موضوعات مختارة : علوم البيانات PDF

‫ﻋﻠﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻮﺿﻮﻋﺎت ﻣﺨﺘﺎرة‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻷول‬ ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)ﺗﻤﻬ ﺪ(‬ ‫اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻷو‬ ‫‪2‬‬  ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬...

‫ﻋﻠﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻮﺿﻮﻋﺎت ﻣﺨﺘﺎرة‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻷول‬ ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)ﺗﻤﻬ ﺪ(‬ ‫اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻷو‬ ‫‪2‬‬  ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﻢ ﺗﻌ ﻒ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻄﺮق ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ وﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫ﻫﻮ ﻣﺠ ــﺎل ﻣﺘﻌ ــﺪد اﻟﺘﺨﺼﺼ ــﺎت‪ ،‬ﻳﺮﻛ ــﺰ ﻋﻠ ــﻰ اﺳ ــﺘﺨﺮاج اﻟــﺮؤى واﻟﺘﻮﻗﻌــﺎت ﻣ ــﻦ اﻟﺒ ﺎﻧ ــﺎت‪ ،‬وﺗﻤﻜ ــﻦ ﻣﺮاﺟﻌــﺔ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧ ــﺎت اﻟﻤﻬ ﻠ ــﺔ وﻏ ــﺮ اﻟﻤﻬ ﻠ ــﺔ‪ ،‬واﺳﺘﻜﺸ ــﺎﻓﻬﺎ ﻋ ــﻦ ﻃ ــﻖ ﻋﻤﻠ ــﺎت وأدوات وأﺳ ــﺎﻟ ﺐ ﻣﺘﻨﻮﻋ ــﺔ‪.‬‬ ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻬﻴﺌﺔ اﻟﺴﻌﻮد ﺔ ﻟﻠﺒ ﺎﻧﺎت واﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫اﻟ ﺎﺿ ﺎت واﻹﺣﺼﺎء‪ ،‬واﻟ ﻣﺠﺔ اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ‪ ،‬واﻟﻘﺪرة اﻟﺘﺤﻠ ﻠ ﺔ اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ‪ ،‬واﻟﺬ ﺎء‬ ‫ﻫﻮ ﻣﺠﺎل ﺠﻤﻊ ﺑ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف وذﻟﻚ ﻻﺳﺘﺨﺮاج اﻟﺮؤى ﻣﻦ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪.‬‬ ‫وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﻌﺰزا ﺨ ة‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫‪IBM‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺗﻜ ﻦ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻋﻨﺎ‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﻣﺻدر‪Palmer, Shelly. Data Science for the C-Suite. New York: Digital Living Press, 2015. :‬‬ ‫)ﻣﺗرﺟم(‬ ‫‪6‬‬  ‫ﻟﻤﺎذا ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت؟‬ ‫ﺑﺮز ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﻸﺳ ﺎب اﻵﺗ ﺔ‪:‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ )‪.(Big Data‬‬ ‫◼‬ ‫ﺗﻌﺪد ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت آﻟ ﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫ﺗﻄﻮر أدوات اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫◼‬ ‫وﺟﻮد أﻃﺮ ﻧﻈ ﺔ وﺗﺤﻠ ﻠ ﺔ وﺧﻮارزﻣ ﺎت وأﺳﺎﻟ ﺐ ﺗﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﺎﻓﺔ أﻧﻮاع اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻐﺾ اﻟﻨﻈﺮ ﻋﻦ اﻟﻤﺠﺎل‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬‬ ‫ ﺗﻮﻇ ﻒ ﻫﺬە اﻷﻃﺮ واﻟﺨﻮارزﻣ ﺎت واﻷﺳﺎﻟ ﺐ‪.‬‬ ‫ﻣﺠﺎل اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻤﺤﻠﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﻏ ﻫﺎ‪.‬‬ ‫ ﺑﺮوز وﻇﺎﺋﻒ‬ ‫و ﻤﺘﻠ ﻮن اﻟﻤﻬﺎرة واﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﺄدوات وأﺳﺎﻟ ﺐ ﻋﻠﻢ‬ ‫ اﺣﺘ ﺎج ﺳﻮق اﻟﻌﻤﻞ ﻟﻌﻠﻤﺎء ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﺘﺨﺼﺼ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫دورة ﺣ ﺎة ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺣدﯾد‬ ‫وﺗﻌرﯾف‬ ‫اﻟﻣﺷﻛﻠﺔ‬ ‫ﻋﻣﻠﯾﺎت‬ ‫ﺟﻣﻊ‬ ‫اﻟﺗﺷﻐﯾل‬ ‫وﺗﺟﮭﯾز‬ ‫واﻟﻣﺗﺎﺑﻌﺔ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺣﻠﯾل‬ ‫اﻟﻧﻣذﺟﺔ‬ ‫واﻛﺗﺷﺎف‬ ‫واﻟﺗﻘﯾﯾم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫‪8‬‬  ‫ﺗﺤﺪ ﺪ وﺗﻌ ﻒ اﻟﻤﺸ ﻠﺔ‬ ‫إ ﺠﺎد اﻟﻤﺸ ﻠﺔ‪:‬‬ ‫ﺗﻮاﺟﻪ اﻟﻤﻨﻈﻤﺎت ﺻﻌ ﺎت وﺗﺤﺪ ﺎت ﺗﻌﻴﻖ ﺗﺤﻘﻴﻖ ﻌﺾ أﻫﺪاﻓﻬﺎ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﺔ ﻹ ﺠﺎد ﺣﻠﻮل ﻣﻨ ﺔ ﻋ‬ ‫ﻛﺬﻟﻚ‪ ،‬ﻈﻬﺮ ﻓﺮص ﺗﻄ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﺤﻞ اﻟﻤﺒ ﻋ‬ ‫ﻟﻬﺎ ﻤﺮﺣﻠﺔ أوﻟ ﺔ‬ ‫أﻫﻤ ﺔ ﺗﺤﺪ ﺪ اﻟﻤﺸ ﻠﺔ ووﺿﻊ إﻃﺎر ﺗﻌ‬ ‫◼‬ ‫ﻣﻦ ﺠﺪ اﻟﻤﺸ ﻠﺔ؟‬ ‫ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫◼‬ ‫أﺻﺤﺎب اﻟﻤﺼﻠﺤﺔ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟ ﺤﺚ واﻟﺘﻄ ﺮ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪9‬‬ ‫ﺟﻤﻊ وﺗﺠﻬ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫ﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻔﺘﻮﺣﺔ اﻟﻤﺼﺪر أو اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ ﻟﻠﻌﻤﻮم‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪.‬‬ ‫ﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺸ ﻞ ﻣ ﺎ‬ ‫◼‬ ‫ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ ﺑ ﺎﻧﺎت أﻧﻈﻤﺔ إﻧ ﻧﺖ اﻷﺷ ﺎء واﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﺴﺤﺎﺑ ﺔ‪.‬‬ ‫ ﻣﺼﺎدر اﻟ ﺐ ووﺳﺎﺋﻞ اﻟ ﺚ واﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ ‪.‬‬ ‫ﺗﺠﻬ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫ﺳ ﺎق وﺗﻨﻈ ﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﺗﻢ ﺗﺠﻤ ﻌﻬﺎ ﻟﺘﻈﻬﺮ ﺼﻮرة ﻣﻮﺣﺪة ﺴﻬﻞ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻌﻬﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﻌﻤﻞ ﻋ‬ ‫◼‬ ‫ﻣﺴﺘﻮدﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﺗﺨ ﻨﻬﺎ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺘﺄ ﺪ ﻣﻦ ﻋﺪم وﺟﻮد ﺧﻠﻞ أو ﺿ ﺎع أو ﻋﺪم ﺗﻨﺎﺳﻖ ﻟﻠﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪10‬‬  ‫ﺗﺤﻠ ﻞ وا ﺸﺎف اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺤﻠ ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻻﺳﺘﻜﺸﺎ )‪(Exploratory Data Analysis - EDA‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وا ﺸﺎف اﻵ ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫ﺴﻬﻢ ﻫﺬە اﻟﻌﻤﻠ ﺔ‬ ‫◼‬ ‫ إﻋﻄﺎء اﻧﻄ ﺎع ﻋﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﺗﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻌﻬﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﻄﺮﻓﺔ واﻟﺸﺎذة واﻟﻐ ﻣﻨﻄﻘ ﺔ‪.‬‬ ‫ اﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫ إﺛ ﺎت اﻟﻔﺮﺿ ﺎت أو رﻓﻀﻬﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﻔﺮﺿ ﺎت أو اﻟﺘﺤﻠ ﻼت اﻟﻤﻌﻤﻮل ﺑﻬﺎ‪.‬‬ ‫ اﻟﺘﺄ ﺪ ﻣﻦ ﻋﺪم وﺟﻮد اﻧﺤ ﺎز‬ ‫‪11‬‬ ‫اﻟﻨﻤﺬﺟﺔ واﻟﺘﻘﻴ ﻢ‬ ‫اﻟﻨﻤﺬﺟﺔ‪:‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫أﻧﻤﺎط وﻋﻨﺎ‬ ‫ﻓﻬﻢ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺑ‬ ‫ﻋﻠﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬و ﻜﻮن اﻟ ﻛ ﻓ ﻪ ﻋ‬ ‫اﻟﺮﻛﻦ اﻷﺳﺎس‬ ‫◼‬ ‫ﻫﺬە اﻟﻤﺮﺣﻠﺔ‪ ،‬ﻘﻮم ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺑﺘﺼﻤ ﻢ وﺗﻤ ﻦ اﻟﺨﻮارزﻣ ﺎت واﻟﻨﻤﺎذج ﻟﺘﺤﻠ ﻞ وﻣﻌﺮﻓﺔ ﻧﻤﻂ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﺸ ﻠﺔ أﺳﺎس اﻟ ﺤﺚ‪.‬‬ ‫ﺑﻬﺪف إ ﺠﺎد اﻟﺤﻠﻮل اﻟ ﺗﺠ ﺐ ﻋ‬ ‫اﻟﺘﻘﻴ ﻢ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﺄ ﺪ ﻣﻦ ﺟﻮدة اﻟﻨﻤﺬﺟﺔ اﻟﻤﻌﻤﻮل ﺑﻬﺎ وذﻟﻚ ﺑﺘﻤ ﺮﻫﺎ ﻋ ﻣﻌﺎﻳ ﺗﻘﻴ ﻢ ﺷﺎﻣﻠﺔ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫ﻧ ع اﻟﻨﻤﻮذج‪.‬‬ ‫ﺗ ﻨ ع ﻣﻌﺎﻳ اﻟﺘﻘﻴ ﻢ اﻋﺘﻤﺎدا ﻋ‬ ‫◼‬ ‫ﻋﻤﻮﻣ ﺔ اﻟﻨﻤﻮذج )‪ (Generalization‬وﻋ‬ ‫اﻟﺘﻘﻴ ﻢ ﻳﻬﺪف إ ﺻﻼﺣ ﺔ اﻟﻨﻤﻮذج ﺸ ﻞ ﻋﺎم أو ﻣﺎ ﺴ‬ ‫◼‬ ‫ﻧﻄﺎق أوﺳﻊ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫ﻋﻤﻠ ﺎت اﻟ ﺸﻐ ﻞ واﻟﻤﺘﺎ ﻌﺔ‬ ‫ﻧ ﺠﺔ اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﺘ ﺒﺆي أو اﻻﺣﺼﺎ ‪.‬‬ ‫دورة ﺣ ﺎة ﻋﻠﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻋﻨﺪ اﻟﺤﺼﻮل ﻋ‬ ‫ﻻﺗ ﺘ‬ ‫◼‬ ‫ﺳﻠﺴﻠﺔ ﻣﻦ ﻋﻤﻠ ﺎت اﻟ ﺸﻐ ﻞ وذﻟﻚ ﺑﺘﺼﺪﻳﺮ اﻟﻨﻤﻮذج ﻟﻴﺘﻢ اﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫ﻳﺘﻢ وﺿﻊ ﻫﺬە اﻟﻌﻤﻠ ﺎت ﻌﻨﺎ ﺔ‬ ‫◼‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت ﺟﺪ ﺪة واﻟﺘ ﺒﺆ ﺑﻬﺎ أو اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻴﻬﺎ‪.‬‬ ‫ﻋﻨﺎ‬ ‫اﻷﻧﻤﺎط‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫دﻗﺘﻪ‬ ‫اﻟﻨﻤﻮذج اﻷو وﺗﺤﺴ‬ ‫ﻛﺬﻟﻚ‪ ،‬ﻳﺘﻢ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺠﺪ ﺪة ﻟﺘﺤﺴ‬ ‫◼‬ ‫أﺛﻨﺎء ﻫﺬە اﻟﻤﺮﺣﻠﺔ اﻟﻤﺴﺘﻤﺮة‪ ،‬ﻳﺘﻢ ﻣﺘﺎ ﻌﺔ اﻟﻨﻤﻮذج ﻐﺮض‪:‬‬ ‫◼‬ ‫ ﻣﺮاﻗ ﺔ أداء اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﺬي ﺗﻢ ﺑﻨﺎءە‪.‬‬ ‫أداء اﻟﻨﻤﻮذج‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺠﺪ ﺪة اﻟﻤﺪﺧﻠﺔ وﻗ ﺎس ﺗﺄﺛ ﻫﺎ ﻋ‬ ‫ ا ﺸﺎف أي ﺸ ﺖ‬ ‫ ﺗﺤﺪ ﺚ وﺗﺮﻗ ﺔ اﻟﻨﻤﻮذج‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟﻨﻤﺎذج اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ‪.‬‬ ‫ اﻟﺘﺄ ﺪ ﻣﻦ ﺗﻮﻓﺮ ﻣﻌﺎﻳ اﻟﺨﺼﻮﺻ ﺔ واﻟﺤﻤﺎ ﺔ ﻋ‬ ‫‪13‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻷول‬ ‫ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)ﺗﻤﻬ ﺪ(‬ ‫اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻟﺜﺎﻧ ﺔ‬ ‫‪2‬‬  ‫ﺗﻜ ﻦ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )ﻣﺮاﺟﻌﺔ(‬ ‫ﻋﻨﺎ‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﻣﺻدر‪Palmer, Shelly. Data Science for the C-Suite. New York: Digital Living Press, 2015. :‬‬ ‫)ﻣﺗرﺟم(‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺗﻜ ﻦ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻋﻨﺎ‬ ‫ﻤﺎ أن ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻫﻮ ﺗﻘﺎﻃﻊ ﻟﻌﺪة ﻋﻠﻮم وﻣﻌﺎرف‬ ‫ﻣﺮاﺣﻞ ﺗﻌﻠﻤﻪ‬ ‫وﻣﻬﺎرات‪ ،‬ﻓﺈن ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺳ ﻤﺘﻠﻚ‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫وﺗﺪر ﻪ وﻋﻤﻠﻪ ﻋ أرض اﻟﻮاﻗﻊ أدوات ﻋﺪة ﺗﺘﻮزع ﻋ ‪:‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫ﺔ و ﺮﻣﺠ ﺔ وﺣﻞ ﻣﺸ ﻼت ﺎﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﺗﻘﺎن ﻣﻬﺎرات ﺣﺎﺳ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫أدوات ﺗﻘﻨ ﺔ وأدوات اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ ‪.‬‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻌﺮﻓﺔ وﺗﻄﺒﻴﻖ اﻷﺳﺎﻟ ﺐ اﻟ ﺎﺿ ﺔ واﻻﺣﺼﺎﺋ ﺔ وﺗﻮﻇ ﻔﻬﺎ‬ ‫◼‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫ﻟﻠﺘﺤﻠ ﻞ واﻻﺳ ﻨﺘﺎج ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ اﻟﺸﺎﻣﻠﺔ واﻟﻌﻤ ﻘﺔ ﻟﻤﺠﺎل اﻷﻋﻤﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف وﻓﻬﻢ‬ ‫◼‬ ‫ﺗﻮاﺟﻪ ﻣﺠﺎل‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺠﺎل وﺟﺬور اﻟﻤﺸﺎ ﻞ أو اﻟﻔﺮص اﻟ‬ ‫اﻷﻋﻤﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬‬ ‫‪6‬‬  ‫ﻋﻠﻮم اﻟﺤﺎﺳﺐ واﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫وﺗﻄﺒ ﻘﺎﺗﻪ‬ ‫ﺳﺎﻫﻢ ﺗﻄﻮر اﻟﺤﻮﺳ ﺔ واﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت اﻷﻋﻤﺎل‬ ‫ﻧﻤﻮ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﺗﻮﺳﻊ اﻧ ﺸﺎرە‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬وذﻟﻚ ل‪:‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫ﺔ وﺗﻄﻮر أداؤﻫﺎ ﻣﻤﺎ ﺴﻬﻢ‬ ‫ﺗﻌﺪد اﻟﻤﻮارد اﻟﺤﺎﺳ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت و ﻨﺎء ﻧﻤﺎذج اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ ‪.‬‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ اﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﺸﺨﺼ ﺔ‪.‬‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫ اﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﻤﺘﻨﻘﻠﺔ واﻟﺮﺷ ﻘﺔ‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫ اﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﻤﺘﻮاز ﺔ وﻓﺎﺋﻘﺔ اﻷداء‪.‬‬ ‫ اﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﺴﺤﺎﺑ ﺔ‪.‬‬ ‫ اﻟﺤﻮﺳ ﺔ اﻟﻄﺮﻓ ﺔ‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻋﻠﻮم اﻟﺤﺎﺳﺐ واﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫وﺗﻄﺒ ﻘﺎﺗﻪ‬ ‫ﺳﺎﻫﻢ ﺗﻄﻮر اﻟﺤﻮﺳ ﺔ واﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت اﻷﻋﻤﺎل‬ ‫ﻧﻤﻮ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﺗﻮﺳﻊ اﻧ ﺸﺎرە‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬وذﻟﻚ ل‪:‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫ﺗﻄﻮر وﺗﻮﺳﻊ ﺗﻄﺒ ﻘﺎت اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪.‬‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪.‬‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫اﻟﺘﻮﻟ ﺪي‪.‬‬ ‫ اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫‪8‬‬  ‫اﻟ ﺎﺿ ﺎت واﻻﺣﺼﺎء‬ ‫ﺗﺘﺠﺬر اﻟﻌﻤﻠ ﺎت اﻟ ﺎﺿ ﺔ واﻻﺣﺼﺎﺋ ﺔ ﻟﻘﺮون ﻋﺪ ﺪة‬ ‫أﻧﻮاﻋﻬﺎ ﻻ ﺳ ﻤﺎ ﻋﻠﻮم‬ ‫وأﺻ ﺤﺖ أﺳﺎﺳﺎ ﻟﻠﻌﻠﻮم ﺸ‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﺐ وﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫اﻟﺨﻮارزﻣ ﺎت وﻧﻤﺎذج اﻟﺬ ﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎ ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ ﺧﻮارزﻣ ﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪.‬‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫واﻟﻌﻤﻠ ﺎت‬ ‫ ﺧﻮارزﻣ ﺎت ﺴﻠﺴﻞ أﻋﻤﺎل اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵ‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫اﻻﺣﺼﺎﺋ ﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻟﺒﻨﺎء وﺗﻘﻴ ﻢ ﻧﻤﺎذج اﻟﺬ ﺎء‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎ ‪.‬‬ ‫‪9‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬اﻟ ﺎﺿ ﺎت واﻻﺣﺼﺎء‬ ‫ﺗﺘﺠﺬر اﻟﻌﻤﻠ ﺎت اﻟ ﺎﺿ ﺔ واﻻﺣﺼﺎﺋ ﺔ ﻟﻘﺮون ﻋﺪ ﺪة‬ ‫أﻧﻮاﻋﻬﺎ ﻻ ﺳ ﻤﺎ ﻋﻠﻮم‬ ‫وأﺻ ﺤﺖ أﺳﺎﺳﺎ ﻟﻠﻌﻠﻮم ﺸ‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﺐ وﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫اﻟﻌﻤﻠ ﺎت واﻟﻨﻤﺎذج اﻻﺣﺼﺎﺋ ﺔ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫اﺣﺼﺎ ﻣﺒ ﻋ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ ﺗﻘ‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ ﺗﺪﻗﻴﻖ واﺧﺘ ﺎر اﻟﻔﺮﺿ ﺎت ﻋ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﻄﺎة‪.