البيانات الضخمة وأبرز تطبيقاتها العملية
هناك العديد من التطبيقات المميزة التي تعمل على تحسن العديد من المجالات من خلال استخدام البيانات الضخمة، يوجد العديد من مجالات رئيسية تُستخدم فيها البيانات الضخمة حاليًا؛ لتحقيق ميزة ممتازة من الناحية العملية ولكن في هذه المجالات، يمكن استخدام البيانات لأي غرض تقريبًا.
فهم واستهداف العملاء:
تعتبر من أكبر المجالات وأكثرها انتشاراً لاستخدام البيانات الضخمة في يومنا هذا. حيث يتم استخدام البيانات لإدراك العملاء بصورة أكبر، وفهم وسلوكياتهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل، حيث تحرص الشركات على توسيع مجموعات بياناتها التقليدية باستخدام بيانات الوسائط الاجتماعية وسجلات المتصفح بالإضافة إلى تحليلات النص وبيانات أجهزة الاستشعار للحصول على صورة أكثر اكتمالاً لعملائها. الهدف الأكبر، في كثير من الحالات، هو إنشاء نماذج تنبؤية.
ومن خلال استخدام البيانات الضخمة، تستطيع شركات الاتصالات الآن التنبؤ بشكل أفضل بتغير العملاء، حيث يمكن لـشركات التأمين على السيارات مثلاً أن تدرك مدى جودة القيادة الفعلية لعملائها، وحتى أن المنتجعات تستخدم البيانات لفهم رعاتها واستهدافهم. يمكن أن تقلل علامات (RFID) التي يتم إدخالها في تذاكر المصعد من عمليات الاحتيال وأوقات الانتظار في المصاعد. بالإضافة إلى مساعدتهم على فهم أنماط حركة المرور.
حتى الحملات الانتخابية أصبح بالاستطاعة تحسينها باستخدام تحليلات البيانات الضخمة، حيث يعتقد البعض أن فوز أوباما بعد حملة الانتخابات الرئاسية لعام 2012 كان بسبب قدرة فريقه الفائقة على استخدام تحليلات البيانات الضخمة.
فهم وتحسين العمليات التجارية:
كما يتم استخدام البيانات الضخمة بشكل أكبر لتطوير العمليات التجارية، حيث يمكن لبائعي التجزئة مثلاً اختيار مخزونهم بناءً على التوقعات الناتجة عن بيانات الوسائط الاجتماعية، واتجاهات بحث الويب وتوقعات الطقس، وإحدى العمليات التجارية المحددة التي تشهد الكثير من تحليلات البيانات الضخمة هي تحسين سلسلة التوريد أو مسار التسليم.
حيث يتم الاستفادة من مستشعرات تحديد المواقع الجغرافية، وتحديد ترددات الراديو لتتبع البضائع أو مركبات التوصيل، وتحسين الطرق من خلال دمج بيانات حركة المرور الحية وما إلى ذلك، وكما يتم تحسين عمليات أعمال الموارد البشرية باستخدام تحليلات البيانات الضخمة، حيث لاحظ أحد عملاء الشركة بنك أمريكا، أن موظفيها الأفضل أداءً في مراكز الاتصال هم أولئك الذين أخذوا فترات راحة معًا. وضعوا سياسات كسر المجموعة وتحسن الأداء بنسبة 23 في المائة.
والكثير منا قد شاهدت علامات (RFID)، والتي تستخدم لتحديد الهوية بموجات الراديو، حيث يمكن إرفاقها بأشياء مثل الهاتف أو المفاتيح أو نظارتك، والتي يمكن أن تساعدك بعد ذلك في تحديد هذه الأشياء عندما تضيع حتمًا. لكن لنفترض أنه يمكنك نقل هذه التكنولوجيا إلى المستوى التالي، وإنشاء ملصقات ذكية يمكن أن تلتصق عمليًا بأي شيء. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم إخبارك بأكثر من مجرد مكان وجود الشيء؛ يمكنهم إخبارك بدرجة حرارته ومستوى الرطوبة وما إذا كان يتحرك أم لا وغير ذلك.
التقييم الشخصي وتحسين الأداء:
البيانات الضخمة ليست للشركات والمؤسسات وحسب، ولكن هي كذلك لكل واحد من المستخدمين الفرديين، حيث يمكن الآن الاستفادة من البيانات الهائلة الناتجة عن الأجهزة القابلة للارتداء مثل الساعات والنظارات الذكية والأساور الذكية. (Jawbone) كمثال: يجمع الشريط بيانات عن استهلاك السعرات الحرارية، ومستويات النشاط وأنماط نومنا. في حين أنه يعطي الأفراد رؤى غنية، فإن القيمة الحقيقية تكمن في تحليل البيانات الجماعية. تجمع الشركة الآن 60 عامًا من بيانات النوم كل ليلة. مما سيؤدي إلى جلب رؤى جديدة تمامًا يمكن أن تغذيها للمستخدمين الفرديين.
