ما هي البيانات الضخمة ، ولماذا هي مهمة - الدليل النهائي للبيانات الضخمة

البيانات الضخمة هي فكرة مبتكرة تتعامل مع كميات هائلة من البيانات الموجودة في عالم اليوم. إذا لم تكن لديك فكرة عن كيفية تعامل شركات البيانات الضخمة مع كميات هائلة من البيانات ، فاقرأ هذا الدليل لتتعلم كل شيء عن خدمات تحليلات البيانات الضخمة وأفضل شركات البيانات الضخمة لعام 2022.

في الوقت الحاضر ، تتوفر العديد من التطبيقات الاجتماعية ، مما يؤدي إلى استيعاب هائل للبيانات كل يوم. ليس هناك شك في أن المستخدمين يوميًا يتصلون على وسائل التواصل الاجتماعي ويشاركون البيانات. حتى جميع الشركات والشركات تشارك البيانات السرية في جميع أنحاء العالم. لا تخطئ في التفكير في أن البيانات ستكون بأحجام محدودة. هل تساءلت يومًا كيف تتعامل شركات البيانات الضخمة والمستخدمون مع كميات هائلة من البيانات؟ هنا يأتي دور البيانات الضخمة. ستسلط هذه المدونة الضوء على كل جانب يتعلق بالبيانات الضخمة وخدمات تحليل البيانات الضخمة وأهم شركات البيانات الضخمة لعام 2022. لكن أولاً ، دعنا نفهم ماهية البيانات الضخمة.

البيانات الضخمة - ملخص قصير

وفقًا لـ Gartner ، البيانات الضخمة هي بيانات الأصول بكمية هائلة وسرعة وتنوع تحتاج إلى أنواع فريدة وفعالة من حيث التكلفة من معالجة البيانات لتحسين التفسير وعملية اتخاذ القرار. ومن ثم ، تشير البيانات الضخمة إلى أحجام البيانات المعقدة والهائلة التي يجب معالجتها وتقييمها للحصول على معلومات مفيدة.

تشير البيانات الضخمة إلى بيانات ضخمة جدًا بحيث يتعذر على الجهاز المادي تخزينها ومعالجتها. بدلاً من ذلك ، يشير المصطلح إلى الأنظمة السحابية التي تسمح للعديد من الأجهزة بالاندماج في مورد واحد. على سبيل المثال ، يتعرف الذكاء الاصطناعي على الأشياء والأشخاص والعواطف من خلال تحليل مليارات الصور العامة من وسائل التواصل الاجتماعي. وبالمثل ، يقوم محرك الإعلان الرقمي بتصفية المليارات من أجزاء المحتوى للعثور على الإعلانات ذات الصلة بها.

أنواع البيانات الضخمة

الفئات التالية من البيانات الضخمة ذات صلة على جميع مستويات التحليلات. عند العمل باستخدام كميات هائلة من البيانات ، يجب على شركات تحليلات البيانات الضخمة أولاً فهم مصدر البيانات الأصلية وكيفية معالجة البيانات قبل تقييمها.

ومن ثم ، يجب أن يكون استخراج البيانات سريعًا حتى يكون المشروع جديرًا بالاهتمام. لنلقِ نظرة على الأنواع المختلفة من البيانات الضخمة كما فهمت معنى البيانات الضخمة.

منظم

البيانات المنظمة مريحة في التعامل مع البيانات الضخمة. إنه منظم جيدًا ، بأبعاد تحددها معلمات محددة مسبقًا تساعد في معالجة البيانات وتخزينها واسترجاعها. بالإضافة إلى ذلك ، يشير إلى المواد المرتبة بدقة التي يتم الاحتفاظ بها واستعادتها بسرعة من قاعدة بيانات باستخدام أساليب محرك البحث السهلة.

على سبيل المثال ، توجد جداول الموظفين المصممة في قاعدة بيانات الشركة لترتيب تفاصيل الموظفين وأدوار العمل والراتب والمعلومات الأخرى.

