البيانات الضخمة: كيف غيرت السيناريو بمرور الوقت ، وتأثيرها وآفاقها المستقبلية

يتزايد العالم ليصبح مساحة بيانات مع إنشاء المزيد والمزيد من البيانات كل يوم. يقول أحد الأبحاث ، يقوم المستخدمون كل يوم بتحميل 55 مليون صورة و 340 مليون تغريدة و 1 مليار مستند ، والتي تصل في المجموع إلى 2.5 كوينتيليون بيانات. نعم، لقد قرأت هذا بشكل صحيح!

السؤال الآن هو كيف ندير هذا الكم الهائل من البيانات عندما تكون تطبيقات معالجة البيانات التقليدية غير كافية لنفسها. أدى إنشاء البيانات المكثف باستمرار إلى ظهور تقنية جديدة نسميها البيانات الضخمة . إنها ببساطة تقنية أحدث لتخزين وإدارة ومشاركة الكثير من قيمة البيانات. اكتسبت البيانات الضخمة زخمها في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، ومع ذلك ، فإن أهميتها تزدهر في السيناريو الحالي. بالنسبة للمبتدئين، فإنها تتضمن الثلاثة Vs- حجم ، سرعة و متنوعة .

• الحجم: يتم جمع البيانات من عدة مصادر مثل المعاملات التجارية ووسائل التواصل الاجتماعي والبيانات من آلة إلى آلة ومصادر أخرى. معًا ، يتحول إلى مجموعة ضخمة من البيانات ، والتي تتم إدارتها عبر تقنيات جديدة مثل Hadoop. إنه برنامج مفتوح المصدر يسمح بمعالجة مجموعة كبيرة من البيانات في بيئة الحوسبة الموزعة. بمعنى آخر ، يتيح لك Hadoop تخزين وإدارة الكثير من البيانات بسلاسة ، في جزء صغير من الوقت.
• السرعة: معدل السرعة الذي يتم من خلاله تلقي البيانات / جمعها والعمل على أساسها. تقول Search Cloud Computing ، "كل مشروع لتحليل البيانات الضخمة سوف يستوعب مصادر البيانات ويربطها ويحللها ، ثم يعرض إجابة أو نتيجة بناءً على استعلام شامل. وهذا يعني أن المحللين البشريين يجب أن يكون لديهم فهم مفصل للبيانات المتاحة ولديهم بعض الإحساس بالإجابة التي يبحثون عنها ". من الآن فصاعدًا ، يستوعب تحليلات البيانات في الوقت الفعلي والوقت الفعلي تقريبًا لتدفق البيانات المناسب.
• التنوع: تأتي البيانات عادةً في أشكال متنوعة مثل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، والتي تشمل أيضًا البيانات الرقمية في قاعدة البيانات والوثائق التقليدية ورسائل البريد الإلكتروني والصوت والفيديو والمعاملات المالية وبيانات مؤشر الأسهم ، على التوالي. على الرغم من أن البيانات المنظمة لا تتطلب أي متطلبات مسبقة للمعالجة ، فإن البيانات غير المنظمة تتطلب ذلك. يحتاج إلى هيكل متماثل حتى تتم معالجته.

تتألف هذه القيم من التعريف التقليدي للبيانات الضخمة. ومع ذلك ، فقد أضافت الأبحاث الحديثة إليها Vs إضافية ، وهي:

• الصدق: تشير صحة البيانات إلى مغزى البيانات. بمعنى آخر ، التحيزات والضوضاء والشذوذ في البيانات. بينما يتم قصف قيم البيانات ، إلا أنها ليست كلها مهمة. يجب تصفية البيانات في مرحلة تجميعها وتحليلها لمزيد من التدفق. على ما يبدو ، يتطلب غربلة البيانات فريقًا ملموسًا وشركاء ويضمن معالجة المعلومات القيمة فقط بينما يتم تجاهل المعلومات غير المهمة.

انظر أيضًا:  13 أداة لاستخراج البيانات التجارية للبيانات الضخمة

• الصلاحية: صحة البيانات هي جانب آخر من جوانب البيانات الضخمة. على غرار صحة البيانات ، تلعب الصلاحية أيضًا دورًا مهمًا. يشير إلى صحة ودقة البيانات للاستخدام المقصود. بمجرد تصفيتها ، يتم تحليلها ومعالجتها بشكل أكبر.

