تحليلات البيانات الضخمة - ما هي ، ولماذا هي مهمة وكيفية تنفيذها في الأعمال التجارية

النجاح في العصر الرقمي اليوم صعب. يجب أن يكون قادة الأعمال على دراية تامة بسوقهم - بالصناعة واحتياجات عملائهم واضطرابات السوق المتغيرة باستمرار وفوائدها. الطريقة الوحيدة للبقاء على رأس هذه الأحداث هي من خلال دمج تحليلات البيانات الضخمة .

مع التبني المتزايد للتقنيات الناشئة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية ، بدأت الشركات عبر الصناعات في تجربة العديد من تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة.

في دراسة استقصائية أجرتها NewVantage Partners في أواخر عام 2021 ، وجد أن 91.7٪ من مدراء تكنولوجيا المعلومات والأعمال قالوا إنهم يطورون بياناتهم الضخمة واستثماراتهم في الذكاء الاصطناعي ، بينما ذكر 92.1٪ منهم أنهم يحصلون على نتائج أعمال ضخمة من هذه التقنيات . الآن ، لكي تكون جزءًا من هذه الإحصائيات ، من الضروري تطبيق أفضل تقنيات تحليل البيانات الضخمة.

في هذه المقالة ، سننظر في أساسيات بدء استخدام تقنيات تحليلات البيانات الضخمة في عملك. ومع ذلك ، قبل ذلك ، سننظر أيضًا في ماهية تحليلات البيانات الضخمة ولماذا هي مهمة لعملك.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الكبيرة هي عملية العثور على الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين كمية كبيرة من البيانات الأولية ، بهدف اتخاذ قرارات أعمال مدعومة بالبيانات. مع التدفق المستمر للبيانات الواردة من نقاط اتصال متعددة مثل الأجهزة الذكية واستخدام الويب وتفاعلات العملاء وما إلى ذلك ، يستطيع مهندسو البيانات الضخمة استخدام المعلومات وتحويلها إلى رؤى أعمال رئيسية.

أنواع تحليلات البيانات الضخمة

يمكن تقسيم البيانات الضخمة إلى ثلاث فئات أساسية. تعد الأنواع الثلاثة مهمة ليس فقط في فهم كيفية عمل البيانات الضخمة ولكن أيضًا في البدء في دمج التكنولوجيا في الأعمال التجارية. فيما يلي هذه الأنواع الثلاثة من تحليلات البيانات الضخمة.

البيانات المنظمة - يتم تنظيم مجموعات البيانات هذه بأبعاد محددة وفقًا للمعلمات المحددة. هذه أرقام ملموسة تجعل من السهل على العمارة فرز البيانات وجمعها.

البيانات غير المنظمة - يتم تصنيف أي بيانات تأتي مع نموذج أو بنية غير مألوفة على أنها مجموعة بيانات غير منظمة. من الصعب معالجة ثم تحليل هذا النوع من البيانات لأنه يفتقر إلى الخصوصية في الهيكل والشكل.

البيانات شبه المنظمة - هذا النوع من البيانات عبارة عن مزيج من أنواع البيانات المنظمة وغير المنظمة. إنها واحدة لم يتم تصنيفها في أي مستودع محدد ولكنها تتكون من علامات أو معلومات مهمة تميز العناصر داخل مجموعة البيانات.

العناصر الأساسية للبيانات الضخمة

تدور التقنية حول وظائف ومكونات متعددة تتراوح من:

بنية البيانات الضخمة - يتم دمج مستودع البيانات التقليدي في بنية البيانات الضخمة لتخزين البيانات المنظمة. علاوة على ذلك ، تستخدم الشركات بحيرات البيانات التي تخزن مجموعات بيانات متعددة بالتنسيقات الأصلية وعادة ما تكون مبنية على تقنيات تحليلات البيانات الضخمة مثل قواعد بيانات Hadoop و Spark و NoSQL.

تحليلات البيانات الضخمة - عادة ما يتم استخدام هياكل البيانات الضخمة لتطبيقات التحليلات التي يمكن أن تختلف من إعداد التقارير إلى التحليلات المتقدمة مثل العثور على الحالات الشاذة. استفاد التعلم الآلي ، على وجه التحديد ، من وجود البيانات الضخمة للعثور على الأنماط التي تملي مخطط الأعمال.