‬‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫ ﻓﻬﻢ واﺳﺘﻌﺮاض اﻟﺘﻮز ـ ــﻊ اﻟﺒ ﺎ ‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫‪10‬‬  ‫اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‬ ‫اﻟﺨ ة‬ ‫ﺣﻞ ﻣﺸ ﻼت أو ﺗﺤﻘﻴﻖ ﻓﺮص أو‬ ‫ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻋ‬ ‫ﺗﻨﻈ ﻢ و ﺴﻴ ﻋﻤﻠ ﺎت أﻋﻤﺎل اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﺠﺎل اﻷﻋﻤﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬‬ ‫◼‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت اﻷﻋﻤﺎل‬ ‫ وﺟﻮد ﻢ ﻫﺎﺋﻞ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻌﻈﻢ‬ ‫ﺼﻮرة ﻣﻨﻈﻤﺔ أو ﻣﺠﻬﺰة‬ ‫ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻻ ﺗﺄ‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫اﻷﺣ ﺎن‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫ ﻫﺬە اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ذات ﻗ ﻤﺔ ﻋﺎﻟ ﺔ وﺗﺮﺷﺪ أﺻﺤﺎب‬ ‫اﻟﻤﺼﻠﺤﺔ ﻟﺤﻠﻮل ﻣﺒﺘﻜﺮة‪.‬‬ ‫‪11‬‬ ‫اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬اﻟﺨ ة‬ ‫ﺣﻞ ﻣﺸ ﻼت أو ﺗﺤﻘﻴﻖ ﻓﺮص أو‬ ‫ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻋ‬ ‫ﺗﻨﻈ ﻢ و ﺴﻴ ﻋﻤﻠ ﺎت أﻋﻤﺎل اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬‬ ‫اﻟﺧﺑرة‬ ‫ﺪﻳﻬ ﺔ‪.‬‬ ‫ﺣﻠﻮل ﻏ ﻇﺎﻫﺮة وﻏ‬ ‫◼‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻣﺟﺎل اﻟﻣﺳﺗﮭدف‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف وذﻟﻚ‬ ‫ ﺗﻈﻬﺮ أﻧﻤﺎط‬ ‫اﻟﺗﻘﺻﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺟﺔ‬ ‫اﻻﺣﺻﺎﺋﻲ‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫اﻹﺣﺼﺎ اﻟﻤﺒ ﻋ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﺎﻟﺘﻘ‬ ‫ﻋﻠم‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫ ﻳﺘﻢ ﺑﻨﺎء واﺧﺘ ﺎر ﻓﺮﺿ ﺎت ﺗﺨﺺ ﻣﻬﺎم ﻣﺤﺪدة‬ ‫اﻟرﯾﺎﺿﯾﺎت‬ ‫ﻋﻠوم اﻟﺣﺎﺳب‬ ‫اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺴﺘﻬﺪف‪.‬ﻫﺬە اﻟﻔﺮﺿ ﺎت ﻗﺪ ﺗﻤﺜﻞ أو ﺗﻈﻬﺮ‬ ‫ﺗﻌﻠم اﻵﻟﺔ‬ ‫ﺣﻠﻮل أﻋﻤﺎل ﻣﺒﺘﻜﺮة‪.‬‬ ‫ ﻄﺒ ﻌﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻓﺈن ﻫﺬە اﻟﺤﻠﻮل ﻻ ﺗﻈﻬﺮ ﺸ ﻞ‬ ‫دور ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻻ ﺸﺎف أﻧﻤﺎط‬ ‫‪ ،‬وﺄ‬ ‫ﻣﺎ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟﺤﻠﻮل اﻟﻤﻤﻜﻨﺔ‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫ﺳﻤﺎت ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ً‬ ‫ا‪:‬‬ ‫ﻣﻬﺎرات ﻋﺪ ﺪة وﻫﺎﻣﺔ ﻗﺪ ﻤﺘﻠ ﻬﺎ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬واﻟ ﻧﺬﻛﺮﻫﺎ أدﻧﺎە ﻣﺜﺎ ﻻ ﺣ‬ ‫ﻣﻦ أﻫﻢ اﻷدوات‬ ‫اﻟ ﺎﺿ ﺎت واﻻﺣﺼﺎء واﻟﺘﺤﻠ ﻞ اﻟ‬ ‫اﻟﻤﻬﺎرات اﻟ ﻤ ﺔ )‪ :(Quantitative skills‬ﺗﻌﺘ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻨﻈ ﺔ واﻟﺘﻄﺒ ﻘ ﺔ ﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﻤﻬﺎرات اﻟﺘﻘﻨ ﺔ‪ :‬اﻹدراك اﻟ ﺎﻣﻞ ﻟﻠﺤﻠﻮل اﻟﺘﻘﻨ ﺔ وﻣﻮا ﺔ ﺗﻄﻮرﻫﺎ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫ﺑﻬﺎ ﻘﻮم ﻄ ح اﻟ ﺴﺎؤﻻت اﻟﻬﺎﻣﺔ‬ ‫‪ :‬ﻣﻦ أﻫﻢ اﻟﻤﻬﺎرات اﻟﻨﺎﻋﻤﺔ ﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟ‬ ‫اﻟﺘﻔﻜ اﻟﻨﻘﺪي واﻟﺘﺤﻠ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫واﻟﻤﻮﺟﻬﺔ‪ ،‬و ﻨﺎء رؤى وﺗﺼﻮرات ﻣ ﺪﺋ ﺔ ﻳ ﺘﺞ ﻋﻨﻬﺎ ﺣﻠﻮل ﻣﺒ ﺔ ﻋ‬ ‫اﻻﺑﺘ ﺎر واﻹ ﺪاع‪ :‬ﺗﻌﻈ ﻢ اﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ اﻷدوات اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ ودﻣﺞ اﻷﺳﺎﻟ ﺐ وﻋﻤﻞ ﺣﻠﻮل اﺑﺘ ﺎر ﺔ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻟﻔﻌﺎل‪ :‬ﻜﻮن ذﻟﻚ ﻣﻊ ﻓﺮق اﻟﻌﻤﻞ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬و ﻜﻮن ﺣﺘﻤ ﺎ ﻋﻨﺪ اﻟﺘﻮاﺻﻞ ﻣﻊ أﺻﺤﺎب اﻟﻤﺼﻠﺤﺔ‬ ‫◼‬ ‫ﻟﻔﻬﻢ اﻟﻤﺸ ﻠﺔ اﻟﻤﺮاد ﺣﻠﻬﺎ وﻃ ح اﻟﺤﻠﻮل واﻟ ﺴﺎؤﻻت‪.‬‬ ‫‪13‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻷول‬ ‫ﺗﻤﻬ ﺪ ﻟﻌﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ(‬ ‫‪2‬‬  ‫ﻣﻔﻬﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﻘ ﻢ أو اﻟﻤﻼﺣﻈﺎت أو اﻟﺤﻘﺎﺋﻖ اﻟ ﻳﺘﻢ ﺗﻤﺜ ﻠﻬﺎ ﺑﺘ ﺴﻴﻖ ﻣﻌ ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﺠﺪول أو ﺟﺪول‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت أو ﻗﺎﻋﺪة ﺑ ﺎﻧﺎت‬ ‫أﺷ ﺎل ﻋﺪ ﺪة‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻌﺪد ﺔ واﻟﻔﺌ ﺔ واﻟﻨﻤﻄ ﺔ واﻟﻨﺼ ﺔ‪.‬‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﺄ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫◼‬ ‫ﻤﺎ ﻤﻜﻦ أن ﺗﻜﻮن ﻣﻨﻈﻤﺔ أو ﻏ ﻣﻨﻈﻤﺔ‪ ،‬اﻋﺘﻤﺎدا ﻋ ﻛ ﻔ ﺔ ﺗﻤﺜ ﻠﻬﺎ وﺗﺨ ﻨﻬﺎ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت‬ ‫واﻟﺘﻌﻠ ﻢ‬ ‫أﻧﻬﺎ ﻣﻮرد ﻳﺘﻢ إ ﺸﺎؤە وﺟﻤﻌﻪ وﺗﻨﻈ ﻤﻪ و ﺗﺎﺣﺘﻪ ﻟﺪﻋﻢ اﻟ ﺤﺚ اﻟﻌﻠ‬ ‫اﻣﺎ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ُ‬ ‫ﻓﻴﻨﻈﺮ ﻟﻬﺎ ﻋ‬ ‫◼‬ ‫واﻷ ﺸﻄﺔ اﻷﺧﺮى‪.‬‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﺘﺨﺬ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت أﺷ ﺎل ﻋﺪة‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟ ﺘﺐ واﻟﻤﺠﻼت واﻟﻤﻘﺎﻻت واﻟﻤﻮارد اﻟﺮﻗﻤ ﺔ وﻏ ﻫﺎ ﻣﻦ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﻮاد‪.‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻣﻔﻬﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ‬ ‫ُ‬ ‫أﻧﻬﺎ ﻓﻬﻢ ﻋﺎ‬ ‫ﻳﺮﺗ ﻂ ﻣﻔﻬﻮم اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ارﺗ ﺎﻃﺎ وﺛ ﻘﺎ ﻔﻜﺮة اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت‪.‬ﻓﻐﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﻳﻨﻈﺮ إ اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﻋ‬ ‫◼‬ ‫أﺳﺎس اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻮى أو إﺗﻘﺎن ﻟﻤﻮﺿ ع أو ﻣﻨﻄﻖ ﻣﻌ ‪ ،‬ﻣﺒ ﻋ‬ ‫ُ‬ ‫أﻧﻬﺎ أﺻﻞ ﻫﺎم ﻻﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات وﺗﺤﻘﻴﻖ اﻷﻫﺪاف اﻟﺸﺨﺼ ﺔ واﻟﺘﻨﻈ ﻤ ﺔ‪.‬‬ ‫ﻳﻨﻈﺮ إ اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ا ﻀﺎ‪ ،‬ﻋ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻣﻌرﻓﺔ‬ ‫اﻟﻣﻌﻠوﻣﺎت‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت‬ ‫‪6‬‬  ‫ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ]‪:[Data Sources‬‬ ‫اء ﻄﺎﻗﺎت اﻻﺋﺘﻤﺎن أو‬ ‫اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت‪ :‬ﻤﻜﻦ إ ﺸﺎء اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت اﻻدار ﺔ واﻟﻤﺎﻟ ﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ‬ ‫‪.1‬‬ ‫ﻓ ﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت اﻟﻤ‬ ‫وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ ‪ :‬ﻤﻜﻦ ﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻣﻨﺼﺎت وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ‪Facebook‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫و‪twitter.‬‬ ‫ﻣﻮاﻗﻊ اﻟ ﺐ واﻷﻧﻈﻤﺔ اﻷﺳﺎﺳ ﺔ ﻋ اﻹﻧ ﻧﺖ‪.‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫أﺟﻬﺰة اﻻﺳ ﺸﻌﺎر وأﺟﻬﺰة إﻧ ﻧﺖ اﻵﺷ ﺎء )‪ :(IoT‬ﻣﺜﻞ اﻷﺟﻬﺰة اﻟﻘﺎ ﻠﺔ ﻟﻼرﺗﺪاء واﻷﺟﻬﺰة اﻟﻤ ﻟ ﺔ اﻟﺬﻛ ﺔ‪،‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫ﻟﺘ ﺒﻊ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﺸﺨﺼ ﺔ واﻟﻈﺮوف اﻟﺒ ﺌ ﺔ‪.‬‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺤﻜﻮﻣ ﺔ واﻟﻌﺎﻣﺔ‪.