البيانات الضخمة..نظرة عامة كاملة وآثارها المستقبلية
محمد عبد الكريم يوسف
مدرب ومترجم وباحث
نعيش اليوم في عالم رقمي حيث أصبح كل شيء ذكيا بفضل الإنترنت وكل الابتكارات التي ظهرت. تزداد أجهزتنا وتقنياتنا قوة وذكاء وأصغر وأرخص.
في عام ٢٠٢٢ ، كان هناك حوالي ٨ مليارات شخص على وجه الأرض ، و ٥.٠٣ مليار مستخدم للإنترنت ، و ٤.٧ مليار مستخدم لوسائل التواصل الاجتماعي ، و ٧.١٦ مليار من أجهزة إنترنت الأشياء ، و ٦.٦ مليار مستخدم للهواتف الذكية.
نحن في العصر الرقمي. أكثر من ٦٣٪ من سكان العالم لديهم اتصال بالإنترنت وهذا العدد آخذ في الازدياد. يساعدنا الويب على القيام بالعديد من الأشياء مثل التواصل والتعليم والعمل والتجارة والمعاملات.
علاوة على ذلك ، يخلق الناس ثروة ، ويجدون علاقات ، ويبقون على اطلاع ، ويشاركون أفكارهم ، ويستمتعون ، بل ويجدون إحساسا بالذات عبر الويب. وفي كل مرة نتفاعل مع الإنترنت وأجهزتنا الذكية ، فإنه يولد نوعا من البيانات.
في المتوسط ، يولد مستخدم واحد للهاتف الذكي حوالي ٤٠ إكسابايت (١٠١٨ بايت) من المعلومات كل شهر في شكل مكالمات هاتفية وتصفح الإنترنت والنصوص ورسائل البريد الإلكتروني والموسيقى والصور ومقاطع الفيديو وغير ذلك الكثير. اليوم كل شيء تقريبا يولد البيانات.
كل يوم يتم إنشاء حوالي ٢.٥ كوينتيليون بايت من البيانات. يمثل هذا الكثير من المدخلات التي يتعين على أذهاننا معالجتها وفي الواقع ، حتى أنظمة الحوسبة التقليدية لا يمكنها التعامل مع هذا الكم الهائل من المعلومات.
يُقال أنه عندما لا يستطيع المرء التعامل بشكل معقول مع المدخلات باستخدام الأساليب التقليدية مثل معالجتها وتحليلها على جهاز كمبيوتر واحد ، فمن المحتمل أن تكون البيانات كبيرة. البيانات الضخمة مفهوم اكتسب قوة على مدى السنوات القليلة الماضية.
يشير إلى الحجم الهائل من المعلومات التي أصبحت متاحة بشكل متزايد بسبب الاتصال. مع تفاعل المزيد والمزيد من الأشخاص مع الإنترنت والأجهزة الذكية ، يتم إنشاء أنواع مختلفة من البيانات ويتم تخزينها في قواعد البيانات.
في العصر الرقمي ، البيانات الضخمة موجودة في كل مكان. تولد بصمتنا الرقمية الكثير من المعلومات كل يوم. وهذا يحول الصناعات والمدن والمجتمعات وحياة الناس ككل. إذن ما هي البيانات الضخمة بالضبط؟
سنجيب في هذه الدراسة على مجموعة من الأسئلة تساعدنا في فهم الموضوع
ما هي البيانات الضخمة؟
خصائص البيانات الضخمة
لماذا تعتبر البيانات الضخمة أساسية؟
قوة التكنولوجيا من خلال البيانات الضخمة
الذكاء الاصطناعي
التعلم الالي
الحوسبة السحابية
حوسبة الحافة
ذكاء الأعمال
انترنت الأشياء
أنواع تكنولوجيا البيانات الضخمة
استخدامات البيانات الضخمة
تطوير المنتج
التحليل التنبئي
الصيانة الوقائية
تجارب العملاء
سلوك العميل
الامتثال لعمليات الاحتيال
زيادة الكفاءة
ذكاء الأعمال
البحث عن النمط / التنبؤ
أداء النظام
صنع الفرضية
كيف تعمل البيانات الضخمة
فوائد البيانات الضخمة
مستقبل البيانات الضخمة
تحديات البيانات الضخمة
الكلمات الأخيرة
ما هي البيانات الضخمة؟
البيانات هي معلومات ذات قيمة منفصلة يتم جمعها وتحليلها أو تخزينها في قاعدة بيانات لتحليلها. بالمعنى الأساسي للغاية ، هو أي شيء يمكن تخزينه على نظام الكمبيوتر ، سواء كان ذلك أرقاما أو حروفا أو صورا أو أي نوع آخر من المدخلات.
البيانات الكبيرة
البيانات الضخمة مصطلح يستخدم لوصف الكميات الكبيرة من المعلومات التي يتم إنشاؤها بانتظام من مصادر جديدة ومتنوعة. إنها مجموعة من مجموعات البيانات كبيرة جدا ومعقدة بحيث لا يمكن معالجتها بسهولة باستخدام تقنيات المعالجة التقليدية.
اليوم ، البيانات الضخمة موجودة في كل مكان وتكافح المؤسسات من جميع الأحجام لتسخير إمكاناتها الكاملة. إنه يغير كيفية عمل الشركات ، وكيف يتم جمع المدخلات ، وكيف يتم استخدام المعلومات لاتخاذ القرارات. هناك أنواع مختلفة من البيانات الضخمة وهي:
بيانات الهيكل هي معلومات محددة جيدا ومنظمة جيدًا بتنسيق قياسي مع معلمات محددة مسبقا
البيانات غير المهيكلة هي معلومات بأشكال مختلفة ، وليست منظمة بشكل جيد ، ولا تتبع أي ترتيب محدد مسبقا.
البيانات شبه المنظمة هي المعلومات التي لا تتبع أي نموذج قياسي ولكن لها بعض البنية لها.
نظرًا لأن العالم أصبح رقميًا بشكل متزايد ، يتم جمع البيانات بكميات وصفات متزايدة باستمرار مما يخلق فرصًا جديدة للشركات والمجتمع والحكومة وكذلك الأفراد. تحتاج المنظمات والمؤسسات اليوم إلى أن تكون قادرة على التعامل مع تدفق المعلومات هذا بشكل فعال لاتخاذ قرارات مستنيرة واستغلال إمكاناتها.
خصائص البيانات الضخمة
البيانات الضخمة هي مدخلات كبيرة جدا بحيث لا يمكن معالجتها بواسطة أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية. عادة ما يأتي من مصادر مختلفة وغالبًا ما يتم وصفه بخصائص مختلفة.
