تلعب البيانات الضخمة دورًا متزايدًا في الصناعات حيث تقوم المؤسسات بتحليل البيانات وتنصيبها لدفع اتخاذ القرارات على نطاق واسع. مع زيادة أحجام البيانات ، تصبح القدرة على استخراج رؤى من مجموعات البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية للبقاء على المنافسة.
توفر تطبيقات علوم البيانات طرقًا للقيام بذلك. في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع وتجارة التجزئة ، يمكن للتقنيات مثل التعرف على الأنماط والكشف عن الشذوذ والنمذجة التنبؤية اكتشاف المرض ، ومنع الاحتيال ، وتحسين المخزون وتحسين الخدمات اللوجستية. تستخدم المؤسسات البيانات الضخمة بعدة طرق، ولكن معرفة كيفية اكتساب رؤى من المعلومات – وكيفية تطبيق تلك الرؤى – أمر أساسي لاستخراج قيمته.
نما مجال علوم البيانات والتحليلات وأدخل العديد من المهارات والتقنيات الجديدة لاستخراج القيمة من البيانات. تساعد هذه القدرات أي مؤسسة على تحسين اتخاذ القرارات وتحسين الكفاءة التشغيلية ودفع الابتكار على نطاق واسع.
الرعاية الصحية
في الرعاية الصحية ، يحسن الكشف عن الأمراض المبكر من جودة المريض في الحياة والنتائج الصحية. بعض الأمراض لا تمثل أي أعراض واضحة حتى تتقدم إلى مستوى حرج. يستخدم محترفو البيانات البيانات الكبيرة في هذه الإعدادات تحديد وتشخيص الأمراض عاجلا.
يقوم الأطباء بجمع بيانات المريض في المكتب ، ويجمعونها مع بيانات صحة المريض التاريخية وتحليلها باستخدام أدوات تكتشف التسلسلات المتكررة عبر مجموعة البيانات. تحدد هذه العملية ، المعروفة باسم التعرف على الأنماط ، تكوينات أو ترتيبات ذات معنى في البيانات.
في الممارسة العملية ، يساعد هذا الأطباء على اكتشاف الأنماط السريعة التي تدل على الأمراض التي قد يفوتونها. من خلال الدعم التشخيصي الذي يوفره التعرف على الأنماط ، يمكن للأطباء تحديد الأمراض بشكل أكثر دقة وأكثر حداثة وحتى توقعات المرض. إن استخدام البيانات الكبيرة بهذه الطريقة يدعم الرعاية الوقائية ويقلل من الحاجة إلى علاجات أكثر تكلفة أو طويلة لرعاية الأمراض المتقدمة.
النقل والسفر
في النقل والسفر ، فإن نقل الأشخاص والسلع من النقطة A إلى النقطة B هو اسم اللعبة ، ولكن الأمر نادراً ما يكون الأمر بسيطًا مثل العثور على أقصر طريق. قد يعطي بعض المسافرين أولوية لرحلة مريحة ، مما قد يعني القيام برحلة أقصر مع عمليات توقف عن الرحلات الجوية الأطول غير المتوقفة ، على الرغم من أنها قد لا تكون بالسرعة. بفضل عدد لا يحصى من خيارات الطيران المتاحة ، قد يكون اكتشاف الخدمات اللوجستية لهذه الطرق صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً.
التوصية و محركات التخصيص تعمل مدعومًا من البيانات الكبيرة على تبسيط هذه العملية من خلال الاستفادة من بيانات العميل التاريخية وبيانات التفضيل المشتركة وبيانات العميل الجماعية مثل التصنيفات والمراجعات والبيانات من مقدمي خدمات السفر لاقتراح الطرق المثلى للمستخدمين. يحددون شركات الطيران التي يأخذها العميل أكثر من غيرها ، أي الفنادق التي قاموا بتصنيفها بشكل كبير ، والتي يحتفظون بها عادةً على الطائرة والأنماط اللوجستية مثل المسار الذي قد يفضلونه بناءً على الموقع.
هذا يوفر وقت المستخدم في بناء تجربة السفر المثالية مع عمل يدوي أقل بكثير ، ويمكن أن تكون الرحلة بأكملها شائعة لاحتياجاتهم الفريدة.
التجزئة والتجارة الإلكترونية
غالبًا ما تواجه تجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية تحولات الطلب بناءً على عوامل مختلفة ، مثل الاتجاهات الموسمية أو الاقتصادية. يمكن لتجار التجزئة الذين يمكنهم توقع وقت حدوث هذه التحولات ضبط المخزون ، وإعداد المخزون والبقاء على بعد خطوة واحدة من الطلب. هذا هو المكان الذي تأتي فيه التحليلات التنبؤية والنمذجة.
النمذجة التنبؤية يستخدم البيانات الكبيرة لتحليل الأنماط ، والنتائج المتوقعة وتحديد الاتجاهات. في البيع بالتجزئة ، يمكن أن يأخذ هذا شكل التنبؤ بالطلب.
على سبيل المثال ، يمكن لواجهة متجر للتجارة الإلكترونية إطعام بيانات المنتجات التاريخية وبيانات سلوك المستهلك الحالية في أداة تحليلات تنبؤية. النمذجة التنبؤية ثم تصنف البيانات ، والبحث عن الارتباطات بين المتغيرات ، يحدد الأنماط داخل مجموعة البيانات ، يقيس احتمالات المستقبل ويتوقع سيناريوهات قد يلعب ذلك بناءً على هذا التحليل. يمكن أن توجه الأفكار واجهة متجر التجارة الإلكترونية لإعادة تخزين المخزون الذي سيكون في الطلب أو لمنع التغلب على التغلب.
يستخدم تجار التجزئة أيضًا نمذجة البيانات لإبلاغ مكان وضع الأسهم في متجر بناءً على الاتجاهات القادمة ، وما هي الأسهم التي يجب نقلها في المستودع لتحرير المساحة وكيف ينبغي تعديل الأسعار لتلبية الطلب. هذا هو المفتاح لتحسين إدارة المخزون والحفاظ على مخزون متوازن.
التصنيع والخدمات اللوجستية
يتوقع المستهلكون الآن إنتاجًا وتوزيعًا سريعًا ودقيقًا للبضائع ، مما يضع الضغط على الشركات المصنعة والموزعين وشبكة سلسلة التوريد للتنسيق بلا عيب. توفر الأنظمة المستقلة التي تعمل بالبيانات الكبيرة الدقة والسرعة اللازمة لتلبية هذه التوقعات على نطاق واسع.
تؤدي التقنيات المستقلة كل شيء بدءًا من المهام الأساسية المتكررة إلى تحليلات البيانات الضخمة لاستخراج الأفكار التي تعمل على تحسين العمليات. على سبيل المثال ، يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء تتبع الشحنات ومراقبتها في الوقت الفعلي. يمكن للأنظمة المستقلة الاتصال بهذه البيانات وتفسيرها عند وصولها ، وتحليلها لاكتشاف طرق لتحسين أوقات التسليم وإيجاد كفاءات عبر سلسلة التوريد.
في التصنيع ، يمكن للأنظمة المستقلة جمع البيانات من أجهزة الاستشعار لتقييم استخدام الماكينة ومراقبة جودة البضائع المنتجة. يسمح ذلك لخط الإنتاج بتحديد المناطق التي يمكن فيها تعزيز الفعالية ومراقبة الجودة. يمكن لهذه الأدوات أيضًا الإبلاغ عندما تبدأ المعدات في الفشل أو تنحرف أو تتطلب الصيانة.
من وجهة نظر لوجستية ، يمكن للأنظمة المستقلة استخدام بيانات الإنتاج ومعلومات شبكة الموردين لمزامنة الجدولة وتحديد التبعيات. هذا يضيق الفجوة بين التصنيع والتوزيع من خلال التحسينات الدقيقة.
الخدمات المالية
تواجه مؤسسات الخدمات المالية-وخاصة تلك التي تعالج المعاملات على نطاق المؤسسات-تهديدات مستمرة من تكتيكات الاحتيال المتطورة بشكل متزايد. تتطور هذه المخططات مع تقدم التكنولوجيا ، مما يجعلها أكثر صعوبة في التقاطها ومنعها. يمكن أن يؤدي الاحتيال إلى خسائر مالية وكذلك أضرار سمعة.
ومع ذلك ، فإن مؤسسات الخدمات المالية لديها أيضًا تقنية تحت تصرفها والتي يمكن أن تقاوم ضد الاحتيال. على سبيل المثال، اكتشاف الشذوذ هي عملية تحديد نقاط البيانات التي تقع خارج النطاق الطبيعي في مجموعة البيانات. تستخدم هذه الأدوات تحليلات البيانات الكبيرة لربط العوامل ، مثل حجم المعاملات والموقع والوقت ، مع تحديد الأنماط و علامة النشاط المشبوه. يمكن أن يكون النشاط المشبوه صفقة في نيويورك بعد بضع دقائق من معاملة في لندن. هذا مستحيل نظريًا وسيتم وضع علامة عليه على أنه شذوذ وعلامة على الاحتيال المحتمل للتحقيق.
تحدد أدوات اكتشاف الشذوذ أنشطة احتيالية على نطاق أوسع. على سبيل المثال ، قد تكشف المؤسسة المالية التي تحلل مجموعات البيانات الكبيرة عن مخططات غسل الأموال من خلال البحث عن أنماط معينة. إن قوة الأرقام التي تتمثل في البيانات الضخمة وأدوات اكتشاف الشذوذ هي مفتاح التقاط القيم المتطرفة وتسليط الضوء على أي إجراء ينحرف عن القاعدة ، مما يشكل أساسًا للوقاية من الاحتيال.
الطاقة والنفط والغاز
تواجه صناعة الطاقة تحديات في استكشاف الموارد وكفاءة الاستخراج ، وخاصة في قطاعات النفط والغاز. يعد العثور على احتياطيات جديدة من النفط والغاز ضروريًا للحفاظ على تدفق العرض ، واستخراج تلك الموارد بشكل فعال إلى الحد الأقصى من العرض ، مما يضمن تلبية الطلب. البيانات الضخمة ضرورية لتحسين هذه الكفاءة.
يمكن تغذية البيانات الزلزالية والبيانات الجيولوجية والبيانات تحت السطحية إلى أدوات التحليل المتقدمة لتحديد موقع وتنبؤها النفط والغاز جيوب. هذا يحسن دقة استكشاف الموارد عن طريق تضييق المواقع المحتملة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن توفر البيانات تحت السطحية نظرة ثاقبة على معدلات الاسترداد ، مما يقلل من خطر الركض في الآبار الجافة.
أثناء الاستخراج ، تقوم المستشعرات بجمع بيانات الوقت الفعلي على زاوية الحفر والكشف عن ضغوط الحفر والبيانات البيئية. تفسر أدوات تحليل البيانات الكبيرة هذه البيانات وتحسن إجراءات الحفر لتقليل الأضرار التي لحقت بالنظام الإيكولوجي المحيط ، وتقليل خطر حفر مضاعفات الحفر وتحسين الكفاءة الكلية للشفاء.
الفضاء
تتطلب هندسة الطيران الدقة والدقة. يمكن أن تعطل قيمة غير صحيحة واحدة أداء نظام الطيران ، وتقليل الكفاءة التشغيلية وتسوية سلامة الطيران مع أنظمة تجنب الاصطدام والكشف عن المخاطر في الغلاف الجوي.
تعتبر التعلم الآلي (ML) تقنية رئيسية لتحسين الفضاء ويمكن تطبيقها عبر مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام في الصناعة. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد بيانات المستشعرات في توصيل متطلبات صيانة معدات الطائرات وإمكانات الفشل ، وتحديد القواسم المشتركة في أنماط الطقس لتحسين مسارات الطيران ، والبحث عن فرص الكفاءة في تصنيع المكونات ، ومراقبة تقارير الحركة الجوية والمخاطر لتعزيز سلامة الطيران.
تحتاج هذه النماذج إلى بيانات كبيرة عالية الجودة لتوفير نتائج موثوقة. نادراً ما يمثل جمع البيانات تحديًا مع مجموعة متنوعة من تكنولوجيا إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار المتاحة ، ولكن في كثير من الأحيان يكون الكثير من البيانات غير منظم أو خام ، مما يجعلها غير صالحة للاستعمال. بيانات تصنيف وتصنيف تنظيم متغيرات البيانات في مجموعات وفئات قابلة للبحث بناءً على خصائص معينة وتسهيل استرداد البيانات.
