أهم 10 اتجاهات للبيانات الضخمة في عام 2022 لا يمكنك تجاهلها
نشرت: 2021-01-10يتزايد نطاق البيانات الضخمة بشكل متزايد في الهند ، مما يؤثر على طريقة عمل الصناعات بالإضافة إلى تعزيز الاقتصادات في أعقابه. بغض النظر عن حجم المؤسسة ، تساعد البيانات الضخمة في اتخاذ قرارات تنظيمية أفضل وبالتالي تنظيم الإجراءات ، مما يجعل العالم مكانًا صالحًا للسكن بدوره. لا سيما التحولات التي حدثت في صناعة التمويل والتأمين هائلة.
في وقت ما في الماضي ، لم يكن هذا هو الواقع. لم تكن البيانات دائمًا بهذا الحجم "الكبير". كان بإمكان الشركات الكبيرة فقط الوصول إلى البيانات في ذلك الوقت لأنها فقط كانت قادرة على تحمل تكلفة التكنولوجيا التي يمكنها معالجة هذه البيانات. على أي حال ، كان مطلبهم هو نظام تحليل البيانات الذي يمكنه الاهتمام بكميات هائلة من البيانات ، لذلك لم يكن لديهم أي خيار في هذا الشأن.
منذ ذلك الوقت ، تطورت البيانات بمعدل سريع للغاية ، مما سمح للمؤسسات الأصغر بالاستفادة من البيانات التي تجمعها - كل ذلك بفضل الإنترنت والتكنولوجيا السحابية. مع حلول سحابة البيانات الكبيرة ، نظرًا لأنها توفر وصولاً عن بُعد إلى البيانات باستخدام الإنترنت فقط ، لم تعد هناك حاجة لإعدادات معقدة أو خبراء بيانات (ليس من السهل الحصول عليهم) ، وبالتالي توفير ثروة من الإنفاق الداخلي لهذه المؤسسات الصغيرة.
يمكن الآن التعامل مع الفروق الدقيقة التي تأتي مع البيانات الضخمة بنفس السهولة من قبل المؤسسات التي تعتزم الاستفادة من القيمة التي يمكن أن تحققها. تجاوز اتجاه تكنولوجيا المعلومات البسيط - حيث تأتي هذه الأشياء وتذهب ، ولكن في الغالب تذهب ، دون أن تكون مستدامة من أجل التنمية - صاغت البيانات الضخمة نفسها في عروق عالم التكنولوجيا ، وأصبحت واحدة من أكثر أصوله قيمة.
وحتى ونحن نكتب هذا ، فإننا ندرك أن البيانات الضخمة ليست شيئًا واحدًا مترابطًا. إنها تنمو وتتغير لتلبي متطلبات الصناعات المختلفة التي هي جزء منها ، وتسعى لحل مشاكلها.
جدول المحتويات
قائمة الاتجاهات الجديدة المثيرة في البيانات الضخمة
1. شبكات إنترنت الأشياء النامية بسرعة
مع إنترنت الأشياء (IoT) ، نجد أنفسنا على مفترق طرق للراحة القصوى في متناول أيدينا. يمكننا التحكم حرفيًا داخل منازلنا باستخدام هذه التقنية ، ويساعدنا المساعدون الافتراضيون ، مثل Cortana من Microsoft و Siri ، في استكشاف الإمكانات الحقيقية لهذه التقنيات.
تعد البيانات إحدى ركائز هذا النوع من التكنولوجيا - نظرًا لأنها تعمل دائمًا ، فهناك الكثير من الإمكانات لجمع البيانات. وبالتالي ، مع نمو الطلب على المساعدين الافتراضيين ، ستكون هناك حاجة أكبر للأجهزة التي يمكنها جمع ومعالجة كميات هائلة من البيانات.
2. ذكاء اصطناعي أكثر قابلية للفهم
نظرًا للطلب الصناعي الواسع النطاق ، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر شيوعًا لمساعدة المؤسسات - الكبيرة والصغيرة - على إجراء عمليات تجارية أكثر كفاءة. يمكن للذكاء الاصطناعي الآن تنفيذ المهام بدرجة من الكفاءة أكبر من بعض (أو ربما معظم) البشر.
