رجوع
الاستفادة من البيانات الضخمة والتحليلات المتطورة في المملكة العربية السعودية: دفعة قوية للشركات لتحقيق الابتكار والنمو
هل يمكنك تصور كم البيانات التي تخزن وتطرح على وسائل التواصل الاجتماعي يوميًا؟ هل تعرف حجم البيانات التي تراكمها حركة التعاملات والخدمات اليومية في مؤسسة ما؟ يدعى هذا الكم الهائل من البيانات باسم البيانات الضخمة فما هو تعريف هذه البيانات وما هي أهمية استخدام التقنيات المتقدمة والأدوات الصحيحة لتحليلها واستخلاص النتائج منها في تحسين الأعمال وتطوير الخدمات في ظل إستراتيجية التحول الرقمي للمملكة العربية السعودية؟
ما هي البيانات الضخمة؟
تتعدد مصادر البيانات الضخمة المتاحة التي يمكن للمنظمات والشركات الاستفادة منها وتختلف بناءً على احتياجات كل نشاط ومجال استخدامها، ومن أبرز هذه المصادر:
- الحكومات: تدير الحكومات معظم الخدمات لمواطنيها عبر جهاتها وإداراتها فهي تملك أكبر قواعد من البيانات المخزنة، وتوفر مصادر ضخمة للمعلومات مثل الإحصاءات السكانية والبيانات الجغرافية والاقتصادية والصحية. والمعاملات اليومية في مختلف الدوائر والجهات الحكومية الخدمية والمالية والعقارية والقضائية وفق الإجراءات الإدارية والقوانين والأنظمة واللوائح التنفيذية.
- الشركات وقطاع الأعمال: تجمع الشركات وتولد كميات ضخمة من البيانات خلال تنفيذ أنشطتها التجارية وعملياتها اليومية على اختلاف أنواعها ومنتجاتها وخدماتها، مع الحاجة لنظام يخزن البيانات سواء كانت بيانات موظفيها أو عملائها أو السلع والمنتجات أو عملياتها التشغيلية والتسويقية ومبيعاتها ومصادر تمويلها وتقاريرها المالية المختلفة.
- نشاط الأفراد على الإنترنت: توفر المنصات الرقمية المختلفة كميات هائلة من البيانات الضخمة التي تتولد عبر نشاط المستخدمين وتخزين بياناتهم وإدارة حساباتهم ومتابعة بريدهم الإلكتروني وبياناتهم السلوكية على الشبكة، مثل تفاعلهم مع التطبيقات وعدد مرات البحث عن منتج أو خدمة ومشاهدات الصفحات ومقاطع الفيديو وعدد التحميلات والصور والنصوص والوسائط المختلفة المتبادلة بينهم. إضافة إلى التعليقات والآراء والإعجابات والمشاركات والتفضيلات التي يضعونها على المواقع المختلفة والمتاجر الإلكترونية.
- الأجهزة المرتبطة بالشبكة وإنترنت الأشياء: يوفر ارتباط الأجهزة بالإنترنت والإنسان الذي يدير هذه الأجهزة كمية ضخمة من المعلومات التي تُرسل إلى الخوادم ليتم لاحقًا تحليلها وتبادلها، مثل البيانات العملية والحسابية والتاريخ التفصيلي وسجلات المعاملات والبيانات السلوكية والجغرافية للعملاء. وتتنوع هذه البيانات في حجمها وتعقيدها وتنظيمها وصيغتها، ومنها أجهزة الاستشعار والتصوير بالأقمار الصناعية وأجهزة التتبع والكاميرات الرقمية وأجهزة قراءة الطقس وتحليل الهواء والمناخ والأجهزة المنزلية الذكية والسيارات المتصلة بالإنترنت وأجهزة القياس الصحية وغيرها الكثير.
- البيانات العلمية والبحثية: البحوث العلمية والكتب الأكاديمية والتجارب العملية والدراسات المختلفة في كافة المجالات العلمية والأدبية وكافة والنظريات والآراء التي تسهم في التطور العلمي والتقني وتمكن من الوصول إلى اكتشافات جديدة.
- البيانات الصادرة عن اتصال الشبكات المشتركة: البيانات المالية والاقتصادية التي تتبادلها البنوك وشركات البطاقات الائتمانية ومزودي خدمات الدفع الإلكتروني والمتاجر الإلكترونية حول المعاملات المالية والأنماط التسويقية للمستهلكين وتحليلات الاستخدام وكشف الاحتيال.
أهمية تحليل البيانات الضخمة
يعرف تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics) بأنه عملية تنظيف وتخزين وتنظيم وفهرسة مجموعات البيانات وفحصها لاستخلاص القيمة والمعنى منها عبر استخدام أدوات وتقنيات متقدمة لإجراء كافة العمليات الضرورية التي لا يمكن تنفيذها باستخدام الوسائل التقنية التقليدية. يتم ذلك للاستفادة من البيانات والحصول على معارف ورؤى قيمة تساعد الشركات على تحقيق أهدافها وزيادة تنافسيتها وتعظيم أرباحها وتعزيز إمكاناتها في النمو.
وتبرز أهمية البيانات الضخمة في كفاءة تحليلها وطرق الاستفادة منها، ومن أهم المجالات التي تستعمل فيها تحليلات البيانات الضخمة:
- اتخاذ القرارات المستنيرة عبر فهم الاتجاهات والأنماط واتخاذ تقارير تحليل البيانات أساسًا لقرارات أفضل وأكثر دقة.
- تحسين الأداء والكفاءة، وتحديد المجالات التي يمكن تحسينها بأقل التكاليف وتحقيق نتائج أفضل وزيادة الفعالية التشغيلية.
- التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتوقع السلوكيات والأحداث المحتملة، واكتشاف النماذج والأنماط الجديدة لوضع خطط مدروسة وفعالة في تطوير المنتجات والخدمات بما يواكب توجهات الأسواق.
- الحصول على رؤية أوضح لتجربة العملاء وفهمهم وتحديد توقعاتهم واحتياجاتهم وسلوكهم لتحسين تجربتهم وتطوير إستراتيجيات تسويقية أكثر فعالية.
- توفير أساس قوي للتقارير الفنية والتنظيمية والحصول على المعلومات المهنية المتقدمة.
- دراسة الظواهر الطبيعية والاجتماعية والاقتصادية بصورة أكثر واقعية تدفع إلى تحفيز الاكتشاف والبحث العلمي والفهم الأفضل للعالم من حولنا.
- توقع المنتجات التي قد يحتاجها العملاء في المستقبل وتعزيز القدرة على تسويقها وخلق أساليب وسلع وخدمات جديدة تستخدم الرؤى المستخلصة من تحليل البيانات في تحفيز الابتكار.
- التعرف على المخاطر المتوقعة وتجنبها والمساعدة على وضع حلول استباقية للمشكلات التي قد تظهر في المستقبل واتخاذ الإجراءات الاستباقية والصيانة الوقائية.
- تحليل التهديدات الداخلية والخارجية لأمن البيانات وسلامتها، ورصد البيانات ذات الأهمية والغير امنة بالطريقة الملائمة والتأكد من عملية تخزينها وحفظها.
- تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على استخلاص المعرفة وتطوير نماذج دقيقة وفعالة توفر حلولًا مبتكرة في مختلف المجالات، وتدريب هذه النماذج على التعرف على الصور والكلام وترجمة النصوص وفهم اللغة الطبيعية وغيرها من مهام الذكاء الاصطناعي.
التحديات التي تواجه المنظمات التي تمتلك بيانات ضخمة
تواجه المنظمات التي تمتلك كميات ضخمة من البيانات مجموعة من التحديات التي تصعّب من إمكانية تحليل بياناتها الضخمة بنفسها، ومن أبرزها:
- التخزين: عدم توفر مساحة تخزين كبيرة وأنظمة تخزين فعالة وقواعد بيانات متخصصة للمعلومات كبيرة الحجم لتوفر إمكانية الحفاظ عليها بأمان نظرًا لحجم البيانات الضخمة المتزايد باستمرار والنمو الهائل والمتسارع في كميتها.
- المعالجة: ضعف قدرات الحواسيب المستخدمة وعدم قدرتها على المعالجة القوية للبيانات وتحليلها بصورة سريعة وفعالة وعدم توفر التقنيات والأدوات المتقدمة مثل تقنيات التوزيع والتخزين المؤقت والحوسبة السحابية.
- الجودة: تنوع البيانات وعدم تجانسها ووجود الأخطاء والعيوب والنقص فيها مع ضعف قدرات تحسين جودة البيانات وتطبيق إجراءات التنظيف والتوحيد.
- الخصوصية والأمان: عدم وضع سياسات وإجراءات قوية لحماية البيانات ومنع وصول الأشخاص غير المصرح لهم إليها للحفاظ على الخصوصية والسرية.
- كفاءة الموارد البشرية: النقص في الموظفين المتخصصين في تحليل البيانات الضخمة وعدم استخدام التقنيات المتقدمة وصعوبة توفير فريق متخصص وكادر يتمتع بالقدرات والأدوات اللازمة.
إن التغلب على هذه التحديات يساهم في مساعدة المنظمات على استخدام البيانات الضخمة بفعالية واستثمارها لتحقيق الفوائد والقيمة المضافة للأعمال وتذليل أي عقبات. لذا تقدم BBI الدعم اللازم لذلك عبر استخدام مجموعة من الأدوات المتطورة والمخصصة وفقًا لطبيعة مؤسستك وحجم عملياتها وبياناتها، ومن أبرز الخدمات التي تقدمها BBI:
- مستودع البيانات.
- دلتا ليك (Delta Lake).
- علوم البيانات (Data Science).
- تدفق الوسائط (Event Streaming).
- ذكاء الأعمال (Business Intelligence).
- التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics).
التجربة السعودية في قطاع البيانات الضخمة
تتصدر المملكة العربية السعودية دول المنطقة في قطاع البيانات الضخمة وتعد تجربتها فيه نموذجًا رائدًا للتطور والاستخدام الفعال للتكنولوجيا في إدارة البيانات واستغلالها. إذ قدّمت الحكومة السعودية العديد من المبادرات والاستثمارات بهدف تطوير البنية التحتية التقنية وتعزيز الاستخدام الذكي للبيانات في القطاعات المختلفة. إضافة لاعتماد الإستراتيجية الوطنية للتنمية الإحصائية ومشاريع الربط الإلكتروني الحكومي، والتركيز على دعم مبادرات التحول الرقمي واعتماد التصنيفات الدولية في جميع القطاعات الحكومية والخاصة وفق رؤية المملكة السعودية في 2030 لانتقال المملكة من اقتصاد قائم على الموارد الطبيعية إلى اقتصاد رقمي موجه بالابتكار.
وتدعم الحكومة السعودية الشركات في مجال البيانات الضخمة عبر توفير البنية التحتية والموارد المالية لنشر النطاق العريض عالي السرعة والجيل الخامس للاتصالات ووضع الخطط الاستثمارية. يهدف ذلك إلى تعزيز الابتكار وتشجيع رواد الأعمال على تطوير تطبيقات مبتكرة قائمة على البيانات الضخمة والاستخدام الذكي للبيانات، وتحسين كفاءة الحكومة وأدائها واستخدام الأتمتة والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة وتفسيرها واستخلاص النتائج منها. إضافة إلى تقديم الخدمات عن بعد للمواطنين والمقيمين وخطط بناء المدن الذكية وإنشاء مراكز بيانات ضخمة موزعة في كافة مناطق المملكة، إلى جانب الاعتماد على تحليل البيانات الضخمة لتحسين الإنتاجية في قطاعات التنقيب والتعدين والاستخراج.
ختامًا يُظهر الاهتمام الكبير والاستثمار الاقتصادي الذي توليه المملكة لمجال البيانات الضخمة طموحًا كبيرًا لاعتلاء المنصة العالمية للابتكار، وتحقيق تحسينات شاملة في القطاعات الحكومية والخاصة تمهد الطريق نحو تحقيق التحول الرقمي وإنجاز تحسينات شاملة في جميع جوانب الحياة الاقتصادية والاجتماعية في المملكة العربية السعودية.
