خدمة تحليلات البيانات الضخمة: كشف أسرار النجاح

تعد البيانات بلا شك أحد أهم الموارد وأكثرها قيمة للمؤسسة. أي شيء يقدم أي معلومات مفيدة يعتبر بمثابة بيانات. تستمر قيمة البيانات في الارتفاع نتيجة للتطور السريع الذي يشهده العالم وتطور التقنيات الجديدة. وإدراكًا لتأثير البيانات وأهميتها، استثمرت العديد من المؤسسات ملايين الدولارات لتخزينها وحمايتها من التهديدات المحتملة. وبصرف النظر عن ذلك، فإن الارتفاع المفاجئ في الطلب على البيانات في جميع أنحاء العالم أدى إلى ظهور مراكز البيانات ومرافق البيانات المتخصصة. يتم طرح موضوع لماذا ومدى أهمية البيانات للمؤسسات وتهدف هذه المدونة إلى الإجابة عليه.

• يوجد حاليًا ما يقرب من 44 زيتابايت من البيانات في الكون الرقمي، ومن المتوقع أن ينمو هذا المبلغ بسرعة.
• أظهرت العديد من الأبحاث والاستبيانات أن 94% من الشركات تعتقد أن البيانات والتحليلات ستكون ضرورية لأدائها والتحول الرقمي لشركتها.
• تتمتع المؤسسات التي تعتمد على رؤى المستهلك بفرصة أكبر بمقدار 23 مرة لاكتساب عملاء جدد وفرصة أكبر بستة أضعاف للاحتفاظ بهؤلاء العملاء.
• هناك العديد من المزايا لتنفيذ مشروع البيانات الضخمة، بما في ذلك تحسين عملية اتخاذ القرار الاستراتيجي (69%)، وزيادة التحكم في العمليات التشغيلية (54%)، وتحسين معرفة المستهلك (52%).Noe#24kmk12345

تحدد الحقائق والأرقام المذكورة أعلاه بوضوح جوهر البيانات وأهميتها في المشهد الرقمي اليوم. دعونا الآن نفهم ما هي تحليلات البيانات الضخمة بالضبط لتعزيز معرفتنا.

فهم تحليلات البيانات الضخمة

تُعرف العملية الصعبة المتمثلة في تحليل كميات كبيرة من البيانات للعثور على معلومات قد تساعد الشركات في اتخاذ قرارات حكيمة بشأن عملياتها، مثل الأنماط المخفية، والعلاقات المتبادلة، واتجاهات السوق، وتفضيلات العملاء، باسم تحليلات البيانات الضخمة. يمكن للمؤسسات تحليل مجموعات البيانات واكتساب رؤى جديدة باستخدام تكنولوجيا وعمليات تحليل البيانات. تتم معالجة الاستفسارات الأساسية المتعلقة بأداء الأعمال والعمليات من خلال استعلامات ذكاء الأعمال (BI). التحليلات المتقدمة، والتي تتضمن جوانب مثل النماذج التنبؤية والخوارزميات الإحصائية وتحليل ماذا لو المدعوم من أنظمة التحليلات، هي مجموعة فرعية من تحليلات البيانات الضخمة.

أهمية خدمة تحليلات البيانات الضخمة

تعد خدمات تحليل البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية لأنها تمكن الشركات من استخدام بياناتها للعثور على مجالات للتحسين والتحسين. في جميع قطاعات الشركات، يؤدي تحسين الكفاءة إلى عمليات أكثر دقة بشكل عام، والمزيد من الأرباح، وعملاء سعداء. تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات في خفض التكاليف وإنشاء سلع وخدمات فائقة الجودة تركز على العميل.

تساعد تحليلات البيانات في توليد رؤى تعزز كيفية عمل مجتمعنا. تعد تحليلات البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية ضرورية لتتبع وتحليل سجلات المرضى الفردية وكذلك لمراقبة النتائج على المستوى العالمي. ساعدت البيانات الضخمة وزارات الصحة في حكومات كل دولة على تحديد كيفية التعامل مع التطعيمات أثناء جائحة كوفيد-19 والتوصل إلى استراتيجيات لمنع تفشي الجائحة في المستقبل.

