البيانات هي العمود الفقري لأي عمل تحليلي في مجال البحث واتخاذ القرار. تمثل مجموعة من الحقائق والأرقام التي قد تكون غير منظمة في شكلها الأولي، ويتم جمعها من مصادر متعددة تختلف حسب أهداف البحث واحتياجاته. يعتمد نجاح تحليل البيانات وتفسيرها على جمع أنواع مختلفة من البيانات من مصادرها المتنوعة، حيث يقوم الباحثون والمحللون بجمع هذه البيانات لاستخلاص المعلومات التي تساعد في توجيه القرارات بشكل دقيق.
وفي سياق التطور التقني والرقمي، تلعب مصادر البيانات الضخمة دورًا متزايد الأهمية، خاصة في الدول العربية مثل مصر، التي استثمرت في إنشاء ثلاثة مراكز بيانات عملاقة مزودة بأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية. تهدف هذه المراكز إلى دعم صناع القرار من خلال تحليل البيانات الحكومية بكفاءة عالية، وتوفير بنية تحتية متطورة تسهم في تحسين جودة الخدمات وتعزيز الاستثمارات المحلية والعالمية في مجال البيانات.
في هذا المقال، سنتعرف على تعريف مصادر البيانات وأنواعها مع أمثلة. تابع معنا لمعرفة المزيد!
ما هي مصادر البيانات؟
باختصار، مصادر البيانات هي الأماكن الفعلية أو الرقمية حيث يتم تخزين المعلومات في جداول بيانات أو كائنات بيانات أو أي تنسيق تخزين آخر.
يمكن جمع البيانات من مصدرين رئيسين: مصادر داخلية وخارجية. تسمى المعلومات التي يتم جمعها من المصادر الداخلية “البيانات الأولية” ، بينما تسمى المعلومات التي يتم جمعها من المراجع الخارجية “البيانات الثانوية”.
لتحليل البيانات ، يجب جمعها كلها من خلال البحث الأولي أو الثانوي. تعد مصادر البيانات مجموعة من الحقائق الإحصائية والحقائق غير الإحصائية التي يمكن للباحث أو المحلل استخدامها للقيام بمزيد من العمل على أبحاثهم. تحليلات البيانات وتحليل البيانات هي عمليات وثيقة الصلة التي تنطوي على استخراج رؤى من البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تعرف على: مستوى التحليل
يوجد نوعان رئيسيان من مصادر المعلومات:
- المصادر الإحصائية
- المصادر التعدادية
يستخدم الباحثون كلا مصدري البيانات كثيرًا في عملهم. يتم جمع البيانات من هؤلاء باستخدام طرق البحث الأولية أو الثانوية.
في ظل هذا الدور الحيوي للبيانات، يشهد سوق مراكز البيانات في منطقة الشرق الأوسط نموًا ملحوظًا يعكس أهمية البنية التحتية المتطورة لتخزين وتحليل هذه البيانات الضخمة. فمن المتوقع أن يصل حجم الطاقة المستخدمة في مراكز البيانات إلى حوالي 1.03 ألف ميجاوات في عام 2024، مع توقعات تضاعف هذا الرقم ليصل إلى 2.06 ألف ميجاوات بحلول عام 2029، بنمو سنوي مركب يبلغ 14.80%.
كما يُتوقع أن تحقق السوق إيرادات تصل إلى 12,365.7 مليون دولار في 2024، وترتفع إلى 28,385.3 مليون دولار بحلول 2029، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 18.08%. هذه الأرقام تؤكد مدى الاعتماد المتزايد على مصادر البيانات وأهميتها في دعم التحول الرقمي وتعزيز الاستثمارات في المنطقة.
مثال على مصادر البيانات
لنتخيل علامة تجارية للأزياء تبيع منتجاتها عبر الإنترنت. يستخدم موقعها الإلكتروني قاعدة بيانات المخزون لتحديد ما إذا كان المنتج متوفرًا أم لا. في هذه الحالة، تُعد جداول بيانات المخزون مصدرًا للبيانات يستخدمه تطبيق الموقع الإلكتروني لتقديم الخدمة للعملاء.