لا يؤدي ذلك إلى تقليل معدل الخطأ الإجمالي فحسب ، بل يؤدي أيضًا إلى تحسين التدفق الذي يتم به إكمال المهام. هذا أيضًا يخلق مساحة للبشر لأداء المهام التي تستفيد بشكل فريد من الذكاء البشري أيضًا ، وبالتالي يثبت أنه الفائز بشكل عام لأي منظمة ، بغض النظر عن حجمها. في هذه المرحلة ، فإن المنظمات التي ستستفيد أكثر من غيرها هي تلك التي تجد الطريقة الأكثر كفاءة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة هذه في عمليات أعمالها.
3. ظهور التحليلات التنبؤية
بالنسبة لغالبية وجودها ، ركزت البيانات الضخمة فقط على تسليط الضوء على أحداث الماضي - لماذا حدثت أشياء معينة وكيف يمكن فهمها في سياق مجموعة بيانات معينة. ومع ذلك ، فإن جزءًا منه يتعلق أيضًا بالمستقبل ، وما هو متوقع حدوثه ، وهذا ما يسمى التحليل التنبئي.
إن توقع سلوك المستهلك يجعل الشركات تقترب خطوة واحدة من مصدر البيانات بالإضافة إلى موضوع البيانات المطلوب - العميل. لهذا السبب ، من نافلة القول أن هذا الاتجاه من المرجح أن ينتعش بسرعة فائقة في عام 2020 ، وربما يكون أحد أكبر الطرق التي تؤثر بها البيانات الضخمة على سبل العيش اليومية للجميع!
4. الترحيل السحابي للبيانات المظلمة
يشار إلى جميع المعلومات الموجودة في العالم التي لم يتم رقمنتها بعد على أنها بيانات مظلمة ، ومن المحتمل جدًا أن يتم رقمنة الاحتياطيات الهائلة من هذه البيانات في السنوات القادمة. لذلك ، سيكون هذا الاتجاه في صعود بلا شك ، نظرًا لأن لديهم إمكانات هائلة غير مستغلة لاستخدامها في التحليل التنبئي لمساعدة الشركات في رحلتهم للنمو.
5. ظهور كبار مسؤولي البيانات
نظرًا لأن البيانات تبدأ ببطء وثبات في احتلال دور مركزي أكثر فأكثر في عمل المنظمات ، فمن المؤكد أن كبار مسؤولي البيانات يتجهون إلى الارتفاع. يلعب CDO دورًا نشطًا في التأكد من أن المؤسسة تلبي إمكانيات البيانات ولا تتخلف عن الركب. وبالتالي ، سينجح المزيد والمزيد من الأشخاص الذين لديهم خلفية في البيانات في السنوات القادمة ، نظرًا لأن رؤيتهم العميقة في البيانات ، جنبًا إلى جنب مع الخبرة في المجال ، من المحتمل أن يكون لها تأثير كبير على أي مؤسسة.
6. الحوسبة الكمومية
على الرغم من تقدمنا التكنولوجي الهائل ، لا يزال هناك العديد من الخطوات التي يجب اتخاذها. إحداها هي الحوسبة الكمومية ، والتي ، من الناحية النظرية على الأقل ، لديها القدرة على إجراء حسابات بيانات ضخمة في فترة زمنية ضئيلة للغاية.
لإعطاء فكرة عن النطاق ، حتى لو أجرى الكمبيوتر عملية حسابية واحدة للبيانات تستخدم مليار إدخال بيانات كل دقيقتين ، فسيكون ذلك كافياً لمنح المؤسسات إحساسًا ملموسًا بالاتجاه الذي تتخذ فيه قرارات لتحقيق نمو أفضل. إن الحوسبة الكمومية هي الوحيدة التي يمكنها تسهيل ذلك ، وشركات التكنولوجيا الكبيرة مثل IBM و Microsoft و Google جميعها لديها أجهزة كمبيوتر كمومية في مجال رؤيتها.
