Data Lakes: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
## بحيرات البيانات: دليل شامل للمبتدئين
=== بحيرات البيانات: دليل شامل للمبتدئين ===


'''بحيرات البيانات''' (Data Lakes) هي أنظمة تخزين مركزية تسمح لك بحفظ كميات هائلة من البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة، بتنسيقها الأصلي. على عكس '''مستودعات البيانات''' (Data Warehouses) التي تتطلب تخزين البيانات بتنسيق محدد مسبقًا، تتيح بحيرات البيانات مرونة أكبر في تخزين البيانات وتحليلها. هذا الدليل موجه للمبتدئين لشرح مفهوم بحيرات البيانات، وفوائدها، وحالات استخدامها، وكيفية البدء في استخدامها.
'''بحيرات البيانات''' (Data Lakes) أصبحت جزءًا لا يتجزأ من استراتيجيات البيانات الحديثة للشركات والمؤسسات. لكن ما هي بحيرة البيانات بالضبط؟ وكيف تختلف عن مستودعات البيانات التقليدية؟ هذا المقال يقدم شرحًا مفصلًا للمبتدئين حول هذا الموضوع.


== ما هي بحيرات البيانات؟ ==
== ما هي بحيرة البيانات؟ ==


تصور بحيرة بيانات كخزان كبير حيث يمكنك تخزين جميع أنواع البيانات: بيانات منظمة من قواعد البيانات، وبيانات شبه منظمة مثل ملفات JSON و XML، وبيانات غير منظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص. هذا التنوع في أنواع البيانات هو ما يميز بحيرات البيانات عن مستودعات البيانات التقليدية.
بحيرة البيانات هي مستودع مركزي يسمح بتخزين كميات هائلة من البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. على عكس [[مستودعات البيانات]]، التي تتطلب تخطيطًا مسبقًا وهيكلة صارمة للبيانات (Schema on Write)، تسمح بحيرات البيانات بتخزين البيانات في حالتها الأولية (Raw Data) ثم تحديد هيكلها عند الحاجة (Schema on Read). هذا يوفر مرونة كبيرة وسرعة في معالجة البيانات.


بمعنى آخر، بحيرة البيانات هي مستودع مركزي لتخزين البيانات بتنسيقها الخام، دون الحاجة إلى تحويلها مسبقًا إلى مخطط محدد. يتم تطبيق المخطط فقط عند قراءة البيانات، وهي عملية تُعرف بـ '''المخطط عند القراءة''' (Schema on Read). هذا يختلف عن '''المخطط عند الكتابة''' (Schema on Write) المستخدم في مستودعات البيانات.
تصور بحيرة البيانات على أنها بحيرة حقيقية، حيث تتدفق إليها الأنهار والجداول حاملةً معها أنواعًا مختلفة من المياه والطمي. هذه المياه والطمي (البيانات) تترسب في البحيرة دون الحاجة إلى تنقيتها أو فرزها مسبقًا.


== لماذا نستخدم بحيرات البيانات؟ ==
== لماذا نستخدم بحيرات البيانات؟ ==


هناك العديد من الفوائد لاستخدام بحيرات البيانات:
هناك العديد من الأسباب التي تدفع المؤسسات إلى تبني بحيرات البيانات:


