ما هو الفرق بين البيانات الضخمة وذكاء الأعمال؟

ما الفرق بين البيانات الضخمة وذكاء الأعمال؟ تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة التي توجد عادة داخل المؤسسات. يشير ذكاء الأعمال إلى استخدام هذه البيانات لأغراض تحليلية يمكن من خلالها استخلاص المعلومات القابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة.

يلعب كلا المصطلحين دورًا كبيرًا بشكل متزايد في العمليات التجارية اليوم ، لذلك دعونا نلقي نظرة على كليهما ونرى ما هو الفرق بين البيانات الضخمة وذكاء الأعمال ، وكيف يتم استخدامها ، وما هي فوائدها للشركات الصغيرة والمتوسطة.

البيانات الكبيرة

أفضل وصف للبيانات الضخمة هو المعلومات التي تخزنها المؤسسات - عادة في "مجموعات" كبيرة أو كميات كبيرة - وهذا صعب أو مستحيل من نواح كثيرة بالنسبة لها للاستفادة منها بأي طريقة ذات مغزى.

قد يكون أحد الأمثلة الواضحة على البيانات الضخمة شيئًا مثل المعلومات التي يتم إنتاجها من خلال قنوات التواصل الاجتماعي - مرات الظهور ونسب النقر إلى الظهور والمشاركة ؛ تتجمع كل هذه المؤشرات معًا لتشكل ما نعتبره "بيانات ضخمة".

البيانات المهيكلة وغير المهيكلة

ضمن البيانات الضخمة توجد بيانات منظمة وبيانات غير منظمة.

هذان النوعان المختلفان من المعلومات مهمان في فهم أهمية تحليل البيانات الضخمة.

البيانات المنظمة هي ما تتوقع عادةً العثور عليه في قواعد البيانات الرسمية - وغالبًا ما تُفهم على أنها بيانات كمية.

ستتواجد البيانات المنظمة في أشياء مثل جداول البيانات ، مع صفوف وأعمدة مرتبة بعناية يمكن قراءتها وتقييمها بسهولة.

تشير البيانات غير المهيكلة إلى كل شيء آخر تقريبًا ، ولكن يمكن اعتبارها ذات طبيعة نوعية.

أمثلة على هذا النوع من البيانات هي مقاطع الفيديو والصور ومعلومات المستشعر ونصوص المكالمات وأشكال أخرى من الاتصالات غير الرسمية مثل نص نص البريد الإلكتروني.

تمثل البيانات غير المهيكلة مجتمعة 80-90٪ أو أكثر من جميع البيانات وهي مستمرة في النمو.

نمو البيانات الضخمة

في حين أن نمو البيانات المنظمة يمثل بالفعل تحديًا كبيرًا للمؤسسات للتغلب عليه ، فإن النمو السريع للبيانات غير المهيكلة يمثل نقطة خلاف أكبر.

تتمتع البيانات المنظمة على الأقل بميزة كونها سهلة الفك نسبيًا - تستخدم العديد من الشركات بالفعل CRMs على سبيل المثال لتحليل بيانات العملاء بشكل أكثر فعالية لتحسين عملية المبيعات الخاصة بهم.

إن نمو البيانات غير المهيكلة هو ما يمنح الشركات مزيدًا من التوقف للتفكير.

الغالبية العظمى من البيانات الضخمة غير منظمة ، وسيستمر هذا التفاوت في المستقبل فقط.

في الواقع ، تنمو البيانات غير المهيكلة بمعدل 55-65٪ سنويًا.

نتيجة لذلك ، أصبح الاستفادة من الأدوات لاستخدام هذه البيانات أكثر أهمية الآن للشركات حيث يصبح الاستخدام الفعال للبيانات الضخمة هو العامل التنافسي بين المؤسسات.

ذكاء الأعمال

يشير ذكاء الأعمال إلى الأدوات الرقمية المستخدمة لتحليل البيانات ، المنظمة وغير المهيكلة ، إلى رؤى قابلة للتنفيذ لإبلاغ عملية صنع القرار.

بالنسبة لمعظم المؤسسات ، سيكون ذكاء الأعمال (BI) مألوفًا أكثر في سياق البيانات المنظمة ، على الرغم من أن التقدم في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعني أن المعلومات غير المنظمة يتم فك تشفيرها بشكل أكثر شيوعًا للاستخدام.

استخدام ذكاء الأعمال داخل المنظمات

ربما لا يكون من المفاجئ أن تعلم أن العديد من الشركات تتخلف عن الركب في تبنيها واستخدام أدوات ذكاء الأعمال.

على الصعيد العالمي ، يبلغ اعتماد ذكاء الأعمال في جميع المنظمات حوالي 26٪.

في حين أن أكثر من نصف جميع المؤسسات تعتبر ذكاء الأعمال السحابي "حرجًا" أو "مهمًا جدًا" لمبادراتها الجارية والمستقبلية ، وجدت Gartner أن 87٪ من الشركات تعتبر ذات مستوى منخفض من النضج التحليلي.

علاوة على ذلك ، وجدت دراسة تنفيذية أجريت عام 2020 أن 27٪ فقط من المؤسسات تعتقد أن عملياتها "تعتمد على البيانات".

لذا ، فإن الوضع الحالي هو الموقف الذي تفهم فيه الشركات أهمية استخدام ذكاء الأعمال لمجموعات البيانات الضخمة الخاصة بها ، ولكنها تظهر رغبة منخفضة في تنفيذ أدوات ذكاء الأعمال في سير العمل.

