جاذبية البيانات

تحدث جاذبية البيانات عندما تزداد كمية البيانات في المستودع ويزداد أيضًا عدد الاستخدامات. تشير جاذبية البيانات إلى قدرة هيئة البيانات على جذب التطبيقات والخدمات والبيانات الأخرى. ستزداد جودة وكمية البيانات بمرور الوقت، مما يجذب المزيد من التطبيقات والخدمات للاتصال بهذه البيانات. هناك أدلة متزايدة على أن الأنظمة الغنية بالبيانات تجتذب المزيد من البيانات، مما يجذب بدوره المزيد من التطبيقات المعتمدة على البيانات، مما يجذب بدوره المزيد من البيانات.

في هذا السياق، يمكن اعتبار الجاذبية بمثابة الطريقة التي تنجذب بها البرامج والخدمات ومنطق الأعمال إلى البيانات نسبة إلى جودتها (حجم البيانات). كلما كان حجم البيانات أكبر، كلما جذبت المزيد من التطبيقات والخدمات والبيانات الأخرى، وكلما كان جذبها أسرع. 

في الواقع، قد يؤثر نقل البيانات لمسافات أبعد وبمعدلات أعلى على أداء عبء العمل، لذا فمن المنطقي تجميع البيانات ووضع التطبيقات والخدمات ذات الصلة في مكان قريب. وهذا هو أحد الأسباب التي تجعل تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) بحاجة إلى أن تكون قريبة قدر الإمكان من المكان الذي يتم فيه إنشاء البيانات التي تستخدمها وتخزينها.

التقارب المفرط هو مصطلح يستخدم غالبًا لتوضيح مفهوم جاذبية البيانات. في البنية التحتية المتقاربة، يتم دمج موارد الحوسبة والشبكات والمحاكاة الافتراضية بشكل وثيق مع تخزين البيانات داخل صناديق الأجهزة الأساسية. كلما زادت كمية البيانات، زادت البيانات الأخرى المرتبطة بها، وزادت القيمة التحليلية للبيانات.

تاريخ جاذبية البيانات

تم اقتراحه في عام 2010. وهو يعتقد أنه عندما تقوم المنظمات بجمع البيانات في مكان واحد، فإن البيانات "تتراكم". وقال ماكروري إن جاذبية البيانات تتحول نحو السحابة. مع انتقال المزيد والمزيد من بيانات الأعمال الداخلية والخارجية إلى السحابة أو توليدها فيها، أصبحت أدوات تحليل البيانات تعتمد بشكل متزايد على السحابة. ويميز تفسيره لهذا المصطلح بين الجاذبية الطبيعية للبيانات والتغيرات المماثلة الناجمة عن قوى خارجية مثل التشريعات والقيود والأسعار المتلاعب بها، والتي يطلق عليها ماكروري الجاذبية الاصطناعية للبيانات. 

مراجع

【1】https://www.techtarget.com/whatis/definition/data-gravity

【2】https://www.computerweekly.com/feature/Data-gravity-What-is-it-and-how-to-manage-it