يجب أن تعتمد الشركات فقط على خبرة مديريها وقادتها ومديريها التنفيذيين لسنوات عديدة.
ومع ذلك ، مع استمرار التقدم التكنولوجي ، تتمتع هذه الشركات الآن بدعم تحليلات البيانات والرؤى.
مع ظهور البيانات الضخمة وإدراجها الوشيك في عدد لا يحصى من الصناعات ، يُتوقع حاليًا أن تكون بمثابة تغيير قواعد اللعبة لجميع قضايا الشركات في العصر الحالي المتصل. ومع ذلك ، نظرًا لأن معظم الفترات الفائضة غالبًا ما تختفي ، فإن الهيجان الأولي المحيط بالبيانات الضخمة ينحسر ببطء. لم يعد جزءًا مما يسمى Hype Cycle المرغوبة لشركة Gartner للتحليل المشهور. ومع ذلك ، لم تتوقف الشركات عن الاستثمار فيها. تزداد البيانات الضخمة قوة باستمرار وهي بالتأكيد على استعداد لاتخاذ خطوات أكبر بكثير في تقديم رؤى دقيقة للغاية. ما حدث بالفعل هو أن البيانات الضخمة هي حاليًا تقنية راسخة تجاوزت الجلبة غير الضرورية حولها. الآن ، تسعى شركات مختلفة للحصول على قيمة حقيقية من حلول البيانات الضخمة ، وليس مجرد وعود شاهقة وكبيرة.
في هذا الصدد ، ظهرت DaaS أو Data-as-a-Service في المشهد التكنولوجي الذي لا يمثل شيئًا ثوريًا ، وربما واجهه معظم الأشخاص في شكل شراء موسيقى أو ملفات صور أو مقاطع فيديو من مصادر مختلفة عبر الإنترنت . ومع ذلك ، فإن دخول اللاعبين الرئيسيين من الخريطة مباشرة من بائعي كتالوج المنتجات لتعيين موفري البيانات يغير المفهوم بالكامل. لا يلزم أن يكون حل SaaS مخصصًا يجب أن يدخل السوق. في حالة امتلاك شركتك للبيانات التي لها قيمة بالنسبة للبعض الآخر أو لديها صعوبة في الحفاظ عليها ، فمن الأفضل بيعها بالميجابايت أو عن طريق عروض الأسعار.
بعد قولي هذا ، في الوقت الحالي ، هناك عدد كبير من الاتجاهات التي يجب أن تتطلع إليها خدمات تطوير البرامج المخصصة والتي ستقود سوق تكنولوجيا البيانات الضخمة في عام 2020. وإليك بعضًا منها.
1. التحضير الحتمي لاستراتيجية قوية لإدارة البيانات
من أجل استخدام البيانات الضخمة بطريقة آمنة وأكثر فاعلية ، تحتاج الشركات إلى إطار حوكمة قوي ومقاوم للخداع يوفر وصفًا دقيقًا لمصدر البيانات بالكامل ، ويدير إمكانية الوصول إلى البيانات بشكل فعال بالإضافة إلى تعزيز الديمقراطية. سيكون لقوانين اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) التي وضعها الاتحاد الأوروبي تأثير هائل على كيفية تعامل الشركات مع حجم كبير من البيانات الخاصة بالأفراد الذين يعيشون في أي من الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي. نظرًا للأحكام الصارمة لهذه اللائحة ، لن يتم التخلص بسهولة من أي شركة مذنبة بارتكاب أخطاء. ستكون هناك عقوبات تصل إلى الملايين. ومع ذلك ، فإن ما يقرب من ربع شركات الاتحاد الأوروبي تلتزم بهذه اللائحة. الوضع كئيب للغاية ، وطالما أننا نفكر في مستقبل البيانات الضخمة ، فإن قضية الحوكمة بأكملها ستحافظ على أهميتها.
2. الاستفادة من الإمكانات المخفية للبيانات المظلمة
عندما يتعلق الأمر بالبيانات المظلمة ، فإن البيانات الرقمية التي تجمعها الشركات كل يوم وتحتفظ بها مخزنة ، ولكن لا يتم استخدامها أبدًا لأي غرض معين بخلاف الامتثال التنظيمي فقط. نظرًا لأن تخزين البيانات أسهل ، فإن معظم الشركات لا تتركها أبدًا. يتم ببساطة تخزين تنسيقات البيانات والوثائق والملفات القديمة داخل الشركات وتتراكم بكميات هائلة كل ثانية.
