حلول شاملة من شركة سكوير وان تكنولوجيز
دفع عجلة الابتكار من خلال حلول تحليل البيانات


عمليتنا

الاستراتيجية والاستشارات

حلول التصميم

تطبيق البيانات الضخمة
نركز على أفضل الممارسات ومعايير الصناعة، ونقدم حلولاً قوية للبيانات الضخمة باستخدام أحدث التقنيات. ويضمن خبراؤنا التكامل السلس مع أنظمتكم ومصادر بياناتكم الحالية.

حلول تحليل البيانات

تطوير التطبيقات

الدعم والصيانة
لماذا تحتاج الشركات إلى تحليلات البيانات الضخمة؟

قرارات مستنيرة
تُمكّن تحليلات البيانات الضخمة المؤسسات من اتخاذ قرارات مدروسة بناءً على رؤى مستمدة من البيانات، بدلاً من الاعتماد على الحدس أو التخمين. فمن خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، تستطيع الشركات تحديد الأنماط والاتجاهات والترابطات التي تُسهم في توجيه عملية صنع القرار الاستراتيجي.
فهم أفضل للسوق
تركيز قوي على الولاء
يقلل التكلفة
زيادة الإيرادات
يوفر الوقت
تُساهم تحليلات البيانات الضخمة في أتمتة وتبسيط العديد من العمليات التجارية، مما يوفر الوقت والموارد. وباستخدام أدوات التحليل لمعالجة البيانات وتحليلها، تستطيع الشركات استخلاص رؤى قيّمة بسرعة واتخاذ قرارات أسرع، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة والإنتاجية.
القطاعات التي نخدمها
النفط والغاز
في قطاع النفط والغاز الديناميكي، تتفاوت الأسعار باستمرار نتيجة لتغيرات العرض والطلب. تتوفر فرصة كبيرة لتعزيز الكفاءة وتطبيق حلول قائمة على البيانات في جميع جوانب عمليات النفط والغاز، بما في ذلك عمليات الاستكشاف والإنتاج، والنقل والتخزين، والتكرير والتسويق.
التصنيع
التعليم
القطاع العام
نُقدّر النزاهة والكفاءة والابتكار والمرونة والتعاون. ونلتزم بهذه القيم في جميع جوانب عملياتنا، مما يضمن الشفافية والثقة والتميز في جميع مساعينا.
الرعاية الصحية
تمويل
التأمين
هل أنت مستعد للإرتقاء بأعمالك إلى مستوى أعلى؟
مجموعة تقنيات إدارة البيانات الضخمة

طبقة البيانات
تُشكّل طبقة البيانات، وهي أساس بنية تكنولوجيا إدارة البيانات الضخمة، حلول تخزين مثل نظام ملفات هادوب الموزع (HDFS) أو التخزين السحابي، مما يُتيح تخزين كميات هائلة من البيانات. كما تشمل قواعد بيانات مثل قواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB و Cassandra) وقواعد بيانات SQL التقليدية (مثل MySQL و PostgreSQL) للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة.

طبقة معالجة البيانات
تتضمن معالجة البيانات إعداد البيانات المجمعة والمتدفقة للتحليل، بما في ذلك مهام مثل تنظيف البيانات، وتوحيدها، وإثرائها، ودمجها. وتتطلب هذه العملية حوسبة عالية الكفاءة نظرًا لتعقيد العمليات الحسابية على مجموعات البيانات الكبيرة، والتي غالبًا ما تُحقق من خلال المعالجة الموزعة للبيانات المجزأة. أما معالجة البيانات المتدفقة، فتركز على تقليل زمن الاستجابة وتبسيط العمليات الحسابية، مما يتطلب خدمات تدفق متاحة باستمرار لضمان استمرارية البيانات وترتيبها وتسليمها.

طبقة استيعاب البيانات
تبدأ بنية بنية البيانات الضخمة بجمع البيانات، واستخلاص المعلومات من كميات هائلة من البيانات متعددة البنية وسريعة التغير. يشمل ذلك دمج البيانات من مصادر متنوعة مثل أنظمة المؤسسات، والمستندات النصية الحرة، والبوابات الإلكترونية، ومواقع الويب، ووسائل التواصل الاجتماعي. يمكن الحصول على البيانات إما عن طريق الدفع أو السحب من مصادر مثل أنظمة المعاملات، وأجهزة إنترنت الأشياء، ووسائل التواصل الاجتماعي، وملفات السجلات. يتولى برنامج الاستيعاب إدارة مجموعات البيانات الثابتة الكبيرة ومجموعات البيانات الصغيرة في الوقت الفعلي، ويتعامل مع تنسيقات البيانات المختلفة، ويؤجل التحقق من صحة المخطط والجودة لزيادة الإنتاجية.