الحجم – غالبا ما يستخدم لوصف حجم ومقدار مجموعة البيانات التي يتم جمعها وتخزينها في انتظار تحليلها.
التنوع – يتعلق بالحصول على مجموعة واسعة من أنواع البيانات. إنها معلومات متنوعة وتأتي من مصادر مختلفة.
السرعة – معدل توليد المدخلات واستهلاكها ونقلها في إطار زمني معين. تعد سرعة البيانات مهمة لأنها يمكن أن تؤثر على القدرة على التحليل وإيجاد الرؤى بشكل فعال. يمكن أن تؤدي السرعة الضعيفة إلى معلومات قديمة ، مما قد يمنع المنظمات من اتخاذ قرارات مستنيرة. من أجل الحفاظ على السرعة عالية ، يجب على المؤسسات التأكد من أنها تستطيع التحليل والعثور على الرؤى بسرعة. يمكن القيام بذلك عن طريق التأكد من أن المعلومات يتم تحديثها وتحديثها باستمرار.
الصدق – يشير إلى الدقة والجودة والاتساق والموثوقية للمدخلات. كما يشير إلى التحيزات والشذوذ في المعلومات. يمكن أن تكون مجموعات البيانات دقيقة أو غير صحيحة. الدقة مهمة لأنها تؤثر على موثوقية الاستنتاجات التي يمكن استخلاصها منها. تعتمد الدقة على عدد من العوامل مثل المصادر والمعالجة والتحليل.
القيمة – ليست فقط في المعلومات نفسها ولكن أيضًا في الفائدة والقدرة على اتخاذ قرارات أفضل من خلال فهم الأنماط المعقدة. من خلال فهم البيانات الضخمة ، يمكن للشركات تحديد الاتجاهات والأنماط التي قد لا تكون واضحة لمحلل واحد. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، يمكن للشركات إنشاء رؤى وخلق قيمة لن تكون ممكنة من خلال تقنيات التحليل التقليدية. بهذه الطريقة ، يمكن أن تساعد البيانات الكبيرة الشركات على تحسين العمليات وتفاعلات العملاء وحتى تطوير المنتجات.
خصائص إضافية:
التباين – يشير إلى نطاق مجموعات البيانات المختلفة التي يمكن ملاحظتها. يمكن أن يمثل تحديًا لإدارة البيانات وتحليلها ، حيث يمكن أن يجعل من الصعب استخلاص استنتاجات ذات مغزى من مجموعات البيانات غير المتسقة والتي تتغير باستمرار. يمكن أن يحدث التباين بسبب مجموعة متنوعة من العوامل ، مثل التباين المتأصل في المعلومات نفسها ، وتغير الآلات المستخدمة لمعالجة المدخلات ، وتنوع الأفراد الذين يستخدمون المخرجات / البصيرة.
التقلب – هو مقياس لمدى تغير سعر السهم أو العملة أو السلعة خلال فترة زمنية معينة. في سياق البيانات الضخمة ، يشير التقلب إلى عدد المرات التي يتم فيها تحديث المعلومات ومدى سرعة تغيرها. أهم شيء يجب تذكره بشأن التقلبات هو أنه ليس ثابتًا أبدا. في الواقع ، غالبا ما تكون ديناميكية للغاية ولا يمكن التنبؤ بها. لهذا السبب يحتاج المحترفون إلى فهم قوي لكيفية تحديث المعلومات وكيف تتغير بمرور الوقت.
الثغرة الأمنية – تشير إلى أي مشكلة يمكن أن تعرض أمن أو سلامة المعلومات للخطر. قد يشمل ذلك مشكلات الوصول إلى المعلومات الحساسة ، وتسرب البيانات ، وتلف البيانات ، والوصول غير المصرح به ، والسرقة ، وهجمات البرامج الضارة.
التصور – هو عملية جعل المعلومات أكثر سهولة وفهمًا من خلال عرضها بطريقة تسمح للمستخدمين بالتفاعل معها. يتم استخدامه لفهم الكميات الهائلة من المدخلات التي يصعب فهمها أو تحليلها. من خلال عرضها بطريقة مبهجة بصريًا ، يمكن للمستخدمين رؤية الأنماط والعلاقات التي قد تكون مخفية بخلاف ذلك.
تم وصف البيانات الضخمة بأنها “نموذج جديد للبحث العلمي” يسمح لنا باكتساب رؤى عميقة للأنظمة المعقدة ، بما في ذلك المجتمع البشري نفسه. وبهذا المعنى ، فهو مشابه للعلم المفتوح من حيث أن كلاهما يهدف إلى الوصول المفتوح إلى المعرفة العلمية.
لماذا تعتبر البيانات الضخمة أساسية؟
في عالم اليوم الرقمي ، تعتبر البيانات الضخمة النفط الجديد. المعلومات هي العملة الجديدة. إنها أحد الأصول القيمة التي تدفع قرارات الأعمال والاستراتيجيات ، وتحسن تجربة العملاء ، وتقدم تنبؤات أفضل.
ازدادت أهمية البيانات الضخمة في السنوات الأخيرة وستستمر في النمو مع إدراك المزيد من الشركات لقيمة معالجة هذا الأصل والبدء في استخدامها بشكل استراتيجي. إليك بعض الأرقام من العالم الرقمي.
على الصعيد العالمي ، يتمتع حوالي ٥٦.٦٪ من السكان بإمكانية الوصول إلى الإنترنت ويقضي المستخدم العادي ٧ ساعات يوميًا على الإنترنت. هناك ما يقدر بنحو ١.٨٨ مليار موقع على الإنترنت ويتم نشر أكثر من ٦ ملايين مشاركة مدونة كل يوم. تشير التقديرات إلى أن غوغل تعالج حوالي ٩ مليارات عملية بحث يوميًا.
الأعمال التجارية عبر الإنترنت تزدهر أيضا. في عام ٢٠٢٢ ، كان هناك حوالي ٢.١٤ مليار مشتري عبر الإنترنت في العالم. وبلغت إيرادات تطبيقات التجارة الإلكترونية في العام نفسه ٣.٥٦ تريليون دولار أمريكي ، وبلغت مبيعات التجزئة الإلكترونية العالمية للتجزئة ٥.٢ تريليون دولار أمريكي .
وليس سراً أننا نحب قضاء الوقت على وسائل التواصل الاجتماعي. يوجد حوالي ٢.٩٦ مليار فيسبوك و ١.٢٨ مليار مستخدم نشط شهريًا على انستغرام. لدى المستخدم العادي ٨.٥ حساب على وسائل التواصل الاجتماعي ويقضي ١٤٢ دقيقة على المنصات الاجتماعية يوميًا.
