مستقبل تحليل البيانات

المحتوى:

• مفهوم البيانات الكبيرة
• ما هي شركات تحليل البيانات
• أنواع تحليل البيانات
• تحليلات البيانات في القطاع الحكومي

ستعتمد تحليلات البيانات في العام القادم على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وشبكات البيانات والحوسبة الحافة وتقنيات الحوسبة السحابية. تتيح هذه الابتكارات معالجة أسرع ورؤى محسنة وإمكانية وصول أوسع للبيانات. دعونا نلقي نظرة فاحصة على هذه الاتجاهات:

• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• معالجة اللغة الطبيعية
• شبكات البيانات
• الحوسبة الحافة
• تكامل البيانات الضخمة

مفهوم البيانات الكبيرة  Big Data

يعرف الخبراء البیانات الكبیرة أنھا مجموعة البیانات ذات حجم یفوق قدرة معالجتھا باستخدام أدوات قواعد البیانات التقلیدیة من تجمیع، وتقاسم ونقل، وتخزین، وإدارة وتحلیل تلك البیانات في غضون فترة زمنية مقبولة. ويمكن تصنيف البيانات الكبيرة اعتماداُ على :

من أشهر أنواع تحليل البيانات:

• التحليل الوصفي

التحليل الوصفي هو أساس كل رؤى البيانات. وهو أبسط استخدام للبيانات وأكثرها شيوعًا في عالم الأعمال اليوم. يجيب التحليل الوصفي على سؤال “ما حدث” من خلال تلخيص البيانات السابقة، وعادةً ما يكون ذلك في شكل لوحات معلومات.

• التحليل التشخيصي

يأخذ التحليل التشخيصي الرؤى التي تم التوصل إليها من التحليلات الوصفية ويتعمق في البحث عن أسباب تلك النتائج. وتستفيد المؤسسات من هذا النوع من التحليلات لأنه يخلق المزيد من الروابط بين البيانات ويحدد أنماط السلوك.

• التحليل التنبئي

يستخدم التحليل التنبئي البيانات التي قمنا بتلخيصها للتوصل إلى تنبؤات منطقية لنتائج الأحداث. ويعتمد هذا التحليل على النمذجة الإحصائية، والتي تتطلب تكنولوجيا إضافية وقوى عاملة للتنبؤ

• التحليل الارشادي

التحليل الارشادي هو حدود تحليل البيانات، حيث يجمع بين الرؤية من جميع التحليلات السابقة لتحديد مسار العمل الذي يجب اتخاذه في مشكلة أو قرار حالي.

تحليلات البيانات في القطاع الحكومي

تُشكل الجهات الحكومية سواء كانت جهات حكومية أو جهات مملوكة للدولة أو غير ذلك ركيزة أساسية من ركائز الاقتصاد الوطني. وقد شهد القطاع الحكومي في العديد من الدول نموًا سريعًا خلال السنوات الماضية ليملك اليوم حصة كبيرة من التوظيف والإنفاق في الاقتصاد الرقمي.

هناك العديد من الأدوات الجديدة التي يمكن للقطاع الحكومي الاستعانة بها لتحليل البيانات. نذكر على سبيل المثال برمجيات SAS وR التي أصبحت اليوم من الأدوات الشائعة في التحليل الإحصائي ونمذجة البيانات، بالإضافة إلى Tableau و Python اللتين تستخدمان بشكل كبير في مجال تصوّر البيانات.