هل تعلم أن سلوكك الرقمي هو جزء من البيانات الضخمة التي تحفظها الشركات، لتقوم بتحليلها واتخاذ قراراتها الاستراتيجية بناء عليها. وذلك من خلال جمع كميات هائلة من البيانات حول سلوك العملاء، المنتجات، والتوجهات السوقية. والتي تشمل تفاصيل المنتجات، توقيت الطلبات، تفضيلات العملاء، وأسعار المنتجات.
إذن ومما سبق ذكره وحرصاً من دربني- الشركة الرائدة في التدريب التقني والبرمجي- على توثيق مراجع نظرية لما تقدمه من مسارات تدريبية، نخصص مقالنا اليوم عن تحليل البيانات الضخمة .تعريفها وأهميتها وتطبيقاتها في العديد من المجالات والتحديات التي تواجه المحللين والمختصين فيها وكيفية التعامل معها. فلنبدأ معاً.!
ما هو تحليل البيانات الضخمة؟
تعريف البيانات الضخمة
(Big Data) هي مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات التي يصعب معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية بسبب حجمها الكبير، تنوعها، وسرعة تدفقها. و تشمل البيانات الضخمة المعلومات المجمعة من مصادر متعددة مثل الإنترنت، الأجهزة الذكية، والشبكات الاجتماعية، وتحتاج إلى تقنيات متقدمة مثل التحليل المتوازي والذكاء الاصطناعي لاستخراج الرؤى القيمة منها. تستخدم في مختلف المجالات لتحسين العمليات واتخاذ القرارات المدروسة لتحقيق النمو و الاستدامة.
خصائص البيانات الضخمة
لتتمكن من تعلم تحليل البيانات الضخمة وفهم التحديات والفرص التي تقدمها البيانات الضخمة؛ لابد من التعرف على مجموعة من السمات الرئيسية الثلاث والتي تعرف باسم “3Vs والتي تتطلب تقنيات متقدمة لمعالجتها وتحليلها. هذه الخصائص تتلخص في:
1 . الحجم (Volume): الذي يشير إلى كمية البيانات الضخمة المولدة والمخزنة والتي تقاس غالباً ب تيرابايت إلى بيتابايت. ويمكنك جمعها من مصادر متعددة مثل الإنترنت، الأجهزة الذكية، ومواقع التواصل الاجتماعي.
2. التنوع (Variety): هل تعلم أن البيانات الضخمة تأتي في أشكال مختلفة ؟! منظمة، شبه منظمة، وغير منظمة، وتكون على شكل نصوص، صور، فيديوهات، و لا ننسى البيانات الصوتية، والبيانات الجغرافية المكانية.
3. السرعة (Velocity): حيث تتدفق البيانات الضخمة بسرعة عالية من مصادر مختلفة في الوقت الفعلي، أو شبه الفعلي، وتحتاج إلى معالجة فورية حيث يتم توليدها بسرعة عالية من خلال النشاط الإلكتروني اليومي والأجهزة المتصلة بالإنترنت وغيرها.
أهمية تحليل البيانات الضخمة
لابد أنك أدركت مما سبق أهمية تحليل البيانات الضخمة، والتي تعد من الركائز الأساسية التي تدعم الابتكار والنمو في العديد من المجالات. والآن نستعرض لكم بعض الأبعاد الحيوية التي تبرز أهميتها:
تحقيق الكفاءة التشغيلية
يُساعد تحليل البيانات الضخمة الشركات والمؤسسات على تحسين الكفاءة التشغيلية عن طريق فحص البيانات بشكل دقيق، وفهم الأنماط التي قد تكون غير مرئية باستخدام الطرق التقليدية. فعلى سبيل المثال، يمكنك استخدام تحليل البيانات الضخمة لتحسين سلسلة الإمداد، وتقليل التكاليف، وتحسين استخدام الموارد، ما يساعد في زيادة الإنتاجية وتقليل الهدر.
اتخاذ قرارات استراتيجية مدروسة
من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للمؤسسات الحصول على رؤى دقيقة ومدعومة بالبيانات تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية فعّالة. فباستخدام تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للمؤسسات التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتحليل سلوك العملاء، وتحديد الفرص والتحديات التي قد تواجهها. و بالتالي يمكنك اتخاذ قراراتك استناداً إلى البيانات التي تضفي مزيداً من الدقة والموثوقية، مقارنة بالقرارات التقليدية المبنية على الحدس فقط.
