تعمل البيانات الضخمة بكميات هائلة من

قواعد البيانات

غير المهيكلة أو شبه المنظمة ، تساعد البيانات الضخمة في جمع هذه البيانات بزيادة مستمرة ومعالجتها بتنسيق منظم، بعبارة بسيطة ، البيانات القادمة معقدة للغاية وواسعة النطاق بحيث لا يمكن لأي من أدوات إدارة البيانات التقليدية تخزينها ومعالجتها بكفاءة.

البيانات الضخمة هي أداة قوية تجعل الأمور أسهل في مختلف المجالات ، يتم تطبيق تطبيقات البيانات الضخمة في مجالات مختلفة مثل البنوك والزراعة والكيمياء واستخراج البيانات والحوسبة السحابية والتمويل والتسويق والأسهم والرعاية الصحية .

ما هي البيانات الضخمة

مجموعة من مجموعات البيانات الضخمة التي لا تستطيع تقنيات الحوسبة العادية معالجتها ، لا يشير المصطلح إلى البيانات فحسب ، بل يشير أيضًا إلى مختلف الأطر والأدوات والتقنيات المعنية ، لقد شكل التقدم التكنولوجي وظهور قنوات اتصال جديدة (مثل الشبكات الاجتماعية) وأجهزة جديدة أقوى تحديًا للاعبين في الصناعة بمعنى أنه يتعين عليهم إيجاد طرق أخرى للتعامل مع البيانات.

[1]

فوائد البيانات الضخمة

الهدف الأساسي من تحليلات البيانات الضخمة هو مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات عمل أكثر استنارة من خلال تمكين علماء البيانات ، ومصممي النماذج التنبؤية ، وغيرهم من المتخصصين في التحليلات لتحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات ، بالإضافة إلى أشكال أخرى من البيانات التي قد لا يتم استغلالها من قبل أكثر تقليدية.

برامج ذكاء الأعمال (BI ) يمكن أن يشمل ذلك سجلات خادم الويب وبيانات تدفق النقر على الإنترنت ومحتوى الوسائط الاجتماعية وتقارير نشاط الشبكات الاجتماعية والنصوص من رسائل البريد الإلكتروني للعملاء واستجابات الاستبيانات وسجلات تفاصيل مكالمات الهاتف المحمول وبيانات الجهاز التي تم التقاطها بواسطة أجهزة الاستشعار والمتصلة بإنترنت الأشياء.

تقييم حجم فرصة السوق و

تطوير خدمات ومنتجات جديدة مع

إعادة تهيئة الخدمات والمنتجات الحالية للاستفادة من البيانات الضخمة .

تسمح البيانات الضخمة للمؤسسات باكتشاف الاتجاهات والعثور على الأنماط المخفية من عدد كبير من البيانات ، والتي يمكن استخدامها في المستقبل كميزة.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، فإن الحصول على نظرة عامة على البيانات الضخمة وتطبيقها في الصناعات المختلفة سيساعدك على تقدير دورك بشكل أفضل أو ما يمكن أن يكون عليه في المستقبل ، في مجال عملك أو في مختلف الصناعات.

تطبيقات البيانات الضخمة

ينتج العالم اليوم كمية هائلة من البيانات كل يوم. توقع الخبراء أن هذا السيناريو قد يؤدي أيضًا إلى موجة كبيرة من البيانات أو بشكل كبير ، يُعرف هذا الكم الهائل من البيانات في الوقت الحاضر باسم البيانات الضخمة ، من الضروري أن يكون لدينا أداة للحصول على هذه البيانات بطريقة منهجية للتطبيقات في مختلف المجالات بما في ذلك الحكومة والبحث العلمي والصناعة ، وما إلى ذلك ، وهذا يساعد في دراسة مناسبة وتخزينها ومعالجته ، عشرة قطاعات صناعية تستخدم البيانات الضخمة :

البنوك والأوراق المالية

تستخدم هيئة الأوراق المالية (SEC) البيانات الضخمة لمراقبة نشاط السوق المالية ، يستخدمون حاليًا تحليلات الشبكة ومعالجات اللغة الطبيعية للقبض على نشاط التداول غير القانوني في الأسواق المالية.

يستخدم تجار التجزئة والبنوك الكبرى وصناديق التحوط وما يسمى بـ “الكبار” في الأسواق المالية البيانات الكبيرة لتحليلات التجارة المستخدمة في التداول عالي التردد وتحليلات دعم القرار قبل التداول وقياس المشاعر والتحليلات التنبؤية ، وغيرها .

تعتمد هذه الصناعة أيضًا بشكل كبير على البيانات الضخمة لتحليلات المخاطر ، بما في ذلك :

مكافحة غسيل الأموال .
إدارة مخاطر المؤسسات .
معرفة العميل .
تخفيف الاحتيال.

الاتصالات والإعلام والترفيه

تقوم المؤسسات في هذه الصناعة في الوقت نفسه بتحليل بيانات العملاء إلى جانب البيانات السلوكية لإنشاء ملفات تعريف مفصلة للعملاء يمكن استخدامها من أجل:

إنشاء محتوى لجماهير مستهدفة مختلفة .
يوصي المحتوى عند الطلب .
قياس أداء المحتوى .

على سبيل المثال تستخدم Spotify ، وهي خدمة موسيقية عند الطلب ، تحليلات Hadoop Big Data ، لجمع البيانات من ملايين المستخدمين حول العالم ، ثم تستخدم البيانات التي تم تحليلها لتقديم توصيات موسيقية مستنيرة للمستخدمين الفرديين.