‬‬ ‫‪.5‬‬ ‫ﺎت اﻷ ﺤﺎث‬ ‫ﻣﺜﻞ‬ ‫اء اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻣﺰودي اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺨﺎرﺟﻴ‬ ‫ﻣﻮﻓﺮو اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ اﻟﻄﺮف اﻟﺜﺎﻟﺚ‪ :‬ﻤﻜﻦ‬ ‫‪.6‬‬ ‫أو وﺳﻄﺎء اﻟﺒ ﺎﻧﺎت أو ﻣﺰودي اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻤﺎﻟ ﺔ أو اﻟﺪ ﻤﻮﻏﺮاﻓ ﺔ‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫أﻧﻮاع اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ذﻟﻚ‪:‬‬ ‫ﻫﻨﺎك ﻋﺪة أﻧﻮاع ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫ﺟﺪول ﺑ ﺎﻧﺎت أو اﻟﺤﻘﻮل‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻨﻈﻤﺔ ﺑﺘ ﺴﻴﻖ ﻣﻌ ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﺼﻔﻮف واﻵﻋﻤﺪة‬ ‫‪.1‬‬ ‫ﻗﺎﻋﺪة ﺑ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻏ اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﻟ ﺲ ﻟﻬﺎ ﺗ ﺴﻴﻖ ﻣﻌ ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﻨﺺ ﻣﻦ ﻣ ﺸﻮرات وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ‬ ‫‪.2‬‬ ‫اﻻﺟﺘﻤﺎ ‪.‬‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺘﻨﻈ ﻢ‪ ،‬وﻟ ﻦ ﻟ ﺲ ﻘﺪر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻨﻈﻤﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺷ ﻪ اﻟﻤﻨﻈﻤﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﻟﻬﺎ ﻣﺴﺘﻮى ﻣﻌ‬ ‫‪.3‬‬ ‫ﺗﺘﻀﻤﻦ اﻵﻣﺜﻠﺔ ﻣﻠﻔﺎت ‪ XML‬و ‪.JSON‬‬ ‫اﻟﻌﻤﻠ ﺎت اﻟﺤﺴﺎﺑ ﺔ‪.‬‬ ‫ﻤﻜﻦ ﻗ ﺎﺳﻬﺎ ﻤ ﺎ واﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﺎ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻌﺪد ﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ‬ ‫‪.4‬‬ ‫ﻤﻜﻦ ﺗﻘﺴ ﻤﻬﺎ إ ﻓﺌﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻔﺌ ﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ‬ ‫‪.5‬‬ ‫ﺳ ﻞ اﻟﻤﺜﺎل ﺻﺢ أو ﺧﻄﺄ‪ 1 ،‬أو ‪0‬‬ ‫ﻓﻘﻂ ﻋ‬ ‫ﻗ ﻤﺘ‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﺤﺘﻮي ﻋ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺜﻨﺎﺋ ﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ‬ ‫‪.6‬‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت اﻟﺴﻼﺳﻞ اﻟﺰﻣﻨ ﺔ‪ :‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﻳﺘﻢ ﺟﻤﻌﻬﺎ ﺧﻼل ﻓ ة زﻣﻨ ﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ أﺳﻌﺎر اﻷﺳﻬﻢ ودرﺟﺔ اﻟﺤﺮارة‪.‬‬ ‫‪.7‬‬ ‫‪8‬‬  ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺧﺼﺎﺋﺺ‬ ‫ﻓﺌﺎت او أﺻﻨﺎف ً‬ ‫ﺑﻨﺎء ﻋ‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ]‪ :[Data Classification‬ﻫﻮ ﻋﻤﻠ ﺔ ﺗﻨﻈ ﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫◼‬ ‫أو ﺳﻤﺎت ﻣﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬ ‫ذﻟﻚ‪:‬‬ ‫ﻫﻨﺎك ﻋﺪة ﻃﺮق ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﺘﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻘ ﻢ اﻟﻌﺪد ﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﻌﻤﺮ واﻟﻮزن ودرﺟﺔ اﻟﺤﺮارة‪.‬‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺮﻗﻤ ﺔ‪ :‬ﻌﺘﻤﺪ ﻋ‬ ‫‪.1‬‬ ‫اﻟﻘ ﻢ اﻟﻔﺌ ﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﺠ ﺲ أو ﻧ ع اﻟﻤﻨﺘﺞ أو اﻟﻤﻮﻗﻊ اﻟﺠﻐﺮا ‪.‬‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻔﺌ ﺔ‪ :‬ﻌﺘﻤﺪ ﻋ‬ ‫‪.2‬‬ ‫ﻫ ﻞ ﺸ ﻪ اﻟﺸﺠﺮة‪،‬‬ ‫ﻫ ﻞ ﻫﺮ ‪ ،‬ﺣ ﺚ ﻳﺘﻢ ﺗﻨﻈ ﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻬﺮ ‪ :‬ﻌﺘﻤﺪ ﻋ‬ ‫‪.3‬‬ ‫ﻣﻊ ﻣﺴﺘ ﺎت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﻦ اﻟﻔﺌﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻨﺼ ﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﻣ ﺸﻮرات اﻟﻮﺳﺎﺋﻂ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋ ﺔ أو‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻨﺼ ﺔ‪ :‬ﻌﺘﻤﺪ ﻋ‬ ‫‪.4‬‬ ‫ﻣﺮاﺟﻌﺎت اﻟﻌﻤﻼء‪.‬‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت اﻟﺼﻮرة‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﺼﻮر اﻟﻔﻮﺗﻮﻏﺮاﻓ ﺔ أو ﻣﻘﺎﻃﻊ اﻟﻔ ﺪﻳﻮ‪.‬‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺼﻮر ﺔ‪ :‬ﻌﺘﻤﺪ ﻋ‬ ‫‪.5‬‬ ‫‪9‬‬ ‫اﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺮﺣﻠﺔ اﻟ ﻳﺘﻢ ﻓﻴﻬﺎ اﺳﺘﺨﺪام ﺗﺼﻮرات و ﺣﺼﺎءات‬ ‫ﻌﺪ اﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ]‪[Data Exploration‬‬ ‫◼‬ ‫ﻣﻮﺟﺰة ﻟﻔﻬﻢ اﻟﺒ ﺔ اﻷﺳﺎﺳ ﺔ وﺧﺼﺎﺋﺺ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ذﻟﻚ‪:‬‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﺎ ﻻﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫ﻫﻨﺎك اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ اﻷﺳﺎﻟ ﺐ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ اﻟ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺘﻤﺜ ﻞ اﻟﻤﺮ ‪Visualization -‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫إﺣﺼﺎءات ﻣﻮﺟﺰة ‪Summarization -‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫ﺟﺪاول اﻟﺘﻜﺮار‬ ‫‪.3‬‬ ‫اﻻرﺗ ﺎط واﻻﻧﺤﺪار ‪Correlation and Regression -‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫‪10‬‬  ‫ﻣﺠﺎﻻت اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ذ ﺎء اﻷﻋﻤﺎل‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﻠ ﻞ ﺑ ﺎﻧﺎت‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻌﻤﻼء و ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺒ ﻌﺎت وﻏ ﻫﺎ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺎﻟﻌﻤﺎل ﻻ ﺴﺎب رؤى ﺣﻮل ﺳﻠﻮك‬ ‫اﻟﻌﻤﻼء واﻟﺘ ﺒﺆ ﺎﻻﺗﺠﺎﻫﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘ ﻠ ﺔ و ﻼغ‬ ‫ﻗﺮارات اﻟﻌﻤﻞ‪.‬‬ ‫ﻛﺸﻒ اﻻﺣﺘ ﺎل‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﺪ ﺪ اﻵﻧﻤﺎط‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت اﻟﻤﺎﻟ ﺔ اﻟ ﻗﺪ ﺸ إ‬ ‫واﻟﺸﺬوذ‬ ‫اﻻﺣﺘ ﺎل‪.‬‬ ‫‪11‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻣﺠﺎﻻت اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺮﻋﺎ ﺔ اﻟﺼﺤ ﺔ‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﻠ ﻞ اﻟﺴﺠﻼت‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻄﺒ ﺔ واﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻷﺧﺮى اﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ ﺎﻟﺼﺤﺔ ﻟﺘﺤﺴ‬ ‫ﻧﺘﺎﺋﺞ اﻟﻤﺮ ‪ ،‬وﺗﺤﺪ ﺪ اﻟﻤﺨﺎﻃﺮ اﻟﺼﺤ ﺔ‬ ‫اﻟﻤﺤﺘﻤﻠﺔ‪ ،‬و ﻋﻼم ﺳ ﺎﺳﺔ اﻟﺼﺤﺔ اﻟﻌﺎﻣﺔ‪.‬‬ ‫وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﻠ ﻞ ﺑ ﺎﻧﺎت وﺳﺎﺋﻞ‬ ‫◼‬ ‫ﻟﻔﻬﻢ اﻟﺮأي اﻟﻌﺎم وﺗﺤﺪ ﺪ‬ ‫اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ‬ ‫اﻻﺗﺠﺎﻫﺎت وﺗ ﺒﻊ اﻧ ﺸﺎر اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﻋ اﻹﻧ ﻧﺖ‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻣﺠﺎﻻت اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒ ﻌ ﺔ‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ وﻓﻬﻢ وﻋﻤﻞ‬ ‫◼‬ ‫ذﻟﻚ رو ﻮﺗﺎت‬ ‫ﺔ‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫ً‬ ‫ﺑﻨﺎء ﻋ اﻟﻠﻐﺔ اﻟ‬ ‫ﺗ ﺒﺆات‬ ‫اﻟ ﻼم وﺗﻠﺨ ﺺ اﻟﻨﺼﻮص‬ ‫اﻟﻤﺤﺎدﺛﺔ واﻟﺘﻌﺮف ﻋ‬ ‫اﻟ ﺒ ة‪.‬‬ ‫رؤ ﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮب‬ ‫ﻤﻜﻦ اﺳﺘﺨﺪام ﻋﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﺘﺤﻠ ﻞ اﻟﺼﻮر وﻣﻘﺎﻃﻊ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﻔ ﺪﻳﻮ وﻟﺘﻄ ﺮ اﻟﺴ ﺎرات ذاﺗ ﺔ اﻟﻘ ﺎدة واﻟﺘﻄﺒ ﻘﺎت‬ ‫اﻟﻤﺮﺋ ﺔ اﻵﺧﺮى‪.