مصادر البيانات الضخمة: من أين أتت؟

البيانات الضخمة هو مصطلح شامل يشير إلى تراكم البيانات في مجموعات كبيرة تستخدم في عالم الشركات العالمي اليوم. إنها مجموعة من البيانات المنظمة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة التي تم جمعها من قبل الشركات.

تتطلب البيانات الضخمة تخزين البيانات وحلول المعالجة. نتيجة لذلك ، تعد هذه الأنظمة مكونًا أساسيًا للعديد من هياكل إدارة البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدامها بشكل متكرر مع الأدوات التي تساعد في تحليلات البيانات الضخمة وأنظمة التطبيقات.

في عام 2001 ، حدد دوج لاني ، المحلل المشهور عالميًا ، العناصر الرئيسية الثلاثة للبيانات الضخمة - 3 مقابل. هم انهم:

• الصوت
• السرعة الاتجاهية
• متنوع

في الوقت الحاضر ، توسعت البيانات الضخمة لتشمل مصطلحات "القيمة" والنزاهة.

كمية البيانات الضخمة التي تتطلبها الشركة لا تصل إلى أي حجم محدد من البيانات. ومع ذلك ، يتم قياسها كمياً باستخدام بيتابايت أو تيرابايت أو إكسابايت. تأخذ وحدة القياس هذه في الاعتبار مجموعة كبيرة من البيانات الضخمة التي تم جمعها بمرور الوقت.

أهمية البيانات الضخمة

تعتمد الشركات على البيانات الضخمة لتحسين خدمة العملاء والتسويق والمبيعات وإدارة الفريق والعديد من العمليات الروتينية الأخرى أثناء تحليلها. إنهم يعتمدون على البيانات الضخمة لابتكار منتجات وحلول رائدة. البيانات الضخمة هي المفتاح لاتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على البيانات يمكنها تحقيق نتائج ملموسة. تهدف العلامات التجارية إلى زيادة الأرباح وعائد الاستثمار من خلال البيانات الضخمة مع ترسيخ مكانتها كشركة رائدة في السوق في قطاعاتها الخاصة.

وبالتالي ، فإن البيانات الضخمة تمنح الشركات ميزة تنافسية على المنافسين الذين لا يستخدمون البيانات الضخمة حتى الآن.

بعض الأمثلة حول كيفية مساعدة البيانات الضخمة للشركات هي:

• مساعدة الشركات على تحسين استراتيجياتها / حملاتها الإعلانية والتسويقية.
• تحسين مشاركة المستهلكين ومعدلات تحويل العملاء المحتملين.
• يساعد على دراسة السلوك المتغير للمشترين والعملاء والسوق من الشركات.
• كن أكثر استجابة للسوق واحتياجات العملاء.

حتى الباحثين الطبيين يستخدمون البيانات الضخمة في تحديد عوامل الخطر وأعراض الأمراض. يعتمد الأطباء أيضًا بشكل كبير على البيانات الضخمة لتحسين تشخيص الأمراض وأطر العلاج. كما يعتمدون أيضًا على البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي والدراسات الاستقصائية والسجلات الصحية الرقمية ومصادر أخرى من الوكالات الحكومية.

المصادر الأولية للبيانات الضخمة:

يتم إنشاء جزء كبير من البيانات الضخمة من ثلاثة مصادر أساسية:

• بيانات الآلة
• البيانات الاجتماعية و
• بيانات المعاملات.

بالإضافة إلى ذلك ، تقوم الشركات أيضًا بإنشاء البيانات داخليًا من خلال المشاركة المباشرة للعملاء. عادة ما يتم تخزين هذه البيانات في جدار حماية الشركة. ثم يتم استيرادها خارجيًا إلى نظام الإدارة والتحليل.

عامل مهم آخر يجب مراعاته حول مصادر البيانات الضخمة هو ما إذا كانت منظمة أو غير منظمة. لا تحتوي البيانات غير المنظمة على أي نموذج محدد مسبقًا للتخزين والإدارة. لذلك ، يتطلب الأمر مزيدًا من الموارد لاستخراج المعنى من البيانات غير المهيكلة وجعلها جاهزة للعمل.

