تحليلات البيانات الضخمة: ما سبب أهميتها؟
نشرت: 2022-09-20يتم تحليل كميات كبيرة من البيانات باستخدام تحليلات البيانات الضخمة للعثور على الأنماط غير المكتشفة والارتباطات والرؤى الأخرى. باستخدام تقنية اليوم ، يمكنك تحليل بياناتك بسرعة والحصول على رؤى منها ، بينما تستغرق هذه العملية وقتًا أطول وتكون أقل فاعلية باستخدام أدوات ذكاء الأعمال الأكثر تقليدية.
أهم مورد للشركة هو بياناتها. البيانات دائما يقظة. يتم إنشاء كميات هائلة من البيانات كل ثانية من جميع مواقع الويب والهواتف وأجهزة الاستشعار والأجهزة الأخرى. سواء كانت البيانات مفيدة أم لا ، فإننا نحتفظ بها عادةً لاستخدامها لاحقًا. نحن ننتج أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم ، إذا نظرنا إلى الإحصائيات. على الرغم من وجود العديد من مشكلات البيانات الضخمة في هذه الحالة ، فقد اكتشفت الشركات أن النجاح يأتي من فهم كيفية الحصول على رؤى من البيانات.
تطور وتاريخ تحليلات البيانات الضخمة
كانت فكرة البيانات الضخمة موجودة منذ فترة ، وتدرك معظم الشركات الآن أنه من خلال التقاط جميع البيانات التي تدخل عملياتها (ربما في الوقت الفعلي) ، يمكنهم استخدام التحليلات لاستخراج قيمة كبيرة منها. عند اعتماد أساليب متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي ، هذا صحيح بشكل خاص. ولكن حتى في الخمسينيات من القرن الماضي ، وقبل وقت طويل من صياغة مصطلح "البيانات الضخمة" ، كانت الشركات تستخدم التحليلات الأساسية (بشكل أساسي ، استعراض الأرقام يدويًا في جدول بيانات) للعثور على الأنماط والأفكار.
السرعة والكفاءة هما من المزايا الرئيسية لتحليلات البيانات الضخمة. اعتادت الشركات على جمع البيانات وتشغيل التحليلات وكشف المعرفة التي يمكن استخدامها لإبلاغ القرارات المستقبلية قبل بضع سنوات فقط. قد تقوم الشركات الآن بجمع البيانات في الوقت الفعلي وتحليل البيانات الضخمة لاتخاذ الخيارات بسرعة وبمعرفة ممتازة. تكتسب المؤسسات ميزة تنافسية لم تكن تمتلكها من قبل من خلال قدرتها على العمل بسرعة أكبر مع الحفاظ على خفة الحركة.
تحليلات البيانات الضخمة: ما سبب أهميتها؟
يمكن للمنظمات تسخير بياناتها واستخدام تحليلات البيانات الضخمة لإيجاد فرص جديدة. ينتج عن هذا قرارات الشركة الأكثر حكمة وعمليات أكثر فاعلية وربحية أكبر وعملاء أكثر سعادة. تستفيد الشركات التي تجمع بين البيانات الضخمة والتحليلات المتطورة بعدة طرق ، بما في ذلك:
- تكاليف منخفضة: عندما يتعلق الأمر بتكلفة الاحتفاظ بكميات هائلة من البيانات ، يمكن لتقنيات البيانات الضخمة مثل التحليلات المستندة إلى السحابة أن تخفض هذه التكلفة بشكل كبير (على سبيل المثال ، بحيرة البيانات). بالإضافة إلى ذلك ، تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات في إيجاد طرق للعمل بشكل أكثر فعالية.
- اتخاذ قرارات أسرع وأفضل : يمكن للشركات تقييم المعلومات بسرعة واتخاذ قرارات سريعة ومتعلمة بسبب سرعة التحليلات في الذاكرة والقدرة على فحص مصادر البيانات الجديدة ، مثل تدفق البيانات من إنترنت الأشياء.
- إنشاء السلع والخدمات الطازجة والترويج لها . قد تمنح الشركات العملاء ما يريدون ، عندما يريدون ذلك باستخدام التحليلات لتحديد مطالبهم ومستوى رضاهم. تمنح تحليلات البيانات الضخمة المزيد من الشركات الفرصة لإنشاء سلع جديدة متطورة تلبي الاحتياجات المتغيرة لعملائها.
