقارنة بحجم البحث في السنة السابقة "2009" والذي أطلق عليه اسم «مؤشر التوجه المستقبلي». ثم قاموا بمقارنة التوجه المستقبلي مع الناتج المحلي الإجمالي للفرد الواحد في كل بلد، حيث وجدوا اتجاه قوي للبلدان التي يقوم فيها مستخدمي جوجل بالبحث عن المستقبل بالحصول علي ناتج محلي إجمالي أعلي. وتُلمح النتائج لاحتمال وجود علاقة بين النجاح الاقتصادي للبلد وسلوك مواطنيها في البحث عن المعلومات المأسورة في البيانات الضخمة.
بيانات ضخمة أمثلة
في عام 2012، أعلنت إدارة أوباما عن مبادرة التنمية وبحوث البيانات الضخمة والتي تناولت كيفية استخدام البيانات الضخمة لمعالجة المشاكل الهامة التي تواجه الحكومة وقد تألفت المبادرة من 84 برنامج مختلف للبيانات الضخمة موزعة علي 6 دوائر.
وتقوم وكالة الأمن الوطني الأمريكي حالياً ببناء مركز بيانات يوتاه " Utah Data Center"، والذي سيكون قادر علي التعامل مع معلومات تقدر مساحاتها بـ يوتابايت والتي جمعتها وكالة الأمن القومي عبر الإنترنت.
يقوم أمازون (موقع) Amazon.com بمعالجة ملايين العمليات الخلفية كل يوم، فضلاً عن استفسارات من أكثر من نصف مليون بائع طرف ثالث. وتعتمد أمازون على تقنية اللينكس بشكل أساسي كي تعمل وسط هذا الكم الهائل من البيانات، واعتباراً من 2005 كانت أمازون تمتلك أكبر 3 قواعد بيانات لينكس في العالم والتي تصل سعتها إلي 7.8، 18.5 و 24.7 تيرابايت.
بيانات ضخمة أمثلة
ومن ناحية أخرى، يقوم متجر وول مارت Walmart بمعالجة أكثر من مليون معاملة تجارية كل ساعة، والتي يتم استيرادها إلى قواعد بيانات يُقدر أنها تحتوي على أكثر من 2.5 بيتابايت (2560 تيرابايت) من البيانات – وهو ما يوازي 167 ضعف البيانات الواردة في جميع الكتب الموجودة في مكتبة الكونغرس في الولايات المتحدة.
أما الفيسبوك فيعالج 50 مليار صورة من قاعدة مستخدميه. ويقوم نظام حماية بطاقات الائتمان من الاحتيال " FICO Falcon Credit Card Fraud Detection System" بحماية 2.1 مليار حساب نشط في جميع أنحاء العالم.
وتقوم شركة Windermere Real Estate باستخدام إشارات GPS مجهولة من ما يقرب من 100 مليون سائق لمساعدة مشتري المنازل الجدد لتحديد أوقات قيادتهم من وإلي العمل خلال الأوقات المختلفة لليوم.
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».
بيانات ضخمة سوق العمل
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.
بيانات ضخمة سوق العمل
تقوم البلدان ذات الاقتصاديات المتقدمة باستخدام التقنيات كثيفة البيانات بشكل متزايد. فهناك 4.6 مليار اشتراك للهواتف النقالة حول العالم، وهناك ما بين مليار إلى ملياري شخص يتصل بالإنترنت. وبين عامي 1990 و 2005، أرتقى أكثر من مليار شخص حول العالم بمكانتهم إلى 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 إلى 667 إكسابايت سنوياً بحلول عام 2013.
بيانات ضخمة الهندسة المعمارية
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.
بيانات ضخمة الهندسة المعمارية
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.
بيانات ضخمة التقنيات
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.[بحاجة لمصدر]
بيانات ضخمة التقنيات
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.
بيانات ضخمة التقنيات
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.
بيانات ضخمة الأنشطة البحثية
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  كما تلقي AMPLab أيضاً تمويل من DARPA، وأكثر من اثني عشر راعياً صناعياً ويستخدم البيانات الضخمة لمواجهة مجموعة واسعة من المشاكل بدءاً من الاختناقات المرورية وحتي مكافحة السرطان.
وشملت مبادرة البيت الأبيض أيضاً التزاماً من وزارة الطاقة لتوفير 25 مليون دولار علي مدار 5 سنوات لإنشاء معهد إدارة وتحليل وتصور البيانات (SDAV)، والذي يتم قيادته من قبل معمل لورانس بيركلي الوطني التابع لوزارة الطاقة. ويهدف معهد SDAV جمع الخبرات من 6 مختبرات وطنية و 7 جامعات لتطوير أدوات جديدة لمساعدة العلماء في إدارة وتصور البيانات علي أجهزة الكمبيوتر العملاقة الخاصة بالإدارة.
بيانات ضخمة الأنشطة البحثية
هذا وقد أعلنت ولاية ماساشوستس الأمريكية عن مبادرة ماساشوستس للبيانات الضخمة في مايو2012، والتي توفر التمويل من حكومة الولاية وشركات القطاع الخاص لمجموعة متنوعة من المؤسسات البحثية. وقد استضاف معهد ماساشوستس للتكنولوجيا مركز إنتل للعلوم والتكنولوجيا الخاص بالبيانات الضخمة في مختبر MIT لعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي.
وتقوم المفوضية الأوروبية علي مدار عامين بتمويل منتدي القطاعين العام والخاص للبيانات الضخمة من خلال برنامجهم السابع لإشراك الشركات والأكاديميات وغيرهم من أصحاب المصلحة في مناقشة قضايا البيانات الضخمة. ويهدف المشروع إلي تحديد إستراتيجية خاصة بالبحث والابتكار لتوجيه إجراءات الدعم من المفوضية الأوروبية للتنفيذ الناجح لاقتصاد البيانات الضخمة. وسوف تستخدم نتائج هذا المشروع كمدخل لمشروعهم التالي Horizon 2020.
بيانات ضخمة النقد
إن انتقادات نموذج البيانات الضخمة تأتي من ناحيتين، الأولي نابعة من أولئك الذين يشككون في الآثار المترتبة علي النهج نفسه. والثانية تأتي من الذين يشككون في الطريقة التي يتم تنفيذها حالياً.