البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة من التقنيات والأدوات والممارسات التجارية التي تساعد المؤسسات في استخدام جمع البيانات للحصول على رؤى تنافسية

خدمات استشارات البيانات الضخمة هي نوع من تحليلات البيانات المتطورة التي تستند إلى كميات هائلة من البيانات القادمة من عملك والسوق نفسه. يمكن جمع مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة على نطاق واسع ودمجها وتحليلها باستخدام طرق وتكنولوجيا البيانات الضخمة. سيكون التعامل مع البيانات التي تأتي من خلال شركتك أسرع بكثير وأكثر ملاءمة وأقل تكلفة بمساعدة تقنيات البيانات الضخمة وفريقنا الاستشاري.

لا توجد طريقة للمبالغة في مزايا تكنولوجيا البيانات الضخمة. يتبادر إلى الذهن أي مجال من مجالات إدارة الأعمال على نطاق واسع ، ونراهن على أنه يمكن استخدام البيانات الضخمة بشكل فعال. دعونا نذكر قليل من المزايا الرئيسية ذات الأهمية بالغة في:

• فرص تجارية جديدة (منافذ جديدة ، تطوير منتجات جديدة ، جمهور مستهدف جديد)
• تخزين البيانات منخفضة التكلفة (تخزين البيانات في شكل الخام والاستعلام المباشر لللملفات)
• إعلانات أكثر كفاءة (استراتيجية تسويق أكثر دقة ، تحسين أفضل)
• تحسين خدمات العملاء (التنبؤ بزبد العملاء ، وتحسين الاتصالات)
• فعالية تشغيلية أكبر (عملية اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة)

إن الأدلة الخاصة بك من خلال أحجام ضخمة جدا من البيانات هي خدمات ذكاء الأعمال واستشارات البيانات الضخمة.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة

يحتاج علماء البيانات ومحللو البيانات الآخرون إلى فهم شامل للبيانات المتاحة ومفهوم واضح لما يبحثون عنه في تكنولوجيا المعلومات من أجل تقديم نتائج موثوقة وذات صلة من تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة. ونتيجة لذلك ، فإن المرحلة الأولية الحيوية في عملية التحليلات هي إعداد البيانات ، والتي تتضمن التنميط والتنظيف والتحقق من الصحة وتحويل مجموعات البيانات.

باستخدام التقنيات التي تقدم ميزات وقدرات تحليلات البيانات الضخمة ، يمكن نشر علوم البيانات المتعددة وتخصصات التحليلات المتقدمة لتشغيل تطبيقات مختلفة بمجرد الحصول على البيانات وتجهيزها للتحليل. تشمل هذه المجالات التنقيب عن النصوص ، والنمذجة التنبؤية ، واستخراج البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وتحليلات البث ، والتعلم الآلي ، بما في ذلك فرع التعلم العميق.

تشمل المجالات المختلفة للتحليلات التي يمكن إجراؤها باستخدام مجموعات البيانات الضخمة ما يلي ، باستخدام بيانات العميل كمثال:

• التحليل القائم على المقارنة. مقابل مقارنة سلع الشركة وخدماتها وعلامتها التجارية بتلك الخاصة بمنافسيها ، فإن هذا ينظر إلى بيانات سلوك المستهلك وتفاعل العملاء في الوقت الفعلي.
• مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي. يفحص هذا ما يقوله العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي عن شركة أو منتج من أجل العثور على المشكلات المحتملة وتحديد السوق المستهدف الصحيح.
• تحليلات في التسويق. يوفر هذا البيانات التي يمكن استخدامها لتعزيز الحملات الإعلانية وعروض المبيعات للسلع والخدمات والمساعي التجارية.
• التقييم العاطفي. يمكن اكتشاف مستويات رضا العملاء ، والمواقف تجاه شركة أو علامة تجارية ، والمشاكل المحتملة ، وطرق تحسين خدمة العملاء من خلال تحليل البيانات التي تم الحصول عليها
• المستهلكين.