أبحاث واستراتيجيات سوق البيانات الضخمة

ما هي البيانات الضخمة؟

يشير مصطلح "البيانات الضخمة" إلى عملية تحديد وجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة جدًا من البيانات لتمكين اتخاذ قرارات أكثر فائدة وقابلة للتنفيذ. في حين أنه قد يكون هناك في الواقع المزيد من البيانات التي يتم إنشاؤها في كل ثانية، إلا أن القدرة على تحليلها بشكل أسرع وبطرق أكثر هي التي تجذب الاهتمام. كما ساهم توسيع "السحابة" وسعة تخزين الكمبيوتر في زيادة شعبيتها مؤخرًا.

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

كيف تحصل على البيانات الضخمة؟

يمكن الحصول على البيانات المتعلقة بالعملاء من عدة مصادر. تشمل الأمثلة سجلات الويب الخاصة بهم (أي أنشطة موقع الويب)، وتفاعلات خدمة العملاء، ونماذج الاشتراك والتسجيل، والاستطلاعات، والمدونات، وإشارات وسائل التواصل الاجتماعي. وبالتالي، من خلال دمج عنوان بريد إلكتروني من مكان واحد، وبعض المعلومات السكانية من مكان آخر، إلى جانب الموقع الجغرافي والمسمى الوظيفي والوظيفة وحجم الأسرة والعديد من العناصر الأخرى من مصادر متنوعة، قد تتمكن من تجميع ملف تعريف مفصل نسبيًا للفرد. هل تتم مناقشة اسم شركتك أو علامتك التجارية؟ ما هي الكلمات أو المصطلحات التي تميل إلى الارتباط بها؟ هل لديهم دلالة إيجابية أم سلبية؟ ماذا عن نفس الشيء بالنسبة لمنافسيك؟ إذا كان بإمكانك الحصول على مثل هذه البيانات "غير المنظمة" وقياسها، فيمكنك إضافتها إلى قاعدة البيانات الخاصة بك.

ما الذي يمكن عمله بالبيانات الضخمة؟

بمجرد أن يكون لديك ملف تعريف أفضل لعميلك، يمكن دمجه مع عوامل أخرى مثل تكرار وكمية المشتريات، واختلافات الأسعار، ومحتوى الإعلان وموضع الوسائط، والوقت من اليوم أو الأسبوع، والموقع الإقليمي والمزيد. وقد يتم الكشف عن العلاقة التي تربط الأشياء معًا وتوفر نظرة ثاقبة ليس فقط "ماذا" ولكن "لماذا" الحدث. على سبيل المثال، قد لا تتعلم فقط عدد المرات التي زار فيها شخص ما موقع الويب الخاص بك، أو نقر على إعلان أو أجرى عملية شراء، ولكن أيضًا تكتشف سبب إعجاب شخص ما بشيء ما بينما لم يعجب شخص آخر به. ومن خلال هذه المعرفة، من الممكن بعد ذلك تحسين احتمالية ذلك سوف يتعرف جمهور معين على المحتوى المستهدف ويقرأه (مثل الرسائل الإعلانية)، ويتصرف بطريقة أكثر قابلية للتنبؤ بها ومرغوبة.

هل البيانات الضخمة تناسبك؟

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

كيف يجب عليك استخدام البيانات الضخمة؟

والهدف هو "استخلاص معنى من الهراء" وكذلك تجنب "شلل التحليل" (حيث يتم قضاء الكثير من الوقت في النظر في البيانات مما يؤدي إلى تأخير عملية اتخاذ القرار).

الأهم من الحصول على البيانات هو تحديد ما يجب البحث عنه. يمكن أن يساعد التحليل الإحصائي التقليدي في تحديد المتغيرات التي من المرجح أن ترتبط بنتائج معينة (وتسببها).

لذلك، من خلال الكشف عن السلوكيات السابقة والحالية للعملاء والتركيز عليها، قد يكون من الممكن استهداف وتصميم رسائل أو إعلانات أكثر ملاءمة وذات معنى لهم والتي ستؤثر على الإجراءات المستقبلية مثل شراء منتجاتك أو التوصية بها. غالبًا ما يتطلب هذا التمرين قوة حاسوبية هائلة والبرامج الحاسوبية، بالإضافة إلى الأشخاص المدربين على استخدامها، لاستخلاص الاستنتاجات المناسبة من مجموعات البيانات الهائلة. وبالتالي، عندما تدعو الحاجة، فإن التشاور مع طرف ثالث متخصص في التعامل مع مثل هذه البيانات يعد فكرة جيدة.

الذي نفعله

التحليل الاستراتيجي والتنافسي

مقابلات الخبراء مع المتخصصين في البيانات الضخمة

الاستعانة بخبراء البيانات الضخمة

استشارات التخطيط الاستراتيجي

تقييمات فرص السوق