منوعات تقنية

البيانات الضخمة: ما تحتاج إلى معرفته كشركة

البيانات الضخمة: ما تحتاج إلى معرفته كشركة :تعني البيانات الضخمة ، في تعريفها الحرفي ، كتلة البيانات ، إلخ. في الواقع ، تواجه الشركات اليوم مشكلة إدارة البيانات بكفاءة. يسمح استخدام تقنية البيانات الضخمة بإجراء تحليل منطقي لهذه البيانات. يلبي هذا المفهوم احتياجات الشركات لإيجاد حلول ذات صلة من أجل تقديم خدمات قريبة من الكمال للعملاء.

البيانات الضخمة: ما تحتاج إلى معرفته كشركة الأنواع المختلفة للبيانات الضخمة !

و كذلك البيانات الضخمة هي تقنية تعد جزءًا لا يتجزأ من علم البيانات والتي قسمت إلى نوعين.

  • البيانات التشغيلية الضخمة
    هذا يجمع كل البيانات اليومية. هذه هي تفاعلات الوسائط الاجتماعية أو المعاملات عبر الإنترنت أو حتى تنظيم العمل اليومي. إنها عبارة عن خليط من البيانات ، لكنها ضرورية للحصول على نتائج ذات مغزى. هناك العديد من العناصر التي تحدد حياتك اليومية والتي تعد جزءًا من تقنيات البيانات الضخمة التشغيلية. يتضمن ذلك حجز التذاكر عبر الإنترنت أو التسوق عبر الإنترنت أو ملفات تعريف الموظفين أو بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.
  • تحليلات البيانات الضخمة :يستخدم هذا النوع من البيانات الضخمة بيانات النوع السابق بطريقة أكثر موضوعية. نظرًا لطبيعته المعقدة ، فإنه يعتمد على البيانات التشغيلية للتوصل إلى الحلول ذات الصلة. يمكن أن تكون هذه الحلول جزءًا من منتج جديد أو حل تجاري أو استراتيجية مبيعات جديدة. تجمع تحليلات البيانات الضخمة بين تقنيات مثل التنبؤ بالطقس والتنبؤ بسلوك العملاء وتسويق الأسهم والمزيد.

قاعدة 3V

  • هناك ما يسمى بقاعدة 3V والتي تتكون من ثلاث قواعد تحدد البيانات الضخمة بشكل ملموس. إنه يتعلق بالحجم والتنوع والسرعة.

الصوت

  • يتوافق هذا المبدأ الأول مع سعة المعلومات المنتجة في الثانية. في الواقع ، يُقدَّر استهلاك 2.5 تريليون بايت من البيانات يوميًا. تأتي هذه المعلومات من الرسائل اليومية ، والوسائط المشتركة ، باختصار ، أي بيانات متاحة على الإنترنت.
  • المعلومات هي كل شيء هذه الأيام ، والعديد من الشركات مثل Google و Facebook تستفيد منها بشكل كبير. التحدي هو أن تكون قادرًا على استخلاص نتيجة قادرة على دفع شركتك إلى مجالات عالية من هذه الكومة الكبيرة من البيانات.

متنوع

  • يعني تنوع البيانات الضخمة أنواعًا من البيانات: البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة. البيانات المنظمة ليست أكثر من معلومات يمكن تخزينها والوصول إليها ومعالجتها بنفس الطريقة. إنهما من نفس الطبيعة ، نفس الشكل. فيما يتعلق بالبيانات المنظمة ، يوجد على سبيل المثال جدول يحتوي على معلومات الموظف في قاعدة بيانات.
  • أما البيانات غير الهيكلة فهي البيانات التي يكون تنسيقها غير معروف أو مختلف. يمكن مقارنتها بمزيج غير متجانس. لذلك ، من الصعب علاجها. يمثلون 80٪ من جميع البيانات الجماعية.
  • ومع ذلك ، فإن تقنية البيانات الكبيرة تجعل من الممكن تحليل هذه البيانات من أجل التمكن من الحصول على نتيجة ذات صلة.

سرعة

  • هذه القاعدة التي يجب أن تتبعها البيانات الضخمة هي الطريقة الرائعة لمعالجة المعلومات والحصول عليها. إنها أيضًا الطبيعة الفيروسية لنشر البيانات.
  • بصرف النظر عن قاعدة 3V ، هناك عوامل أخرى واضحة تميز البيانات الضخمة. مثل الصدق الذي يشير إلى موثوقية ومصداقية المعلومات. نظرًا للكم الكبير من البيانات التي تم أخذها في الاعتبار في التحليل ، من الصعب أن تكون قادرًا على سحب القمح من القشر. ومع ذلك ، ينظر العلماء في كيفية تطوير تقنيات لتلبية هذه الحاجة.
  • العامل الآخر عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة هو القيمة المقدمة. في الواقع ، لا يتم استخدام علم البيانات بكامل إمكاناته. من ناحية أخرى ، تستخدمه بعض الشركات لتكون قادرة على المنافسة في السوق والبقاء في صدارة منافسيها.