‬‬ ‫‪13‬‬ ‫ض‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎ‬ ‫اﻟﻤﻔﺎﻫ ﻢ اﻷﺳﺎﺳ ﺔ ﻟﻌﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻷو (‬ ‫‪2‬‬  ‫ﺗﺮﻛ ﺐ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ض‬ ‫ﻋﺪة ﻋﻮاﻣﻞ‪ ،‬ﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫ﺔ ﺑﻨﺎءا ﻋ‬ ‫اﻟﺒ ﺌﺎت اﻟﺤﺎﺳ‬ ‫ﺗﺘﻌﺪد ﻃﺮق ﺗﺨ ﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ً‬ ‫ﻃﺒ ﻌﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﺗﺮا ﻂ ﻣﻜﻮﻧﺎﺗﻬﺎ‪ ،‬ﻣﺜ ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﺟﺪاول ‪Tables‬‬ ‫‪ ü‬أﻣﺜﻠﺔ‪ :‬ﺟﺪاول ‪ MS Excel‬أو )‪Comma-separated Values (.csv‬‬ ‫‪ Ø‬ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ‪(DB) Databases‬‬ ‫‪ ü‬أﻣﺜﻠﺔ‪ SQL :‬أو ‪non-SQL‬‬ ‫ض‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت ‪ :Files‬أﻧﻮاع ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﻦ أوﻋ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺼﻴﻎ واﻣﺘﺪادات وﺗﺮﻛ ﺐ ﺑ ﺎ ﻣﻨﻈﻢ وﻏ ﻣﻨﻈﻢ‪.‬‬ ‫‪ ü‬أﻣﺜﻠﺔ‪ :‬اﻟﻨﺼ ﺔ ) ‪.txt‬أو ‪ (.docx‬ﻣﻠﻔﺎت اﻟﻮﺳﺎﺋﻂ ﺎﻟﺼﻮر )‪ (.png‬أو ﻣﻠﻔﺎت ﺗﺼ ﺮ اﻟﻌﻘﻞ‬ ‫اﻟ ش ي )‪(NIFTI Files‬‬ ‫ﺣﺠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﺑ ﺎﻧﺎت اﻋﺘ ﺎد ﺔ أو ﺑ ﺎﻧﺎت ﺿﺨﻤﺔ ‪.Big Data‬‬ ‫‪ Ø‬ﻧﻈﺎم ﺗﺨ ﻦ ﻣﺤ أو أﻧﻈﻤﺔ ﻣﻮزﻋﺔ أو ﺗﺨ ﻦ ﺳﺤﺎ ‪.‬‬ ‫ﺔ ﻣﻦ ﺗﺨ ﻦ واﺳ ﺟﺎع‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻷوﻋ ﺔ اﻹﻟ وﻧ ﺔ واﻟﺬي ﺗﻤﻜﻦ اﻷﺟﻬﺰة اﻟﺤﺎﺳ‬ ‫أوﻋ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫وﺗﻨﻔ ﺬ اﻟﻌﻤﻠ ﺎت ﻋ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟﻮﺻﻮل ﻟﻬﺎ إﻟ وﻧ ﺎ‪.‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻦ ﺣ ﺚ اﻧﺘﻈﺎم‬ ‫ﻣﻦ ﺣ ﺚ ﻋﻼﻗﺔ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻬ كﻠﺔ‬ ‫ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫‪Structured‬‬ ‫‪Relational‬‬ ‫ﻏ ي ﻣﻬ كﻠﺔ‬ ‫ﻻ ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫‪Unstructured‬‬ ‫‪Non-relational‬‬ ‫‪6‬‬  ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﺣ ﺚ اﻧﺘﻈﺎﻣﻬﺎ‬ ‫ض‬ ‫واﺣﺪة ﻣﻦ اﻟﻔﺌﺘ ض ‪:‬‬ ‫ﺗﺄ أوﻋ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺄﺷ ﺎل وأﺣﺠﺎم وﺗﺮا ﺐ ﻣﺘﻌﺪدة‪ ،‬وﻟ ﻦ ﺟﻤ ﻌﻬﺎ ﺗﻨﺪرج‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﻬ ﻠﺔ‪ :‬وﺗﻜﻮن اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻟﻬﺎ ﺗﺮﻛ ﺐ وﻫ ﻞ ﻣﻨﺘﻈﻢ‪.‬‬ ‫ﻋﻜﺲ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‪ ،‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻐ ﻣﻬ ﻠﺔ ﺗﺄ ﺑ ﻛﻴ ﺔ ﻏ ﻣﻨﺘﻈﻤﺔ و ﻌﺘ‬ ‫‪ Ø‬ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻣﻬ ﻠﺔ‪ :‬ﻋ‬ ‫ﺻﻌ ﺔ ﻟﺘﻌﻘ ﺪ ﺗﺮﻛﻴ ﺘﻬﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻌﻬﺎ أ‬ ‫‪7‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‬ ‫أﻣﺜﻠﺔ ﻋ‬ ‫أزواج اﻟﻤﻔﺘﺎح واﻟﻘ ﻤﺔ )‪ (Key-Value Pairs‬ﻣﺜﻞ ﻣﻠﻔﺎت ‪JSON‬‬ ‫"‪"Beans‬‬ ‫{‬ ‫[ ‪:‬‬ ‫‪"Total" :‬‬ ‫{‬ ‫‪11,‬‬ ‫‪"Total" : 10,‬‬ ‫‪"Red" : 3,‬‬ ‫‪"Red" : 3,‬‬ ‫‪"Blue" :‬‬ ‫‪"Blue" : 4,‬‬ ‫‪5,‬‬ ‫‪"Yellow" : 3‬‬ ‫‪"Yellow" :‬‬ ‫‪},‬‬ ‫‪3‬‬ ‫{‬ ‫}‬ ‫‪"Total" : 12,‬‬ ‫]‬ ‫‪"Red" : 2,‬‬ ‫‪"Blue" : 6,‬‬ ‫‪"Yellow" : 4‬‬ ‫‪},‬‬ ‫‪...‬‬ ‫‪8‬‬  ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬أﻣﺜﻠﺔ ﻋ‬ ‫ﺻﻔﻮف وأﻋﻤﺪة ﻣﺤﺪدة‬ ‫‪9‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻏ اﻟﻤﻬ ﻠﺔ‬ ‫ﺷ ﻞ ﺗﻜﺘﻼت ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺪون وﺟﻮد ﺗﻨﻈ ﻢ واﺿﺢ‪ ،‬و ﻤﻜﻦ‬ ‫ﻋ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻏ اﻟﻤﻬ ﻠﺔ ﺗﺄ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺗﻘﺴ ﻤﻬﺎ إ ﻧﻮﻋ ض ‪:‬‬ ‫‪ n‬ﻣﻠﻔﺎت )أو ﺣﺰم( ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻣﻨﻈﻤﺔ‪ ،‬وﻣﻦ أﻣﺜﻠﺘﻬﺎ‪:‬‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت ﻧﺼ ﺔ‬ ‫‪ Ø‬اﻟﻤﻠﻔﺎت اﻟﺼﻮﺗ ﺔ‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت اﻟﻔ ﺪﻳﻮ‬ ‫‪ Ø‬اﻟﺼﻮر‬ ‫‪ Ø‬ﺑ ﺎﻧﺎت وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ‬ ‫ض‬ ‫‪ Ø‬اﻟ ﺪ اﻹﻟ و‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﻳﺘﻢ ﺗﻮﻟ ﺪﻫﺎ ﻣﻦ ﻗ ﻞ اﻵﻟﺔ )اﻟﺤﺎﺳﻮب(‪ ،‬ﻣﺜﻞ‪:‬‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت آﻟ ﺔ‪ :‬و‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت اﻟﺴﺠﻞ )‪(Log Files‬‬ ‫‪10‬‬  ‫ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﺣ ﺚ ﻋﻼﻗﺘﻬﺎ‬ ‫ً‬ ‫ض‬ ‫ﻣﻔﻬﻮم ﻗﻮاﻋﺪ‬ ‫ﺔ‪.‬ﻧﺘﻌﺮف أو ﻋ‬ ‫اﻟﺒ ﺌﺎت اﻟﺤﺎﺳ‬ ‫ﺗﺘﻌﺪد ﻃﺮق ر ﻂ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺑ ﻌﻀﻬﺎ اﻟ ﻌﺾ ﻋﻨﺪ ﺗﺨ ﻨﻬﺎ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫ﺗﻘﻮم ﺑﺘﺨ ﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﺳ ﺟﺎع وﺗﻨﻔ ﺬ‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ اﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟ‬ ‫ﻗﺎﻋﺪة اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪:(DB‬‬ ‫‪n‬‬ ‫وﻧ ﺎ‪.‬‬ ‫اﻟﻌﻤﻠ ﺎت ﻋ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟﻮﺻﻮل ﻟﻬﺎ إﻟ‬ ‫ﺗﺄ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺄﺷ ﺎل وأﺣﺠﺎم وﺗﺮا ﺐ ﻣﺘﻌﺪدة‪ ،‬و ﻤﻜﻦ ﺗﺼ ﻔﻬﺎ ﻣﻦ ﺣ ﺚ ﻋﻼﻗﺘﻬﺎ إ ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‪ :‬وﻓﻴﻬﺎ‪ ،‬ﻳﺘﻢ ر ﻂ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻌﻼﻗﺎت ﻣﻔﺘﺎﺣ ﺔ أو وﺻﻼت ﻣﻨﻄﻘ ﺔ‪.‬‬ ‫‪ Ø‬ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‪ :‬ﻳﺘﻢ ﺗﺨ ﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻤﺠﻤﻮﻋﺎت وﻻ ﺗﻈﻬﺮ ﻫﻨﺎك را ﻄﺔ ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‪.‬‬ ‫‪11‬‬ ‫ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫ض‬ ‫ﻳﺘﻢ اﻹﺷﺎرة إ اﻟﻌﻼﻗﺎت ﺑ ض اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺣﺎل وﺟﻮد ﻋﻼﻗﺔ أو وﺻﻼت ﻋﻼﺋﻘ ﺔ ﺗ ﻂ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻊ ﻌﻀﻬﺎ اﻟ ﻌﺾ‪.‬‬ ‫ض‬ ‫إذا ﻧﻈﺮﻧﺎ إ اﻟﻠﻐﺎت اﻻﺳﺘﻌﻼﻣ ﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﺸ ﻞ ﺷﺎﺋﻊ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻓﺈن ﻃ ﻘﺔ اﻻﺳﺘﻌﻼم ﺗﻜﻮن ﻋﻦ‬ ‫ﻃ ﻖ‪:‬‬ ‫ﻟﻐﺔ اﻻﺳﺘﻌﻼم اﻟﻤﻬ ﻞ )‪(Structured Query Language, SQL‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ض‬ ‫‪ Ø‬ﺴﺘﺨﺪم ﻟﻼﺳﺘﻌﻼم ﻋﻦ أي ﻣﻜﻮن ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت واﻟ ﺗﻢ ﺗﺨﻄ ﻄﻬﺎ ﺑﻮﺟﻮد ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺠﺪاول‬ ‫)‪.(Table‬‬ ‫‪ Ø‬ﻫﺬە اﻟﺠﺪاول ﺗ ﻄﻬﺎ ﻋﻼﻗﺎت ﻣﻔﺘﺎﺣ ﺔ ﺴﻬﻞ ﻋﻤﻠ ﺎت اﻻﺳﺘﻌﻼم‪.‬‬ ‫)‪ (primary key‬واﻟﺜﺎﻧﻮي‬ ‫‪ Ø‬اﻟﻌﻼﻗﺎت ﺑ ض ﻋﻨﺎ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺗﻜﻮن ﻋﻦ ﻃ ﻖ اﻟﻤﻔﺎﺗﻴﺢ ﺎﻟﻤﻔﺘﺎح اﻟﺮﺋ‬ ‫)‪ (secondary key‬واﻷﺟﻨ )‪.(foreign key‬‬ ‫‪Employee ID‬‬ ‫‪Project ID‬‬ ‫‪Name‬‬ ‫‪Finish Date‬‬ ‫‪Years of Experience‬‬ ‫‪Status‬‬ ‫‪Supervised By‬‬ ‫‪12‬‬  ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫ﺪون ﻟﻐﺔ اﻻﺳﺘﻌﻼم اﻟﻤﻬ ﻞ )‪(NoSQL‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﺴﺘﺨﺪم ﻟﻼﺳﺘﻌﻼم ﻋﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺨﺰﻧﺔ ﻄ ﻘﺔ ﻏ ﻣﻬ ﻠﺔ‪.