مزايا وفوائد خدمة تحليل البيانات الضخمة

تعزيز الكفاءة والأداء بشكل عام

يمكن للأدوات المختلفة لخدمة تحليلات البيانات الضخمة أن تزيد بشكل كبير من الفعالية التشغيلية. تتواصل تقنيات البيانات الضخمة مع العملاء أو العملاء وتجمع تعليقاتهم الثاقبة من أجل تجميع كميات كبيرة من بيانات العملاء القابلة للاستخدام. ويمكن بعد ذلك استخلاص أذواق العملاء وأنماط الشراء وغيرها من الأفكار المخفية ذات الصلة من هذه البيانات من خلال التحليل والتفسير، مما يمكّن الشركات من تطوير سلع وخدمات مخصصة. يمكن لتحليلات البيانات الضخمة تحديد أحدث اتجاهات السوق وفحصها، مما يمنحك ميزة على منافسيك. تتمتع هذه الخدمات بالقدرة على أتمتة الإجراءات والعمليات المتكررة، مما يوفر الوقت المهم للعاملين البشريين في هذه العملية.

تعزيز الإيرادات مع الحفاظ على ولاء العملاء

يعد جمع بيانات العملاء وتحليلها على نطاق واسع أحد الأهداف الأساسية لخدمات تحليل البيانات الضخمة. ستظهر البصمات الرقمية للعملاء الكثير عن عاداتهم الشرائية وتفضيلاتهم ومتطلباتهم وغير ذلك الكثير. وبمساعدة بيانات المستهلك هذه، من الممكن إنشاء منتجات وخدمات تلبي بشكل خاص متطلبات فئات العملاء المختلفة. ستقوم الشركة بجذب العملاء بأعداد أكبر كلما كانت أكثر تخصيصًا. يتم تعزيز ولاء العملاء من خلال التخصيص والسلع والخدمات عالية الجودة. سيعود العملاء إليك مرارًا وتكرارًا إذا قدمت منتجات من أعلى المستويات بأسعار عادلة وتنافسية، بالإضافة إلى تقديم ميزات أو خصومات فردية.

تمكين اتخاذ قرارات أفضل للأعمال

تتمتع تحليلات وتقنيات البيانات الضخمة بقدرة عالية على التنقيب في قواعد بيانات ضخمة للحصول على بيانات ثاقبة يمكن تحويلها إلى خطط واستراتيجيات مفيدة للشركة. وبما أن الابتكار يعتمد على هذه الإنجازات، فإن خدمات تحليل البيانات الضخمة يمكن أن تثبت أنها ستغير قواعد اللعبة في عملك. يمكن تطبيق المعرفة التي تحصل عليها في تعديل استراتيجية الشركة، وإنشاء سلع وخدمات جديدة (يمكن أن تحل مشكلات معينة للعملاء)، وتعزيز خدمة العملاء، وتعزيز كفاءة الموظفين، وتطوير أساليب جديدة للتواصل مع العلامة التجارية. وبصرف النظر عن ذلك، فإن الاتجاهات والأنماط والرؤى المختلفة التي تم جمعها من البيانات يمكن أن توفر معلومات قيمة يمكن استخدامها لصياغة استراتيجيات أكثر تفصيلاً وتتمحور حول الأعمال.

زيادة التركيز على البيئة المحلية

وهذا مهم بشكل خاص للشركات الصغيرة التي تخدم المستهلكين في الحي. حتى لو كانت شركتك تعمل في بيئة محدودة، فمن الضروري فهم منافسيك. يمكن فحص السوق المحلية وتحليلها باستخدام تقنيات البيانات الضخمة، والتي يمكن أن توفر لك بعد ذلك رؤى تتيح لك رؤية الاتجاهات الإقليمية التي تشمل البائعين والعملاء. من خلال تقديم منتجات وخدمات مخصصة للغاية في السوق المحلية المتخصصة لديك، يمكنك الاستفادة من هذه الأفكار لتحقيق ميزة تنافسية.

