لقد تحول العالم في فترة زمنية سابقة من عصر الرأسمالية إلى عصر الرأسمالية المتوحشة..
ويبدو أننا اليوم أمام حقبة تحول جديدة تتمثل بالتحول من عصر المعلومــات إلى عصر المعلومــات المتوحشة.
نعيش يومياً ضمن كم هائل من البيانات الضخمة big data، هذه البيانات باتت تمثل مخزناً للقيمة إذا ما تحولت إلى معلومات. وهذا ما شرعت به شركات التكنولوجيا الكبيرة ومنها شركات التواصل الاجتماعي حيث تكسب المال الوفير من بيع بيانات عملائها الشخصية وعادات تصفحهم لاستغلالها في الإعلانات السلوكية.

لقد عرفت بورصة البيانات الضخمة أسعاراً غريبة لهذه البيانات الالكترونية، فبيانات العمر والسن لأناس مجهولين تباع بمبلغ (0.005) دولار للبيان الواحد، فإن كانت لأناس أغنياء فيصبح السعر (0.1230)، وإن كان الواحد منهم مقبلا على زواج فالسعر (0.2330)، وإن كان متزوجاً ينتظر مولوداً فالسعر (0.3030). أما بيانات الوضع الصحي كالمعاناة من السمنة فتباع بمبلغ (0.5630) دولار للبيان الواحد، وتباع بيانات من يرغب بامتلاك بيت بسعر (0.6730) دولار للبيان الواحد، وبيانات من يبحث عن شراء جوال بسعر (0.6855) دولار للبيان الواحد، أما بيانات المدراء التنفيذيين فتبلغ (124) دولارا للبيان الواحد.

إن هذه الأسعار تفوق بلا شك تقييم العملاء أنفسهم لبياناتهم الشخصية، أما محددات تلك الأسعار فيتمثل: (1) بعمق البيانات، (2) اتساعها، مثال ذلك: عدد مرات مشاركة تلك البيانات، وسرعة القيام بذلك.

صوامع تخزين البيانات:
تعتبر البيانات الشكل الخام لأي محتوى معرفي، فتسجيل أطوال عشرة أشخاص على ورقة، يعني أن هذه الورقة تحوي بيانات، وتتحول إلى معلومات بعد معالجتها،فإذا احتسبنا المتوسط الحسابي لأطوال الأشخاص المسجلين فيكون هذا المتوسط بمثابة معلومة لأنهامحتوى معرفي أكثر فائدة ونفعا من البيانات التيهي مجرد أرقام.

فإذا تراكمت البيانات وازدادت بشكل متسارع فيمكن وصفها بأنها بيانات ضخمة،والضخامة أمر نسبي، فما هو ضخم اليوم قد لا يكون كذلك غداً، وما هو ضخم لجهة، قد يُعدّ صغيراً لغيرها. أما معهد ماكنزي العالمي فقد عرّف البيانات الضخمة بأنها:مجموعة البيانات التي تفوق حجم أو قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية من التقاط، وتخزين، وإدارة وتحليل تلك البيانات.


أنواع البيانات الضخمة:
تقسم البيانات الضخمة إلى بيانات منظمة (أو مهيكلة) لكنها تمثل جزءاً صغيراً من صوامع البيانات، وبيانات غير منظمة(أو غير مهيكلة) وتمثلالجزءالأكبر من تلك الصوامع.

1. أما البيانات المهيكلة: فهي البيانات المخزنة في حقول قاعدة بيانات، يميزها إمكانية البحث فيها وتحليلها،كما يمكن إدارتهاباستخدام لغة SQL.
2. بينما البيانات غير المهيكلة: فهي كل ما لا يمكن تصنيفه بسهولة كالصور والرسوم البيانية، ومقاطع الفيديو، وصفحات الويب، وملفات PDF، والعروض التقديمية، ورسائل البريد الالكتروني، ووثائق الويكي، والتغريدات، ومنشورات الفيسبوك، ورسائل الدردشة، ووثائق XML وغيرها. ورغم أن هذه الأنواع من الملفات لها هيكل داخلي يخصها، لكنها تعتبر "غير منظمة" لأن بياناتها لا تتسق تماما كقاعدة بيانات.

3. وبين النوعين السابقين بيانات تسمى بيانات شبه منظمة: وهي خليط بين الاثنين، لكنهاتفتقر إلى بنية منتظمةمثل برامج معالجة النصوص.

إن صفة البيانات الضخمة تطلق عند توافر الصفات التالية:
(1) الحجم: حيث تتوافر كميات كبيرة من البيانات.
(2) السرعة: حيث ينمو حجم البيانات بشكل متسارع.
(3) التنوع: حيث تتنوع البيانات إلى بيانات مهيكلة وغير مهيكلة.



ومع تزايد حجم وتنوع البيانات التي تتعامل معها الشركات - حيث ازدادت البيانات خلال العامين الماضيين بوتيرة متسارعة وجمع أكثر من 90? منها- وجدت الشركات نفسها أمام طريقين:
- إما تجاهل هذه البيانات.
- أو البدء بالتكيّف معها تدريجياً لفهمها والاستفادة منها،إلا أن ذلك لا يحصل باستخدام الأدوات التقليدية.

