• صاحب المنشور: جابر باغول
  
  ملخص النقاش:
  مع تزايد اعتماد الشركات على البيانات الرقمية، أصبح استخدام تحليلات البيانات الكبيرة (Big Data) ضروريًا لفهم الأسواق وتحسين العمليات التجارية واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على أدلة. بالنسبة للشركات الناشئة تحديدًا، التي غالبًا ما تعمل ضمن بيئات تنافسية ومتغيرة باستمرار، يمكن لهذه التحليلات تقديم رؤى قيمة حول عملائها ومنافساتها وأدائها الخاص.

تحديات واجهتها الشركات الناشئة عند تطبيق تحليلات البيانات الكبيرة

1. التكلفة والوصول إلى البيانات: تتطلب جمع وتخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات موارد كبيرة قد تكون غير متاحة أو باهظة التكلفة للشركات الصغيرة. هذا يجعل من الصعب عليها الاستفادة الكاملة من قوة تحليلات البيانات الكبيرة مقارنة بالشركات الأكبر حجمًا.

1. افتقار الخبرة الفنية: قد تعاني العديد من الشركات الناشئة من نقص الخبرات اللازمة لتصميم نماذج حوسبة معقدة لتحليلات البيانات الكبيرة وفهم نتائجها بكفاءة. هذا يعني أنه حتى لو توفرت الموارد المالية، فإن عدم وجود موظفين متخصصين ذوي مهارات عالية يمكن أن يعيق جهود تحليل البيانات.

1. خصوصية البيانات والأمان: يتضمن التعامل مع بيانات العملاء قضاياه الخاصة المتعلقة بحماية الخصوصية. تحتاج الشركات الناشئة إلى التأكد من أنها تحتفظ ببياناتها بطرق آمنة وغير مخترقة لأمن المعلومات الشخصية للعملاء، مما يشكل عائقاً آخر أمام دمج تقنيات تحليل البيانات الكبيرة.

1. تنوع المنصّات والتكامل بينها: تواجه كثير من الشركات الناشئة مشكلة تكامل مختلف الأنظمة والمواقع الإلكترونية وبرامج إدارة العلاقة مع العملاء ERP systems لتوفير تدفق مستمر للمعلومات الدقيقة عبر جميع الأقسام. وهذا يتطلب جهداً كبيراً للتأكد من أن كل قسم يستخدم نفس مجموعة الأدوات ويتوافق تماما معه.

الحلول المقترحة للتغلب على هذه التحديات

1. حلول البرمجيات المستندة للسحاب Cloud-based software solutions: تقدم خدمات مثل Amazon Web Services وMicrosoft Azure مساحات تخزين واسعة للتحليلات وإمكانيات حسابية قابلة للتطوير بمستويات متفاوتة من التسعير حسب الحاجة. وهذا يسمح للشركات بتجاوز نفقات شراء البنية التحتية التقليدية واستئجار قدرة المعالجة التي تحتاج إليها فقط عندما تحتاج إليها.

1. استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي AI and ML: تعتبر تكنولوجيا تعلم الآلة طريقة فعالة لإدارة مجموعات ضخمة من البيانات بدون خبرة فنية واسعة. يمكن لهذه التقنيات توليد توصيات ذات معنى بناءً على التاريخ السابق للأعمال والأعمال المشابهة.

1. إعداد سياسات واضحة بشأن الخصوصية والأمان Privacy & Security Policy: تعد سياسة خصوصية ثابتة مهمة لبناء الثقة مع العملاء وتعزيز حماية معلوماتهم الحساسة. بالإضافة لذلك، ينبغي وضع بروتوكولات تسجيل دخول أكثر تشددًا لحماية بيانات الشركة ومنع الوصول الغير مصرح به لها.

1. توظيف خبراء خارجيين Contractors or Consultants: إذا لم يكن لديك فريق داخلي لديه المهارات المناسبة، فقد يكون من المفيد تبني نموذج العمل الحر "Freelancing