البيانات الضخمة هي مصطلح يصف الحجم الكبير للبيانات - سواء المهيكلة أو غير المهيكلة - التي تغمر العمل على أساس يومي. ولكن ليس مقدار البيانات هو المهم، يمكن تحليل البيانات الضخمة للحصول على رؤى تؤدي إلى قرارات أفضل وتحركات تجارية استراتيجية.
أصبح استخدام البيانات الضخمة أمرًا شائعًا في هذه الأيام من قبل الشركات للتفوق على أقرانهم، في معظم الصناعات، سيستخدم المنافسون الحاليون والوافدون الجدد على حدٍ سواء الإستراتيجيات الناتجة عن البيانات التي تم تحليلها للمنافسة والابتكار والحصول على القيمة.
تساعد البيانات الضخمة المؤسسات على خلق فرص نمو جديدة وفئات جديدة تمامًا من الشركات التي يمكنها الجمع بين بيانات الصناعة وتحليلها، هذه الشركات لديها معلومات وافرة عن المنتجات والخدمات والمشترين والموردين وتفضيلات المستهلكين التي يمكن التقاطها وتحليلها.
مصطلح البيانات الضخمة:
في حين أن مصطلح "البيانات الضخمة" جديد نسبيًا، فإن عملية جمع وتخزين كميات كبيرة من المعلومات لتحليلها في النهاية قديمة. اكتسب هذا المفهوم زخماً في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما أوضح محلل الصناعة دوغ لاني التعريف السائد الآن للبيانات الضخمة على أنها ثلاث مراحل:
الصوت: تجمع المؤسسات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك المعاملات التجارية ووسائل التواصل الاجتماعي والمعلومات من بيانات أجهزة الاستشعار أو البيانات من جهاز إلى جهاز، في الماضي كان تخزينها يمثل مشكلة - ولكن التقنيات الجديدة خففت العبء.
يرتبط اسم "البيانات الكبيرة" بحد ذاته بحجم ضخم، يلعب حجم البيانات دورًا بالغ الأهمية في تحديد القيمة خارج البيانات، ما إذا كان يمكن اعتبار بيانات معينة في الواقع بيانات كبيرة أم لا، يعتمد على حجم البيانات، ومن ثم، فإن "الحجم" هو أحد الخصائص التي يجب مراعاتها أثناء التعامل مع "البيانات الكبيرة".
السرعة: تدفقات البيانات بسرعة غير مسبوقة ويجب التعامل معها في الوقت المناسب، تدفع علامات البيانات والمستشعرات والقياس الذكي الحاجة للتعامل مع السيول من البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا.
يشير مصطلح "السرعة" إلى سرعة توليد البيانات، يحدد مدى سرعة إنشاء البيانات ومعالجتها لتلبية الطلبات، الإمكانات الحقيقية في البيانات، تتعامل سرعة البيانات الضخمة مع السرعة التي تتدفق بها البيانات من مصادر مثل العمليات التجارية، وسجلات التطبيقات والشبكات، ومواقع الوسائط الاجتماعية، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة المحمولة، وما إلى ذلك، إن تدفق البيانات ضخم ومستمر.
الشكل: تأتي البيانات بجميع أنواع التنسيقات - من مجموعات البيانات المنظمة ومنها البيانات الرقمية في قواعد البيانات التقليدية إلى المستندات النصية غير المهيكلة والبريد الإلكتروني والفيديو والصوت وبيانات مؤشر الأسهم والمعاملات المالية.
يشير التنوع إلى المصادر غير المتجانسة وطبيعة البيانات، سواء المنظمة وغير المنظمة، خلال الأيام السابقة، كانت جداول البيانات وقواعد البيانات هي المصادر الوحيدة للبيانات التي نظرت فيها معظم التطبيقات، و الآن يتم النظر أيضًا في البيانات في شكل رسائل بريد إلكتروني وصور ومقاطع فيديو وأجهزة مراقبة وملفات PDF وصوت وما إلى ذلك في تطبيقات التحليل، يطرح هذا التنوع في البيانات غير المهيكلة بعض المشكلات المتعلقة بالتخزين والتعدين وتحليل البيانات
فوائد معالجة البيانات الضخمة
تجلب القدرة على معالجة "البيانات الضخمة" فوائد متعددة مثل:
- يمكن للشركات الاستفادة من الذكاء الخارجي أثناء اتخاذ القرارات
- خدمة عملاء محسنة
- التحديد المبكر للمخاطر على المنتج / الخدمات ، إن وجدت
- كفاءة تشغيلية أفضل
لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة؟
لا تدور أهمية البيانات الضخمة حول مقدار البيانات التي تمتلكها الشركة ولكن كيف تستخدم الشركة البيانات التي تم جمعها، تستخدم كل شركة البيانات بطريقتها الخاصة، كلما زادت كفاءة استخدام الشركة لبياناتها، زادت إمكاناتها في النمو، يمكن للشركة أخذ البيانات من أي مصدر وتحليلها للعثور على إجابات
كما يمكن لبعض أدوات البيانات الضخمة مثل Hadoop والتحليلات المستندة إلى أن تجلب مزايا التكلفة للأعمال عندما يتم تخزين كميات كبيرة من البيانات وتساعد هذه الأدوات أيضًا في تحديد طرق أكثر فعالية للقيام بالأعمال.
