كيف سيغير تحليل البيانات الضخمة اقتصادنا

في عالم سريع الخطى يعتمد على التكنولوجيا حيث يمكن للمتسوقين طلب كل شيء من البيتزا إلى بورش عبر الإنترنت ، مع تحديث حساباتهم على Twitter و Facebook و Instagram في نفس الوقت بنقرة واحدة من هواتفهم الذكية ، فليس من المستغرب أن يكون مجموع البيانات المفيدة في العالم ينمو بسرعة فائقة.

في الواقع ، وفقًا لشركة IBM ، ينشئ البشر كل يوم 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات. يصعب معالجة مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات نظرًا لكميتها الهائلة وتعقيدها ، مما يؤدي إلى إنشاء ما يُعرف باسم "البيانات الضخمة".

بحلول عام 2009 ، قُدر أن الشركات في جميع قطاعات الاقتصاد الأمريكي التي تضم 1,000 موظف أو أكثر أنتجت ما يقرب من 200 تيرابايت من البيانات المخزنة التي يمكن أن تكون مفيدة.

تحليل البيانات الضخمة لتحسين النمو في كل قطاع

الآن بعد أن أصبح هناك وفرة من البيانات المتداولة ، يمكن للشركات ومختلف الشركات الأخرى والقطاعات الجمع بين مجموعات البيانات المختلفة لاستخراج أي معلومات مفيدة.

يشرح واين هانسن ، مدير مركز تكنولوجيا الطلاب بجامعة نيو برونزويك في سانت جون ، البيانات الضخمة على أنها "عبارة جذابة تصف فكرة أنه يمكننا الآن تحليل مجموعات بيانات ضخمة. إننا في الأساس نلتقط المزيد من البيانات الشخصية والاجتماعية ، العلمية ، وما إلى ذلك ، والآن حققت قوة الحوسبة سرعات تسمح لنا بتحليل هذه البيانات بشكل أكثر شمولاً. "

الاهتمام التكنولوجي الرئيسي لهانسن هو التفاعل بين التكنولوجيا والثقافة. إنه قادر على استكشاف هذا الاهتمام من خلال البيانات الضخمة. على سبيل المثال ، يمكن تحليل المعلومات من المدن الذكية ، مثل معدلات الجريمة والضرائب والسكان والتركيبة السكانية لإبداء ملاحظات عامة حول تلك المدينة والثقافة.

يتم إنتاج البيانات الضخمة بعدة طرق. من إشارات الهاتف المحمول ووسائل التواصل الاجتماعي إلى معاملات الشراء عبر الإنترنت وفي المتاجر ، يتم إنشاء البيانات وتغييرها باستمرار من حولنا. يمكن بعد ذلك تخزين هذه البيانات لاستخدامها في المستقبل.

هناك ثلاثة جوانب مهمة للبيانات الضخمة تجعلها مفيدة في أسواق مختلفة ، وهي تُعرف باسم العناصر الثلاثة ؛ الحجم والسرعة والتنوع. الحجم ، يشير إلى كمية البيانات التي يتم إنشاؤها ويمكن استخدامها ، والتي تصل إلى تيرابايت وبيتابايت. السرعة ، وتعني السرعة التي يتم بها الحصول على البيانات ومعالجتها قبل أن تصبح غير ذات صلة داخل قطاع معين أو بالمقارنة مع مجموعات البيانات الأخرى. والتنوع ، مما يعني أنه كلما زاد التنوع بين أنواع مجموعات البيانات المستخدمة كلما كانت النتائج والتنبؤات أفضل وأكثر دقة.

يتمتع تحليل البيانات الضخمة بإمكانيات كبيرة في أسواق مختلفة. من الطقس والتكنولوجيا إلى الأعمال ووسائل التواصل الاجتماعي ، تحمل البيانات الضخمة إمكانية تعزيز المبيعات والإنتاجية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية للمنتجات والمبيعات والخدمات. الاحتمالات لا حصر لها.

يقول هانسن: "الفرضية هي أنه مع وجود بيانات كافية ، يصبح كل شيء متوقعًا". يمكن كشف النقاب عن الأنماط وإنشاء إجراءات روتينية وإبراز الإحصاءات. مع مثل هذه التوقعات ، تأتي ميزة تنافسية جديدة في كل قطاع تقريبًا. يصبح تحليل البيانات الضخمة مكونًا رئيسيًا في نجاح أو فشل الأعمال الجديدة ، وإنشاء أعمال جديدة.

تخيل أنك موظف في شركة تصمم الملابس لقاعدة مستهلكين مستهدفة من النساء في أواخر سن المراهقة إلى أوائل العشرينات. ألن يكون مناسبًا ومربحًا ، إذا كان بإمكانك التنبؤ بسرعة ودقة بالمبيعات المحتملة للكعب العالي بالترتر الأحمر؟

هذا هو المكان الذي يأتي فيه تحليل البيانات الضخمة. إذا كان بإمكانك تسخير جميع الإحصاءات ذات الصلة بكفاءة ، مثل عدد النساء اللواتي طلبن أحذية عالية الكعب باللون الأحمر عبر الإنترنت ، وعدد النساء اللواتي قامن بالتغريد عنها ، أو نشر مقاطع فيديو على Youtube تشير إلى الكعب العالي الأحمر ، فأنت يمكن أن يتنبأ بدقة بمدى جودة أداء منتجك قبل أن يصل إلى الرفوف ، وبالتالي القضاء على التخمين وزيادة احتمالية النجاح.

أصبحت القدرة على إجراء مثل هذه التنبؤات طلبًا متزايدًا وبالتالي تطوير تحليل البيانات الضخمة.

Pulse Group PLC ، وهي وكالة أبحاث رقمية في آسيا ، هي إحدى الشركات التي قفزت في عربة البيانات الضخمة. تعتزم Pulse القيام باستثمارات كبيرة في المستقبل القريب في هذا المجال المتنامي. تتضمن خطتهم الاستثمارية تطوير مركز جديد لتحليل البيانات الضخمة في سيبرجايا.

ستكون هذه المراكز مسؤولة عن تجميع جميع تدفقات التاريخ ذات الصلة بالعميل وتحليلها بطريقة سريعة وفعالة لاكتشاف المعلومات المهمة ، مثل الأنماط والارتباطات التي يمكن أن تكون مفيدة لأعمال العميل أو أهدافه.

يقول هانسن: "يمكننا تطبيق تحليل البيانات الضخمة ، وإصدار بيانات عامة". تحمل هذه التعميمات القدرة على تحسين كل قطاع ، بما في ذلك الأعمال والتعليم ووسائل التواصل الاجتماعي والتكنولوجيا.

تمتلك العديد من الشركات البيانات التي يحتاجونها لعمل تنبؤات ، لكن ليس لديهم القدرة على ربط جيوب البيانات المختلفة وتفكيكها بطريقة تجعلها مفيدة.

يعترف بوب تشوا ، الرئيس التنفيذي لشركة Pulse ، بأن مشروع البيانات الضخمة الجديد ، المعروف باسم Pulsate ، يمكن أن يصبح محور تركيزهم الرئيسي. خطوة مالية حكيمة حيث من المتوقع أن ينمو سوق البيانات الضخمة بما يزيد عن 50 مليار دولار في السنوات الخمس المقبلة.

يخطط Pulsate في السنوات الثلاث المقبلة لإحداث تقدم في تحليل البيانات الضخمة وخلق 200 وظيفة رفيعة المستوى لعلماء البيانات. ويشير هانسن إلى أن "كل من جمع البيانات وتحليلها سيتطلب مجموعات مهارات متخصصة ، وبالتالي فتح فرص جديدة."

من أجل أداء هذه الوظائف الجديدة ، يجب أن يتم تدريب الموظفين بشكل صحيح. تعتزم مجموعة Pulse أيضًا بدء إحدى الأكاديميات التدريبية الأولى لعلماء البيانات في العالم لمرافقة مركز تحليل البيانات الجديد الخاص بهم ، وتلبية الحاجة المتزايدة لمحللي البيانات.

يمكن أن يكون للبيانات الضخمة تأثيرات إيجابية أخرى على عالم التعليم بخلاف مجرد تقديم فرص جديدة وخبرات تعليمية. يوضح هانسن أنه يمكن تحليل سلوك الطلاب من خلال تحليل البيانات الضخمة لتحسين قطاع التعليم. "الهدف النهائي هو استخدام مثل هذه البيانات المجمعة لتحسين تجربة الطلاب [و] زيادة أعداد الاستبقاء."

بين خلق وظائف جديدة وفرص تعليمية ، والتنبؤات المحتملة والنمو في الأعمال التجارية ، يبدو أن البيانات الضخمة شيء جيد معًا. ومع ذلك ، هناك بعض العيوب والعيوب التي توجد مع تحليل واستخدام هذه الكميات الهائلة من المعلومات.

إحدى المشكلات التي يجب معالجتها هي المعلومات التي تعتبر لعبة مجانية للعديد من الشركات لاستخدامها كمجموعات بياناتها. سوف تحتاج إلى معالجة القضايا المتعلقة بالخصوصية والأمن. وأيضًا من يملك ما هي المعلومات هو سؤال يحتاج إلى إجابة. عندما يتم إرسال البيانات واستلامها باستمرار ، يصبح الخط الفاصل بين الملكية الفكرية الشخصية والمجال العام غير واضح.

ثانيًا ، ليست كل المعلومات مفيدة ، أو لا فائدة منها ما لم يتم تحليلها بشكل صحيح. بعض مجموعات البيانات لا تعني شيئًا تقريبًا ما لم يتم دمجها مع البيانات المناسبة وذات الصلة. بمعنى أنه ما لم تتمكن الشركة من الوصول إلى جميع البيانات التي تتطلبها والمعرفة حول كيفية العثور عليها وتحليلها بشكل صحيح ، فإن البيانات الضخمة هي في الأساس مضيعة للوقت.

كما أن البيانات تنمو بمعدل ينذر بالخطر. تم إنشاء تسعين في المائة من بيانات العالم في العامين الماضيين فقط ، وهذا الرقم يتزايد باطراد. إذا تم إنشاء بيانات جديدة ذات صلة بشكل أسرع مما يمكننا تحليلها ، يصبح تحليل البيانات الضخمة غير ذي صلة. بعد كل شيء ، النتائج جيدة فقط مثل المعلومات المستخدمة.