تحليلات البيانات الضخمة تقنيات تحليلية متقدمة على مجموعات بيانات هائلة ومتنوعة من مصادر مختلفة، تحتوي على بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة بأحجام متفاوتة، من تيرابايت إلى زيتابايت. البيانات الضخمة بواحدة أو أكثر من الخصائص التالية: الحجم الكبير، والسرعة العالية، والتنوع الكبير.
على سبيل المثال، في مجال البيانات الضخمة، تأتي الغالبية العظمى من أجهزة الاستشعار والأجهزة والفيديو/الصوت والشبكات وملفات السجلات وتطبيقات المعاملات والويب ووسائل التواصل الاجتماعي، ويتم عرضها في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع للغاية.
يُمكّن تحليل البيانات الضخمة المحللين والباحثين ومستخدمي الأعمال من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع باستخدام بيانات لم تكن متاحة أو يصعب الوصول إليها سابقًا.
تحليلات البيانات الضخمة هي فرع من ذكاء الأعمال، تستخدم تقنيات تحليلية متقدمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات الغنية ذات الأحجام المتفاوتة، سواء كانت منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة، من مصادر مختلفة. تجمع أدوات تحليلات البيانات الضخمة البيانات من مصادر متنوعة، مثل وسائل التواصل الاجتماعي والويب وقواعد البيانات، وتُجري تحليلات تفصيلية على هذه البيانات الضخمة للكشف عن الأنماط والخصائص الكامنة فيها. ويكمن الفرق الأهم بين تحليلات البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال في حجم البيانات من حيث الكمية والتقنيات التحليلية المُطبقة عليها.
تتطلب أدوات تحليل البيانات الضخمة هذه في كثير من الأحيان معرفة متقدمة بتقنيات تحليل البيانات، كما تُستخدم تقنيات مثل التحليلات السحابية. تقوم تحليلات البيانات الضخمة بجمع البيانات وعرضها بطرق فعّالة باستخدام الرسوم البيانية والجداول اللازمة. ويمكن للبيانات المعروضة بشكل جيد أن تزود صانعي القرار والمديرين بالمعلومات والإرشادات التي يحتاجونها قبل اتخاذ أي قرار بشأن أي مسألة.
تستخدم هذه الأنواع من البرامج عادةً أربعة أنواع من التحليلات للمساعدة في بناء واكتشاف الرؤى:
1) التحليلات التنبؤية
2) التحليلات المعيارية
3) التحليلات التشخيصية
4) التحليلات الوصفية
أهمية تحليلات البيانات الضخمة
يُنتج عملاؤك كميات هائلة من البيانات يوميًا؛ فهم يدخلون متجرك ويتسوقون عبر الإنترنت. تقوم أدوات تحليل البيانات الضخمة بجمع هذه البيانات وتحليلها بطرق تُفيد مؤسستك.
يمكن أن يحقق تحليل المزيد من البيانات بسرعة أكبر فوائد جمة للمؤسسة، إذ يسمح باستخدام البيانات بكفاءة أكبر لاتخاذ قرارات حاسمة أو اكتشاف المشكلات.
ستُمكّن تحليلات البيانات الضخمة المؤسسات من استخدام كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة بطرق متعددة لتحديد الفرص والمخاطر، مما يساعدها على التصرف بسرعة وتحسين أرباحها النهائية.
تستطيع المؤسسات استخدام أنظمة وبرامج تحليل البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات تجارية سريعة ودقيقة. يُسهم تحليل البيانات الضخمة في تحسين فعالية التسويق، واغتنام فرص جديدة لزيادة الإيرادات، وتخصيص تجربة العملاء، ورفع كفاءة العمليات التشغيلية. تُوفر هذه المزايا تفوقًا ملحوظًا على المنافسين الذين يمتلكون استراتيجية فعّالة.
بإمكان المؤسسات من جميع الأحجام استخدام البيانات الضخمة والاستفادة منها. يمكنك الاستفادة من مزايا تحليلات البيانات الضخمة لزيادة كفاءة مؤسستك، وتعزيز أرباحك النهائية، ودعم نماذج أعمال جديدة.
1) يقلل التكاليف:
تساعد تحليلات البيانات الضخمة المستخدمين على خفض التكاليف في أعمالهم. توفر أنظمة تحليل البيانات القائمة على هادوب والحوسبة السحابية طرقًا فعالة واقتصادية لتخزين بيانات المستخدمين. وبفضل البيانات والرؤى التي تحصل عليها، يمكنك تحديد جوانب الأداء الضعيف والجيد في عملك بسرعة.
على سبيل المثال، لنفترض أن قسم الإعلان والتسويق في موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك يُدير حملات ناجحة للغاية ويجذب العديد من العملاء المحتملين إلى موقعك. ومع ذلك، لا تزال المبيعات غير كافية. باستخدام تحليلات البيانات الضخمة، يمكنك البحث عن العوامل التي تُسبب خسارة المبيعات واتخاذ الإجراءات اللازمة.
على سبيل المثال، قد لا تكون صفحة الدفع لديك مُحسّنة بشكل جيد؛ فموقعك ليس سريعًا بما فيه الكفاية. في هذه الحالة، يمكنك اتخاذ الإجراءات اللازمة لحل المشكلة بسرعة.
