على مدى العقد المنصرم، استطاعت البيانات أن تظهر كقوة تحليلية كبرى تسيطر على العديد من المجالات المختلفة وأصبحت عوناً للشركات التي تتطلع للنمو والتطور. باتت الشركات التي تمنح قادتها الأدوات التي يحتاجونها لتحليل البيانات قادرة على تحقيق نمو كبير وملحوظ وغير متوقع، في حين أن الشركات التي تجاهلت هذا الجانب فقدت ميزة تنافسية هامة وحاسمة.

وفقاً لدراسة استقصائية، من المتوقع أن يشهد مجال تحليل البيانات توسعاً ونمواً سنوياً بمعدل 13.5%. بناء على ذلك، قد تزيد قيمة سوق هذا المجال والتي بلغت نحو 198.08 مليار دولار في عام 2020 إلى 684.12 مليار دولار في عام 2030.

في هذا المقال، نسلط الضوء على أهم الاتجاهات في عالم تحليل البيانات لهذا العام.

1.   استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

بعد التطور الهائل الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي ونماذج تعلم الآلة Machine Learning في عالم البيانات، باتت هذه التقنيات تشكل جزءاً لا يتجزأ من عالم تحليل البيانات . خاصة كونها توفر عائداً أسرع بجهد أقل بدلًا من الاستعانة بفريق كامل من محللي البيانات لتخطيط ووضع العديد من النظريات والرؤى المحتملة واختبارها للتوصل إلى نتائج قد تكون دقيقة وقد لا تكون.

في حين يمكن لنماذج تعلم الآلة مراقبة البيانات باستمرار ودراسة حالات عدم التطابق المختلفة فيها بدقة عالية وتنظيم كبير دون الحاجة إلى تدخل بشري في العملية.

2.   استخدام ذكاء الأعمال لجمع الأفكار

في السنوات الخمس الأخيرة، زاد الاهتمام بأدوات ذكاء الأعمال (BI) بنسبة وصلت إلى 100%. ويشير ذكاء الأعمال في مضمونه إلى تقنية تهدف إلى جمع البيانات وتخزينها وتحليلها بهدف تكوين فكرة دقيقة عن البيانات لمساعدة أصحاب الشركة والمديرين والقادة على اتخاذ قرارات الأعمال على نحو أكثر دقة وذكاء، واستخلاص العديد من الرؤى القابلة للتنفيذ.

تستفيد العديد من منصات ذكاء الأعمال الشائعة اليوم من إمكانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتقديم رؤى لمستخدمي الأعمال تساعد على تحديد المشكلات، واكتشاف الاتجاهات، والتنقيب عن البيانات، وإعداد التقارير، وغيرها.

وفقاً لأحد الاستطلاعات، تستخدم ربع المنظمات حالياً ذكاء الأعمال، ويزداد هذا الرقم بحدٍ ملحوظ ليصل إلى ما نسبته 80% من الشركات التي تضم ما يزيد عن 5 آلاف موظف بهدف تصنيف مجموعات العملاء، وتحليل شخصيات المستهلكين، وغيرها؛ بما يسهم في إنشاء حملات مبيعات وتسويق مخصصة.

3.   استخدام الحوسبة السحابية الهجينة

يعد استخدام الحوسبة السحابية  وخدمات الحوسبة الهجينة أحد اتجاهات البيانات لهذا العام. فالسحابة الخاصة آمنة لكنها أكثر تكلفة من نظيرتها العامة التي بالرغم من تكلفتها الملائمة، إلا أنها لا توفر أماناً عالياً. نتيجة لذلك، تعد السحابة الهجينة الحل الأوسط بين النوعين السابقين، إذ تدمج بينهما وتوفر تكلفة مقبولة وأماناً عالياً ومرونة أكبر.

وعادة ما يُستخدم كل من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في هذا الصدد بما يوفر قاعدة بيانات موحدة وآمنة وقابلة للتوسيع بتكلفة أقل.

4.   استخدام الحوسبة الطرفية

بالرغم من وفرة تقنيات تحليل البيانات الضخمة، إلا أن الحاجة إلى قدرات كبيرة لمعالجة هذه البيانات لا تزال قائمة. نتيجة لذلك ظهر مفهوم الحوسبة الطرفية التي يشير إلى معالجة البيانات بالقرب من مصدرها، ما يوفر الحاجة إلى معالجتها في مراكز البيانات.

 وتسهم الحوسبة الطرفية في التمكين من معالجة البيانات الضخمة بسرعة أكبر باستخدام عدد قليل من النطاقات الترددية، بما يوفر أماناً وخصوصية أكبر للبيانات.

من المتوقع بحلول عام 2025، أن يتم إنشاء ومعالجة ما يصل إلى نصف البيانات الهامة خارج مركز بيانات المؤسسة والسحابة في بيئة حوسبة متطورة. وبحسب تحليل حديث، سيزداد الإنفاق العالمي على الحوسبة الطرفية بنسبة تصل إلى 13.1% عن العام الماضي.

5.   تحليل البيانات المرنة والمركبة

تهدف نماذج البيانات المرنة إلى تمكين الابتكار الرقمي والتميز والنمو. وتهدف تحليلات البيانات المركبة إلى توفير تجربة سهلة الاستخدام وقابلة للتكيف وسلسة باستخدام مجموعة متنوعة من تحليلات البيانات وحلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

ويسهم ذلك في تعزيز الإنتاجية وتطوير المهارات التحليلية للمؤسسة وتمكين القادة من ربط رؤى الأعمال والإجراءات.

6.   التحليلات المعززة

تسهم هذه التحليلات في أتمتة وتحليل ومشاركة البيانات واكتشاف الرؤى باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية، وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. إذ تسهم التحليلات المعززة في تنفيذ العديد العمليات، بدءاً من إعداد البيانات وأتمتتها ومعالجتها وصولاً إلى استخلاص النتائج منها.

7.   شبكة البيانات

شبكة البيانات هي نهج يدعو إلى اللا مركزية في ملكية البيانات وإدارتها ومعاملتها كمنتج. وتقوم فكرتها الأساسية على توزيع مسؤولية البيانات على فِرق مختلفة داخل المؤسسة، ما يمكّن كل فريق من الحصول على ملكية مجموعة معينة من البيانات الخاصة به واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات على نحو مستقل. وهو ما يساعد كل فريق على استخدام الأدوات والتقنيات المناسبة لمجاله.

على سبيل المثال: قد يستخدم فريق إدارة المخزون في إحدى الشركات نظاماً ما، في حين يستخدم فريق التسويق أداة أخرى. والنتيجة توفير البيانات والأدوات التي تحتاج إليها الفِرق المختلفة للابتكار والتجربة والمشاركة في اتخاذ القرارات الفعالة.