تبسيط العمليات التجارية

يمكن أن يؤدي استخدام خدمات تحليلات البيانات الضخمة إلى تحسين جميع أنواع الأنشطة التجارية. فهو يساعد في تحسين إجراءات الشركة لتحقيق وفورات في التكاليف، وزيادة الإنتاجية، وتحسين سعادة العملاء. قد تتحسن إدارة الموارد البشرية والتوظيف. يمكن للمؤسسات تقليل الخسائر المالية والابتعاد عن المخاطر المحتملة لعملياتها من خلال تحسين اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتخطيط الأمن السيبراني. يعد تحسين العمليات الفيزيائية أحد أكثر استخدامات تحليلات البيانات الضخمة إثارة للاهتمام وإثمارًا. على سبيل المثال، يمكن استخدام البيانات الضخمة وعلوم البيانات لإنشاء جداول صيانة تنبؤية لتقليل تكلفة الإصلاحات ووقت التوقف عن العمل للأنظمة والمعدات المهمة.

حالات استخدام تحليلات البيانات الضخمة

الكشف عن الغش

يمكن لتحليلات البيانات الضخمة أن تساعد الشركات على تحديد الاحتيال بسرعة أكبر. يمكن للشركات تجميع وتحليل كميات هائلة من البيانات حول معاملات وأنشطة العملاء من خلال تحليلات البيانات الضخمة من أجل اكتشاف الأنماط أو التشوهات التي يمكن أن تشير إلى نشاط احتيالي. مطلوب نظام قوي لإدارة البيانات يمكنه جمع وتخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات للشركات التي ترغب في استخدام تحليلات البيانات الضخمة للكشف عن الاحتيال. ومن أجل الكشف عن حالات الاحتيال المحتملة، يجب عليهم أيضًا فحص البيانات باستخدام تقنيات التحليل المتقدمة مثل خوارزميات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية.

التحسين الآلي لسلسلة التوريد

يتم ضمان التدفق الفعال والسلس للسلع والخدمات من خلال سلسلة التوريد المحسنة بشكل جيد. ومن خلال جمع إحصاءات سلسلة التوريد الضخمة وتقييمها واتخاذ الإجراءات بشأنها، تلعب تحليلات البيانات الضخمة دورًا حاسمًا في هذه العملية. يمكن للشركات تحديد مجالات النقل وإدارة المخزون ومعالجة الطلبات في سلسلة التوريد الخاصة بها والتي تتطلب التحسين من خلال تحليل البيانات. يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات في تحديد الأسباب الجذرية لتأخير التسليم واقتراح طرق بديلة لزيادة الكفاءة. قد تساعد تحليلات البيانات الضخمة أيضًا المؤسسات في التنبؤ بالطلب وتحسين سلسلة التوريد. يمكن للشركات التنبؤ بالطلب المستقبلي من خلال تحليل البيانات السابقة حول اتجاهات الطلب وسلوك المستهلك وظروف السوق.

مراقبة أمن الشبكة

أحد أهم جوانب الحفاظ على أمان الشبكة هو حماية البيانات الحساسة ومنع الهجمات الإلكترونية. من خلال تقييم كميات هائلة من البيانات المتعلقة بأنشطة الشبكة واكتشاف المخاطر الأمنية المحتملة في الوقت الفعلي، يمكن لتحليلات البيانات الضخمة أن تساعد الشركات في حماية شبكاتها بشكل أفضل. يمكن للشركات تحديد المشكلات لأن الخوارزميات المتطورة وأساليب التعلم الآلي يمكنها جمع وتحليل وتحديد الاتجاهات في بيانات السجل وحركة مرور الشبكة وسلوك المستخدم. وهذا يجعل من الممكن للشركات تجنب الهجمات الإلكترونية قبل أن تسبب ضررًا كبيرًا. يمكن للشركات حماية أمان أصولها الثمينة ومنع القرصنة من خلال الاستفادة من الرؤى المستندة إلى البيانات لتعزيز وضعها الأمني.