غير منظم

لا يتم تنظيم جميع البيانات بعناية وتصنيفها على أنها بيانات منظمة. وفقًا للدراسة ، فإن حوالي 20 ٪ فقط من جميع البيانات تأتي ضمن بيانات منظمة. البيانات غير المنظمة هي نوع البيانات الذي يفتقر إلى شكل أو نمط معين. بينما تعمل البيانات المنظمة على تسريع العملية ، تستغرق البيانات غير المهيكلة وقتًا وجهدًا.

وبالتالي ، تصبح معالجة البيانات غير المهيكلة وتحليلها صعبة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً. ينتج عن كل إجراء تقريبًا تتخذه باستخدام الكمبيوتر إنشاء بيانات غير منظمة. لا أحد يملي مكالماته الهاتفية أو يضيف علامات ذات مغزى مع كل تغريدة يكتبونها.

شبه منظم

نوع البيانات هذا عبارة عن مزيج من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. في معظم الأحيان ، يتم التحويل إلى بيانات غير منظمة ببيانات وصفية. أولاً ، يتم إنشاؤه ، مثل الوقت أو المكان أو ختم معرف الجهاز أو البريد الإلكتروني أو علامة دلالية لاحقًا في البيانات.

وبشكل أكثر تحديدًا ، يتضمن البيانات التي ، على الرغم من عدم تصنيفها ضمن مستودع معين (قاعدة بيانات) ، لديها معلومات أساسية أو علامات تفصل بين الأجزاء المختلفة داخل البيانات.

حسنًا ، الأمر كله يتعلق بالأنواع المختلفة من البيانات الضخمة.

تأثير البيانات الضخمة على نمو الأعمال

تؤثر البيانات الضخمة على الشركات لإدارة كميات هائلة من البيانات بشكل أكثر كفاءة. وفقًا لدراسة Grand View Research Inc ، ستصل البيانات الضخمة إلى 123.23 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025. ونتيجة لذلك ، ستجد شركات تحليلات البيانات الضخمة حقائق خفية لا يستطيع منافسوها الوصول إليها إلى المبلغ الذي يمكنهم جمعه من البنية التحتية للبيانات و العملاء. ومن ثم ، فإن الشركات تعيد هيكلة بنية البيانات ودمج البيانات والقضاء على التقنيات القديمة. أسباب استخدام الأعمال للبيانات الضخمة هي كما يلي:

• تهدف الشركات إلى تحسين دعم العملاء بالبيانات الضخمة ، مما يساعد على زيادة الأرباح. بالإضافة إلى ذلك ، ترغب العديد من الشركات في تحسين العلاقات مع العملاء. تشمل الأهداف الأخرى التسويق المستهدف الجيد ، وتوفير التكاليف ، وزيادة الكفاءات التشغيلية.
• تسمح تطبيقات البيانات الضخمة للشركات بتخزين كميات هائلة من البيانات مع توفير المال. الذكاء المستند إلى السحابة و Hadoop هما مثالان على هذه التكنولوجيا. أنها تساعد الشركات في تحليل البيانات واتخاذ قرارات أفضل. علاوة على ذلك ، تتطلب انتهاكات البيانات حماية متزايدة ، والتي قد توفرها التكنولوجيا. نتيجة لذلك ، تعمل البيانات الضخمة على تحسين المؤسسات اجتماعيًا واقتصاديًا. وبالتالي ، طورت العديد من الهيئات الحكومية سياسات لتشجيع نمو البيانات الضخمة.
• تعمل أتمتة العمليات الروبوتية على زيادة الإنتاجية التشغيلية بمساعدة البيانات الضخمة. يمكن فحص كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي مباشرة مرة واحدة ودمجها في العمليات التجارية لاتخاذ القرار الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، يتم أتمتة عملية جمع البيانات وتخزينها باستخدام بنية تحتية لتكنولوجيا المعلومات قابلة للتطوير وتكاليف أقل للخدمات السحابية.
• تكشف البيانات الضخمة أيضًا عن فرص عمل غير مكتشفة سابقًا بسبب عدم القدرة على تقييم كميات هائلة من البيانات. حتى مجموعات البيانات المعقدة يمكنها إنشاء منتجات جديدة أو تجديد المنتجات الموجودة. في عالم المنافسة ، تصبح البيانات الاحتكارية قيّمة للغاية.
• يمكن للشركات الآن تقييم المعلومات على الفور واتخاذ قرارات ذكية وحكيمة بسبب تقنية تحليلات البيانات السريعة لحساب مصادر البيانات الجديدة.

حالات استخدام شركات البيانات الضخمة

تستفيد العديد من مشكلات الأعمال وحالات الاستخدام من خدمات تحليلات البيانات الضخمة. المدرجة أدناه هي بعض الأمثلة:

تحليلات العملاء

تحلل الشركات الكبرى بيانات العملاء لتحسين تجربة العملاء والتحويلات والاحتفاظ بهم.

منع الغش

تساعد البيانات الضخمة في اكتشاف المعاملات والأنماط الضارة داخل الشركة. قد تشير إلى سلوك احتيالي ، وكذلك التخفيف من المخاطر.

تحسين الأسعار

يساعد تحليل البيانات الضخمة الشركات على تحسين أسعارها للمنتجات والخدمات ، مما يؤدي إلى زيادة الدخل.

التحليلات التشغيلية

ترغب العديد من الشركات في تحسين أدائها التشغيلي واستخدام أصولها بشكل أفضل.

نتيجة لذلك ، قد تستخدم الشركات تحليل البيانات الضخمة لإطلاق العنان لأساليب التشغيل بشكل أكثر فعالية وزيادة الأداء.

أفضل شركات تحليل البيانات الضخمة لعام 2022

كل شركة كبيرة تستخدم البيانات الضخمة. يساعد الشركات على إصدار أحكام أفضل في وقت أقل ، مما يجعل وظائفهم أكثر سهولة وربحية. حتى البيانات الهائلة تسمح للشركات بفهم احتياجات عملائها بشكل أفضل والمشاركة في المحادثات الفردية معهم في الوقت الفعلي. دعنا نرى أفضل شركات البيانات الضخمة لعام 2022 التي ستطبق البيانات الضخمة في عملياتها.

أمازون

أمازون هي شركة رائدة في بيع التجزئة عبر الإنترنت. إنهم يتتبعون كل جزء من المعلومات عن المشترين لمعرفة كيفية إنفاق أموالهم على منتجات معينة. يتم جمع هذه البيانات لتغذية خوارزميات الإعلان على وسائل التواصل الاجتماعي التي تعمل على تحسين تفاعل العملاء ، واقتراح العناصر ، وتعزيز تجربة المستهلك والخدمات ، وأكثر من ذلك بكثير.

جوجل

شركات تحليلات البيانات الضخمة تكتشف Google ما يريده المستخدمون منها بمساعدة البيانات الضخمة. أولاً ، بناءً على سجل البحث والجغرافيا والاتجاهات ، تحصل Google على تفضيلات المستخدم. بعد ذلك ، يمر عبر خوارزمية تؤدي تقديرات معقدة ، ثم يعرض Google القوائم المصنفة أو المفهرسة الموضوعة على أساس الأهمية والسلطة لتلبية احتياجات المستهلكين.

أخيرًا ، يعرض Google نتائج البحث المرتبة فيما يتعلق بالملاءمة المخصصة لاحتياجات المستخدمين. تتفهم المواقع المفهرسة وأدوات التصفية والموجزات في الوقت الفعلي وصفحات بيانات الرسم البياني والبحث النصي والهيكلية ومترجم Google والتقنيات الأخرى متطلبات العملاء بشكل أفضل.

