خطوات لتحويل البيانات الضخمة إلى بيانات حقيقية

البيانات الضخمة Big Data:

عرف المختصين البيانات الضخمة بأنها أي مجموعة من البيانات التي هي بحجم هائل يتجاوز إمكانية برامج قواعد البيانات العادية على معالجتها من خلال أدوات قواعد البيانات التقليدية، وذلك من جمع هذه البيانات ومشاركة ونقل وتخزين وإدارة وتحليل ليتم كل ذلك خلال فترة زمنية قصيرة لتلك البيانات؛ ومن وجهة نظر مقدمي الخدمات، هي الأدوات والعمليات التي تحتاجها المنظمات للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات لغرض التحليل. الطرفان اتفقا على إنها بيانات هائلة لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية في ظل تلك القيود.

أهمية البيانات الضخمة:

إنّ للبيانات الضخمة دور فعال في العمل على إيجاد الحلول المناسبة، لأهم المشاكل التي تواجه البشر فإن البيانات الكبيرة هي المفتاح لحل العديد من المشاكل في كل من الشركات والمؤسسات وفي الصحة العامة، وعلى الرغم من أن معظم المستهلكين قد لا يدركون ذلك، إلا أن البيانات الضخمة توجه معظم القرارات اليوم، ولديها عدد لا يحصى من الاستخدامات لأغراض تجارية وخيرية، لا يوجد حد لإمكانات البيانات الضخمة. لنلق نظرة على بعض الأمثلة حول كيفية قيام قادة المؤسسات في جميع أنحاء العالم باستخدام البيانات الكبيرة لإحداث تأثير في قطاعاتهم.

لمعالجة البيانات الضخمة أهمية كبيرة ودور فعال، حيث ساهمت بتقديم نتائج مميزة في معالجة البيانات بعد حدوث المشكلات وكما أنّ لها أهمية في تعين مواطن الأزمات، لكن تحليل البيانات بأثر رجعي لا يُلائم عالم اليوم بتحولاته السريعة، وبهذا أصبح من الضروري الاستعداد بأدوات البيانات الضخمة التي تُركز على احتياجات الأعمال، بالإضافة إلى توفير البنية المناسبة للبيانات والاستعانة بتوجيهات المتخصصين، الأمر الذي يسمح بإنتاج تقارير الفرضيات للتحليلات في الحالات الطارئة والمستقبلية ومن ثم استغلال الفرص الجديدة.

تسوية قواعد البيانات:

وتحتاج تحليلات الأعمال في البداية إلى جمع البيانات ثم تنظيمها في قواعد للبيانات بحيث تحدد العلاقات فيما بينها أو ما تسمى بعملية (تسوية قواعد البيانات)، وبالنظر إلى الكميات الهائلة المُتاحة اليوم من البيانات، فإنه من الصعب على المختصين من فرق العمل قراءتها وتحليلها لتحقيق قيمة ملموسة للعمل. وهو ما يُثبت أهمية منصات التحليل في تقديم رؤى للأعمال تدعم تفوق المؤسسات.

وهنا تظهر كذلك أهمية منصات البيانات الجديدة والتي يتم خلالها استخدام الكثير من التقنيات الحديثة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم الإدراكي، والتي بدورها لا تحتاج إلى استخدام لغات برمجة مُعقدة، وكما ينبغي الالتفات لدور تقنيات وضوابط مكمّلة لا تقل أهمية عن البيانات الضخمة مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية والأمن السيبراني.

خمس توصيات للاستفادة من البيانات الضخمة:

فيما يلي خمس توصيات للاستفادة من البيانات الضخمة في المؤسسات والشركات وهي كما يلي:

أولًا: البدء في تمكين البيانات الضخمة:

العمل على البدء في تمكين البيانات الضخمة وتطبيقاتها في المؤسسات والشركات، يضعها في الصدارة بين هذه الشركات المنافسة بمختلف المجالات، وكذلك للتحليلات الكبيرة والفعالة لهذه لبيانات الضخمة دور في تحديد الفارق بين مجرد بقاء المؤسسة وبين نجاحها.

ثانيًا: التنقيب عن البيانات:

حيث أن البيانات هنا تعد النفط الجديد، فلابد أن يسبق التنقيب عنها مرحلة المعالجة. ويحتاج ذلك وضع خطة كاملة للبيانات تُساعد في إعداد تقارير الفرضيات ودعم التحليلات المدفوعة بالمستخدمين.

ثالثًا: تشكيل فريق من علماء البيانات المختصين:

حتى مع توفر الموارد المالية، ليس من السهل توظيف أعداد كبيرة من علماء البيانات في ظل المنافسة الكبيرة لاستقطاب أفضل المختصين، لذلك يجب البحث عن علماء بيانات محترفين، فإن مبدأ استخدام الأشخاص العاديين في البحث العلمي والتكنولوجيا الرقمية ليس جديدًا، حيث أنّ المطورين يستخدمون بالفعل التكنولوجيا والمنصات المبسطة لتطوير التطبيقات والحد من المهام المتكررة التي تستهلك وقتًا طويلاً.

يدرك علماء البيانات المختصين تفاصيل الأعمال، ويتفوقون على غيرهم في تفسير البيانات، فهم بذلك أفضل داعم للتوجه نحو التحول الرقمي في المؤسسات. لذلك من المهم اختيار المستخدمين المتميزين للتكنولوجيا من ذوي الدراية بميزاتها المُتقدمة وتزويدهم بمهارات تحليلية وإحصائية.

رابعًا: التوجه نحو التقنيات الحديثة مع الاحتفاظ بالوسائل التقليدية:

تعتبر (بحيرات البيانات) أو ما يعرف (Data lake) مستودع للبيانات الخام، حيث بإمكانها اقتناء الأعداد الهائلة من البيانات المختلفة في شكلها الأولي ودمجها، ولكن هذه الميزات لا تعني التخلي التام عن المستودعات التقليدية التي يمكن استخدامها في دعم التحليلات الاعتيادية.

خامسًا: البداية ولو بخطوات صغيرة:

قد يظهر التوجه نحو تبني البيانات الضخمة مجال معقد، ممّا يسبب للكثيرين الخوف من عدم النجاح فيها والنتائج الغير متوقعة؛ ليؤدي ذلك لتأخر بدء الكثير من المؤسسات في هذا المجال، ولهذا يفضل البدء بمشروعات صغيرة للتحليلات التنبؤية البسيطة، والاعتماد على النجاحات الصغيرة للانتقال منها إلى تطبيقات أكثر تعقيداً.