الحلقة الكبيرة المحيطة بتحليلات البيانات الضخمة

"المعلومات هي نفط القرن الحادي والعشرين ، والتحليلات هي محرك الاحتراق"

هذا البيان الصادر عن نائب الرئيس التنفيذي السابق لشركة Gartner للأبحاث والاستشارات Peter Sondergaard يشير إلى القوة التي تتمتع بها التحليلات في جعل البيانات الضخمة أكثر جدوى وثاقبة وذات صلة بسياق الأعمال الحالي. يقود العالم اليوم بيانات ضخمة تتدفق من عدد لا يحصى من المصادر المنظمة وغير المهيكلة.

تغذي هذه "البيانات الضخمة" معظم الابتكارات التكنولوجية للقرن الحادي والعشرين مثل الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) و Blockchain وإنترنت الأشياء (IoT) وما إلى ذلك ، في حين أن البيانات نفسها هي العمود الفقري لذكاء الأعمال ، في شكله الخام هو مجرد فيل في الغرفة. لكي تعمل سحرها حقًا ، يجب أن يتم تعدينها ومعالجتها للحصول على أنماط محددة ورؤى ذات مغزى.

• تعريف
• تاريخ
• أهمية
• استخدام تحليلات البيانات الضخمة في الصناعة
• كيف تعمل؟
• أنواع
• إيجابيات وسلبيات
• فيديو
• اختلافات
• نمو الأعمال باستخدام علوم البيانات
• الأدوات والتقنيات
• برامج تحليلات البيانات
• اتجاهات

ما هي تحليلات البيانات الضخمة وما سبب أهميتها في سياق اليوم؟

في تعريفها الأكثر شمولاً ، تحليلات البيانات الضخمة هي في الأساس تحليلات متقدمة تتضمن أدوات وتطبيقات معقدة ، وخوارزميات إحصائية ، ونمذجة تنبؤية مدفوعة بأنظمة تحليلية عالية الأداء. ببساطة ، التحليلات هي عملية التحليل الدقيق لمجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي تم جمعها من مصادر متنوعة مثل الشبكات الاجتماعية ، والمنصات الرقمية ، وبيانات الإنترنت ، وسجلات الويب ، واستطلاعات العملاء ، وسجلات المبيعات ، وبيانات إنترنت الأشياء التي تم التقاطها بواسطة أجهزة الاستشعار ، وما إلى ذلك.

الهدف الرئيسي من التحليلات هو استخلاص المعلومات الهامة مثل تفضيلات العملاء وأنماط البيانات المخفية والارتباطات واتجاهات السوق الحالية لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات عمل مستنيرة.

تدرك المؤسسات في جميع أنحاء العالم أهمية تشغيل تطبيقات التحليلات لتفسير الانتقال عبر المؤسسة في أشكال وصوامع مختلفة. تساعد التطبيقات عبر تحليلات البيانات الكبيرة محللي البيانات والعلماء والإحصائيين ومحترفي النمذجة التنبؤية على تحليل جميع أشكال البيانات غير المستغلة عبر المؤسسة بخبرة.

يتيح التكامل والتحليل النقدي لبيانات المؤسسة المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة للمؤسسات الحصول على الرؤى الضرورية القابلة للتنفيذ والاستفادة منها في اتخاذ قرارات الأعمال الاستراتيجية.

تاريخ وتطور البيانات الضخمة والتحليلات

تم تقديم مفهوم البيانات الضخمة في البداية في مكان ما في منتصف التسعينيات وأشار إلى زيادة حجم البيانات. في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، تم توسيع المصطلح ليشمل التنوع وكذلك السرعة في إنشاء البيانات.

وبالتالي ، تم تحديد ثلاثة أبعاد رئيسية للبيانات الضخمة - الحجم (كمية البيانات المجمعة) ، والتنوع (أنواع البيانات المجمعة) ، والسرعة (سرعة معالجة البيانات). أصبح هذا يُعرف باسم 3Vs للبيانات الضخمة - الحجم والتنوع والسرعة - وهو مفهوم شاع على نطاق واسع بواسطة Gartner في 2000s.

