منذ سنوات، لمّا شبه المؤلف جيفري مور الشركات الكبيرة التي تغيب عنها أقسام تحليل البيانات الضخمة لتطوير أدائها بالغزلان العمياء و الصماء التي تتجول على قارعة الطريق السريع، بدا لنا أن هناك مبالغة، لكن اليوم و مع استحداث معظم الشركات لأقسام البيانات الضخمة وإظهار الأخيرة فاعليتها في رفع مستوى أداء الشركات تبين أن مور كان معه حق.
قد يبدو مصطلح البيانات الضخمة جديدا بالنسبة للكثيرين منكم وخصوصا لمن هم خارج المجال التقني لهذا سنحدد أولا المقصود بالبيانات الضخمة.
عرّفها معهد ماكنزي العالمي سنة 2011 على أنّها "مجموعة من البيانات التي يفوق حجمها قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية على التعامل معها".
ولا يفوتني أن أخبركم أن البيانات الضخمة تنتج عن نشاطاتنا الرقمية، فالآن مثلا ونحن نتصفح منصة حسوب I/O نكون قد ساهمنا في إنشاء بيانات جديدة ستكون جزءا من ما يسمى بالبيانات الضخمة.
وبالنسبة لأنواعها ليست شيئا مختلفا عما تعودنا على العمل عليه من بيانات، فقد تكون مثلا بيانات العملاء كأسمائهم أو البيانات المالية كإحصاءات البيع أو البيانات التشغيلية المرتبطة بخدمات العملاء والأداء، إذا ستقولون ماهو المختلف بشأنها؟ المختلف هو حجمها الذي يفوق حجم البيانات التقليدية بملايين أو مليارات المرات ما يفرض علينا معالجتها ببرمجيات مختصة في تحليل البيانات مثل تابلو وباور بي أي.
يمكن أن تعطي المعلومات التي يتم الحصول عليها بعد تحليل البيانات الضخمة رؤى للمسؤولين مما يسمح لهم بالتعرف على رغبات الجمهور و إنشاء المنتجات التي يريدونها، كما تساعد على فهم الكيفية الصحيحة للتواصل مع الزبائن،و تساعد على تحسين استراتيجيات التوزيع والإنتاج الخاصة بالشركة، و ليس هذا فقط، بل تمكن الشركات أيضا من تحديد سعر الصرف المناسب لضمان تحقيق ربح صحي.
باختصار، كلما كان لدى الشركات المزيد من المعلومات كلما كانت قرارات التسويق التي يمكن إتخاذها أكثر إستنارة، ولنا أن نتخيل حجم القارارات الخاطئة التي ستتفاداها الشركات.
هل توظف المؤسسات التي تعملون لصالحها البيانات الضخمة لتحسين عملها وما هي أهم الأدوات المستخدمة لذلك؟
هل لديكم تجارب بهذا المجال؟
التعليقات