الآن ، سوف نلقي نظرة على المصادر الثلاثة الأساسية للبيانات الضخمة:

1. بيانات الجهاز

يتم إنشاء بيانات الجهاز تلقائيًا ، إما كاستجابة لحدث معين أو جدول زمني ثابت. وهذا يعني أن جميع المعلومات قد تم تطويرها من مصادر متعددة مثل أجهزة الاستشعار الذكية ، وسجلات SIEM ، والأجهزة الطبية والأجهزة القابلة للارتداء ، وكاميرات الطرق ، وأجهزة إنترنت الأشياء ، والأقمار الصناعية ، وأجهزة الكمبيوتر المكتبية ، والهواتف المحمولة ، والآلات الصناعية ، وما إلى ذلك ، وتمكن هذه المصادر الشركات من تتبع سلوك المستهلك. تنمو البيانات المستخرجة من مصادر الآلة بشكل كبير جنبًا إلى جنب مع البيئة الخارجية المتغيرة للسوق. تتضمن المستشعرات التي تسجل هذا النوع من البيانات ما يلي:

في سياق أكثر اتساعًا ، تشمل بيانات الجهاز أيضًا المعلومات الناتجة عن الخوادم وتطبيقات المستخدم ومواقع الويب والبرامج السحابية وما إلى ذلك.

2. البيانات الاجتماعية

إنه مشتق من منصات وسائل التواصل الاجتماعي من خلال التغريدات ، وإعادة التغريد ، والإعجابات ، وتحميلات الفيديو ، والتعليقات التي تتم مشاركتها على Facebook ، و Instagram ، و Twitter ، و YouTube ، و Linked In وما إلى ذلك. توفر البيانات الشاملة التي يتم إنشاؤها من خلال منصات الوسائط الاجتماعية والقنوات عبر الإنترنت رؤى نوعية وكمية عن كل جانب أساسي من جوانب التفاعل بين العلامة التجارية والعميل.

تنتشر بيانات وسائل التواصل الاجتماعي كالنار في الهشيم وتصل إلى قاعدة جماهيرية واسعة. يقيس رؤى مهمة فيما يتعلق بسلوك العملاء ومشاعرهم تجاه المنتجات والخدمات. هذا هو السبب في أن العلامات التجارية التي تستفيد من قنوات وسائل التواصل الاجتماعي يمكنها بناء علاقة قوية مع التركيبة السكانية عبر الإنترنت. يمكن للشركات تسخير هذه البيانات لفهم السوق المستهدف وقاعدة العملاء. هذا يعزز حتما عملية صنع القرار.

3. بيانات المعاملات

كما يوحي الاسم ، فإن بيانات المعاملات هي المعلومات التي يتم جمعها عبر المعاملات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت خلال نقاط البيع المختلفة. تتضمن البيانات تفاصيل حيوية مثل وقت المعاملة ، والموقع ، والمنتجات المشتراة ، وأسعار المنتجات ، وطرق الدفع ، والخصومات / القسائم المستخدمة ، وغيرها من المعلومات ذات الصلة القابلة للقياس الكمي المتعلقة بالمعاملات.

تشمل مصادر بيانات المعاملات ما يلي:

• أوامر الدفع
• الفواتير
• سجلات التخزين و
• الإيصالات الإلكترونية

تعد بيانات المعاملات مصدرًا رئيسيًا لذكاء الأعمال. السمة الفريدة لبيانات المعاملات هي وقت طباعتها. نظرًا لأن جميع بيانات المعاملات تتضمن طباعة زمنية ، فهي حساسة للوقت وشديدة التقلب. بكلمات واضحة ، ستفقد بيانات المعاملات مصداقيتها وأهميتها إذا لم يتم استخدامها في الوقت المناسب. وبالتالي ، يمكن للشركات التي تستخدم بيانات المعاملات على الفور أن تكون لها اليد العليا في السوق.

ومع ذلك ، تتطلب بيانات المعاملات مجموعة منفصلة من الخبراء لمعالجة البيانات وتحليلها وتفسيرها وإدارتها. علاوة على ذلك ، يعد هذا النوع من البيانات هو الأكثر صعوبة في تفسيره بالنسبة لمعظم الشركات.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة؟

تحتاج الشركات إلى العمل حول تطبيقات التحليلات ، والدخول في شراكة مع علماء البيانات والمشاركة مع محللي البيانات الآخرين لاستخراج رؤى ذات صلة وصحيحة من البيانات الضخمة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يكون لديهم فهم أفضل لجميع البيانات المتاحة. أخيرًا ، يحتاج فريق التحليلات أيضًا إلى توضيح ما يريدون استخراجه من البيانات.

يحتاج الفريق إلى الاهتمام بما يلي:

• تطهير،
• التنميط ،
• تحويل،
• التحقق من صحة مجموعات البيانات.

هذه بعض من أهم الخطوات الأولية المتخذة في تحليل البيانات.

بمجرد إعداد جميع البيانات الضخمة وجمعها للتفسير ، يتم تطبيق مزيج من علوم البيانات المتقدمة وأنظمة التحليلات من خلال أدوات التعلم الآلي المختلفة. سيساعد هذا في تحقيق نتائج تؤدي إلى نمو الأعمال التجارية وتطويرها.