و يمكن للسرعة العالية للأدوات مثل Hadoop والتحليلات داخل الذاكرة أن تحدد بسهولة المصادر الجديدة للبيانات التي تساعد الشركات على تحليل البيانات على الفور واتخاذ قرارات سريعة بناءً على التعلم.
ومن الضروري فهم ظروف السوق من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكنك الحصول على فهم أفضل لظروف السوق الحالية، على سبيل المثال، من خلال تحليل سلوكيات الشراء لدى العملاء، يمكن للشركة معرفة المنتجات الأكثر مبيعًا وإنتاج المنتجات وفقًا لهذا الاتجاه.
التحكم في البيانات عبر الإنترنت يمكن لأدوات البيانات الكبيرة إجراء تحليل من خلال الانترنت لذلك، يمكنك الحصول على تعليقات حول من يقول ماذا عن شركتك، إذا كنت ترغب في مراقبة وتحسين التواجد عبر الإنترنت لعملك، فإن أدوات البيانات الضخمة يمكن أن تساعد في كل هذا.
استخدام تحليلات البيانات الضخمة لزيادة اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم
العميل هو أهم أصل يعتمد عليه في أي عمل تجاري، لا يوجد عمل واحد يمكن أن يدعي النجاح دون الحاجة أولاً إلى إنشاء قاعدة عملاء قوية، ومع ذلك، حتى مع وجود قاعدة عملاء، لا يمكن للشركات تحمل المنافسة العالية التي تواجهها.
إذا كان العمل بطيئًا في معرفة ما يبحث عنه العملاء، فمن السهل جدًا البدء في تقديم منتجات ذات جودة رديئة في النهاية، ستنتج خسارة العملاء، وهذا يخلق تأثيرًا سلبيًا عامًا على نجاح الأعمال، يسمح استخدام البيانات الضخمة للشركات بمراقبة الأنماط والاتجاهات المختلفة المتعلقة بالعملاء، ومراقبة سلوك العميل أمر مهم لإثارة الولاء.
استخدام تحليلات البيانات الكبيرة لحل مشكلة المعلنين وتقديم رؤى تسويقية
يمكن أن تساعد تحليلات البيانات الضخمة في تغيير جميع العمليات التجارية، وهذا يشمل القدرة على التوفيق بين توقعات العملاء وتغيير خط منتجات الشركة وبالطبع ضمان قوة الحملات التسويقية.
تحليلات البيانات الكبيرة كمحرك للابتكارات وتطوير المنتجات
ميزة أخرى ضخمة للبيانات الضخمة هي القدرة على مساعدة الشركات على الابتكار وإعادة تطوير منتجاتها.
وصناعة التأمين لها أهمية ليس فقط للأفراد ولكن أيضا لشركات الأعمال، السبب وراء احتفاظ التأمين بمكانة كبيرة هو أنه يدعم الناس في أوقات الشدائد والشكوك، البيانات التي تم جمعها من هذه المصادر ذات تنسيقات مختلفة وتتغير بسرعات هائلة.
جمع المعلومات والبيانات الضخمة:
نظرًا لأن البيانات الضخمة تشير إلى جمع البيانات من مصادر متباينة، فإن هذه الميزة تخلق حالة استخدام حاسمة لصناعة التأمين للانقضاض عليها، مثال: عندما ينوي العميل شراء وثيقة للتأمين على السيارات، يمكن للشركات الحصول على معلومات يمكن من خلالها حساب مستويات الأمان للقيادة في محيط المشتري وسجلات قيادته السابقة، على هذا الأساس يمكنهم حساب تكلفة التأمين على السيارة بشكل فعال من خلال اكتساب رؤية العملاء وذلك بعد تحديد تجربة العملاء وجعل العملاء مركز جذب الشركة له أهمية قصوى للمؤسسات.
ومن الضروري الكشف عن الغش من خلال عمليات الاحتيال التي قد تطرأ على التأمين من الحوادث الشائعة، تعتبر حالة استخدام البيانات الضخمة للحد من الاحتيال فعالة للغاية.
وعندما تبيع وكالة التأمين تأمينًا، فإنها تريد أن تكون على دراية بكل احتمالات حدوث أشياء غير مؤاتية مع عملائها، مما يجعلها تقدم مطالبة وبالتالي فإن استخدام البيانات الضخمة مفيد جدا لنشاط الأعمال.
المصدر:
https://www.rd-alliance.org/group/big-data-ig-data-development-ig/wiki/big-data-definition-importance-examples-tools
