الاتجاهات في البيانات والتحليلات لعام 2023

في اتجاهات التسويق الرقمي ، تعد البيانات الضخمة والتحليلات من أكثر القطاعات ابتكارًا في عالم التسويق اليوم. وفقًا لتقرير صادر عن DataToBiz ، ستتجاوز عائدات سوق البيانات الضخمة العالمية 100 مليار دولار بحلول عام 2027.

تعد تحليلات البيانات الضخمة واحدة من أقوى الاتجاهات التكنولوجية وتحدث ثورة في قطاعات متعددة على مستوى العالم ، من الرعاية الصحية إلى الثورة الصناعية الرابعة. بفضل التطبيقات السحابية ، يمكن للشركات الآن مراقبة البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي وإجراء التحسينات بشكل أسرع من أي وقت مضى.

ستكون هذه التكنولوجيا بلا شك حديث الإنترنت في الأشهر القليلة المقبلة ، لذلك دعونا نلقي نظرة على أهم الاتجاهات للبيانات والتحليلات في عام 2023 .

الاتجاهات في البيانات والتحليلات 2023

1) التحول الرقمي

يقود التحول الرقمي التكنولوجيا في جميع الاتجاهات حيث نتعمق أكثر في إنترنت الأشياء والتعلم الآلي والبيانات الضخمة.

في عام 2020 ، كان هناك 9.7 مليار جهاز متصل بالإنترنت ؛ بحلول عام 2030 من المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 29.4 مليار. يعني الكم الهائل من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة هذه الأجهزة أن دور البيانات الضخمة في عالمنا يتزايد فقط.

في الوقت نفسه ، سيلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في معالجة البيانات ، حيث سيكون ضروريًا لاستخراج المعنى من الكمية الهائلة من البيانات التي نراكمها. في الأشهر والسنوات القادمة ، سنواصل البحث عن تطبيقات جديدة للتحول الرقمي.

2) ذكاء الأعمال

تستخدم ذكاء الأعمال (BI) البرامج والخدمات لتقديم معلومات قابلة للتنفيذ تزود مستخدميها باستنتاجات مفصلة حول حالة أعمالهم. في الأشهر والسنوات القادمة ، سيستمر هذا التخصص في التطور والوصول إلى جميع القطاعات. سنرى تأثيره على كل من قرارات الأعمال الاستراتيجية والتكتيكية.

تشير التوقعات إلى أن القيمة العالمية لسوق ذكاء الأعمال والتحليلات ستصل إلى 18 مليار بحلول عام 2025 ، لذلك نتوقع أن نرى نموًا على جميع المستويات. سيوفر ذكاء الأعمال التعاوني معلومات قيمة دون الحاجة إلى معرفة كيفية استخدام منصة متخصصة ، مما يجعل البيانات أكثر سهولة للمستخدمين غير التقنيين.

3) تقنية السحابة

قامت أكثر من 70٪ من المؤسسات بترحيل جزء على الأقل من أعباء عملها إلى السحابة العامة ، ومن المتوقع أن يكون اعتماد السحابة أعلى في السنوات القادمة. وفقًا لدراسة أجرتها شركة McKinsey ، تجاوز الإنفاق السحابي للمؤسسات الميزانيات بنسبة 23٪ ، ولم تتم الاستفادة من حوالي 30٪ من هذا الإنفاق بشكل صحيح.

تقنيات السحابة الأصلية هي الحل المستدام الوحيد لأعمالنا وهياكل تكنولوجيا المعلومات ، حيث إنها تتطور باستمرار. ولكن نظرًا لتعقيدها ، هناك حاجة إلى أدوات موحدة للخدمة الذاتية تسمح للمستخدمين غير التقنيين بجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها.

4) البيانات كخدمة (DaaS)

تشير التقديرات إلى أن سوق البيانات كخدمة (DaaS) سيصل إلى 11 مليار في الإيرادات بحلول عام 2023 . لقد وصل هذا القطاع إلى نقطة حيث يمكن حتى للاعبين الصغار الدخول بسهولة إلى القطاع وتحقيق إيرادات . حتى أكثر المجالات تطرفاً يمكن أن تستمد قيمة من البيانات.

إذا كانت البيانات التي تم إنشاؤها في شركتك يمكن أن تقدم قيمة للآخرين ، فقد تكون البيانات كخدمة طريقة مثيرة للاهتمام لتوليد الإيرادات. لذلك فهو وقت رائع لإعادة التفكير في عرض البيانات واكتشاف طرق جديدة للمساهمة.

5) التكنولوجيا والعافية

يلعب قطاع الصحة والعافية دورًا رائدًا في حياتنا ، وتعد البيانات جزءًا مهمًا جدًا منه. على سبيل المثال ، تكتشف الخدمات الطبية طرقًا جديدة للتواصل مع مرضاها ، وتسعى الشركات جاهدة لاكتشاف وتنفيذ استراتيجيات تعمل على تحسين صحة العاملين لديها.

