كشفت دراسة استقصائية أجرتها NVP أن الاستخدام المتزايد لتحليلات البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات أكثر استنارة قد أثبت نجاحه بشكل ملحوظ. أكد أكثر من 80٪ من المديرين التنفيذيين أن استثمارات البيانات الضخمة مربحة ، وقال نصفهم تقريبًا إن مؤسستهم يمكنها قياس الفوائد من مشاريعهم.
عندما يكون من الصعب العثور على مثل هذه النتيجة غير العادية والتفاؤل في جميع استثمارات الأعمال ، أثبتت Big Data Analytics كيف يمكن أن يكون القيام بذلك بالطريقة الصحيحة نتيجة متوهجة للشركات. سيوضح لك هذا المنشور كيف تغير تحليلات البيانات الضخمة الطريقة التي تتخذ بها الشركات قرارات مستنيرة. بالإضافة إلى ذلك ، لماذا تستخدم الشركات البيانات الضخمة والعملية التفصيلية لتمكينك من اتخاذ قرارات أكثر دقة ومستنيرة لعملك.
لماذا تسخر المنظمات قوة البيانات الضخمة لتحقيق أهدافها؟
كان هناك وقت كانت فيه قرارات العمل الحاسمة تُتخذ بناءً على الخبرة والحدس فقط. ومع ذلك ، في العصر التكنولوجي ، تحول التركيز إلى البيانات والتحليلات والخدمات اللوجستية. اليوم ، أثناء تصميم استراتيجيات التسويق التي تشرك العملاء وتزيد من التحويل ، يقوم صانعو القرار بمراقبة وتحليل وإجراء بحث متعمق حول سلوك العملاء للوصول إلى الجذور بدلاً من اتباع الأساليب التقليدية حيث يعتمدون بشدة على استجابة العملاء.
كان هناك خمسة إكسابايت من المعلومات التي تم إنشاؤها بين فجر الحضارة حتى عام 2003 والتي زادت بشكل كبير لتوليد 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. هذه كمية هائلة من البيانات الموجودة تحت تصرف مديري تقنية المعلومات وكبار المسؤولين التنفيذيين. يمكنهم استخدام البيانات لجمع وتعلم وفهم سلوك العملاء إلى جانب العديد من العوامل الأخرى قبل اتخاذ قرارات مهمة. تؤدي تحليلات البيانات بالتأكيد إلى اتخاذ القرارات الأكثر دقة والنتائج المتوقعة للغاية. وفقًا لـ Forbes ، تستخدم 53٪ من الشركات تحليلات البيانات اليوم ،. يضمن التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ونجاح استراتيجيات التسويق والاستجابة الإيجابية للعملاء وزيادة التحويل وغير ذلك الكثير.
مراحل مختلفة من تحليلات البيانات الضخمة
كونها تقنية مدمرة ، فقد ألهمت تحليلات البيانات الكبيرة العديد من المؤسسات ووجهت ليس فقط لاتخاذ قرار مستنير ولكن أيضًا مساعدتهم في فك تشفير المعلومات وتحديد وفهم الأنماط والتحليلات والحسابات والإحصاءات والخدمات اللوجستية. الاستفادة من الفن لصالحك بقدر ما هو علم. دعونا نقسم العملية المعقدة إلى مراحل مختلفة من أجل فهم أفضل لتحليلات البيانات.
تحديد الأهداف:
قبل الدخول في تحليلات البيانات ، فإن الخطوة الأولى التي يجب على جميع الشركات اتخاذها هي تحديد الأهداف. بمجرد أن يصبح الهدف واضحًا ، يكون من الأسهل التخطيط بشكل خاص لفرق علوم البيانات. بدءًا من مرحلة جمع البيانات ، تتطلب العملية برمتها مؤشرات أداء أو مقاييس تقييم الأداء التي يمكن أن تقيس الخطوات من وقت لآخر والتي ستوقف المشكلة في مرحلة مبكرة. لن يضمن ذلك الوضوح في العملية المتبقية فحسب ، بل سيزيد أيضًا من فرص النجاح.
جمع البيانات:
يتطلب جمع البيانات ، باعتباره إحدى الخطوات المهمة ، الوضوح التام بشأن الهدف من البيانات ومدى ملاءمتها للأهداف. من أجل اتخاذ قرارات أكثر استنارة ، من الضروري أن تكون البيانات المجمعة صحيحة وذات صلة. يمكن أن تؤدي "البيانات السيئة" إلى هبوط منحدر بدون تقرير ذي صلة.
افهم أهمية 3Vs
الحجم والتنوع والسرعة
تحدد 3Vs خصائص البيانات الضخمة. يشير الحجم إلى كمية البيانات التي تم جمعها ، والتنوع يعني أنواعًا مختلفة من البيانات والسرعة هي سرعة معالجة البيانات.
حدد مقدار البيانات المطلوب قياسها
حدد البيانات ذات الصلة (على سبيل المثال ، عند تصميم تطبيق ألعاب ، سيتعين عليك التصنيف وفقًا للعمر ونوع اللعبة والمتوسط)
انظر إلى البيانات من منظور العميل ، فهذا سيساعدك في الحصول على تفاصيل مثل مقدار الوقت الذي تستغرقه ومقدار الاستجابة في أوقات الاستجابة المتوقعة للعميل.
يجب عليك تحديد دقة البيانات ، والتقاط البيانات القيمة أمر مهم والتأكد من أنك تخلق المزيد من القيمة لعميلك.
تحضير البيانات Data Preparation
يُعرف إعداد البيانات أيضًا باسم تنظيف البيانات ، وهو العملية التي تقوم فيها بإعطاء شكل لبياناتك عن طريق التنظيف ، وتقسيمها إلى فئات صحيحة ، والاختيار. يعتمد هدف تحويل الرؤية إلى حقيقة على مدى جودة إعدادك لبياناتك. لن تأخذك البيانات سيئة الإعداد إلى أي مكان فحسب ، بل لن يتم اشتقاق أي قيمة منها.
هناك مجالان رئيسيان للتركيز هما نوع الأفكار المطلوبة وكيف ستستخدم البيانات. من أجل تبسيط عملية تحليل البيانات والتأكد من استخلاص القيمة من النتيجة ، من الضروري مواءمة إعداد البيانات مع استراتيجية عملك. وفقًا لتقرير Bain ، "لدى 23٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع استراتيجيات واضحة لاستخدام التحليلات بفعالية". لذلك ، من الضروري أن تكون قد حددت بنجاح البيانات والرؤى المهمة لعملك.
تنفيذ الأدوات والنماذج Implementing Tools and Models
بعد الانتهاء من جمع البيانات وتنظيفها وإعدادها بشكل مطول ، يتم تطبيق الأساليب الإحصائية والتحليلية هنا للحصول على أفضل الرؤى. من بين العديد من الأدوات ، يحتاج علماء البيانات إلى استخدام أدوات نشر الخوارزمية والإحصائية الأكثر صلة بأهدافهم. إنها عملية مدروسة لاختيار النموذج المناسب لأن النموذج يلعب الدور الرئيسي في تقديم القيمة. يعتمد ذلك على رؤيتك والخطة التي يتعين عليك تنفيذها باستخدام الأفكار.