علاوة على ذلك ، ينتج مستخدمو فيسبوك ٤ ملايين إعجاب كل دقيقة ، ويولد انستغرام حوالي ٤.٢ مليار إعجاب كل يوم. ويتم مشاركة حوالي ٣.٢ مليار صورة يوميًا. كما تسهل وسائل التواصل الاجتماعي التواصل والرسائل.
لدى وتساب حوالي ٢ مليار مستخدم نشط شهريا ويبلغ عدد مستخدمي ماسنجر على فيسبوك
حوالي ١.٣ مليار . يسلم واتساب حوالي ١٠٠ مليار رسالة كل يوم. وعلى أساس يومي ، يتم إنشاء حوالي ٥٠٠ مليون تغريدة ويتم تبادل ما معدله ٣٣٣.٢ مليار بريد إلكتروني .
أصبح بث مقاطع الفيديو أيضًا جزءا كبيرا من حياتنا. هناك ما يقدر بنحو ٢.٦٧ مليار يوتيوب و ٧٥٥ مليون مستخدم نشط في تيك توك. كل يوم ، يتم تحميل أكثر من ٥٠٠ ساعة من مقاطع الفيديو على يوتيوب كل دقيقة مع مشاهدة حوالي ٥ مليارات مقطع فيديو .
هذه فقط بعض الأرقام المثيرة للإعجاب للأنشطة العادية والشائعة التي تتم عبر الإنترنت. هناك الآلاف إن لم يكن الملايين من الأشياء الأخرى التي يمكن القيام بها عبر الويب. ويولد كل تفاعل عبر الإنترنت شكلاً من أشكال البيانات ، حتى “الإعجاب” على فيسبوك.
علاوة على ذلك ، أصبح العالم رقميا ومترابطا أكثر فأكثر. يتزايد عدد الأجهزة وأجهزة الاستشعار المتصلة بالإنترنت بشكل كبير ، مما ينتج عنه قدرا هائلاً من المعلومات التي يجب معالجتها.
في عام ٢٠٢٢ ، هناك ما يقدر بنحو ١٣.١٤ مليار جهاز متصل بإنترنت الأشياء ومن المتوقع أن يصل إلى ٢٩.٤٢ مليار بحلول عام ٢٠٣٠.
في عام ٢٠١٩ ، بلغ حجم بيانات إنترنت الأشياء ١٣.٦ زيتابايت ويتوقع أن يصل إلى ٧٩.٤ زيتابايت بحلول عام ٢٠٢٥ .
في عام ٢٠٢٠ ، أنشأنا ٤٠ زيتابايت (٤٠ تريليون غيغابايت) من البيانات تمثل ١.٧ ميغابايت لكل شخص كل ثانية.
زادت البيانات الناتجة من ٢٠١٠ إلى ٢٠٢٠ بنسبة ٥٠٠٠٪.
في عام ٢٠٢١ ، تم إنتاج ما يقدر بنحو ٧٩ زيتابايت من البيانات على مستوى العالم.
بحلول عام ٢٠٢٥ ، سننتج ١٨١ زيتابايت .
كشفت دراسة أن ٩٧٪ من الشركات تستثمر في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.
تكتسب المؤسسات التي تعتمد على البيانات ميزة تنافسية تقدر بنحو ١.٨ تريليون دولار أمريكي في عام ٢٠٢١.
تشير التقديرات إلى أن الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة شهدت زيادة في الأرباح بنسبة ٨٪ وانخفاضًا في التكلفة بنسبة ١٠٪.
تشير التقديرات إلى أن بورصة نيويورك تعالج حوالي ٤ إلى ٥ تيرابايت في اليوم .
تولد طائرة بوينج ١٠ تيرابايت من معلومات المحرك لكل رحلة مدتها ٣٠ دقيقة.
تشير التقديرات إلى أن غوغل و أمازون و مايكروسوفت و فيسبوك تخزن ما لا يقل عن ١٢٠٠ بيتابايت فيما بينها.
في حال كنت تتساءل ، فإن واحد زيتابايت يعادل ١٠ ٢١ بايت أو مليار تيرابايت. واحد تيرابايت يساوي ١٠١٢ بايت ، واحد بيتابايت يساوي ١٠١٥ وإكسابايت واحد يمثل ١٠١٨ بايت. معظم الناس على دراية بالكيلو بايت والميجابايت والجيجابايت والتيرابايت بينما يتم تخزين البيانات الضخمة في البيتابايت والإكسابايت والزيتابايت.
يمكن استخدام البيانات لأغراض عديدة مثل:
البحث في سلوكنا وعاداتنا وتفضيلاتنا وكيفية تفاعلنا مع العالم من حولنا.
توقع الأحداث المستقبلية أو توقع ما قد يحدث في المستقبل القريب.
توقع اتجاهات سوق الأسهم أو المؤشرات الاقتصادية مثل معدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي.
تطوير منتجات وخدمات جديدة بناءً على أنماط سلوك العملاء.
تحسين وتعزيز أنشطة وعمليات المنظمة.
تكمن أهمية البيانات الضخمة في إمكانية استخدامها لاتخاذ قرارات بشأن المستقبل. هذا لأنه يوفر قدرا هائلاً من المعلومات والرؤى حول الماضي والحاضر والمستقبل. البصيرة تستخدم لمجموعة متنوعة من الأغراض. على سبيل المثال:
يمكن للمسوقين استخدامه لمعرفة ما يريده العملاء وكيف يريدون تسليمه.
يمكن أن تستخدم أنظمة الكشف عن الاحتيال البصيرة لاكتشاف الأنشطة المشبوهة مثل الاحتيال على بطاقات الائتمان أو عمليات الاحتيال عبر الإنترنت.
يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام البصيرة لتحسين رعاية المرضى باستخدام التحليلات التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية والذين يحتاجون إلى رعاية إضافية.
قوة التكنولوجيا من خلال البيانات الضخمة
ازداد حجم المعلومات التي ينشئها الأشخاص بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية ، مما أدى إلى ظهور مصطلح “البيانات الضخمة”. نحن الآن قادرون على أخذ كميات كبيرة من المدخلات ومعالجتها في فترة زمنية معقولة باستخدام التقنيات الجديدة.
