تعد «البيانات الضخمة» واحدة من أكثر المصطلحات رواجًا في صناعة التكنولوجيا في الوقت الحالي. لكن ما هي بالضبط؟ ولماذا يجب أن تهتم بها؟

البيانات الضخمة هو مصطلح يُستخدم للإشارة إلى مجموعات البيانات التي تكون ضخمة أو معقدة لدرجة أن تطبيقات معالجة البيانات التقليدية تصبح غير كافية. وتشمل التحديات التي تواجه هذا المجال جمع البيانات وإدارتها ودمجها وتنقيحها وتحويلها والاستعلام عنها لاكتشاف الأنماط والرؤى. ونظرًا للوتيرة السريعة للابتكار التكنولوجي واعتماده، يتعين على الشركات إيجاد طرق لتحليل البيانات الضخمة والتصرف بناءً عليها بسرعة إذا كانت ترغب في الحفاظ على قدرتها التنافسية في قطاعاتها المختلفة.

ببساطة، يشير مصطلح «البيانات الضخمة» إلى الكم الهائل من البيانات التي تجمعها المؤسسات يوميًا. ويمكن أن تتخذ هذه البيانات أي شكل، بما في ذلك النصوص أو الملفات الصوتية أو مقاطع الفيديو أو الرموز الثنائية. كما يمكن أن تأتي من أي مصدر، بما في ذلك منصات التواصل الاجتماعي وزيارات المواقع الإلكترونية ومعاملات العملاء وقراءات أجهزة الاستشعار.

ما هي البيانات الضخمة؟

يُقصد بمصطلح «البيانات الضخمة» الكم الهائل من البيانات المنظمة وغير المنظمة التي تجمعها الشركات وتخزنها. ويمكن أن تشمل هذه البيانات رسائل البريد الإلكتروني للعملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وصولاً إلى أرقام المبيعات وتحليلات مواقع الويب.

يبلغ حجم البيانات التي تتعامل معها الشركات اليوم مستويات لم يسبق لها مثيل. في الواقع، تشير التقديرات إلى أن العالم سينتج 44 زيتابايت من البيانات بحلول عام 2020. وهذا يمثل أكثر من عشرة أضعاف حجم البيانات التي تم إنتاجها في عام 2011.

قد تكون الكميات الهائلة من البيانات التي أصبحت متاحة للشركات في الوقت الحالي مربكة. وهنا يأتي دور تحليل البيانات. ويُقصد بتحليل البيانات الضخمة دراسة مجموعات البيانات الكبيرة للكشف عن الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل.

هناك العديد من أدوات وتقنيات تحليل البيانات التي يمكن للشركات استخدامها، وفقًا للاحتياجات المحددة لمؤسساتها. ومن بين أدوات تحليل البيانات الشائعة: Hadoop وApache Spark وخوارزميات التعلم الآلي.

كيف نشأت ظاهرة البيانات الضخمة؟

يُستخدم مصطلح «البيانات الضخمة» في كل مكان هذه الأيام، لكن قلة من الناس يعرفون من أين جاء هذا المصطلح في الواقع. فقد صاغ هذا المصطلح لأول مرة جون ماشي، عالم الحاسوب والمهندس في مختبرات بيل، في ورقة بحثية نشرت عام 1997. وفي ذلك الوقت، كانت البيانات الضخمة لا تزال في مراحلها الأولى، وكانت تُستخدم بشكل أساسي في مجال البحث العلمي.

ولم يكتسب هذا المفهوم زخماً في عالم الأعمال إلا في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. فقد بدأت شركات مثل «جوجل» و«ياهو» في استخدامه لتتبع سلوك المستخدمين وتحسين نتائج البحث لديها. ومع استمرار تطور «البيانات الضخمة»، أصبحت مجالات استخدامها أكثر تنوعاً.

اليوم، نستخدمها في العديد من القطاعات، بدءًا من التسويق مرورًا بالرعاية الصحية وصولاً إلى القطاع المالي. بل إنها تساهم في تعزيز فهمنا للكون.

لماذا تُعد البيانات الضخمة مهمة؟

تعد البيانات الضخمة أمرًا أساسيًّا لأنها تتيح للشركات اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير صورة شاملة لما يجري في قطاعها وعلى الصعيد العالمي.

على سبيل المثال، من خلال تتبع كيفية تفاعل العملاء مع موقعها الإلكتروني، يمكن للشركة معرفة الصفحات الأكثر شعبية وكيفية توجيه إعلاناتها على النحو الأمثل. كما يمكنك استخدام هذا النوع من البيانات لتتبع حركة المرور على الموقع الإلكتروني من مختلف أنحاء العالم، مما قد يساعد الشركة على تعديل أسعارها أو استراتيجياتها التسويقية لتتمكن من المنافسة بشكل أفضل في أسواق معينة.

وبالمثل، يمكن للشركات استخدام البيانات التي يتم جمعها من مواقع التواصل الاجتماعي للتعرف على تفضيلات العملاء والمواضيع الأكثر شعبية لدى الفئات السكانية المختلفة. ويمكن بعد ذلك الاستفادة من هذه المعلومات في إطلاق حملات تسويقية موجهة وتحسين خدمة العملاء.

بشكل عام، توفر البيانات الضخمة للشركات فهماً شاملاً لما يجري في قطاعها، مما يساعدها على اتخاذ قرارات أفضل من شأنها أن تؤدي إلى زيادة الأرباح

ما هي القطاعات التي تستخدم البيانات الضخمة؟

تتجه العديد من الصناعات نحو اعتماد نموذج أعمال قائم على الذكاء القائم على البيانات أو مدفوع بالبيانات. وفيما يلي تسعة منها:

1. تجارة التجزئة: يستخدم تجار التجزئة البيانات الضخمة لفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم. وهذا يساعدهم على تخصيص جهودهم التسويقية وتوفير تجربة تسوق أكثر تخصيصًا للعملاء.

2. الرعاية الصحية: يستخدم مقدمو خدمات الرعاية الصحية البيانات الضخمة لتحسين رعاية المرضى. ويمكنهم تشخيص الأمراض بشكل أفضل ووضع خطط علاجية من خلال تحليل بيانات المرضى.

3. القطاع المصرفي: تستخدم البنوك البيانات الضخمة لمكافحة الاحتيال. ويمكن أن يؤدي تحليل بيانات العملاء إلى تحديد أنماط قد تشير إلى وجود أنشطة احتيالية.

4. الإعلانات: يستخدم المعلنون البيانات الضخمة لتخصيص إعلاناتهم. ومن خلال تحليل بيانات العملاء، يمكنهم توجيه الإعلانات إلى عملاء محددين.

5. الكشف عن الاحتيال: يمكنك بسهولة الكشف عن السلوك الاحتيالي من خلال تحليل البيانات الضخمة. ويمكن أن يساعد ذلك الشركات على حماية نفسها من الخسائر المالية.

6. تعزيز استراتيجيات التسويق: يمكن للبيانات الضخمة أن تعزز استراتيجيات التسويق من خلال فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

7. تحسين خدمة العملاء: من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للشركات تحسين خدمة العملاء عن طريق تحديد احتياجاتهم ومخاوفهم ومعالجتها.

8. منع الجريمة: من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن لأجهزة إنفاذ القانون تحديد أنماط السلوك الإجرامي، وبالتالي منع الجريمة.

9. تحسين جودة المنتجات: من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للشركات تحسين جودة منتجاتها عن طريق اكتشاف العيوب والمشكلات الأخرى ومعالجتها.

ما هي الفوائد؟

تعد البيانات الضخمة واحدة من أهم التقنيات التي أحدثت ثورة في السنوات القليلة الماضية. تشير شركة «ماكينزي» إلى أن الشركات التي تعتمد على البيانات تزيد احتمالية اكتسابها للعملاء بمقدار 23 ضعفًا. ويقول ريتشارد جويس، المحلل في شركة «فورستر»، إن «زيادة بنسبة 10% في إمكانية الوصول إلى البيانات ستؤدي إلى تحقيق دخل صافٍ إضافي يزيد عن 65 مليون دولار لشركة نموذجية مدرجة في قائمة «فورتشن 500»». دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق التي تجعل البيانات الضخمة تحقيق ذلك ممكنًا.

• مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير رؤى حول سلوك العملاء.
  
• يمكّن الشركات من تحديد الفرص والاتجاهات الجديدة.
  
• يتيح للشركات تحسين عملياتها وخفض التكاليف.
  
• مساعدة المؤسسات على فهم عملائها بشكل أفضل وإنشاء ملفات تعريفية أفضل للعملاء.
  
• ويمكن أن يساعد ذلك في تحديد فرص البيع التكميلي والبيع المُحسَّن للمنتجات والخدمات.
  
• تتبع مستويات رضا العملاء وتحديد المجالات التي يشعر فيها العملاء بعدم الرضا. ويمكن لهذه المعلومات أن تسهم في تحسين جودة منتجات المنظمة وخدماتها.

ما هي التحديات؟

التحديات هائلة ومتنوعة. وفيما يلي بعض التحديات الشائعة:

استخراج كميات هائلة من البيانات من الويب.

يُعرف «استخراج البيانات من الويب» بأنه عملية استخراج البيانات من مواقع الويب. أما «البيانات الضخمة» فهي البيانات التي يتجاوز حجمها القدرة الاستيعابية لتطبيقات معالجة البيانات التقليدية. وبدلاً من ذلك، يمكن استخراج البيانات من الويب بكفاءة من خلال «استخراج البيانات من الويب». وهناك العديد من أدوات «استخراج البيانات من الويب» الرائعة المتاحة مجانًا. تتيح لك هذه الأدوات استخراج البيانات من مواقع الويب بتنسيق منظم. ويمكنك بعد ذلك تحميل البيانات إلى منصة بيانات لمزيد من المعالجة.

من الأمور التي يجب تذكرها أن جمع البيانات يتطلب إرسال العديد من الطلبات إلى مواقع الويب. ولهذا الغرض، ستحتاج إلى الاطلاع على قواعد السلوك الخاصة باستخراج البيانات من الويب، واستخدام أدوات الاستخراج مع بروكسيات سكنية متميزة تعمل بنظام التناوب. وإذا كان هذا المصطلح جديدًا عليك، فيمكنك التعرف على كل ما يتعلق به هنا.