هل تواجه الشركات صعوبة في استثمار تحليلات البيانات الضخمة؟
على الرغم من كثرة الأدلة على أهمية البيانات الضخمة في عالم الأعمال والمؤسسات ومدى الأهمية للاتجاه نحوها والاستفادة منها، إلا أن عدد كبير من الشركات قد أشارت إلى أنه حتى الآن لم يتم العثور على تطبيقات مناسبة للبيانات الضخمة، وافتقارها إلى مهارات التحليل المُلائمة. ويعود تجاهل بعض الشركات لتحليلات البيانات الضخمة أو مواجهتها صعوبة في استثمارها إلى ثلاثة أسباب:
1. تعقيد البيانات:
تأتي البيانات الضخمة من العديد من المصادر المختلفة، وهذا ما جعلها بحاجة كبيرة إلى الترتيب والتصنيف والتصفية، وليأتي بعد ذلك مهمة ربط هذه البيانات بمجموعات أخرى من البيانات كي تصبح أساس لاتخاذ قرارات مهمة. وتستغرق عمليات الإعداد والدمج واختبار الخوارزميات وقت طويل، ممّا يدفع بعض الشركات للتوجه إلى أنواع تقليدية من البيانات مثل تقارير التعاملات ونحوها.
2. طبيعة تقارير تحليلات البيانات الضخمة:
من الصعب قيام المسؤولين عن اتخاذ القرارات في المؤسسات من مدراء أو غيرهم بقراءة تحليلات البيانات الضخمة، فعادةَ ما يحتاجون تقارير تحتوي خطوات عملية لشركاتهم. وفي المقابل يقوم بإعداد تقارير البيانات الضخمة والاهتمام بها باحثين مختصين في البيانات ليتعاملوا معها باعتبارها غايةً بذاتها.
3. صعوبة قراءة تحليلات البيانات الضخمة:
كثيراً ما تحتوي التقارير باختلافها على جداول لا نستطيع قراءتها بشمولية وبصورة سريعة، حيث يحتاج ذلك إلى نظرةً فاحصة ودقيقة، وذلك في الوقت الذي يستهدف المدراء وأصحاب القرار تقارير تنطلق من خطط شركاتهم وتُزودهم بحلولٍ عملية، وبطبيعة الحال لا يستحيل تجاوز هذه الحواجز التي تعوق استخدام البيانات الضخمة، ويُمكن ذلك من خلال أربع وسائل أولية وهي كما يلي:
1. الأدوات الآلية:
ويقصد بها إيجاد أدوات لدمج البيانات يمكنها إتمام معظم عمليات استيعاب البيانات ودمجها بصورة آلية.
2. وضع نماذج دقيقة للعمل:
لا بد أت يكون دور تحليل البيانات الضخمة قائم بالصورة الرئيسية على حل مشكلات واضحة مثل قلّة الإيرادات والمنتجات الرائجة وتحسين عمليات خدمة العملاء، وبذلك من المهم أن تتم عمليات تحديد المشكلات بدقة بحيث تستهدف الخوارزميات معالجتها، وتتضمن هذه الخطوة الاستغناء عن مشروعات البيانات الضخمة التي لا ترى الإدارة العليا فائدتها وفعاليتها.
3. التمثيل المرئي للبيانات:
لا بد من تمثيل البيانات على هيئة مخططات ورسوم بيانية وخرائط وغيرها من الصور التي تبسط عنليات فهمها، وعلى أن يتم الاكتفاء بتقديم الجداول المفصلة للمسؤولين المعنيين بالتحليل العميق للبيانات، وذلك بعد إطلاعهم على ملخصها، حيث سيساعد التمثيل البصري للبيانات الجذاب وسهل الفهم في تعزيز ثقة الإدارة في قيمة البيانات الضخمة.
4. قياس أثر تحليل البيانات:
وتضم أبرز القياسات اللازمة لتمكين البيانات الضخمة والتحليلات من نقاط تربط المهتمين بالبيانات ومعرفتهم لفائدتها، ومن ذلك أعداد المستخدمين الذين يستمرون باستعمال تقارير قد مضى عن إصدارها ستة أشهر، وكذلك أعداد الطلبات التي تحتاج للإضافة إلى تقارير سابقة، وأعداد تحليلات البيانات الضخمة التي نتج عنها خطوات عملية لتحسين أداء العمل ويُمكن قياسها.