يواكب التقدم التكنولوجي الطلب المتزايد باستمرار على طرق أكثر فاعلية لإدارة وتحليل كميات هائلة من المدخلات. يتم تطوير أدوات وتقنيات جديدة لجعل استخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة أكثر كفاءة وفعالية. فيما يلي بعضا منها:
الذكاء الاصطناعي
في الآونة الأخيرة ، أصبحت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي كلمات رنانة في دوائر الأعمال والتكنولوجيا. مع ظهور الذكاء الاصطناعي ، أصبحت البيانات الضخمة لاعباً رئيسياً في عالم الأعمال.
تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على الكشف عن رؤى لم يكن من الممكن الحصول عليها سابقًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات في معالجة وتحليل كميات هائلة من المعلومات بسرعة وبدقة مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الكفاءة. يكشف التقدير أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه زيادة الإنتاجية بنسبة ٤٠٪ وزيادة الربحية بنسبة ٣٨٪.
التعلم الالي
تعد معالجة المعلومات من أهم الاتجاهات وأكثرها انتشارًا في علم البيانات والتعلم الآلي. التعلم الآلي هو دراسة وبناء الخوارزميات التي يمكنها التعلم من المدخلات والتنبؤ بها.
أصبح استخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة. ويرجع ذلك جزئيًا إلى التوافر المتزايد لمجموعات البيانات الكبيرة عالية الجودة ، فضلاً عن التقدم في خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات التنقيب عن البيانات.
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم وتحسين نفسها من المعلومات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. هذا مهم جدا نظرا للكمية غير المسبوقة من المعلومات التي ننتجها.
الحوسبة السحابية
نظرًا لأن الحوسبة السحابية أصبحت أكثر شيوعا ، يتجه المزيد والمزيد من المؤسسات إلى تطبيقات البيانات الضخمة لمساعدتهم على اتخاذ قرارات أفضل. إنه نموذج للحوسبة يتم بموجبه تخزين المعلومات ومعالجتها على خوادم بعيدة ، وغالبا ما يمكن الوصول إليها من أي جهاز. إنه يوفر قوة الحوسبة ويجعل المعلومات أكثر سهولة وإمكانية الوصول إليها وإدارتها من أي مكان ، مما يسهل على المؤسسات تحليل الرؤى واكتشافها.
أصبحت الحوسبة السحابية جزءا مهما من حلول البيانات الضخمة. من خلال توفير موارد قابلة للتطوير عند الطلب ، فإنه يساعد على زيادة أداء وكفاءة تطبيقات التحليلات. يمكن أن تساعد الحلول المستندة إلى السحابة المؤسسات على تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتطوير ونشر الحلول القائمة على المعلومات.
حوسبة الحافة
ليس هناك شك في أن مجموعات البيانات الكبيرة أصبحت جزءا مهما بشكل متزايد من العالم الرقمي الحديث. سواء تم استخدامها لتحسين تجربة العملاء أو مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل ، تلعب البيانات الضخمة دورًا رئيسيًا في الاقتصاد الحديث.
والحوسبة المتطورة هي مجال من مجالات التكنولوجيا التي تساعد الشركات على حل تحديات معالجة المدخلات. إنه نوع من الحوسبة يستفيد من قوة المعالجة وموارد الأجهزة التي لا تعتبر عادةً جزءا من نظام الحوسبة التقليدي.
يمكن أن يشمل ذلك أشياء مثل الهواتف الذكية وأجهزة الاستشعار والمركبات. تساعد الحوسبة المتطورة في إدارة المعلومات ومعالجتها بشكل أسرع وكفاءة وفعالية من حيث التكلفة مع زمن انتقال منخفض من خلال توفير قوة الحوسبة على حافة مكان إنتاج المدخلات.
ذكاء الأعمال
ذكاء الأعمال هو عملية استخدام المعلومات لتحسين عملية صنع القرار. وهي تشمل مجموعة واسعة من الأنشطة ، من استخراج البيانات وتحليلها إلى تصور المعلومات والاتجاهات وتحديد العلاقة.
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لذكاء الأعمال في أنه يمكن أن يساعد الشركات على تحديد الاتجاهات والأنماط في مجموعة البيانات الخاصة بهم. يمكن أن يساعدهم ذلك في اتخاذ قرارات أفضل وتحسين أدائهم العام.
كما يسمح للشركات بتحليل المدخلات بطريقة أكثر دقة. يمكن أن يساعدهم ذلك في تحديد اتجاهات وأنماط معينة قد يصعب رؤيتها بطريقة أخرى. باستخدام التحليلات ، تعمل الشركات أيضا على تحسين قدراتها التحليلية الشاملة وبالتالي تحسين الإنتاج والإيرادات.
انترنت الأشياء
إنترنت الأشياء مهم لجمع المدخلات من مصادر متعددة. تُستخدم بيانات إنترنت الأشياء لتحسين كفاءة العمليات وجودة تجارب العملاء وأمن الأنظمة.
يمكن لبيانات إنترنت الأشياء أيضا تحسين دقة التنبؤات وتحسين كفاءة العمليات. تتمثل فائدة استخدام إنترنت الأشياء في تحسين سهولة المعيشة والعمل بسهولة من خلال جمع كميات كبيرة من المعلومات من عمليات وأنشطة متعددة.
أنواع تكنولوجيا البيانات الضخمة
هناك كيانات مختلفة تقوم بجمع وتخزين المدخلات بطرق متنوعة. هذا هو سبب وجود أنواع مختلفة من تكنولوجيا البيانات الضخمة وهي:
تخزين البيانات – هي عملية الحفاظ على المعلومات آمنة ويمكن الوصول إليها. إنها بنية تخزين تجمع المعلومات الرقمية ذات المقاييس الكبيرة وتحافظ عليها وتديرها وتقوم بتحليل البيانات في الوقت الفعلي أو في المستقبل.
التنقيب في البيانات – هو عملية استخراج رؤى قيمة ومفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن لهذه الرؤية تحسين الدقة والعمليات التجارية والأداء وتحديد الاتجاهات الجديدة وإجراء التنبؤات واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
تحليلات البيانات – هي عملية استخراج المعنى من مجموعات البيانات. يتضمن معالجة المعلومات لفهم الأنماط والاتجاهات والسلوكيات والتنبؤ بها. يمكن أن تساعد التحليلات في تحديد المشاكل والحلول المحتملة. يتم استخدامه لمجموعة متنوعة من الأغراض مثل فهم سلوك العملاء ، واكتشاف رؤى جديدة ، وتحسين صنع القرار وأداء الأعمال ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
تصور البيانات – هو عملية جعل المعلومات مفهومة والمشاركة من خلال عرضها بطريقة ممتعة بصريا وغنية بالمعلومات. يتم استخدامه للكشف عن الأفكار التي يصعب العثور عليها والمساعدة في تسهيل الوصول إلى الرؤى واستخدامها.