تحسين تجربة العملاء
أحد أبرز استخدامات تحليل البيانات الضخمة هو تحسين تجربة العملاء. إذ يمكنك من خلال تحليل تفاعلات العملاء مع العلامة التجارية، وفهم احتياجاتهم وتفضيلاتهم، تطوير استراتيجيات تسويقية موجهة بشكل أفضل. وتستحضرنا حول هذا الموضوع الدراسة من شركة ماكينزي آند كومباني أن المؤسسات التي تعتمد على البيانات أكثر قدرة على اكتساب العملاء بـ 23 ضعفاً، وأكثر قدرة على الاحتفاظ بهم بستة أضعاف، وأكثر قدرة على تحقيق الأرباح بـ 19 ضعفاً.
ابتكار المنتجات والخدمات
يسهم تحليل البيانات الضخمة بشكل كبير في عملية الابتكار. فباستخدام البيانات المستخلصة من مصادر متعددة، يمكنك -إن كنت في موقع اتخاذ القرار في الشركات- اكتشاف فرص جديدة لتطوير منتجات أو خدمات تلبي احتياجات السوق بشكل أفضل. إضافةً إلى مراقبة التوجهات العالمية والمحلية، وفهم التغيرات في سلوكيات المستهلكين، مما يساعد في تحديد الفرص الابتكارية التي قد تفتح أبواباً جديدة للنمو.
تحليل المخاطر والتنبؤ بالمستقبل
يمكّن تحليل البيانات الضخمة من تحديد المخاطر المحتملة قبل حدوثها، و التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في مختلف المجالات. فمثلاً، في قطاع التمويل، يمكنك توقع التغيرات في السوق أو تحديد العملاء الأكثر عرضة للتخلف عن السداد. مما يساعدك في اتخاذ إجراءات وقائية للحد من المخاطر وتعزيز الاستقرار المالي.
دعم الأبحاث العلمية والطبية
في مجالات مثل الطب والعلوم، يُعد تحليل البيانات الضخمة أداة أساسية في تطوير الأبحاث العلمية. حيث يمكن للباحثين تحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية لتحديد العوامل التي تؤثر في الصحة أو لدراسة الأمراض المستعصية. مما يساهم في تسريع اكتشاف العلاجات وتحسين الرعاية الصحية، كما يمكّن من تقديم حلول طبية دقيقة تعتمد على البيانات.
التحديات التي تواجه تحليل البيانات الضخمة وكيفية التعامل معها
يمثل تحليل البيانات الضخمة تحدياً كبيراً للمؤسسات والعلماء على حد سواء، وذلك بسبب طبيعة البيانات وحجمها وتعقيداتها. ورغم الفرص والمزايا الكبيرة التي تتيحها البيانات الضخمة، فإن هناك العديد من العقبات التي قد تؤثر على جودة وكفاءة عمليات التحليل. وفيما يلي نذكر لك أبرز التحديات التي قد تواجهك مع آليات التعامل معها.
حجم البيانات الكبير (Volume)
أحد أكبر التحديات في تحليل البيانات الضخمة هو الحجم الهائل للبيانات التي يتم جمعها وتحليلها. هذا الكم الضخم من البيانات يمكن أن يكون غير قابل للإدارة باستخدام الأنظمة التقليدية. ولكن يمكنك التعامل معه عبر:
- الأنظمة الموزعة مثل تقنيات Hadoop و Spark، التي تسمح بتوزيع البيانات عبر عدة خوادم، مما يخفف العبء على النظام ويحسن من سرعة المعالجة.
- التخزين السحابي مثل Amazon Web Service “AWS” و Google Cloud والتي تعتبر مثالية للتعامل مع البيانات الضخمة، حيث تتيح تخزين البيانات بطريقة مرنة وآمنة.
تنوع البيانات (Variety)
بما أن البيانات الضخمة تأتي مصادر متعددة وأشكال متنوعة؛ مثل النصوص، الصور، الفيديوهات، البيانات الهيكلية وغير الهيكلية، والذي يجعل من الصعب دمجها وتحليلها بشكل موحد. ولكن لا تقلق! حيث يمكنك معالجة هذا التحدي عن طريق:
- التقنيات الموحدة، حيث يمكنك استخدام أدوات مثل ETL (Extract, Transform, Load لتحويل البيانات المتنوعة إلى تنسيق موحد يُسهل تحليلها.
- تحليل البيانات غير الهيكلية من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلم الآلي (Machine Learning)، يمكن استخراج المعلومات من البيانات غير الهيكلية (مثل النصوص والصور).