لقد وصل إلى مستوى مختلف مع تقديم إطار عمل Hadoop في عام 2006. تم إطلاقه كإطار عمل معالجة موزع مفتوح المصدر Apache ، مكّن Hadoop المؤسسات من تشغيل تطبيقات البيانات الضخمة المعقدة على منصة مجمعة مبنية باستخدام أجهزة سلعية.

نظرًا لأن Hadoop والتقنيات ذات الصلة استمرت في النضج والتطور داخل النظام البيئي ، فقد جلبت التحليلات المتقدمة مزيدًا من السرعة والرشاقة ، مما مكن المؤسسات من البقاء في صدارة المنحنى التنافسي.

أهمية تحليلات البيانات الضخمة للمنظمات العالمية

تشمل تحليلات البيانات المتقدمة برامج وحلول عالية التخصص مدعومة بأنظمة حوسبة قوية قائمة على السحابة. يمكّن ذلك المؤسسات من تسخير بيانات المؤسسة بالطريقة الصحيحة ؛ التحقق من صحة نماذج البيانات الحالية ؛ والاستفادة من المعلومات الجديدة لاتخاذ قرارات عمل أكثر ذكاءً - مما يؤدي بدوره إلى زيادة الربحية.

يساعد المنظمات على الحصول على قيمة من حيث:

• زيادة فرص النمو
• تحسين الكفاءات التشغيلية
• مبادرات الدخول إلى السوق المحسّنة
• خدمة عملاء متفوقة
• انخفاض تكاليف تخزين كميات كبيرة من البيانات
• اتخاذ قرارات سريعة وفورية باستخدام التحليلات في الذاكرة
• إطلاق مستهدف للمنتجات والخدمات الجديدة بما يتماشى مع احتياجات العملاء
• زيادة الميزة التنافسية في السوق

تحليلات البيانات الضخمة: حالات استخدام الصناعة النموذجية

• الخدمات المصرفية والمالية

  إنه يمكّن البنوك والمؤسسات المالية من اتخاذ قرارات مالية سليمة من خلال توفير رؤى تحليلية قوية لأحجام كبيرة من بيانات العملاء غير المهيكلة.

اقرأ أيضًا: كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة لتحسين صناعة التمويل

• تصنيع

  تساعد التحليلات الشركات المصنعة على توفير التكاليف وزيادة الإيرادات من خلال توفير رؤى عميقة حول سلاسل التوريد المعقدة وأنظمة إنترنت الأشياء وصحة المعدات وصيانتها.

• رعاية صحية

  يمكن أن تكون إدارة السجلات الصحية للمرضى ، ومعلومات التأمين الطبي ، وغيرها من البيانات الصحية للمرضى أمرًا هائلاً نظرًا لضخامة المعلومات المتاحة.

  يتيح تطبيق التحليلات المتقدمة لمتخصصي الرعاية الصحية الحصول على رؤى مفيدة يمكن استخدامها بعد ذلك لتوفير تشخيصات وخيارات علاجية أسرع.

• بيع بالتجزئة

  يُعد رضا العملاء أمرًا ضروريًا لنجاح التجزئة ، وقد أصبح العملاء اليوم أكثر تطلبًا من حيث احتياجاتهم الشخصية وتفضيلات العلامة التجارية. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة والتحليلات ، يمكن لتجار التجزئة الآن دراسة سلوك شراء المستهلك والتنبؤ باتجاهات الشراء الرئيسية التي تمكنهم من إرسال توصيات المنتجات المخصصة وبالتالي تعزيز مؤشر رضا العملاء.

• الحكومي

  غالبًا ما تواجه معظم المؤسسات الحكومية ، وخاصة وكالات إنفاذ القانون ، تحديات تتمثل في زيادة الإنتاجية مع الحفاظ على ميزانيات محدودة. تساعد أدوات تحليل البيانات الضخمة الوكالات الحكومية من خلال تبسيط العمليات الأساسية وتوفير رؤى شاملة تسهل اتخاذ القرارات بسرعة ودقة.