بشكل أساسي ، تعد هذه البيانات غير المهيكلة بمثابة منجم ذهب للحصول على رؤى ذات مغزى ، نظرًا لتحليلها بفعالية. ما يقرب من 90 في المائة من البيانات التي تخزنها الشركات تندرج تحت فئة البيانات المظلمة. كانت هناك جهود لاستخدام هذا النوع من البيانات واكتسبت قوة خلال العام الماضي. ومن ثم ، في عام 2020 ، سنرى تضمين هذه البيانات المظلمة. يتعين على الشركات معالجة جميع أنواع البيانات من أجل الحصول على أقصى فائدة من خلال عملية طحن البيانات. يمكن الاستفادة القصوى من خدمات تطوير Asp.net من خلال تطوير برامج مخصصة لسحق هذه البيانات واكتساب رؤى لا تقدر بثمن.
3. صعود الحوسبة الكمومية
حول معطل الحوسبة التالي ، أصبحت أجهزة الكمبيوتر الكمومية قاب قوسين أو أدنى. نظرًا لكونها من بين أقوى أجهزة الكمبيوتر التي تستند إلى مبادئ ميكانيكا الكم ، فإن أجهزة الكمبيوتر لم تدخل بعد في غضون بضع سنوات. ومع ذلك ، فمن المؤكد أنها ستدفع حدود الحوسبة التقليدية وستكون قادرة على إجراء تحليلات بنسب لا يمكن تصورها. تنبؤات البيانات الضخمة حاليًا غير مكتملة بدون هذه الحوسبة. يجب أن تعتاد خدمات البيانات الضخمة على الحوسبة الكمية للاستفادة من أقصى إمكاناتها في السنوات القادمة.
4. فقدان أهمية بحيرات البيانات
لبعض الوقت ، ظلت بحيرات البيانات التي هي مستودعات تخزين تخزن في الواقع جميع البيانات الأولية للشركات في تنسيقاتها الأصلية المقابلة ملكية مميزة لهذه الشركات. من بين نقاط البيع الرئيسية لبحيرات البيانات هذه أنها تزيل في الواقع أكثر قضايا صوامع المعلومات إثارة للقلق.
ومع ذلك ، فإن قضايا الاتساق والجودة وكذلك عدم التوافق مع فرق المؤسسة أو حتى الحوكمة بأعلى نسبة تتحول إلى حجر عثرة للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ بشكل أساسي. تعتبر معظم الشركات أن بحيرات البيانات هذه من بين مصادر البيانات الأكثر تحديًا وإثارة للجدل. يجب عليهم إما أن يفيوا بوعدهم أو يتنازلوا ويسقطوا على الطريق.
اقرأ المدونة- كيف يعد Microsoft Azure حلاً سحابيًا مثاليًا لـ Smbs
5. انتشار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
ستكتسب هاتان التقنيتان بالتأكيد المزيد من القوة والأهمية في العام المقبل. كلاهما هما حصلا العمل التكنولوجيان القويان والقويان اللذان يعملان باستمرار بجد لتحويل واستنتاج المعنى من البيانات الضخمة غير العملية إلى كومة يسهل الوصول إليها ورؤى أفضل.
سيسمح نشر كلتا هاتين التقنيتين للشركات بتجربة سحر الخوارزميات بسهولة من خلال تطبيقات عملية مختلفة مثل نموذج تضاؤل العملاء والتعرف على الأنماط وتحليلات الفيديو واكتشاف الاحتيال والتسعير الديناميكي وغير ذلك الكثير. الشركات التي تستثمر بكثافة في الذكاء الاصطناعي أكثر تفاؤلاً بأن إيراداتها ستزيد بالتأكيد أضعافًا مضاعفة في عام 2020. أيضًا ، ستساعد هذه التقنيات الشركات في التنبؤ بالأحداث بدقة ودقة لا مثيل لها.
