تمثل البيانات الضخمة فرصة لاستخدام المعرفة والتحليلات الذكية لاتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نجاح أعمال مستدام ومبتكر في العصر الحديث.
ظهور الأجهزة المحمولة – لأول مرة ، يستخدم عدد أكبر من الأشخاص الأجهزة المحمولة للوصول إلى البيانات الرقمية ، أكثر من أجهزة الكمبيوتر المكتبية أو المنزلية.
تتضمن استخدام قواعد بيانات ذات أداء عالي، وتقنيات التجزئة، وتقنيات الضغط لتحسين كفاءة تخزين البيانات الكبيرة.
بعد ذلك، يجب تحليل البيانات باستخدام تقنيات تحليل إحصائي متقدمة وتعلم الآلة. يتضمن ذلك استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة، واكتشاف العلاقات والأنماط الهامة.
ويعتبر حجم كبير من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة لا تُعد ولا تُحصى.
كيف يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين العمليات التشغيلية؟
فهي تمتاز بذلك بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية، والتدفّق الهائل لإتاحة البيانات الضخمة خصوصاً مع انتشار الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.
لا يقتصر الأمر على حجم البيانات الضخمة التي يمكن أن تكون أصلًا: فمدى سرعة تدفقها ، أي سرعتها ، مهم أيضًا.
يدعو الصدق إلى التشكيك في جودة البيانات ودقتها. البيانات النظيفة هي الأكثر موثوقية. يجب على المؤسسات الاتصال وتنظيف وتحويل بياناتها عبر الأنظمة من أجل الوثوق بها.
السرعة العالية: تتجدد وتتغير البيانات الكبيرة بشكل سريع جدًا، ويجب التعامل معها في الوقت الفعلي لاستخراج المعلومات الحديثة والمفيدة.
من أبرز الأمثلة على مدى أهمية التعامل والاستفادة من البيانات الضخمة في مختلف القطاعات والتخصصات، فعلى سبيل المثال إن معظم المتاجر الكبيرة حول العالم، والأسواق التجارية التي تتعامل مع بطاقات العملاء العدد الهائل منها، فلا بد من الاستفادة من هذه البيانات والقيام بمعالجتها بطريقة تساعدها على فهم المشترين بشكل أفضل، ليتم من خلال بياناتهم تطوير العمل وتقديم أفضل الخدمات والنتائج، ومن ذلك كل مقاطع الفيديو التي تسجلها الأجهزة الطبية خلال العمليات الجراحية، لا يتم الاستفادة منها بالشكل المطلوب، بل ويتم حذفها خلال أسابيع.
تحديات المعالجة: معالجة البيانات الضخمة يتطلب موارد حوسبية قوية.
في هذا القسم، نون سنتعرف على مفهوم تعلم الآلة ودوره في تحليل البيانات الكبيرة. تعتبر تقنيات تعلم الآلة أساسية لاستخراج النماذج والتنبؤات من البيانات الكبيرة، حيث يمكن للأنظمة الذكية تعلم الأنماط واكتساب المعرفة اللازمة لاتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
تظهر هذه التطبيقات العملية للبيانات الكبيرة كيف يمكن استخدامها لتحقيق مزايا تنافسية وإحداث تحسينات ملموسة في مجموعة متنوعة من الصناعات.