البيانات الضخمة

بلغ عدد سكان العالم في عام 2018، 7.6 مليار نسمة. مما يشير مباشرة إلى حقيقة أن كوكب الأرض ينتج حجم بيانات كبيرة بصور متعددة وبشكل غير منتظم. كل ما سبق يشير ببساطة الى وصف بدائي ل البيانات الكبيرة بتلك العبارات البسيطة! (مصدر)

ومع التطورات التي شهدها العالم بعد ثورة الانترنت وما أحدثته تقنيات الانترنت في تغيير شكل العالم، استيقظ العالم على حقيقة مهمة وهي أننا ننتج كماً ضخم جدا من البيانات غير المستهلكة والتي تحتاج الى طرق تخزين مكلفة وكبيرة. وفقا لموقع (  IBM) انه اعتباراً من عام 2012، ينشئ 2.5 كوينتيليون بايت (2.5 × 1810) من البيانات يوميا. وبذلك جاءت ضرورة تحليل تلك البيانات والاستفادة منها لأقصى حد في إدارة المنشآت و تحسين الأعمال و الارتقاء بجودة الحياة.

لقد أطلق صندوق النقد الدولي (IMF) عبارة البيانات هي النفط الجديد”، فماذا يقصد بالبيانات وهل تستطيع إحداث ثورة مثلما فعل النفط؟

1. ما هي البيانات الضخمة؟

تستطيع بسهولة معرفة مصطلح “البيانات الضخمة” او (Big Data)، كما هو واضح من الاسم فهي عبارة عن كمية كبيرة جدا من البيانات والمعلومات مثل تلك الناتجة عن البيانات التي نقوم بإدخالها على مواقع التواصل ومتاجر التسوق أو الناتجة عن أجهزة الاستشعار الموجودة في جميع الأجهزة الإلكترونية الحديثة تقريبا.

البيانات الضخمة مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

تعريف مؤسسة (Gartner)، المتخصصة للأبحاث ودراسة السوق:

البيانات الضخمة هي البيانات التي تحتوي على عدد كبير جدا من البيانات المتنوعة والتي تصل إلى أحجام متزايدة وسرعة متزايدة. وهذا ما يعرف بـ “V 3”. والأمر ببساطة أن البيانات الضخمة أكبر حجماً وأكثر تعقيداً من مجموعات البيانات العادية. إن مجموعات البيانات هذه ضخمة إلى الحد الذي يجعل برامج معالجة البيانات التقليدية غير قادرة على إدارتها. ولكن هذه الكميات الهائلة من البيانات من الممكن أن تحلل وتستخدم لمعالجة المشاكل التي تواجه المنشآت في جميع المجالات.

سمات البيانات الضخمة:

البيانات الضخمة هي مصادر بيانية يمكن وصفها بأنها “بيانات تتسم بضخامة كمّيتها وسرعتها الفائقة وشدة تنوّعها بحيث تتطلب أشكالا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لفهمها على نحو أعمق واستخدامها على نحو أفضل في عملية اتخاذ القرارات.            

أعطى محلل البيانات “دوج لاني” عام 2001 البيانات الضخمة تعريفاً جديداً واصفاً إياها بأنها تلك البيانات التي تتميز في ثلاث صفات: الحجم والسرعة والتنوع.

  • الحجم (volume): يشير اسم البيانات الضخمة نفسه إلى أنه يحتوي على كمية كبيرة من البيانات. حجم البيانات مهم جدًا في تحديد ما إذا كانت البيانات “بيانات كبيرة” أم لا.
  • السرعة(velocity): السرعة هي السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات. السرعة في البيانات الضخمة هي مقياس لتحديد كفاءة البيانات. كلما زادت سرعة إنشاء البيانات ومعالجتها، ستحدد الإمكانات الحقيقية للبيانات.
  • التنوع(variety): تأتي البيانات بأشكال مختلفة، منظمة، غير منظمة، رقمية، إلخ..
البيانات الضخمة مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