تكامل البيانات الضخمة - تم اعتماد العديد من تقنيات التكامل في البيانات الضخمة لإعداد المعلومات لمراحل التحليل مثل اكتشاف البيانات والتطهير والتحقق من صحتها. العنصر مهم للغاية عندما يتعلق الأمر بتحديد نجاح مشروع البيانات الضخمة.

[ اقرأ أيضًا : ما هو تكامل البيانات ولماذا يهم عملك؟ ]

حوكمة البيانات الضخمة - هناك حاجة إلى إدارة بيانات فعالة لضمان أن جمع البيانات متسق ومتوافق مع معايير البيانات ولوائح الخصوصية. من أجل تحقيق ذلك ، يتم دمج ممارسات إدارة جودة البيانات في كل خطوة فردية لتكامل البيانات الضخمة.

الآن بعد أن توصلنا إلى أساسيات البيانات الضخمة ، دعونا نلقي نظرة على أهمية تحليلات البيانات الضخمة لعملك.

مزايا تحليلات البيانات الضخمة

أهمية تحليلات البيانات الضخمة تعني كل من الشركات القائمة والشركات الناشئة. بالنسبة للأولى ، فهي تساعد في فهم الكم الهائل من مجموعات البيانات ، وبالنسبة للأخيرة ، فهي تساعد من خلال تعزيز المرونة والقدرة على اتخاذ قرارات سريعة تتمحور حول البيانات.

فهم العملاء

تساعد تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة في إعطاء الشركات صورة كاملة لعملائها. ما الذي يجعلهم يتصرفون ، وما نوع المنتجات التي يشترونها ومتى ، وكيف يتفاعلون مع الشركات ، ولماذا يختارون شركة / منتجًا معينًا على الآخرين.

من خلال المجموعة الصحيحة من تقنيات تحليلات البيانات الضخمة ، يمكن للشركات جمع البيانات من البيانات الداخلية ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والبيانات العامة ، وسجلات المتصفح - وهي تركيبة تعطي نظرة داخلية إلى توقعات العملاء.

البحث عن الاتجاهات

يعد تحديد الأنماط والسلوكيات وتتبعها مجموعة أخرى من فوائد تحليلات البيانات الضخمة. إنه يخبر الشركات إلى أين يتجه نموها ، وما هو الطلب على منتجها وكيف يتغير بمرور الوقت. تزيل التكنولوجيا "الغريزة" من التنبؤ بالاتجاهات.

تم تصميم أدوات البيانات الضخمة لجمع الاتجاهات من وسائل التواصل الاجتماعي ومجموعات الوسائط التقليدية وأنماط سلوك العملاء. وهي بدورها تُعلم الشركات بالمكان الذي يجب أن تركز فيه طاقتها على مستوى استباقي سواء من حيث الإعلانات المستهدفة والاحتفاظ بالعملاء.

مراقبة المنافسة

تقليديا ، كان فهم تحركات المنافسة مقصورًا على أنشطة مثل قراءة أخبار الأعمال ، والتظاهر بأنك عميل للحصول على نظرة ثاقبة للعمليات ، وما إلى ذلك. ومع ذلك ، اليوم ، تحصل على كل المعلومات التي تحتاجها حول المنافسة دون مغادرة المكتب.

يمكن أن تُظهر Google Trends مدى شعبية العلامة التجارية ، ويمكن لوسائل التواصل الاجتماعي أن تخبرنا عما يفكر فيه الناس حول المنتج ، ويمكن أن تُظهر مواقع الويب الخاصة بالتقييم والمراجعة أين تتخلف العلامة التجارية. كل هذا متاح من خلال تقنيات بسيطة لتحليل البيانات الضخمة.

عمليات أفضل

تكنولوجيا البيانات الضخمة مطلوبة لتحسين العمليات والعمليات التجارية. من خلال دمجها في كل عمليات تجارية كثيفة البيانات مثل خط الإنتاج وأنظمة طلب العملاء وما إلى ذلك ، يتم استخدام التكنولوجيا لتحديد الكفاءات وإيجاد الحالات الشاذة وإبراز متى تحتاج العملية إلى التحسين.

يتم استخدام فوائد تحليلات البيانات الضخمة هذه بكثافة عبر قطاعات مثل البيع بالتجزئة وسلسلة التوريد والاتصالات والرعاية الصحية وغيرها من الصناعات المماثلة.

