هل الوسائل الترفيهية جاهزة للتعامل مع علوم البيانات data science

0 79

إن هوس علم البيانات data science يجتاح العالم , ولكن ما هو علم البيانات , و كيف يمكنه أن يغير جذرياً صناعة الترفيه؟

على الرغم من من الكميات الهائلة للبيانات التي تم جمعها لسنوات , فبدون تحليل للبيانات data analysis فإن الأفكار ذات القيمة ستبقى مجهولة, و بما أن مجال علم البيانات يتطور سريعا و العالم الرقمي digital world النامي يولد مزيدا من البيانات , فإن شركات الإعلام و الترفيه يجب أن تأخذ خطوات ضرورية للتعلم و الاكتشاف من هذه الأفكار.

 

  • ماهو علم البيانات data science؟

كل الضجيج حول علم البيانات يتم تغذيته عبر تسونامي إفتراضي virtual tsunami من البيانات, تشير التقديرات إلى أن أكثر من 90% من البيانات حول العالم ولِدت في العامين الماضيين.

إن مصطلح علم البيانات ليس حديثاً بالفعل ولكنه الخطوة التالية في تطوير كلاً من ال data mining و التحليلات التنبؤية predictive analytics, و من الواضح أن هذا ليس بنزوة عابرة ,حيث يعرض داعية شركة IBM العريقة للبيانات الكبيرة

big data السيد جيمس كوبليس  James Kobielus الأمر بقوله : إن ما يتضمنه مصطلح علم البيانات ظل منتشراً لعدة سنوات و كانت شتى تخصصات التحليل المتقدمة advanced analytics التي تنطوي تحته مثل التحليل الإحصائي statistical analysis و منقب البيانات”برمجيات مراقبة و تحليل” data miner و المتنبئ predictive modeler و غيرها هي أقدم وجوداً حتى ….. ,

إن النمو المطرد لقوائم وظيفة علم البيانات و المنتديات الإحترافية و المناهج الدراسية لهذا العلم في السنوات الأخيرة لا يمكن إنكارها.

 

Shelly palmer المستشار الإسترتيجي العالمي للشركات يعرف علم البيانات كالتالي ” تحليل للبيانات بإستخدام نهج علمي مع هدف أساسي بتحويل المعلومات لافعال ” , و أن علم المعطيات موجود نتيجة التداخل الحاصل بين المهارات الأساسية التالية : الخبرة في المجال و الرياضيات و علم الحاسوب computer science, ويكمل بالمر بالقول : “حان الوقت لبدء الإنتقال لإسترايجية عمل تقودها البيانات (إذا لم تكن لديك واحدة بالفعل) أو أنك ستصبح في المؤخرة مثل العديد من اللذين لم يطوروا أنفسهم مؤخرا”, و هو –علم البيانات- المحرك الرئيسي للسوق و التكنولوجيا و توجه استراتيجي لمدراء الشركات لقيادة الميديا الرقمية digital media وإدارة المحتوى والإذاعة و شركات التكنولوجيا.

 

 

  • كيف سيبدو العصر القادم لعلم البيانات؟

إن أدوات علم البيانات آخذة بالتطور سريعاً و بإزدياد تلقائي دون أي مؤشر على التباطؤ , وفي الوقت نفسه أصبح علماء البيانات data scientists مطورين للتطبيقات الأساسية و لبناء والحفاظ على مجموعات البيانات الكبيرة big data clusters و النماذج الإحصائية و خوارزميات تعلم الآلة  machine learningو ما إلى ذلك , إن علم البيانات سيصبح و بكل سلاسة من ضمن تفاصيل حياتك حتى قبل أن تدرك ذلك.

جيمس كوبليس  James Kobielus يتوقع أن ” القدرة على الإقناع ستكون جزءا من الخبرة في التسوق و شراء و إستخدام المنتج و لن يكون المستهلك قادرا على إدراك إذا ما كان كتسويق أو مبيع , إن كامل عملية التسويق و المبيع لن تحتوي على أي إتصال بشري مباشر- ولا حتى مركز للإتصالات الصادرة – ولكن بدلا من ذلك ستكون مقادة عبر محركات صنع التوصيات النهائية back-end predictive recommendation engines , و إن هذا سيؤدي لصدى كبير و ستقدم لنا من وراء الكواليس العديد من الخيارات بشكل مستمر و عبر حسابات دقيقة ,لذلك سوف نعتمد على توصياتها في أغلب الأحيان.