فوائد البيانات الضخمة وتحليلات البيانات:

 

كيف يتم جمع البيانات الضخمة في المنشآت؟ “مصادر البيانات الكبيرة”

هناك عدد مهول من البيانات المنتجة في كل يوم ومع تزايد عدد مستخدمي التقنية، فإن الأرقام المطروحة قابلة للمضاعفة خلال وقت قصير، فمثلا فيسبوك تتعامل مع أكثر من 50 مليار صورة من مستخدميها.! (مصدر المعلومة) ولكن لا تقتصر مصادر البيانات الضخمة على مصدر واحد بل مصادر متعددة. ومنها:

مصادر ناشئة عن برامج جمع البيانات

مثل قاعدة بيانات المواطنين التي تقدمها الحكومات بشكل مفتوح للجميع مثل: سجلات ارقام الهاتف وعناوين البريد، وسجلات المستشفيات وغيرها..

أجهزة الاستشعار

مثل: التصوير بالأقمار الصناعية، وأجهزة استشعار الطرق، وأجهزة استشعار المناخ.

أجهزة التتبع

مثل: البيانات الناتجة من هواتفنا الذكية، وبيانات نظام الملاحة العالمي (GPS).

مصادر البيانات السلوكية

على سبيل المثال، التعليقات على وسائط التواصل الاجتماعي

مصادر البيانات المتعلقة بالآراء

على سبيل المثال، مرات البحث على الإنترنت عن منتج أو خدمة ما أو أي نوع آخر من المعلومات، ومرات مشاهدة إحدى الصفحات على الإنترنت. مثل: شركة (Google) تتعامل مع حوالي 100 مليار عملية بحث في الشهر.

مفهوم تحليل البيانات الضخمة:

نقصد بتحليل البيانات هو ان نقوم بابتكار ادوات بواسطة تقنيات وخوارزميات محددة تفحص كميات كبيرة من البيانات للكشف عن الأنماط المختلفة والعلاقات المتبادلة وغير ذلك من الرؤى.

فوائد معالجة البيانات الضخمة:

تحتاج الشركات التي تريد أن تدوم وأن تكون قادرة على المنافسة إلى أفضل برامج التحليل. تحليل البيانات هي الطريقة التي تجعل الشركات تفهم الإستراتيجية التي يجب أن تتبعها، بينما التحليل التنبؤي هو ما يساعد الشركات على النظر إلى المستقبل ورؤية جميع أنماط السوق الممكنة.

يمكن فقط لتطبيق البيانات الضخمة في التحليلات والخوارزميات التنبؤية أن يُظهر كيف يتغير سلوك المستهلك وما سيكون مطلوبًا في المستقبل لإنشاء عروض فريدة تجذب العميل.

ويساعد تحليل البيانات الضخمة المنشآت في:

1.الحصول على المعلومات المهنية المتقدمة: قبل ظهور البيانات الضخمة، كانت المعلومات التجارية محدودة إلى حد ما. يشكل دمج التحليلات المتقدمة للبيانات الضخمة مع أنظمة المعلومات خطوة مهمة نحو تحقيق عائد كامل على الاستثمار. والآن تستعد العديد من الشركات لتوظيف خبراء تحليل البيانات لأنها تساعد في رفع الشركة إلى المستوى التالي.

2.التسويق المستهدف: يمكن أن يساعد تحليل البيانات الضخمة في توقع المنتجات التي قد يحتاجها العملاء في المستقبل. تخيل كيف قد تستفيد شركتك من القدرة على تسويق المنتجات التي تعرف أن عملائك يحتاجون إليها وتعرف المعلومات الكافية عنها لتخصيصها لاحتياجات معينة.