• التقلب: يشير تقلب البيانات الضخمة إلى صحة البيانات من حيث الوقت والفائدة. يتضمن هذا الجانب متغيرات مثل طول مدة صلاحية البيانات ومدة تخزينها.

• التباين: يشير المتغير إلى البيانات التي يتغير معناها باستمرار. في كثير من الأحيان ، يحدث هذا مع البيانات التي تظهر في وقت معين مثل الاتجاهات على وسائل التواصل الاجتماعي أو المعلومات المتعلقة بفترات زمنية. يتم تحليل هذا النوع من البيانات ومعالجتها بالرجوع إلى أهميتها.

كيف غيرت البيانات الضخمة السيناريو بمرور الوقت وتأثيرها

إن جمع البيانات المتزايد باستمرار يجعل من الثابت أن تتبنى المؤسسات تقنية البيانات الضخمة. في الوقت الحالي ، أدت البيانات الضخمة إلى بعض التغييرات المحددة. على ما يبدو ، نحن أيضًا نسمي هذه التغييرات بوقت وعصر التكنولوجيا.

• الشبكات الاجتماعية / وسائل الإعلام: أصبحت الشبكات الاجتماعية عبر وسائطها المتعددة هي الشيء السائد في الوقت الحاضر. يعتمد مليارات الأشخاص على وسائل التواصل الاجتماعي للتواصل مع الأشخاص في كل مكان ، لنشر الأعمال التجارية ، والإعلان والتبادلات ، وما إلى ذلك.

راجع أيضًا:  نظرة ثاقبة على 26 أسلوبًا لتحليل البيانات الضخمة

• مصدر البيانات - البيانات العامة / المفتوحة: أتاحت العديد من المؤسسات الخاصة والعامة الكثير من البيانات للمستخدمين لقراءتها أو استخدامها ، على عكس الأوقات السابقة. في كثير من الأحيان ، تكون هذه المعلومات مكونة من البيانات الإقليمية والوطنية ، والأنشطة الاقتصادية ذات الصلة بالبيانات ، ومعلومات عن الخدمات العامة ، والظواهر الديموغرافية أو البيئية ، وتنقل المعلومات ، والنقل.

• إنترنت الأشياء: يتضمن كل منتج وعنصر في ذلك الوقت تصغير الإلكترونيات وإمكانيات اتصال منتشرة ومتنقلة وواسعة الانتشار ، مما يجعل الأشياء يمكن التحكم فيها رقميًا. على سبيل المثال ، تتمحور السيارات والمنتجات المحلية الأخرى بطريقة ما حول الإنترنت والتكنولوجيا. علاوة على ذلك ، تقول مجلة Ingenium ، "يمكن" إثراء "كل جزء من بيئتنا لجمع البيانات والمعلومات حول الظواهر الطبيعية (مثل الانهيارات الأرضية والتغيرات المناخية والظواهر الطبيعية) على حد سواء الظواهر السلوكية والاجتماعية (مثل حركة المرور ، يتدفق الناس في المناطق الحضرية ومستويات السلامة ومراقبة المجتمع). يمكن رقمنة كل مجال من مجالات عالم اليوم ، وبالتالي ، يصبح مصدرًا غير محدود تقريبًا للبيانات والمعلومات ".

• الإنترنت والويب والتجارة الإلكترونية والتطبيقات: المعلومات التي يتم إنشاؤها اليوم متاحة بشكل أكثر تحديدًا على الإنترنت / الويب أو التطبيقات المتزايدة. أثناء تكوين جزء من البيانات الضخمة ، لا يمكن تجاهل الإنترنت / الويب والتجارة الإلكترونية والتطبيقات. هذه هي المجالات التي يعتمد عليها المستخدمون بشكل عام عندما يتعلق الأمر باستخدام البيانات.

تأثير البيانات الضخمة

مع تغيير البيانات الضخمة للسيناريو ، كان لبعض الصناعات تأثير كبير عليها. بعض هذه التأثيرات مذكورة أدناه ، حسب الصناعة.

• التأثير على التسويق: عندما يتعلق الأمر بالتسويق ، تساعد البيانات الضخمة في الحصول على مشاركة أفضل للمستهلكين ، والاحتفاظ بهم وولائهم ، والتوصل إلى أفضل النتائج / الأداء من استراتيجيات التسويق. لن يكون من المبالغة القول ، لقد غيرت البيانات الضخمة سيناريو التسويق من الداخل إلى الخارج.

