ما هي أدوات التحليل الضخمة للبيانات وكيف تساعد الشركات

ما هي أدوات التحليل الضخمة للبيانات وكيف تساعد الشركات

اليوم ، البيانات الضخمة هي أهم الكلمات الطنانة.

مع كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل دقيقة من قبل المستهلكين والشركات في جميع أنحاء العالم ،

هناك قيمة كبيرة يمكن العثور عليها في تحليلات البيانات الكبيرة.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الكبيرة هي عملية تستخدم لاستخراج رؤى ذات مغزى ، مثل الأنماط المخفية والارتباطات غير المعروفة واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء.

توفر تحليلات البيانات الضخمة مزايا متنوعة – يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل ، ومنع الأنشطة الاحتيالية ، من بين أشياء أخرى.

ما هي أدوات التحليل الضخمة للبيانات وكيف تساعد الشركات

لماذا تحليلات البيانات الضخمة مهمة؟

في عالم اليوم ، تُغذي تحليلات البيانات الضخمة كل ما نقوم به عبر الإنترنت – في كل صناعة.

خذ منصة تدفق الموسيقى Spotify على سبيل المثال.

لدى الشركة ما يقرب من 96 مليون مستخدم يولدون كمية هائلة من البيانات كل يوم.

من خلال هذه المعلومات ، يقوم النظام الأساسي المستند إلى السحابة تلقائيًا بإنشاء الأغاني المقترحة – من خلال محرك توصيات ذكي،

استنادًا إلى الإعجابات والمشاركات وسجل البحث والمزيد.

ما يمكّن ذلك هو التقنيات والأدوات والأطر الناتجة عن تحليلات البيانات الضخمة.

إذا كنت من مستخدمي Spotify ، فيجب أن تكون قد صادفت قسم التوصيات العلوي ، والذي يعتمد على إبداءات الإعجاب والتاريخ السابق وأشياء أخرى.

استخدام محرك التوصية الذي يستفيد من أدوات تصفية البيانات التي تجمع البيانات ثم تصفيتها باستخدام الخوارزميات. هذا ما يفعله Spotify.

لكن ، دعنا نعود إلى الأساسيات أولاً.

ما هي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة هي كمية هائلة من مجموعات البيانات التي لا يمكن تخزينها أو معالجتها أو تحليلها باستخدام الأدوات التقليدية.

يوجد اليوم الملايين من مصادر البيانات التي تولد البيانات بمعدل سريع للغاية.

مصادر البيانات هذه موجودة في جميع أنحاء العالم.

من أكبر مصادر البيانات منصات وشبكات التواصل الاجتماعي.

لنستخدم Facebook كمثال – فهو يولد أكثر من 500 تيرابايت من البيانات كل يوم.

تتضمن هذه البيانات الصور ومقاطع الفيديو والرسائل والمزيد.

توجد البيانات أيضًا بتنسيقات مختلفة ، مثل البيانات المنظمة والبيانات شبه المنظمة والبيانات غير المنظمة.

على سبيل المثال ، في ورقة Excel العادية ، يتم تصنيف البيانات على أنها بيانات منظمة — بتنسيق محدد.

في المقابل ، تندرج رسائل البريد الإلكتروني ضمن شبه منظمة ، وتندرج الصور ومقاطع الفيديو الخاصة بك ضمن بيانات غير منظمة.

كل هذه البيانات مجتمعة تشكل البيانات الضخمة.

استخدامات وأمثلة لتحليلات البيانات الضخمة

هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها استخدام تحليلات البيانات الضخمة من أجل تحسين الأعمال والمؤسسات.

وهنا بعض الأمثلة:

استخدام التحليلات لفهم سلوك العميل من أجل تحسين تجربة العميل
التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من أجل اتخاذ قرارات عمل أفضل
تحسين الحملات التسويقية من خلال فهم ما ينجح وما لا ينجح
زيادة الكفاءة التشغيلية من خلال فهم مواضع الاختناقات وكيفية إصلاحها
الكشف عن الاحتيال وأشكال سوء الاستخدام الأخرى في أقرب وقت

هذه مجرد أمثلة قليلة – الاحتمالات لا حصر لها حقًا عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات الضخمة.

كل هذا يتوقف على الطريقة التي تريد استخدامها من أجل تحسين عملك.

تاريخ تحليلات البيانات الضخمة

يمكن تتبع تاريخ تحليلات البيانات الضخمة إلى الأيام الأولى للحوسبة ، عندما بدأت المؤسسات لأول مرة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لتخزين كميات كبيرة من البيانات وتحليلها.

ومع ذلك ، لم تبدأ تحليلات البيانات الضخمة بالفعل في الظهور حتى أواخر التسعينيات وأوائل القرن الحادي والعشرين ،

حيث تحولت المؤسسات بشكل متزايد إلى أجهزة الكمبيوتر لمساعدتها على فهم الكميات المتزايدة بسرعة من البيانات التي تنتجها أعمالها.

اليوم ، أصبحت تحليلات البيانات الضخمة أداة أساسية للمؤسسات من جميع الأحجام عبر مجموعة واسعة من الصناعات.

من خلال تسخير قوة البيانات الضخمة ، تكون المؤسسات قادرة على اكتساب نظرة ثاقبة لعملائها ، وأعمالهم التجارية ، والعالم من حولهم والتي لم تكن ممكنة من قبل.

مع استمرار تطور مجال تحليلات البيانات الضخمة ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المذهلة والتحويلية لهذه التكنولوجيا في السنوات القادمة.