البيانات

4 طرق لتمهيد الطريق أمام استخدام البيانات الضخمة

على الرغم من تواتر الأدلة على أهمية البيانات الضخمة في عالم الأعمال والمؤسسات الحكومية وقصص الاستفادة منها، إلا أن عددًا غير قليل من الشركات تُقر إلى الآن بعدم عثورها على تطبيقات مناسبة للبيانات الضخمة وافتقارها إلى مهارات التحليل المُلائمة.

ويُعزى تجاهل بعض الشركات لتحليلات البيانات الضخمة أو مواجهتها صعوبة في استثمارها إلى ثلاثة أسباب:

1. تعقيد البيانات:

ترِد البيانات الضخمة من مصادر شتى، ما يجعلها بحاجةٍ ماسة إلى الترتيب والتصفية والتصنيف. ويلي ذلك ربطها بمجموعات أخرى من البيانات كي تصلح أساسًا لاتخاذ قرارات واعية. وتستغرق عمليات الإعداد والدمج واختبار الخوارزميات وقتًا طويلًا ما يدفع بعض الشركات للركون إلى أنواع تقليدية من البيانات مثل تقارير التعاملات ونحوها.

2. طبيعة تقارير تحليلات البيانات الضخمة:

يصعب على المديرين قراءة تحليلات البيانات الضخمة فغالبًا ما يريدون تقارير تتضمن خطوات عملية لشركاتهم. وفي مُقابل ذلك يتولى إعداد تقارير البيانات الضخمة باحثون متخصصون في البيانات يتعاملون معها باعتبارها غايةً بذاتها.

3. صعوبة قراءة تحليلات البيانات الضخمة:

كثيرًا ما تتضمن التقارير جداول لا يُمكن الإحاطة بها في قراءة سريعة وتتطلب نظرةً فاحصة، في الوقت الذي يستهدف المديرون تقارير تنطلق من خطط شركاتهم وتُزودهم بحلولٍ عملية.

وبطبيعة الحال لا يستحيل تجاوز هذه الحواجز التي تعوق استخدام البيانات الضخمة، ويُمكن ذلك عبر أربع وسائل أولية:

1. الأدوات الآلية: وتعني إيجاد أدوات لدمج البيانات يمكنها إتمام معظم عمليات استيعاب البيانات ودمجها آليًا.

2. وضع نماذج دقيقة للعمل: ينبغي أن تقصد تحليلات البيانات الضخمة في المقام الأول حل مشكلات فعلية مثل تراجع الإيرادات أو استشراف الاتجاهات والمنتجات الرائجة وتحسين أثر الخدمات. وبالتالي من المهم تحديد المشكلة بدقة بحيث تستهدف الخوارزميات معالجتها. وتتضمن هذه الخطوة التخلي عن مشروعات البيانات الضخمة التي لا تلمس الإدارة العليا فائدتها.

3. التمثيل المرئي للبيانات: من المهم تصوير البيانات في هيئة مخططات ورسوم بيانية وخرائط وغيرها من الصور التي يسهل استيعابها، على أن يقتصر تقديم الجداول المُفصلة للمسؤولين المعنيين بالتحليل العميق للبيانات بعد إطلاعهم على ملخصها. وسيُسهِم التمثيل البصري للبيانات الجذاب وسهل الفهم في تعزيز ثقة الإدارة في قيمة البيانات الضخمة.

4. قياس أثر تحليل البيانات: وتشمل أهم القياسات في تبني البيانات الضخمة والتحليلات نقاطًا تتصل بحماس المعنيين بالبيانات وإدراكهم لفائدتها من قبيل: عدد المستخدمين الذين يُواصلون استخدام تقارير مضى على صدورها ستة أشهر، وعدد الطلبات التي تبتغي الإضافة إلى تقارير سابقة، وعدد تحليلات البيانات الضخمة التي أثمرت خطوات عملية لتحسين أداء العمل ويُمكن قياسها.

الوسوم

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق