جينيفر دوبلينو

على مدى السنوات القليلة الماضية، أسهمت البيانات الضخمة في تغيير الطريقة التي تعمل بها العديد من الشركات. إذ تبشر البيانات الضخمة بإحداث ثورة في الأعمال التجارية، ذلك أنها تمضي نحو المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم. وفيما يلي 10 طرق لتغيير البيانات الضخمة لنشاطات الأعمال.

أولاً: أعمال ذكية أفضل

إن الأعمال الذكية هي مجموعة من أدوات البيانات المستخدمة لتقديم رؤى أفضل للأعمال؛ ذلك أنها تتحرك جنبًا إلى جنب مع البيانات الضخمة. فقبل ظهورها، كانت الأعمال الذكية محدودة نوعًا ما. وقد أدت البيانات الضخمة إلى ظهور الأعمال الذكية كمهنةٍ مشروعة. إذ تستعد العديد من الشركات لتوظيف خبراء الأعمال الذكية الذين يسهمون في نقل الشركة إلى مستوى آخر.

ويمكن لأي مؤسسة أن تنشئ نطاقًا خاصًا بها من البيانات الضخمة بحيث تستفيد منه أعمالها الذكية. وفي الوقت الحاضر، من النادر العثور على شركة لا تنشئ أي بيانات على الإطلاق، لذلك يمكن لأي مؤسسة تجارية الاستفادة من الأعمال الذكية بشكل أفضل، حيث يتم وضع استخدامات جديدة لها بانتظام.

ثانيًا: نطاقات أوسع للتسويق

لقد كان أكبر المؤشرات لتأثير البيانات الضخمة على الأنشطة التجارية هي رؤيتها لسلوك التسوق لدى العملاء. فقبل ظهور البيانات الضخمة، كانت الشركات تمتلك البيانات من المبيعات الفعلية فقط. لكن على النقيض، فإن البيانات الضخمة تلتقط إجراءات العملاء الدقيقة، مما يسمح للشركات بإنشاء حملات تسويقية أكثر استهدافًا. وقد لا يكون تحليل البيانات الضخمة دائمًا مثاليًا، لكنه أمر دقيق، وتتيح هذه الدقة العالية للشركات استهداف التسويق لاحتياجات العملاء المتصورة.

ويمكن أن توفر البيانات الضخمة معلومات محددة جدًا بناءً على سجل الشراء والتصفح، مما يُمَكّن الشركات من إنشاء عروض مخصصة جدًا للعملاء الحاليين. إذ يمكن تقديم هذه العروض عبر البريد الإلكتروني ومواقع الشركة وخدمات البث والإعلان عبر الإنترنت. كما يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل النصوص ومقاطع الفيديو والصور والبيانات الصوتية على مواقع المراجعة والوسائط الاجتماعية ومواقع الويب الأخرى لتحديد مواقف العملاء وأنماط التركيز وتقديم المحتوى المناسب. لذا، لك أن تتخيل كيف سيستفيد عملك من القدرة على تسويق المنتجات التي كنت تعرف أن عملاءك يحتاجون إليها ومن معرفة معلومات كافية عنها لتكييف رسالتك وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة.

ثالثًا: خدمة العملاء الاستباقية

إن البيانات الضخمة من شأنها أن تقلب خدمة العملاء رأسًا على عقب، ذلك أنها تتيح للشركات معرفة ما يحتاجه عملاؤها بالضبط قبل أن يعبروا عن مخاوفهم. ومن شأن ذلك أن يحدث ثورة في الأعمال التجارية التي ترغب في تمييز نفسها من خلال خدمة عملاء فائقة.

لذا، لك أن تتخيل أن أحد العملاء يواجه مشكلة بعد الشراء، ويقوم بالاتصال بالشركة. هنا يمكن لتحليل البيانات الضخمة في الوقت الفعلي لحساب العميل وزيارات موقع الشركة على الويب أن يتوقع حدوث مشكلة أو مشكلتين قد تحتاجان إلى تقديم المساعدة. ويمكن للمُوَجِّه الصوتي أن يسأل العميل عما إذا كان يواجه مشكلة معينة وأن يقدم مساعدة آلية. وفي كلتا الحالتين، سيكون لدى ممثلي دعم العملاء فكرة جيدة عن موضوع المكالمة وتقديم خدمة عملاء على دراية. ويمكن أن يسمح تحليل البيانات الضخمة الإضافي للممثلين بالاتصال بشكل استباقي بالعملاء بشأن الحسابات حيث يحدد التحليل التنبئي أن العميل قد يواجه مشكلة في المستقبل.

