تحويل البيانات إلى عصر البيانات الضخمة

نشرت: 2024-05-14
عرض جدول المحتويات
ما هو تحويل البيانات
محركات تحويل البيانات
التقدم التكنولوجي في التقاط البيانات وتخزينها
ظهور إنترنت الأشياء وتكنولوجيا الاستشعار
انتشار وسائل التواصل الاجتماعي والتواصل الرقمي
توصيل برامج التشغيل
تطبيقات تحويل البيانات في العالم الحقيقي
تحويل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي:
بيانات الحياة الشخصية:
تحويل بيانات العمليات التجارية:
تسخير قوة البيانات
أفضل الممارسات لإدارة البيانات
استراتيجيات تعظيم فائدة البيانات
بناء ثقافة تعتمد على البيانات
في ملخص
أسئلة مكررة
ما هو مثال على تحويل البيانات؟
ما هو الفرق بين الرقمنة وتحويل البيانات؟

نحن نعيش في عصر حيث كل شيء يدور حول البيانات. لقد مكنت التكنولوجيا الحديثة ومساهماتها من مراقبة وتسجيل وتحليل كل شيء من حولنا كبيانات قابلة للقياس الكمي. وهذا يمهد الطريق أيضًا لعالم جديد تمامًا من الإمكانيات التي يمكن للشركات استخدامها لصالحها. يعد تحويل البيانات أحدث إضافة إلى ممارسات ذكاء الأعمال التي تعتمد على البيانات والتي تركز على العملاء والتي تعمل على تغيير مشهد الأعمال بأكمله في الوقت الحاضر. هنا يتم شرح تقنية تحويل البيانات لقرائنا لأنها أصبحت بالفعل كلمة طنانة أخرى مثل Big Data أو Gamification.

تحويل البيانات

ما هو تحويل البيانات

في البداية، لا يوجد مثل هذا التعريف الرسمي لـ Datafication. إنه يعني ببساطة عملية تحويل العديد من الجوانب المادية للحياة إلى بيانات محوسبة. فكر في نشاط بدني يحتوي على الكثير من البيانات المظلمة. البيانات المظلمة تعني البيانات التي تحتوي على الكثير من المعلومات القيمة ولكنها غير مرئية بالنسبة لنا. نظرًا للقيود التكنولوجية، تم تجاهل البيانات المظلمة حتى الآن، وكان تحويلها إلى بيانات قابلة للاستخدام مهمة صعبة. ومع ذلك، اليوم، ومع التقدم في علوم البيانات والتحليلات، أتاحت التقنيات الجديدة مثل إنترنت الأشياء الكثير من الطرق الجديدة لتسليط الضوء على أنشطتنا المظلمة وتحويلها إلى بيانات مفيدة.

على سبيل المثال، يلتقطتطبيق Fitbit بياناتنا الجسدية مثل عدد الخطوات التي مشيناها وعدد مرات النوم وما إلى ذلك ثم يحولها إلى بيانات قابلة للاستخدام مثل السعرات الحرارية التي حرقناها وغير ذلك الكثير.باختصار، يقوم بتسجيل بيانات أنشطتنا البدنية لاستخلاص معلومات مفيدة.

تحويل البيانات هو استخدام التقنيات الرقمية لإطلاق المعرفة المرتبطة بالأشياء المادية عن طريق فصلها عن البيانات المرتبطة بها.

فكر في حياتنا الروتينية، فنحن نقوم بإنشاء الكثير من البيانات أثناء التحدث على الهاتف، أو التفاعل عبر وسائل التواصل الاجتماعي (المشاركة أو التغريد أو النشر أو التعليق)، أو التسوق عبر الإنترنت باستخدام بطاقة الائتمان الخاصة بنا أو حتى المشي عبر كاميرا الأمان. لم نعتقد أبدًا أن كمية البيانات التي ننشئها تحتوي على الكثير من المعلومات حول نمطنا السلوكي أو شخصيتنا. في الوقت الحاضر، بدأ علماء البيانات وعمال المناجم في مراقبة وتتبع مثل هذه البيانات بطريقة تخلق مجموعة من الفرص الجديدة.

وبعد التحقيق المناسب، يقومون بتمرير هذه المعلومات القيمة إلى مديري الأعمال الذين يحرصون دائمًا على زيادة حصتهم في السوق وربحية المنتج والوعي بالعلامة التجارية. بمعنى آخر، يمكن وصف تقنية تحويل البيانات إلى عملية تحويل الأعمال القائمة إلى "أعمال مدعومة بالبيانات". وبالمثل، يقوم المسوقون عبر وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا بمشاهدة ودراسة الملفات الشخصية لعملائهم باستمرار على مواقع الشبكات المختلفة لمراقبة نمط إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب، مما يساعدهم على فهم مشاعرهم تجاه منتج أو علامة تجارية.

