7 أشياء يجب أن تعرفها عن البيانات الضخمة قبل اعتمادها

البيانات الكبيرة هي أهم اتجاه تكنولوجي يدور الآن. يساعد إعداد هذه البيانات وتحليلها وتقييمها في تنفيذ حملات تسويقية عالية القيمة والتنبؤ الذكي ، وإجراء تحليل المخاطر ، واستكشاف طرق جديدة لتحقيق إيرادات عالية المستوى وغير ذلك الكثير.

ليس هناك أدنى شك في أن الاستخدام الصحيح للبيانات الضخمة يساعد الشركات على أن تصبح أكثر ربحية. ولكن لكي يحدث هذا ، هناك أشياء يجب أن تعرفها الشركات حول البيانات الضخمة. يساعد ذلك في ضمان عدم اتخاذك لخطوة خاطئة أثناء استخدام مجموعات البيانات الضخمة لمنفعة العمل.

دعنا نلقي نظرة على سبعة من هذه الأشياء:

الأمر كله يتعلق بتحديد فرصة البيانات الكبيرة

بحثت الأبحاث التي أجراها MGI و McKinsey's Business Technology Office في استخدام البيانات الضخمة في خمسة مجالات. وجد أنه إذا تم استخدامه بشكل جيد ، فإنه يمكن أن يجعل الشركات في معظم هذه المجالات أكثر ربحية. على سبيل المثال ، يمكن أن تزيد هوامش التشغيل لدى تجار التجزئة بنسبة ضخمة تبلغ 60٪ فقط من خلال الاستفادة من إمكانات البيانات الضخمة.

إذا كنت ترغب في استخدام البيانات الكبيرة بفعالية ، فإن أول شيء يجب عليك التركيز عليه هو الفرصة. حدد عمليات الأعمال المحددة التي يمكن أن تحصل على ذراع في الذراع إذا كان بإمكانك الحصول على معلومات أساسية من خلال البيانات الضخمة. ستحتاج إلى تحديد العملية / النشاط الذي يخلق أكبر فائدة.

للقيام بذلك ، سوف تحتاج إلى تحديد مشكلة تجارية معينة لا تزال دون حل بالرغم من بذل قصارى جهدك. اسأل نفسك هذا السؤال: هل سيؤدي الحصول على معلومات كبيرة حول البيانات إلى حل المشكلة؟ نبدأ من هناك والمضي قدما. (تعرف على المزيد من الأشياء الستة التي تحتاجها للحصول على نتائج متغيرة من العالم مع البيانات.)

الحصول على الموظفين المهرة على متن الطائرة

يحتاج استخدام البيانات الكبيرة إلى مجموعات مهارات متخصصة. (مهارات البيانات الضخمة عند الطلب: مزيج من القديم والجديد يعد قراءة جيدة حول هذا الموضوع.) بينما يمكنك تدريب بعض الموظفين على استخدام البيانات الضخمة ، فإن الفكرة هنا هي التأكد من أن مؤسستك لا تقترب من الحجم الكبير البيانات بطريقة نصف القلب. للاستفادة من هذه البيانات ، ستحتاج إلى إضفاء الطابع المؤسسي على استخدامها وتنفيذ سياسة البيانات الكبيرة. هذا هو المكان الذي تلعب فيه الأدوار المتخصصة مثل كبير مسؤولي البيانات ومدير البيانات الكبير ومهندس البيانات الضخم. لا يقتصر استخدام البيانات الضخمة على تحديد الأهداف التي ترغب في تحقيقها باستخدامها ، بل أيضًا التأكد من أن لديك أشخاص مسؤولين يعرفون كيفية تحسين استخدام البيانات لتحقيق هذه الأهداف. (في علماء البيانات: نجوم الروك الجدد في عالم التكنولوجيا.)

تحتاج إلى أفراد مهرة لديهم القدرة على تسخير البيانات الضخمة وفهمها. هذا مهم أيضًا نظرًا لطبيعة البيانات الكبيرة التي لا حصر لها تقريبًا. هذا يقودنا إلى النقطة التالية.

أهمية البيانات الصحيحة

عملك وأنشطته سيتم إنتاج البيانات من مختلف الجهات. على سبيل المثال ، إذا كنت نشاطًا تجاريًا عبر الإنترنت ، فيمكنك الاستفادة من البيانات التي تركها عن دراية وبدون علم من قبل المشترين المحتملين على وسائل التواصل الاجتماعي والتصفح في الموقع ومشتريات نقاط البيع وغير ذلك الكثير. يتم إنشاء نقاط البيانات في أوقات مختلفة أثناء رحلة العميل عبر الإنترنت ، ولكن ليس من الضروري تحليل كل جزء من البيانات للحصول على رؤى أعمق لسلوك الشراء. إذا كنت ترغب في إنشاء ملف تعريف شامل للعميل أو تقديم توصيات دقيقة حول المنتج ، فستحتاج إلى الاستفادة من البيانات الصحيحة. نعم ، إلى جانب كل "البيانات الصحيحة" ، هناك أيضًا الكثير من "البيانات الخاطئة" التي تطفو هناك. تحتاج إلى بذل الجهد لاختيار الأول بدلاً من الأخير.