رابعًا: المنتجات المستجيبة للعملاء

لا تعد البيانات الضخمة بتحسين خدمة العملاء من خلال جعلها أكثر استباقية فحسب، بل إنها تسمح للشركات بتقديم منتجات مستجيبة للعملاء. ويمكن أن يركز تصميم المنتج على تلبية احتياجات العملاء بطرق لم تكن ممكنة من قبل. وبدلاً من الاعتماد على العملاء للتعرف على ما يبحثون عنه في منتج ما، يمكنك استخدام تحليل البيانات للتنبؤ بهذه المعلومات. ويمكن الحصول على البيانات من العملاء الذين يشاركون تفضيلاتهم عبر الاستطلاعات وعادات الشراء. كما يمكن استخدام سيناريوهات الحالة لإنشاء صورة أفضل لما يجب أن يبدو عليه المنتج المستقبلي.

خامسًا: كبار مسؤولي إدارة البيانات 

لا تؤدي البيانات الضخمة إلى تغيير طرق تعامل الشركات مع العملاء فحسب، بل إلى تغيير كيفية عملها داخليًا. فخلال الثمانينيات والتسعينيات من القرن الماضي، احتل قسم تكنولوجيا المعلومات موقع الصدارة مع زيادة القوة الدافعة للإنتاجية ونمو الأعمال التجارية بشكل عام، بالتوازي مع قسم تكنولوجيا المعلومات. والآن، تعمل الشركات على تطوير أقسام البيانات المنفصلة عن أقسام تكنولوجيا المعلومات، بالإضافة إلى تعيين كبار مسؤولي البيانات الذين يقدمون تقاريرهم مباشرة إلى المديرين التنفيذيين.

سادسًا: تحسين الكفاءة التشغيلية

يركز المهندسون الصناعيون على الكفاءة، ويعلمون أن ثمة حاجة إلى البيانات لجعل العملية أكثر كفاءة. وتوفر البيانات الضخمة ثروة من المعلومات حول كل منتج وعملية. ويقوم المهندسون بتحليل البيانات الضخمة للبحث عن طرق لجعل العمليات تعمل بكفاءة أكبر. يعمل تحليل البيانات الضخمة بشكل جيد مع نظرية القيود. وتفيد البيانات في التعرف على هذه القيود ثم إزالتها، ويمكن للشركة أن تشهد زيادات هائلة في الأداء والإنتاجية، لأن البيانات الضخمة تساعد في توفير هذه الاستجابات.

سابعًا: انخفاض التكاليف

إن البيانات الضخمة لديها القدرة على تقليل تكاليف الأعمال. على وجه التحديد، فالشركات حاليًا تستخدم هذه المعلومات من أجل معرفة الاتجاهات والتنبؤ بدقة بالأحداث المستقبلية في صناعاتها الخاصة. إن معرفة وقت حدوث شيء ما يحسن التنبؤات والتخطيط، وهنا يمكن للمخططين تحديد وقت الإنتاج ومقدار الإنتاج ومقدار المخزون الذي يجب الاحتفاظ به. ولتأكيد ذلك نورد مثالاً عن تكاليف المخزون، التي تثقل الأعباء على المخزون. إذ لا يوجد تكلفة لتحمل المخزون فقط، لكن هناك تكلفة الفرصة البديلة لربط رأس المال بالمخزون غير الضروري. ويمكن لعملية تحليل البيانات الضخمة أن تساعد في التنبؤ بمواعيد تنشيط المبيعات، ومن ثم المواقيت الخاصة بالإنتاج. كما يمكن أن يكشف التحليل الإضافي للبيانات عن الوقت الأمثل لشراء المخزون وحتى مقدار المخزون الذي يجب الاحتفاظ به. لذا فإن الشركات تحتاج لتبني البيانات الضخمة إذا أرادت تحقيق المزيد من المبيعات.

ثامنًا: كشف الاحتيال 

تستخدم الشركات في الخدمات المالية وصناعات التأمين البيانات الضخمة لاكتشاف المعاملات الاحتيالية، وكذلك الاحتيال في التأمين من خلال العثور على الحالات الشاذة. كما يمكن للبنوك ومعالجات بطاقات الائتمان استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف المدفوعات المزورة عند القيام بها. هنا يمكن لتحليل البيانات الضخمة تقليل حدوث عمليات التزوير.

