تطبيقات البيانات الضخمة وأهميتها في 5 قطاعات: البنوك, الصحة, التعليم, الزراعة والتسويق والإعلان 

تتنوع مصادر البيانات الضخمة فمنها ما يأتي من أجهزة إنترنت الأشياء، ومنها ما قد يكون مصدره من المنشورات والتفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي، وقد تأتي من سجلات المعاملات البنكية أو سجلات المرضى والصور الطبية أو قد تكون بيانات تجارية مصدرها سجلات المبيعات وتفاعلات العملاء. 

نستنتج من تنوع مصادرها أن تطبيقات البيانات الضخمة واسعة وتشمل تقريبا معظم المجالات والقطاعات، سواء أكان القطاع التجاري أو الصحي أو المالي، وبسبب ذلك لابد من أن نصب جل اهتمامنا عليها والاستفادة منها قدر المستطاع.  

البيانات الضخمة أصبحت محورية في العديد من المجالات بسبب قدرتها على تحويل الكميات الكبيرة من المعلومات إلى رؤى قابلة للتنفيذ وهذا من شأنه أن يساعد أصحاب الشركات والحكومات على اتخاذ قرارات مستنيرة وأكثر دقة بناء على تحليلات متقدمة.

أما في القطاع الصحي تكمن أهميتها في تحسين الرعاية الصحية من خلال تحليل سجلات المرضى وتقديم رعاية صحية مخصصة و  تحسين النتائج الصحية و توقع تفشي الأمراض.

هذه نبذة عن تطبيقات البيانات الضخمة وأهميتها في القطاعات المختلفة، في هذا المقال سنسلط الضوء على أهم تطبيقات البيانات الضخمة في أهم القطاعات وكيف تساهم في تحسين المجالات المختلفة، اقرأ المقال حتى النهاية لتعرف كيف يمكن لشركة شاي مساعدتك في تعلم تحليل البيانات الضخمة. 

أنواع البيانات الضخمة

قبل الحديث عن تطبيقات البيانات الضخمة لابد من توضيح أنواعها لتضح الصور حولها أكثر: [1]

• بيانات ضخمة مهيكلة Structured

هي البيانات التي تشترك في خصائص معينة بحيث يمكن إدراجها ضمن فئة محددة، وتتميز بأنها ذات تنسيق ثابت يمكن تخزينها ومعالجتها ضمن تنسيق محدد. تخزن البيانات المهيكلة على شكل جداول مكونة من صفوف وأعمدة, من الأمثلة عليها ملف إكسل أو ملف SQL. 

• بيانات شبه مهيكلة Semi-Structured

تدعى هذه البيانات بشبه المهيكلة لأنه لا يمكن تنسيقها ضمن جداول ولكنها في نفس الوقت ليست عشوائية تماما مثل الصور والنصوص الحرة التي لا تحتوي على أي شكل يمكن تحليله بسهولة. صحيح أنه لا يمكن تمثيلها ضمن جداول لإظهار العلاقات ولكن تستخدم الوسوم والعلامات لتحديد العلاقات بينها مما يجعلها تخلق تسلسلا هرميا من البيانات، لذا فهي أكثر مرونة في التخزين والمعالجة.  من الأمثلة على هذا النوع من البيانات ملفات XML و ملف JSON وملفات CVS، بالإضافة الى الرسائل الإلكترونية. 

• البيانات غير المهيكلة Unstructured

البيانات غير المهيكلة لا تتبع تنسيقا محددا ولا تلتزم بأية مجموعة قواعد، مما يجعل تنظيمها عشوائيا وتخزينها يكون في شكل غير معروف. من الأمثلة عليها صفحة ويب تحتوي على نصوص وصور وفيديوهات. 

تطبيقات البيانات الضخمة

فيما يلي أمثلة على تطبيقات البيانات الضخمة ودورها في قطاعات مثل البنوك والقطاع الصحي والتعليم والزراعة وأخيرا التسويق والإعلان: [2]

• قطاع البنوك والخدمات المالية

استفادت البنوك من البيانات الضخمة في مجالات متعددة مثل تحليل المخاطر وتخصيص الخدمات, وكان للفنتك دور كبير في تحقيق هذه الاستفادة, سواء في إدارة المال أو جمع النقود بطريقة ساعدتها على تحسين خدماتها للعملاء وبالتالي تحقيق المزيد من الإيرادات, وأصبحت رؤاهم وإدراكهم للأمور أكثر شفافية. 

استخدمت البنوك البيانات الضخمة في تطبيقات عدة من ضمنها:

كشف الاحتيال: إحدى التطبيقات التي ساعدت البنوك في تحسين خدماتها للعملاء هي الكشف عن الاحتيال وعن أي حركات غير اعتيادية من خلال مراقبة الأنماط الشرائية لحاملي البطاقات الائتمانية ومعرفة سلوكهم وعاداتهم، ومن خلال ذلك تستطيع البنوك تحديد ما إذا وجد أي نشاط غير اعتيادي قد يدل على عملية احتيال. 

تحسين علاقات العملاء: من خلال تحليل البيانات الضخمة القادمة من مواقع الويب مثل الصفحات التي يزورها العملاء والإجراءات التي يقومون بها، بالإضافة الى تحليل المعاملات المالية، مثل أنماط الشراء، تستطيع المؤسسات المالية والبنوك تخصيص العروض والخدمات بشكل أكثر دقة وفعالية لكل فرد.

على سبيل المثال، يمكنهم تقديم عروض ترويجية مخصصة بناء على اهتمامات العملاء المحتملين وسلوكهم السابق، مما يزيد من احتمالية تحويلهم إلى عملاء دائمين، كما يمكن أن تساعد هذه البيانات في تحفيز العملاء الحاليين على استخدام المزيد من المنتجات المالية التي توفرها المؤسسة، مما يسهم في زيادة الإيرادات وتعزيز الولاء للعلامة التجارية.

إدارة المخاطر: تعني الجهود التي تبذلها البنوك للتحكم في المخاطر التي تواجهها وضمان تحقيق أهدافها بشكل آمن, باستخدام التحليلات الضخمة للبيانات، تستطيع البنوك مراقبة وتقييم المخاطر عبر مختلف جوانب عملها، مثل العمليات التشغيلية وأداء المؤشرات الرئيسية (KPIs) ونشاطات الموظفين. 

يتم ذلك عبر تحليل البيانات الضخمة لاكتشاف الاتجاهات غير المألوفة أو المخاطر المحتملة واتخاذ الإجراءات اللازمة للتصدي لها وتقليلها، مما يتيح للبنوك تحسين قدرتها على التكيف مع التغيرات السريعة في السوق والحفاظ على استقرارها المالي وسمعتها وضمان استمرارية تقديمها للخدمات بشكل آمن.

• القطاع الصحي

أما في القطاع الصحي، ساهمت البيانات الضخمة في تطوره بشكل كبير جدا بالرغم من أنه تطور بطيء إلا أنه كان له أثر كبير في تحسين الخدمات للمرضى و طبعا سيشهد المزيد من التطور في المستقبل.

تسجل بيانات المرضى الصادرة من الأجهزة القابلة للارتداء والمستشعرات في سجلات إلكترونية مما يسهل التعامل معها والاستفادة منها في تحسين خدمات هذا القطاع, مثلا قد يستفاد من تحليل البيانات الضخمة الطبية في إنشاء نظام يوفر إشعارات فورية حول الحالات الطبية العاجلة أو التغيرات الهامة في حالة المريض، مما يساعد في اتخاذ إجراءات سريعة لحماية صحة المريض.

كما تساعد البيانات الضخمة في هذا المجال في زيادة القدرة على التنبؤ بحدوث أوبئة مثل الإنفلونزا أو الكوليرا قبل حدوثها باستخدام البيانات والتحليلات المتقدمة, هذا يساعد في اتخاذ تدابير وقائية للحد من انتشار الأمراض, ليس هذا فحسب بل تمكن البيانات الضخمة من مراقبة الحالة الطبية للمريض ورصد أية أعراض مبكرة قد تكون بداية لمرض مثل ارتفاع ضغط الدم أو السكري, وبالتالي مساعدته في الحد من تطور المرض. 

 أما على صعيد الأبحاث الطبية, تساهم تحليلات البيانات الضخمة في تسريع عملية البحث والتطوير في المجال الطبي، مما يسهم في اكتشافات أسرع للعلاجات والأدوية الجديدة.

• التعليم

يعد التعليم من أهم القطاعات التي يجب على الإنسان أن يولي اهتماما كبيرا بها, تجاهل هذا القطاع قد يكون السبب الأكبر لتخلف بعض الدول عن غيرها وتراجع تطورها, وطبعا من أفضل وسائل تطور التعليم هو الاستفادة من التكنولوجيا وفي مقالتنا هذه نقصد البيانات الضخمة. 

 تأتي البيانات الضخمة في هذا القطاع من عدة مصادر مثل:  البيانات الخاصة بالدورات الدراسية, وبيانات الطلاب, بيانات النتائج الأكاديمية لهم, وبيانات أعضاء التدريس, تبدو هذه البيانات كشيء عادي لكن إذا تم تحليلها بالطرق والأدوات المناسبة فقد نحصل على رؤى قيمة من شأنها أن تقلب الموازين في قطاع التعليم. 

ما الذي يمكن أن نستفيده من تحليل البيانات الضخمة لهذا القطاع, حسنا, من أهم الأمور التي تفيدنا في هذا الموضوع هو تخصيص التعليم, المقصود بذلك هو أنه عندما يتم تحليل البيانات الخاصة بعلامات  طالب ما والأداء الأكاديمي له, يمكن الوصول الى استنتاجات حول نقاط القوة والضعف لديه وبالتالي  تطوير أساليب تعليمية أكثر فعالية مخصصة لاحتياجاته, إضافة الى تصميم مسارات تعليمية مخصصة  بناء على اهتماماته وأدائه, وهكذا يمكن تقديم تجارب تعليمية تتناسب مع كل طالب على حدة, تخيل مدى الأثر الإيجابي الذي سيطرأ على تعلم الطالب ومستواه الدراسي. 

نقطة أخرى لأهمية تحليل البيانات الضخمة في التعليم, هي تقليل معدلات التسرب من الجامعات, من خلال استخدام البيانات لتحديد الطلاب الذين قد يكونون في خطر التسرب, مثل متابعة الحضور والأداء الأكاديمي والعوامل الاجتماعية، ثم اتخاذ إجراءات استباقية لدعم هؤلاء الطلاب ومساعدتهم على الاستمرار في الدراسة

كما توفر البيانات رؤى حول الأسباب الكامنة وراء التسرب، مما يساعد الجامعات في تصميم برامج دعم موجهة تعالج هذه الأسباب بشكل فعال.

من التطبيقات الأخرى: [3]

• الزراعة

قطاع آخر مهم يجب تسليط الضوء عليه هو القطاع الزراعي, خصوصا في ظل ما يعانيه من مشاكل مثل تغير المناخ و الطقس الغير مستقر, ونقص الموارد المائية والجفاف وزيادة التلوث, وجب إيجاد حلول عملية لإنقاذ هذا القطاع, وطبعا استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحديدا تحليل البيانات الضخمة هي إحدى هذه الحلول. 

تحليل البيانات الضخمة يحقق ما يسمى بالزراعة الذكية وهي قائمة على تحليل البيانات الضخمة لاستخراج معلومات مفيدة من شأنها أن تساعد المزارعين على اتخاذ قرارات صائبة في الوقت المناسب مما يقلل التكاليف ويزيد الإنتاجية. 

لكن ما المعلومات التي يمكن أن توفرها البيانات الضخمة, قد تكون معلومات حول تغيرات الطقس ومواسم الأمطار وكيف يؤثر هذا على نمو المحاصيل وجودتها, إضافة الى معلومات عن الأمراض والآفات التي قد تصيب المحاصيل الزراعية فتتلفها وتحديد الأماكن والأوقات المناسبة لاستخدام المبيدات الحشرية، مما يقلل من التكاليف ويحافظ على صحة المحاصيل بشكل أفضل.

يمكن باستخدام البيانات الضخمة أيضا جدولة صيانة الأجهزة والمعدات الزراعية الذي يساهم في تحسين الكفاءة وتقليل تكاليف التشغيل وبالتالي تحسين عمليات الإنتاج, وغيرها من الأمور. 

• التسويق والإعلان

تطبيق آخر من تطبيقات البيانات الضخمة هو التسويق والإعلانات, أحد أسباب نجاح الإعلانات هي توجيهها الى جمهور محدد يطلق عليه الجمهور المستهدف, بحيث تكون متناسبة مع احتياجاته واهتمامته بل وتعالج مشاكله, أما الإعلانات العامة الموجهة لجميع الفئات فتأثيرها قليل, كما في الإعلانات التقليدية على التلفاز أو الراديو حيث يختارون البرنامج الأكثر مشاهدة ويضعون الإعلان عليه. 

 ما علاقة البيانات الضخمة بهذا الأمر, يمكن للشركات وأصحاب المشاريع والإعلانات جمع البيانات من مصادر مثل مواقع التسوق، و محركات البحث، ووسائل التواصل الاجتماعي، وحتى من استخدام التطبيقات المختلفة, وتحليلها للحصول على معلومات حول سلوك المستهلكين على الإنترنت, والذي قد يشمل ما ينقرون عليه، وما يبحثون عنه، وما يعجبهم على وسائل التواصل الاجتماعي, والاستفادة من هذه المعلومات في تصميم الإعلان. 

أيضا يمكن الاستفادة من البيانات الضخمة في تحليل مدى نجاح الحملة الإعلانية من خلال تتبع عدد النقرات على الإعلان، عدد المشاهدات، والوقت الذي يقضيه المستخدم في التفاعل مع الإعلان و معدلات التحويل. 

بذلك يمكن إنشاء حملات إعلانية مستهدفة لفئات محددة مما يزيد من احتمالية أن يجد المستهلك الإعلان ذا صلة ومفيدا، وبالتالي زيادة في معدلات التفاعل والتحويل.

الخاتمة

تصنف البيانات الضخمة الى ثلاثة أنواع, وهي: البيانات المهيكلة وهي التي يمكن تنظيمها في جداول بناء على خصائص مشتركة مثل ملف إكسل, والبيانات شبه المهيكلة وهي بيانات لا تنظم في جداول وإنما تظهر العلاقات بينها على شكل تسلسل من البيانات مثل ملف XML , أما البيانات غير المهيكلة فهي بيانات عشوائية لا تتبع تنسيق محددا وتخزن في شكل غير معروف مثل صفحة الويب. 

تطبيقات البيانات الضخمة تظهر في العديد من القطاعات, مثلا في قطاع البنوك تجمع البيانات الضخمة من السجلات المالية وتحلل للاستفادة منها في كشف العمليات الاحتيالية وتحسين الخدمات للعملاء وغيرها. 

لا تقل أهمية البيانات الضخمة في قطاع التعليم شيئا عن قطاع البنوك, إذ لها أهمية كبيرة تخصيص التعليم وتطوير أساليب تعليم خاصة بكل طالب بما يتناسب مع مستواه الدراسي. 

ساهمت البيانات الضخمة في إيجاد مفهوم الزراعة الذكية ودورها في تحسين القطاع الزراعي, أما في قطاع الإعلانات فإنها تساعد في تخصيص الإعلانات لفئة محددة, وغيرها من القطاعات الأخرى التي لم تغفل عنها البيانات الضخمة وكان لها بصمة في تحسينها وتطورها. 

المصادر

1. Types of Big Data - GeeksforGeeks
2. Top Applications of Big Data (2023) - InterviewBit
3. Big Data In Business: 9 Examples & Applications | MongoDB