جودة البيانات (Data Quality)
تحتوي البيانات الضخمة على العديد من الأخطاء مثل القيم المفقودة، القيم الشاذة، والتناقضات. و تعتبر من المشكلات التي تؤثر على دقة التحليل وتقلل من فاعليته. ولكنك تستطيع تجاوز هذه المشكلة عن طريق:
- تنظيف البيانات باستخدام أدوات تنظيف البيانات مثل OpenRefine أو Trifacta لضمان التخلص من البيانات التالفة وتحسين جودتها.
- التدقيق المستمر وذلك بإجراء فحوصات دورية لضمان الحفاظ على جودة البيانات عبر جميع مراحل جمعها وتحليلها.
سرعة المعالجة (Velocity)
غالباً ما تتدفق البيانات الضخمة بسرعة كبيرة، مثل البيانات المولدة من شبكات التواصل الاجتماعي أو أجهزة الإنترنت الذكية (IoT). ونعلم أن معالجة هذه البيانات في الوقت الفعلي تمثل تحدياً إضافياً، ولكن ذلك لن يكون باستخدام:
- أنظمة المعالجة في الوقت الفعلي كما في تقنيات Apache Kafka و Apache Flink التي يمكن أن تدير تدفق البيانات الحي وتسمح بالمعالجة في الوقت الفعلي.
- التخزين المؤقت حيث يساعد استخدام الذاكرة المؤقتة (Caching) في تسريع الوصول إلى البيانات الأكثر استخدامًا.
التكامل بين الأنظمة (System Integration)
في الوقت الذي يتطلب جمع وتحليل البيانات من مصادر متعددة تكامل الأنظمة المختلفة بشكل فعال. فإن عدم تكامل هذه الأنظمة قد يؤدي إلى صعوبة في معالجة البيانات واستخراج النتائج الدقيقة. و يمكنك معالجة المشكلة عبر:
- التكامل عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لتسهيل نقل البيانات بين الأنظمة المختلفة.
- استخدام المنصات الموحدة في تحليل بيانات مثل Microsoft Power BI أو Tableau التي تدعم التكامل مع العديد من الأنظمة المختلفة لدمج وتحليل البيانات بسهولة.
حماية البيانات وأمنها (Data Security and Privacy)
من المؤكد أن البيانات الضخمة تحتوي على معلومات حساسة قد تتعلق بأفراد أو مؤسسات. ويتطلب التعامل مع هذه البيانات حماية قوية لضمان عدم تعرضها للاختراق أو الاستخدام غير المشروع. ويمكنك حل مشاكل الأمان من خلال:
- تشفير البيانات سواء في حالة التخزين أو النقل باستخدام تقنيات مثل TLS و AES.
- التزام الشركات والمؤسسات بالمعايير القانونية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) لضمان حماية خصوصية البيانات.
تحديات التحليل المعقد (Complexity of Analysis)
غالباً ما تحتوي البيانات الضخمة على روابط معقدة بين المتغيرات، مما يجعل تحليلها أمراًمعقداً. و يتطلب الأمر فهماً دقيقاً للخوارزميات والنماذج الرياضية. وهنا لا بد من الاعتماد على:
- تقنيات مثل التعلم العميق (Deep Learning) و الشبكات العصبية قادرة على التعامل مع العلاقات المعقدة في البيانات واستخلاص الأنماط الدقيقة.
- استخدام تقنيات مثل تحليل العوامل و النمذجة الاحتمالية لتحليل البيانات من زوايا متعددة وتحديد العلاقات المعقدة.
التكلفة المرتفعة (Cost)
إن معالجة البيانات الضخمة وتحليلها يتطلب بنية تحتية قوية وأدوات متقدمة، وهنا تواجه الشركات تحديات التكاليف المرتفعة من حيث الأجهزة والبرمجيات، ولكن يمكنك تفادي ارتفاع التكاليف باللجوء إلى:
- استخدام التخزين السحابي الذي يقلل من تكاليف البنية التحتية.
- الاعتماد على الخدمات المدارة مثل AWS و Google Cloud لتوفير البنية التحتية اللازمة دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة في المعدات.
الافتقار إلى المهارات المتخصصة (Skills Gap)
يعد تحليل البيانات الضخمة من أكثر الوظائف التي تحتاج إلى مهارات متخصصة في علوم البيانات، البرمجة، والإحصاء. لذلك تلجأ العديد من المنظمات إلى:
- تدريب فرق العمل على الأدوات والتقنيات الحديثة في تحليل البيانات.
- توظيف المتخصصين في علم البيانات وتحليلها لتلبية احتياجات التحليل المتقدم.
