البيانات الضخمة: كيفية تحليلها واستخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية

في عصر تعد فيه البيانات أهم موارد المؤسسات والبوصلة التي ترشدها للاتجاه الصحيح، أصبح هذا الحجم من البيانات الضخمة من أكبر التحديات لأي مؤسسة لا تدرك كيفية تحليلها واستخدامها لاتخاذ قرارات استراتيجية، لذلك نقدم لك الدليل التالي الذي يشرح بالتفصيل أهم الجوانب المتعلقة بالبيانات الضخمة وتحليلها لتحويل تلك الأرقام إلى رؤى تحسن من جودة قراراتك وتدفعك للسير على المسار الصحيح بخطى ثابتة.

ما هي البيانات الضخمة؟

تعرف البيانات الضخمة هي حجم هائل من البيانات المعقدة، منها المنظم ومنها غير المنظم، والتي تتجاوز قدرات أنظمة إدارة البيانات التقليدية على استيعابها وفهمها وتخزينها ومعالجتها، وتتميز بخمس مبادئ رئيسية هي الحجم الكبير والسرعة العالية في التدفق والتنوع والموثوقية والقيمة الحقيقية للنتائج المستخلصة.

مصطلح البيانات الكبيرة أو الضخمة مصطلح جديد نسبيًا فقد ظهر مع بدايات القرن الحادي والعشرين مع ظهور البرمجيات والتكنولوجيا الحديثة والأجهزة الجديدة القادرة على التعامل مع كم هائل من المعلومات العشوائية، ومع التوسع في تطور شبكة الإنترنت والهواتف والأجهزة الذكية توسعت المصادر التي تُنتج هذه البيانات الأمر الذي أدى إلى ظهور تقنيات جديدة للمعالجة والتخزين، نظرًا لأن الأنظمة التقليدية غير قادرة على معالجة وتخزين كل هذا الحجم.

كل رسالة تفتحها على بريدك الإلكتروني أو تصفح لتطبيق على جوالك أو القيام بعملية شراء هي عمليات تُولّد بيانات تُسجّلها الشركات وتحللها بدقة، وهي جزء بسيط للغاية من البيانات الضخمة وتحتاج إلى فهم وتحليل للاستفادة منها، هذا الأمر لا يقتصر على العملاء بل يمتد ليشمل سلسلة التوريد وأصحاب المصلحة وغيرها من الجوانب الأخرى.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تعرف تحليلات البيانات الضخمة (Big data analytics) بأنّها تقنية حديثة تقوم على استخراج معلومات هامة من كم كبير من البيانات الخام للاستفادة منها في اتخاذ قرارات استراتيجية دقيقة وفعالة تدفع عجلة النمو والتطور، تستفيد المؤسسات من هذه التحليلات في استكشاف العلاقات الخفية التي تربط الأنشطة والأحداث بالمتغيرات التي تحدث في السوق، بما يخدم مصلحة المؤسسة.

اليوم، ومع التوسع الكبير في استخدامات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فقد تكاملت هذه التحليلات مع هذه التقنيات لاستنباط حلول ورؤى أكثر ذكاءًا وتعقيدًا، مما زاد من جودة التحليل وحسّن من صناعة القرارات، لكنه بالمقابل فرض تحديات جديدة لم تكن موجودة سابقًا.

هذا ما جعل موضوع التدريب على تحليل البيانات أمرًا في غاية الأهمية لكل من يريد الاستفادة من هذه التحليلات لضمان استمرارية أعماله في هذا السوق الشديد التنافسية، لذا نقدم لك في مركز لندن بريمير سنتر دورة "التقنيات المُتقدمة في تحليل البيانات" التي يمكنك حضورها صفيًا عبر شبكة مكاتبنا الإقليمية الموزعة في كل من لندن ودبي وإسطنبول وأمستردام والقاهرة وباريس ومدريد وبرشلونة وكوالالمبور، أو حضورها أونلاين من أينما كنت حول العالم.

ما هي أنواع البيانات الضخمة؟

تُقسم البيانات حسب الخصائص الأساسية لها إلى ثلاث أنواع رئيسية ، وهي:

البيانات المنظمة أو المهيكلة:

تشمل البيانات المهيكلة أي معلومات مخزنة ومنسقة ضمن جداول أو قواعد بيانات بحيث يمتلك كل عنصر منها تعريف واضح ومكان محدد ضمن سجل أو ملف، ومن الأمثلة عليها بيانات العملاء أو الموظفين أو البيانات المعاملاتية في السجلات المالية، تمتاز بكون عملية إدخالها والبحث عنها وتحليلها سهلة وبسيطة، لكنها لا تشكل سوى نسبة قليلة من مجموع البيانات المتاحة عالميًا.

البيانات غير المهيكلة:

تصنف البيانات إلى بيانات غير مهيكلة عندما لا تتمتع بأي نموذج محدد للتصنيف، وبالتالي عملية جمعها ومعالجتها وتحليلها معقدة للغاية، لكنها تمثل النسبة الأكبر من البيانات المتاحة اليوم للمؤسسات بما تشمله من نصوص ومقاطع فيديو ومنشورات على وسائل التواصل الإجتماعي، تتميز هذه البيانات بالتعقيد وضعف الاتساق مما يفرض استخدام أساليب وتقنيات مبتكرة لفهرستها والبحث عنها وتحليلها للاستفادة منها.