‬‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻦ أﻣﺜﻠﺘﻬﺎ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺸ ﻜ ﺔ )‪(Graph Databases‬‬ ‫ض‬ ‫‪ Ø‬ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺸ ﻜ ﺔ‪ ،‬اﻟﻌﻼﻗﺎت ﺑ ض اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻮﺟﻮدة ﺸ ﻞ ﺿﺨﻢ وﻣﻌﻘﺪ‪ ،‬ﻏ أن ﻫ ﻠﺘﻬﺎ ﻏ‬ ‫ض‬ ‫ﻣﻨﺘﻈﻤﺔ ﻤﺎ ﻫﻮ اﻟﺤﺎل اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻌﻼﺋﻘ ﺔ اﻻﻋﺘ ﺎد ﺔ واﻟﻤﺒ ﺔ ﻋ ‪.SQL‬‬ ‫‪ Ø‬أﺳﺎﻟ ﺐ أﺧﺮى ﻟﻼﺳﺘﻌﻼم ﻋﻦ اﻟﻌﻼﻗﺎت ك )‪(Object-relational-mapping, ORM‬‬ ‫‪Project ID:‬‬ ‫‪Emp ID:‬‬ ‫‪015‬‬ ‫‪Project‬‬ ‫‪10012‬‬ ‫‪Employee‬‬ ‫‪Project ID:‬‬ ‫‪Project‬‬ ‫‪021‬‬ ‫‪Employee‬‬ ‫‪Project‬‬ ‫‪Project ID:‬‬ ‫‪Emp ID:‬‬ ‫‪023‬‬ ‫‪10016‬‬ ‫‪13‬‬ ‫ﻗﻮاﻋﺪ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫ﺳﻤﺔ ﻷﻧﻮاع ﻛﺜ ة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻓﺘﻜﻮن ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻻﻋﺘ ﺎد ﺔ‬ ‫ﻋﺪم وﺟﻮد ﻋﻼﻗﺎت واﺿﺤﺔ ﺑ ض اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻏ ﻣﻼﺋﻤﺔ ﻟﺘﺨ ﻦ ﻫﺬە اﻷﻧﻮاع اﻟﻌﺪ ﺪة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ﺣﺴﺐ ﻃﺒ ﻌﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺧﺼ ﺼﺎ ﻟﻨ ع ﻣﺤﺪد ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﻋ‬ ‫ﻋﻼﺋﻘ ﺔ ﺗﺒ ض‬ ‫ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻐ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻬﺪﻓﺔ‪.‬‬ ‫ض‬ ‫ﺗﻌ ﻣﺮوﻧﺔ وﻗﺎ ﻠ ﺔ ﻟﻠﺘﻮﺳﻊ ﺗﺨ ﻦ ﻫﺬا اﻟﻨ ع ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻳﺘﻢ اﻻﺳﺘﻌﻼم ﻋﻨﻬﺎ ب ‪.NoSQL‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻦ اﻷﻣﺜﻠﺔ ﻋﻠﻴﻬﺎ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت ﻧﺼ ﺔ‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ )اﻟﻤﻮﺟ ﺔ‪ ،‬اﻟﺼﻮر‪ ،‬وﻏ ﻫﺎ(‬ ‫‪ Ø‬ﻣﻠﻔﺎت اﻟﺴﺠﻞ )‪(Log Files‬‬ ‫‪14‬‬  ‫ﻣﺼﻔﻮﻓﺔ ﺗﺼ ﻒ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻣﻬ ﻠﺔ‪.‬‬ ‫ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻐ ﻋﻼﺋﻘ ﺔ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻌﻼﺋﻘ ﺔ ﻗﺪ ﺗﻜﻮن ﻣﻬ ﻠﺔ ﻣﺜﻞ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻬ ﻠﺔ ﻣﺜﻞ ) ‪graph‬‬ ‫)‪ (Tables‬أو ﻏ‬ ‫‪.(databases‬‬ ‫ﻌﺾ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻧ ع ‪ NoSQL‬ﻗﺪ ﺗﻜﻮن‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻬ ﻠ ﺔ وﻋﻼﺋﻘ ﺔ‪.‬‬ ‫ﻫﻨﺎك أ ﻀﺎ ﻌﺾ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻧ ع ‪NoSQL‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻬ ﻠ ﺔ ﻣﻊ اﻣﺘﻼ ﻬﺎ ﻟﺨﺎﺻ ﺔ‬ ‫ﻗﺪ ﺗﻜﻮن ﻏ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺸ ﻜ ﺔ‬ ‫اﻟﻌﻼﺋﻘ ﺔ‪.‬ﻣﺜﺎل‪ :‬ﻗﻮاﻋﺪ‬ ‫)‪.(Graph Databases‬‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﺟﻤﻴﻊ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻧ ع ‪SQL‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻬ ﻠﺔ وﻋﻼﺋﻘ ﺔ‪.‬‬ ‫‪15‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎ‬ ‫اﻟﻤﻔﺎﻫ ﻢ اﻷﺳﺎﺳ ﺔ ﻟﻌﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻟﺜﺎﻧ ﺔ(‬ ‫‪2‬‬  ‫ﻣﺨﻄﻄﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻣﻦ ﺟﺪول واﺣﺪ )ﺣى ﻣﺌﺎت اﻟﺠﺪاول(‪.‬‬ ‫ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﺗﺘﻜﻮن ﻗﺎﻋﺪة ﺑ ﺎﻧﺎت ‪ -‬اﻟﻤﻨﻈﻤﺔ واﻟﻌﻼﻗ ﺔ ‪ -‬ﻣﻦ أ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻤﻜﻦ ﺗﻮﺻ ﻞ ﺟﻤﻴﻊ ﺟﺪاول ﻗﺎﻋﺪة اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺑ ﻌﻀﻬﺎ اﻟ ﻌﺾ‪ ،‬ﺣى ﻟﻮ اﺳﺘﻐﺮق اﻷﻣﺮ ﻋﺪة ﺻﻼت ﻟﻠﻘ ﺎم‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺬﻟﻚ‪.‬‬ ‫ُْ‬ ‫اﻻﺳﺘﺨﺪام‪ ،‬ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﺗ ﺒﻊ ﻌﺾ اﻷﻧﻤﺎط اﻟﺸﺎﺋﻌﺔ ﻋﻨﺪ ﺗﻨﻈ ﻢ‬ ‫ﻧﻈﺎﻓﺔ وأﺳﻬﻞ‬ ‫ﻟﺠﻌﻞ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت أ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻫﺬە اﻷﻧﻤﺎط ﻣﺨﻄﻄﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫اﻟﺠﺪاول واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ ﻌﻀﻬﺎ اﻟ ﻌﺾ ﺴ‬ ‫ﻫﻨﺎك اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺨﻄﻄﺎت اﻟﺸﺎﺋﻌﺔ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬اﻟﻤﺨﻄﻄﺎت اﻷﺳﺎﺳ ﺔ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻂ اﻟﻨﺠﻤﺔ )‪(Star Schema‬‬ ‫‪Ø‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻂ ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ )‪(Snowflake Schema‬‬ ‫‪Ø‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻂ ﻛﻮﻛ ﺔ )‪(Fact Constellation Schema‬‬ ‫‪Ø‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻂ اﻟﻨﺠﻤﺔ )‪(Star Schema‬‬ ‫اﻹ ﺠﺎﺑ ﺎت‪:‬‬ ‫ﺴ ﻂ )ﻳﻮﺟﺪ ﻋﺪد أﻗﻞ ﻣﻦ اﻟﺠﺪاول ﺸ ﻞ ﻋﺎم(‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﻄﻠﻮب ﻋﺪد أﻗﻞ ﻣﻦ اﻟﺼﻼت‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻓﻬﻢ ﻛ ﻔ ﺔ ارﺗ ﺎط اﻟﺠﺪاول ﺑ ﻌﻀﻬﺎ‬ ‫أﺳﻬﻞ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟ ﻌﺾ‪.‬‬ ‫اﻟﺴﻠﺒ ﺎت‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻜﺮار اﻟﻌﺎ )ﻳﺘﻢ ﺗﻜﺮار اﻟ ﺜ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت(‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺗﻄﺒ ﻌ ﺔ )‪ (renormalized‬ﺴ ﺐ اﻟﺘﻜﺮار‬ ‫ﻏ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫ﻌﺮض ﻋﻨﺎ‬ ‫ﺪورە‬ ‫واﻟﺬي‬ ‫اﻟﻌﺎ‬ ‫ﻟﺨﻄﻮرة ﻋﺪم اﻟﺘﻮاﻓﻖ واﻻ ﺴﺎق‪.‬‬ ‫‪6‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻂ ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ )‪(Snowflake Schema‬‬ ‫اﻹ ﺠﺎﺑ ﺎت‪:‬‬ ‫اﻧﺨﻔﺎض اﻟﺘﻜﺮار )ﻳﺘﻢ ﺗﻜﺮار ﻋﺪد ﻗﻠ ﻞ ﺟﺪا ﻣﻦ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟﻤﻘﺎﻳ ﺲ‪ ،‬إن وﺟﺪت(‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻊ )‪(normalization‬‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻟﺴﻠﺒ ﺎت‪:‬‬ ‫ﺗﻌﻘ ﺪا )ﻓﻬﻢ ﻛ ﻔ ﺔ ارﺗ ﺎط اﻟﺠﺪاول‬ ‫أ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺻﻌ ﺔ(‬ ‫ﺑ ﻌﻀﻬﺎ اﻟ ﻌﺾ أ‬ ‫ﻣ ﺪ ﻣﻦ اﻟﺼﻼت )ﻗﺪ ﻳﺘﻄﻠﺐ‬ ‫ﻫﻨﺎك ﺣﺎﺟﺔ إ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻋﺪة ﺻﻼت وﺳ ﻄﺔ(‬ ‫اﻻﻧﻀﻤﺎم إ ﺟﺪوﻟ‬ ‫‪7‬‬ ‫ﻣﺨﻄﻄﺎت اﻟﻨﺠﻮم وﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ‬ ‫اﻻﺧﺘ ﺎر ﺑ‬ ‫ﻌﺘﻤﺪ اﻻﺧﺘ ﺎر ﺑ ﻣﺨﻄﻂ اﻟﻨﺠﻤﺔ أو ﻧﺪﻓﺔ‬ ‫اﻟﺜﻠﺞ ﻋ اﻻﺣﺘ ﺎﺟﺎت اﻟﻤﺤﺪدة ﻟﻤ ش وع‬ ‫ﻣﺨﻄﻄﺎت اﻟﻨﺠﻮم‬ ‫ﺗﺤﻠ ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬ﺗﻌ‬ ‫اﻷوﻟ ﺔ ﻟﻠ ﺴﺎﻃﺔ وﺳﻬﻮﻟﺔ اﻻﺳﺘﺨﺪام‪ ،‬ﺑ ﻨﻤﺎ‬ ‫ﺗﺤﺴ‬ ‫ﺗﻌﻤﻞ ﻣﺨﻄﻄﺎت ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ ﻋ‬ ‫ﻛﻔﺎءة اﻟﺘﺨ ﻦ وﺳﻼﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫ﻣﺨﻄﻂ ﻛﻮﻛ ﺔ )‪(Fact Constellation Schema‬‬ ‫‪9‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻣﺨﻄﻂ ﻛﻮﻛ ﺔ )‪(Fact Constellation Schema‬‬ ‫ﺗﺘﻜﻮن ﻣﺨﻄﻄﺎت ﻛﻮﻛ ﺔ ﻣﻦ‪:‬‬ ‫ﺳﻠﺴﻠﺔ ﻣﺨﻄﻂ اﻟﻨﺠﻮم ‪ /‬ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻧﺪﻣﺎج اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ ﻣﺨﻄﻄﺎت اﻟﻨﺠﻮم ‪ /‬ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ اﻟى ﺴﺘﺨﺪم ﻌﺾ اﻷ ﻌﺎد اﻟﺸﺎﺋﻌﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺗﺘﻜﻮن ﻣﻦ اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ ﺟﺪاول اﻟﺤﻘﺎﺋﻖ )‪ (Fact Tables‬ﻣﻊ ﺟﺪاول اﻷ ﻌﺎد اﻟﻤﺸ ﻛﺔ اﻟﻤﺤﺘﻤﻠﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪10‬‬ ‫ﺣﻠﻮل ﺗﺠﺎر ﺔ وﻣﻔﺘﻮﺣﺔ اﻟﻤﺼﺪر ﻟﻘﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫‪11‬‬ ‫ض‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎ‬ ‫اﻟﻤﻔﺎﻫ ﻢ اﻷﺳﺎﺳ ﺔ ﻟﻌﻠﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻟﺜﺎﻟﺜﺔ(‬ ‫‪2‬‬  ‫أﻧﻮاع أوﻋ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ‬ ‫كﻞ ﻗﺎﻋﺪة ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﻟﻬﺎ اﺳﻢ ﻣﺤﺪد‪ ،‬و ﺴﺘﺨﺪم ﻷﺷ ﺎء ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬وﻟﻬﺎ أﻧﻮاع ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪،‬‬ ‫‪n‬‬ ‫و ﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ أﺷﺨﺎص ﻣﺨﺘﻠﻔﻮن‪.