التقنيات المرتبطة بالبيانات الضخمة

تكمن وراء البيانات الضخمة أربع تقنيات رئيسية يتم تعريفها على النحو التالي.

  • مخزن البيانات : تخزين البيانات هو مجموعة من الأساليب أو التقنيات للحفاظ على البيانات الرقمية. الوسائل الشائعة المستخدمة هي الأقراص الصلبة أو مفاتيح USB أو أقراص CD. لا يمكن للشركات استخدام هذه الوسائل لأنها تحتاج إلى سعة تخزين كبيرة. الأنظمة المتاحة التي تلبي الاحتياجات الحالية مزودة بذكاء اصطناعي.
  • بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم بعضهم أنظمة تجميع الخوادم المجهزة بمجموعة من محركات الأقراص الثابتة. لا يتم استبعاد إمكانية اختيار التخزين عبر الإنترنت.
  • تتكون الطرق المختلفة المستخدمة لتخزين المعلومات من نقل المعلومات الرقمية إلى وسيط . وحدة القياس المستخدمة هي البت. اعتمادًا على الحجم ، نتحدث عن كيلو بت ، ميجابت ، جيجابيت ، تيرابت ، بيتابت وإكسابيت.

بيانات التعدين

  • يتطلب التنقيب عن البيانات الطابع التحليلي للبيانات الضخمة. يسمح بإجراء تحليل معقد من أجل تحويل البيانات إلى معلومات مفيدة. وتتمثل مهمتها في إيجاد العلاقات بين البيانات من خلال استهداف الأنماط.
  • هناك حلول مصممة مسبقًا في السوق يمكنها إنجاز وظيفة التنقيب عن البيانات. هذه الحلول هي بشكل عام برمجيات ذات خوارزميات معقدة ومعقدة. هذه تسمح بتجزئة البيانات وتقييم الاحتمالات المستقبلية. سيسمح لك استخدام هذا النوع من البرامج باتخاذ قرارات هادفة بناءً على سلوك عملائك.

تحليل البيانات

  • باختصار ، يتكون من إيجاد روابط في جميع البيانات من أجل العثور على نتيجة إحصائية. على سبيل المثال ، تحليل مؤشرات الأداء الرئيسية لحملة إعلانية من أجل تحسين الحملات المستقبلية. يمكنك اختيار تحليل العمر والجنس ومهنة عملائك لتحديد المنتجات التي تفضلها كل فئة من الأشخاص.
  • لتحقيق ذلك ، يجب أن تدخل بعض المفاهيم الرياضية في اللعب. ومع ذلك ، تتوفر برامج في السوق يمكنها مساعدتك في تجميع المعلومات.

عرض مرئي للمعلومات

  • تصور البيانات الضخمة هو التمثيل الرسومي للمعلومات. كما يوحي الاسم ، فإنه يستخدم العناصر المرئية مثل الرسومات لمراقبة النتائج المستقبلية. كما أن التصور يجعل من الممكن محاكاة تأثير القرارات.

كيف تستفيد من البيانات الضخمة كعمل تجاري؟

  • يشهد عالم علوم البيانات تطورًا متزايدًا يجب على المرء التفكير في استخدامه لأغراض تجارية. إن تحليل بيانات الشركة سيمكن من إجراء أبحاث سوق فعالة ، وتطوير منتجات موجهة للعملاء.
  • بالإضافة إلى ذلك ، يتيح لك استخدام البيانات الضخمة قياس سلوك عملائك للتوصل إلى عروض جيدة. يمكن استخدام هذه التقنية للحد من الاحتيال ، وحتى دمج التعلم الآلي في عاداتك. كما أنها تستخدم أيضًا لتحقيق الكفاءة التشغيلية وتعزيز الابتكار.
  • يمكن للبيانات الضخمة تمكين إدارة البيانات بشكل أفضل من خلال جعلها مركزية.

في النهاية: تساعد البيانات الضخمة ، في طابعها التشغيلي والتحليلي ، الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية. ومع ذلك ، فإن استخدامه لم ينتشر بعد واعتماده من قبل الجميع سيجعل الشركات منافسة حقيقية. إن نمو هذا القطاع لا يفيد إلا علماء البيانات ، حيث أن قلة من الناس مؤهلين لهذه الوظيفة. يظل مستقبل هذا العلم لغزًا ، ولكن طالما توجد معلومات ، فإنه سيشهد أيامًا مشرقة وتحسينات مذهلة.

مقالات ذات صلة

اترك رد

زر الذهاب إلى الأعلى