الشركات الناجحة والناجحة فقط هي من أدركت أهمية أن يكون لديها كيان مُخصص لمراجعة البيانات وتحليلها وإنتاج تقارير بناءً عليها لمساعدة مديري الأقسام المختلفة على اتخاذ القرارات المناسبة.
لقد أدركت المنظمات التي لديها إمكانية الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات أنها تجلس فوق مناجم من الذهب، أنه لديها فرصة لا مثيل لها للتميز والوصول لعملائها بالطريقة التي يفضلونها، لذلك سعت جاهدة لإيجاد طرق لاستخدام هذه البيانات لتحقيق المزيد من الربحية. فتحليل البيانات ساعد الكثير من الشركات بالفعل على زيادة إنتاجيتها، بل والأهم خفض تكاليف الإنتاج بشكل لم يسبق له مثيل.
دعون نعرض مثال حي حتى تدرك كيف تمكنك المؤسسات من تغيير قواعد اللعبة من خلال الاستفادة من البيانات لديها.
يحتوي كل هاتف محمول على رقم تعريف فريد، يُعرف أيضًا باسم IMEI. يمكن لأي برج هاتف خلوي قريب تحديد موقع هذا الهاتف عن طريق الاتصال به عبر ترددات الراديو. أبراج الاتصالات تُسجل هذا الرقم وتخزينه في صورة أكواد وبيانات بواسطة مزود الشبكة لكل مكالمة واردة وصادرة إلى هاتفك.
خلال عام 2023، كان في الولايات المتحدة أكثر من 310 مليون مستخدم للهواتف الذكية، وهو ما يترجم إلى مليارات البيانات على تُخزن في قاعدة بيانات تلك الأبراج، لا يمكن تخزين هذه الكميات الضخمة في مراكز البيانات العادية، ولا يمكن معالجتها مثل البيانات العادية.
تسمى مستودعات تخزين البيانات الكبيرة التي تحتفظ بهذه الكميات الكبيرة من البيانات مؤقتًا حتى تصبح جاهزة للمعالجة ببحيرات البيانات أو “data lake”. يمكن أن تساعد معالجة هذه البيانات وتحليلها المؤسسات على التعرف على كافة تحديات في السوق وبالتالي اتخاذ الإجراءات المناسبة وتحسين أداء الشركة.
ولكن كيف يمكن للشركات تحقيق ذلك، هذا ما سوف نناقشه في هذا الموضوع.
كيف يمكن للشركات الاستفادة من تكنولوجيا البيانات الضخمة أو Big Data؟
كما أوضحنا أهمية البيانات بالنسبة للكثير من الشركات والصناعات، فالأمر لا يتوقف على الشركات الرائدة وحسب، ولكن هذا المفهوم لابد من تبنيه حتى في الشركات صغيرة الحجم.
إليك ما يمكن القيام به لتحقيق ذلك.
1. تحسين معالجة البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة تطورت تطورًا ملحوظًا، أصبح كلاهما يمثلًا تخصصات مختلفة، إلا أنه لايزال هناك الكثير من نقاط التشابه.
فعلى سبيل المثال، فالاعتماد على أدوات الذكاء الاصطناعي اصبح أمرًا بديهيًا لدى الكثير من الشركات، ولكن جودة المخرجات تعتمد أساسيً على جودة البيانات وطرقة معالجتها.
فكلما كانت البيانات ذات صلة بنطاق أعمالك، يملك لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تعمل بكفاءة أكبر.
والآن، الكثير من الشركات أصبحت تُصمم نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها مُخصصة لها بناء على معالجة بياناتها والتحليلات لتحقيق نتائج أفضل. تعمل أدوات الصناعة الرائدة، مثل ManageEngine Analytics Plus، على الاعتماد على تكنولوجيا التعلم الآلي لإنشاء تحليلات أكثر دقة ومعلومات قيمة لاستخدامها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تلك المعلومات تتضمن توقعات بشأن مستقبل الشركة أو حالة السوق بصفة عامة والتي تفيد الكثير من الشركات، وبالتالي فالأمر يتوقف على اختيار أداة تحليلات الذكاء الاصطناعي المناسبة وإخضاعها لسياسات عملك للحصول على تقارير مُفصلة تساعد مؤسستك على الاستعداد للمستقبل وتقليل تكاليف التشغيل.
2. الاستفادة من البيانات أول بأول
لابد أن تكون لدى مسؤولي قسم تكنولوجيا المعلومات (IT) أو محللي البيانات الخبرة والمعرفة الكافية على اختيار البيانات القيمة، والتي سوف تساعد المؤسسة على تحسين الإنتاجية وزيادة أرباحها، وعامة فإن أفضل البيانات هي أحدثها وأكثرها دقة. وكلما أسرعت في معالجة هذه البيانات واستخلاص المعلومات المهمة كلما كان ذلك أفضل لمؤسستك وساهمت في بناء توقعات صحيحة مفيدة لمديري الشركة.
فالبيانات الجديدة تتطلب معالجة فورية أو في الوقت المناسب. تعتبر المعاملات المالية، والتحقق من OTP، وسلوك العملاء على تطبيقات التجارة الإلكترونية كلها أمثلة رائعة على ذلك.
في السابق، كانت معالجة البيانات المجمعة هي الأسلوب السائد لدى الشركات، حيث تقوم المؤسسات بجمع وتخزين كميات كبيرة من البيانات لفترات طويلة، ثم يتولى المحللون معالجتها لوظائف منفصلة.
في عصر الأعمال الحالي الذي يتمحور حول البيانات، تعمل المؤسسات على تعزيز آليات تحليل البيانات الخاصة بها لضمان الاستمرارية وتحسين التقارير والنتائج التي تحصل عليها الأقسام المختلفة. فالشركات حاليًا أدركت أن معالجة البيانات في الوقت المناسب يمكن أن تترجم إلى أرباح ضخمة!
3. حافظ على تنظيم بياناتك
من المهم للغاية أن تكون البيانات متاحة للأشخاص الذين يتولون مهمة تحليلها. ولتحقيق ذلك، يجب على المنظمة التأكد من أنها تستخدم المنصة الصحيحة لتخزين بياناتها.
على سبيل المثال، إذا كانت مؤسستك تحتفظ بسجلات لأرقام الهواتف، فقد تحتوي بعض الإدخالات على رموز دولة والبعض الآخر قد لا تحتوي عليها. لكن هذه التناقضات البسيطة قد تؤدي إلى صعوبات في معالجة البيانات. يضمن التنسيق الصحيح في هذه البيانات معالجة أسهل.
No comment