أنواع مصادر البيانات
-
مصادر البيانات الإحصائية
تشمل المصادر الإحصائية للاستبيانات والتقارير الإحصائية الرسمية. يتم فيها طرح عدة أسئلة على الأشخاص، وقد تكون البيانات إما نوعية (Qualitative) لا تعتمد على الأرقام أو كمية (Quantitative) تعتمد على الأرقام.
تُستخدم البيانات الإحصائية في عمليات أخذ العينات، حيث يتم جمع البيانات من عينة محددة وتحليلها باستخدام خطط وتقنيات التحليل الإحصائي.
يمكن تنفيذ الاستبيانات من خلال استبيانات العينة أو طرق الاستبيان المباشر لجمع البيانات وتحليلها.
-
مصادر بيانات التعداد
في هذه الطريقة، يتم جمع البيانات من تقارير التعداد التي نُشرت مسبقًا، وهي عكس البيانات الإحصائية. يعتمد التعداد على فحص جميع أفراد المجتمع المستهدف بدقة خلال عملية البحث. يتم جمع البيانات خلال فترة زمنية مرجعية محددة، حيث يقوم الباحثون بجمع المعلومات في وقت معين ثم تحليلها لاستخلاص النتائج.
يتم إجراء التعداد في الدول لأغراض رسمية، حيث يُطلب من المشاركين الإجابة عن أسئلة معينة، ويمكن إجراء هذا الاستبيان وجهًا لوجه أو عبر الهاتف. ومع ذلك، فإن التعداد يُعد مصدر بيانات يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب جهدًا كبيرًا نظرًا لأنه يشمل المجتمع بأكمله.
مصادر إضافية للبيانات
بالإضافة إلى مصادر البيانات المذكورة أعلاه ، يتم أيضًا مراعاة المصادر الأخرى عند جمع البيانات. وهي:
-
المصادر الداخلية للبيانات
مثل التقارير المالية، وسجلات المبيعات، وقواعد بيانات العملاء داخل المؤسسة.
يتم استخدام المراجع الداخلية للبيانات لإجراء البحوث الأولية حول موضوع معين. كباحث، يمكنك الرجوع إلى المصادر الداخلية للحصول على المعلومات اللازمة، مما يُسهِّل عملية البحث والدراسة بشكل كبير.
تشمل البيانات الداخلية مجموعة متنوعة من المصادر مثل موارد المحاسبة، وتقارير فريق المبيعات، والخبراء الداخليين، والتقارير المتنوعة. تعتمد استخبارات الأعمال الفعالة على التكامل بين التحليلات وإعداد التقارير، حيث تساعد التحليلات في الكشف عن رؤى قيمة، بينما تعمل التقارير على إيصال هذه النتائج إلى أصحاب المصلحة.
مصادر البيانات الخارجية
عندما يحدث جمع البيانات خارج المؤسسة ، يطلق عليه مصدر بيانات خارجي. في كل الأحوال ، هم خارج الشركة. بصفتك باحثًا ، يمكنك العمل على جمع البيانات الخارجية.
يصعب جمع البيانات من الأصول الخارجية لأنها أكثر تنوعًا ، ويمكن أن يكون هناك الكثير منها. هناك مجموعات مختلفة يمكن وضع البيانات الخارجية فيها. يتم تقديمها أدناه:
المطبوعات الحكومية
يمكن للباحثين الحصول على كمية هائلة من المعلومات من المصادر الحكومية. أيضًا ، يمكنك الحصول على الكثير من هذه المعلومات مجانًا على الإنترنت.
المطبوعات غير الحكومية
يمكن للباحثين أيضًا العثور على المعلومات المتعلقة بالصناعة في المنشورات غير الحكومية. المشكلة البحثية الوحيدة مع المنشورات غير الحكومية هي أن بياناتها قد تكون متحيزة في بعض الأحيان.
خدمات النقابة
تقدم بعض الشركات خدمات النقابة. كجزء من ذلك ، يقومون بجمع وتنظيم نفس المعلومات التسويقية لجميع عملائهم. المسوحات ولوحات يوميات البريد والخدمات الإلكترونية وتجار الجملة والشركات الصناعية وتجار التجزئة وما إلى ذلك ، هي طرق للحصول على المعلومات من الأسر.
مصادر البيانات التجريبية
في مصدر البيانات هذا ، تأتي المعلومات من التجارب ذات الصلة والأدوات ذات الصلة. تجري الباحثة تجارب للحصول على كل المعلومات التي يحتاجونها.
يمكن للباحثين معرفة الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها إجراء التجارب. الطرق الأربع الأكثر شيوعًا لإجراء التجربة هي:
CRD – تصميم عشوائي بالكامل
التصميم العشوائي بالكامل هو مخطط تجريبي بسيط يستخدم في تحليلات البيانات . يقوم على التوزيع العشوائي والتكرار. يستخدم في الغالب لمقارنة التجارب.
RBD – تصميم الكتلة العشوائية
تصميم القوالب العشوائية هو تصميم تجريبي يقسم التجربة إلى وحدات صغيرة تسمى الكتل. يتم إجراء تجارب عشوائية على كل كتلة ، ويتم تحليل النتائج باستخدام وحدة تحليل تقنية التباين (ANOVA). نشأ RBD في القطاع الزراعي.
تعرف على: اختبار ANOVA
LSD – تصميم المربع اللاتيني
يعد Latin Square Design تصميمًا تجريبيًا مشابهًا لكتل CRD و RBD ولكنه يحتوي أيضًا على صفوف وأعمدة. وهي تتألف من مربعات NxN بنفس عدد الصفوف والأعمدة والأحرف التي تظهر مرة واحدة فقط على التوالي. لذلك ، من السهل العثور على الاختلافات ، ومن غير المرجح أن تسوء التجربة. تصميم المربع اللاتيني يشبه أحجية سودوكو.
FD – التصميم العاملي
التصميم العاملي هو نموذج تجريبي يتم فيه استخدام عاملين على الأقل، لكل منهما قيم مختلفة، ويتم تحليل تأثير التفاعل بين هذه العوامل. يتيح هذا التصميم دراسة تأثير كل عامل بشكل مستقل، بالإضافة إلى فهم التأثير المشترك للعوامل المختلفة بناءً على نتائج التجارب السابقة.
تعرف على: أفضل 12 أداة للباحثين
ما هي مصادر البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة (Big Data) هي مجموعات كبيرة ومعقدة من البيانات التي تتجاوز قدرة الأدوات التقليدية لمعالجتها، وتشمل كميات هائلة من المعلومات التي يتم توليدها بسرعة ومن مصادر متعددة، مما يتطلب تقنيات متقدمة لجمعها وتحليلها لاستخلاص رؤى قيمة.
وينمو نطاق المصادر التي تولد البيانات بشكل مستمر، بدءًا من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار إلى أجهزة الحوسبة السحابية. ولأغراض التصنيف، تُقسم مصادر البيانات الضخمة عادة إلى ثلاثة أنواع رئيسية:
- البيانات الاجتماعية
تُنتج البيانات الاجتماعية من التفاعلات عبر وسائل التواصل الاجتماعي، مثل التعليقات، المنشورات، الصور، والفيديو. ومع انتشار شبكات الجيل الرابع (4G) والجيل الخامس (5G)، يُتوقع أن يصل عدد الأشخاص الذين يشاهدون محتوى الفيديو على الهواتف الذكية إلى 2.72 مليار شخص في 2023. ورغم التغيرات السريعة في أنماط استخدام وسائل التواصل، يظل نمو هذه البيانات الرقمية ثابتًا ومستمرًا كأحد المصادر الأساسية للبيانات الضخمة. - بيانات الأجهزة
تُزوَّد أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) بأجهزة استشعار تُمكّنها من إرسال واستقبال البيانات الرقمية. تسهل هذه الأجهزة على الشركات جمع وتحليل بيانات من آلات وأجهزة ومعدات متعددة في مواقع مختلفة. عالميًا، يتزايد عدد أجهزة إنترنت الأشياء بشكل سريع، وكان من المتوقع أن يصل إلى أكثر من 40 مليار جهاز بحلول عام 2025، حيث تولد هذه الأجهزة نحو نصف إجمالي البيانات الرقمية على مستوى العالم. - بيانات المعاملات
تمثل بيانات المعاملات من أسرع أنواع البيانات نموًا وحركة. على سبيل المثال، يعالج أحد بائعي التجزئة العالميين أكثر من مليون معاملة في الساعة. وعند جمع جميع المعاملات الشرائية والمصرفية على مستوى العالم، يظهر الحجم الهائل لهذه البيانات. كما أن بيانات المعاملات تتضمن بشكل متزايد معلومات شبه منظمة، مثل الصور والتعليقات، مما يزيد من تعقيد عملية إدارتها وتحليلها.
توضيح هذه الأنواع من مصادر البيانات الضخمة يساعد الباحثين والمحللين على فهم طبيعة البيانات التي يتعاملون معها، واختيار الأدوات والأساليب المناسبة لجمعها وتحليلها بما يلبي احتياجات البحث أو العمل.
“البيانات هي عمر الذكاء الاصطناعي. يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من البيانات حتى يكون قادرًا على إنجاز وظيفته.”
براندون بورسيل، محلل، شركة Forrester Research
كيف تُستخدم مصادر البيانات الضخمة في القطاعات المختلفة؟
ما هو دور مصادر البيانات الضخمة في القطاع الحكومي؟
تواجه المؤسسات الحكومية تحديات كبيرة في التعامل مع كميات هائلة من البيانات، خصوصًا البيانات غير المنظمة التي تُجمع من مصادر البيانات الداخلية والخارجية. تعتمد الحكومات بشكل متزايد على تقنيات مصادر البيانات الضخمة التي توظف نماذج إحصائية متقدمة لتحليل هذه البيانات الضخمة، مما يتيح فهم الأنماط واستخلاص المعلومات القيمة.
نقص الموارد البشرية والقدرات التقنية يدفع الحكومات إلى الاعتماد على الحوسبة السحابية لتحليل وتخزين هذه البيانات، مما يعزز قدرتها على مراقبة رضا المواطنين وتحسين جودة الخدمات الحكومية. تُمثل البيانات الداخلية التي تشمل التعدادات السكانية وقواعد البيانات الحكومية أحد أهم مصادر البيانات الضخمة المستخدمة لتحقيق ذلك.
كيف تسهم مصادر البيانات الضخمة في تحسين قطاع التعليم؟
مع انتشار استخدام أدوات التعلم الإلكتروني والبرامج التفاعلية، تتولد كميات ضخمة ومتنوعة من البيانات حول المتعلمين وأنماط تفاعلهم داخل بيئات التعلم. تشمل هذه البيانات الداخلية معلومات تفصيلية عن الأنشطة التعليمية والتفاعلات الاجتماعية التي تساعد في بناء صورة شاملة عن تجربة الطالب التعليمية.
تحليل هذه البيانات الضخمة يفتح آفاقًا جديدة للتعلم التكيفي، مما يتيح تشخيصًا أدق لاحتياجات الطلاب، وتقديم تدابير تعليمية مخصصة تعزز من مهارات التفكير النقدي، التعاون، وحل المشكلات. بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه المصادر في تصميم بيئات تعليمية ملائمة لكل طالب، وتقليل التكاليف التشغيلية، ودعم اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة.
خاتمة
رحلة جمع وتحليل البيانات قد تبدو معقدة في بعض الأحيان، لكن مع QuestionPro لن تواجه هذا التحدي بمفردك. فريقنا المتخصص يقدم لك الدعم الكامل لاستخدام مصادر البيانات بذكاء وفعالية، بدءًا من تحديد أفضل المصادر المناسبة لأبحاثك، مرورًا بعمليات جمع البيانات بجودة عالية، ووصولاً إلى التحليل الدقيق واستخلاص الرؤى التي تساعد في تحسين أعمالك وقراراتك.
نحن نؤمن بأن البيانات هي القوة الدافعة لنجاح أي مشروع، ولذلك نعمل معك لتوفير الدعم المستمر والتوجيه المهني لتحقيق أهدافك.