يرى خبراء الصناعة أنه من الضروري بناء بنية تحتية للشركات التي تبدأ بالبيانات وتسمح لعملائها بالتفاعل مع عملائهم بناءً على فهم أكثر ثراءً وأعمق لسلوكياتهم واحتياجاتهم.

محركات تحويل البيانات

التقدم التكنولوجي في التقاط البيانات وتخزينها

لقد كان النمو الهائل في قدرتنا على التقاط البيانات وتخزينها محركًا حاسمًا لتقنية تحويل البيانات. أدت الابتكارات في مجال الأجهزة، مثل المعالجات الدقيقة الأكثر قوة وحلول التخزين الأكبر حجمًا وبأسعار معقولة (مثل محركات أقراص SSD والتخزين السحابي)، إلى خفض التكلفة بشكل كبير وزيادة كفاءة تخزين البيانات ومعالجتها. علاوة على ذلك، فقد مكنت التطورات في تقنيات قواعد البيانات وبرامج معالجة البيانات المؤسسات من إدارة كميات هائلة من البيانات بشكل أكثر فعالية من أي وقت مضى.

ظهور إنترنت الأشياء وتكنولوجيا الاستشعار

لقد نجح إنترنت الأشياء (IoT) في تحويل الأشياء اليومية إلى "أشياء" تولد البيانات وتعزز فهمنا للعالم. تقوم أجهزة إنترنت الأشياء هذه، المجهزة بأجهزة استشعار، بجمع البيانات من بيئاتها، والتي يمكن استخدامها لأغراض مختلفة تتراوح من تحسين الممارسات الزراعية إلى تحسين التخطيط الحضري وتعزيز أمن المنزل. ويستمر انتشار هذه الأجهزة في توليد كميات هائلة من البيانات، مما يزيد من حدود كيفية جمع المعلومات وتحليلها والاستفادة منها في الوقت الفعلي.

انتشار وسائل التواصل الاجتماعي والتواصل الرقمي

تعد منصات التواصل الاجتماعي وقنوات الاتصال الرقمية من العوامل المساهمة بشكل كبير في زيادة إنشاء البيانات. يقوم كل نص وصورة وفيديو وتفاعل على منصات مثل Facebook وTwitter وInstagram وWhatsApp بإنشاء نقاط بيانات يمكن تحليلها لاستخلاص رؤى حول السلوك البشري والاتجاهات المجتمعية وتفضيلات المستهلك. تعتبر هذه البيانات لا تقدر بثمن بالنسبة للشركات التي تسعى إلى تعزيز تجارب العملاء وتصميم المنتجات والخدمات واستراتيجيات التسويق لتلبية الاحتياجات المتطورة لجمهورها المستهدف.

توصيل برامج التشغيل

تساهم هذه المحركات معًا في خلق عالم تندمج فيه البيانات بعمق في نسيج الحياة اليومية. إن التقدم التكنولوجي المستمر في التقاط البيانات وتخزينها، جنبًا إلى جنب مع شبكة أجهزة إنترنت الأشياء المتوسعة وانتشار وسائل التواصل الاجتماعي، يعمل على تغذية عملية تحويل البيانات إلى عالمنا. لا يوفر هذا الاتجاه فرصًا غير مسبوقة للرؤية والابتكار فحسب، بل يقدم أيضًا تحديات جديدة فيما يتعلق بالخصوصية والأمن وإدارة البيانات التي يجب معالجتها ونحن نمضي قدمًا.

تطبيقات تحويل البيانات في العالم الحقيقي

  1. تحويل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي :

  • تويتر على أفكارنا الضالة
  • ينكدين يجمع بيانات حياتنا العملية
  • الفيسبوك يقوم بجمع البيانات من شبكة أصدقائنا
  1. بيانات الحياة الشخصية :

  • أنماط التسوق عبر الإنترنت (الأدوات، الطعام، إلخ)
  • تسجيلات الوصول (المسارح، والحفلات الموسيقية، ومواقع GPS، وما إلى ذلك)
  • بث الأفلام والمسلسلات التلفزيونية (Netflix، YouTube، إلخ)
  1. تحويل بيانات العمليات التجارية :

  • انترنت الأشياء
  • الذكاء الاصطناعي

على سبيل المثال تحويل البيانات، تحددWalmart Labs أنماط شراء العملاء من بيانات موقع هواتفهم المحمولة وأنشطة الوسائط الاجتماعية والطقس الخارجي وتفاصيل الطلب السابق.يقومون لاحقًا بتحليل هذه البيانات وإرسال عروض حصرية يمكنها استعادة العملاء المفقودين.

تسخير قوة البيانات

أفضل الممارسات لإدارة البيانات

تعد الإدارة الفعالة للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لضمان جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها وأمنها. تشمل أفضل الممارسات ما يلي:

  • إدارة البيانات : وضع سياسات ومعايير واضحة تحدد كيفية الحصول على البيانات وتخزينها والوصول إليها.
  • ضمان جودة البيانات : تنفيذ العمليات لضمان دقة واكتمال وموثوقية البيانات التي تم جمعها. قد يتضمن ذلك عمليات تدقيق منتظمة وعمليات التحقق من الصحة وتنقية البيانات لإزالة الأخطاء.
  • أمن البيانات : حماية البيانات من الوصول غير المصرح به والانتهاكات باستخدام بروتوكولات الأمان القوية، مثل التشفير وضوابط الوصول الآمن والتدريب الأمني ​​المنتظم للموظفين.
  • إدارة دورة حياة البيانات : إدارة البيانات من الإنشاء إلى الحذف، مما يساعد في تنظيم تخزين البيانات بكفاءة ويضمن الامتثال للمتطلبات القانونية والتنظيمية.

استراتيجيات تعظيم فائدة البيانات

للاستفادة الكاملة من إمكانات البيانات، يجب على المؤسسات اعتماد العديد من الأساليب الإستراتيجية:

  • تكامل مصادر البيانات المتنوعة : الجمع بين البيانات من مصادر مختلفة لتوفير رؤية أكثر شمولاً. يمكن أن يساعد هذا في الكشف عن الأنماط المخفية والرؤى الأعمق.
  • معالجة البيانات في الوقت الفعلي : استخدام التقنيات التي تسمح بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي لتمكين اتخاذ القرار في الوقت المناسب وإجراء التحليلات الفورية.
  • التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي : يمكن أن يؤدي استخدام التقنيات التحليلية المتطورة ونماذج التعلم الآلي إلى التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتحسين العمليات وتخصيص تجارب العملاء.
  • إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات : إن إتاحة الوصول إلى البيانات عبر المؤسسة يمكن أن يمكّن الإدارات والأفراد من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

بناء ثقافة تعتمد على البيانات

يتضمن إنشاء ثقافة تقدر البيانات وتستخدمها بشكل فعال عدة عناصر أساسية:

  • التزام القيادة : يجب أن تدعم القيادة استخدام البيانات والتحليلات لدفع استراتيجية المنظمة وعمليات صنع القرار.
  • معرفة البيانات : تعليم وتدريب الموظفين لتحسين معرفتهم بالبيانات، وضمان حصولهم على المهارات اللازمة لتفسير البيانات واستخدامها بشكل فعال.
  • التواصل المفتوح : يمكن أن يؤدي تشجيع المناقشات المفتوحة حول نتائج البيانات وآثارها إلى تعزيز بيئة تعاونية حيث يتم تقييم البيانات باعتبارها أحد الأصول المهمة.
  • مكافأة النتائج المستندة إلى البيانات : إن الاعتراف بالقرارات والابتكارات المستندة إلى البيانات ومكافأتها يمكن أن يعزز أهمية النهج القائم على البيانات.

في ملخص

في الختام، أحدثت تقنية تحويل البيانات ثورة في البيانات حول العالم بطريقة لم يسبق لها مثيل. إنها حقًا تحول الشركات الحالية إلى أعمال مدعومة بالبيانات حيث ستلعب التحليلات دورًا مهمًا.

هل تبقي نفسك مطلعًا على أحدث الاتجاهات في البيانات الضخمة؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، اشترك في النشرة الإخبارية لدينا. نحن في PromptCloud نساعد المستخدمين في الحصول على البيانات غير المنظمة في شكل قابل للاستهلاك من خلال تطبيق تقنيات الزحف على الويب واستخراجها.

إذا كنت تسعى للحصول على مزيد من البيانات لدعم أعمالك، فقد حان الوقت للتحدثمعنا حول متطلباتك.

أسئلة مكررة

ما هو مثال على تحويل البيانات؟

أحد الأمثلة الكلاسيكية لتحويل البيانات هو تحويل التفاعلات الاجتماعية إلى بيانات من خلال منصات التواصل الاجتماعي. في كل مرة يتفاعل فيها الأفراد عبر الإنترنت - سواء من خلال نشر التعليقات أو مشاركة الصور أو حتى التفاعل مع المحتوى - يتم تحويل هذه الإجراءات إلى نقاط بيانات. تقوم منصات مثل Facebook وInstagram وTwitter بجمع هذه البيانات لتحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته والشبكات الاجتماعية. يتم بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتخصيص المحتوى واستهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية وحتى التأثير على تطوير المنتج. لا توضح هذه العملية كيفية تحويل الأنشطة اليومية إلى بيانات قابلة للقياس الكمي فحسب، بل تسلط الضوء أيضًا على تأثير هذه البيانات في قيادة استراتيجيات الأعمال والتسويق.