فوائد ذكاء الأعمال للأعمال

لماذا يجب أن ترغب المنظمات في اعتماد حلول ذكاء الأعمال؟

الجواب بسيط تمامًا في أن المؤسسات التي تنفذ ذكاء الأعمال تبدأ في رؤية نتائج إيجابية كبيرة لإنتاجيتها ونتائجها النهائية لأنها قادرة على استخدام بياناتها الضخمة من خلال اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.

الوظائف ذات الصلة: 10 إحصائيات استخباراتية للأعمال تظهر قيمتها

1. تعتبر 48٪ من المؤسسات أن Cloud BI "بالغ الأهمية" أو "مهم جدًا" لخطط إنتاجية الأعمال المستقبلية.
2. ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة والتحليلات هي أفضل التقنيات المدمرة التي تطبقها منظمات 2000 العالمية لتحقيق النجاح.
3. أطلقت 84٪ من المؤسسات مبادرات تحليلية متقدمة لتحقيق قدر أكبر من الدقة وتسريع عملية اتخاذ القرار.
4. 56٪ من المؤسسات التي تستفيد من التحليلات تشهد اتخاذ قرارات أسرع وأكثر فاعلية.
5. 51٪ من الشركات تحقق أداءً ماليًا أفضل مع إدخال ذكاء الأعمال.
6. تمكنت 46 ٪ من المؤسسات من تحديد وإنشاء منتجات جديدة وتدفقات الإيرادات من خلال استخدام التحليلات الخاصة بهم.
7. تستفيد 45٪ من العلامات التجارية حاليًا من التحليلات لتطوير نماذج أعمال جديدة.
8. يقول أكثر من 90٪ من فرق المبيعات والتسويق أن التحليلات السحابية ضرورية لإنجاز عملهم.
9. 40٪ من الشركات عالية الأداء تبني قراراتها على الشعور الغريزي ، مقارنة بـ 70٪ من الشركات الأقل نجاحًا.
10. 37٪ في المتوسط ​​من بيانات الشركة لديها القدرة على التحليل المفيد.

كيف ترتبط ذكاء الأعمال بمجموعات البيانات غير المهيكلة

كما أشرنا سابقًا ، تتقلص نسبة البيانات المنظمة مقارنة بالبيانات غير المهيكلة بمعدل سريع جدًا.

هذا لا يعني فقط أن الشركات التي لم تفعل ذلك بالفعل يجب أن تنظر في استراتيجية تتضمن تبني ذكاء الأعمال ، ولكن أيضًا أن الاستفادة من البيانات غير المهيكلة ستصبح عقبة كبيرة يجب التغلب عليها - إن لم يكن الآن ، فمن المؤكد أنه في المستقبل.

نظرًا لأن أدوات ذكاء الأعمال النموذجية مخصصة للبيانات المنظمة ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء معلومات قابلة للتنفيذ من مصادر غير منظمة ، والتي يمكن بعد ذلك تحليلها بشكل فعال.

خذ على سبيل المثال شركة تريد الحصول على فهم أفضل لشكاوى العملاء الأكثر شيوعًا.

يمكن نسخ مكالمات الخدمة من خلال حل مثل Dialpad ويمكن تقييم هذا النسخ باستخدام برنامج تحليل النص لتحديد القواسم المشتركة (مثل الكلمات أو العبارات المتعلقة بمشكلة أو خدمة معينة) عبر مجموعة واسعة من المكالمات.

يمكن بعد ذلك تجميع هذه البيانات وتنظيمها وتحليلها من خلال ذكاء الأعمال.

كان هذا مثالًا أساسيًا للغاية ، ولكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض التحليل في الأعمال التجارية سيكون أمرًا أساسيًا للمؤسسات في المستقبل.

جمع الشمل

بدأنا هذه المدونة نسأل ما هو الفرق بين البيانات الضخمة وذكاء الأعمال ، لكننا نأمل أن تكون قد استبعدت فهمًا أوسع لأهمية وشكل البيانات الضخمة ومشهد ذكاء الأعمال كما هو عليه اليوم.

يمثل الحجم المتزايد بسرعة لمجموعات البيانات الضخمة داخل المؤسسات اليوم تحديًا وفرصة هائلة.

تشهد الشركات الرائدة في تبني ذكاء الأعمال فوائد في إنتاجيتها وقدرتها التنافسية ، بينما تدرك تلك الشركات التي تتخلف عن الركب أهمية تطبيق ذكاء الأعمال.

في الوقت نفسه ، سيستلزم نمو البيانات غير المهيكلة بشكل خاص الحاجة إلى قدرات تحليلية أكثر تقدمًا ، لا سيما فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي ومحركات التعلم الآلي ، والتي يمكن أن تساعد في تقسيم المعلومات وتحديدها كميًا.

الحد الأدنى

البيانات الضخمة هي الكميات الكبيرة من المعلومات التي تخزنها في مؤسستك ، وذكاء الأعمال هو الوسيلة لفهمها لأغراض صنع القرار.

اشترك في مدونتنا لتلقي رؤى شهرية حول تكنولوجيا الأعمال والبقاء على اطلاع دائم بالتسويق والأمن السيبراني وأخبار واتجاهات التكنولوجيا الأخرى.