طبقة عرض البيانات
تركز هذه الطبقة على عرض البيانات بطريقة جذابة بصريًا وسهلة الفهم. وهي تتضمن أدوات مثل Tableau وPower BI وD3.js، مما يُمكّن المستخدمين من إنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات لتحليل البيانات واتخاذ القرارات. وتساعد هذه التقنية المستخدمين على تحديد الأنماط والاتجاهات والقيم الشاذة في البيانات.

طبقة التشغيل والجدولة
تتولى هذه الطبقة إدارة عمليات وجدولة مهام معالجة البيانات. وهي تشمل أدوات مثل Apache Airflow وApache Oozie، التي تساعد في تنظيم سير العمل، وجدولة المهام، ومراقبة تنفيذها. تضمن هذه الأدوات تنفيذ مهام معالجة البيانات بكفاءة ووفقًا للجدول الزمني المحدد.
خبرتنا




شهادات العملاء
اتصل بنا
اتخذ الخطوة التالية في تحولك الرقمي

الموارد

فن خلق القيمة من البيانات: تحليلات البيانات الضخمة
الأسئلة الشائعة
لاختيار شركة إدارة البيانات الضخمة المناسبة في دبي، الإمارات العربية المتحدة ، ضع في اعتبارك خبرتها وسجلها الحافل وقدرتها على تلبية احتياجاتك الخاصة. ابحث عن شركة مثل SquareOne Technologies التي تتمتع بسجل حافل في تطبيق حلول البيانات الضخمة وتضمن امتثالها للوائح حماية البيانات المحلية.
نحن متخصصون في دمج تحليلات البيانات بسلاسة في عمليات الأعمال الحالية. تكمن خبرتنا في فهم متطلبات أعمالك ودمج أدوات وعمليات التحليل لتحسين عملية اتخاذ القرارات ودفع عجلة نمو أعمالك.
تختلف تكلفة تطبيق حلول البيانات الضخمة تبعاً لعدة عوامل، منها حجم المشروع، ومدى تعقيد البيانات، والتقنيات المستخدمة. وتتراوح التكاليف بين المتوسطة والمرتفعة، وذلك بحسب المتطلبات الخاصة بمؤسستك.
تُصنّف البيانات الضخمة عادةً إلى ثلاثة أنواع رئيسية: البيانات المنظمة، والبيانات غير المنظمة، والبيانات شبه المنظمة. تشير البيانات المنظمة إلى البيانات المُنظّمة والتي يُمكن معالجتها بسهولة بواسطة أنظمة قواعد البيانات التقليدية. أما البيانات غير المنظمة، فتشمل البيانات التي لا تملك تنسيقًا مُحددًا، مثل النصوص والصور والفيديوهات. وتقع البيانات شبه المنظمة في مكان ما بينهما، إذ تتمتع ببعض الخصائص التنظيمية ولكنها تفتقر إلى نموذج بيانات مُحدد.
يمكن الحصول على البيانات الضخمة من قنوات متنوعة، تشمل منصات التواصل الاجتماعي، والمواقع الإلكترونية، والأجهزة المحمولة، وأجهزة الاستشعار، وأجهزة إنترنت الأشياء. تُولّد هذه المصادر كميات هائلة من البيانات، ما يُتيح للشركات رؤى قيّمة. ومن خلال الاستفادة من مصادر البيانات الضخمة، تستطيع المؤسسات اكتساب ميزة تنافسية واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على تحليل البيانات في الوقت الفعلي.
تُشكّل إدارة البيانات الضخمة تحديات عديدة، تشمل مخاوف أمن البيانات وخصوصيتها، ومشاكل تخزينها ومعالجتها، وجودتها وموثوقيتها، والحاجة إلى متخصصين ذوي خبرة لتحليلها وتفسيرها بفعالية. إضافةً إلى ذلك، فإنّ حجم البيانات الهائل وسرعة تدفقها قد يُرهقان أنظمة إدارة البيانات التقليدية، مما يُلزم الشركات بتبني تقنيات وأساليب جديدة لإدارة بياناتها واستخلاص القيمة منها.
تشير العناصر الأربعة للبيانات الضخمة إلى الحجم، والسرعة، والتنوع، والمصداقية. يشير الحجم إلى الكم الهائل من البيانات التي تُولّد يوميًا، والتي تُشكّل تحديًا لأنظمة معالجة البيانات التقليدية. أما السرعة، فتشير إلى سرعة توليد البيانات ومعالجتها، مما يتطلب إمكانيات تحليلية فورية أو شبه فورية. ويشير التنوع إلى أنواع مصادر البيانات وتنسيقاتها المختلفة، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة. أما المصداقية، فتشير إلى جودة البيانات وموثوقيتها، حيث يجب على الشركات ضمان دقة البيانات التي تستخدمها في اتخاذ القرارات وموثوقيتها.