تشخيص الرعاية الصحية وتخطيط العلاج

لقد تم تحويل التشخيص وتخطيط العلاج في مجال الرعاية الصحية من خلال تحليلات البيانات الضخمة. يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية إنشاء خطط علاجية فردية وأنظمة تشخيص آلية من خلال تقييم بيانات المرضى وتحسين نتائج المرضى. ويمكن أيضًا مراقبة صحة المريض في الوقت الفعلي باستخدام التكنولوجيا القابلة للارتداء. يمكن أتمتة إجراءات الرعاية الصحية وتبسيطها من خلال دمج التقنيات مثل أنظمة دعم القرار السريري والسجلات الصحية الإلكترونية وخوارزميات التعلم الآلي. يمكن لتحليلات البيانات الضخمة أيضًا أن تساعد ممارسي الرعاية الصحية في تعزيز رعاية المرضى وخفض النفقات المرتبطة بالتقييمات أو العلاجات الضعيفة. يمكنهم إنشاء برامج علاجية فردية تلبي الاحتياجات المحددة لكل مريض من خلال استخدام تحليلات البيانات للعثور على الأنماط والاتجاهات في بيانات المريض. وهذا يمكن أن يعزز نتائج المرضى ويقلل من فرصة إعادة الإدخال الباهظة الثمن إلى المستشفى.

تغليف

كما يمكننا أن نستنتج من المدونة، تعد البيانات أحد الأصول الرئيسية لأي مؤسسة في جميع أنحاء العالم. إن التقنيات والأساليب الحديثة مطلوبة بسبب الكم الهائل من البيانات، والتي يتم تحديدها من خلال سرعتها وتنوعها وتعقيدها. أصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات موارد أساسية لإدارة هذه البيئة المعتمدة على البيانات. مزايا استخراج البيانات كبيرة. تعمل الرؤى المستندة إلى البيانات على تحويل الأساليب الإستراتيجية للشركات من خلال تحسين رضا العملاء وولائهم بالإضافة إلى الكفاءة والأداء. علاوة على ذلك، فإن تأثير تحليلات البيانات على القرارات في الحكومة والرعاية الصحية ومجموعة متنوعة من الصناعات الأخرى يتجاوز الحدود التنظيمية.

تُظهِر تحليلات البيانات الضخمة قدراتها في مجموعة متنوعة من المجالات. وله تأثير كبير على كل شيء بدءًا من اكتشاف اتجاهات الاحتيال بسرعة وحتى تبسيط سلاسل التوريد وتعزيز أمان الشبكات وتحويل الرعاية الصحية. ويمكن معالجة مجموعات ضخمة من البيانات واستخدامها لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ، مما يغير قواعد اللعبة ويسمح للشركات والقطاعات باتخاذ قرارات أفضل، والتشغيل بكفاءة أكبر، وتحقيق النجاح في نهاية المطاف. تعد تحليلات البيانات الضخمة أحد الأصول الاستراتيجية للمجتمع الحديث، مما يؤدي إلى عصر جديد من الابتكار القائم على البيانات وحل المشكلات. إنها ليست مجرد أداة.

اقرأ المزيد: 86% من الشركات تتجه نحو شركات تحليل البيانات الضخمة لتعزيز تجربة العملاء

الأسئلة الشائعة

س1: ما هي الأنواع الأربعة المختلفة لتحليلات البيانات الضخمة؟

إجابة:

التحليلات التشخيصية

واحدة من أكثر أنواع تحليلات البيانات الضخمة تعقيدًا التي قد تستخدمها لفحص البيانات والمحتوى هي التحليلات التشخيصية. يمكنك الإجابة على السؤال "لماذا حدث ذلك؟" مع هذا النوع من التحليلات باستخدام المعرفة التي تجمعها. لذلك، يمكنك فهم أسباب سلوكيات وأحداث محددة تتعلق بالشركة التي تعمل بها وعملائها وموظفيها وبضائعها والمزيد من خلال دراسة البيانات.

