تعتمد الشركات على تحليل البيانات بشكل أساسي لتطوير أعمالها، وفهم العملاء، والتفوّق على المنافسين، وزيادة إنتاجية العمل، إذ يشكل تحليل البيانات أهمية قصوى في الجهود التي تبذلها الشركات للتنبؤ والاستعداد والاستجابة بطريقة استباقية وسريعة لخطط العمل المستقبلية، ما يعني أن البيانات بالفعل ستحكم المستقبل.
حجم البيانات التي يتم إنتاجها يوميا في جميع الصناعات (المصدر)
تُثبِت هذه الأرقام والتطورات التكنولوجية المتلاحقة التي نشهدها يوميا في مجال البيانات الضخمة إلى أن مواكبة الاتجاهات الحديثة خطوة ذكية وضرورية من شأنها أن تساعد في تطوير عملك وتنميته، إليك قائمة بأهم اتجاهات تحليل البيانات عام 2020:
إنترنت الأشياء (IoT) هو ربط بين العديد من الأجهزة والشبكات والتقنيات والموارد البشرية لتحقيق هدف مشترك، وفقًا لتقرير صادر عن IDC، من المتوقع أن تصل الاستثمارات في تقنية إنترنت الأشياء إلى تريليون دولار بحلول نهاية هذا العام
يعمل تدفق البيانات هذا على دعم تبني إنترنت الأشياء على نطاق واسع حيث سيكون هناك ما يقرب من 30.73 مليار جهاز متصل بإنترنت الأشياء بحلول عام 2020، وسيؤثر دمج تحليل البيانات وإنترنت الأشياء بشكل إيجابي على الأعمال، إذ تستخدم تطبيقات إنترنت الأشياء مجموعات ضخمة من مجموعات البيانات وتحتاج الشركات إلى إدارة هذه الكميات الكبيرة من البيانات وتحليلها وتفسيرها لاستخراج القيمة منها، وسيشكّل التكامل بين تحليل البيانات وإنترنت الأشياء كنزا للشركات يُمكّنها من زيادة الإيرادات وتحسين ميزتها التنافسية بعدة طرق.
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات جنبا إلى جنب لدرجة أن الناس يخلطون بينهما، ولكن الواقع أن تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي يرتبطان لأن الأول يعزز قدرات الأخير لتقديم رؤيةً أعمق وأفضل بما يتجاوز ما يمكن للمحللين البشريين القيام به، ومن جهة أخرى يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين عملية تحليل البيانات، نظرًا لأن البيانات تأتي من مصادر منظمة وغير منظمة، ليمنح العلامات التجارية نتائج أكثر دقة، وذكاء وسرعة.
من المتوقع أن يُحدث الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات ثورة في عالمنا، لذلك تسعى المؤسسات إلى الاستفادة من القيمة التجارية الهائلة التي يجلبها تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي، أما تلك الشركات التي لا تتبنى الذكاء الاصطناعي، وتقنيات تحليل البيانات لن تكون قادرة على المنافسة بفعالية لأن تجاهل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات سيعطل بشكل كبير كل صناعة على مستوى العالم.
وبحلول نهاية عام 2024، ستتحول 75٪ من المؤسسات من مرحلة التجربة إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى زيادة 5 أضعاف في تدفق البيانات والبنية التحتية للتحليلات.
التعلم العميق هو وظيفة ذكاء اصطناعي (AI) تحاكي عمل الدماغ البشري في معالجة البيانات وإنشاء أنماط لاستخدامها في صنع القرار، وهو حقل فرعي من التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي.
في 10 اتجاهات لتحليلات المؤسسات التي يجب مراقبتها في عام 2020 ، أشار فرانك بيرنهارد، مؤلف ومدير البيانات والتحليلات، إلى أنه في عام 2020، لا ينبغي اعتبار التعلم العميق كلمة رنانة فقط، بل "ثورةً عن كيفية أداء الشركات مع الذكاء الاصطناعي ضد منافسيها ".