فمثلاً لا تستفيد غالبية المتاجر الضخمة من بيانات صفقات عملائها،ولو أخضعتها للمعالجةلاستطاعت فهم زبائنها وعملائها،و لطورت علاقاتها معهم، وبذلك تحقق ميزة تنافسية عن غيرها من المتاجر. لذلك يجب التكيّف مع هذا الواقع الجديد عوضا عن تجاهله، فحيازة أو إنشاء قواعد بيانات ضخمة للعملاء تفيد بالتعرف على أنماط السوق وحركته، ثم بحسن إدارتها فستُدر ثروات كبيرة.

لكن ضخامة البيانات يؤدي إلى مواجهة مشاكل منها:

(1) الإغراق بسبب الحجم الهائل للبيانات.
(2) المادية.
(3) التوقيت: أي فقدان المعلومات لقيمتها إذا لم تستخدم في الوقت المناسب.
(4) زيادة التكلفة.
(5) تعدد أشكال البيانات (سواء المنظم منها أو غير المنظم).
(6) تناقض بعض التحليلاتمع بعض المعلومات المفيدة.

أمثلة عن البيانات الضخمة:

- يقدر حجم ما يطلقه كل إنسان يومياً بـ 2.2 مليون تيرا بايت من البيانات، و25 تيرابايت من سجلات الدخول على فيسبوك يومياً، وأكثر من 200 مليون مستخدم نشط يكتبون أكثر من 230 مليون تغريدة يومياً على تويتر.

- تقدر أبحاث شركة إنتل أن حجم البيانات التي ولدها البشر منذ بداية التاريخ وحتى عام 2003 ما قدره 5 إكسابايت (وحدة قياس البيانات)، وتضاعف هذا الرقم 500 مرة خلال عام 2012 ليصل إلى 2.7 زيتابايت، ويتوقع أن يتضاعف هذا الرقم ثلاث مرات حتى عام 2015.

- قدرت شركة سيسكو أنه وبحلول عام 2015ستتجاوز حركة الزيارات على الإنترنت 4.8 زيتابايت ( أي 4.8 مليار تيرا بايت ) سنوياً.

- تنتج طائرة إيرباص 380 مليار سطر من الشيفرات البرمجية كل نصف ساعة، ما يعادل 10 تيرابايت من البيانات، مصدرها ما تولده محركات وحساسات الطائرة التي تصف التفاصيل الدقيقة المصاحبة لرحلتها، وهذاالحجم يخص بيانات نصف ساعة من رحلة واحدة فقط من طائرة واحدة.فإذا سافرت الطائرة في رحلة من مطار هيثرو إلى مطار كيندي، فستنتج الرحلة 640 تيرابايت من البيانات. وهذا مثال عن طبيعة حجم البيانات الضخمة.

- ذكرت شركة IBM أنها تنتج 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يومياً(الكوينتيليون هو الرقم واحد متبوعاً بـ 18 صفراً)،مصدرها المعلومات حول المناخ والتعليقات المنشورة على مواقع التواصل الاجتماعي والصور الرقمية والفيديوهات ومعاملات البيع والشراء.. الخ.

- تعتبر المكتبات المفتوحة المصدر مخزنا ضخماً للبيانات وتعد Hadoop من أفضل تقنيات التعامل معها وتستخدم شبكة لينكدإن الاجتماعية المتخصصة بالوظائف والعمل هذه الخدمة لتوليد أكثر من 100 مليار مقترح على المستخدمين أسبوعياً.

- يعالج موقع أمازون ملايين العمليات الخلفية كل يوم، إضافةلاستفسارات أكثر من نصف مليون بائع. وتعتمد أمازون على نظام لينوكس بشكل أساسي ليتمكن من التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات، وتملك أمازون أكبر 3 قواعد بيانات لينوكس في العالم والتي تصل سعتها إلى7.8 و18.5 و24.7 تيرابايت.

- تعالج سلسلة المتاجر وولمارت أكثر من مليون معاملة تجارية كل ساعة، ويقدر حجم قواعد بياناتهاأكثر من 2.5 بيتابايت (2560 تيرابايت) من البيانات، وهذا يعادل 167 ضعف البيانات الواردة في جميع الكتب الموجودة في مكتبة الكونغرس في الولايات المتحدة.

- يقوم نظام حماية بطاقات الائتمان من الاحتيال FICO Falcon Credit Card Fraud Detection System بحماية 2.1 مليار حساب نشط في جميع أنحاء العالم.



إذاً الأمر أشبه بغربلة جبل شاهق من البيانات بغية الحصول على صخرة وزنها لا يتعدى عدة مئات من الغرامات، إلا أنها صخرة تدرّ ذهباً.