تصور البيانات – هو عملية جعل المعلومات مفهومة والمشاركة من خلال عرضها بطريقة ممتعة بصريا وغنية بالمعلومات. يتم استخدامه للكشف عن الأفكار التي يصعب العثور عليها والمساعدة في تسهيل الوصول إلى الرؤى واستخدامها.
توفر انسايت المعرفة التي يمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من الأغراض ، بما في ذلك تحسين تجربة العملاء ، واكتشاف الاحتيال ، والتنبؤ بسلوك العميل. تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لهذه التقنيات في قدرتها على التغلب على قيود تقنيات تحليل البيانات التقليدية.
على سبيل المثال ، يمكنها المساعدة في تحديد الأنماط التي لا يمكن رؤيتها باستخدام مجموعات البيانات الأصغر. ويمكنها أيضا المساعدة في تحديد الارتباطات التي لا يمكن رؤيتها بالطرق التقليدية.
استخدامات البيانات الضخمة
تعتبر البيانات الضخمة مهمة للغاية لأنها تساعد في تحسين جوانب مختلفة من الحياة والعمل من خلال تحليل الأحداث والمعلومات الماضية والحالية. من خلال فهم المعلومات وتحقيق أقصى استفادة منها ، يمكن فتح عالم جديد تماما من الفرص مثل:
تطوير المنتج
في عالم اليوم ، البيانات موجودة في كل مكان. يتم استخدامه لتحسين عملية تطوير المنتج من خلال تحديد اتجاهات العملاء ، وفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع المنتج ، واتخاذ قرارات أفضل حول ميزات المنتج. من خلال استخدام البصيرة المكتسبة ، يمكن لفرق تطوير المنتجات تحسين جودة منتجاتها وخدماتها ، وتقليل إزعاج العملاء.
التحليل التنبئي
التحليلات التنبؤية هي عملية استخدام المعلومات والنمذجة لعمل تنبؤات حول الأحداث أو السلوكيات المستقبلية. يتم استخدامه لمجموعة متنوعة من الأغراض مثل التنبؤ بالاتجاهات ، وتحديد المخاطر والفرص ، والتنبؤ بسلوك العملاء.
الصيانة الوقائية
تعد الصيانة التنبؤية أحد أهم تطبيقات البيانات الضخمة ، وهي تقنية تستخدم التحليلات للعثور على المشكلات وإصلاحها قبل أن تتسبب في أضرار جسيمة. تعد الصيانة التنبؤية مهمة لأنها يمكن أن توفر أموال الشركات عن طريق تحديد المشكلات مبكرا لمنعها من أن تصبح مشكلات خطيرة ومكلفة.
تجارب العملاء
مع توفر الكثير من المعلومات ، يمكن للشركة تتبع سلوك العملاء وتفضيلاتهم لإنشاء منتجات وخدمات وتوصيات أفضل. يمكنهم أيضا تصميم حملات تسويقية لإشراك جمهورهم المستهدف بشكل أفضل ، وحتى تحديد ومنع تضخم العملاء.
سلوك العميل
بينما تسعى الشركات جاهدة لاكتساب ميزة تنافسية ، فإنها تتجه إلى تحليلات البيانات الضخمة لمساعدتها على فهم سلوك العملاء. تساعد التحليلات الشركات على تحديد الأنماط في اتجاهات العملاء ، مما يساعدها على فهم احتياجاتها وتفضيلاتها بشكل أفضل. من خلال فهم سلوك العملاء ، يمكن للشركات استهداف جهود التسويق والإعلان بشكل أفضل ، وإنشاء خدمة عملاء أكثر فعالية.
الامتثال لعمليات الاحتيال
مع التطور المستمر للمحتالين ، تحتاج المؤسسات إلى استراتيجية فعالة للبقاء في الطليعة. من خلال جمع كميات كبيرة من المدخلات وتحليلها ، يمكن بسهولة تحديد المحتالين وإيقافهم في مساراتهم.
يزيد الكفاءة
يتزايد حجم مجموعات البيانات وتعقيدها بشكل كبير ، مما يوفر رؤى أكبر تعمل على تحسين كفاءة وفعالية الأعمال. من خلال فهم الأنماط من التحليلات ، يمكن للمؤسسات أتمتة أو تحسين العمليات التي قد تستغرق وقتا طويلاً.
ذكاء الأعمال
تبحث الشركات عن طرق لاتخاذ قرارات أفضل وتسريع العمليات وتحديد المخاطر المحتملة. باستخدام التحليلات ، يمكن للشركات تحديد الاتجاهات وتقييم الأداء واتخاذ قرارات أفضل.
البحث عن النمط / التنبؤ
تعد مجموعة البيانات الكبيرة أداة متزايدة الأهمية للتنبؤ حيث يمكنها تقديم نظرة أكثر تفصيلاً على الاتجاهات والأنماط الحالية. باستخدام التحليلات ، يمكن تحديد الأنماط ومقارنتها بالمعلومات والأحداث السابقة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
أداء النظام
يمكن استخدام الكميات الكبيرة من المعلومات التي ننتجها لتحسين أداء الأعمال. يحسن أداء الأعمال من خلال تقديم رؤى حول العمليات والأنشطة التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل.
اصنع الفرضية
أحد أهم استخدامات المعلومات هو إنشاء الفرضيات. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات ، يمكن للشركة تحديد الأنماط والرؤى التي ربما لم تكن قادرة على رؤيتها من قبل. على سبيل المثال ، يمكن أن يوفر نظرة ثاقبة لسلوك العملاء لإنشاء فرضيات حول ما قد يدفع المبيعات.
كيف تعمل البيانات الضخمة
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة الناتجة عن التقنيات الرقمية. إنه مجال متعدد التخصصات يستخدم التقنيات والمنهجيات العلمية لاستخراج المعرفة والأفكار من المدخلات.
يعمل علماء البيانات مع كل من المعلومات الأولية غير المهيكلة والمنظمة بالإضافة إلى قواعد البيانات الكبيرة التي تم إنشاؤها بواسطة مجالات مختلفة مثل الوسائط الاجتماعية وحركة مرور الويب وإنترنت الأشياء والسحابة والعملاء وأجهزة الاستشعار وغيرها الكثير. يمكن للمؤسسات استخدام التحليلات لتحسين عملياتها ، واكتشاف ومنع الاحتيال ، واستهداف الإعلانات.