التحليلات الوصفية

أحد أكثر أنواع التحليلات شيوعًا التي تستخدمها الشركات لمراقبة الاتجاهات الحالية والأداء التشغيلي هو التحليلات الوصفية. وهي إحدى المراحل الأولية لتحليل البيانات الأولية، حيث تقدم بيانات حول العينات والقياسات من خلال العمليات الحسابية الأساسية. يمكن استخدام الأنواع الأخرى من التحليلات لاكتشاف المزيد حول أسباب الاتجاهات التي اكتشفتها باستخدام التحليلات الوصفية.

التحليلات الإرشادية

تستخدم التحليلات الإرشادية العديد من عمليات المحاكاة والمنهجيات للعثور على أفكار لتحسين إجراءات الشركة بناءً على نتائج التحليل الوصفي والتنبؤي. ويقدم توصيات بشأن أفضل خطوة تالية للشركة بناءً على رؤى البيانات.

التحليلات التنبؤية

كما يوحي الاسم، ينصب تركيز هذا النوع من تحليلات البيانات على إنشاء تنبؤات حول النتائج المحتملة بناءً على رؤية البيانات. ويستخدم مجموعة متنوعة من التقنيات والنماذج التنبؤية المتطورة، بما في ذلك التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية، من أجل الحصول على أفضل النتائج.

س2 ما هي أمثلة البيانات الضخمة؟

الإجابة: تُشتق البيانات الضخمة من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك قواعد بيانات العملاء وأنظمة معالجة المعاملات والمستندات ورسائل البريد الإلكتروني والسجلات الطبية وسجلات النقر على الإنترنت وتطبيقات الهاتف المحمول والشبكات الاجتماعية.ويتضمن أيضًا البيانات التي تنتجها الأجهزة، مثل ملفات سجل الشبكة والخادم، بالإضافة إلى البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على الآلات الصناعية وأجهزة إنترنت الأشياء وآلات التصنيع. تتضمن بيئات البيانات الضخمة في كثير من الأحيان بيانات خارجية عن المستهلكين، والأسواق المالية، وأحوال الطقس وحركة المرور، والمعلومات الجغرافية، والبحث العلمي، والمزيد بالإضافة إلى البيانات من الأنظمة الداخلية. تستخدم تطبيقات البيانات الضخمة في كثير من الأحيان البيانات المتدفقة التي تتم معالجتها وجمعها بشكل مستمر، بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية.

س3 كيف يتم تخزين البيانات الضخمة ومعالجتها؟

الإجابة: يتم استخدام بحيرة البيانات بشكل متكرر لتخزين البيانات الضخمة.في حين أن بحيرات البيانات يمكنها التعامل مع مجموعة متنوعة من أنواع البيانات وغالبًا ما تعتمد على مجموعات Hadoop أو خدمات تخزين الكائنات السحابية أو قواعد بيانات NoSQL أو منصات البيانات الضخمة الأخرى، فإن مستودعات البيانات غالبًا ما يتم بناؤها على قواعد بيانات علائقية وتحتفظ فقط بالبيانات المنظمة. قد تقترن بحيرة البيانات المركزية بمنصات أخرى، مثل قواعد البيانات العلائقية أو مستودع البيانات، في العديد من بيئات البيانات الضخمة، والتي تمزج العديد من الأنظمة في تصميم موزع. لتلبية احتياجات تحليلية محددة، قد يتم ترك البيانات الموجودة في أنظمة البيانات الضخمة في حالتها غير المعالجة ومن ثم يتم تصفيتها وتنظيمها. وفي حالات أخرى، تتم معالجتها مسبقًا باستخدام برنامج لإعداد البيانات واستخراجها لجعلها جاهزة للتطبيقات التي يتم تنفيذها على أساس منتظم.