في عالم اليوم تعتبر أهمية علم البيانات الضخمه وبرمجيات تعليم الآلة أثمن بكثير وأضخم من أن يتم تبسيط كل استخداماتها والفرص المتاحة منها في مقال أو حتى كتيب صغير .
بداية فإن تقنية البيانات الضخمة بدأ العمل عليها منذ السبعينيات ولم تصبح شئ واقعي إلا في نهاية عام 2013 , لأن خلال العامين التاليين تولدت فيهما 90 % من البيانات
والمعلومات التي تم حصرها طوال التاريخ الإنساني .
لذلك أصبح العمل بهذه التقنيات ضرورة وليس رفاهية لأنه يتيح إمكانيات وإحتمالات لا حصر لها.
ويمكننا رؤية تطبيق واضحة وفعالة لعلم البيانات خاصة في مجال البيزنس حيث يمكن باستخدام علم البيانات الضخمة الوصول لقرارات واضحة ومحددة بناءاً على دراسات علمية واحصائيات دقيقة تفوق بطبيعة الحال الدقة البشرية في تحليل البيانات بمئات المرات , بدلاً من الإعتماد علي الحس والغريزة البشرية في اتخاذ قرارات في البيزنس.
ما يعرف بتقنيات تعليم الآلة أو ال -machine learning
هي تقنية ثورية لتحليل البيانات الضخمة , حيث تقوم الخوارزمية بإخراج معلومات من البيانات لم يكن متاحا علي الإطلاق استخراجها بالطرق التقليدية , حيث تمكن تلك التقنية أصحاب الأعمال من العمل بناءا علي توصيات وتنبؤات دقيقة للغاية بسلوك السوق واتجاهات السوق ومعدلات النمو سواء جغرافيا أو بشريا أو كميا في كافة مجالات البيزنس :
1- تسهيل تقسيم السوق :
من أكبر المعضلات التي تواجهها أي شركة هي تحديد الشريحة المستهدفة بدقة كافية للعمل عليها بدلاً من إهدار الموارد علي شريحة كبيرة من العملاء لن تستجيب بحال من الأحوال لمنتجك أو الخدمة التي تقدمها.
هنا يأتي دور تقنية تعليم الآلة حيث تعتمد علي خوارزميات لا يتم التحكم فيها بشريا , ويستطيع البرنامج من خلالها العمل علي شريحة واسعه من الزبائن المحتملين وتحديد أوجه التشابه والإختلاف بينها والوصول إلي نتائج لم يكن لفريق العمل الوصول لها إطلاقا .
علي سبيل المجال أحد الشركات العاملة في السوق الأمريكية تدعي اوربيز قامت باستخدام خوارزمية ذكاء اصطناعي لتحديد الشريحة المستهدفة لها , من بين البيانات الجانبية التي أخرجتها الخوارزمية من تحليل البيانات الضخمة أن مستخدمين أجهز ماك من أبل علي استعداد لدفع مصاريف فندقية أكثر من مستخدمين ويندوز ب 30 % , واستخدمت الشركة هذه المعلومة في مشروع جديد تماما
2- الوصول للمستخدمين بطريقة أسهل للغاية :
استخدمت شركت أوربيز المعلومة التي حصلت عليها في عمل شركة تسويق فندقية لمستخدمي شركة أبل بشكل خاص , ونجحت الشركة بناءاً علي ذلك الاكتشاف الصغير التي قامت الشركة باكتشافه .
وكذلك تقوم شركة جوجل باستخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم لكي تقدم لكل شخص نتائج في محركات البحث مناسبة لمعدل ونوعيات البحث التي يقوم بها , بدون أي تدخل بشري .
كذلك يتم استخدام هذه التقنية في موقع أمازون لاقتراح بضائع معينة بناءاً على تاريخك والأشياء التي تفضلها في التسوق .
3- تعزيز قدرات التنبؤ بالسوق :
بعد الحصول علي معلومات باستخدام تقنية البيانات الضخمة ستقوم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للحصول علي تنبؤ واقعي بحجم السوق والنمو واتجاهات السوق .
علي سبيل المثال قامت شركة البريد الأمريكية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي واستطاعت بالتنبؤ ب 25 % من المتاجر التي تقوم بالشحن من خلالها والتي ستغلق خلال فترة 4 شهور .
على كل حال فإن استخدام هذه التقنيات أكبر بكثير مما أشرنا إليه في المقال كذلك يمكن استخدامها في تحليل المخاطر المستقبلية واستراتجيات الخروج من السوق, وفي النهاية تبقى هذه التقنيات مجرد وسيلة متاحة بالتساوي للجميع لكن من يحسن استخدامها ستكون منجم ذهب بالنسبة إليه ...