إذا البيانات الضخمة تساعد في:
- اكتشاف الرؤى المهمة القابلة للتنفيذ.
- تحديد البيانات الأكثر أهمية لقطاع الأعمال وتوجيه القرارات المستقبلية.
- تفهم الزبائن بشكل أكثر، والتعرف على كيفية زيادةالمعلومات الاستخبارية وزيادة المبيعات، وزيادة الكفاءة، وتحسين العمليات وخدمات العملاء.
- تحسس مواطن الخطر وتحسين إدارة المخاطر.

لكن وعلى الرغم من كون الاستثمار في البيانات الضخمة وتعلّم كيفية استخدامها قد يسمحان بتحويل مجرى الأعمال، فإن الشركات الصغيرةالحجم قد تعتقد أن النفاذ إلى البيانات الضخمة مرتفع التكلفة، فتبتعد عن هكذا استثمار. مما سيسبّب بتقسيم الشركات إلى نوعين: شركات غنية بالبيانات، وأخرى لا تملكها، الأمر الذي يؤهل الشركات الغنية للقيام بتفكيك أسرار البيانات وبيعها إلى الشركات الصغيرة.


مقترح لاستخدام تقنية البيانات الضخمة فيما بين المؤسسات المالية الإسلامية:
تعتبر شركة (PricewaterhousCoopers (PwCمن شركات المحاسبة والمراجعة الكبيرة في العالم، وهي تلزم نفسها بالانتقال إلى القرن الحادي والعشرين باعتماد XBRL كأداة إبلاغ وتقرير لضمان سرعة تدفق المعلومات بحرية لوسائل الإعلام لزيادة الدقة والنزاهة والثقة.وهي ممن تبنى XBRLبالتعاون مع AICPAو IMAو IASو Deloitteوغيرها إضافة إلى كبار شركات التقنية كاتحاد شبكة الويب العالمية WWW ومايكروسوفت وأوراكل وغيرها من كبار شركات التقنية. وقد نشرت كتابا بعنوان: لغة الإفصاح المالي والمحاسبي XBRL، ولمزيد من الاطلاع (رابط التحميل).

ولعل استلام السيد عبد الإله بلعتيق موقع الأمين العام للمجلس العام للمصارف والمؤسسات المالية الإسلامية CIBAFI، وبوصفه قد شغل منصب أمين عام مساعد لمجلس الخدمات المالية الإسلامية IFSB، وشغل أيضا منصب مدير شركة PwCلعدة سنوات وبمواقع عالمية، فإني أستغل إعادة اقتراح تبني هذه اللغة لتكون لغة مالية مشتركة للمؤسسات المالية الإسلامية كون المجلس العام مظلة تلك المؤسسات.

فهذه اللغة أساسها لغة XMLأحد عناصر البيانات الضخمة، وهي لغة قادرة على إدارة بيانات تلك المؤسسات بشكل آلي، ولديها قدرات إعادة جدولتها مما يسمح بتحويلها إلى معلومات قيّمة تتصف بأنها معلومات ذات قيمة جوهرية يمكناستثمارها في تلك المؤسسات وفي غيرها بما يحقق النفع لهذه الصناعة على المستوى العالمي.

كما يعتبر التقرير المعدّ على أساس XBRL نسخة الكترونية محسنة من القوائم المالية،ويحقق فوائد عديدة، منها:

= خفض معالجة البيانات.
= إعداد التقارير المالية باستهلاك ورق أقل، فالتقارير الالكترونية صديقة البيئة.
= خفض الوقت المطلوب لأداء مختلف مهام المحاسبة.
= خفض تكلفة تبادل البيانات.
= تحسين تحليل المعلومات المالية.
= تطوير جودة وسرعة عمليات المراجعة باستخدام برامج وتطبيقات تستطيع قراءة ملفات XML وتطبيق المراجعة الآلية.
= إمكانية النشر بلغات مختلفة كالانكليزية والفرنسية والعربية وغيرها مباشرة من خلال حلول برمجية.
= زيادة قدرة المحللين الماليين على استخراج وتحليل ومعالجة هذه المعلومات بأدوات مصمّمة خصيصا لهذا الغرض.

وتطال منافع XBRL مجال الإفصاح في المؤسسات المالية الإسلامية وذلك بتوفير البيانات والمعلومات اللازمة ضمن التوقيت الصحيح بما يحقق هدف معيار الإفصاح الداعم للشفافية وانضباط السوق في المؤسسات التي تقدم خدمات مالية إسلامية، وذلك بتمكين المشاركين في السوق دعم تطبيق معايير IFSBالخاصة بكفاية رأس المال، وإدارة المخاطر، والمراجعة الرقابية ومعايير الحوكمة.

كما ييسر ذلك حصول المشاركين في السوق على معلومات دقيقة ومتجددة وصادقة، ومنهم أصحاب حسابات الاستثمار فيعزز ذلك قدراتهم على متابعة أداء استثماراتهم بتقييم المعلومات ذات العلاقة.

وسوف يحقق CIBAFIإيرادات ليست بالقليلة من خلال استغلال صوامع البيانات التي سيجمعها واستثمار تلك المعلومات المفيدة المستخرجة من تلك البيانات التي سيجمعها دوريا وباستمرار تنمو وبشكل متسارع.