3.خدمة العملاء الاستباقية: مع تحليل البيانات الضخمة تستطيع الشركات أن تعرف بالضبط ما يحتاج إليه عملائك قبل أن يطرح العميل الاستعلام. إن هذا النوع من خدمة العملاء الاستباقية سيؤدي إلى إحداث ثورة في عالم الأعمال التي ترغب في تمييز نفسها استنادًا إلى خدمة العملاء الخاصة بها مثل انشاء “شات الي” يتوقع استعلامات العملاء.

4.المنتجات التي تتماشى مع رغبة العملاء: وتَعِد البيانات الضخمة ليس فقط بتحسين خدمة العملاء بل وأيضاً بالسماح للشركات بأن تصنع منتجات تستجيب لاحتياجات العملاء. يمكن أن يساعد تصميم المنتج في تلبية احتياجات العملاء بطرق لم تكن ممكنة من قبل. بدلاً من أن يخبرك العملاء بما يبحثون عنه في منتج ما، يمكنك استخدام تحليل البيانات لتوقع ما يبحثون عنه في المنتج.

5.تحسين كفاءة العمل: إن تحليل البيانات الضخمة تزود المؤسسات معلومات غنية عن كل منتج أو خدمة. وتساعدها تلك التحليلات على غزو السوق. يقوم المهندسون بتحليل البيانات الضخمة والبحث عن طرق لجعل العمليات تعمل بكفاءة أكبر. فعند اكتشاف العيوب وإزالتها، يحسن من أداء العمل.

من يستخدم تحليلات البيانات الضخمة؟

مع حجم التطورات والتقنيات الجديدة التي ظهرت في عالم التقنية أصبحت البيانات تغزو العالم، والإحصائيات تشير إلى انه بحلول عام 2020 سوف يصبح كل شخص على وجه الأرض ينتج 1.7 ميجا بايت من البيانات في كل ثانية! وبإمكان استغلال كل تلك الكميات من البيانات في عدة مجالات او ان صح التعبير في كل المجالات.

 ومن الأمثلة العملية على استخدام البيانات الضخمة في صالح المنشآت:

1. البيانات الضخمة والقطاع المصرفي.

ومع الثورة القائمة في مجال البيانات الضخمة والفوائد العائدة من تحليلها، كان لابد ان تستغل البنوك البيانات الضخمة لديها وتستفيد من ذلك في: إدارة المخاطر، والأمن وعمليات الاحتيال، وستتمكن البنوك من تحليل أعمق وأوسع لاحتياجات كل عميل على حدة مما يطور جودة وتجربة العميل.

2. البيانات الضخمة والحكومات.

الحكومات، أيا كانت من أي بلد، يوجد لديها كمية هائلة جدا من البيانات على أساس يومي تقريبا. السبب هو، لديهم أجهزة لتتبع السجلات وقواعد البيانات المتعلقة المواطنين. يمكن أن يكون للبيانات الضخمة تأثير هائل في الحكومة، فإن الحكومات تحاول لجعل جميع المعلومات التي تتلقاها ذات مغذى ومساعدتها في اتخاذ القرارات الحيوية التي تؤثر على الملايين من الناس. ومن الأمثلة على ذلك: تحليل البيانات الضخمة لعب دوراً كبيراً في حملة إعادة انتخاب الرئيس الأمريكي باراك أوباما عام 2012. (مصدر)

3. البيانات الضخمة في الرعاية الصحية

نمت مساهمة البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية بشكل كبير. مع التقدم الطبي كانت هناك حاجة لتخزين كمية كبيرة من بيانات المرضى. تُستخدم البيانات الضخمة على نطاق واسع لتخزين التاريخ الصحي للمرضى.

يمكن استخدام هذه البيانات لتحليل الحالة الصحية للمرضى ولمنع أي انتكاسات قد تحدث في المستقبل، والكشف عن الأمراض الخبيثة مبكرا.