‬‬ ‫ﻣﻦ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﻣﺴﺘﻮدﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Warehouses‬‬ ‫‪ Ø‬أﺳﻮاق اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Marts‬‬ ‫‪ Ø‬ﺤ ات اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Lakes‬‬ ‫‪DATA SOURCES‬‬ ‫اﻟﻣﺻدر‪https://axysweb.com/data-lake-data-warehouse-data-mart-definition-objectif-et-fonctionnement/ :‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﻣﺴﺘﻮدﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Warehouses‬‬ ‫»ﻣﺴﺘﻮدع اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪ :‬ﻋ ﺎرة ﻋﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﻮﺟﻬﺔ ﻧﺤﻮ اﻟﻤﻮﺿ ع وﻣﺘ ﺎﻣﻠﺔ وﻣﺘﻐ ة زﻣﻨ ﺎ وﻏ ﻣﺘﻄﺎﻳﺮة‬ ‫‪n‬‬ ‫ض‬ ‫‪(WH Inmon, Building Data Warehouses, 1992) «.‬‬ ‫ﺻﻨﻊ اﻟﻘﺮار اﻟﺘﻨﻈ‬ ‫ﺴﺘﺨﺪم ﺸ ﻞ أﺳﺎ‬ ‫ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﺴﺘﺨﺪم ﻟﻠﺠﺪاول اﻟﻌﻼﺋﻘ ﺔ اﻟﻤﻨﻈﻤﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻋﺎدة ﻣﺎ ﺗﺤﺘﻮي ﻋ كﻤ ﺎت ﻛﺒ ة ﻣﻦ ﺑ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺗﻌﻘ ﺪا و ﺴﺘﺨﺪﻣﻬﺎ ﻣﻬﻨﺪﺳﻮ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت أو ﻣﺴﺆوﻟﻮ ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫أ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻋﺮﺿﺔ ﻟﻤﺘﺎ ﻌﺔ ﻣﺨﻄﻂ ﻧﺪﻓﺔ اﻟﺜﻠﺞ‪.‬‬ ‫أ‬ ‫‪n‬‬ ‫‪6‬‬  ‫أﺳﻮاق اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Marts‬‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻓﺮﻋ ﺔ ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﻣﻦ ﻣﺴﺘﻮدع اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫أﺳﻮاق اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫‪n‬‬ ‫إﻧﻬﺎ أﺻﻐﺮ ﺣﺠﻤﺎ‪ ،‬وﺗﺤﺘﻮي ﻓﻘﻂ ﻋ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﺣﻮل ﻣﻮﺿ ع ﻣﻌ ض ‪ ،‬وﻟﻬﺎ ﺑ ﺔ أ ﺴﻂ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺗﻌﺘ ﺧﺪﻣﺔ ذاﺗ ﺔ ﻷﻧﻬﺎ ﻣﺼﻤﻤﺔ ﻟﺘﻜﻮن ﺴ ﻄﺔ ﻤﺎ ﻜ ض ﻟﻠﻤﺤﻠﻠ ض أو ﻣﻮﻇ ض دﻋﻢ اﻟﻌﻤﻼء ﻟﻠﻮﺻﻮل إﻟﻴﻬﺎ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺄﻧﻔﺴﻬﻢ‪.‬‬ ‫اﻷوﻟ ﺔ ﻟﺴﻬﻮﻟﺔ اﻻﺳﺘﺨﺪام‪ ،‬ﻓﺈﻧﻬﺎ ﻏﺎﻟ ﺎ ﺗ ﺒﻊ ﻣﺨﻄﻄﺎ ﻧﺠﻤ ﺎ‪.‬‬ ‫ﻧﻈﺮا ﻷن ﻗﻮاﻋﺪ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻫﺬە ﺗﻌ‬ ‫‪n‬‬ ‫‪7‬‬ ‫ﺤ ات اﻟﺒ ﺎﻧﺎت )‪(Data Lakes‬‬ ‫ﺗﺨﺰن ﺤ ات اﻟﺒ ﺎﻧﺎت كﻤ ﺎت ﻛﺒ ة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺨﺎم ﻏ اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﺑ ﺎﻧﺎت ﻣﻨﻈﻤﺔ أو ﺑ ﺎﻧﺎت ﻏ ﻣﻨﻈﻤﺔ‪.‬‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﺤﺘﻮي ﻋ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﻳﺘﻢ ﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻋﺪة ﻣﺼﺎدر ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﺘﻀﻤﻦ ﺑ ﺎﻧﺎت أو أﻧﻮاع ﻣﻠﻔﺎت ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ‪.‬‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻧﻈﺮا ﻟﻄﺒ ﻌﺔ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻷوﻟ ﺔ‪ ،‬ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﺴﺘﺨﺪم ﻋﻠﻤﺎء اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺤ ات اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﻻ ﺗ ﺒﻊ أي ﻣﺨﻄﻂ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻣﺤﺪد‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫ﺗﺤﺪ ﺚ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺨﺰﻧﺔ‬ ‫ﺎﻟ ﺴ ﺔ ﻟﻸ ﻌﺎد )‪ (variables/attribues‬اﻟﻤﺘﻐ ة ﺑ ﻂء‪ ،‬ﻏﺎﻟ ﺎ ﻣﺎ ﺗﻈﻬﺮ ﺣﺎﻟﺘﺎن‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﺗﺤﺪ ﺚ ﻗ ﻤﺔ ﺣﺎﻟ ﺔ‪.‬‬ ‫‪ Ø‬ﺗﻐﻴ ﻋﺪد اﻟﻤﺘﻐ ات اﻟ ﻳﺘﻢ ﺴﺠ ﻠﻬﺎ‪.‬‬ ‫‪9‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﺗﺤﺪ ﺚ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺨﺰﻧﺔ‬ ‫ﺗﺤﺪ ﺚ ﺳﺠﻞ ﻘ ﻤﺔ ﻣﺤﺪﺛﺔ‪:‬‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬اﻟ ﺘﺎ ﺔ ﻓﻮق اﻟﻘ ﻢ اﻟﺘﺎر ﺨ ﺔ‪:‬‬ ‫ض‬ ‫إذا ﻗﻤﺖ ﻓﻘﻂ ﺑﺘﻐﻴ اﻟﻘ ﻤﺔ اﻟﺨﻠ ﺔ‪ ،‬ﻓﻬﺬا ﻳ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺨﺎﺻﺔ ﻚ أﺻﻐﺮ وأ ﺴﻂ‬ ‫‪n‬‬ ‫ﻜﺜ ‪.‬وﻣﻊ ذﻟﻚ‪ ،‬ﻧﻈﺮا ﻷﻧﻚ ﻓﻘﺪت اﻟﻘ ﻤﺔ اﻟﺨﺎﺻﺔ ﻚ‪ ،‬ﻟﻢ ﻌﺪ ﺑ ﻣ ﺎﻧﻚ اﻟﻮﺻﻮل إ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﺘﺎر ﺨ ﺔ‪.‬‬ ‫‪ Ø‬اﻻﺣﺘﻔﺎظ ﺎﻟﻘ ﻢ اﻟﺘﺎر ﺨ ﺔ‪:‬‬ ‫ﺗﻄﻠﺐ إﺿﺎﻓﺔ أﻋﻤﺪة إﺿﺎﻓ ﺔ ﺤ ﺚ ﻤﻜﻨﻚ ﺗ ﺒﻊ اﻟﻘ ﻤﺔ اﻟﺤﺎﻟ ﺔ‪ ،‬وﻛﺬﻟﻚ ﻋﻨﺪﻣﺎكﺎﻧﺖ اﻟﻘ ﻢ‬ ‫‪n‬‬ ‫اﻷﺧﺮى ﺸﻄﺔ ﻋﻦ ﻃ ﻖ إﺿﺎﻓﺔ اﻷﻋﻤﺪة‪ :‬اﻟﺴﺠﻞ اﻟ ﺸﻂ واﻟ ﺪا ﺔ اﻟ ﺸﻄﺔ واﻟﻨﻬﺎ ﺔ اﻟ ﺸﻄﺔ‪.‬‬ ‫‪Active Record‬‬ ‫‪Updated Active Record‬‬ ‫‪10‬‬  ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﺗﺤﺪ ﺚ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﺨﺰﻧﺔ‬ ‫ﻳﺘﻢ ﺴﺠ ﻠﻬﺎ ‪:‬‬ ‫ﺗﻐﻴ ﻋﺪد اﻟﻤﺘﻐ ات اﻟ‬ ‫‪n‬‬ ‫‪ Ø‬ﻋﻨﺪ إﺿﺎﻓﺔ أﻋﻤﺪة أو إزاﻟﺘﻬﺎ ﻣﻦ ﺟﺪول أو ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑ ﺎﻧﺎت‪ ،‬ﺳ ﺘﻌ ض ﻋﻠ ﻚ ﺗﺤﺪ ﺪ ﻣﺎ إذاﻛﻨﺖ ﺗ ﺪ‬ ‫ﺣﺬف ﺟﻤﻴﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺘﺎر ﺨ ﺔ أم ﻻ‪.‬‬ ‫‪ Ø‬ﺳ ﺐ ﻣﺤﺪد‪ :‬ﻗ ﻢ ﻓﺎرﻏﺔ‪ ،‬أو ﻣﺴﺎﻓﺎت )‪ (spaces‬ﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﻓﻴﻬﺎ ﻗ ﻢ ﺣ ﺚ ﺠﺐ أن ﺗﻜﻮن ﻣﻮﺟﻮدة‪.‬‬ ‫ض‬ ‫‪ Ø‬ﻻ ﻳﻬﻢ ﻣﺎ إذاﻛﻨﺖ ﺗﻀ ﻒ أﻋﻤﺪة أو ﺗ ﻠﻬﺎ ‪ -‬كﻠﺘﺎ اﻟﺤﺎﻟﺘ ض ‪ ،‬ﺳﺘ ش ئ ﻗ ﻤﺎ ﻓﺎرﻏﺔ‪.‬‬ ‫‪11‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻟﺚ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻷو (‬ ‫‪2‬‬  ‫ﻣﻔﻬﻮم اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﺗﻜﻮن‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫◼‬ ‫ﺿﺨﻤﺔ ﺟﺪا وﻣﻌﻘﺪة ﻟﺪرﺟﺔ أن اﻷدوات واﻟﺘﻘﻨ ﺎت‬ ‫اﻟﺘﻘﻠ ﺪ ﺔ ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﺗﺤﻠ ﻠﻬﺎ ﻗﺪ ﻻ ﺗﻜﻮن ﺎﻓ ﺔ‬ ‫ﻟﻠﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻌﻬﺎ‪.‬‬ ‫ُ‬ ‫ﺴﺘﺨﺪم ﻣﺼﻄﻠﺢ "اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ" ﻟﻺﺷﺎرة إ‬ ‫◼‬ ‫اﻟ ﻤ ﺎت اﻟ ﺒ ة واﻟﻤﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ ﺗﺘﺪﻓﻖ‬ ‫ﻋﺎت ﻋﺎﻟ ﺔ واﻟ ﺗﺤﺘﺎج إ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﻓﻮر ﺔ‪.‬‬ ‫ﺗ ﻤﻦ اﻟﺘﺤﺪ ﺎت اﻟ ﺗﺮاﻓﻖ ﻫﺬا اﻟﻨ ع ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‬ ‫◼‬ ‫ﺗﻮﻓ ﻫﺎ وﻣﻌﺎﻟﺠﺘﻬﺎ وﺗﺨ ﻨﻬﺎ وﺗﺤﻠ ﻠﻬﺎ واﻟ ﺤﺚ ﻓﻴﻬﺎ‬ ‫وﻣﺸﺎرﻛﺘﻬﺎ وﻧﻘﻠﻬﺎ وﺗﺼ ﺮﻫﺎ ﺎﻻﺿﺎﻓﺔ ا اﻟﻤﺤﺎﻓﻈﺔ ﻋ‬ ‫اﻟﺨﺼﻮﺻ ﺎت اﻟ ﺗﺮاﻓﻘﻬﺎ‪.