اطلع على
كيفية استخدام تحليل البيانات الضخمة في المجالات المختلفة
تعد البيانات الضخمة من العوامل المحورية التي تُحدث تحولات كبيرة في العديد من الصناعات، إذ يؤدي تحليلها إلى تغيير قواعد العمل وتحسين التواجد في سوق العمل للشركات والمؤسسات، من خلال اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على الأدلة، ومن القطاعات التي يدعم فيها تحليل البيانات الضخمة دوراً فاعلاً ومؤثراً في عملها نذكر لكم بعضاً منها في السطور التالية.
الرعاية الصحية (Healthcare)
يتعامل الأطباء والمستشفيات في مجال الرعاية الصحية مع كميات هائلة من البيانات من سجلات المرضى، نتائج الفحوصات الطبية، تقارير الأشعة، والبيانات الحيوية (مثل نبضات القلب ودرجة الحرارة). ويساعد تحليل هذه البيانات التي تعتبر كبيرة في حجمها، نظراً لكثرة المرضى وتنوع حالاتهم في تحسين التشخيصات، وتحديد الأنماط المرضية، وتحسين العلاجات. ومن الأمثلة الواقعية في استخدام تحليل البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات نذكر
- تحليل البيانات الجينية حيث تعتبر الشركات مثل 23andMe و Ancestry من الشركات التي تستخدم تحليل البيانات الضخمة لفحص الجينات، مما يساعد في فهم المخاطر الصحية الوراثية.
- الرعاية الصحية عن بُعد (Telemedicine) حيث تستخدم شركات مثل Teladoc و Doctor on Demand تقنيات التحليل الضخم لتوفير رعاية صحية عن بُعد. من خلال جمع وتحليل بيانات المرضى، تستطيع هذه المنصات تقديم تشخيصات دقيقة وتوصيات علاجية في الوقت الفعلي.
التمويل (Finance)
يُستخدم تحليل البيانات الضخمة في مجال الأموال لتحسين التنبؤات المالية، مكافحة الاحتيال، وتحليل سلوك العملاء. يتم استخدام البيانات لتقديم خدمات مخصصة وتحقيق أقصى قدر من الكفاءة في اتخاذ القرارات الاستثمارية. ونذكر من الأمثلة
- التنبؤ بالأسواق المالية تستخدم شركات مثل Goldman Sachs و JPMorgan Chase تقنيات تحليل البيانات الضخمة لبناء نماذج تنبؤية تسهم في اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة. تعتمد هذه النماذج على تحليل البيانات التاريخية للأسواق المالية وسلوك المتداولين.
- مكافحة الاحتيال تستخدم المؤسسات المالية مثل PayPal و Visa تحليل البيانات الضخمة للكشف عن الأنماط المشبوهة في العمليات المالية، مما يساعد في كشف ومنع الاحتيال. يتم فحص مئات الملايين من المعاملات في الوقت الفعلي لاكتشاف الأنشطة غير المعتادة.
البيع بالتجزئة (Retail)
في صناعة البيع بالتجزئة، تتيح البيانات الضخمة للمتاجر والشركات تحليل سلوك العملاء وتحسين تجربة التسوق من خلال تخصيص العروض والمنتجات بناءً على احتياجات وتفضيلات العملاء. ومن الأمثلة على ذلك
- تحليل سلوك العملاء تُستخدم تقنيات التحليل الضخم من قبل شركات مثل Amazon و Walmar لتحليل سلوك العملاء على الإنترنت والمتاجر الفعلية. من خلال تتبع الأنماط الشرائية، يمكن للمتاجر تقديم توصيات مخصصة أو تخصيص العروض الترويجية.
- إدارة المخزون تعتمد شركات مثل Zara و Target على تحليل البيانات الضخمة لتحسين إدارة المخزون وتقليل الفاقد. من خلال مراقبة الطلبات بشكل مستمر وتحليل البيانات، يمكن تحسين عمليات التوريد وتقليل تكاليف التخزين.
الطاقة والبيئة (Energy and Environment)
تساعد البيانات الضخمة في صناعة الطاقة في تحسين استخدام الموارد، تقليل الفاقد، وتحسين استدامة البيئة. من خلال تحليل البيانات من شبكات الطاقة، يمكن تحقيق تحسينات في توزيع الطاقة واستهلاكها. ومن الأمثلة نذكر
- إدارة شبكات الطاقة حيث تستخدم شركات مثل Siemens و Schneider Electric البيانات الضخمة لتحليل أداء شبكات الطاقة وتوزيع الكهرباء بشكل أكثر كفاءة. من خلال تحليل البيانات الواردة من العدادات الذكية وأجهزة الاستشعار، يمكن تحديد المشكلات في الشبكة والتفاعل معها بسرعة.