رغم صعوبة هذا الأمر كما يبدو ، إلا أن هناك الكثير من الأدوات المتاحة في السوق والتي يمكن أن تساعد في تسهيل عملك. هذا هو المكان الذي تبرز فيه أهمية مجموعات المهارات المناسبة. يمكن لمحترفي البيانات الضخمة ذوي الخبرة تقييم مدى ملاءمة البيانات المتاحة ، واستيعاب البيانات الأكثر فائدة فقط لغرض معين ، مع تجاهل البقية.

البيانات الكبيرة لا يمكنها التنبؤ بالمستقبل

هناك بعض الأشخاص الذين يعتقدون أن البيانات الضخمة يمكنها التنبؤ بالمستقبل. حسنا ، لا يمكن. ما يمكن القيام به هو مساعدة عملك على الاستعداد للمستقبل. البيانات الكبيرة هي في الأساس بيانات سابقة. إنه يتعلق بالأشياء التي حدثت في الماضي. لكن يمكنك محاولة استخدام هذه البيانات لتخمين نتائج مستقبلية. إذا كانت لديك بيانات حول قرار شراء أحد العملاء في ظل ظروف معينة ، فقد تتمكن من استخدام هذه البيانات لمعرفة قرار الشراء الخاص به في ظل ظروف مماثلة في المستقبل. هذا ليس بأي حال من الأحوال التنبؤ بالمستقبل. كل ما لديك في يدك هو تخمين مستنير. لكن هذا "التخمين" يساعد في إعداد عملك للمستقبل. الاستخدام الأمثل للبيانات الكبيرة هو تحسين وضعك الحالي ، وتحسين النتائج الحالية.

انها ليست لعبة لامعة جديدة

تعد البيانات الضخمة مفهومًا تقنيًا متطورًا ، لكن لا ينبغي اعتباره بمثابة المساعي الشاملة لتكنولوجيا المعلومات في عملك. لا تعطي أولوية كبيرة للبيانات على البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات لديك. بدلاً من ذلك ، من المهم دمج مبادرات البيانات الضخمة الخاصة بك بسلاسة مع البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات بالكامل. التفكير في البيانات الكبيرة كحل يحل مجموعة من المشاكل لعملك يساعد ؛ قد يؤدي أخذ أنظمتك الحالية ، مثل معالجة قوائم الجرد والرواتب واستبدالها بمبادرات البيانات الضخمة ، إلى مشاكل في النظام في وقت لاحق.

هل البيانات الكبيرة جيدة؟ نعم إنه كذلك. هل يمكن أن تعمل البيانات الضخمة كبديل للأنظمة الحالية؟ إذا جاء الضغط إلى الشوف ، فيمكنه ذلك ، لكنها فكرة سيئة حقًا.

البيانات الكبيرة يمكن أن يكون مربكا

في أفضل السيناريوهات ، تبلور البيانات الكبيرة مسارات العمل التي يمكنها تقديم أفضل النتائج. ولكن هناك دائمًا وجهان لعملة واحدة ، وفي أسوأ الحالات ، يمكن أن يرسم عدد لا يحصى من الصور المختلفة التي يمكن أن تكون مربكة. إذا لم يكن لديك عقلية كبيرة للبيانات ، فإن تنوع السيناريوهات المتوقعة حول قضية معينة لا يمكن أن يؤدي فقط إلى الخلط ، ولكن يمكن أن يؤدي أيضًا إلى اتخاذ قرارات خاطئة. هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان أن يكون لديك علماء بيانات خبراء في كشوف المرتبات إذا كنت ترغب في فهم أي بيانات ضخمة على الإطلاق.

الجمع بين السحابة والبيانات الكبيرة

أين سيتم تخزين كل هذه البيانات؟ هل لديك المركزية المركزية لديها القدرة على تخزين البيانات الكبيرة؟ لا؟ ثم ، لماذا لا تأخذ مساعدة من الحوسبة السحابية؟ يسير استخدام السحابة والبيانات الضخمة جنبًا إلى جنب ، كما يمكن أن تكون السحابة في كثير من الأحيان مكانًا رائعًا لاختبار استخدام البيانات الضخمة في المشروع ، بصرف النظر عن استخدامه كمكان لتخزين جميع البيانات الضخمة التي لديك حصلت يديك على. لذا ، أثناء التفكير في الاستثمار في البيانات الضخمة ، فكر أيضًا في الاستثمار في السحابة.

هذه ليست الأشياء الوحيدة التي تحتاج إلى أخذها في الاعتبار عند اعتماد بيانات كبيرة ، ولكن هذه المؤشرات السبعة ستعطيك بالتأكيد رؤوس معلومات عن كل ما هو ضروري للاستفادة منها بالفعل.