بالنظر إلى كل من الخصائص الأربعة للبيانات الضخمة: (الحجم والتنوع والسرعة والصدق)، فإن خوارزميات التعلم العميق هي أكثر ملاءمة لمعالجة المشكلات المتعلقة بحجم وتنوع تحليلات البيانات الضخمة، يستغل التعلم العميق بطبيعته توفر كميات هائلة من البيانات ، أي الحجم في البيانات الضخمة، ليوفّر وقتا لعلماء البيانات لربط رؤاهم بالعمل.
قبل الخدمات السحابية كان نقل البيانات، وخاصة الكميات الكبيرة منها، بطيئًا، ومع ظهور الخدمات السحابية قللت من العديد من هذه القيود، مما سهل على الفرق التنسيق عبر المسافات، ومشاركة البيانات والأفكار والمعلومات على نطاق واسع.
لم يعد تحليل البيانات ممكنا دون الخدمات السحابية، بحلول عام 2022 ، ستكون الخدمات السحابية ضرورية لـ 90٪ من الابتكارات وتحليل البيانات
لتقييم البيانات بشكل مربح، تحتاج الشركات إلى سعة تخزين ويجب أن يكون تحليل البيانات ممكنا بشكل مثالي في الوقت الفعلي، وهنا ستكون الحاجة فيه للخدمات السحابية مُلحّة، يمكن أن توفر الخدمات السحابية نهجًا موحدًا للبيانات، مما يسمح بالوصول السريع إلى بيانات الأعمال الضرورية من قبل صانعي القرار في أي شركة، يتضمن ذلك الوصول إلى أنواع مختلفة من البيانات، فضلاً عن البيانات من مصادر مختلفة، كما ويمكن استكشاف البيانات واختبارها وتقييمها بسرعة.
استخدام السحابة يسهل تتبع الأفكار وتحليلها والعمل على أساسها، يمكن أن تقدم البيانات الضخمة والخدمات السحابية معًا قيمة هائلة لجميع الشركات.
سوق البيانات عبارة عن منصة حيث يشتري المستخدمون أو يبيعون أنواعًا مختلفة من مجموعات البيانات وتدفق البيانات من عدة مصادر، تعد أسواق البيانات في الغالب خدمات سحابية حيث يقوم الأفراد أو الشركات بتحميل البيانات إلى الأنظمة السحابية، تتيح هذه الأنظمة الأساسية الوصول إلى بيانات الخدمة الذاتية مع ضمان الأمن والاتساق والجودة العالية للبيانات لكلا الطرفين.
بحلول عام 2022، ستكون 35٪ من المؤسسات الكبيرة إما من بائعي البيانات أو من مشتريها عبر أسواق البيانات الرسمية عبر الإنترنت، أي أنها ستشهد ارتفاعا (25%) مقارنة بعام 2020.
باستخدام أسواق البيانات، يمكن للمشترين شراء مجموعات البيانات لتحسين تحليلاتهم وتقديم خدمات جديدة لعملائهم بينما يستثمر البائعون في بياناتهم.
أصبح تحليل البيانات أمراً ضروريا في الشركات لتعزيز كفاءة الأعمال، وقد أوصت غارتنر Gartner، شركة الأبحاث والاستشارات العالمية في تقريرها أنه: "يجب على قادة البيانات والتحليلات مراقبة التقنيات الناشئة وتجربتها ونشرها"، ومما لا شك فيه أن مواكبة الاتجاهات الحديثة يُعدّ خطوة ذكية من شأنها أن تساعد في تحديث عملك وتنميته.
لوسيديا هي أداة استماع لوسائل التواصل الاجتماعي مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تُمكّن الشركات من خلال رصد وتحليل المحتوى باللغتين العربية والانجليزية، وباللهجات العربية المحلية المختلفة، في الحصول على أدق البيانات عن علامتها التجارية، لتتمكن من تصميم منتجات ذات قيمة، وتعزيز رضا العملاء، وتنفيذ حملات تسويقية ناجحة، وتحقيق المزيد من المبيعات بفضل قائمة شاملة من مزايا الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي.
