ما هي البيانات الضخمة؟
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات كبيرة ومتنوعة من المعلومات التي تنمو بمعدلات متزايدة باستمرار. وهي تشمل حجم المعلومات، وتسارع أو السرعة التي يتم إنشاء وجمع البيانات بها، وتنوع أو نطاق نقاط البيانات التي يتم تغطيتها. وغالبًا ما تتنوع مصادر البيانات الضخمة وتختلف طرق تنسيقها.
آلية عمل البيانات الضخمة
يمكن تصنيف البيانات الضخمة على أنها مهيكلة أو غير مهيكلة. وتتكون البيانات المنظمة من المعلومات التي تديرها المنظمة بالفعل في قواعد البيانات وجداول البيانات؛ وغالبًا ما تكون رقمية بطبيعتها. تعد البيانات غير المهيكلة معلومات غير منظمة ولا تندرج في نموذج أو تنسيق محدد مسبقًا. وتتضمن البيانات التي تم جمعها من مصادر وسائل التواصل الاجتماعي، والتي تساعد المؤسسات على جمع المعلومات حول احتياجات العملاء.
نقطة مهمة: تتميز البيانات الضخمة بثلاثة مميزات مقابل البيانات التقليدية: حجم (كمية) البيانات، والتسارع (السرعة) التي يتم جمعها بها، وتنوع المعلومات.
يمكن جمع البيانات الضخمة من التعليقات التي تتم مشاركتها بشكل عام على الشبكات الاجتماعية ومواقع الويب، والتي يتم جمعها طواعية من الأجهزة الإلكترونية والتطبيقات الشخصية، من خلال الاستبيانات وشراء المنتجات وعمليات تسجيل الدخول الإلكترونية. ويسمح وجود المستشعرات والمدخلات الأخرى في الأجهزة الذكية بجمع البيانات عبر مجموعة واسعة من المواقف والظروف.
غالبًا ما يتم تخزين البيانات الضخمة في قواعد بيانات الكمبيوتر ويتم تحليلها باستخدام برنامج مصمم خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تتخصص العديد من شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) في إدارة هذا النوع من البيانات المعقدة.
استخدامات البيانات الضخمة
يبحث محللو البيانات في العلاقة بين أنواع مختلفة من البيانات، مثل البيانات الديموغرافية ومحفوظات الشراء، لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط أم لا. وقد يتم إجراء مثل هذه التقييمات داخل الشركة داخل الشركة أو خارجيًا بواسطة جهة خارجية تركز على معالجة البيانات الضخمة في تنسيقات قابلة للفهم. غالبًا ما تستخدم الشركات تقييم البيانات الضخمة من قبل هؤلاء الخبراء لتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
يمكن لكل قسم في الشركة تقريبًا الاستفادة من نتائج تحليل البيانات، من الموارد البشرية والتكنولوجيا إلى التسويق والمبيعات. الهدف من البيانات الضخمة هو زيادة السرعة التي تصل بها المنتجات إلى السوق، وتقليل مقدار الوقت والموارد المطلوبة لاعتماد السوق، والجماهير المستهدفة، وضمان بقاء العملاء راضين.
ملخص أهم النقاط:
- البيانات الضخمة هي كمية كبيرة من المعلومات المتنوعة التي تصل بأحجام متزايدة وبسرعة أعلى من أي وقت مضى.
- يمكن هيكلة البيانات الضخمة (غالبًا ما تكون رقمية وسهلة التنسيق والتخزين) أو غير منظمة (شكل أكثر حرية، وأقل قابلية للقياس الكمي).
- يمكن لكل قسم في الشركة تقريبًا الاستفادة من النتائج المستخلصة من تحليل البيانات الضخمة، لكن التعامل مع الفوضى والضوضاء قد يؤدي إلى مشاكل.
مزايا وعيوب البيانات الضخمة
تطرح الزيادة في كمية البيانات المتاحة فرصًا ومشكلات عديدة.
بشكل عام، يجب أن يسمح وجود المزيد من البيانات عن العملاء (والعملاء المحتملين) للشركات بتخصيص منتجاتها وجهودها التسويقية بشكل أفضل من أجل إنشاء أعلى مستوى من الرضا وتكرار الصفقات. ويتم تزويد الشركات القادرة على جمع كمية كبيرة من البيانات بفرصة إجراء تحليل أعمق وأكثر ثراءً.
في حين أن التحليل الأفضل يعد إيجابيًا، إلا أن البيانات الضخمة يمكن أن تؤدي أيضًا إلى زيادة الحمل والتشويش. فيجب أن تكون الشركات قادرة على التعامل مع كميات أكبر من البيانات، مع تحديد البيانات التي تمثل إشارات مقارنة بالمشوشات. ولذلك يصبح تحديد ما يجعل البيانات ذات صلة عاملاً رئيسياً.
علاوة على ذلك، يمكن أن تتطلب طبيعة البيانات وتنسيقها معالجة خاصة قبل التعامل معها. يمكن تخزين البيانات المنظمة التي تتكون من قيم رقمية وفرزها بسهولة. قد تتطلب البيانات غير المنظمة، مثل رسائل البريد الإلكتروني ومقاطع الفيديو والمستندات النصية، تقنيات أكثر تعقيدًا ليتم تطبيقها قبل أن تصبح مفيدة.
