ما هي البيانات الضخمة؟

إذا كنت تعمل في شركة تستخدم برامج التحليلات أو تنوي استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل، فلا شك أنَّك سمعت عن البيانات الضخمة. ولكن ما هي البيانات الضخمة؟

تتضمن البيانات الضخمة عادة كميات كبيرة من المعلومات. يمكن أن تمثّل البيانات معلومات حول عملائك وما يفضّلونه وعملياتهم ونشاطاتهم، أو حول العمليات الداخلية لمؤسستك أو المخزون أو أي أمر تحتاج إلى متابعته لاتخاذ قرارات عمل أفضل.

ونظراً لحجمها، غالبًا ما يمكن الاعتماد على البيانات الضخمة أكثر من العينّات الصغيرة للبيانات. لكن الحجم ليس هو الميزة الوحيدة للبيانات الضخمة. تمثِّل خصائص البيانات الضخمة (4Vs) كل الفوائد التي يمكن أن تقدّمها للشركات، وتشمل الحجم والتنوع والسرعة والموثوقية.

إذا كنت مستعداً لاتخاذ قرارات أفضل في العمل وتلقّي معلومات أكثر دقة، فالخطوة الأساسية التي يجب عليك معرفتها في إدارة البيانات الضخمة هي كيفية البداية. ستساعدك الخطوات التالية:

ادرس إمكانياتك في جمع البيانات التي تحتاجها. عليك التأكد من نوع البيانات التي يجب جمعها، وأماكن العثور عليها ومدى جهوزيتها لتصبح جزءاً من نظام شركتك. قد تحتاج إلى فرزها وتنظيفها وتحسينها، كما ستحتاج إلى تحديد الأدوات المناسبة للقيام بهذه العمليات. وعادة ما تستبدل معظم الشركات جداول بياناتها المعتادة بأنظمة تكنولوجيا المعلوماتية المصممة خصيصاً لإدارة البيانات الضخمة.

اتبع أسلوباً مرناً في إدارة البيانات الضخمة. شكِّل فريقاً لذلك، والذي يجب أن يضم المطوّرين لتشغيل النظام الأساسي الذي اخترته ومحللي البيانات ومدير المشروع لضمان سير العمليات بفعالية. قم بإجراء "اختبار المفهوم" باستخدام عينة صغيرة للتأكد من إمكانية إدارة المشروع وبأنه سيوفِّر لك البيانات التي تحتاجها.

اختر منصة تحليل البيانات الضخمة واعتمدها. هناك عدد من المنصات لمساعدة الشركات على جمع البيانات الضخمة وإدارتها. يجب أن يتعاون أعضاء فريقك لاختيار المنصة الأفضل لمؤسستك واعتمادها.

حدّد طرق التخزين الخاصة بك. يعتمد التخزين الذي تختاره على متطلبات الأداء والبنية التحتية والميزانية المحددة.

ابدأ بمعالجة البيانات وتحليلها. ما الذي تبحث عنه من خلال هذه البيانات؟ ستحتاج إلى تحديد الروابط بين البيانات لدعم التحليلات أو الخوارزميات التوقعية.

استخدم أدوات التمثيل المرئي للبيانات لمساعدتك في استكشاف ظواهر عملية. يساعد نموذج التمثيل المرئي للبيانات – وهو رسم بياني يمثّل هذه البيانات الضخمة - صنّاع القرار في الاطّلاع على التحليلات وفهمها.

إن الحصول على كميات كبيرة من البيانات يطرح سؤالاً تنظيمياً آخر: ما هي الطريقة الأفضل لإدارة كل هذه البيانات؟

يحتاج روّاد الأعمال إلى التأكد من أن البيانات ستكون آمنة، ومن إمكانية الوصول اليها بسرعة. ولذلك هناك ثلاث طرق تعتبر الأفضل في تخزين البيانات الضخمة.

تشفير ثابت. يمكنك تخزين البيانات الضخمة على الخوادم المحلية إذا كنت تستخدم التشفير الثابت، مما يحدُّ من تعرّض البيانات للهجمات السيبرانية.

مستودعات التخزين. تختار العديد من المؤسسات الاستعانة بمصادر خارجية لتخزين البيانات الضخمة، فتضع هذه المسؤولية على عاتق شركة تمتلك البنية التحتية اللازمة لتخزين بياناتها بشكل آمن.

التخزين السحابي. يضع التخزين السحابي كل بياناتك في أيدي طرف ثالث، ويتم تخزينها بشكل آمن على الويب بحيث يمكن الوصول إليها في أي وقت من أي جهاز متصل بالإنترنت. إنه مشابه لمستودعات التخزين، إلَّا أنك لن ترى الموقع الفعلي مطلقاً وتتم عملية النسخ الاحتياطي لبياناتك باستمرار.

إضافة إلى تحديد أفضل وسيلة لتخزين بياناتك، تواجه البيانات الضخمة سلسلة من التحديات الإدارية. إن فهم هذه التحديات يساعد مؤسستك على مواجهتها باستخدام الاستراتيجيات التالية:

استخدم حلول تخزين البيانات الضخمة القابلة للتوسعة. إن الحجم الهائل للبيانات الضخمة الذي يجعلها مفيدة جداً للمؤسسات يشكّل في الوقت ذاته تحدياً من حيث التخزين والتحليل. يمكن أن يؤدي ضغط البيانات وإزالة البيانات المكررة إلى تقليص حجم الملفات، ولكن فرز البيانات وتحليلها يتطلب الأدوات المناسبة للقيام بذلك أيضاً. يستمر حجم البيانات في النمو، مما يعني أنه يجب على الشركات الاستمرار في توسيع نطاق أدوات التخزين والتحليل.

