كيفية إدارة البيانات لتحقيق التنافس بين الشركات

مدى أهمية التكنولوجيا في بناء أعمال قوية ومزدهرة هو أحد أهم الدروس التي تعلمناها من الوباء.

لقد حققت المنظمات التي ازدهرت في الأشهر التسعة الماضية ذلك من خلال الاستفادة من الحواسيب السحابية والشبكات عالية السرعة والذكاء الاصطناعي .

كل هذا يتم دفعه من خلال البيانات ، حيث وجدنا طرقًا جديدة ومبتكرة لقياس وتسجيل وفهم والتفاعل مع العالم المتغيرمن حولنا بإستمرار. 

ينطبق هذا الكلام على الجميع ، بدءًا من المسؤولين عن تتبع فيروس كورونا ومحاولة السيطرة عليه والحد من إنتشاره ، وحتى الشركات التي تتفاعل مع الاحتياجات والسلوك المتغير لعملائها.

التحول الرقمي والبيانات

من المتوقع أن تصل البيانات إلى (175 ZB) في جميع أنحاء العالم بحلول عام 2025 وهذا ما يسمى بعقد البيانات، يتم في الواقع تحليل أقل من 0.5٪ من بيانات العالم ، و ستصبح حياتنا رقمية وإفتراضية بشكل متزايد. 

إن تسخير هذه البيانات واستخدامها لإكتشاف مزايا تنافسية هو التحدي الأول الذي يواجه قادة الأعمال والاستراتيجيين اليوم.  لتوضيح الأمر بشكل أخر، إذا لم تصبح رائدًا في النشاط التجاري المستند إلى البيانات في مجال عملك ، فسوف يفعل ذلك شخص آخر.

 تحديات البيانات

 وهناك بالتأكيد العديد من التحديات.أحد الأخطاء الشائعة الأولى هو خطر وضع التكنولوجيا قبل العمل.

في بعض الأحيان يوجد طريقة للتفكير ، “هذه تقنية جديدة مذهلة ، ماذا يمكنني أن أفعل بها؟”  – ولكن يكون النهج الصحيح في الواقع هو “هذه هي مشكلتي ، ما هي التكنولوجيا التي يجب أن أستخدمها لحلها؟”

كيفية تأثير هذه القضايا على مجالات التنقل والسيارات.يجمع شباب اليوم من المركبات الذكية المتصلة بشكل روتيني وينقل ما يصل إلى 10 تيرابايت من المعلومات يوميًا ، من أجهزة استشعار حول السيارة تراقب كل جانب من جوانب أدائها.

بينما نتحرك نحو المزيد من المركبات ذاتية القيادة ، فإن حجم هذه البيانات سيتم إكتشافه أكثر ، مع أخذ البيانات.

التحدي الذي يواجه مصنعي السيارات هو أخذ تلك البيانات واستخدامها للتأكد من أنهم يلبون احتياجات وتوقعات عملائهم بشكل أفضل من الشركات المنافسة لهم.

 كيف تستغل Telsa البيانات

 يعد مشروع Autobidder من Tesla مثالًا رائعًا على البيانات التي يتم تسخيرها لتوفير فرص عمل جديدة.

بينما تشتهر Tesla بمركباتها الكهربائية ، فإن التأثير الضار للبيانات التي جمعتها على مر السنين هو كمية هائلة من المعلومات التي تم جمعها حول طريقة استخدام الطاقة.

ونتيجة لامتلاك هذه البيانات ، فقد تمكنت من تطوير حل لتداول وتوزيع أصول الطاقة في الوقت الفعلي.

يسمح لمنتجي الطاقة ببيع الطاقة الزائدة التي يولدونها للمستخدمين التجاريين أو السكنيين ، مما يؤدي إلى خفض تكاليف الطاقة عن طريق خلق منافسة مع الموردين الحاليين.

تستفيد المنصة من الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب عبر مناطق مختلفة ولتحديد الأسعار ، بالإضافة إلى البنية التحتية للحوسبة السحابية من Tesla لتخزين البيانات ومعالجتها.

 ما نراه هنا هو شركة كانت قادرة على إنشاء تدفق جديد تمامًا للإيرادات من خلال الاستفادة من قدراتها الحالية من أجل حل مشكلة مشتركة لعملائها ، طاقة باهظة الثمن.

 يوضح هذا أيضًا نقطة رئيسية أخرى تمت تغطيتها ، وهي أن هذه الاتجاهات التقنية الرئيسية وراء أذكى الاختراقات والابتكارات اليوم لا توجد بمعزل عن غيرها.

الذكاء الاصطناعي ، والحوسبة السحابية ، والحوسبة المتطورة ، وإنترنت الأشياء – جميعها مدعومة بالبيانات الضخمة – هي اتجاهات تغذي وتكمل بعضها البعض. 

في كثير من الأحيان ، يكون فهمهم جميعًا ، بالإضافة إلى الطرق التي يتقاطعون بها مع بعضهم البعض ، مفيدًا جدًا عندما يتعلق الأمر بنشرهم في الأعمال التجارية.

 ثلاث طرق يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من البيانات

ماهي الطرق الأساسية الثلاث التي يمكن للشركات الاستفادة منها من ازدهار البيانات هذا ، بالإضافة إلى الأدوات والتطبيقات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء التي تتيح لنا الاستفادة منها؟

 أولاً: هو استخدام البيانات لاتخاذ قرارات صحيحة.تنجح عملية صنع القرار المبنية على البيانات أو تفشل اعتمادًا على قدرتنا على استخدام البيانات لعمل التنبؤات.

نسأل أنفسنا ، استنادًا إلى التجارب والملاحظات السابقة ، هل من المرجح أن نحقق حلًا ناجحًا إذا سلكنا المسار A أو المسار B؟ 

تعمل التطبيقات الأكثر تقدمًا لهذه التقنية التنبؤية باستخدام بيانات الوقت الفعلي – المراقبة والعمل بناءً على الرؤى فور حدوثها وفي الوقت الحالي. 

نظرًا لأن أدوات التقاط البيانات في الوقت الفعلي والتحليلات أصبحت أكثر كفاءة وبأسعار معقولة (على سبيل المثال ، من خلال الخدمات السحابية ).

ستعمل الشركات بشكل متزايد مع مجموعات البيانات الأحدث والأسرع لتوفير تنبؤات دقيقة بشكل متزايد ومفاهيم ذات قيمة متزايدة.

 ثانياً: يحتاج القادة الرقميون إلى التفكير في كيفية استخدام البيانات والاستراتيجيات الرقمية لتزويد عملائهم بمنتجات ومستويات خدمة أفضل.

غالبًا ما يعني هذا بناء فهم أفضل لمن هو العميل وكيف يريد استخدام خدمتنا. تقوم Netflix و Amazon بذلك من خلال فهم ما قد نرغب في مشاهدته أو شرائه.

تستفيد أجهزة اللياقة البدنية من الحوسبة السحابية والحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لمراقبة أنشطتنا وإعادة بيع البيانات إلينا كرؤى يمكن أن تجعلنا أكثر صحة.

لديّ فرشاة أسنان تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة مدى جودة تنظيف أسناني والإشارة إلى المناطق التي قد فاتتني!  شركات تصنيع السيارات التي تنتقل إلى السيارات ذاتية القيادة ومركبات التوصيل وحتى طائرات الركاب ذاتية القيادة (التي تعمل الآن في دبي) كلها أمثلة على الشركات التي تجد طرقًا جديدة لاستخدام البيانات لحل مشاكل العملاء.

ثالثاً: تطوير عمليات داخلية أكثر ذكاءً وكفاءة. قامت شركة Unilever العملاقة في مجال التصنيع متعددة الجنسيات بأتمتة أجزاء ضخمة من عمليات التوظيف والموارد البشرية ، من خلال إنشاء خدمات قائمة على السحابة عبر الإنترنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لفحص التطبيقات الأولية من الموظفين المحتملين.

كما توفر خدمات الموارد البشرية للموظفين الحاليين باستخدام تقنيات chatbot التي تتضمن تقنية معالجة اللغة الطبيعية للتحدث بلغات بشرية طبيعية.

أصبحت الصيانة التنبؤية حقيقة واقعية في المواقع الصناعية حول العالم الآن ، حيث تراقب شبكات الكاميرات وأجهزة الاستشعار الآلات وتتعلم كيف تتنبأ بأين ومتى ستحدث الأعطال ، مما يعني أنه يمكن إصلاحها بسرعة أكبر وفعالية من حيث التكلفة.

 أصبح من الواضح أنه من أجل أن نصبح قادة، خلال عشرينيات القرن الحالي ، يتعين على الشركات إعادة التفكير في كيفية استخدام البيانات من الألف إلى الياء من أجل تحقيق هذه الأهداف الثلاثة. 

هذا يعني أن الأدوار والمهارات الجديدة ستحتاج إلى التطوير أو التوظيف فيها ، بحيث تغطي كل شيء من علم البيانات.

 لتحقيق ذلك ، يجب على كل مسؤول تنفيذي وصانع قرار في شركة ما أن يفكر ويتصرف كما لو كان قائدًا في شركة تقنية. 

هذا يعني وضع البيانات في مركز كل ما يفعلونه والعمل على ضمان صحة ذلك عبر مؤسستهم.

للمزيد من الأخبار التقنية تابعوا معنا قسم التقنية من هنا