نيتفليكس

تجمع Netflix المعلومات لفهم متطلبات المستخدمين وخياراتهم وأنماط تفضيلاتهم بشكل أفضل. في وقت لاحق ، تتوقع البيانات الضخمة ما يستمتع به كل مستخدم وتقوم بإنشاء قوائم توصية محتوى مخصصة. ارتفعت Netflix لدرجة أنها تقوم الآن بتطوير محتوى أصلي لمشتركيها.

البيانات هي العنصر الأساسي الذي يغذي خوارزميات التوصيات وقرارات إنشاء المحتوى. تستخدم الشركة مجموعة متنوعة من نقاط البيانات ، بما في ذلك العناوين التي تمت مشاهدتها ، وتقييمات المستخدمين ، والأنواع المفضلة ، وعدد المرات التي يتوقف فيها المشاهدون عن التشغيل مؤقتًا.

أمريكان اكسبريس

تقوم شركة بطاقات الائتمان هذه بمسح كميات هائلة من بيانات المستهلك لتحديد الخصائص التي قد تشير إلى ولاء المستخدم. كما تستخدم البيانات الضخمة لإنشاء نماذج تنبؤية معقدة لفحص المعاملات السابقة و 115 عنصرًا آخر لتوقع تناقص عدد العملاء. نتيجة لذلك ، يمكن لـ American Express اكتشاف 24٪ من حسابات العملاء التي يُرجح إغلاقها قريبًا باستخدام حلول وقدرات البيانات الكبيرة.

تفكيك قيم V الخاصة بالبيانات الضخمة

" 5 V's of Big Data " هي خمس خصائص أساسية للبيانات الضخمة تساعد في فهم الأجزاء الأساسية للبيانات الضخمة بشكل أفضل. دعنا نتعرف على القيم الخمسة للبيانات الضخمة ، والتي تساعد الشركات على معرفة كيفية عمل البيانات الضخمة بشكل أفضل بالنسبة لهم.

1. السرعة

يُعرف المعدل الذي يتم من خلاله إنشاء البيانات ونقلها بالسرعة. تزداد هذه السرعة مع تحسن تقنيات الشبكات والأجهزة ، مما يسمح للشركات بتسجيل المزيد من نقاط البيانات في وقت واحد.

على سبيل المثال ، تتوفر الآن العديد من الأجهزة الصحية لمراقبة المرضى وجمع البيانات في صناعة الرعاية الصحية. لذلك ، يجب تسليم البيانات التي تم الحصول عليها من الأجهزة الطبية داخل المستشفى إلى الأجهزة القابلة للارتداء وتحليلها بسرعة.

2. الحجم

الحجم يشير إلى كمية البيانات التي تم جمعها. لذلك ، يتم تحديد الحجم الدقيق للبيانات الضخمة من خلال المعلومات التي يتم الحصول عليها. علي سبيل المثال؛ إذا ما قورنت ببيانات التجارة الإلكترونية لشركة صغيرة ، فإن تحليلات العملاء لقاعدة بيانات Netflix ستكون هائلة. ومع ذلك ، يمكن اعتبار كلاهما بيانات ضخمة لأنهما يجمعان كميات هائلة من البيانات.

3. متنوعة

يشير مصطلح "التنوع" إلى مجموعة واسعة من أنواع البيانات المتاحة. على سبيل المثال ، قد تحصل المؤسسة على بيانات من مصادر مختلفة ، لكل منها قيمة مختلفة.

قد يكون داخل وخارج المنظمة. على سبيل المثال ، يمكن أن يشمل تشغيل تحليل المشاعر على مراجعة المنتج لتحديد الإيجابية أو السلبية. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في معرفة نتيجة "٪ من التقييمات الإيجابية" بسرعة.

4. القيمة

تُعرف قيمة البيانات المجمعة بالقيمة. قد تكون بعض البيانات الضخمة للشركة غير مجدية في اتخاذ الخيارات أو تحقيق النتائج. من ناحية أخرى ، يجوز للشركة الحصول على كميات هائلة من البيانات التي ليس لها قيمة لأغراض الامتثال والاحتفاظ بها.