4. حالة الطقس

تُستخدم تقنيات البيانات الضخمة للتنبؤ بتوقعات الطقس.  يتم تخزين كمية كبيرة من البيانات حول المناخ ويتم من خلال تحليلها ​​التنبؤ بحالة الطقس وقد يكون هذا مفيدًا للتنبؤ بالكوارث الطبيعية مثل الفيضانات وما إلى ذلك.

5. تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية

أفضل حالة استخدام للبيانات الضخمة هي البيانات التي تستمر في التدفق على شبكات التواصل الاجتماعي مثل (Facebook) و(Twitter) وما إلى ذلك. يتم جمع البيانات ومراقبتها في شكل تعليقات وصور وحالات اجتماعية وما إلى ذلك.

تستخدم الشركات تقنيات البيانات الضخمة لفهم متطلبات العملاء والتحقق مما يقولونه على وسائل التواصل الاجتماعي. يساعد ذلك الشركات على تحليل ووضع استراتيجيات مفيدة لنمو الشركات.

6. كشف الاحتيال:

اكتشاف الاحتيال والوقاية منه أحد الاستخدامات العديدة للبيانات الضخمة اليوم.  تواجه شركات بطاقات الائتمان الكثير من عمليات الاحتيال وتستخدم تقنيات تحليل البيانات الضخمة لاكتشافها ومنعها.

كانت شركات بطاقات الائتمان في السابق تتعقب جميع المعاملات، وإذا تم العثور على أي معاملة مشبوهة، فإنها ستتصل بالمشتري وتؤكد ما إذا كانت هذه المعاملة قد تمت أم لا. ولكن الآن مع تقنيات تحليل البيانات يتم ملاحظة أنماط الشراء ويتم تحليل المناطق المتأثرة بالاحتيال باستخدام تحليلات البيانات الضخمة. هذا مفيد للغاية في منع واكتشاف عمليات الاحتيال.

7. تحسين شبكة إنترنت الأشياء:

شبكات إنترنت الأشياء ليست جديدة، ولكن بعض الناس لا يعرفون الكثير عنها. يستند مفهوم إنترنت الأشياء إلى توصيل الأجهزة عبر الإنترنت تتواصل مع بعضها، وبالتالي إنشاء شبكة رقمية كاملة الوظائف. من الأمثلة على منتجات “إنترنت الأشياء” هو نظام المنزل الذكي (Smart Home). ومع وجود البيانات الضخمة الناتجة عن أجهزة الاستشعار الكبيرة، المستهلكون ينتجون قدراً هائلاً من البيانات، وهو ما يجعل الشركات مهتمة بالفعل بالبدء في استخدام تقنية تحليل البيانات الضخمة بنشاط وعلى أساس ثابت.

تعرف المزيد عن إنترنت الأشياء -ريناد المجد- من هنا.

استخدامات البيانات الضخمة في مجال الأعمال

خاتمة

تشير الإحصائيات إلى أن 97.2٪ من الشركات بدأت في الاستثمار في تقنية البيانات الضخمة. ومن ذلك نستطيع الفهم أن تحليل البيانات الضخمة لم يعد اختيارا ثانويا بل ضرورة لكي تستطيع تبقى ضمن المنافسة في السوق وتحسين جودة المنشآت وتنبؤ الأحداث المستقبلية حسب التحليلات الدقيقة.

الآن لم يعد الاستثمار في البيانات الكبيرة شيئا مقتصر على الشركات الكبيرة او الغربية. كثير من المؤسسات العربية تعطي حجما كبيرا من اهتمامها الى مجال تحليل البيانات الكبيرة وتشير اخر الاحصائيات لمركز SAP بأن 80% من المؤسسات الرقمية في السعودية تستثمر في البيانات الكبيرة.

إن مستقبل تقنية تحليلات البيانات الضخمة يفوق التوقعات والجدير بالذكر أنه من المتوقع أن يصل حجم سوق البيانات الضخمة إلى 103 مليار دولار بحلول عام 2023. (مصدر)

تواصل معنا اليوم وسنكون سعداء بخدمتك