$User->is_logged_in:  bool(false)
$User->user_info:  NULL
$User->check_post:  object(stdClass)#6962 (18) {
  ["is_valid"]=>
  int(1)
  ["global_remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["number_all_post"]=>
  int(0)
  ["number_post_read"]=>
  int(0)
  ["is_from_gifts_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["all_gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_read_articles"]=>
  int(0)
  ["exceeded_daily_limit"]=>
  int(0)
  ["is_watched_before"]=>
  int(0)
  ["sso_id"]=>
  int(41063)
  ["user_agent"]=>
  string(9) "claudebot"
  ["user_ip"]=>
  string(11) "3.91.79.134"
  ["user_header"]=>
  object(stdClass)#7068 (41) {
    ["SERVER_SOFTWARE"]=>
    string(22) "Apache/2.4.57 (Debian)"
    ["REQUEST_URI"]=>
    string(155) "/%d8%b4%d8%b1%d9%83%d8%a7%d8%aa-%d8%aa%d8%b3%d8%aa%d8%ae%d8%af%d9%85-%d8%a7%d9%84%d8%a8%d9%8a%d8%a7%d9%86%d8%a7%d8%aa-%d8%a7%d9%84%d8%b6%d8%ae%d9%85%d8%a9/"
    ["REDIRECT_HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["REDIRECT_STATUS"]=>
    string(3) "200"
    ["HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["HTTP_X_FORWARDED_PROTO"]=>
    string(5) "https"
    ["HTTP_CONNECTION"]=>
    string(7) "upgrade"
    ["HTTP_HOST"]=>
    string(19) "technologyreview.ae"
    ["HTTP_CDN_LOOP"]=>
    string(10) "cloudflare"
    ["HTTP_CF_IPCOUNTRY"]=>
    string(2) "US"
    ["HTTP_ACCEPT_ENCODING"]=>
    string(8) "gzip, br"
    ["HTTP_CF_RAY"]=>
    string(20) "86c0184afca22d0e-IAD"
    ["HTTP_CF_VISITOR"]=>
    string(22) "{\"scheme\":\"https\"}"
    ["HTTP_ACCEPT"]=>
    string(3) "*/*"
    ["HTTP_USER_AGENT"]=>
    string(9) "claudebot"
    ["HTTP_CF_CONNECTING_IP"]=>
    string(11) "3.91.79.134"
    ["PATH"]=>
    string(60) "/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
    ["SERVER_SIGNATURE"]=>
    string(79) "
Apache/2.4.57 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80
" ["SERVER_NAME"]=> string(19) "technologyreview.ae" ["SERVER_ADDR"]=> string(11) "172.18.0.22" ["SERVER_PORT"]=> string(2) "80" ["REMOTE_ADDR"]=> string(11) "3.91.79.134" ["DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["REQUEST_SCHEME"]=> string(4) "http" ["CONTEXT_PREFIX"]=> NULL ["CONTEXT_DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["SERVER_ADMIN"]=> string(19) "webmaster@localhost" ["SCRIPT_FILENAME"]=> string(23) "/var/www/html/index.php" ["REMOTE_PORT"]=> string(5) "35804" ["REDIRECT_URL"]=> string(55) "/شركات-تستخدم-البيانات-الضخمة/" ["GATEWAY_INTERFACE"]=> string(7) "CGI/1.1" ["SERVER_PROTOCOL"]=> string(8) "HTTP/1.1" ["REQUEST_METHOD"]=> string(3) "GET" ["QUERY_STRING"]=> NULL ["SCRIPT_NAME"]=> string(10) "/index.php" ["PHP_SELF"]=> string(10) "/index.php" ["REQUEST_TIME_FLOAT"]=> float(1711717772.233362) ["REQUEST_TIME"]=> int(1711717772) ["argv"]=> array(0) { } ["argc"]=> int(0) ["HTTPS"]=> string(2) "on" } ["content_user_category"]=> string(4) "paid" ["content_cookies"]=> object(stdClass)#7067 (3) { ["status"]=> int(0) ["sso"]=> object(stdClass)#7066 (2) { ["content_id"]=> int(41063) ["client_id"]=> string(36) "1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224" } ["count_read"]=> NULL } ["is_agent_bot"]=> int(1) }
$User->gift_id:  NULL

