أمثلة على البيانات الضخمة عبر الصناعات [التطبيقات وأمثلة من الحياة الواقعية]
نشرت: 2020-05-22جدول المحتويات
مقدمة
لقد مرت تسع سنوات منذ أن اشتهرت البيانات الضخمة بوجودها الهائل في حياتنا ، ومنذ ذلك الحين أصبحت الحديث "الكبير" في الصناعة التكنولوجية. لقد فهمت المؤسسات أخيرًا مثال البيانات الضخمة في مختلف المجالات وبدأت في أن تكون أكثر موضوعية في النتائج التي تعتمد على البيانات. ومع ذلك ، فإن تطبيق البيانات الضخمة ليس سهلاً تمامًا كما قد يبدو ؛ لكن كفاءتها وسرعتها تجعلها الخيار المفضل للمؤسسات لتتفوق على الآخرين.
أدت تطبيقات البيانات الضخمة في الحياة الواقعية إلى القدرة داخل الصناعات على اتخاذ قرارات سريعة ومرنة ، مدعومة بالبيانات. لقد أنشأت نظامًا صحيًا ومستدامًا ذاتيًا للمؤسسات لتقييم وتحسين منتجاتها وخدماتها باستمرار.
أمثلة على البيانات الضخمة
البيانات الضخمة مصطلح شائع الاستخدام يفسر مجموعات كبيرة من البيانات المجمعة. على الرغم من أن الأمر قد يبدو بسيطًا ، إلا أن مجموعات البيانات الضخمة هذه غالبًا ما تكون هائلة من حيث الأرقام ومعقدة بشكل متزايد للحساب بواسطة أي برنامج معالجة بيانات عادي.
بدلاً من ذلك ، يتطلب الأمر عملية منظمة لجمع البيانات وتحليلها وتخزينها ومشاركتها وإيجادها وتصورها واستخلاص الأفكار وحماية المعلومات المهمة والتحديثات المنتظمة. تم تصميمه بشكل أساسي لتسهيل اتخاذ قرارات خالية من المخاطر وتوليد قيمة عالية ، كما أنه يساعد في إدارة البيانات الفعالة بأعداد هائلة.
لقد أحدثت البيانات الضخمة ، التي تحظى بتقدير في جميع صناعات القطاعين العام والخاص ، ثورة في الطريقة التي تتطلع بها الشركات نحو البيانات التي يتم إنشاؤها ، وتحصد أقصى استفادة منها. سواء كان ذلك من الرعاية الصحية إلى التعليم ، أو الترفيه ، أو الخدمات المصرفية - فقد رفعت البيانات الضخمة بالتأكيد الحدود في تحسين الأداء العام للمؤسسة.
تُظهر البيانات أنه حتى لو كانت البيانات الضخمة موجودة منذ عام 2005 ، فلم يتم ملاحظة البيانات الضخمة حتى عام 2013 نظرًا لإمكانياتها الفريدة. وفقًا للتقارير ، استخدمت 53٪ من الشركات تحليلات البيانات الضخمة في عام 2017 للأنشطة الحاسمة مثل اتخاذ القرار وتطوير المنتجات والمزيد.
دعنا نتعرف على بعض أكثر أمثلة البيانات الضخمة نجاحًا على الإطلاق:
تسويق
تعمل البيانات الضخمة مثل العجائب للمسوقين من حيث إنشاء إعلانات مستهدفة لجمهورهم. الرؤى المستمدة من تتبع معاملات المبيعات ، واتجاهات الشراء ، يمكن للمسوقين أخيرًا إنشاء حملات بناءً على توقعات العملاء التي تعتمد على البيانات.
يمكن أن تكون هذه الحملات أكثر فاعلية لأنها تستند إلى نشاط العملاء عبر الإنترنت وسلوكيات التسوق. بالنسبة لأصحاب الأعمال ، قد تعني هذه الراحة فعالية التكلفة وتنفيذ التحليل التنبئي للعملاء المحتملين ذوي الإمكانات العالية. تعرف على كيفية تأثير علم البيانات على صناعة التسويق.
تفيد تطبيقات البيانات الضخمة المسوقين في المقام الأول بالطرق التالية:
- تحقيق إعلانات أكثر استهدافًا وبالتالي البقاء في صدارة منافسيها: من Amazon إلى Netflix ، تجمع العلامات التجارية كميات هائلة من البيانات (بفضل قاعدة المشتركين الهائلة) وتقدم اقتراحات لعملائها بناءً على إعجاباتهم وتفضيلاتهم السابقة.
- البحث الدلالي: غالبًا ما يبحث العملاء عن استعلامات بلغتهم الطبيعية بدلاً من الكلمات الرئيسية. بالنسبة لمحركات البحث ، توفر البيانات الضخمة فهمًا أفضل لمثل هذه الأسئلة وتقدم نتائج أفضل. نفذت Walmart بحثًا دلاليًا في موقعها على الويب وأبلغت عن زيادة في التحويل بنسبة 10-15 ٪ ، مما قد يعني ملايين الدولارات أو أكثر.
- توليد المحتوى ذي الصلة: بالنسبة لمنشئي المحتوى ومديريه ، تساعدهم البيانات الضخمة على فهم عقليات قرائهم. يمكن أن يقودهم إلى تنسيق المحتوى الذي يجذب القراء ، بناءً على اهتماماتهم. Spotify هو أحد منشئي المحتوى الذين يقترحون البودكاست والمحتوى الأصلي الآخر الموجود في تفضيلات الاستماع لمشتركيها بمساعدة بائعي الجهات الخارجية.
- نتائج حاسمة: نظرًا لأن البيانات الضخمة تمكن المسوقين من الحصول على حملات أفضل مع العديد من العوامل المعنية ، تؤدي العملية إلى الحصول على نتائج اختبار أكثر دقة. يتفهم Facebook مجالات الاهتمام لمختلف المستخدمين بناءً على أعمارهم ، وبالتالي يخصص التجربة وفقًا لذلك. يمكن أن تشمل المشاهدة المقترحة والصور والمحتويات الأخرى التي يفضلها في الغالب في تلك الفئة العمرية.
تعرف على المزيد: خصائص البيانات الضخمة: الأنواع و 5V
الرعاىة الصحية
لطالما كانت صناعة الرعاية الصحية واحدة من الجهات الرئيسية التي تتبنى البيانات الضخمة وحسّنت من جودة الحياة. على الرغم من أهمية الصناعة ، فقد جعلت البيانات الضخمة المرضى والأطباء أقرب من خلال علاجها الشخصي للغاية. قلل التحليل التنبئي للبيانات الضخمة من دخول المستشفى وزيارات الطوارئ بنسبة 64٪ في المرضى المزمنين من الفهم الأفضل لتاريخ المريض إلى اكتشاف التطبيقات الطبية المتقدمة. إليك الطريقة:
- نهج Alayacare للتنبؤ وتشخيص أي مشاكل صحية سلبية كامنة لدى كبار السن ، ستصادف أن البيانات الضخمة يمكن أن تحدد أعراض أي أعراض للأمراض الشائعة في نفس التركيبة السكانية. هذا الاكتشاف المبكر للحالات جعل علاج المرضى مريحًا ومثمرًا.
- اتخذت شركة آبل العملاقة للتكنولوجيا التشخيصات من العيادات الفيزيائية إلى الأجهزة الذكية القابلة للارتداء. لقد ساعد الأطباء على تتبع معدل ضربات قلب مرضاهم ودرجة حرارة الجسم وبيانات القياسات الحيوية الأخرى بشكل أفضل.
تعرف على المزيد حول حالات استخدام البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية.