*   '''المرونة:''' القدرة على تخزين جميع أنواع البيانات بتنسيقها الأصلي.
* '''المرونة:''' القدرة على تخزين أي نوع من البيانات دون الحاجة إلى تحديد هيكلها مسبقًا.
*   '''قابلية التوسع:''' يمكن لبحيرات البيانات التعامل مع كميات هائلة من البيانات، مما يجعلها مثالية للشركات التي تنمو بسرعة.
* '''قابلية التوسع:''' يمكن لبحيرات البيانات التعامل مع كميات هائلة من البيانات المتزايدة باستمرار.
*   '''التكلفة:''' عادةً ما تكون بحيرات البيانات أرخص من مستودعات البيانات، خاصةً عند استخدام حلول التخزين السحابية مثل '''Amazon S3''' أو '''Azure Data Lake Storage'''.
* '''التكلفة:''' عادةً ما تكون تكلفة تخزين البيانات في بحيرات البيانات أقل من تكلفة تخزينها في مستودعات البيانات.
*   '''اكتشاف البيانات:''' تسهيل اكتشاف البيانات الجديدة وتحليلها، مما يمكن الشركات من الحصول على رؤى قيمة.
* '''التحليلات المتقدمة:''' تسهيل عمليات [[تحليل البيانات]] المتقدمة مثل [[التعلم الآلي]] و[[التنقيب عن البيانات]].
*   '''التحليلات المتقدمة:''' تدعم بحيرات البيانات مجموعة واسعة من أدوات التحليل المتقدمة، بما في ذلك '''التعلم الآلي''' (Machine Learning) و'''علم البيانات''' (Data Science).
* '''اكتشاف رؤى جديدة:''' القدرة على استكشاف البيانات واكتشاف أنماط وعلاقات غير متوقعة.
 
== الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات ==
 
| الميزة | بحيرة البيانات | مستودع البيانات |
|---|---|---|
| **هيكلة البيانات** | Schema on Read | Schema on Write |
| **نوع البيانات** | منظمة وغير منظمة وشبه منظمة | منظمة بشكل أساسي |
| **التكلفة** | أقل | أعلى |
| **المرونة** | عالية | منخفضة |
| **المستخدمون** | علماء البيانات، محللو البيانات | مستخدمو الأعمال، مدراء التقارير |
| **الغرض** | اكتشاف، تحليل متقدم | تقارير، ذكاء الأعمال |


== مكونات بحيرة البيانات ==
== مكونات بحيرة البيانات ==


يتكون نظام بحيرة البيانات النموذجي من عدة مكونات رئيسية:
* '''مصادر البيانات:''' تشمل مجموعة متنوعة من المصادر مثل [[قواعد البيانات]]، [[وسائل التواصل الاجتماعي]]، [[أجهزة الاستشعار]]، [[ملفات السجل]]، وغيرها.
* '''منطقة الهبوط (Landing Zone):'''  مكان مؤقت لتخزين البيانات الأولية قبل معالجتها.
* '''التخزين:''' عادةً ما تستخدم أنظمة تخزين موزعة مثل [[Hadoop Distributed File System]] (HDFS) أو [[Amazon S3]] أو [[Azure Data Lake Storage]].
* '''معالجة البيانات:'''  أدوات مثل [[Apache Spark]] و[[Apache Flink]] لمعالجة البيانات وتحويلها.
* '''كتالوج البيانات (Data Catalog):'''  مستودع مركزي للمعلومات الوصفية (Metadata) حول البيانات الموجودة في البحيرة.
* '''أدوات التحليل:''' أدوات مثل [[Tableau]]، [[Power BI]]، و[[Python]] لتحليل البيانات وتصورها.


*  '''مصدر البيانات:''' يمكن أن تكون مصادر البيانات متنوعة، مثل '''قواعد البيانات العلائقية''' (Relational Databases)، و'''تطبيقات الويب''' (Web Applications)، و'''أجهزة الاستشعار''' (Sensors)، و'''وسائل التواصل الاجتماعي''' (Social Media).
== حالات استخدام بحيرات البيانات ==
*  '''منطقة الهبوط:''' هي المكان الذي يتم فيه تحميل البيانات الأولية.
*  '''منطقة المعالجة:''' هنا يتم تنظيف البيانات وتحويلها وتجهيزها للتحليل.
*  '''منطقة التحليل:''' حيث يتم استخدام البيانات لتحقيق رؤى قيمة.
*  '''الحوكمة:'''  مجموعة من السياسات والإجراءات لضمان جودة البيانات وأمنها.  يتضمن ذلك '''إدارة البيانات الوصفية''' (Metadata Management) و'''التحكم في الوصول''' (Access Control).