تحسين الرعاية الصحية والصحة العامة:
نستطيع من خلال القوة الحاسوبية لتحليلات البيانات الضخمة، القيام بفك شفرة سلاسل الحمض النووي بالكامل في دقائق معدودة، حيث تمكن الكثيرين من العثور على علاجات جديدة، وفهم أنماط المرض بشكل أفضل والتنبؤ بها، فكر فقط فيما يحدث عندما يمكن استخدام جميع البيانات الفردية من الساعات الذكية والأجهزة القابلة للارتداء لتطبيقها على ملايين الأشخاص وأمراضهم المختلفة.
لقد حول التطبيق الصحي الجديد من شركة أبل، هاتفك بشكل فعال إلى جهاز بحث طبي حيوي. يمكن للباحثين الآن إنشاء دراسات يجمعون من خلالها البيانات والمدخلات من هواتف المستخدمين؛ لتجميع البيانات للدراسات الصحية. قد يتتبع هاتفك عدد الخطوات التي تتخذها في اليوم، أو يطالبك بالإجابة على أسئلة حول ما تشعر به بعد العلاج الكيميائي.
وكما يتم كذلك استخدام تقنيات البيانات لمراقبة وتتبع الأطفال في وحدة الأطفال المبتسرين والمرضى. من خلال تسجيل وتحليل كل نبضة قلب ونمط تنفس لكل طفل. تمكنت الوحدة من تطوير خوارزميات يمكنها الآن التنبؤ بالعدوى قبل 24 ساعة من ظهور أي أعراض جسدية. وبهذه الطريقة، يمكن للفريق التدخل مبكرًا وإنقاذ الأطفال الضعفاء في بيئة تكون فيها كل ساعة مهمة، وكما تسمح لنا تحليلات البيانات الضخمة بمراقبة تطورات الأوبئة وتفشي الأمراض والتنبؤ بها.
تحسين أداء الأجهزة و الآلات:
تساهم عمليات تحليلات البيانات الضخمة الآلات والأجهزة على أن تصبح أكثر ذكاءً واستقلالية، حيث يتم استخدام أدوات البيانات لتشغيل سيارة (Google) الذاتية القيادة. تم تجهيز سيارة (Toyota) بكاميرات ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) بالإضافة إلى أجهزة كمبيوتر وأجهزة استشعار قوية للقيادة بأمان على الطريق دون تدخل البشر. يمكننا حتى استخدام أدوات البيانات الضخمة لتحسين أداء أجهزة الكمبيوتر ومستودعات البيانات.
تحسين المدن والبلدان وتحسينها:
يتم الاستفادة من البيانات الضخمة في العمل على تحسين العديد من جوانب المدن والبلدان، حيث يمكن للمدن أن تحسن تدفقات حركة المرور بناءً على معلومات حركة المرور في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات الطقس. يقوم عدد من المدن حاليًا بتجربة تحليلات البيانات الضخمة بهدف تحويل نفسها إلى مدن ذكية ، حيث يتم دمج جميع عمليات البنية التحتية للنقل والمرافق.
وتستعمل عدادات المياه الذكية للاستفادة من البيانات الضخمة الناتجة، للكشف عن الري غير القانوني في الوقت الفعلي، وقد تم استخدامها لمساعدة بعض أصحاب المنازل على خفض استخدامهم للمياه بنسبة تصل إلى 80 بالمائة، حيث تستخدم لوس أنجلوس البيانات من أجهزة استشعار الطريق المغناطيسية، وكاميرات المرور للتحكم في إشارات المرور، وبالتالي تدفق حركة المرور حول المدينة، ويتحكم النظام المحوسب في 4500 إشارة مرور في جميع أنحاء المدينة، حيث قلل من الازدحام المروري بنحو 16 بالمائة.
تحسين الأمن وتنفيذ القانون:
يتم من خلال البيانات الضخمة الاستفادة بصورة كبيرة بالعمل على تحسين الأمن وتمكين إنفاذ القانون. ومن الأمثلة على ذلك وكالة الأمن القومي في الولايات المتحدة، حيث تستخدم تحليلات البيانات الضخمة لإحباط المؤامرات الإرهابية من خلال الوصول إلى بياناتهم من التجسس عليها، وكما يستخدم آخرون تقنيات البيانات الضخمة لاكتشاف ومنع الهجمات الإلكترونية. تستخدم قوات الشرطة أدوات البيانات الضخمة للقبض على المجرمين وحتى التنبؤ بالنشاط الإجرامي وتستخدم شركات بطاقات الائتمان البيانات الضخمة للكشف عن المعاملات الاحتيالية.