- الطاقة المتجددة تساعد شركات مثل Tesla و First Solar في استخدام البيانات الضخمة لتحسين كفاءة إنتاج الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، من خلال تحليل بيانات الطقس والموارد الطبيعية.
تقنيات وأدوات تحليل البيانات الضخمة الرئيسية
يتم استخدام العديد من أنواع الأدوات والتقنيات المختلفة لدعم عمليات تحليل البيانات الضخمة، بما في ذلك ما يلي:
1.Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة. يمكن لـ Hadoop التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
- تعالج أجهزة وبرامج التحليلات التنبؤية كميات كبيرة من البيانات المعقدة وتستخدم التعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية للتنبؤ بنتائج الأحداث المستقبلية. تستخدم المؤسسات أدوات التحليلات التنبؤية للكشف عن الاحتيال والتسويق وتقييم المخاطر والعمليات.
- تُستخدم أدوات تحليل التدفق لتصفية البيانات الضخمة وتجميعها وتحليلها والتي قد يتم تخزينها بتنسيقات أو منصات مختلفة.
- يتم تكرار بيانات التخزين الموزعة ، عمومًا على قاعدة بيانات غير علائقية. يمكن أن يكون هذا بمثابة إجراء ضد فشل العقد المستقلة، أو فقدان أو تلف البيانات الضخمة أو لتوفير وصول منخفض الكمون.
- قواعد بيانات NoSQL عبارة عن أنظمة إدارة بيانات غير علائقية مفيدة عند العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات الموزعة. لا تتطلب قواعد بيانات NoSQL مخططًا ثابتًا، مما يجعلها مثالية للبيانات الخام وغير المنظمة.
- بحيرة البيانات عبارة عن مستودع تخزين كبير يحتفظ بالبيانات الخام بتنسيق أصلي حتى الحاجة إليها. تستخدم بحيرات البيانات بنية مسطحة.
- مستودع البيانات هو مستودع يخزن كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. تخزن مستودعات البيانات عادةً البيانات باستخدام مخططات محددة مسبقًا.
- تساعد أدوات اكتشاف المعرفة واستخراج البيانات الضخمة الشركات على استخراج كميات كبيرة من البيانات الضخمة المنظمة وغير المنظمة.
- توزع بنية البيانات المخزنة في الذاكرة كميات كبيرة من البيانات عبر موارد ذاكرة النظام. يساعد هذا في توفير زمن انتقال منخفض للوصول إلى البيانات ومعالجتها.
- تتيح تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات إمكانية الوصول إلى البيانات دون قيود تقنية.
- يتيح برنامج تكامل البيانات تبسيط البيانات الضخمة عبر منصات مختلفة، بما في ذلك Apache Hadoop و MongoDB و Amazon EMR .
- Apache Spark هو إطار عمل مفتوح المصدر للحوسبة العنقودية يستخدم لمعالجة البيانات الدفعية والمتدفقة.
- توفر منصات التحليلات الشاملة Microsoft Power BI و Tableau تحليلات البيانات الضخمة لسطح المكتب وإعادتها إلى لوحات المعلومات، مع مجموعات كاملة من الأدوات للتحليل وإعداد التقارير.
اطلع على:أدوات تحليل البيانات: دليل شامل لأحدث البرامج والتقنيات
الأسئلة الشائعة حول تحليل البيانات الضخمة
لماذا سميت البيانات الضخمة بهذا الاسم؟
كيف تستخدم بعض الشركات العالمية تحليل البيانات الضخمة؟
- ستاربكس: يستخدم بيانات العملاء للخدمة الشخصية والتسويق.
- نتفليكس: تخصيص توصيات المحتوى، وتعزيز تجربة المستخدم.
- فنادق ماريوت: توظيف التسعير الديناميكي والتعرّف على الوجه لتحسين الخدمة.
- أمازون: يستخدم التسعير الديناميكي وتوصيات المنتجات.
- ماكدونالدز: تكييف قوائم الطعام من السيارة بناءً على البيانات.
- أوبر إيتس: تحسين أوقات التسليم باستخدام التحليلات التنبؤية
مصادر خارجية عن تحليل البيانات الضخمة
What Is Big Data Analytics: 5 Key Benefits Explored
م عمرو دروبي
شارك المعلومات:
