دوسان فاسيك

تعد تحليلات البيانات الضخمة عملية فحص لمجموعات البيانات الكبيرة من أجل توليد رؤى جديدة. وعادة ما يتم تعريفها باعتبارها مجموعات بيانات كبيرة جدًا، أو معقدة بالنسبة لأدوات معالجة البيانات القياسية وتحليلها.

في هذا المقال، سوف نغطي كافة أشكال هذه التكنولوجيا، ومزاياها، وعيوبها، وطرق عملها الدقيقة.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

إن البيانات الضخمة هي كمية كبيرة من البيانات التي لا يمكن معالجتها، أو تخزينها، أو تحليلها باستخدام الأدوات والتقنيات التقليدية. وبدلاً من ذلك، يتم استخدام العديد من التقنيات المبتكرة لتفسير هذه البيانات بأكثر الطرق العملية.

ومن خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن للمحللين الكشف عن معلومات غير مرئية من قبل، ومن ضمنها اتجاهات السوق، وتفضيلات المستهلك، وأنماط البيانات المخفية. واليوم، نطلق على هذه العملية تحليلات البيانات الضخمة، التي تشمل العديد من المزايا منها: تحسين اتخاذ القرار، وتقليل النشاط الاحتيالي.

وبفضل تقنيات مثل أدوات ذكاء الأعمال Business intelligence، يمكننا الوصول إلى البيانات المنظمة وغير المهيكلة من مصادر متعددة، واستعلامات الإدخال، وذلك لفهم الأداء والعمليات التجارية بشكل أفضل.

ويعني تحليل البيانات الضخمة الجمع بين التطبيقات المتقدمة، وتحليل النماذج التنبؤية، والخوارزميات الإحصائية. لذا، فهناك أربع طرق أساسية لتحليل البيانات تُستخدم للكشف عن الرؤى القيمة.

إن مستقبل هذه التقنيات يبدو مشرقًا، إذ إن 97.2% من أكبر المؤسسات في كافة أنحاء العالم تستثمر حاليًا في الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. ويبدو أننا في بداية فترة قد تغير فيها هذه التكنولوجيا المتقدمة عالم الأعمال الذي نعرفه.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة؟

لاستخدام تحليلات البيانات الضخمة، تحتاج المؤسسات إلى جمع البيانات، ومعالجتها، وتنقيتها، وتحليلها لتحقيق أقصى استفادة منها. ونظرًا لأن التكنولوجيا أصبحت متقدمة جدًا، يمكن للشركات الحصول على رؤى ثمينة تساعدهم على تحديد الخطوات التي يجب اتخاذها بعد ذلك على الفور.

جمع البيانات

أصبحت الشركات اليوم قادرة على جمع كل من البيانات غير المهيكلة والمنظمة من مجموعة متنوعة من المصادر، سواء من خلال سلوك بيانات النقر clickstream data، أو التطبيقات السحابية، أو سجلات خادم الويب، أو مستشعرات إنترنت الأشياء IT. ويمكن تخزين قدر معين من البيانات في مستودعات البيانات، مما يتيح سهولة الوصول، بينما يمكن تخزين البيانات الأولية والتي لم يتع معالجتها من خلال مستودعات التخزين الهائلة التي تعرف بـ “بحيرة البيانات” data lake  .

معالجة البيانات Data process

بعد اكتمال عملية جمع البيانات وتخزينها، يتم استخدام تقنية تحليل البيانات الضخمة لتنظيم البيانات لتقديم أكثر النتائج دقة في جميع الاستعلامات المحتملة. وهناك طريقتان لمعالجة البيانات: معالجة التدفق stream ،processing  ومعالجة الدُفعات  Batch processing.

تحلل الطريقة الأولى دفعات صغيرة من المعلومات في وقت واحد، مما يضمن اتخاذ قرار أسرع؛ لأنها تختصر الوقت المستغرق بين جمع البيانات وتحليلها. ومع ذلك، فإنها أكثر تكلفة وتعقيدًا بكثير من المعالجة المجمعة. ومن ناحية أخرى، تتعامل معالجة الدُفعات مع مجموعات كبيرة من البيانات. إذ يتم استخدامها بشكل أساسي في المواقف التي تكون فيها فترة التحول أطول بين تحليل البيانات ومعالجتها.

تنقية البيانات Data Cleansing

تنقية البيانات هي عملية تحديد وإزالة عدم الدقة وعدم الاتساق في البيانات. إنها جزء مهم من إدارة البيانات؛ لأنها تساعد على ضمان دقة البيانات وكمالها وموثوقيتها. وهناك عدد من التقنيات التي يمكن استخدامها لتنقية البيانات، وتتضمن المراجعة اليدوية، والبرمجة النصية الآلية، واستخدام البرامج لإدارة جودة البيانات. ويمكن استخدام أدوات البرمجة النصية لأتمتة عملية تنقية البيانات، ويمكن أن تساعد برامج إدارة جودة البيانات في تحديد الأخطاء في البيانات وتصحيحها.

تحليل البيانات Analyzing data

يمكن الإشارة إلى بعض طرق تحليل البيانات الضخمة وتحويلها إلى رؤى قيمة فيما يلي:

التحليلات التنبؤية Predictive analytics

وتتضمن عملية التنبؤ بالفرص والمخاطر القادمة باستخدام البيانات التاريخية.