6. زيادة جر تحليلات الحواف
يتطلب الانتشار والاعتماد الهائل لإنترنت الأشياء أو أجهزة إنترنت الأشياء في الشكل الهائل نوعًا منفصلاً من حلول التحليلات. لهذا ، فإن تحليلات الحافة هي بالتأكيد الإجابة الأكثر ملاءمة. يعني بشكل أساسي إجراء تحليل البيانات في الوقت الفعلي على حافة الشبكة أو النقطة التي يتم فيها التقاط البيانات بالكامل فعليًا دون حتى نقل تلك البيانات المعينة إلى مخزن بيانات مركزي معين.
نظرًا لطبيعته في الموقع ، فإنه يوفر مزايا مثل تقليل التأثير الكامل لارتفاعات الحمل ، وتقليل متطلبات النطاق الترددي ، وتقليل زمن الوصول بالإضافة إلى قابلية التوسع الكبيرة. يفتح هذا آفاقًا جديدة لخدمات التكامل السحابية لتوفير حلول البرامج السحابية للسماح بتحليلات الحافة على حافة الشبكة. بالتأكيد ، سوف تجد تحليلات الحافة عددًا غير قليل من الشركات التي تستقبلها في المستقبل القريب. تم تعيين إجمالي سوق التحليلات المتطورة بنسب كبيرة. سيكون لها بالتأكيد تأثير ملحوظ على تحليلات البيانات الضخمة بأكملها أيضًا.
7. ظهور الرسم البياني
تسمح قواعد بيانات الرسم البياني ومعالجة الرسوم البيانية باستكشاف البيانات بطريقة معينة يعتقد معظم الناس أنها تكشف العلاقات بين المفاهيم المنطقية المختلفة وكذلك الكيانات مثل الأشخاص والمؤسسات والمعاملات. من المتوقع أن تنمو معالجة الرسم البياني ، وكذلك قواعد بيانات الرسم البياني ، من خلال وضع علامات كبيرة من أجل تسريع إعداد البيانات بشكل مستمر وحتى السماح بعلم البيانات التكيفي والأكثر تعقيدًا. يمكّن الرسم البياني بشكل أساسي الرسوم البيانية الدلالية الناشئة جنبًا إلى جنب مع شبكات المعرفة.
8. تطبيق Blockchain
إنه أحد الاتجاهات التي تتجاوز البيانات وكذلك للتحليلات. يتعلق الأمر بشكل أساسي بتوفير الدعم للتشفير عبر شبكة معقدة من المشاركين الموثوق بهم. كما أنه يتتبع في حالة تغير شيء ما ، لذلك من منظور البيانات ، يمكن أن يكون blockchain مفيدًا جدًا في تتبع أشياء مثل التزييف العميق أو الأخبار المزيفة سيئة السمعة. يجب أن تستثمر خدمات البيانات الضخمة في إدخال blockchain في حلولها بشكل كبير.
9. مقدمة من الذكاء المستمر
يتعلق الأمر بتمكين قرارات أكثر ذكاءً عبر التحليلات المتقدمة وبيانات الوقت الفعلي. إنه يلخص الوعي الظرفي ويقترح الإجراء الذي يجب اتخاذه. إنه ذكي تمامًا ، ويركز على النتائج ، وآلي. في السنوات القادمة ، ستدمج معظم أنظمة الأعمال الجديدة بالتأكيد ذكاءً مستمرًا يستخدم بيانات السياق في الوقت الفعلي من أجل تحسين قرارات العمل. سيؤدي هذا بالتأكيد إلى إحداث ثورة في الطريقة التي يتم بها إجراء التحليلات في الوقت الفعلي وإدخال الابتكارات اللازمة لمساعدة الشركات.
اقرأ المدونة - أنواع التحديات والحلول في البيانات الضخمة
10. مساحة متزايدة لخوادم الذاكرة الثابتة
ستعمل على تمكين ذاكرة أكبر إلى جانب أداء ميسور التكلفة بالإضافة إلى توفر أقل تعقيدًا. يقوم عدد قليل من بائعي قواعد البيانات حاليًا بإعادة كتابة أنظمتهم الخاصة من أجل توفير الدعم لهذا النوع من الخوادم التي تمكن من تحليل حجم أكبر من البيانات ، أيضًا في الوقت الفعلي. سيساعد الشركات على تخزين المزيد من البيانات من أجل الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ قرارات مستنيرة.