تعديل نماذج الأعمال

استخدمت الشركات تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة لتحديث منتجاتها الحالية مع ابتكار منتجات وخطوط أعمال جديدة. مع وجود مجموعة هائلة من بيانات السوق المتاحة لهم ، يمكن للشركات تحديد ما يبحث عنه عملاؤهم وأي الشركات تلبي احتياجاتهم. يتم استخدام هذه المعلومات ، بدورها ، لتحديد المنتجات الجديدة ونماذج الأعمال.

مزايا تحليلات البيانات الضخمة التي قمنا بتغطيتها ليست سوى تفسيرات على مستوى السطح لكيفية استخدام الشركات للبيانات الضخمة. هناك عدد من الطرق الأخرى التي تُستخدم بها التكنولوجيا في النظام البيئي العالمي للشركات الناشئة والمؤسسات. ومع ذلك ، بالنسبة إلى شركة جديدة في المجال ، من المهم أن تفهم أن هذه الفوائد لا يمكن أن تحدث إلا عندما تكون قد دمجت بشكل صحيح تحليلات البيانات الضخمة في عملك.

كيف تبدأ مع تحليلات البيانات الضخمة في عملك؟

جزء مهم من الحصول على جميع الفوائد العديدة التي تعد بها تكنولوجيا البيانات الضخمة هو معرفة كيفية البدء في دمجها في نموذج عملك.

في Appinventiv ، رأينا هذه العملية تحدث عندما يأتي إلينا عميل لطلب المساعدة في إنشاء مشروع بيانات ضخمة.

تظهر مشاريع البيانات الضخمة إلى حيز الوجود عندما يقتنع مدير الأعمال بأنه يفقد فوائد البيانات الضخمة. يؤدي هذا الاقتناع إلى قيام فرق CMO و CIO بالعمل معًا حيث يحددون نطاق الرؤى التي يجب متابعتها وإنشاء بنية تحليلات حولهم. بعد ذلك ، تطلق الشركة مشروعًا صغيرًا لتكنولوجيا المعلومات حيث يقوم فريق CIO بتصميم نظام معقد حيث يلتقطون البيانات الأولية ويحولونها إلى معلومات منظمة.

الآن ، عندما يبدأ متخصصو التحليلات في استخدام البيانات التي تم إنشاء نموذج البيانات الضخمة من أجلها في المقام الأول ، فإنهم يبدأون في ملاحظة المشكلات في النظام وتبدأ دورة التكرارات.

لقد شهدنا حدوث هذا الموقف عدة مرات في رحلة خدمات تحليل البيانات .

على سبيل المثال ، عندما أنشأنا نظامًا أساسيًا لتحليلات البيانات لشركة اتصالات رائدة في الولايات المتحدة ، كانت خطوتنا الأولى هي تخزين بياناتها وتحليلها على السحابة باستخدام تقنيات Apache مثل Spark و Hadoop. لتسهيل الوصول إلى رؤى البيانات ، قمنا بنشر حلول ذكاء الأعمال المختلفة من خلال لوحات المعلومات التفاعلية. النتائج؟

أدت جهودنا إلى معالجة بيانات استهلاك العملاء بنسبة 100٪ وزيادة جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها بنسبة 85٪.

بالعودة إلى البدء في تحليلات البيانات الضخمة في الأعمال التجارية ، فإن ما ننصح به عملائنا هو أولاً ، البدء صغيرًا جدًا. يمكن أن يكون صغيرًا مثل تحديد المنتجات التي يشاهدها عملاؤهم ويغادرون الصفحة - وهي معلومات يمكن استخدامها لإرسال بريد إلكتروني للمتابعة أو إشعار الدفع.

ثانيًا ، نقترح التقاط البيانات في نموذج لمرة واحدة بدلاً من إنشاء عملية لالتقاط البيانات وتحليلها. إذا بدأت بالتقاط البيانات المحددة اللازمة لإجراء الاختبار ، فستجد أن حجم البيانات يسهل إدارته. في هذه المرحلة ، نقوم بتضمين مهندس تحليلات. يمكنهم إبراز البيانات التي يحتاجون إليها وأيها يجب تجاهلها في نموذج بيانات ضخم معين.

بمجرد أن تتقن هاتين المرحلتين ، يمكنك الانتقال إلى مرحلة اعتماد أوسع بكثير للبيانات الضخمة في الأعمال. يمكن أن يكون دمج البيانات الضخمة من خلال هذه الخطوات الصغيرة والموجهة أقل تكلفة وأسرع طريقة للذهاب. سيعطي العمل وضوحًا إذا كان الاستثمار الكبير في البيانات الضخمة سيكون مفيدًا أو كيف سيؤتي ثماره على المدى الطويل. لا شك في أهمية البيانات الضخمة ، ولكن الشيء الذي يفيد الآخرين قد لا يفيدك بنفس الطريقة. من خلال تشغيل هذه النماذج الأولية الصغيرة الحجم ، ستتمكن من تحديد ما إذا كانت هناك حاجة على الإطلاق إلى البيانات الضخمة في عملك.

ثالثًا ، من المهم معرفة التحديات المرتبطة بدمج البيانات الضخمة. معرفة ما هي هذه مسبقًا ، من شأنه أن يساعد في اتخاذ قرارات محسوبة حول حجم المشروع. فيما يلي بعض تلك التحديات -

• إدارة البيانات - مع نمو الأعمال ، يزداد حجم البيانات التي يجب جمعها.
• الحفاظ على جودة البيانات - ينتهي الأمر بالشركات إلى قضاء الكثير من وقتها في تنقية البيانات وجعلها الرؤى جاهزة.
• الحفاظ على أمان البيانات - تعد مخاوف الخصوصية جزءًا لا مفر منه من البيانات الضخمة ، خاصة وأن الكمية الكبيرة من بيانات الأعمال التي تحتوي عليها. هذا هو المكان الذي تظهر فيه فحوصات الامتثال الصارمة.

في حين أن هذا يسلط الضوء على النهج الأكثر أمانًا لدمج البيانات الضخمة في الأعمال التجارية ، فإن معرفة كيفية عمل تحليلات البيانات الضخمة أمر مهم بنفس القدر. سيعطيك إطارًا لكيفية البدء. دعونا نلقي نظرة على ذلك بعد ذلك ونحن نختتم المقال.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الضخمة هي في الأساس عملية من أربع مراحل تستخدمها الشركات للحصول على بيانات مستنيرة كنتيجة. إليك ما هي تلك المراحل:

جمع البيانات - هنا يتم جمع البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة) من مصادر متعددة وتخزينها في مستودعات البيانات حيث يمكن لأدوات ذكاء الأعمال تحليلها. عادة ، يتم تخصيص البيانات الوصفية الفردية للبيانات غير المهيكلة شديدة التنوع ويتم تخزينها في بحيرات البيانات.

معالجة البيانات - بمجرد جمع البيانات وتخزينها ، تتم معالجتها للحصول على نتائج في الاستعلامات. لتحقيق ذلك ، يتوفر خياران للمعالجة - معالجة الدُفعات ، حيث يتم النظر إلى مجموعات البيانات الكبيرة بمرور الوقت ومعالجة الدفق حيث تتم معالجة مجموعات صغيرة من البيانات.

تنظيف البيانات - تتطلب البيانات ، بغض النظر عن الحجم ، تنقية لتحسين جودة البيانات والحصول على نتائج أفضل. في هذه المرحلة ، يتم تنسيق البيانات في نفس السياق ويتم حذف جميع البيانات المكررة غير ذات الصلة من النظام.

تحليل البيانات - هذه هي المرحلة التي يتم فيها تحويل البيانات المجمعة إلى رؤى. تتضمن بعض طرق تحليل البيانات الأكثر شيوعًا - التنقيب عن البيانات والتحليلات التنبؤية والتعلم العميق.

تغليف!

إذن إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول البدء في تحليلات البيانات الضخمة. بينما يمكن أن يختلف نهج التكامل ، يجب أن تكون النتيجة النهائية هي نفسها - يجب أن تحل البيانات الضخمة مشاكل العمل ولا تجعلها معقدة.

إذا كنت تتطلع إلى إضافة تقنية البيانات الضخمة إلى عملك وتبحث عن الدعم للبدء ، فتواصل مع فريق تحليل البيانات لدينا . سنجلس معك لتحديد المجالات التي يمكن أن تكون فيها البيانات الضخمة مفيدة للغاية ونعمل على دمجها.