‬‬ ‫‪https://www.arabicmagazine.net/Images/Articles/2018811111949801.jpg‬‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺧﺼﺎﺋﺺ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫‪https://image.slidesharecdn.com/cduulgymsoiyznljkxjw-signature-c40f32b45a67da0182f1bf54c9c02be86d54572e45fbf14c4b729ae4430cdcbd-poli-201001084350/75/-13-2048.jpg‬‬ ‫‪6‬‬  ‫ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ذﻟﻚ‪:‬‬ ‫ﻫﻨﺎك اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺼﺎدر اﻟ ﺗ ﺘﺞ ﻋﻨﻬﺎ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫وﺳﺎﺋﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎ ‪ :‬ﻣﺜﻞ ‪ Facebook‬و ‪ Twitter‬و ‪.Instagram‬‬ ‫◼‬ ‫أﺟﻬﺰة إﻧ ﻧﺖ اﻷﺷ ﺎء )‪ :(IoT‬ﻣﺜﻞ اﻷﺟﻬﺰة اﻟﻤ ﻟ ﺔ اﻟﺬﻛ ﺔ واﻷﺟﻬﺰة اﻟﻘﺎ ﻠﺔ ﻟﻼرﺗﺪاء‪.‬‬ ‫◼‬ ‫ﺗﻢ إ ﺸﺎؤﻫﺎ ﺑﻮاﺳﻄﺔ اﻟﺨﻮادم وﻣﻮاﻗﻊ اﻟ ﺐ واﻟﺘﻄﺒ ﻘﺎت ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﻗ ﻤﺔ ﺣﻮل ﺳﻠﻮك‬ ‫ﻣﻠﻔﺎت اﻟﺴﺠﻞ‪ :‬اﻟ‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم وأداء اﻟﻨﻈﺎم‪.‬‬ ‫وﻧ ﺔ‪ :‬ﻣﺜﻞ ‪ Amazon‬و ‪.eBay‬‬ ‫اﻟﺘﺠﺎرة اﻹﻟ‬ ‫◼‬ ‫أﺟﻬﺰة اﻟﺠﻮال‪ :‬ﺗﻘﻮم اﻷﺟﻬﺰة اﻟﻤﺤﻤﻮﻟﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻬﻮاﺗﻒ اﻟﺬﻛ ﺔ واﻷﺟﻬﺰة اﻟﻠﻮﺣ ﺔ ﺑ ﺸﺎء ﺑ ﺎﻧﺎت ﺣﻮل اﻟﻤﻮﻗﻊ‬ ‫◼‬ ‫واﻻﺳﺘﺨﺪام وﺳﺠﻞ اﻟﺘﺼﻔﺢ‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫ﺗﺎﺑﻊ‪ :‬ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ﻓ ﺔ‪ :‬ﺗﻘﻮم اﻟﻤﺆﺳﺴﺎت اﻟﻤﺎﻟ ﺔ واﻟﺒﻨﻮك ﺑ ﺸﺎء ﻤ ﺎت ﻛﺒ ة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺣﻮل اﻟﻤﻌﺎﻣﻼت‬ ‫اﻟﻤﺎﻟ ﺔ واﻟﻤ‬ ‫◼‬ ‫وﺳﻠﻮك اﻟﻌﻤﻼء واﺗﺠﺎﻫﺎت اﻟﺴﻮق‪.‬‬ ‫ﺔ )‪ (CDRs‬وأﻧﻈﻤﺔ‬ ‫وﻧ ﺔ )‪ (EHRs‬وﻣﺴﺘﻮدﻋﺎت اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ‬ ‫اﻟﺮﻋﺎ ﺔ اﻟﺼﺤ ﺔ‪ :‬اﻟﺴﺠﻼت اﻟﺼﺤ ﺔ اﻹﻟ‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻄﺒ ﺔ اﻷﺧﺮى ﺗﻮﻟﺪ ﻤ ﺎت ﻛﺒ ة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺣﻮل ﺻﺤﺔ اﻟﻤ ﺾ واﻟﻌﻼج واﻟﻨﺘﺎﺋﺞ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺎﻣﻼت اﻟﺤﻜﻮﻣ ﺔ‪ :‬ﺗﻘﻮم اﻟﺠﻬﺎت اﻟﺤﻜﻮﻣ ﺔ ﺑ ﻧﺘﺎج ﻤ ﺎت ﻛﺒ ة ﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﺣﻮل اﻟ ﻛﻴ ﺔ اﻟﺴ ﺎﻧ ﺔ‪،‬‬ ‫◼‬ ‫واﻟﻤﺆ ات اﻻﻗﺘﺼﺎد ﺔ‪ ،‬واﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﺒ ﺌ ﺔ‪.‬‬ ‫ُ‬ ‫واﻟﺘﺠﺎرب ﻤ ﺔ ﻛﺒ ة ﻣﻦ‬ ‫اﻟﻤﺴﻮﺣﺎت واﻟ ﺤﺚ اﻟﻌﻠ‬ ‫اﻻﺳﺘﻄﻼﻋﺎت واﻟ ﺤﻮث واﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻌﻠﻤ ﺔ‪ :‬ﺗ‬ ‫◼‬ ‫ﻤﻜﻦ أن ﺗﻜﻮن ﻣﻔ ﺪة ﻟﻠﺘﺤﻠ ﻞ واﻟﺮؤى‪.‬‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟ‬ ‫ﻫﺬە ﻣﺠﺮد أﻣﺜﻠﺔ ﻗﻠ ﻠﺔ‪ ،‬وﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﺗﺘﻄﻮر ﺎﺳﺘﻤﺮار ﻣﻊ ﺗﻐ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟ ﺎ واﻟﻤﺠﺘﻤﻊ‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫ﺗﺤﺪ ﺎت ﺗﻨﻈ ﻢ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ﻫﻨﺎك اﻟﻌﺪ ﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺸ ﻼت واﻟﺘﺤﺪ ﺎت اﻟ ﻗﺪ ﺗﻮاﺟﻬﻬﺎ اﻟﻤﺆﺳﺴﺎت ﻋﻨﺪ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ ،‬ﻤﺎ‬ ‫▪‬ ‫ذﻟﻚ‪:‬‬ ‫‪9‬‬ ‫ﻣﻨﻈﻮﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫اﻷﻃﺮاف‬ ‫ﺗﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻫﺬە اﻟﺨﺪﻣﺔ وﺗﺤﺪ ﺪ واﺟ ﺎت وﺣﻘﻮق ﻞ‬ ‫ﻟ ﻳﺘﻢ ﺗﻨﻈ ﻢ أي ﺧﺪﻣﺔ ﺠﺐ ﺗﺤﺪ ﺪ اﻷﻃﺮاف اﻟ‬ ‫◼‬ ‫ﻃﺮف‪.‬‬ ‫ﻣﺎ ﺑ ﻨﻬﺎ‪ ،‬ﻫﺬە اﻟﻤﻨﻈﻮﻣﺔ ُﻣ ﻮﻧﺔ ﻣﻦ‪:‬‬ ‫ﺗﺘﻜﻮن ﻣﻨﻈﻮﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﻣﻦ ﻋﺪة ﺟﻬﺎت ﺗﺘﻔﺎﻋﻞ‬ ‫◼‬ ‫ ﻣﻮﻓﺮ‪/‬ﻣﺰود اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪.‬‬ ‫ ُﻣﻘﺪم ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪.‬‬ ‫ ﻋﻤ ﻞ ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪.‬‬ ‫‪10‬‬  ‫ﻣﻮﻓﺮ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ُﻣﻘﺪم اﻟﺨﺪﻣﺔ‪ ،‬و ﺸﻤﻞ أ ﺸﻄﺔ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﻣﺼﺎدر ُﻣﺨﺘﻠﻔﺔ إ‬ ‫ﺗﻮﻓ‬ ‫ﻌﻤﻞ ﻣﻮﻓﺮ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﻋ‬ ‫◼‬ ‫‪:‬‬ ‫ﺳ ﻞ اﻟﻤﺜﺎل ﻣﺎ‬ ‫ﻣﻮﻓﺮة اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻋ‬ ‫ إ ﺸﺎء اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ إ ﺸﺎء اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻮﺻﻔ ﺔ )‪ (Meta data‬اﻟ ﺗﺼﻒ ﻣﺼﺪر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ إ ﺠﺎد ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻤﻔﺘﻮﺣﺔ )‪ (open data‬ﻋ اﻹﻧ ﻧﺖ‪.‬‬ ‫ ﺗﻮﻓ ﺑ ﺎن اﻟﺨﺪﻣﺎت )‪ (Service catalogue‬إ ُﻣﻘﺪم اﻟﺨﺪﻣﺔ ﻋﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻘﺎ ﻠﺔ ﻟﻺﺳﺘﺨﺪام‪.‬‬ ‫‪11‬‬ ‫ُﻣﻘﺪم ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫اﻟﺒ ﺔ اﻟﺘﺤﺘ ﺔ اﻟﻼزﻣﺔ ﻟﻬﺎ و ﺸﻤﻞ أ ﺸﻄﺔ ُﻣﻘﺪم‬ ‫ﻘﻮم ُﻣﻘﺪم اﻟﺨﺪﻣﺔ ﺑﺘﺤﻠ ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ وﺗﻮﻓ‬ ‫◼‬ ‫‪:‬‬ ‫اﻟﺨﺪﻣﺔ ﻋ ﺳ ﻞ اﻟﻤﺜﺎل ﻣﺎ‬ ‫ﻣﻦ ﻣﻮﻓﺮ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت أو اﻟ ﺤﺚ‬ ‫ﻣﺼﺎدر اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﺟﻤﻊ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻋﻦ ﻃ ﻖ اﻟﻄﻠﺐ اﻟﻤ ﺎ‬ ‫ اﻟ ﺤﺚ‬ ‫اﻹﻧ ﻧﺖ )‪.(Data Crawling‬‬ ‫ ﺗﺨ ﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ دﻣﺞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ ﺗﻮﻓ أدوات ﻟﺘﺤﻠ ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫ دﻋﻢ إدارة اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ﻣﺜﻞ ﺧﺼﻮﺻ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وأﻣﻦ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت وﻣﻠ ﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫ﻋﻤ ﻞ ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ُ‬ ‫ﻘﺪﻣﻬﺎ‬ ‫ﻫﻮ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم اﻟﻨﻬﺎ ﻟﻤﻨﻈﻮﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ أو ﻫﻮ ﻧﻈﺎم ﺴﺘﺨﺪم اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ أو اﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟ‬ ‫◼‬ ‫ُ‬ ‫ُﻣﻘﺪم ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ و ﻤﺎ ﻤﻜﻦ ﻟﻠﻌﻤ ﻞ أن ﻳ ﺘﺞ ﺧﺪﻣﺎت ﺟﺪ ﺪة أو ﻣﻌﺮﻓﺔ وذﻟﻚ إﻋﺘﻤﺎدا ﻋ‬ ‫ﻧﺘﺎﺋﺞ ﺗﺤﻠ ﻞ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪.‬‬ ‫‪:‬‬ ‫و ﺸﻤﻞ أ ﺸﻄﺔ اﻟﻌﻤ ﻞ ﻋ ﺳ ﻞ اﻟﻤﺜﺎل ﻣﺎ‬ ‫◼‬ ‫ ﻃﻠﺐ ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ ﻣﻦ ﻣﺰود اﻟﺨﺪﻣﺔ‪.‬‬ ‫ إﺳﺘﺨﺪام ُﻣﺨﺮﺟﺎت ﺧﺪﻣﺔ اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪.‬‬ ‫‪13‬‬ ‫اﻟﻔﺼﻞ اﻟﺜﺎﻟﺚ‬ ‫اﻟﺒ ﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫)اﻟﻮﺣﺪة اﻟﺘﻌﻠ ﻤ ﺔ اﻟﺜﺎﻧ ﺔ(‬ ‫‪2‬‬  ‫إﻃﺎر اﻟﻌﻤﻞ ‪Hadoop‬‬ ‫‪ Hadoop‬ھو إطﺎر ﻋﻣل ﻣﻔﺗوح اﻟﻣﺻدر ﻣﻌد ﻷﻏراض ﺗﻧﻔﯾذ ﻋﻣﻠﯾﺎت اﻟﺗﺧزﯾن اﻟﻣوزع وﻣﻌﺎﻟﺟﺔ ﻣﺟﻣوﻋﺎت‬ ‫◼‬ ‫اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت اﻟﺿﺧﻣﺔ‪.‬‬ ‫ﺗم ﺗطوﯾره ﺑواﺳطﺔ ‪ Apache Software Foundation‬وھو ﻣﻛﺗوب ﺑﻠﻐﺔ اﻟﺟﺎﻓﺎ ‪.Java‬‬ ‫◼‬ ‫ﯾﺗﻛون ‪ Hadoop‬ﻣن أرﺑﻊ وﺣدات رﺋﯾﺳﯾﺔ‪:‬‬ ‫◼‬ ‫ّ‬ ‫‪.1‬ﻧﻈﺎم اﻟﻤﻠﻔﺎت اﻟﻤﻮزﻋﺔ ﻟـ ‪:Hadoop (HDFS) -‬‬ ‫▪ ﻧظﺎم ﻣﻠﻔﺎت ﻣوزع ﯾﻌﻣل ﻋﻠﻰ أﺟﮭزة ﻗﯾﺎﺳﯾﺔ أو ذات إﻣﻛﺎﻧﺎت ﻣﻧﺧﻔﺿﺔ‪.‬‬ ‫▪ ﯾوﻓر ‪ HDFS‬ﺳرﻋﺔ ﻧﻘل ﺑﯾﺎﻧﺎت أﻓﺿل ﻣن أﻧظﻣﺔ اﻟﻣﻠﻔﺎت اﻟﺗﻘﻠﯾدﯾﺔ‪ ،‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