{| class="wikitable"
* '''تحسين تجربة العملاء:''' تحليل بيانات العملاء من مصادر مختلفة لفهم احتياجاتهم وتفضيلاتهم.
|+ مكونات بحيرة البيانات
* '''اكتشاف الاحتيال:''' استخدام [[التعلم الآلي]] للكشف عن الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي.
|-
* '''تحسين العمليات التشغيلية:''' تحليل بيانات العمليات لتحديد مجالات التحسين وزيادة الكفاءة.
| المكون || الوصف
* '''تطوير منتجات جديدة:''' استخدام بيانات السوق لتحديد فرص جديدة لتطوير المنتجات.
|-
* '''التنبؤ بالطلب:'''  استخدام [[سلاسل زمنية]] و [[التحليل التنبؤي]] للتنبؤ بالطلب على المنتجات والخدمات.
| مصدر البيانات || قواعد البيانات، تطبيقات الويب، أجهزة الاستشعار، وسائل التواصل الاجتماعي
|-
| منطقة الهبوط || تحميل البيانات الأولية
|-
| منطقة المعالجة || تنظيف وتحويل البيانات
|-
| منطقة التحليل || استخدام البيانات لتحقيق رؤى
|-
| الحوكمة || جودة البيانات، الأمان، إدارة البيانات الوصفية
|}


== حالات استخدام بحيرات البيانات ==
== تقنيات شائعة لبناء بحيرات البيانات ==


*   '''تحليل سلوك العملاء:''' فهم سلوك العملاء من خلال تحليل بياناتهم من مصادر مختلفة.
* '''Hadoop:''' إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
*   '''اكتشاف الاحتيال:''' تحديد الأنشطة الاحتيالية المحتملة من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي.
* '''Spark:''' محرك معالجة بيانات سريع وموزع.
*   '''الصيانة التنبؤية:''' التنبؤ بفشل المعدات من خلال تحليل بيانات أجهزة الاستشعار.
* '''Cloud Storage:''' خدمات تخزين سحابية مثل Amazon S3 و Azure Data Lake Storage و Google Cloud Storage.
*   '''تحسين سلسلة التوريد:''' تحسين كفاءة سلسلة التوريد من خلال تحليل بيانات المخزون والمبيعات.
* '''Data Governance Tools:''' أدوات لإدارة جودة البيانات وأمنها.
*   '''تطوير منتجات جديدة:''' تحديد فرص تطوير منتجات جديدة من خلال تحليل بيانات السوق.
* '''Data Catalog Tools:''' أدوات لتنظيم وتوثيق البيانات في البحيرة.


== أدوات وتقنيات بحيرات البيانات ==
== التحديات المتعلقة ببحيرات البيانات ==


هناك العديد من الأدوات والتقنيات المتاحة لبناء بحيرة بيانات، بما في ذلك:
* '''تعقيد الإدارة:''' إدارة بحيرة بيانات كبيرة ومعقدة يمكن أن تكون تحديًا.
* '''جودة البيانات:''' ضمان جودة البيانات ودقتها أمر بالغ الأهمية.
* '''أمن البيانات:''' حماية البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به.
* '''اكتشاف البيانات:''' قد يكون من الصعب العثور على البيانات المطلوبة في بحيرة البيانات إذا لم يتم تنظيمها بشكل جيد.
* '''الحوكمة:'''  وضع سياسات وإجراءات لحوكمة البيانات.


*  '''Hadoop:''' إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية وتكامل البيانات ==
*  '''Spark:''' محرك معالجة بيانات سريع وموزع.
*  '''AWS S3:''' خدمة تخزين سحابية من Amazon.
*  '''Azure Data Lake Storage:''' خدمة تخزين سحابية من Microsoft.
*  '''Google Cloud Storage:''' خدمة تخزين سحابية من Google.
*  '''Delta Lake:''' طبقة تخزين مفتوحة المصدر تجلب الموثوقية إلى بحيرات البيانات.
*  '''Snowflake:''' منصة بيانات سحابية.


== بحيرات البيانات مقابل مستودعات البيانات ==
على الرغم من أن بحيرات البيانات ليست مرتبطة بشكل مباشر بتداول [[الخيارات الثنائية]]، إلا أن تحليل البيانات الضخمة (Big Data) التي يمكن تخزينها في بحيرات البيانات يمكن أن يُستخدم لتحسين استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:


| الميزة | بحيرة البيانات | مستودع البيانات |
* '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):''' تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار لقياس المشاعر العامة تجاه الأصول المالية المختلفة.
|---|---|---|
* '''التحليل الفني المتقدم:'''  استخدام [[مؤشرات فنية]] معقدة تعتمد على كميات هائلة من البيانات التاريخية.
| **نوع البيانات** | منظمة، شبه منظمة، غير منظمة | منظمة |
* '''التحليل الأساسي:''' تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للشركات لتقييم قيمتها.
| **المخطط** | المخطط عند القراءة | المخطط عند الكتابة |
* '''اكتشاف الأنماط:'''  استخدام [[التعلم الآلي]] لاكتشاف أنماط تداول مربحة.
| **المرونة** | عالية | منخفضة |
* '''إدارة المخاطر:'''  تحليل بيانات الخسائر والأرباح لتحديد المخاطر المحتملة.
| **التكلفة** | منخفضة | عالية |
| **الحالات الاستخدامية** | علم البيانات، التعلم الآلي، التحليلات المتقدمة | التقارير، لوحات المعلومات |


== البدء في بناء بحيرة البيانات ==
**استراتيجيات متقدمة:**


1.  '''حدد أهدافك:''' ما الذي تريد تحقيقه من خلال بحيرة البيانات؟
* [[استراتيجية مارتينجال]]
2.  '''حدد مصادر البيانات:''' ما هي مصادر البيانات التي تحتاج إلى تضمينها؟
* [[استراتيجية فيبوناتشي]]
3.  '''اختر التكنولوجيا المناسبة:''' ما هي الأدوات والتقنيات التي ستستخدمها؟
* [[استراتيجية بولينجر باند]]
4.  '''قم بتصميم بنية بحيرة البيانات:''' كيف ستنظم البيانات الخاصة بك؟
* [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]
5.  '''نفذ حوكمة البيانات:''' تأكد من أن لديك سياسات وإجراءات لإدارة جودة البيانات وأمنها.
* [[استراتيجية الاختراق]]
* [[استراتيجية ارتداد]]
* [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
* [[استراتيجية تداول الأخبار]]
* [[استراتيجية التداول اللحظي]]
* [[استراتيجية التداول على المدى الطويل]]
* [[استراتيجية المضاربة]]
* [[استراتيجية التحوط]]
* [[استراتيجية التداول الموسمي]]
* [[استراتيجية التداول باستخدام الأنماط الشموع]]
* [[استراتيجية التداول باستخدام حجم التداول]]


== مفاهيم ذات صلة ==
== الخلاصة ==


*  [[البيانات الكبيرة]] (Big Data)
بحيرات البيانات هي أداة قوية يمكن أن تساعد المؤسسات على جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات أفضل. على الرغم من وجود بعض التحديات المرتبطة ببناء وإدارة بحيرة بيانات، إلا أن الفوائد المحتملة تفوق بكثير هذه التحديات.
*  [[التحليل البياني]] (Graph Analytics)
*  [[البيانات الوصفية]] (Metadata)
*  [[استخراج البيانات]] (Data Mining)
*  [[تنظيف البيانات]] (Data Cleansing)
*  [[تحويل البيانات]] (Data Transformation)
*  [[إدارة البيانات]] (Data Management)
*  [[أمن البيانات]] (Data Security)
*  [[الذكاء الاصطناعي]] (Artificial Intelligence)
*  [[التعلم العميق]] (Deep Learning)
*  [[تحليل الانحدار]] (Regression Analysis)
*  [[تحليل السلاسل الزمنية]] (Time Series Analysis)
*  [[مؤشر القوة النسبية]] (Relative Strength Index (RSI))
*  [[التقارب والتباعد المتوسط المتحرك]] (Moving Average Convergence Divergence (MACD))
*  [[بولينجر باند]] (Bollinger Bands)
*  [[تحليل حجم التداول]] (Volume Analysis)
*  [[تحليل الشموع اليابانية]] (Candlestick Pattern Analysis)
*  [[التحليل الفني]] (Technical Analysis)
*  [[التحليل الأساسي]] (Fundamental Analysis)
*  [[إدارة المخاطر]] (Risk Management)