الرعاية الصحية

الصناعات الطبية والرعاية الصحية غارقة أيضًا في البيانات الخاصة بحقيقة أن الأنظمة التقليدية غير مجهزة للتعامل معها بشكل صحيح ، لذلك ، تصبح البيانات الضخمة هي الحل الرئيسي للمشكلات وتغير قواعد اللعبة بالنسبة لهم أيضًا ، تجمع المستشفيات البيانات من خلال مصادر مختلفة من ملايين المرضى لتحديد الأدوية الفعالة المناسبة والتنبؤ بها للجميع ، أيضًا ، تساعد البيانات الكبيرة الأطباء والمختبرات على إجراء تشخيصات أكثر دقة ودقة بطريقة فعالة وفي الوقت المناسب .

تعتبر البيانات الضخمة مهمة في صناعة الرعاية الصحية ، والتي تعد واحدة من الصناعات القليلة الأخيرة التي لا تزال عالقة بالنهج التقليدي المعمم. على سبيل المثال ، إذا كنت مصابًا بالسرطان ، ستخضع لعلاج واحد ، وإذا لم ينجح ، فسوف يوصي طبيبك بعلاج آخر ، تسمح البيانات الضخمة لمريض السرطان بالحصول على دواء تم تطويره بناءً على جيناته . [2]

التعليم

أصبحت البيانات الضخمة شائعة بشكل متزايد في صناعة التعليم أيضًا ، لقياس فعالية المعلم وضمان تجربة ممتعة لهم ، يتم استخدام البيانات الضخمة لمجموعة من المهام ، يمكن ضبط أداء المعلم فيما يتعلق ببعض المتغيرات مثل عدد الطلاب ، والموضوع ، والتركيبة السكانية للطلاب ، وتطلعات الطلاب ، والتصنيف السلوكي ، وبعض المتغيرات الأخرى أيضًا. [2]

التصنيع والموارد الطبيعية

في صناعة الموارد الطبيعية ، تسمح البيانات الضخمة بالنمذجة التنبؤية لدعم اتخاذ القرار الذي تم استخدامه لاستيعاب ودمج كميات كبيرة من البيانات من البيانات الجغرافية المكانية والبيانات الرسومية والنصوص والبيانات الزمنية ، تشمل مجالات الاهتمام حيث تم استخدام هذا ؛ تفسير الزلازل وتوصيف المكامن ،

كما تم استخدام البيانات الضخمة في حل تحديات التصنيع اليوم واكتساب ميزة تنافسية ، من بين مزايا أخرى.

الحكومة

في الخدمات العامة ، تمتلك البيانات الضخمة مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك استكشاف الطاقة ، وتحليل الأسواق المالية ، واكتشاف الاحتيال ، والبحوث المتعلقة بالصحة ، وحماية البيئة.

على سبيل المثال

تستخدم إدارة الغذاء والدواء (FDA) البيانات الضخمة لاكتشاف ودراسة أنماط الأمراض المتعلقة بالغذاء ، هذا يسمح باستجابة أسرع ، مما أدى إلى علاج أسرع وموت أقل. [2]

صناعة التأمين

تم استخدام البيانات الضخمة في الصناعة لتوفير رؤى العملاء للمنتجات الشفافة و الأبسط ، من خلال تحليل سلوك العملاء والتنبؤ به من خلال البيانات المستمدة من وسائل التواصل الاجتماعي والأجهزة التي تدعم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ولقطات الدوائر التلفزيونية المغلقة ، تسمح البيانات الضخمة أيضًا باحتفاظ أفضل بالعملاء من شركات التأمين.

عندما يتعلق الأمر بإدارة المطالبات ، فقد تم استخدام التحليلات التنبؤية من البيانات الضخمة لتقديم خدمة أسرع حيث يمكن تحليل كميات هائلة من البيانات بشكل أساسي في مرحلة الاكتتاب ، كما تم تحسين كشف الاحتيال.

البيع بالتجزئة والبيع بالجملة

تحتل صناعة البيع بالتجزئة والجملة جزءًا كبيرًا من الاقتصاد ، باستخدام تقنيات البيانات الضخمة ، تنمو هذه الصناعة بشكل كبير ،

تُساعد الصناعة في تحليل سلوك العملاء من خلال سجلات البيانات السابقة وتخصيص تجربة المتجر لعملائها من خلال التوصية بالمنتجات ، تساعد البيانات الكبيرة المؤسسات على تقليل معاملات الاحتيال وتضمن أيضًا تحليل المخزون في الوقت المناسب.

صناعة النقل

تستخدم شركات النقل البيانات الضخمة لمعالجة الكمية الهائلة من البيانات ، وتساعدهم هذه التقنية بطرق مختلفة ، مثل:

للسيطرة على الازدحام المروري.
اكتشف أقصر طريق توفير الوقود والوقت.
أنظمة النقل مع الذكاء الاصطناعي.
التعرف على الطريق المزدحم عن طريق التنبؤ بحركة المرور لمكان معين.
توقع الإيرادات بمساعدة البيانات الضخمة.
التحسين في التكنولوجيا.

الطاقة والمرافق

تسمح قارئات العدادات الذكية بجمع البيانات كل 15 دقيقة تقريبًا مقابل مرة واحدة يوميًا مع أجهزة قراءة العدادات القديمة ، يتم استخدام هذه البيانات الدقيقة لتحليل استهلاك المرافق بشكل أفضل ، مما يسمح بتحسين ملاحظات العملاء والتحكم بشكل أفضل في استخدام المرافق.

في شركات المرافق ، يسمح استخدام البيانات الضخمة أيضًا بتحسين إدارة الأصول والقوى العاملة ، وهو أمر مفيد للتعرف على الأخطاء وتصحيحها في أقرب وقت ممكن قبل تجربة الفشل الكامل.

[2]