تاسعًا: الأمن السيبراني

يمكن للمتخصصين في تكنولوجيا المعلومات والأمن السيبراني استخدام البيانات الضخمة للتنبؤ بالتهديدات ونقاط الضعف مسبقًا لمنع اختراق البيانات. وبالإضافة إلى المعلومات التي يتم الحصول عليها من أجهزة الكمبيوتر والأجهزة المحمولة، فإن البيانات الضخمة تتضمن بيانات من الشبكات وأجهزة الاستشعار والأنظمة السحابية والأجهزة الذكية لاكتشاف المشكلات المحتملة. كما يشمل ذلك تمثيل البيانات الموحدة، واكتشاف أية هجمات سيبرانية، ومشاركة البيانات عبر أنظمة الكشف عن التهديدات، والتحليل في الوقت الفعلي، وأخذ العينات وتقليل الأبعاد، ومعالجة البيانات المقيدة بالموارد، وتحليل السلاسل الزمنية لاكتشاف الشذوذ.

عاشرًا: التخفيف من مخاطر سلسلة التوريد

ماذا لو تمكنت من اكتشاف المشكلات المحتملة في سلسلة التوريد الخاصة بشركتك حتى تتمكن من تبديل الموردين بشكل استباقي أو إعادة توجيه البضائع أو استخدام شركات شحن مختلفة؟ تتيح لك البيانات الضخمة القيام بذلك.

لقد غيرت شركة أمازون لعبة التوصيل من خلال خيارات التوصيل ليوم واحد أو يومين أو في نفس اليوم. ولمواكبة ذلك، يمكن للشركات الأخرى استخدام البيانات الضخمة لإدارة أسطول التسليم من خلال تحسين المسارات وتنسيق جداول التسليم وتوفير المواقع الدقيقة للعناصر. وتؤدي هذه الكفاءة المضافة إلى توفير الوقود، حيث يمكن لمركبات التوصيل أن تتخذ أكثر الطرق كفاءة. وعندما اعتمدت شركة “يو بي إس” UPS على تحليل البيانات الضخمة هذه الطريقة، انتهى بها الأمر بزيادة إحصائيات التسليم في الوقت المحدد وتوفير 1.6 مليون جالون من البنزين سنويًا.

فيما يلي يمكن استعراض أهم الوصايا الخاصة بالبيانات الضخمة: 

إذا قررت تنفيذ مبادرات البيانات الضخمة في عملك، فعليك أن تتأكد أنك على دراية بأفضل الممارسات والمخاطر المحتملة. لذا يجب أن تكون واضحًا بشأن هدفك ونقطة البداية. 

عليك أن تفكر في استخداماتك المحتملة للبيانات الضخمة، ثم ضع في اعتبارك تكلفة التنفيذ، والتأثير المتوقع على العمل، وطول الوقت لبدء الحصول على النتائج. 

بالنسبة لحماية بياناتك، فإذا كنت تستخدم شركات تابعة لجهات خارجية لتحليل البيانات وجمعها، فمن المهم رسم حدود فيما يتعلق بمن سيستخدم البيانات وكيف سيستخدمها. وعليك ببناء ثقافة تعاونية، فنظرًا لأن البيانات غالبًا ما يكون لها آثار على أجزاء مختلفة من عملك، فإنك ستحصل على أقصى استفادة منها إذا قمت بتمكين التعاون بين الإدارات فيما يتعلق بالوصول إلى المبادرات الجديدة وتحليلها وإنشائها استنادًا إلى البيانات. 

عليك أن تختار البنية التحتية للبيانات الضخمة بإتقان، لأن الحجم الهائل للبيانات يعني أنك ستحتاج على الأرجح إلى استخدام مركز بيانات للتخزين. فالبيانات هي أحد الأصول؛ لذا عليك تقييم مراكز البيانات المحتملة بناءً على التكلفة وممارسات الإدارة والنسخ الاحتياطي والموثوقية والأمان وقابلية التوسع.

لكنك ينبغي ألا تستخدم الكثير من البيانات. فرغم أنه قد يكون من المغري استخدام جميع البيانات التي جمعتها شركتك على الإطلاق، فإنك ستحصل على نتائج أفضل إذا اخترت فقط نوع البيانات التي تتناسب مع احتياجات عملك الحالية. 

عليك ألا تفعل كل شيء مرة واحدة، بل يجب أن تختار هدفًا تجاريًا واحدًا تريد معالجته باستخدام البيانات الضخمة، وعليك أن تخطط لذلك قبل معالجة مشاريع البيانات الضخمة الأخرى. 

ويجب ألا تنسى الأمن، فبمجرد حصولك على رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتك، فمن المهم أن تخطط لسرية هذه البيانات وسلامتها ومدى توافرها. فنتائج البيانات الضخمة الخاصة بك تعتبر ملكية فكرية للشركة وتحتاج إلى الحماية. وبالتالي، عليك أن تجعل تركيزك ضيقًا جدًا.

 فقط انظر إلى الصورة الكبيرة، وعالج المجالات الحرجة على مستوى الشركة باستخدام استراتيجية البيانات الضخمة الخاصة بك لتحقيق أكبر عائد على الاستثمار.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: Business