العمل الفعلي لتحليلات البيانات الضخمة

العالم الذي نعيش فيه هو مستودع بيانات ضخم. هناك تريليونات من البيتابايت من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم والعلامات التجارية تستفيد من الرؤى من هذه البيانات لتحسين عروض منتجاتها وخدماتها وبالتالي تحسين تجارب العملاء. لم تؤثر التكنولوجيا بشكل كبير فقط على طريقة عيشنا وتنفيذ أنشطتنا اليومية ؛ لقد مكنت كذلك من الجمع والتحليل المنهجي للمعلومات القادرة على تغيير حياتنا بشكل كبير.

ضع في اعتبارك هذا:

يستخدم كل فرد تقريبًا هاتفًا ذكيًا ومتصلًا بالإنترنت من خلال جهاز أو آخر. أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي عاملاً في تغيير قواعد اللعبة في الطريقة التي يتفاعل بها الأشخاص مع عائلاتهم وأصدقائهم وزملائهم في العمل والعلامات التجارية التي يستخدمونها كل يوم. أدى هذا الترابط المعقد إلى حدوث انفجار هائل في البيانات عبر القنوات الرقمية والاجتماعية. تجمع العلامات التجارية هذه البيانات الضخمة ، وتطبق التحليلات المتقدمة ، وتستخرج الرؤى ذات الصلة التي تمكنهم من خدمة المستهلكين بشكل أفضل.

خلقت تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نماذج جديدة لرضا العملاء من خلال مساعدة العلامات التجارية على إنشاء تجارب تسوق أكثر تخصيصًا.

تنتشر المنظمات لدراسة السلوك البشري الأساسي وأنماط الحياة الجوهرية لتحسين منتجاتها وخدماتها وبالتالي التأثير على كل جانب من جوانب حياتنا.

أنواع تحليلات البيانات الضخمة

يمكن تصنيف تحليلات البيانات الضخمة على نطاق واسع إلى الأنواع التالية ، وتلعب الخوارزميات دورًا مهمًا للغاية في ضمان التنفيذ الناجح للنوع الصحيح من التحليلات ذات الصلة بالاحتياجات الأساسية للمؤسسة.

• التحليلات التنبؤية

  كما يشير الاسم ، يتم توقع المسار المستقبلي مسبقًا من خلال الإجابة عن أسئلة "لماذا" و "كيف" الحرجة التي تكشف عن أنماط بيانات محددة. يتم تطبيق تقنيات التعلم الآلي المتقدمة للتعلم أثناء التنقل حيث تقدم أنماط البيانات الجديدة نفسها.

• تحليلات التشخيص

  يتضمن ذلك دراسة البيانات السابقة وتحديد سبب حدوث أحداث معينة. تحدد التحليلات التشخيصية - وتسمى أيضًا التحليلات السلوكية - الثغرات التحليلية وتزيلها وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ بعد الإجابة على أسئلة "لماذا" و "كيف" بشكل منهجي.

• التحليلات الوصفية

  يركز هذا النوع على تحليلات محددة بناءً على مجموعة ثابتة من القواعد والتوصيات لوصف نموذج تحليلي واضح للأعمال. تسهل التحليلات الوصفية أتمتة عملية اتخاذ القرار - يتم تطبيق الأساليب التجريبية المتقدمة والشبكات العصبية على خوارزميات التحليلات الحالية لتقديم توصيات بشأن أفضل الإجراءات القادرة على تحقيق نتائج الأعمال المرغوبة.

• تحليلات وصفية

  يتضمن هذا النوع التنقيب عن البيانات الواردة إلى المؤسسة وتطبيق التحليلات لاشتقاق وصف بناءً على نوع البيانات التي تم جمعها. تجيب التحليلات الوصفية على سؤال "ماذا حدث" لتقديم نظرة عامة عالية المستوى على مشهد الأعمال.

الفوائد والتحديات المرتبطة بتحليلات البيانات الضخمة

أصبح تنفيذ حل قوي جزءًا لا يتجزأ من استراتيجية الأعمال ، وتحصد المؤسسات في جميع أنحاء العالم المزايا العديدة لتحليلات البيانات. ومع ذلك ، قبل تشغيل تطبيق كامل فعليًا ، من المهم فهم بعض الفوائد والتحديات المتأصلة المرتبطة بنشره.

فوائد

• اتخاذ قرارات محسّنة مدعومة برؤى أعمال تعتمد على البيانات
• زيادة الإنتاجية والكفاءة التشغيلية من خلال أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل البيانات الضخمة
• انخفاض تكاليف التشغيل بسبب زيادة الكفاءة
• تم تحقيق خدمة عملاء فائقة باستخدام رؤى البيانات لإطلاق منتجات جديدة وإرسال توصيات مخصصة
• الكشف السهل عن الاحتيال وخاصة في الصناعات الحساسة للمعلومات مثل البنوك والرعاية الصحية
• زيادة النمو المؤسسي والإيرادات بسبب اتخاذ القرار المتفوق وخدمة العملاء المحسنة
• الابتكار المركّز من خلال رؤى سريعة وفي الوقت المناسب لاتجاهات السوق العالمية

التحديات

• نقص المواهب مع المهارات اللازمة والتكاليف المرتفعة لتوظيف وتدريب متخصصي البيانات المؤهلين (علماء البيانات ومحللو البيانات والخبراء)
• المشكلات المتعلقة بجودة البيانات الناشئة عن نشر التحليلات على بيانات غير دقيقة وغير ذات صلة بتنسيق غير مناسب
• مشكلات الامتثال بسبب عدم القدرة على تلبية معايير الصناعة واللوائح الحكومية المتعلقة بالبيانات الشخصية الحساسة
• المخاطر المتعلقة بالأمن السيبراني خاصة فيما يتعلق بتخزين البيانات الحساسة التي قد تكون عرضة للقرصنة
• التقنيات سريعة التطور في النظام البيئي العالمي تجعل الاستثمارات السابقة قريبة من كونها عتيقة
• ارتفاع التكاليف المتعلقة بالبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات (مراكز البيانات ، وعرض النطاق الترددي للشبكة ،) ، وصيانة الأجهزة ، والتوظيف ، وما إلى ذلك.
• القضايا المتعلقة بتكامل أنظمة المؤسسة القديمة التي تدمج مجموعات البيانات المنعزلة مع منصات التحليلات المتقدمة

(تنزيل المستند التقني: 5 طرق لتحويل البيانات الضخمة إلى قيمة كبيرة)

البيانات الضخمة أم علوم البيانات أم تحليلات البيانات؟ هناك فرق؟

أدى الانفجار الهائل للبيانات على مدار العقد الماضي إلى فتح آفاق جديدة في هذا المجال مثل تحليلات البيانات وعلوم البيانات ، وعادةً ما ترتبط تحليلات البيانات الضخمة بعلوم البيانات. بينما يتم استخدام هذه المصطلحات بالتبادل ، يعمل كل مفهوم بطريقة فريدة ضمن مشهد تكنولوجيا البيانات.

جميع المفاهيم الثلاثة ذات صلة بمجال البيانات وتؤثر بشكل كبير على العمليات التجارية العالمية. تنتقل المؤسسات بسرعة من كونها تتمحور حول المنتج إلى تتمحور حول البيانات - باستخدام كل جزء من معلومات العملاء والسوق المتاحة لتحسين منتجاتها وخدماتها ، وتقديم خدمة عملاء فائقة ، والتغلب على المنافسة.

كيف يمكنك تنمية عملك باستخدام علوم البيانات؟

أدى ظهور تقنيات العصر الجديد مثل IoT و AI و ML إلى تبسيط تحليلات البيانات الكبيرة وتنفيذ علوم البيانات عبر الصناعات. يفيد علم البيانات جميع أنواع المؤسسات - على الرغم من الحجم والعمل - بعدة طرق ملموسة.