== الموارد الإضافية ==
== روابط ذات صلة ==


*   [AWS Data Lake](https://aws.amazon.com/data-lake/)
* [[البيانات الضخمة]]
*   [Azure Data Lake Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/services/storage/data-lake-storage/)
* [[تحليل البيانات]]
*   [Google Cloud Data Lake](https://cloud.google.com/solutions/data-lake)
* [[التعلم الآلي]]
* [[التنقيب عن البيانات]]
* [[مستودعات البيانات]]
* [[Hadoop]]
* [[Spark]]
* [[Amazon S3]]
* [[Azure Data Lake Storage]]
* [[Data Governance]]
* [[Data Catalog]]
* [[قواعد البيانات]]
* [[وسائل التواصل الاجتماعي]]
* [[أجهزة الاستشعار]]
* [[ملفات السجل]]
* [[الذكاء الاصطناعي]]
* [[البيانات المنظمة]]
* [[البيانات غير المنظمة]]
* [[البيانات شبه المنظمة]]
* [[سلاسل زمنية]]


[[Category:بحيرات_البيانات]]
[[Category:الفئة:بحيرات_البيانات]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Latest revision as of 08:02, 23 April 2025

بحيرات البيانات: دليل شامل للمبتدئين

بحيرات البيانات (Data Lakes) أصبحت جزءًا لا يتجزأ من استراتيجيات البيانات الحديثة للشركات والمؤسسات. لكن ما هي بحيرة البيانات بالضبط؟ وكيف تختلف عن مستودعات البيانات التقليدية؟ هذا المقال يقدم شرحًا مفصلًا للمبتدئين حول هذا الموضوع.

ما هي بحيرة البيانات؟

بحيرة البيانات هي مستودع مركزي يسمح بتخزين كميات هائلة من البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. على عكس مستودعات البيانات، التي تتطلب تخطيطًا مسبقًا وهيكلة صارمة للبيانات (Schema on Write)، تسمح بحيرات البيانات بتخزين البيانات في حالتها الأولية (Raw Data) ثم تحديد هيكلها عند الحاجة (Schema on Read). هذا يوفر مرونة كبيرة وسرعة في معالجة البيانات.

تصور بحيرة البيانات على أنها بحيرة حقيقية، حيث تتدفق إليها الأنهار والجداول حاملةً معها أنواعًا مختلفة من المياه والطمي. هذه المياه والطمي (البيانات) تترسب في البحيرة دون الحاجة إلى تنقيتها أو فرزها مسبقًا.

لماذا نستخدم بحيرات البيانات؟

هناك العديد من الأسباب التي تدفع المؤسسات إلى تبني بحيرات البيانات:

  • المرونة: القدرة على تخزين أي نوع من البيانات دون الحاجة إلى تحديد هيكلها مسبقًا.
  • قابلية التوسع: يمكن لبحيرات البيانات التعامل مع كميات هائلة من البيانات المتزايدة باستمرار.
  • التكلفة: عادةً ما تكون تكلفة تخزين البيانات في بحيرات البيانات أقل من تكلفة تخزينها في مستودعات البيانات.
  • التحليلات المتقدمة: تسهيل عمليات تحليل البيانات المتقدمة مثل التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات.
  • اكتشاف رؤى جديدة: القدرة على استكشاف البيانات واكتشاف أنماط وعلاقات غير متوقعة.

الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات

| الميزة | بحيرة البيانات | مستودع البيانات | |---|---|---| | **هيكلة البيانات** | Schema on Read | Schema on Write | | **نوع البيانات** | منظمة وغير منظمة وشبه منظمة | منظمة بشكل أساسي | | **التكلفة** | أقل | أعلى | | **المرونة** | عالية | منخفضة | | **المستخدمون** | علماء البيانات، محللو البيانات | مستخدمو الأعمال، مدراء التقارير | | **الغرض** | اكتشاف، تحليل متقدم | تقارير، ذكاء الأعمال |

مكونات بحيرة البيانات

حالات استخدام بحيرات البيانات

  • تحسين تجربة العملاء: تحليل بيانات العملاء من مصادر مختلفة لفهم احتياجاتهم وتفضيلاتهم.
  • اكتشاف الاحتيال: استخدام التعلم الآلي للكشف عن الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي.
  • تحسين العمليات التشغيلية: تحليل بيانات العمليات لتحديد مجالات التحسين وزيادة الكفاءة.
  • تطوير منتجات جديدة: استخدام بيانات السوق لتحديد فرص جديدة لتطوير المنتجات.
  • التنبؤ بالطلب: استخدام سلاسل زمنية و التحليل التنبؤي للتنبؤ بالطلب على المنتجات والخدمات.

تقنيات شائعة لبناء بحيرات البيانات

  • Hadoop: إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
  • Spark: محرك معالجة بيانات سريع وموزع.
  • Cloud Storage: خدمات تخزين سحابية مثل Amazon S3 و Azure Data Lake Storage و Google Cloud Storage.
  • Data Governance Tools: أدوات لإدارة جودة البيانات وأمنها.
  • Data Catalog Tools: أدوات لتنظيم وتوثيق البيانات في البحيرة.

التحديات المتعلقة ببحيرات البيانات

  • تعقيد الإدارة: إدارة بحيرة بيانات كبيرة ومعقدة يمكن أن تكون تحديًا.
  • جودة البيانات: ضمان جودة البيانات ودقتها أمر بالغ الأهمية.
  • أمن البيانات: حماية البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به.
  • اكتشاف البيانات: قد يكون من الصعب العثور على البيانات المطلوبة في بحيرة البيانات إذا لم يتم تنظيمها بشكل جيد.
  • الحوكمة: وضع سياسات وإجراءات لحوكمة البيانات.

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية وتكامل البيانات

على الرغم من أن بحيرات البيانات ليست مرتبطة بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن تحليل البيانات الضخمة (Big Data) التي يمكن تخزينها في بحيرات البيانات يمكن أن يُستخدم لتحسين استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:

  • تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار لقياس المشاعر العامة تجاه الأصول المالية المختلفة.
  • التحليل الفني المتقدم: استخدام مؤشرات فنية معقدة تعتمد على كميات هائلة من البيانات التاريخية.
  • التحليل الأساسي: تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للشركات لتقييم قيمتها.
  • اكتشاف الأنماط: استخدام التعلم الآلي لاكتشاف أنماط تداول مربحة.
  • إدارة المخاطر: تحليل بيانات الخسائر والأرباح لتحديد المخاطر المحتملة.
    • استراتيجيات متقدمة:**

الخلاصة

بحيرات البيانات هي أداة قوية يمكن أن تساعد المؤسسات على جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات للحصول على رؤى قيمة واتخاذ قرارات أفضل. على الرغم من وجود بعض التحديات المرتبطة ببناء وإدارة بحيرة بيانات، إلا أن الفوائد المحتملة تفوق بكثير هذه التحديات.

روابط ذات صلة

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=Data_Lakes&oldid=33608"