كما أنه يساعدهم على تحسين فهمهم لسلوك العملاء. تسمح منصات البيانات الضخمة للمؤسسات بالوصول إلى المدخلات وإدارتها وتحليلها بعدة طرق. كما أنه يساعد المؤسسات على إنشاء رؤى ومعرفة واستراتيجيات جديدة من خلال:
الاندماج
التكامل هو عملية إدارة ودمج كميات هائلة من المعلومات من مصادر مختلفة في عرض واحد موحد. لا يتعلق الأمر بحجم المدخلات فحسب ، بل يتعلق أيضا بجودته وأهميته.
تحديد المصدر
يعد تحديد المصدر أمرا مهمًا لأنه يعطي فكرة عن مدى ملاءمة البيانات ودقتها. كما أنه يساعد في تحديد كيفية استخدام المعلومات ولأي أغراض.
الوصول والتخزين
يتم جمع المعلومات من مصادر مختلفة وتخزينها في قواعد البيانات. يتم تخزينها بعدة طرق حسب النوع. الوصول هو الحق أو القدرة على استخدام مجموعات البيانات عند الطلب للتحليل والتعديل والنسخ ، إلخ …
الإدارة
الإدارة هي عملية جمع كميات كبيرة من مجموعات البيانات وتخزينها وتحليلها. يتم ذلك باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات مثل أنظمة إدارة قواعد البيانات وأنظمة الملفات الموزعة والمعالجة المتوازية.
التحليل
التحليل هو عملية فحص مجموعات البيانات وتفسيرها لاستخراج القيمة. إنه جزء مهم لأنه يساعد في اكتساب البصيرة واتخاذ القرارات.
التحويل إلى رؤية / ذكاء قابل للتنفيذ
بمجرد جمع مجموعات البيانات وتخزينها وإدارتها وتحليلها ، يتم تحويلها إلى ذكاء وبصيرة. الذكاء هو القدرة على تعلم وفهم المعلومات الجديدة التي يمكن استخدامها لاتخاذ الإجراءات وإجراء التغييرات.
يحول علماء البيانات المعلومات إلى رؤى يمكن أن تكون قابلة للتنفيذ للشركات والمؤسسات. باستخدام هذه الأفكار ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل بشأن مهام سير العمل والمنتجات والخدمات والحملات التسويقية.
فوائد البيانات الضخمة
البيانات الضخمة هي كميات كبيرة من المعلومات التي يتم إنشاؤها وجمعها من قبل الشركات والمؤسسات والأفراد. و بمجرد تحليلها ، فإنها تكشف عن الأنماط والسلوك والاتجاهات في العالم والتي توفر الكثير من الفوائد للمستخدم. فوائد مثل:
تحسين الكفاءة
يمكن أن تتمتع الشركات بميزة تنافسية من خلال قرارات الأعمال المستندة إلى البيانات. يمكنها توفير المال وتحسين العمليات واتخاذ قرارات أفضل تؤدي إلى زيادة الكفاءة.
زيادة الدقة
في عالم اليوم شديد التنافسية ، الدقة هي المفتاح. تم استخدام البيانات لعقود من الزمن لقياس سلوك المستهلك والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. ومع ذلك ، في السنوات الأخيرة ، أصبح من الأصول القيمة التي يتم استخدامها لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. كلما تم جمع المزيد من المدخلات ، ستكون التنبؤات أكثر دقة.
تحسين الخدمات
يمكن لإحصاءات التحليلات أن تجعل الخدمات أكثر ذكاءً وكفاءة وتركيزا على العملاء بشكل أكبر. من خلال توفير فهم لسلوك العملاء وتفضيلاتهم ، يمكن للشركات تحسين خدماتها مما يؤدي إلى زيادة ولاء العملاء وزيادة المبيعات.
تحديد السبب الجذري للمشاكل
ليس هناك شك في أن البصيرة التحليلية هي أداة قوية تستخدمها الشركات لتحسين عملياتها. إنه عامل رئيسي في اكتشاف المشكلات ومنعها قبل أن تصبح مشكلات كبيرة. غالبا ما يتم استخدامه لاكتشاف المشكلات من خلال تحديد الأنماط والشذوذ في المدخلات التي تم جمعها.
منع الفشل
يمكن للمنظمات التي تسخر قوة تحليلات المعلومات أن تمنع الإخفاقات قبل حدوثها ، بل وتتنبأ بالمشكلات المحتملة وتمنعها قبل أن تتحول إلى كوارث.
اكتشاف الحالات الشاذة
يمكن استخدام تقنيات البيانات الضخمة لتحديد الحالات الشاذة. يمكن أن تكون هذه الحالات الشاذة مؤشرا على المشاكل المحتملة التي تحتاج إلى معالجة. على سبيل المثال ، من خلال التحليلات ، يمكن للشركة تحديد طفرات أو نشاط غير عادي في النظام. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات للتحقيق في المصدر وتقديم دورات عملية.
توضيح
عندما تجمع الشركات البيانات ، يمكنها اكتساب رؤى حول أغراض محددة لم تكن ممكنة من قبل. يتم استخدام البصيرة لتحسين الخدمة والتشغيل والنتائج واتخاذ قرارات أفضل وتحديد الأسواق الجديدة.
تحسين النتائج
ليس هناك داع لأن البصيرة التحليلية لديها القدرة على تحسين النتائج. يمكن أن يوفر فهم العلاقات المعقدة بين مجموعات البيانات المختلفة رؤى لم تكن متوفرة في السابق. في بعض الحالات ، قد يؤدي ذلك إلى تحسين التنبؤ بالنتائج.
التحليل التنبئي
التحليلات التنبؤية هي استخدام المعلومات للتنبؤ بالنتائج والاتجاهات المستقبلية والسلوك. يمكن أن يساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال فهم العوامل التي تؤثر على سلوك عملائها.
أتمتة العمليات
تعتبر البيانات الضخمة قوية جدا لدرجة أنها تُستخدم لأتمتة العمليات في العديد من الصناعات المختلفة. يتم استخدامه لأتمتة العمليات من خلال تتبع المعلومات واتخاذ القرارات بناءً عليها.
تقييم المخاطر
توفر تحليلات المعلومات إمكانات هائلة للمنظمات لتحسين كفاءتها وفعاليتها. ومن خلال القيام ذلك ، فإنه يقدم أيضا للشركات العديد من الحلول الفريدة لتقييم المخاطر. تقييم المخاطر يدور حول تحديد المخاطر المحتملة التي قد تنشأ في موقف معين. إنه جزء مهم من أي عمل ، لأنه يساعد على الحد من المخاطر وتحديد التهديدات المحتملة والتخفيف منها قبل أن تصبح مشكلة.