ما هو الغرض من تحويل البيانات؟

يتضمن الغرض من تحويل البيانات عدة أهداف رئيسية تؤثر بشكل كبير على كيفية عمل المنظمات والمجتمعات والاقتصادات. فيما يلي الأغراض الرئيسية:
  1. تعزيز عملية صنع القرار : تحويل البيانات يحول العديد من جوانب الحياة البشرية إلى بيانات يمكن تحليلها لاتخاذ قرارات أكثر استنارة. وهذا يسمح للشركات والحكومات والكيانات الأخرى ببناء استراتيجياتها وقراراتها على الأدلة التجريبية بدلا من الحدس أو المضاربة.
  2. تحسين الكفاءة والتحسين : من خلال تحويل العمليات والتفاعلات إلى بيانات، يمكن للمؤسسات تحديد أوجه القصور وتحسين العمليات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى خفض التكاليف وتحسين تجارب العملاء وإدارة الموارد بشكل أفضل.
  3. الابتكار والتطوير : يعزز تصنيع البيانات الابتكار من خلال توفير ثروة من المعلومات التي يمكن استخراجها للحصول على رؤى، مما يؤدي إلى تطوير منتجات وخدمات وتقنيات جديدة. ويمكنه أيضًا دفع التحسينات في العروض الحالية.
  4. تخصيص الخدمات : في قطاعات مثل التسويق وتجارة التجزئة والترفيه، يتيح تحويل البيانات تخصيص الخدمات. تستخدم الشركات البيانات لفهم التفضيلات والسلوكيات الفردية، وتخصيص عروضها لتلبية الاحتياجات والرغبات المحددة لعملائها.
  5. القدرات التنبؤية : من خلال تحويل البيانات، يمكن تحديد الأنماط والاتجاهات التي تمكن التحليلات التنبؤية. تعتبر هذه القدرة ذات قيمة خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والأمن، حيث يمكن للتنبؤ بالنتائج المستقبلية أن ينقذ الأرواح أو يزيد المكاسب المالية أو يمنع الجرائم.
  6. رؤى مجتمعية : على نطاق أوسع، يوفر تحويل البيانات رؤى حول الاتجاهات الاجتماعية والسلوك العام، مما يساعد صناع السياسات والباحثين على فهم القضايا المجتمعية بشكل أفضل وصياغة الاستجابات المناسبة.
  7. الامتثال التنظيمي وإدارة المخاطر : يساعد تحويل البيانات أيضًا المؤسسات على الامتثال للوائح وإدارة المخاطر بشكل أكثر فعالية. ومن خلال تحليل البيانات، يمكن للشركات التأكد من التزامها بالمعايير القانونية وتقييم المخاطر المحتملة في عملياتها.

ما هو الفرق بين الرقمنة وتحويل البيانات؟

إن مصطلحي "الرقمنة" و"تحويل البيانات" هما مفهومان مرتبطان ولكنهما مختلفان في مجال البيانات والتكنولوجيا. وهنا كيف تختلف:

تشير الرقمنة إلى عملية تحويل المعلومات من تنسيق مادي إلى تنسيق رقمي. قد يتضمن ذلك تحويل الملاحظات المكتوبة بخط اليد إلى نص مكتوب، أو مسح صورة ضوئيًا لإنشاء صورة رقمية، أو تحويل التسجيلات الصوتية التناظرية إلى ملفات رقمية. الهدف الأساسي من الرقمنة هو الحفاظ على المعلومات وتسهيل تخزينها والوصول إليها ومشاركتها باستخدام التقنيات الرقمية.

من ناحية أخرى، فإن تحويل البيانات هو عملية تحويل جميع جوانب الحياة إلى بيانات قابلة للقياس الكمي من خلال التقاط وتحليل البيانات من مختلف الأنشطة والتفاعلات. وهذا يتجاوز مجرد رقمنة المعلومات. يتضمن تحويل البيانات استخراج البيانات من العمليات والسلوكيات التي لم يتم قياسها كميًا من قبل، مثل تتبع تحركات الأشخاص عبر هواتفهم الذكية، أو تسجيل التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي، أو تسجيل عادات التسوق عبر الإنترنت. وينصب التركيز على تحويل هذه الأنشطة إلى بيانات يمكن تحليلها للحصول على رؤى وتحسين الخدمات والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية.