تحليل البيانات الضخمة تقنيات تحليلية متقدمة لتحليل مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة من مصادر مختلفة، تحتوي على بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة بأحجام متفاوتة، تتراوح بين التيرابايت والزيتابايت. البيانات الضخمة بواحدة أو أكثر من الخصائص التالية: الحجم الكبير، السرعة العالية، أو التنوع الكبير.
على سبيل المثال، في البيانات الضخمة، يأتي الجزء الأكبر منها من أجهزة الاستشعار، والأجهزة، والفيديو/الصوت، والشبكات، وملفات السجل، والتطبيقات المعاملاتية، والويب، ووسائل التواصل الاجتماعي، والتي يتم تقديمها في الوقت الحقيقي وعلى نطاق واسع.
يتيح تحليل البيانات الضخمة للمحللين والباحثين ومستخدمي الأعمال اتخاذ قرارات أفضل وأسرع باستخدام بيانات لم يكن من الممكن الوصول إليها أو غير متوفرة سابقًا.
تحليلات البيانات الضخمة هي فرع من استخبارات الأعمال (BI)، تستخدم تقنيات تحليلية متقدمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات الغنية بأحجام متفاوتة، سواءً 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 مفصلة لهذه البيانات الضخمة للكشف عن أنماطها وأنماطها. الفرق الأهم بين تحليلات البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال هو حجم البيانات وتقنيات التحليل المُطبقة عليها.
غالبًا ما تتطلب أدوات تحليل البيانات الضخمة معرفةً متقدمةً بتقنيات تحليل البيانات، كما تُستخدم تقنياتٌ مثل التحليلات السحابية. يأخذ تحليل البيانات الضخمة البيانات المُجمّعة ويعرضها بطرقٍ فعّالة باستخدام التصورات والجداول المطلوبة. تُمكّن البيانات المُقدّمة بشكلٍ جيدٍ صانعي القرار والمديرين من الحصول على المعلومات والإرشادات اللازمة قبل اتخاذ أي قرارٍ بشأن أي مسألة.
تستخدم هذه الأنواع من البرامج عادةً أربعة أنواع من التحليلات للمساعدة في بناء الرؤى واكتشافها:
1) التحليلات التنبؤية
2) التحليلات المعيارية
3) التحليلات التشخيصية
4) التحليلات الوصفية
أهمية تحليلات البيانات الضخمة
يُنتج عملاؤك كميات هائلة من البيانات يوميًا؛ ادخل إلى متجرك وتسوّق عبر الإنترنت. تجمع أدوات تحليل البيانات الضخمة هذه البيانات وتُحلّلها بطرق مفيدة لمؤسستك.
إن تحليل بيانات أكثر وأسرع يُحقق فوائد جمة للمؤسسة، إذ يسمح باستخدام البيانات بكفاءة أكبر لاتخاذ قرارات حاسمة أو اكتشاف المشكلات.
ستتيح تحليلات البيانات الضخمة للمؤسسات استخدام كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة بطرق متعددة لتحديد الفرص والمخاطر، مما يساعدها على التصرف بسرعة وتحسين نتائجها النهائية.
يمكن للمؤسسات استخدام أنظمة وبرامج تحليل البيانات الشاملة لاتخاذ قرارات أعمال سريعة ودقيقة. وتساعد تحليلات البيانات الضخمة في زيادة فعالية التسويق، وخلق فرص إيرادات جديدة، وتخصيص احتياجات العملاء، وتحسين الكفاءة التشغيلية. وتوفر هذه المزايا مزايا كبيرة تتفوق بها على المنافسين الذين يتبعون استراتيجية فعّالة.
يمكن للمؤسسات، بمختلف أحجامها، استخدام البيانات الضخمة والاستفادة منها. يمكنك الاستفادة من مزايا تحليلات البيانات الضخمة لزيادة كفاءة مؤسستك، وتنمية أرباحك، ودعم نماذج أعمال جديدة.
1) خفض التكاليف:
تساعد تحليلات البيانات الضخمة المستخدمين على خفض تكاليف أعمالهم. توفر أنظمة Hadoop والتحليلات السحابية طرقًا اقتصادية وفعّالة لتخزين بيانات المستخدمين. باستخدام البيانات والرؤى التي تحصل عليها، يمكنك تحديد جوانب الأداء المنخفض والعالي في عملك بسرعة.
على سبيل المثال، لنفترض أن وحدة الإعلان والتسويق في موقعك الإلكتروني تُجري حملات ناجحة للغاية، وتُوجِّه العديد من العملاء المحتملين إلى منطقتك. ومع ذلك، لا يمكنك تحقيق المبيعات اللازمة. باستخدام تحليلات البيانات الضخمة، يمكنك البحث عن العوامل التي تُسبب انخفاض المبيعات واتخاذ الإجراءات اللازمة.
على سبيل المثال، ربما صفحة الدفع لديك ليست مُحسّنة جيدًا، أو موقعك ليس سريعًا بما يكفي. في هذه الحالة، يمكنك اتخاذ الإجراءات اللازمة بسرعة لحل المشكلة.
2) يسمح لك بتحليل الاتجاهات:
يُعدّ التنبؤ بالاتجاهات وتحليل السلوكيات من السمات الأساسية لتحليلات البيانات الضخمة. بناءً على البيانات التاريخية، سيسعى تحليل البيانات الضخمة إلى وضع توقعات للفترات التالية وتقلبات الأسعار، وسلوكيات المستهلكين المختلفة، وتفاعلات العلامات التجارية التي قد تؤثر على النتائج.
3) يسمح لك بمشاركة الأفكار بسهولة:
يتيح لك مشاركة الرؤى المرئية والمجدولة بسرعة مع الآخرين في مؤسستك. تُحدَّث الجداول ديناميكيًا، وتُحوَّل النوافذ التفاعلية إلى بيانات خام. صُمِّمت الجداول خصيصًا لحالات استخدام محددة، مثل التسويق والمبيعات والإدارة. تُساعد التصورات على سرد قصة البيانات من خلال التواصل بطرق فعّالة وهادفة.
4) يسمح لك باتخاذ قرارات سريعة:
بفضل توفر البيانات الشاملة والمفصلة والسريعة، يمكن للمستخدمين اتخاذ القرارات الحاسمة بسرعة أكبر.
5) تحسين أداء عملك:
هناك فوائد جمة لرؤية جميع جوانب عملك في سياق عام. بهذه الطريقة، يمكنك تشخيص نقاط الضعف أو العيوب 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.
6) يسمح لك بإدارة بياناتك بشكل صحيح:
تُعد إدارة البيانات سمةً أساسيةً للبيانات الضخمة. ويُعدّ التحكم في تدفق البيانات مسألةً بالغة الأهمية نظرًا للوائح القانونية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات. وتشمل إدارة جودة البيانات تنظيف البيانات وجمعها وتوزيعها ووضعها في سياقها.
تحليل البيانات الضخمة: 3 مقابل 3
إنه مفهوم 3V، المشتق من الكلمات الإنجليزية: التنوع، والسرعة، والحجم، وهي السمات الثلاث المميزة للبيانات الضخمة. تساعدنا هذه السمات على فهم البيانات الضخمة بشكل أفضل.
التنوع: في البيانات الضخمة، يُساعد التنوع على الحصول على إجابات أكثر شمولاً للاستعلامات المُقدمة. إذ يُمكن تجميع البيانات من صيغ مُختلفة، من المستندات النصية إلى رسائل البريد الإلكتروني، ومن البيانات الرقمية إلى مقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية، وحتى المعاملات المالية.
السرعة: تشير إلى سرعة إنشاء البيانات في الوقت الفعلي. وبشكل أعم، تشمل معدل التغيير، وربط مجموعات البيانات الواردة بمعدلات متفاوتة، وتدفقات النشاط.
الحجم: كما يوحي الاسم، نعلم أن البيانات الضخمة هي مجموعة هائلة من المعلومات تُنشأ يوميًا. قد تكون هذه الموارد عبارة عن وسائل تواصل اجتماعي، أو عمليات تجارية، أو آلات، أو شبكات، أو تفاعلات بشرية.
كيف ينبغي أن تكون عملية تحليل البيانات الضخمة؟
بالنسبة للعديد من الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة، لا يُشكّل الوصول إلى المعلومات مشكلة. فالهدف الأساسي هو تحليل البيانات وخلق قيمة مُضافة. إليك خمس خطوات يُمكن اتباعها في هذه العملية لتحسين أداء تحليل البيانات واتخاذ القرارات الصائبة:
حدد أسئلتك: ابدأ دائمًا تحليل البيانات بالأسئلة الصحيحة. يجب أن تكون الأسئلة قابلة للقياس، وواضحة، وموجزة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون الأسئلة التي تطرحها محددة بمشكلة أو فرصة محددة.
حدد أولوياتك في القياس: حدد ما ستقيسه وكيف. يجب أن تعرف مسبقًا الصفات التي ستقيسها في إجاباتك على الأسئلة التي تطرحها.
جمع البيانات: بعد أن حددتَ بوضوح الأسئلة وأولويات القياس، يمكنك البدء بجمع بياناتك وتنظيمها. أولًا، تفقّد ما يمكن جمعه من قواعد البيانات الحالية. بعد ذلك، أنشئ نظامًا لتخزين الملفات وتسميتها لتوفير الوقت وتجنب تكرار البيانات. وأخيرًا، سجّل البيانات التي جمعتها مع التواريخ.
تحليل البيانات: بعد هذه المرحلة، ستتوصل إلى استنتاجات من خلال معالجة البيانات التي جمعتها. تحليل الاتجاهات، والارتباطات، والاختلافات، والقيم المتطرفة سيوصلك إلى ما تصبو إليه.
تفسير النتائج: عند البدء بالتفسير، اطرح على نفسك هذه الأسئلة الرئيسية: هل تُجيب البيانات على الأسئلة؟ هل تُساعدك البيانات في الدفاع عن إجابتك ضد أي اعتراضات؟ كيف؟