يحول تنظيم البيانات وتصنيفها وتصنيفها بيانات كبيرة غير منظمة إلى علف قابل للاستخدام لخوارزميات ML.
تأمين
تقديم مطالبة تأمين تستغرق وقتًا طويلاً وكثافة بيانات. غالبًا ما يعني الإبلاغ عن المطالبة إلى وكيل التأمين تكرار الكثير من المعلومات نفسها في أماكن مختلفة وانتظار تسجيلها ، مما يؤدي إلى اختناقات خدمة العملاء. يمكن أن يؤدي استبدال هذا بعملية الخدمة الذاتية إلى توفير الوقت لكل من العملاء والوكلاء.
أنظمة المحادثة تنجز هذه المهمة باستخدام مجموعة من البيانات الضخمة و AI وتكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء chatbots AI والمساعدين الظاهري. تفسر هذه الأدوات مدخلات العملاء وتنفيذ الإجراءات ذات الصلة استجابةً. على سبيل المثال ، يمكن للعميل بدء مطالبة باستخدام chatbot على موقع شركة التأمين ، وسيقوم النظام بتسجيل تفاصيل مثل التاريخ والوقت والموقع والإيصالات والصور للحادث.
شركات التأمين أيضا أتمتة الكثير من عملية المطالبات. يمكن أن أنظمة المحادثة تخزين البيانات للمراجعة اللاحقة من قبل الوكلاء البشريين والتحقق من المعلومات مع قاعدة البيانات للتحقق من صحة السياسات ، والإبلاغ عن حالة المطالبة وإخطار العملاء بتغييرات التغطية. نظرًا لأن هذه الأنظمة تجمع البيانات بمرور الوقت ، فإنها تحسن وتقديم خدمة عملاء أفضل.
الاستشارات الإدارية والخدمات المهنية
تركز الخدمات الاستشارية في المقام الأول على تقييم تجربة العملاء (CX) والرضا من خلال جمع التعليقات والأدلة على نجاح منتجات الأعمال أو الخدمات. تشكل هذه البيانات استراتيجيتها للمضي قدمًا وتحدد مجالات التحسين. غالبًا ما تقوم مؤسسات الاستشارات الإدارية والخدمات المهنية بتنفيذ تقنيات تحليل السلوك والشعور بجمع هذه البيانات واستخراج رؤى منه.
يركز تحليل السلوك والشعور على دراسة شعور العملاء وردهم والتفاعل مع الأعمال ، سواء كان ذلك مرتبطًا بموقع ويب أو منتج أو خبرة في الخدمة. يمكنه تقييم عواطف العملاء والتوقعات وكذلك سمعة العلامة التجارية. لجمع البيانات الضخمة التي تعمل على تشغيل هذا التحليل ، قد ترسل الوكالات الاستشارية استطلاعات إلى العملاء ، وجمع بيانات الوسائط الاجتماعية مثل التفاعلات لكل منشور ، ومقابلة العملاء الحاليين والسابقين.
بمجرد جمع كمية كبيرة من البيانات ، أدوات تحليل المشاعر تعيين درجات المشاعر قياس مجموعة متنوعة من العوامل المتعلقة بسلوك العملاء والتفاعلات. يمكن أن يساعد ذلك في رسم صورة لمدى جودة تصرفات الشركة مع الجمهور المقصود ، ويمكن للوكالات الاستشارية استخدام هذه الرؤية لإنشاء استراتيجيات جديدة قابلة للتنفيذ. يمكن أن تساعد الرؤى أيضًا في تشكيل المقاييس التي يمكن أن تقارنها البيانات المستقبلية لتقييم الأداء بمرور الوقت ، مما يشجع على التحسين المستمر.
Jacob Roundy هو كاتب ومحرر مستقل ولديه أكثر من عقد من الخبرة مع التخصص في مجموعة متنوعة من مواضيع التكنولوجيا ، مثل مراكز البيانات وذكاء الأعمال و AI/ML وتغير المناخ والاستدامة. تركز كتابته على إزالة الغموض عن التكنولوجيا ، وتتبع الاتجاهات في الصناعة ، وتوفير إرشادات عملية لقادة ومسؤولين تكنولوجيا المعلومات.
