قدمت لك إحدى مدوناتي السابقة جولة حول لغات البرمجة لعلوم البيانات. لقد ذكرت أنها كانت نهاية أدوات طبقات البنية الوظيفية المختلفة. ولكن ليست نهاية البيانات الضخمة. إن المعرفة بالبيانات الضخمة لا تقل ضخامة عن البيانات الضخمة نفسها.
إن معرفة بنية البيانات الضخمة والأدوات المختلفة الموجودة في السوق للعمل مع البيانات الضخمة ليست كافية. يحتوي مجال البيانات الضخمة على قطاعات أكثر بكثير مما يمكننا التفكير فيه. يحدث كل أسبوع تقريبًا تطور جديد.
لكنني سأبقي الأمر بسيطًا في البداية. فيما يلي النصائح الأساسية والمفيدة لاستخلاص الرؤى من البيانات الضخمة.
كان الغرض الرئيسي وراء الصورة الكاملة للبيانات الضخمة هو الرؤى التي يمكننا استخلاصها من البيانات الضخمة. الرؤى التي يمكن أن تكون ذات فائدة كبيرة
والقائمة تطول. هناك بعض الأشياء التي يجب أن نأخذها في الاعتبار أثناء استخلاص الرؤى القيمة من البيانات الضخمة.
نصائح لاستخلاص الرؤى من البيانات الضخمة
توجد أدناه قائمة ببعض الاستراتيجيات نصائح يجب اتباعها قبل البدء بعملية استخلاص المعلومات.
1. استخدم البيانات النظيفة –
مهما كانت الرؤى التي نستمدها من البيانات، فهي كلها بسبب البيانات التي يتعين علينا وضعها في عملية التحليل. وبالتالي، يصبح من المهم للغاية أن نقوم بجمع البيانات الصحيحة. ومن المهم بنفس القدر أن تكون البيانات التي يتم إدخالها في محرك التحليلات منظمة بشكل جيد وأكثر أهمية. مع هذا، من الضروري أيضًا للشركات إنشاء وتخزين أكبر قدر ممكن من البيانات. من الجيد أن يكون لديك المزيد من البيانات في متناول اليد قبل استخلاص أي استنتاجات من الرؤى.
راجع أيضًا: تحليلات البيانات الضخمة: كيف يستخدمها موظفو التسويق لفهم عملائهم
2. استخدم مصادر بيانات متعددة للحصول على الصورة الكاملة –
نعلم جميعًا أن كل شركة تنتج كل عام الكثير من البيانات التي إذا تم تحليلها بشكل صحيح فإنها تولد رؤى عميقة يمكن أن تكون مفيدة لخطط الأعمال. لكننا بحاجة إلى النظر إلى الصورة الأكبر لفهم البيانات الضخمة. من بين جميع البيانات الموجودة في العالم، لا تشكل بيانات شركة واحدة سوى جزء منها. ومن ثم فإن النتائج المستخلصة منه لن تؤدي إلا إلى نتائج نقدم لك رؤية جزئية لما يحدث في العالم.
حسنًا، إنها ليست مهمة مرهقة على الإطلاق، فالأدوات والعمليات المناسبة يمكن أن تساعدك في مراقبة وإدارة تدفقات البيانات المتعددة. ومن خلال تجميع البيانات وربطها، يمكنك استنتاج العلاقات مع المصادر التي تزودك بصورة أكثر دقة عن سوق عملك.
3. سلامة البيانات هي جهد جماعي –
يعتمد نجاح وفشل استراتيجية البيانات على كيفية احتفاظ الشركات بقواعد بياناتها. يجب تحديث كل التفاصيل المتعلقة بالأعمال التجارية من أجل الاعتماد على المعلومات التي توفرها استراتيجية البيانات الخاصة بك. نحتاج أيضًا إلى الحصول على التحديثات المباشرة من مصادر خارجية، وينطبق الشيء نفسه على مصادر البيانات الداخلية. تقع مسؤولية الحفاظ على البيانات على عاتق جميع الأشخاص في العمل مثل فريق تكنولوجيا المعلومات وموظفي المبيعات في الخطوط الأمامية وكل من يشارك في العملية.
راجع أيضًا: أفضل لغات البرمجة للبيانات الضخمة - الجزء 2
4. يمكن أن تخبرك البيانات المجمعة بأي شيء، إذا تم تنظيم الاستعلام بشكل صحيح –
إن جمع كافة بيانات العمل وتخزينها لا يكفي فقط. كما أن إلقاء نظرة أوسع عليها من أجل التحليل ليس كافيًا أيضًا. يمكن أن تخبرك البيانات المتوفرة لديك بأشياء كثيرة أكثر مما كنت تفكر فيه بالفعل. لكن اللعبة بأكملها تدور حول كيفية الاستعلام عن بياناتك لاستخلاص رؤى منها.
يقول علماء البيانات أن تحليلات البيانات هي فن بقدر ما هي علم. وعندما يتعلق الأمر بتحليل بيانات الأعمال، فإن الجاني يكون مخفيًا في التفاصيل الصغيرة. ومن ثم، فمن الضروري الخوض في التفاصيل للعثور على الرؤى الحقيقية.
5. تقديم تحليلات تتبع البكسل –
يجب على الشركات تصميم مواقع الويب الخاصة بها بطريقة تساعدها في جمع البيانات المتعلقة بإعلاناتها التسويقية ومبيعات المنتجات. ومن شأنه أن يجعل موقع الويب بمثابة أداة لتوليد البيانات وليس مجرد منصة للتسويق والمبيعات.
هناك منهجية تسمى تتبع البكسل والتي يمكن أن تولد فوائد كبيرة للشركة. يجب أن تعمل أقسام تكنولوجيا المعلومات والتسويق جنبًا إلى جنب لغرس تتبع البكسل على مواقع الويب المختلفة التي تستخدمها الشركة سواء كان موقعًا محمولاً أو موقعًا صغيرًا أو موقعًا آخر. يمكن تتبع البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي أيضًا باستخدام تتبع بكسل الوسائط الاجتماعية. يوفر لك هذا التتبع أيضًا معلومات حول جهاز المستخدمين مما قد يساعدك في فهم ما إذا كانت المبيعات تأتي من الهاتف المحمول أو مستهلكي الويب.
6. استخدم النمذجة الإحصائية –
قبل تطوير الإعلانات التليفزيونية، يجب على المسوقين الاستفادة من التحسينات في جمع البيانات التي من شأنها أن تساعدهم على مطابقة حملاتهم الإعلانية مع النتائج الفعلية. لإنشاء نماذج إحصائية للمقاييس على المحطات، يجب دمج حجم البث والمعلومات الديموغرافية ونشاط الشاشة الثانية وغيرها.
7. التركيبة السكانية المستهدفة –
من المتطلبات الأساسية للمسوقين تصميم استراتيجياتهم حول المجموعة المستهدفة من الأشخاص أو المستهلكين أو المكان. ومن الضروري معرفة عادات البحث الخاصة بهم والأجهزة التي يستخدمونها والمقاييس السلوكية الأخرى للاستفادة من المزيد من عائد الاستثمار من البيانات المجمعة من الوسائط الرقمية ومواضع التلفزيون.
راجع أيضًا: أشياء يجب تذكرها حول السحابة الحوسبة: لا ينبغي
8. استخدم نمذجة الوسائط المختلطة –
من أجل وضع خطط مستقبلية أفضل، فإن أفضل حل للشركات هو استخدام تقنية نمذجة الوسائط المختلطة. ويشكل تحليل بيانات المبيعات والاستجابة أساسها. فهو يساعد المسوقين على الحكم على جميع قنوات التوزيع بدقة. وبالتالي، يمكنهم التخلص من القنوات ذات الأداء الضعيف وتوجيه المزيد من الميزانية إلى القنوات المدرة للربح.
9. قياس البيع بالتجزئة –
تعد معلومات بائع التجزئة أفضل البيانات التي من شأنها أن تساعد في قياس تفضيلات العملاء. تساعدك البيانات في معرفة العلاقة بين التأثيرات التي يمكن أن تنتج عن الإجراءين الخاصين بسياسة التسويق. يمكن أن يساعدك فهم استجابات عميلك بشكل مباشر في زيادة مبيعات المنتجات وطلباتها.
يمكننا أن نتعلم من أمازون كيفية تحقيق أفضل استفادة من البيانات الضخمة. الطريقة التي تقدم بها اقتراحات للمستخدمين بشأن المنتجات التي قد تنال إعجابهم والطريقة التي تعالج بها الشركة ملايين المعاملات والشحنات. من خلال تحليل بياناتها الضخمة، تحاول أمازون إفادة أعمالها بطريقتين - الأولى هي تحسين عملياتها الخاصة وفقًا للرؤى والثانية هي تحسين تجربة العملاء.
راجع أيضًا: شروط وتقنيات السحابة الحوسبة
إن أمازون ليست وحدها التي تستخدم تقنية تحسين تقدم الأعمال من خلال تحليل البيانات الضخمة. تقريبا جميع الشركات الكبرى تفعل ذلك. ومن ثم، آمل أن تساعدك النصائح المذكورة أعلاه في تحسين عملية الاستخراج لديك وزيادة أرباح عملك.
قراءة: 0