تعليم
لقد كانت صناعة التعليم واحدة من أنجح أمثلة البيانات الضخمة ، حيث نقلت تقييمات أداء الطلاب إلى تقدمهم اليومي. يتعلم الطلاب الآن ويفكرون في فصل دراسي رقمي من خلال نهج ونماذج تعليمية أكثر تخصيصًا وفردًا لواحد. يستخدم المعلمون البيانات الضخمة لفهم أعمال طلابهم بشكل أفضل لأنها تتضمن الآن طبقة إسناد تبادلي لتحديد الثغرات في أي نماذج تعليمية. إليك الطريقة:
- لقد لوحظ أن البيانات الضخمة قد خفضت معدلات التسرب من الكلية بسبب اكتشاف عوامل الخطر لدى الطلاب المتخلفين.
- يمكن للمعلمين أيضًا جمع التعليقات من الطلاب ، وبالتالي تطوير أساليب التدريس الخاصة بهم باستمرار لتحسين أداء المؤسسة.
في جامعة ألاباما ، يجلس المعلمون والإداريون معًا لتحديد أنماط البيانات في تحسين عمليات التوظيف في المؤسسة. اقرأ المزيد عن تطبيقات البيانات الضخمة في التعليم.
القطاع العام
تتخذ بعض الحكومات الأكثر نفوذاً في العالم نهجًا مهمًا للبيانات الضخمة نظرًا لأنه يتم جمع كمية هائلة من البيانات كل يوم. يمكن الآن الاستفادة من أحجام البيانات هذه لتحسين الإجراءات البيروقراطية وتحسين جودة الخدمات العامة. حتى بالنسبة لأقسام الشرطة ، كانت تطبيقات البيانات الضخمة مثل "الشرطة التنبؤية" في نماذج الحياة الواقعية مفيدة في الحد من عنف السلاح في شيكاغو. إليك الطريقة:
- اتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة في الأحداث السياسية.
- تحديد مجالات الاهتمام ، مثل مرتكبي جرائم تزوير الهويات.
- ابتكار طرق للتعامل مع التحديات الوطنية مثل البطالة.
من المعروف أن إدارة الغذاء والدواء تستخدم البيانات الضخمة لتحديد أي أنماط وإجراء فحوصات لفهم الأحداث المتعلقة بعدوى الغذاء. تستخدم الوكالات الحكومية مثل Palantir Technologies في كاليفورنيا التحليل التنبئي للبيانات الضخمة للتنبؤ بأي تهديدات أو أنشطة إرهابية محتملة.
صناعة الإعلام والترفيه
وفقًا لدراسة مجموعة Leichtman Research Group ، فإن أكثر من ثلاثة أرباع جميع الأسر في الولايات المتحدة لديها اشتراكات في منصات البث عبر الإنترنت. يولد تلقائيًا كميات هائلة من البيانات والإيرادات بقيمة 38.56 مليار دولار في عام 2018 . مع نمو السوق بشكل كبير كل يوم ، يعتمد عمالقة منصات الفيديو مثل Netflix و Hulu و Amazon Prime على البيانات الضخمة لاستثمار محتواهم. إليك الطريقة:
- رؤى أفضل حول تفضيلات العملاء واهتماماتهم
- تحسين توزيع الوسائط الرقمية لتدفقات الوسائط
تستند توصيات YouTube إلى نشاطك في الوقت الفعلي وتحليلات وقت المشاهدة. يستخدم Amazon Prime البيانات الضخمة ويقدم توصيات مخصصة في الموسيقى ومقاطع الفيديو وكتب Kindle لمشتركيها. اقرأ المزيد حول كيفية تأثير البيانات الضخمة على وسائل الإعلام وصناعة الترفيه.
تغليف
الآن ، يمكنك أن ترى أن الضجة حول البيانات الضخمة تكتسب زخمًا ، نظرًا لتطبيقاتها في الحياة الواقعية. من المتوقع أن يصل حجم سوق البيانات الضخمة إلى 260 مليار دولار بحلول عام 2022 . تتطلب البيانات الضخمة أيضًا علماء ومهندسين بيانات ماهرين لإطلاق العنان لإمكاناتها الحقيقية لأنها تصبح ضرورية للصناعات.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