التعلم العميق Deep learning

 طريقة أخرى تستخدم لإنشاء أنماط في بعض أكثر أجزاء البيانات تعقيدًا باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

التنقيب عن البيانات Data mining

تبدو مهمة بالنسبة للتعرف على الأنماط والعلاقات، إذ يتم التنقيب في البيانات عن طريق اكتشاف الحالات الشاذة وإنشاء مجموعات.

أنواع تحليلات البيانات الضخمة

يمكن تصنيف تحليلات البيانات الضخمة إلى أربعة أنواع منفصلة، هي:

تحليلات التشخيص Diagnostic Analytics

إذا أردنا فهم سبب حدوث مشكلة ما، فيمكن أن تساعدنا تحليلات التشخيص في العثور على الإجابات. ويتمتع أصحاب الأعمال بفرصة لاستعادة البيانات والتنقيب عنها، والتي يمكن أن تساعد في تحليل المشكلة ومنع حدوثها مرة أخرى.

التحليلات الوصفية Prescriptive Analytics

تهدف إلى تقديم حل لمشكلة معينة. وغالبًا ما يتم ذلك بفضل مزيج من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والعمل معًا على حلول لإدارة أفضل للمخاطر. فعلى سبيل المثال، يمكن لشركات النفط الكبرى تحديد الأحداث التي يمكن أن تؤثر في أسعار الغاز والنفط والتصرف وفقًا لذلك.

التحليلات الوصفية Descriptive Analytics

هي عملية تحليل البيانات وتلخيصها ومساعدة الناس على فهمها بشكل أفضل. إذ يتضمن النظر في الأنماط والاتجاهات واستخدام التقنيات الإحصائية لجعل البيانات أكثر قابلية للفهم.

ويمكن استخدام التحليلات الوصفية للإجابة عن أسئلة مثل: “ماذا حدث؟”، و”كم مرة حدث ذلك؟”، و”ما هو أهم شيء حدث؟”. كما أنها تتعامل مع المعلومات التي يمكن تفسيرها بسهولة، بمجرد استخراجها، وتساعد الشركات على زيادة أرباحها.

التحليلات التنبؤية Predictive Analytics

تتنبأ بالنتائج المحتملة من خلال استخدام المعلومات السابقة جنبًا إلى جنب مع النمذجة الإحصائية، واستخراج البيانات، والتعلم الآلي. ونتيجة لذلك، تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لاستخراج هذه المعلومات للحصول على رؤى حول التهديدات المحتملة والفرص المربحة. فعلى سبيل المثال، إذا كنت تريد تحديد موعد تعطل الجهاز، يمكنك استخدام خوارزمية بناءً على البيانات التاريخية للحصول على تقدير تقريبي.

فوائد تحليلات البيانات الضخمة

هناك عدد من المزايا التي قد تساعد الشركات في تحسين عملياتها، وتقليل الأخطاء، وتحسين الأداء العام، ونشير إلى أهمها فيما يلي:

رضا العملاء Customer satisfaction

يمكن تحسين جهود التسويق، مثل الإعلانات المستهدفة، من خلال خوارزميات تعتمد على البيانات. ويمكن أن يؤثر ذلك بشكل كبير في تجربة العملاء ويسهم في إرضاء العملاء بشكل عام، إذ سيتمكنون من تلقي إعلانات وعروض أفضل وأكثر صلة.

تقليل التكاليف Cost reduction

إذا طبقت الشركات الرؤى المفيدة التي تحصل عليها من تحليلات البيانات الضخمة، يمكنها خفض التكاليف من خلال اعتماد أساليب أكثر كفاءة. وبخلاف ذلك، ونظرًا لأنه يمكن تخزين جميع بيانات العمل في مكان واحد، يمكن تقليل التكاليف بشكل كبير.

القرارات الاستراتيجية Strategic Decision

يمكن تحسين أنواع عديدة من القرارات، مثل تلك المتعلقة بسلسلة التوريد وتحسينات التكلفة، من خلال تتبع وتحليل البيانات باستمرار. وتتسم الرؤى التي يتم الحصول عليها بكونها دقيقة وذات أهمية قصوى لربح وأداء الشركتين.

إدارة المخاطر Risk management

إن إحدى فوائد استخدام تحليلات البيانات الضخمة تتمثل في العثور على أنماط البيانات. إذ يمكن للمنظمات استخدام هذه النتائج للبحث عن المخاطر وتحديدها، ثم تطوير الحلول المناسبة لإدارتها لاحقًا.

عيوب البيانات الضخمة

تعدُّ تحليلات البيانات الضخمة مفيدة جدًا للعديد من الصناعات. ومع ذلك، فهي لا تزال غير مكتملة.

ومن أكثر هذه العيوب شيوعًا ما يلي:

أمن البيانات والخصوصية

إذ احتلت مسألة أمن البيانات والخصوصية في السنوات الأخيرة صدارة الخطاب العام. ومع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي، بدأت مشاركة المعلومات الشخصية عبر الإنترنت في التزايد.

وقد أدى ذلك إلى مخاوف بشأن كيفية استخدام هذه المعلومات وتخزينها من قبل الشركات، مما يجعل من الضروري لأي مؤسسة إعطاء الأولوية لأمن بياناتها قبل حتى البدء في استخدام تحليلات البيانات الضخمة. ويتم إجراء هذا التحليل لبيانات المستخدمين، وسلوك العملاء، لأغراض الإعلانات الموجهة بشكل أفضل دون إذن المستخدمين. ولهذا السبب، يستخدم عدد متزايد من الأشخاص تقنيات مثل تسميم البيانات لإرباك أو تخريب التكنولوجيا الكبيرة في محاولة لجمع بياناتهم بنجاح.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: Data Port