10 من أبرز الشركات التي تستخدم تكنولوجيا البيانات الضخمة

5 دقائق
10 من أبرز الشركات التي تستخدم تكنولوجيا البيانات الضخمة
حقوق الصورة: shutterstock.com/ metamorworks
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

غيّرت تكنولوجيا البيانات الضخمة (Big Data) وجه العديد من الشركات، حيث ساعدتها في تنفيذ الاستراتيجيات واتخاذ القرارات بطريقة أكثر تعمقاً والوصول إلى أهدافها، وفي حين أن الهدف الأساسي لمعظم الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة هو تحسين تجربة العملاء، فإن الأهداف الأخرى قد تشمل خفض التكلفة، والتسويق المستهدف، وجعل العمليات الحالية أكثر كفاءة.

كيف تساعد تكنولوجيا البيانات الضخمة الشركات على النمو؟

تتفوق الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة في فرز التدفق المتزايد للبيانات التي تم جمعها، وتصفية المعلومات ذات الصلة لاستخلاص رؤى أعمق من خلال تحليلات البيانات الضخمة، التي تساعد في استهداف العملاء المناسبين من خلال توفير تجارب مخصصة لهم وحل مشكلاتهم، وطرح منتجات أو خدمات بناءً على احتياجاتهم.

بالإضافة إلى ذلك، تؤدي البيانات الضخمة دوراً حيوياً في كل شركة، سواء كانت شركة كبيرة أو صغيرة، مثل شركات الرعاية الصحية والتأمين وغيرها، حيث يمكن للشركات التي تتبنى البيانات الضخمة ضمن نموذج عملها رؤية قابلة للتنفيذ توليد عائد استثمار ضخم.

بحسب تقرير شركة أبحاث السوق إم دي إف (MDF)، من المتوقع أن يصل حجم سوق البيانات الضخمة العالمية إلى 268 مليار دولار بحلول عام 2026.

اقرأ أيضاً: كيف تساعد تحليلات البيانات الضخمة في تحسين عملية اتخاذ القرار؟

أبرز الشركات التي تستخدم تكنولوجيا البيانات الضخمة

بالنسبة لأي شركة، فإن أحد الأصول الأكثر قيمة هو قاعدة عملائها، لأن العميل هو الذي يحول الشركة إلى علامة تجارية، وإذا فشلت الشركة في تلبية توقعات عملائها، فمن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى تراجعها عن منافسيها، لذلك، تأتي أهمية تكنولوجيا البيانات الضخمة في إرضاء هؤلاء العملاء واستهداف العملاء المحتملين. ومن أبرز الشركات التي تدمج البيانات الضخمة في نموذج عملها، هي:

1. شركة أمازون

بالنسبة لشركة في حجم أمازون، فإن كمية البيانات التي يتم جمعها كبيرة جداً، وهذا يجعل تكنولوجيا البيانات الضخمة تؤدي دوراً مهماً في جعلها من أبرز شركات التجارة الإلكترونية الرائدة في العالم، حيث تستفيد الشركة من تحليل البيانات الضخمة التي تجمعها في تتبع المخزون من خلال الشركات المصنّعة لضمان توصيل الطلبات بسرعة، من خلال اختيار المستودع الأقرب للمستخدم، ما يقلل من نفقات الشحن إلى حد كبير.

بالإضافة إلى ذلك، تستفيد أمازون من البيانات الضخمة عبر محرك التوصيات الخاص بها، في كل مرة يبحث فيها المستخدم عن منتج معين، تساعد هذه البيانات النظام الأساسي في تخمين الأشياء الأخرى التي يمكن أن يهتم بها المستخدم، وهذا بدوره يسمح للشركة عرض منتجات قد يهتم العميل بشرائها.