البيانات شبه المهيكلة:

تعرف البيانات شبه المهيكلة بأنّها هي التي تجمع ما بين الفوضى والتنظيم الجزئي، فقد لا تمتلك قواعد بيانات تنظمها إلا أنّها قد تحوي وسوم أو أي إشارات أخرى تشير إليها مما يساعد في تعريفها وتنظيمها، مثل ملفات JSON وXML والبريد الإلكتروني، يعتبر هذا النوع أكثر مرونة من البيانات المهيكلة لكنها أسهل في التحليل من غير المهيكلة، مما يخلق نوع من التوازن المفيد خاصةً في تطبيقات الويب الحديثة، فهي تستخدم فيها بشكل كبير.

ما هي مراحل تحليل البيانات الضخمة؟

تمر عملية تحليل البيانات الضخمة بمجموعة من المراحل المتلاحقة للخروج بنتيجة مرضية تحقق فائدة ومنفعة للمؤسسة وتساعد في تعزيز اتخاذ القرار، وهي:

الجمع:

قبل أي شيء يجب جمع أي بيانات متوفرة على اختلاف خصائصها وأنواعها، وتجمع تلك البيانات من عدة مصادر سواء باستخدام السحابة أو أجهزة إنترنت الأشياء أو تطبيقات الجوال أو وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها الكثير، يتم دمج كل البيانات المجمّعة ضمن مساحات تخزين مركزية أشبه ببحيرات البيانات والتي تقوم بدورها بتنظيمها لتحسين إدارتها والوصول إليها بشكل عام.

المعالجة:

المعالجة هي عملية تحويل البيانات الخام إلى بيانات قابلة للتحليل، لذا بعد الانتهاء من جمع البيانات تبدأ عملية تنظيمها واستخراجها وتحويلها إلى صيغ قابلة للتحليل بواسطة أدوات وتقنيات استخراج وفرز، قد تتم هذه المرحلة إما بصورة دفعية أي كمية كبيرة من البيانات على فترات زمنية طويلة، أو تدفقية لحظية تتعامل مع كميات أصغر حجم، مهما كانت الآلية الجانب الأهم هو الحفاظ على دقة البيانات واتساقها.

التنظيف:

مهما بلغت كفاءة أنظمة التحليل فهي لن تجدي نفعًا إذا كانت البيانات ضبابية ومشوهة، لذا تبدأ المرحلة الثالثة وهي مرحلة التنظيف التي تُزيل أي تكرارات في البيانات وتتأكد من تنسيق الحقول وتصحح الأخطاء وتحذف أي بيانات غير ذات صلة، مما يمنع تلف المخرجات وبالتالي ضمان نتائج موثوقة.

التحليل:

بعد الانتهاء من التنظيف، تبدأ مرحلة التحليل وفها تستخدم أدوات متقدمة لاستخراج الرؤى، مثل استخراج البيانات التي تحدد العلاقات الأساسية والأنماط الخفية داخل مجموعات البيانات الضخمة، أو التحليل التنبؤي الذي يتنبأ بالفرص والاتجاهات المستقبلية.

إضافةً إلى التعلم العميق الذي يستخدم لنمذجة الأنماط المعقدة من البيانات من دون أي تدخل بشري مباشر، أو نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تمنح البرمجيات القدرة على فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية مما يمكنها من فهم النصوص الكبيرة واستخلاص رؤى لغوية دقيقة منها.

ما هي أبرز الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليلات البيانات الضخمة؟

لا يمكن حصر تحليلات البيانات الضخمة في تقنية أو أداة واحدة، بل تتطلب هذه الكميات الكبيرة تكامل مجموعة من الأدوات والتقنيات لتمكن من تحليلها وتحقيق أفضل النتائج، فيما يلي تقنيات وطرق لتحليل البيانات يحتاج محلل الأعمال إلى معرفتها:

• Hadoop: وهو إطار عمل مجاني ومفتوح المصدر يستخدم في تخزين ومعالجة مجموعات ضخمة من البيانات بكفاءة عالية على مجموعة من الأجهزة، وهو قابل للتعامل مع بيانات منظمة وغير منظمة.
• NoSQL: قواعد بيانات مرنة غير علائقية لذلك تستطيع أن يتعامل مع مختلف أصناف البيانات غير المنظمة.
• MapReduce: وهو عنصر أساسي داخل إطار عمل Hadoop، ويقوم بوظيفتين الأولى هي التعيين، أي يعمل على تصفية البيانات إلى عقد مختلفة ضمن المجموعة، ومن ثمّ الوظيفة الثانية وهي الاختزال، بحيث يُنظم ويختزل النتائج من كل عقدة من العقد ليجيب على استعلام محدد.
• YARN: وهو نظام إدارة موارد يعتبر مكون أساسي من الجيل الثاني لـHadoop، يعمل على جدولة وتوزيع المهام بكفاءة ضمن المجموعة.
• Spark: منصة حوسبة عنقودية مفتوحة المصدر قادرة على التعامل المعالجة الدفعية والتدفقية لتحقيق سرعة فائقة في الحوسبة.
• Tableau: منصة شاملة تُقدم تحليلات بصرية ذاتية الخدمة مما يمكنها من تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى واضحة وقابلة للمشاركة داخل المؤسسة.

ختامًا،

أصبحت البيانات الضخمة العمود الفقري للتحول الرقمي الحديث، أي مؤسسة لا تُتقن فن تحليلها واستثمارها لاتخاذ قرارات استراتيجية لن تكون قادرة على تحقيق التميز والاستدامة، ومع الاستمرار في تطور التقنيات، سيبقى تحليل البيانات الضخمة هو مفتاحك الذهبي لقيادة مؤسستك نحو مستقبل أكثر ذكاء ودقة واستدامة.