تمتلك الشركات الآن القدرة على جمع البيانات الطبية من جميع أنحاء العالم واستخدامها بطرق جديدة لتحديد العلاجات في وقت مبكر وأسرع من أي وقت مضى. في المستقبل ، نتوقع أن يساعد هذا الاتجاه في إنشاء أنظمة طبية أكثر كفاءة للناس.

6) المركبات ذاتية القيادة

لطالما سمعنا عن القيادة الذاتية لسنوات ، لكنها الآن أقرب إلى أن تصبح حقيقة واقعة. تستخدم شركة المركبات ذاتية القيادة التابعة لشركة Alphabet ، Waymo ، بالفعل المركبات ذاتية القيادة في مواقعها في فينيكس وسان فرانسيسكو. يستخدم Walmart أيضًا برنامج المركبات المستقلة في أركنساس منذ عام 2020.

فوينتي: أرستكنيكا

مع استمرار الشركات في استخدام البيانات المستمدة من هذه التجارب المبكرة مع برامج القيادة الذاتية ، فإن السبيل الوحيد الممكن للمضي قدمًا هو الاستمرار في المضي قدمًا. في السنوات القادمة ، ستساعد البيانات الضخمة في تحديد طرق إضافية لتطبيق المركبات ذاتية القيادة في حياتنا بأمان وكفاءة للجميع .

7) البيانات الضخمة لمساعدة أبحاث تغير المناخ

من أجل إحراز تقدم في مكافحة تغير المناخ ، من الضروري للغاية أن تكون المناقشة والإجراءات التي سيتم تنفيذها قائمة على البيانات.

سيساعد دعم تنبؤات المنظمات التي تكافح تغير المناخ ببيانات قوية في تجاوز النقاش والبدء في التعاون عالميًا لتنفيذ الإجراءات اللازمة لمكافحة هذا التهديد.

توفر البيانات الضخمة مصدرًا غير متحيز للمعلومات حول ما يحدث بالفعل على هذا الكوكب ، وبالاقتران مع تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتحليلات ، ستساعد في تحديد الإجراءات الأكثر فاعلية لتنسيق الجهود بين الحكومات والشركات.

8) التحليلات في الوقت الحقيقي تكتسب قوة دفع بعد الجائحة

خلال وباء كوفيد 2020 ، لم تساعد البيانات فقط في البحث عن العلاجات واللقاحات ، ولكن أيضًا في إدارة الحشود والحفاظ على المسافة الاجتماعية .

على سبيل المثال ، يمكن لكاميرات المراقبة الذكية حساب عدد الأشخاص الذين يدخلون ويغادرون المكان والتنبيه بمجرد الوصول إلى السعة القصوى. يمكن أيضًا وضعها في نقاط رئيسية تولد اختناقات وتكتشف الأوقات التي يصبح فيها تدفق الأشخاص كثيفًا للغاية ، مما يجعل من الصعب الحفاظ على مسافة اجتماعية.

استخدام آخر مثير للاهتمام للبيانات على مر السنين هو تحديد النقاط الساخنة وأنماط العدوى ، على سبيل المثال ، وجود فائق الانتشار.

الآن بعد أن تجاوزنا مقاييس المسافة الاجتماعية ، نتوقع أن تساهم هذه التطورات في الأشهر القادمة في تطوير علم البيانات بشكل عام .

9) المزيد من معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تعمل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والتعلم الآلي على كسر الحواجز في التفاعل بين التكنولوجيا والأشخاص. ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي التي تسمح لنا بوضع وجه أكثر إنسانية على كل هذه التقنيات.

تسمح معالجة اللغة الطبيعية للبشر والآلات بالتواصل "على قدم المساواة" ، مما يساعد على القضاء على الشكوك ويشجع على اعتماد تقنيات جديدة.

بفضل PLN ، سيتمكن المستخدمون من التفاعل بسهولة مع الأنظمة الذكية ، دون الحاجة إلى التغلب على منحنى التعلم. سيسمح ذلك بدمج التقنيات الجديدة في حياتهم اليومية بطريقة مريحة وطبيعية أكثر.

10) أتمتة تحليل البيانات الضخمة

الأتمتة هي أحد أكبر محركات التحول في بيئة البيانات اليوم. على وجه الخصوص ، تعد أتمتة تحليلات البيانات الضخمة واحدة من أكثر المجالات الواعدة والتي نعتقد أنها ستكتسب شهرة في عام 2023 وما بعده.

ستوفر أتمتة عمليات التحليلات (APA) ثروة من المعلومات والقدرات التنبؤية للمؤسسات ، لا سيما فيما يتعلق بدور قوة الحوسبة في عمليات صنع القرار. ستكون النتيجة أن الشركات التي تستخدمها ستكون قادرة على أن تكون أكثر كفاءة في تحقيق النتائج وتقليل التكاليف.

11) التحليلات المعززة

تلعب التحليلات المعززة دورًا ثوريًا في جمع البيانات ومعالجتها ومشاركتها من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبروتوكولات التعلم الآلي. خوارزمياتهم المتطورة للغاية قادرة على إنتاج اقتراحات واعية بالسياق وأتمتة المهام وتحليل المحادثات.

في بعض القطاعات المحددة ، مثل الدفاع أو النقل ، ستمكّن التحليلات المعززة من ترشيد الكمية المتزايدة من بيانات الأعمال وسيتم تطبيقها في المزيد والمزيد من المجالات ، مما سيزيد من فعاليتها.

في السنوات القادمة ، ستزداد أهمية التحليلات المعززة جنبًا إلى جنب مع المستهلكين المعززين: مستخدمو الأعمال الذين سيوظفون قدرات اللغة التلقائية والسياقية والمتنقلة واللغة الطبيعية كجزء من عملية التحليلات الخاصة بهم.

12) تحليل الأمان مع البيانات الضخمة

نظرًا للتقدم السريع للغاية للرقمنة ، فإن استراتيجيات أمان البيانات التقليدية متخلفة ، مما يؤدي إلى زيادة الجرائم الإلكترونية وانتهاكات أمن البيانات . منطقيا ، هذا يثير قلق الشركات.

في هذا السياق ، يمكن أن تكون تحليلات أمان البيانات الضخمة مساعدة كبيرة ، لأنها تسهل جمع وتخزين وتحليل كميات كبيرة من بيانات الأمان في الوقت الفعلي تقريبًا . نتيجة لذلك ، فهي تساعد في اكتشاف التهديدات ومكافحتها بشكل فعال.

تتيح تحليلات الأمان باستخدام البيانات الضخمة معالجة كميات هائلة من البيانات وإدارتها للحماية من الهجمات الإلكترونية.

13) أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)

أتمتة العمليات الروبوتية أو RPA هي تقنية متطورة تسمح بإنشاء الروبوتات ونشرها وإدارتها لتقليد الإجراءات البشرية من خلال التفاعل مع الأنظمة والبرامج الرقمية .

الميزة العظيمة لـ RPA هي أنه يسمح بتنفيذ كميات كبيرة من العمل دون خطأ بشري ، وكل ذلك بسرعة عالية. لذلك ، نعتقد أنه سيتم اعتماده بشكل متزايد من قبل الصناعات والشركات التي تقدر الدقة والكفاءة. لذلك نعتقد أنه أحد اتجاهات البيانات والتحليلات الرئيسية لعام 2023 وما بعده.

14) الذكاء الاصطناعي كخدمة (AI كخدمة أو AIaaS)

يتكون الذكاء الاصطناعي كخدمة من كيان خارجي يقدم وظائف الذكاء الاصطناعي المتقدمة مقابل رسوم اشتراك.

سيكون هذا الاتجاه مهمًا بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، حيث سيساعد في تسخير قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إمكانات داخلية .

تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي كخدمة خدمة العملاء وتحليلات البيانات وأتمتة الإنتاج. إنها تقنية يسهل الوصول إليها وفعالة من حيث التكلفة وشفافة وقابلة للتطوير ، لذلك نعتقد أن لديها كل شيء لتصبح أحد لاعبي البيانات والتحليلات في المستقبل.

15) التحليلات التنبؤية

وفقًا لتعريف شركة IBM ، تعد التحليلات التنبؤية فرعًا من التحليلات المتقدمة التي تقوم بعمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية باستخدام مجموعة من البيانات التاريخية مع النمذجة الإحصائية وتقنيات استخراج البيانات والتعلم الآلي .

مع صعود البيانات ، ستصبح التحليلات التنبؤية لا غنى عنها للشركات التي ترغب في تحديد المخاطر والفرص والبحث عن الحلول المناسبة ، لا سيما في قطاعات مثل الطقس أو الرعاية الصحية أو البحث العلمي.

16) الهجرة إلى السحابة

ترحيل السحابة هو عملية نقل الأصول الرقمية مثل البيانات وأعباء العمل وموارد تكنولوجيا المعلومات أو التطبيقات إلى البنى التحتية السحابية ، بناءً على بيئة الخدمة الذاتية عند الطلب.

تتمتع الهجرة السحابية بفوائد كبيرة للمؤسسات ، حيث إنها تتيح الأداء والكفاءة في الوقت الفعلي مع الحد الأدنى من مستويات عدم اليقين. بسبب هذه المزايا ، ستقوم المزيد والمزيد من الشركات بترحيل أصولها الرقمية إلى السحابة لتصبح أكثر ربحًا وسرعة وابتكارًا في عملياتها التجارية.