اقرأ أيضاً: كيف يمكن لعربات التسوق الذكية أن تشكل مستقبل تجارة التجزئة؟

2. شركة أبل

تعتبر الشركة من أشهر شركات التكنولوجيا في العالم وأكثرها قيمة سوقية، وتشتهر باستخدامها الدائم لمختلف التطورات التكنولوجية الحديثة، ومن ضمنها تكنولوجيا البيانات الضخمة، والتي جعلتها من بين أكثر شركات التكنولوجيا نجاحاً في العالم، وتعتبر تكنولوجيا البيانات الضخمة المحرك الأساسي في نموذج عملها وتقود الكثير من قراراتها، لذا نجد أن الشركة تتفوق بمراحل على منافستها، حيث لا تمتلك الشركة منتجات تحظى بشعبية كبيرة فحسب، بل إنها مصممة أيضاً لجمع البيانات ذات القيمة، وهذا هو السبب وراء سهولة وصول الشركة إلى رؤى مهمة حول سلوك المستهلك والبيانات المهمة الأخرى.

على سبيل المثال، تستخدم الشركة تحليلات البيانات الضخمة لاكتشاف كيفية استخدام الأشخاص لمنتجاتها في الحياة الواقعية وتغيير التصميمات المستقبلية لتلائم ميول العملاء، وتعتبر ساعة أبل مثالاً جيداً على ذلك، حيث تستخدم الشركة الساعة لجمع الكثير من البيانات، لتحسين تجربة عملائها أو تدريب تطبيقاتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

3. شركة جوجل

طوّرت الشركة العديد من الأدوات والتكنولوجيات مفتوحة المصدر التي تُستخدم على نطاق واسع في النظام البيئي لنموذج عملها، حيث تستخدم في خدمة البحث (منتجها الأول والرئيسي) أدوات البيانات الضخمة المختلفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف الملايين من مواقع الويب وإحضار الإجابة الصحيحة أو المعلومات للمستخدم في غضون أجزاء من الثانية.

4. شركة سبوتيفاي

تعتمد شركة بث الموسيقى عبر الإنترنت سبوتيفاي (Spotify) العديد من أدوات تكنولوجيا البيانات الضخمة المبتكرة لتحسين طريقة استماعنا واستمتاعنا بالموسيقى، حيث تستخدم البيانات التي يتم جمعها مثل وقت تشغيل الأغاني، ونوع الجهاز الذي يتم استخدامه، وتحليلها للحصول على رؤى ثاقبة لتحسين تجربة المستمعين، من خلال تطوير محتوى مخصص وتحسين التسويق من خلال الإعلانات المستهدفة.

5. شركة ستاربكس

ستاربكس (Starbucks) هي شركة عالمية تشتهر بإنتاج القهوة وتقديمها عبر فروع منتشرة حول العالم، وتعتبر تكنولوجيا البيانات الضخمة عاملاً أساسياً في نجاحها، من خلال استخدام البيانات التي يتم جمعها للتوصية بالعناصر، وتعديل القوائم وفقاً لتفضيلات العملاء، بالإضافة لإنشاء حملات تسويقية وعروض ترويجية أكثر ملاءمة واختيار مواقع الفروع الجديدة.

اقرأ أيضاً: تعرف إلى أهم طرق تخزين البيانات الضخمة

6. شركة نتفليكس

لدى شركة بث المحتوى عند الطلب نتفليكس (Netflix) ملايين المشتركين ومن الصعب جداً التعامل مع جميع البيانات التي تقوم بجمعها يدوياً، لذا تستخدم البيانات الضخمة في جمع بيانات المستخدمين والتوصية بالمحتوى وفقاً لعمليات البحث السابقة. 

وفقاً للشركة يعتمد معظم نشاط المشاهد على الاقتراحات الشخصية، حتى إنها تجمع العديد من نقاط البيانات لبناء ملف تعريف دقيق لمشتركيها.

على سبيل المثال، تلتقط أدوات التحليل لديها لقطات شاشة للمشاهد الأكثر مشاهدة أو التي ربما تم تشغيلها بشكل متكرر لمعرفة التفضيلات الشخصية، والتوصية لاحقاً بمحتوى مشابه لها، ومن المثير للدهشة أن 80% من المستخدمين يقومون بمشاهدة المحتوى الذي يقترحه نظام التوصية الخاص بها.