7. أمن سيبراني أكثر ذكاءً وأكثر إحكامًا
كانت العديد من المؤسسات عرضة للاختراق واختراقات النظام في الماضي القريب. علاوة على ذلك ، نظرًا للطبيعة المستمرة لمجتمع إنترنت الأشياء ، يعد الأمن السيبراني أيضًا قضية خاصة به. لهذا السبب ، اجتمعت العديد من المؤسسات لمعالجة هذه المشكلة من خلال دمج البيانات الضخمة في إستراتيجية شاملة للأمن السيبراني. من المرجح أن يستمر هذا الاتجاه بشكل جيد في المستقبل ، مع قيام الشركات بمنع وتخفيف الهجمات والاختراقات المستقبلية من خلال معلومات البيانات وبيانات سجل الأمان.
8. بيانات مفتوحة المصدر
على نحو متزايد ، تم توفير المزيد من المصادر المفتوحة للبيانات ومعالجة البيانات للجمهور. لقد قدمت هذه الحلول مفتوحة المصدر مساهمات كبيرة في مجال جمع البيانات وكذلك معالجة البيانات ، ونتيجة لذلك ، من المرجح أن يزداد الطلب عليها في عام 2020!
فهي تجمع بين سهولة الاستخدام وتوافر جميع البرامج الجيدة وموثوقية البرامج الجديدة والتقليدية. وبالتالي ، من المحتم أن تحاول معظم الشركات - خاصة تلك التي تعاني من أزمة في الموارد - هذه الطريقة لاستخدامات البيانات الخاصة بها.
9. حوسبة الحافة
تم الترحيب به كحدود أخرى في التكنولوجيا - نعم ، حتى الثورة الصناعية الرابعة لها حدود جديدة - تم إعداد الحوسبة المتطورة لوضع معيار صناعي. نظرًا للنمو الإجمالي لإنترنت الأشياء والأجهزة المترابطة ، هناك طلب متزايد على جمع البيانات من أكبر عدد ممكن من المصادر.
وقد أدى ذلك إلى زيادة الطلب على التقنيات التي تقلل التأخير الزمني بين جمع البيانات في مصدر معين ثم تحميلها على السحابة. علاوة على ذلك ، هناك خطوتان أخريان تتأثران أيضًا: تحليل هذه البيانات بالإضافة إلى الإجراء الذي يجب اتخاذه كنتيجة للبيانات التي تم جمعها.
نظرًا لأنها تبسط عملية جمع البيانات وتحميلها ، توفر الحوسبة المتطورة تجربة أكثر كفاءة بشكل عام. علاوة على ذلك ، يمكن للشركات التي تستخدمه أيضًا الاستفادة من مزايا التخزين عن طريق توفير تكلفة البنية التحتية - ولهذا ، سيتعين عليهم حذف أي بيانات غير ضرورية.
10. روبوتات المحادثة
بالنظر إلى أن روبوتات المحادثة الآلية أصبحت كلها ثورة جديدة ، فسيتم استخدامها بالفعل للتعامل مع استفسارات العملاء المحددة وتوفير طبقة أكثر تخصيصًا من التفاعل مع العملاء. كل هذا مع إزالة الحاجة إلى الموارد البشرية ضمن شريحة معينة! التنبؤ هو أن روبوتات المحادثة ستصبح أكثر أهمية في الأيام القادمة ، مما يزيد من اعتماد الفضاء التكنولوجي على روبوتات المحادثة.
خاتمة
بفضل البيانات الضخمة ، يتلقى العملاء في جميع أنحاء العالم - وعبر الصناعات - تجارب ممتعة أكثر. نظرًا لأنه يمكّن الشركات من جمع ومعالجة كميات هائلة من البيانات ، فهي قادرة على تقديم رؤى أكثر دقة للعملاء ، خاصة برغباتهم واحتياجاتهم. في نهاية اليوم ، يمكن أن تلعب دورًا مهمًا في زيادة التحويلات.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.