كيف تعمل البيانات الضخمة والتحليلات الذكية؟
التقنيات الرئيسية
تشمل تحليلات البيانات الضخمة مجموعة متنوعة من التقنيات. يمكن أن تستفيد البيانات الضخمة ، بالطبع ، من التحليلات المتقدمة ، ولكن من الناحية العملية ، تتجمع مجموعة متنوعة من التقنيات معًا لتعظيم قيمة بياناتك. الأرقام الرئيسية مذكورة أدناه:
حوسبة سحابية
توفر الحوسبة السحابية ، وهي نموذج تسليم قائم على الاشتراك ، قابلية التوسع والتسليم السريع وكفاءات تكنولوجيا المعلومات اللازمة لتحليلات البيانات الضخمة الناجحة. تجد المؤسسات من جميع الأحجام أنها مثيرة للاهتمام لأنها تزيل الكثير من العقبات العملية والمتعلقة بالميزانية لدمج متطلبات تكنولوجيا المعلومات مع أهداف العمل المتغيرة.
إدارة البيانات
قبل أن يتم تقييمها بنجاح ، يجب أن تكون البيانات عالية الجودة ومحكومة جيدًا. من الأهمية بمكان أن يكون لديك إجراءات قابلة للتكرار لإنشاء معايير جودة البيانات ودعمها لأن البيانات تأتي باستمرار إلى المؤسسة وتغادرها. بمجرد أن تصبح البيانات جديرة بالثقة ، يجب على الشركات إعداد برنامج رئيسي لإدارة البيانات لتوحيد الشركة بأكملها.
بيانات التعدين
يُعرف هذا النوع من التكنولوجيا بمساعدة الخبراء ببيانات كبيرة في اكتشاف الأنماط وسط البيانات. تُستخدم هذه المعلومات أيضًا لمزيد من التحليلات - خاصةً في الإجابة على الاستفسارات والأسئلة التجارية المعقدة. يساعد برنامج Data Mining أيضًا على الانتقال من خلال الضوضاء الفوضوية والمتكررة للبيانات ، وتسليط الضوء على ذات الصلة ، واستخدام نفس المعلومات لتقييم النتائج. كما أنها تسرع من سرعة اتخاذ قرار مستنير.
مخزن البيانات
تشمل هذه التقنية Data Lake و Data Warehouse. لكي يتمكن مستخدمو الأعمال وعلماء البيانات من الوصول إلى البيانات واستخدامها حسب الحاجة ، من الضروري أن تكون قادرًا على تخزين كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تمتص بحيرة البيانات بسرعة كميات هائلة من البيانات الأولية غير المعالجة بصيغتها الأصلية. إنه مثالي لأرشفة البيانات الضخمة غير المنظمة مثل الصوت ودفق الصوت ومحتوى الصور من الوسائط الاجتماعية. في قاعدة البيانات المركزية ، يحتفظ مستودع البيانات بالكثير من البيانات المنظمة. تستخدم العديد من الشركات تقنيات التخزين المكملة.
في تحليلات الذاكرة
يمكنك العمل بسرعة على الأفكار التي تكتسبها من بياناتك عن طريق فحصها في ذاكرة النظام بدلاً من محرك الأقراص الثابتة. تجعل هذه التكنولوجيا من السهل على المؤسسات أن تظل مرنة وتتخذ قرارات أعمال أفضل. كما أنها تمكنهم من تشغيل سيناريوهات تحليلات تكرارية وتفاعلية. هذه التقنية قادرة على إزالة زمن انتقال إعداد البيانات والمعالجة التحليلية لاختبار سيناريوهات جديدة وإنشاء نماذج.
التعلم الالي
أصبح من الممكن الآن إنشاء نماذج بسرعة وبشكل تلقائي يمكنها تحليل بيانات أكبر وأكثر تعقيدًا وتقديم إجابات أسرع وأكثر دقة - حتى على نطاق واسع جدًا. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية متخصصة من الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة كيفية التعلم. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال إنشاء نماذج دقيقة ، تتمتع الشركة بفرصة أفضل لاكتشاف الاحتمالات المربحة أو تجنب التهديدات غير المحددة.
قراءة المزيد: الاستعانة بمصادر خارجية لتحليلات البيانات الضخمة: تحسين اتخاذ قرارات عملك باستخدام Analytics
التحليل التنبئي
يتم استخدام البيانات والخوارزميات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي بواسطة تقنية التحليلات التنبؤية لحساب احتمالية الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يعود الأمر كله إلى إعطاء أكبر تنبؤ لما سيحدث في المستقبل بحيث يمكن للشركات أن تشعر بمزيد من الاطمئنان إلى أنها تتخذ أفضل قرار تجاري ممكن. تستخدم التحليلات التنبؤية بشكل متكرر في مجالات اكتشاف الاحتيال والمخاطر والعمليات والتسويق.
استنتاج
بدأت الشركات بالفعل في جني قيمة تجارية من البيانات في اقتصادنا القائم على البيانات. مع إدخال إنترنت الأشياء ، سمحت التحليلات الأفضل والتواصل الموسع للشركات بالاستفادة من الفرص الضخمة القائمة على البيانات. تساعد حلول البيانات الضخمة الشركات في تحسين الوعي بالموقف واتخاذ قرارات أكثر حكمة واكتساب ميزة تنافسية.