بعض الخطوات الإضافية المثالية لتحليل البيانات الضخمة هي:

• فرع التعلم العميق من البيانات
• بيانات التعدين
• تدفق التحليلات
• النمذجة التنبؤية
• تحليل احصائي
• تحليل النصوص

علاوة على ذلك ، هناك فروع مختلفة من التحليلات المستخدمة في استخراج الرؤى من البيانات الضخمة. نماذج التحليلات هذه هي كما يلي:

1. تحليلات التسويق

يوفر معلومات قيمة لتحسين حملات التسويق للعلامة التجارية والعروض الترويجية والتواصل مع المستهلكين الآخرين.

2. تحليل مقارن

يبحث في مقاييس سلوك العملاء ويتيح المشاركة في الوقت الفعلي مع العملاء بحيث يمكن للمؤسسات مقارنة العلامات التجارية والمنتجات والخدمات وأداء الأعمال مع منافسيها. يتطلب هذا التحليل النوع التالي من البيانات:

• البيانات الديموغرافية
• بيانات المعاملات
• بيانات سلوك الويب
• بيانات نص المستهلك من الاستطلاعات ونماذج التعليقات وما إلى ذلك.

إذا كنت مبتدئًا وترغب في اكتساب الخبرة في مجال البيانات الضخمة ، فاطلع على دوراتنا التدريبية حول البيانات الضخمة.

3. تحليل المشاعر

إنه يركز على ملاحظات العملاء حول منتج أو خدمة معينة ، ورضا العملاء ، ومؤشرات للتحسين في هذه المجالات.

4. تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية

. يتعلق هذا التحليل باستجابات الأشخاص عبر منصات وسائل التواصل الاجتماعي فيما يتعلق باختياراتهم وتفضيلاتهم على خدمة أو منتج معين. يساعد هذا التحليل الشركات على تحديد المشاكل المحتملة واستهداف الجماهير الصحيحة لجميع حملاتهم التسويقية.

ما الذي يجب أن تفعله الشركات لاستخراج رؤى قيّمة من البيانات الضخمة؟

يتم استخراج القيمة الحقيقية للأعمال من قدرة البيانات الضخمة لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ. يجب أن تهدف الشركات إلى تطوير استراتيجية متماسكة وشاملة ومستدامة للتحليل. يجب عليهم أيضًا التركيز على تمييز أنفسهم في الصناعة من خلال القرارات التي تدعم الموظفين وتطوير الأعمال.

يعد تحليل البيانات الضخمة مهمة تتطلب الكثير من الموارد والوقت. على الرغم من امتلاكها للتقنيات الأكثر تقدمًا ، غالبًا ما تعاني الشركات من تحليل البيانات الضخمة نظرًا لخبراء البيانات الضخمة المهرة والمؤهلين. وبالتالي تحتاج إلى توظيف متخصصين يمكنهم تزويدهم برؤى موجهة نحو النمو. هذا هو المكان الذي يمكنك فيه إحداث فرق. من خلال اكتساب المعرفة والمهارات المختصة بالبيانات الضخمة ، يمكنك أن تصبح أحد الأصول القيمة لأي مؤسسة.

تعد دورات الشهادات الاحترافية طريقة ممتازة لاكتساب المهارات. على سبيل المثال ، برنامج upGrad التنفيذي في تطوير البرمجيات - التخصص في البيانات الضخمة برعاية خاصة من قبل خبراء الصناعة لمساعدة المتعلمين على اكتساب المهارات ذات الصلة بالصناعة. في هذه الدورة التي مدتها 13 شهرًا ، يتعلم الطلاب معالجة البيانات باستخدام PySpark وتخزين البيانات والمعالجة في الوقت الفعلي ومعالجة البيانات الضخمة على السحابة. ليس ذلك فحسب ، فهم يعملون أيضًا في مشاريع ومهام الصناعة.

تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.

خاتمة

البيانات الضخمة هي العمود الفقري للأعمال في الصناعة الحديثة. يساعد تحليل البيانات الضخمة الشركات على وضع استراتيجيات نمو لكل من الحاضر والمستقبل. إنه أمر محوري لدراسة الرسم البياني للسوق واحتياجات العملاء.

لم تعد الديناميكيات الأساسية للبيانات الضخمة اعتبارًا لمشاركة البيانات فقط. تتمثل الصورة الأكبر في تحديد طرق موثوقة لزيادة إنتاج البيانات في السنوات اللاحقة لاكتساب رؤى أوسع وأكثر موثوقية.