11. أتمتة تحليل البيانات
يتم إجراء تحليلات البيانات بشكل تقليدي من قبل المحللين الذين ينقلون نتائجهم ووجهات نظرهم إلى قادة أعمالهم جنبًا إلى جنب مع مديري المنتجات والمسوقين ومديري المبيعات من خلال لوحات المعلومات والتقارير والوسائل الأخرى المختلفة.
لكن هذه العملية بطيئة للغاية عندما يتعلق الأمر بحالات تحليلات الأعمال الحالية ، بشكل عام حيث يتم تضمين تدفق البيانات في الوقت الفعلي. نظرًا لأن تحليلات البيانات يتم بناؤها مباشرة في العمليات التجارية المختلفة بشكل متزايد ، كما هو الحال في التجارة عبر الإنترنت وكذلك أنظمة دعم العملاء ، فإن تشغيل وأتمتة استخدام البيانات وكذلك المحتوى التحليلي ، إلى جانب تسريع عملية اتخاذ القرار يحدث. وبالتالي ، ستكون أتمتة تحليل البيانات هي الاتجاه الرئيسي في عام 2020.
11. التحليلات المعززة
لطالما حاولت خدمات تطوير البرمجيات المخصصة لتحليل البيانات غرس قدرات تقنياتها الخاصة لجمهور أوسع بكثير من مستخدمي الأعمال اليومية وكذلك العاملين في مجال المعلومات. إحدى الطرق الرئيسية لحدوث ذلك هي استخدام التحليلات المعززة. يتم تعريفه على أنه استخدام التقنيات التمكينية مثل لغة المعالجة الطبيعية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمساعدة في إعداد البيانات بعمق ، وتوليد الأفكار وشرح النتائج لزيادة كيفية استكشاف الأشخاص فعليًا للبيانات وحتى تحليلها وكيفية ذلك بالكامل. تم تطوير المحتوى التحليلي ومشاركته واستهلاكه بالفعل.
13. تمكين التحليلات بمعالجة اللغة الطبيعية
من الحقائق المعروفة أن معالجة اللغة الطبيعية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم لغة الإنسان بسهولة. إنه يجعل من الممكن تمامًا لمستخدمي الأعمال غير البارعين في مجال التكنولوجيا الاستعلام بسهولة وطلب البيانات المعقدة باستخدام كلمات وعبارات بسيطة ، إما عبر النص أو الصوت ، وكذلك تلقي نتائج تحليلية سهلة الفهم تتعلق بأعمالهم. من المتوقع أنه في المستقبل ، سيتم إنشاء معظم الاستعلامات التحليلية بشكل أساسي عن طريق معالجة اللغة الطبيعية أو إنشاؤها تلقائيًا أو من خلال تقنية البحث.
استنتاج
على مر السنين ، طالبت الشركات برؤى قابلة للتنفيذ من البيانات التي تجمعها ، وتمكنت تحليلات البيانات من تزويدها بنفس الشيء. أيضًا ، أثبتت البيانات الضخمة أنها أداة رائعة للشركات لاتخاذ قرارات مستنيرة ومحسوبة بناءً على الحجم الكبير من البيانات المخزنة ، أحيانًا في بحيرات البيانات.
ومع ذلك ، مع ظهور أحدث التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وسلسلة الكتل ، والحوسبة الكمومية ، فإن حلول سحابة البيانات الكبيرة بأكملها سوف تمر بتحول هائل. ستكون الشركات قادرة على الحصول على رؤى أعمق وأكثر دقة باستخدام هذه التقنيات. يمكنه الآن الحصول على رؤى من البيانات المظلمة التي لم يتم استخدامها للتحليلات ولأغراض ذات مغزى لاتخاذ القرار. وفي الوقت نفسه ، يتعين على بحيرات البيانات إثبات قيمتها ويجب على الشركات الامتثال للوائح مثل اللوائح العامة لحماية البيانات من أجل تجنب العقوبات.
هنا ، حددنا بالفعل بعض الاتجاهات الرئيسية التي ستقود سوق تكنولوجيا البيانات الضخمة في عام 2020. قد يتبين أن القليل من هذه الاتجاهات في وقت لاحق بعيد المنال بينما ندخل في الواقع الجديد للتقدم التكنولوجي والديناميكية من البيانات الضخمة. سنشهد بالتأكيد بعض هذه الاتجاهات لتحويل صناعة البيانات الضخمة بالكامل وإدخال تغييرات وحلول ثورية.