زيادة الإنتاجية
يمكن استخدام البيانات لمجموعة من الأغراض مثل فهم أنماط سلوك العملاء والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتحسين العمليات التجارية. من خلال القيام بذلك ، فإنه يعرض إمكانية زيادة الإنتاجية في أي مجال من مجالات العمل من خلال تقديم رؤى كان من المستحيل بدونها.
مستقبل البيانات الضخمة
أصبحت البيانات الضخمة سلعة ، والقيمة الحقيقية تكمن في القدرة على استخدامها. لكي تكون قادرا على استخدامها بشكل فعال ، يجب على المرء أن يفهمها. هذا يعني أنه يجب على المرء أولا تعلم كيفية استخراج البيانات وتحليلها ثم اكتساب رؤى منها.
هذه ليست عملية بسيطة. يتطلب مهارات في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر. والأهم من ذلك ، أنها تتطلب فهمًا لما تمثله مجموعة البيانات وكيف يمكن استخدامها ، ولأي أغراض.
مستقبل البيانات الضخمة هو:
حول التعامل مع جميع مصادر المعلومات المتباينة.
حول دمج هذه المصادر وجعلها في متناول الأشخاص الذين يحتاجون إليها.
حول منح الأشخاص القدرة على طرح الأسئلة والحصول على إجابات في الوقت الفعلي.
حول اتخاذ قرارات أفضل وأسرع وبثقة أكبر.
حول إيجاد طرق جديدة لحل المشكلات التي كانت ذات يوم مستحيلة أو باهظة التكلفة.
حول زيادة كفاءة الأعمال ودفع الابتكار.
حول تحرير قيمة استثماراتك الحالية من خلال استخدامها بشكل أكثر فعالية.
سيشهد مستقبل البيانات الضخمة المزيد من الشركات التي تستثمر في الأشخاص الذين يمكنهم مساعدتهم في فهم مجموعات البيانات الخاصة بهم. تشير التقديرات إلى أن السوق العالمي سينتقل من ١٥٤.٩ مليار دولار أمريكي في عام ٢٠٢٢ إلى ٢٣٤.٦ مليار دولار أمريكي بحلول عام ٢٠٢٦ ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره ١٠.٢٪.
بالنسبة لتحليلات البيانات الضخمة ، مع انتشار الذكاء الاصطناعي ، وإنترنت الأشياء ، والتعلم الآلي ، والحوسبة المتطورة ، من المتوقع أن يزداد حجم السوق بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ ١٣.٤٪ ليصل إلى ٦٥٥.٥٣ مليار دولار أمريكي بحلول عام ٢٠٢٩ . بلغت قيمة السوق ٢٤٠.٥٦ مليار دولار أمريكي في عام ٢٠٢١.
تظهر هذه الأرقام أن البيانات الضخمة ستكون أكثر قيمة من أي وقت مضى. مع استمرارنا في إنتاج المزيد ، يصبح من المهم للشركات استخدام ذلك بفعالية وكفاءة. يجب أن تجد الشركات طرقا للاستفادة من أصول المعلومات الخاصة بها لاكتساب رؤى واستخدام تلك المعرفة لتحقيق نتائج أعمال أفضل.
سوف تستمر تقنيات البيانات الضخمة في التطور بسرعة. إن التقدم في تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والحوسبة المتطورة بالإضافة إلى الاختراقات مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر سيساعد الشركات على فهم الكميات الهائلة من الذكاء الذي يتم إنشاؤه.
ستمكّن هذه التقنيات الشركات من أتمتة العديد من المهام التي كانت تتطلب تدخلا بشريا. كما أنها تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل كميات كبيرة من المعلومات غير المنظمة في الوقت الفعلي وتقديم توصيات بناءً على تلك التحليلات.
لقد ترسخ التعلم الآلي بالفعل في العديد من مجالات تحليل البيانات الضخمة ، لكنه يستمر في النمو مع إدراك المزيد من الشركات لقيمته في صنع التنبؤات والقرارات وأتمتة العمليات.
علاوة على ذلك ، أصبحت البصيرة التحليلية أداة مهمة للمدن لتحسين عملياتها وإدارة مواردها بشكل أكثر كفاءة. يتم استخدامها في المدن الذكية لتحسين إدارة حركة المرور والسلامة العامة والمراقبة البيئية واستخدام المرافق وغير ذلك الكثير.
ومع ظهور تقنية الجيل الخامس ، من المقرر إنشاء المزيد من المعلومات. سيقدم الجيل الجديد من تقنية الاتصالات اللاسلكية العديد من المزايا مقارنة بتقنية الجيل الرابع ، مثل زيادة السرعة وزمن وصول أقل والقدرة على توصيل المزيد من الأجهزة.
هذا يمكن أن يؤدي حتى إلى إنشاء توائم رقمية. التوأم الرقمي أداة قوية لفهم أداء الأصول أو النظام. عند استخدامها جنبا إلى جنب مع تحليلات المعلومات ، يمكن أن توفر التوائم الرقمية فهما تفصيليا لكيفية استخدام أحد الأصول أو النظام ويمكن تحسينه.
علاوة على ذلك ، ليس هناك شك في أن تحليلات المعلومات أصبحت عاملاً متزايد الأهمية في تطوير ونشر المركبات المستقلة. هذا لأنه أداة قوية يمكن أن تساعد المركبات على اتخاذ قرارات أفضل حول المكان الذي يجب أن تتجه إليه وما يجب القيام به.
تنمو صناعة البيانات الضخمة بسرعة مع عدم وجود علامة على التوقف. مع اعتماد المزيد من الشركات على استخدامه ، سيصبح من المهم أن يكون لديك فهم قوي للمجال واستخداماته. ومع ذلك ، ستحتاج إدارة البيانات إلى تحسين وستحتاج الشركات إلى تنفيذ طرق لضمان دقة المدخلات وأمانها.
تحديات البيانات الضخمة
تعد جودة البيانات مصدر قلق كبير للعديد من المنظمات التي تستخدم الأدوات التحليلية. التركيز المتزايد على مخاوف الأمان والخصوصية يمثل أيضا مشكلة. مع اعتماد المزيد من الشركات لحلول تعتمد على البيانات ، تصبح الحاجة إلى تدابير أمنية قوية أكثر أهمية – خاصة عندما تحتوي المدخلات على معلومات شخصية حساسة أو ملكية فكرية من شركات أخرى. فيما يلي تحديات البيانات الضخمة:
الخصوصية
الخصوصية هي شيء يتم التضحية به كثيرا في السعي وراء تحليلات وأداء وتجارب أفضل. ومع ذلك ، عندما يتم اختراق الخصوصية ، يمكن أن يكون لها آثار خطيرة. تشمل بعض هذه التجارب والتحليلات تشمل إساءة استخدام البيانات ، وتسريب المعلومات ، وكشف المعلومات الشخصية.
يعد إساءة استخدام البيانات مصدر قلق كبير لأولئك الذين لا يتحكمون في المعلومات التي يتم جمعها. يكمن الخطر في إمكانية استخدام مجموعة البيانات هذه لأغراض ضارة ، مثل سرقة الهوية والاحتيال.
الحماية
هناك عدد من مشكلات أمان البيانات الضخمة التي يجب على المؤسسات معالجتها لحماية بنيتها التحتية. لقد أصبحت انتهاكات البيانات والهجمات الإلكترونية شائعة بشكل متزايد ، ويجب على المؤسسات اتخاذ خطوات لحماية معلوماتها من السرقة.
يمكن اختراق الأنظمة غير الآمنة وسرقة مجموعات البيانات الحساسة. يجب أن تضمن المنظمات حماية أنظمتها من الوصول غير المصرح به ، وإنشاء منصة مرنة ، ولديها تدابير أمنية وإرشادات أخلاقية عند جمع المعلومات وتخزينها والوصول إليها.
تعد تحديات أمان البيانات الضخمة متعددة ومعقدة لأنها غالبًا ما يتم تخزينها في أماكن متعددة ، مع أذونات ومستويات وصول مختلفة ، مما يجعل من الصعب ضمان حمايتها بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك ، غالبا ما تتم معالجة مجموعات البيانات باستخدام أنواع مختلفة من الخوارزميات والبرامج ، مما يجعلها عرضة للهجوم.
التمييز
يتم جمع المعلومات من مجموعة واسعة من المصادر ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي ، وعمليات البحث على الإنترنت ، وحتى الحركات الجسدية. مع انتشاره بشكل متزايد ، هناك قلق متزايد حول كيفية استخدامه للتمييز ضد مجموعات معينة من الناس.
هناك عدد من الطرق التي يمكن أن تكون فيها المدخلات تمييزية. على سبيل المثال ، إذا كانت الشركة تجمع معلومات حول العرق والعرق والجنس ، فقد يكون ذلك تمييزًا. قد يكون أيضا تمييزا إذا كانت الشركة تجمع ديانات حول انتماء سياسي أو دين معين. يمكن أن يؤدي هذا إلى تقسيم البلد أو يؤدي إلى استنتاجات متحيزة.
جودة البيانات
تعتبر الجودة من أهم القضايا عند التعامل مع البيانات. يمكن أن يؤدي تدني الجودة إلى تحليل غير دقيق وإهدار للوقت والموارد. هناك عدد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على جودة قاعدة البيانات مثل المعلومات غير الصحيحة أو غير الكاملة ، وعدم الاتساق ، وعدم الدقة في التفسير.
يعد عدم الاتساق أحد أكثر مشكلات جودة البيانات الضخمة شيوعا. يحدث هذا عندما لا تكون المعلومات متسقة عبر مصادر مختلفة أو عندما تكون غير دقيقة. يمكن أن يؤدي هذا إلى مشاكل عند محاولة اتخاذ قرارات بناء على معلومات غير كاملة. تشير التقديرات إلى أن جودة البيانات الرديئة تكلف الاقتصاد الأمريكي ما يصل إلى ٣.١ تريليون دولار أمريكي سنويا .
تحيز
يعد تحيز البيانات مشكلة رئيسية يمكن أن تظهر نتيجة عدم الدقة وعدم الاتساق في المعلومات. إمكانية اتخاذ قرارات بناء على معلومات غير دقيقة أو صادقة. هذا يمكن أن يؤدي إلى مشاكل في التحليل واتخاذ القرار.
غالبا ما تكون مجموعة البيانات المتحيزة لصالح مجموعات معينة. هذا صحيح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالعرق والجنس. القلق بشأن التحيز هو أن بعض الشركات يمكن أن تستخدم التنميط أو التمييز ضد مجموعات معينة من الناس وهو أمر غير أخلاقي وغير أخلاقي للغاية.
وسطاء البيانات
وسطاء البيانات هم شركات تجمع المعلومات عن الأفراد وتبيعها. يتم استخدامها عادةً من قبل الشركات لجمع معلومات حول العملاء المحتملين ، ثم بيعها للآخرين.
يمكن أن يكون لوسطاء البيانات تأثير سلبي على خصوصية الأفراد وأمانهم. يمكنهم جمع معلومات حساسة ، مثل العناوين وأرقام الهواتف والأشياء الشخصية. يمكن استخدام هذه المعلومات لاستهداف الإعلانات للأفراد ، والتي يمكن أن تكون عدوانية وزاحفة.
خلاصة
يعد البحث عن البيانات الضخمة وتطويرها مجالا مهما يجب مراعاته. في عالم اليوم ، الطريقة الوحيدة التي سنتعامل بها مع التحديات العالمية (الاحتباس الحراري ، والجوع ، والطاقة ، والفقر ، إلخ …) هي من خلال الاستخدام الفعال للبيانات المتوفرة لدينا.
يتزايد حجم المعلومات التي يتم إنشاؤها كل يوم بشكل كبير ، مما يوفر فرصا جديدة للمؤسسات التي يمكنها استخراج قيمة منها. يعتمد الاقتصاد بشكل متزايد على عدد كبير من مصادر المعرفة.
البيانات الضخمة لها تأثير كبير على العمليات التجارية والحلول الهندسية والعلمية والسياسات الاجتماعية والحكومية. مع هذا الحجم المتزايد للبيانات ، سيتعين على المؤسسات إنشاء أدوات تحليلية جديدة لإدارة مجموعات البيانات الخاصة بهم.
تمثل الطبيعة المعقدة لقواعد البيانات الكبيرة تحديات للمؤسسات المكلفة بإدارتها. يجب على الشركات تطوير استراتيجيات لإدارة البيانات لضمان استمرار نجاح عملياتها.
تلعب البيانات الضخمة أيضًا دورا كبيرا في سعينا الخالد لفهم العالم ومكاننا فيه. سيغير الطريقة التي نعيش بها وكيف نعمل وكيف نفكر.
العنوان الأصلي والمصدر
Big Data , An Overview ,and their future effect.
© 2022 l Futurside