ومع ذلك ، لجمع البيانات الضخمة طواعية ، يجب على الشركة تحليل البيانات التي يتم جمعها بدقة وكيف يمكن أن تكون مفيدة للشركة. قد يكون من المستحسن التوقف عن جمع المعلومات إذا كانت البيانات قليلة الاستخدام الآن أو في الأيام المقبلة. قد تكون البيانات غير المفيدة مصدر إلهاء.

5. الصدق

تُعرف جودة البيانات أو موثوقيتها بالصدق. لا جدوى من جمع البيانات الضخمة إذا لم تكن متأكدًا من دقة التحليل الذي ينتج عنه. بشكل عام ، يصف الصدق مستوى التأكيد في البيانات التي تم جمعها. لسوء الحظ ، تبين أن البيانات مزدحمة ومربكة للاستخدام في بعض الأحيان.

إذا كانت المعلومات مفقودة ، يمكن أن ينتج عن حجم هائل من البيانات فوضى أكثر من الحلول. على سبيل المثال ، إذا أدخلت جميع بيانات الطلب ، وخاصة عمليات الشراء الاحتيالية أو الملغاة ، فلا يمكنك الاعتماد على دراسة معدل تحويل التجارة الإلكترونية لأنها ارتفعت بشكل مصطنع.

البيانات الضخمة: ما هو المستقبل؟

على مدى السنوات القليلة المقبلة ، من المرجح أن يتضاعف سوق البيانات الضخمة. سبب مهم هو النمو السريع للبيانات المنظمة وغير المهيكلة. زيادة هيمنة التكنولوجيا في جميع جوانب الحياة والانتشار الواسع النطاق للهواتف المحمولة هي عدة عوامل أخرى. يؤدي إلى توليد كميات أكبر من البيانات. خلال فترة الإسقاط ، ستؤدي الحاجة المتزايدة لتحليل البيانات إلى زيادة الطلب على البيانات الضخمة. أيضًا ، نظرًا لزيادة هوامش الربح ، يزدهر عدد الأعمال الرقمية في الصناعة.

تعتمد القطاعات الأخرى ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والطاقة ، بشكل كبير على خدمات تحليلات البيانات الضخمة لتحسين تجربة العملاء. على سبيل المثال ، حققت شركات تحليل البيانات الضخمة الدولية للبيع بالتجزئة 4.85 مليار دولار في عام 2020 وستنمو إلى 25.56 مليار دولار بحلول عام 2028 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 23.1 في المائة بين عامي 2021 و 2028.

يسمح الاستخدام الذكي للبيانات الضخمة في العمليات العادية للشركات باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بسرعة لتغييرات السوق ، مما يؤثر بشكل مباشر على صافي الدخل. علاوة على ذلك ، تزداد المنافسة باستمرار في جميع القطاعات ، مما يترك الشركات بلا مجال للخطأ ويتطلب تحليلات شاملة وتقنيات ابتكار للبقاء في المنافسة.

ملاحظات ختامية

لا شك أن البيانات الضخمة تعمل على تغيير المشهد. الحقيقة هي أن تعلم كيفية استخدام التدفق الحالي للبيانات بكفاءة سيساعد شركات البيانات الضخمة على النمو بشكل أفضل مع استنتاجات أكثر استنارة. يتمثل الجانب الحيوي للبيانات الضخمة في تنوعها وليس حجمها. للحصول على إحصاءات ذات صلة ، لا تحتاج إلى فحص الكثير من البيانات ؛ كل ما تحتاجه هو التأكد من قيامك بتحليل البيانات الصحيحة.

للاستفادة حقًا من ثورة البيانات ، ابدأ في استخدام خدمات تحليلات البيانات الضخمة التي يمكن أن توفر لك بانوراما كاملة للمستهلكين والسوق والمنافسين. يمكن استخدام جميعها كبيانات مع تقنيات البيانات الضخمة الحديثة اليوم ، مما يوفر للشركات وصولاً غير مسبوق إلى عناصر السوق.