7. ماكدونالدز

تطورت خدمة تقديم الوجبات السريعة إلى شركة تركز على المعلومات بشكل أكبر، مدفوعة بشكل طبيعي بالقرارات المستندة إلى البيانات، حيث تستخدم البيانات الضخمة لتحسين تجربة العملاء، من خلال جمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك تطبيق الهاتف المحمول لمزيد من التوصيات والعروض الترويجية.

علاوة على ذلك، تقوم الشركة أيضاً بالاستعانة بأدوات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة لإنشاء تصورات للبيانات التي يتم جمعها، والتي أعطت الشركة رؤية شاملة لتفضيلات العملاء، حيث تمكنت نتيجة لذلك من تحقيق أرباح في عام 2019 وصلت إلى نحو 21 مليار دولار من المبيعات، وهو أعلى نمو للشركة منذ أكثر من عشر سنوات.

اقرأ أيضاً: كيف تساعد تحليلات البيانات الضخمة في تحسين عملية اتخاذ القرار؟

8. البنوك والأسواق المالية

قامت معظم البنوك الكبرى والأسواق المصرفية والمالية بنشر تكنولوجيات البيانات الضخمة لتحليل المخاطر، ومكافحة غسل الأموال، والتخفيف من الاحتيال، على سبيل المثال تستخدم البورصات العالمية البيانات الضخمة والتحليلات وتكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتتبع ومراقبة ممارسات التجارة غير المشروعة في سوق الأوراق المالية والقبض على المخالفين.

9. شركات الرعاية الصحية

تستثمر شركات الرعاية الصحية بكثافة في التكنولوجيات السحابية المتقدمة والبيانات الضخمة للاستفادة من التحليلات لتحسين الخدمات الطبية ورضا العملاء، حيث تعد أجهزة التتبع القابلة للارتداء ونظام مراقبة المريض عن بُعد (RPM) مجرد أمثلة صغيرة لأهمية البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية، حيث تساعد في الحصول على معلومات مهمة مثل، ما إذا كان المرضى يتناولون أدويتهم ويتبعون خطة العلاج بشكل صحيح.

علاوة على ذلك، فإن البيانات التي يتم جمعها وتجميعها بمرور الوقت تزود الأطباء بمعلومات شاملة عن رفاهية المرضى وتوفر لهم رؤى قابلة للتنفيذ، ما يساعد الممارسين الطبيين في تحسين الرعاية وتقليل أوقات الانتظار.

10. شركات الصناعات التحويلية

تنتج شركات الصناعات التحويلية مثل النفط والغاز والمعادن والزراعة وغيرها، كمية هائلة من البيانات باستمرار، وهذه البيانات ليست بكميات ضخمة فقط ولكنها معقدة ويصعب التعامل معها، لذلك نجد هذه الشركات أصبحت تستثمر بكثافة في أدوات تحليلات البيانات الضخمة، والتحليلات التنبؤية واعتماد الرقمنة لتحويل نفسها إلى صناعات صنع القرار القائمة على البيانات.

حيث تستخدم الشركات جميع أنواع البيانات القيمة، بما في ذلك البيانات الجغرافية المكانية، والنصوص، والبيانات الرسومية، وبيانات إنترنت الأشياء، والبيانات الزمنية، وتستوعبها و تدمجها في مجموعات البيانات لإنتاج معلومات مفيدة.

ختاماً، تعتبر تكنولوجيا البيانات الضخمة إحدى أكثر التكنولوجيات الناشئة التي لديها فرص نمو واعدة في المستقبل، حيث تم إنشاء نحو 64 زيتابايت من البيانات واستهلاكها وتخزينها عالمياً في عام 2020 فقط، ومن المتوقع أن يزيد هذا الرقم إلى أكثر من 180 زيتابايت بحلول عام 2025، وهذا يعود إلى النمو المطرد في تطوير أجهزة إنترنت الأشياء وتطبيقاتها المتعددة، مثل السيارات ذاتية القيادة والمدن الذكية.

Content is protected !!