2) يسمح لك بتحليل الاتجاهات:
يُعدّ التنبؤ بالاتجاهات وتحليل السلوك من السمات الأساسية لتحليلات البيانات الضخمة. واستنادًا إلى البيانات التاريخية، تسعى تحليلات البيانات الضخمة إلى التنبؤ بالفترات اللاحقة وتقلبات الأسعار، وسلوكيات المستهلكين المختلفة، وتفاعلات العلامات التجارية التي قد تؤثر على النتائج.
3) يتيح لك مشاركة الأفكار بسهولة:
تتيح لك هذه الأداة مشاركة البيانات المرئية والجدولية بسرعة مع زملائك في المؤسسة. يتم تحديث الجداول تلقائيًا، وتُحوّل النوافذ التفاعلية إلى بيانات خام. تُصمّم الجداول خصيصًا لحالات استخدام محددة، مثل التسويق والمبيعات والإدارة. تساعد الرسوم البيانية على سرد قصة البيانات من خلال التواصل بفعالية وبطريقة واضحة.
4) يسمح لك باتخاذ قرارات سريعة:
بفضل توفر البيانات الشاملة والمفصلة والسريعة، يمكن للمستخدمين اتخاذ قرارات حاسمة بسرعة أكبر.
5) تحسين أداء أعمالك:
تُحقق رؤية جميع جوانب عملك في سياق عام فوائد جمة. فبهذه الطريقة، يمكنك تشخيص المشكلات أو أوجه القصور في عملك أو عملياتك بسرعة، واتخاذ الإجراءات اللازمة.
ستساعد معظم أنظمة تحليل البيانات الضخمة في توفير بعض المعلومات التشخيصية، مثل العوامل الداعمة أو نقاط البيانات المرتبطة بها.
6) يسمح لك بإدارة بياناتك بشكل صحيح:
تُعدّ إدارة البيانات سمةً أساسيةً في مجال البيانات الضخمة. ويُمثّل التحكم في تدفق البيانات مسألةً بالغة الأهمية نظرًا للوائح القانونية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات. وتشمل إدارة جودة البيانات تنظيفها وجمعها وتوزيعها ووضعها في سياقها المناسب.
العناصر الثلاثة الأساسية لتحليل البيانات الضخمة
إنه مفهوم 3V، المشتق من الكلمات الإنجليزية Variety وVelocity وVolume، وهي السمات الثلاث المميزة للبيانات الضخمة. تساعدنا هذه السمات على فهم البيانات الضخمة بشكل أفضل.
التنوع: في مجال البيانات الضخمة، يساعد التنوع في الحصول على إجابات أكثر شمولاً للاستعلامات المطروحة، إذ يمكن تجميع البيانات من تنسيقات مختلفة، بدءًا من المستندات النصية ووصولاً إلى رسائل البريد الإلكتروني، ومن البيانات الرقمية إلى مقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية والمعاملات المالية.
السرعة: تشير إلى سرعة إنشاء البيانات في الوقت الفعلي. وبشكل أوسع، تشمل معدل التغيير، وربط مجموعات البيانات الواردة بمعدلات متفاوتة، ونوبات النشاط.
الحجم: كما يوحي الاسم، نعلم أن البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة هائلة من المعلومات التي يتم إنشاؤها يوميًا. يمكن أن تكون هذه الموارد وسائل التواصل الاجتماعي، أو عمليات الأعمال، أو الآلات، أو الشبكات، أو التفاعلات البشرية.
كيف ينبغي أن تكون عملية تحليل البيانات الضخمة؟
بالنسبة للعديد من الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة، لا يُمثل الوصول إلى المعلومات مشكلة. فالمهم هو تحليل البيانات واستخلاص القيمة منها. إليك خمس خطوات يجب اتباعها في هذه العملية لتحسين أداء تحليل البيانات واتخاذ القرارات الصائبة:
حدد أسئلتك: يجب أن تبدأ تحليل البيانات دائمًا بالأسئلة الصحيحة. ينبغي أن تكون الأسئلة قابلة للقياس، وواضحة، ومختصرة. إضافةً إلى ذلك، يجب أن تكون الأسئلة التي تطرحها محددة لمشكلة أو فرصة معينة.
حدد أولويات القياس: قرر ما ستقيسه وكيف. يجب أن تعرف مسبقًا الصفات التي ستقيسها في إجابات الأسئلة التي تطرحها.
جمع البيانات: بعد تحديد الأسئلة وأولويات القياس بوضوح، يمكنك البدء بجمع البيانات وتنظيمها. ابدأ بالاطلاع على البيانات المتاحة في قواعد البيانات. ثم أنشئ نظامًا لتخزين الملفات وتسميتها لتوفير الوقت وتجنب تكرار البيانات. وأخيرًا، سجّل البيانات التي جمعتها مع تواريخها.
تحليل البيانات: بعد هذه المرحلة، ستستخلص النتائج والاستنتاجات من خلال معالجة البيانات التي جمعتها. سيساعدك تحليل الاتجاهات والارتباطات والاختلافات والقيم الشاذة على الوصول إلى هدفك.
تفسير النتائج: عند البدء في تفسير النتائج، ينبغي طرح هذه الأسئلة الرئيسية على النفس: هل تجيب البيانات على الأسئلة المطروحة؟ هل تساعدك البيانات في الدفاع عن إجابة ما ضد أي اعتراضات؟ كيف؟