حلّل البيانات بسرعة. إذا عدنا إلى خصائص البيانات الضخمة (4Vs)، فإن السرعة، أي سرعة المؤسسات في جمع البيانات وتحليلها، هي الأكثر أهمية. إن تحويل البيانات الضخمة إلى ظواهر قابلة للتنفيذ بسرعة ما زال يشكّل تحدياً.

استعن بخبراء إدارة البيانات الضخمة. كما هو الحال في العديد من مجالات التكنولوجيا، أحد التحديات هو استقطاب الخبراء والحفاظ على استمراريتهم لتنفيذ مشاريع البيانات الضخمة وإدارتها وتحليلها.

تحقَّق من صحّة البيانات. أيضاً من خصائص البيانات الضخمة (4Vs)، يجب على المؤسسات إيجاد طرق لاختبار دقة البيانات أو التحقق من مصداقيتها.

يمكن التغلّب على العديد من تحديات إدارة البيانات الضخمة باتباع أفضل الممارسات لإدارة برامج تحليلات البيانات الضخمة.

حدِّد أهدافك. ما الذي ترغب في تحقيقه من خلال تحليل البيانات الضخمة؟ ما هي مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك في هذا المجال؟

حدّد البيانات اللازمة لتحقيق هذه الأهداف. إن جمع كميات هائلة من البيانات لا يعني دائماً بأنك حصلت على البيانات الصحيحة. من المهم تحديد نوع البيانات التي تحتاج اليها منذ البداية لتوفير الوقت والمال على مؤسستك.

تمهّل في خطواتك. كونك تقوم دائماً بعملية التقييم والتعديل، سيسهِّل عليك ذلك اعتماد نظام البيانات الضخمة لشركتك. اختبر الأساليب وأنت تمضي قدماً، كن مرناً في إدارة المشروع لتتمكن من إجراء التعديلات حسب الحاجة.

تقييم وتطوير متطلبات التكنولوجيا الخاصة بك. عندما تحتاج بياناتك الضخمة إلى التغيير، تأكد من تواجد الأنظمة الأساسية وأدوات التخزين والتحليل التي تناسب احتياجاتك.

قد يتطلب جمع البيانات الضخمة وإدارتها وتحليلها جهوداً هائلة، ولكنه يصعب تجاهل التأثير الإيجابي للبيانات الضخمة في الأعمال. قد تهمُّ البيانات الضخمة الشركات التي ترغب بالبقاء في الطليعة لعدد من الأسباب، ويمكن استخدام المعلومات التي تمَّ جمعها من خلال:

قياس تأثير العلامة التجارية على المستهلكين وتحديد القدرة التنافسية. استخدم البيانات الضخمة لمعرفة شعور المستهلكين والمستخدمين تجاه علامتك التجارية والسماح لها بمساعدتك في تحديد كيفية التفوّق على المنافسين.

اكتساب معرفة تسويقية إضافية. ما هي حملة التسويق عبر البريد الالكتروني الأكثر نجاحاً؟ ما هي إعلانات مواقع التواصل الاجتماعي التي تحصل على أكبر عدد من النقرات؟ يمكنك الحصول على استنتاجات تسويقية قيّمة من تحليل البيانات الضخمة.

مبادرات الاستهداف وإعادة التسويق. تسعى الأعمال التجارية اليوم للفت انتباه المستهلكين أكثر من أي وقت مضى، والوصول اليهم في أماكن مختلفة خلال رحلتهم الشرائية وتخطّي مختلف التحديات. تساعد البيانات الضخمة في تنظيم حملات إعادة استهداف أكثر دقّة.

تحقيق وضمان رضا العملاء. من المحتمل أن تؤدي العناصر الأربعة المذكورة أعلاه إلى زيادة رضا العملاء وزيادة الربح الناتج عن ولاء العملاء والتسويق الشفهي.

مع استمرار الشركات في استخدام البيانات الضخمة، من المتوقع توسّع الاستفادة من نتائجها من جهة وزيادة مخاطر اختراق البيانات وتكثَّف الجرائم السيبرانية من جهة أخرى. ولذلك، فإن الأدوات المستخدمة لتخزين هذه البيانات وتحليلها قد تصبح أكثر تقدّماً، ومع تطور الذكاء الاصطناعي سيستمر ظهور التحليلات الجديدة التي تؤدي الى استنتاجات قيمة للأعمال.

كما وأن التحليلات التوقّعية قد تساعد أصحاب الأعمال على اتخاذ قرارات مدروسة قبل حدوث تغييرات في السوق. ابتداءً من رموز QR على رفوف المتاجر والتي تراقب المخزون إلى أكشاك المحلات لتتبّع سلوك العملاء، قد تلعب إنترنت الأشياء دوراً أكبر في دمج عملية جمع البيانات بالعالم الواقعي للحصول على نتائج أكثر دقة.

يشير كل هذا التطور إلى قدرة المؤسسات الملتزمة باستخدام البيانات الضخمة على تسخير المعلومات والاستنتاجات لتحقّق المزيد من النمو والازدهار.

هذا المقال يهدف الى تناول المعلومات العامة فقط ولا يمثّل أية استشارة قانونية أو يعبّر عن أي آراء بشأن أي موضوع. لا ينبغي اعتباره شاملاً أو بديلاً للاستشارة المتخصصة.