مصدر الصورة: forbes.com

• التأثير على الأعمال: تقول كريستينا روث ، المديرة التنفيذية ومؤسس شركة Matisia Consultants ، "باستخدام البيانات الضخمة ، يمكن للشركات تعلم التحسين بشكل أسرع وأفضل وبتكاليف أقل من خلال تعلم الدروس من كل مشروع تحسين وإدماجها في المشروع التالي". بالإضافة إلى ذلك ، فقد ساعدت المنظمة في الحفاظ على بياناتها آمنة ومأمونة. أطلق أحد الاستطلاعات العنان للجوانب التالية.
  • 64٪ من شركات تكنولوجيا المعلومات تستثمر بكثافة في البيانات الضخمة.
  • 69٪ من المشاركين أكدوا أن البيانات الضخمة مهمة وذات أولوية قصوى.
  • كشف 75٪ من مدراء تقنية المعلومات أن الحجم الكبير قد أثر بشكل إيجابي على إنتاجيتهم وكفاءتهم بشكل عام.
  • كشف 70٪ من المشاركين أن أعمالهم قد شهدت تأثيرًا إيجابيًا على استثمارهم في البيانات الضخمة

• التأثير على المجتمع: من بين كل شيء آخر ، أثرت البيانات الضخمة على الحياة اليومية والمجتمع أيضًا. لمزيد من الوضوح ، يمكننا أن نلاحظ أحدث التقنيات التي تجعل الحياة أسهل بالذكاء ، مثل السيارات ذاتية القيادة التي يتم التنقل فيها من خلال التكنولوجيا الحديثة. في المستقبل القريب ، سيتم حل المشكلات حتى قبل ظهورها. من المحتمل أيضًا أن تقوم التطبيقات والأدوات الذكية بتبديل التطبيقات الحالية.

بالإضافة إلى كل ذلك ، فإن البيانات الضخمة لها تأثير كبير على التسويق الطبي ، والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي ، والإعلان ، والجوانب الأخرى للاقتصاد.

راجع أيضًا:  المنطقة الرمادية للبيانات الضخمة - ما يجب فعله وما لا يجب فعله

الآفاق المستقبلية للبيانات الضخمة

بعد قول كل هذا ، ستتبنى المزيد والمزيد من الشركات البيانات الضخمة في الوقت القريب. علاوة على ذلك ، حدد الباحثون أيضًا احتمالات مختلفة للبيانات الضخمة في المستقبل. فيما يلي بعض من هؤلاء:

• التحول من التشغيل إلى التحليلي: في حين أن التكنولوجيا الحالية قد ساعدت عمليات تدفق البيانات ، فإن القادم سيكون أكثر ميلًا نحو تحليل البيانات عبر المجالات التي يلتقطونها. بمعنى آخر ، سيكون التدفق في الوقت الفعلي هو الجانب المستقبلي للبيانات الضخمة.

• ستكون الخصوصية تحديًا: عندما يزداد نمو البيانات دون توقف ، ستكون الخصوصية تحديًا لهذه التقنية الناشئة. سيكون هذا أكثر في صناعات مثل البنوك ووسائل التواصل الاجتماعي وما شابه ذلك ، حيث تكون معلومات المستخدم مطلوبة وتلعب دورًا مهمًا.

• ستشهد الشركات فوائد كبيرة منه: كما تمت مناقشته أعلاه ، تستفيد الشركات من البيانات الضخمة. سيكون هذا أكثر في المستقبل. تحسين الإنتاجية والإنتاجية ستكون الفوائد الرئيسية. وبشكل أكثر تحديدًا ، من المتوقع أن ترى الشركات 430 مليار دولار كفوائد إنتاجية.

انظر أيضًا:  40 حقائق محيرة للعقل حول البيانات الضخمة

إذا كانت هناك أي تقنية كبيرة نبحث عنها الآن ، فلا يمكن لأي تقنية أخرى غير البيانات الضخمة ، والتي تم إعدادها جميعًا لتجميع بيانات ضخمة يتم إنشاؤها. مع ذلك ، ستتحسن البيانات الضخمة بمرور الوقت وستحدث ثورة في العالم نحو الأفضل.