• تمكن القيادة من اتخاذ قرارات عمل مستنيرة
• يساعد في التحقق من صحة قرارات العمل المهمة من خلال توفير رؤى عميقة للبيانات
• يحدد اتجاهات السوق الرئيسية للبقاء في صدارة المنافسة
• يعزز الكفاءة التشغيلية وإنتاجية الأعمال
• يتيح نشر خطط عمل منخفضة المخاطر وقائمة على البيانات

أهم أدوات وتقنيات تحليلات البيانات الضخمة

لا يتضمن أي حل أو تقنية واحدة. في الواقع ، إنه مزيج من العديد من الأدوات والتقنيات المتقدمة التي تعمل جنبًا إلى جنب للحصول على أقصى قيمة من البيانات التي تم تحليلها.

في الوقت الحاضر ، يستخدم المحترفون هياكل Hadoop العميقة للبحيرة التي تعمل بمثابة قبو أساسي لتخزين البيانات الأولية الواردة. تعتبر إدارة البيانات ذات أهمية حاسمة في عملية تحليل البيانات ويجب تخزين البيانات التي تم جمعها وتنظيمها وتنسيقها وتكوينها بشكل صحيح وتقسيمها لتحقيق أفضل أداء. تصبح البيانات المخزنة جاهزة للتحليل باستخدام برنامج تحليلات متقدم يشتمل على أدوات من أجل ما يلي:

تنقيب البيانات - غربلة مجموعات البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط لمزيد من المعالجة والتحليل

التحليلات التنبؤية - بناء نماذج بيانات متقدمة تتنبأ بسلوك العملاء في المستقبل

التعلم الآلي - آلات تدريب للتعلم في الوقت الفعلي لتحليل مجموعات البيانات الأكبر والمعقدة

التحليلات داخل الذاكرة - تحليل البيانات الضخمة من ذاكرة النظام لاختبار السيناريوهات الأحدث وإنشاء نماذج بيانات قابلة للتطبيق

التنقيب عن النص - تحليل البيانات النصية من الكتب والاستطلاعات والإنترنت ومصادر البيانات النصية الأخرى

(اقرأ أيضًا: أهم أدوات تحليلات البيانات الضخمة التي يجب مراعاتها للأعمال)

برنامج تحليلات البيانات لعام 2020 وما بعده

فيما يلي قائمة ببعض أفضل برامج تحليل البيانات التي من المحتمل أن يتم نشرها من قبل معظم المؤسسات في السنوات القادمة.

1. Apache Hadoop - حل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة ضمن مجموعات الحوسبة المعقدة الضخمة
2. IBM Watson - منصة التحليلات السحابية الممكّنة من قبل الذكاء الاصطناعي للذكاء التنبئي الآلي واكتشاف البيانات
3. Google Analytics - أشهر أداة لتحليل بيانات الإنترنت تعتمد على لوحة القيادة لتتبع حركة مرور موقع الويب والإبلاغ عنها
4. SAP Business Intelligence Platform - حل ذكاء أعمال متقدم لمراقبة مقاييس العملاء الرئيسية لتحليل سلوك العملاء
5. Zoho Analytics - منصة تحليلات بيانات الأعمال التعاونية لإنشاء تقارير للوصول إلى قرارات تعتمد على البيانات
6. GoodData - نظام قائم على السحابة من البداية إلى النهاية مع تحليلات مضمنة لتوفير حلول تحليلات البيانات الخاصة بالصناعة
7. تحليلات IBM - أداة تحليلات بيانات وصفية وتنبؤية لتوفير رؤى قائمة على الأدلة لدعم اتخاذ القرارات الحاسمة

الاتجاهات في البيانات الضخمة والتحليلات: ما المستقبل؟

شهد عام 2019 تفعيلًا لأنظمة المؤسسات باستخدام تحليلات مدفوعة إلى حد كبير بأطر الأتمتة. ومن التطورات الملحوظة الأخرى الاندماج الجماعي للبائعين الذين يقدمون حلول البيانات الضخمة ، مما يترك السوق مفتوحًا فقط للمبتكرين والمبدعين الحقيقيين للعبة. بلغ تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع حلول تحليل البيانات التقليدية ارتفاعات كبيرة لدفع الكفاءات التشغيلية عبر سلسلة قيمة الأعمال.

بينما تستمر هذه الاتجاهات في التطور ، هناك بعض التطورات العميقة المتوقع أن تؤثر بشكل كبير على العالم.

1. تزايد اعتماد إنترنت الأشياء والتوائم الرقمية:

تستمر تحليلات بيانات إنترنت الأشياء في الارتفاع بسرعة هائلة ، مع وصول مفهوم التوائم الرقمية الناشئ إلى اعتماد أسرع بين المنظمات. التوائم الرقمية هي ببساطة نسخ رقمية متماثلة للأشياء المادية والأنظمة والأشخاص ؛ ويتم تشغيلها بواسطة بيانات تم جمعها من أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي. يتطلب استخراج القيمة من كل هذه البيانات التكامل في منصة بيانات متقدمة وهنا ستخلق التوائم الرقمية فرص عمل هائلة في المستقبل.

2. التحليلات المعززة:

ينتمي المستقبل إلى تدفقات البيانات المعززة حيث ستقوم أنظمة التحليلات بنشر تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستباق الرؤى الرئيسية. تتوقع شركة Gartner ظهور "علماء بيانات المواطنين" من خلال التحليلات المعززة ، مما يسهل على المستخدمين الاستعلام عن البيانات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

3. تسييل البيانات المظلمة:

تُعرِّف شركة Gartner البيانات المظلمة بأنها معلومات عمل روتينية يتم جمعها ومعالجتها وتسجيلها فقط لتلبية معايير الامتثال ؛ وعادة ما تشغل مساحة تخزين ضخمة. ستشهد السنوات القادمة استفادة المنظمات من بياناتها المظلمة من خلال رقمنة سجلات المؤسسة التناظرية ودمج هذه البيانات في منصة التحليلات الخاصة بهم لاستخلاص رؤى تجارية ذات صلة.

4. تحسين تكاليف السحابة عن طريق نشر التخزين البارد:

يدور المستقبل حول أنظمة السحابة المحسّنة من حيث التكلفة مع توجه المؤسسات نحو تخزين البيانات الباردة مثل Nearline و Coldline من Google و Azure Cool Blob لتخزين البيانات التاريخية وغير المستخدمة مما يؤدي إلى توفير ما يصل إلى 50٪ في تكاليف تخزين البيانات 5.

5. DataOps:

أدى الطلب على أدوات التكامل والحوكمة جنبًا إلى جنب مع التعقيدات المتأصلة في خطوط أنابيب البيانات الحالية إلى ظهور DataOps. تدمج DataOps منهجيات DevOps و Agile في دورة حياة تحليلات البيانات الكبيرة بالكامل وتنشر آليات مؤتمتة للاختبار والتسليم لتوفير رؤى الجودة.

افكار اخيرة

يقدم الفصل التالي من التطور في البيانات الضخمة والتحليلات نفسه بالفعل أمام العالم. تسرع المؤسسات في تبني أحدث التقنيات والأدوات والمفاهيم التي تعد بجودة بيانات محسنة ومقاييس أكثر ثاقبة وتحليلات تنبؤية قائمة على الحقائق قادرة على دعم قرارات الأعمال المستنيرة. سيحدث التحول الرقمي ثورة في استراتيجيات البيانات الضخمة وستستثمر المؤسسات في المنصات والحلول التي تلبي حالات استخدام الأعمال المتعددة. ستصبح البيانات أكبر من الحياة في السنوات القادمة وستلعب التحليلات دورًا مهمًا في تشكيل المسارات المستقبلية في نظام بيئي رقمي كثيف الترابط.

مصادر أخرى مفيدة:

تأثير تحليلات البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية

لماذا تعد تقنية علوم البيانات أكبر من تحليلات البيانات الكبيرة

فوائد تحليلات البيانات في المبيعات يجب أن يعرفها كل مدير تسويق

كيف يمكن لتحليلات البيانات الضخمة تحسين تجارب العملاء

أدوات تحليل البيانات الضخمة الأكثر شيوعًا في التسويق

فوائد تحليلات البيانات الضخمة في الخدمات المصرفية والمالية