 

  • كيف يمكن لعلم البيانات أن يغير جذرياً صناعة التسلية؟

أفضل الشركات ضمن فئاتها تدرك أن فوائد تحليليات البيانات يمكن أن تصل إلى مؤسساتهم , و في عصر المستهلك دائم الإتصال فإن الشركات يجب أن تتجاوز كونها رقمية فقط لكي تستطيع المنافسة .

علم البيانات يسمح بالفعل للمؤسسات بأن تفهم جمهورها بشكل سليم على المستوى الفردي و تستفيد من تدفق البيانات بالاتجاهين التي لم يكن متوفرة قبل بضع سنوات.

 

تقوم قوى السوق الديناميكية بناء نموذج مرتكز على المحتوى إلى نموذج يركز على المستهلك , صناعة التسلية مستعدة للإستفادة من السوق الرقمي عن طريق تحويل المعلومات إلى أفكار تعزز الإنتاج و التوزيع عبر القنوات و خلق قيمة مضاف للمستهلك, و من شأن بناء مثل هذه العمليات الأكثر ذكاءً أن يخفض التكلفة و يحسن المرونة في نهاية المطاف.

 

من الأهمية بمكان ضمان أن تكون تجربة المستهلكين مستدامة في مركز المؤسسة الخاص بك إذا أردت أن  تنافس و تبقى مرنا ضمن الفضاء التكنولوجي المتغير بإستمرار, وفي المستقبل , لن يتم كسب قيمة و نمو الجمهور إلا من خلال أولئك الذين يقومون بتقديم تجربة جماهيرية متميزة , و لحسن الحظ , هناك حلول متاحة تسمح لك أن تراقب بإستمرار و تلتقط تعليقات المستهلكين من مصادر مثل ال social media و المدونات و مواقع الويب و أنظمة المعاملات لتقدم المحتوى الصحيح في الوقت المناسب للشخص المناسب , تخيل ذلك الوقت عندما كل فرد يملك تجربة مستهلك فريدة مصممة خصيصا له أو لها من حيث الرغبات و الإحتياجات مما يؤدي لجمهور راض , و زيادة الإيرادات , مشاركة أفضل للمتفرجين في السوق أفضل من التي موجودة حاليا.

  • ما هي الخطوات الوجب إتخاذها من قبل شركات التسلية لتستعد للجيل الجديد من علم البيانات؟

إن هدفك يتمثل في تطوير إستراتيجية عمل مستندة الى بيانات مستدامة مع نموذج تشغيل متعدد الوظائف يسهل جهود التعاون و الإدارة و التحليل و سرعة الأداء .وكما أكمل بالمر بالقول:

” يتوجب عليك إنشاء منهجيات تمكين مستمر لأبحاث علم البيانات و سوف تحتاج الى بناء أو شراء بنى تحتية مناسبة تتضمن منصات تحليل و أدوات عرضvisualization  و بيئات للبيانات الكبيرة big data و و ايجاد طرق لإدارة البيانات من طرف ثالث شريك يقوم بتطبيق إدار البيانات و و تطوير أفضل الممارسات في مجال تحريف البيانات و إختلافاتها .

 

على ماذا ينطوي هذا النظام ؟

  • تحديد الأسئلة الصحيحة : جمع الأطراف المؤثرة سوياً و تحديد الأسئلة المتعلقة بعملهم, و طرح الأسئلة و بعض الفرضيات التي تستطيع البيانات الاجابة عليها , ومن ثم فكر بقيمة هذه الأجوبة.

 

  • تدقيق أصول البيانات: إجراء تدقيق شامل لأصول و أنظمة البيانات الحالية , لا تتجاوز هذه الخطوة المهمة لأن البيانات هي المورد الأهم من وجهة نظر اقتصادية , وفكر كيف يمكن أن يستفيد عملك من مصادر البيانات مثل كم البحث عبر الإنترنت و الآراء الإجتماعية و الأحوال الجوية .

 

  • صياغة خارطة طريق لمستقبل قائم على البيانات: إعرف مكان تواجدك على سلسلة الإستعداد لعلم البيانات ومن ثم حدد كيف يمكنك أن تفاجئ منافسيك و ضع قائمة بالخطوات التي يجب أن تتخذها لتصل لهدفك , و تأكد من بساطة كل خطوة , و قابلية تحقيقها , وثم تحقق منها واحدة تلو الاُخرى و كن صبورا و أبقي عينيك على الهدف النهائي .

 

  • طبق الحل الصحيح : يجب ان تتعلم أكثر عن الحلول الفطنة المستمدة من سلوك الجماهير و التي يمكن أن تاخذك في الإتجاه الصحيح.

 

المصدر:

http://www.ibmbigdatahub.com/blog/entertainment-ready-data-science

 

ترجمة : Mohammed al kabalan

Comments
Loading...