مع التوسع في استخدامات تقنيات الذكاء الاصطناعي أصبحت البيانات الضخمة Big data هي المحرك الأساسي للعديد من التحولات الاستراتيجية، حيث تتيح البيانات الضخمة، بما تحمله من معلومات مفصلة ومعقدة، فرصًا لا مثيل لها للتنبؤ بالخطط الاستراتيجية، وتحسين العمليات، وتخصيص الخدمات بطرق كانت تُعتبر مستحيلة في الماضي. البيانات الضخمة هي مجموعات لبيانات كبيرة ومعقدة جدًا بحيث لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية. تتميز هذه البيانات بالحجم الهائل، والسرعة الفائقة في التدفق، والتنوع الكبير في الأنواع والمصادر وترتبط مع بعضها بعلاقات معقدة. وتُستخدم أدوات متقدمة مثل Hadoop و Spark لمعالجة هذه البيانات واستخراج القيمة منها. 
تُظهر إحصائيات شركة Capgemini، العالمية للاستشارات والتكنولوجيا أن الاستثمار في مبادرات البيانات الضخمة ذو فعالية كبيرة، وذلك من خلال دراسة تم عملها على مستوى الولايات المتحدة وأوروبا لفهم الأثر المالي والاستراتيجي للبيانات الضخمة. حيث أكدت الإحصائية أن ربع المديرين التنفيذيين يؤكدون أن هذه المبادرات في شركاتهم مربحة، ويقول 45 % منهم إنهم يكسرون التعادل مالياً بفضل هذه المبادرات. الأمر الذي يترتب عليه الحاجة الشديدة لمراكز متخصصة للبيانات ومعالجتها بطريقة صحيحة وفعالة. وفي هذا السياق فإن “تقرير سوق مراكز البيانات المشتركة” الذي نشرته شركة “The Insight Partners” والذي يغطي نمو سوق مراكز البيانات المشتركة عالما، يتوقع أن يصل حجم السوق إلى 136.65 مليار دولار بحلول عام 2028 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 15.3 %. ومن جهة أخرى يشير التقرير الصادر عن Dell Technologies إلى أن حوالي 43 % من صانعي القرار التقني في دول مختلفة يعبرون عن قلقهم بشأن عدم استيعاب بنيتهم التحتية الحالية للطلب المتزايد على البيانات في المستقبل، مشدداً على الحاجة المتزايدة للاستفادة من التكنولوجيا الحديثة مثل الجيل الخامس (5G)، الحوسبة الطرفية، وتعلم الآلة لإدارة البيانات.
على الرغم من الفوائد الكبيرة التي تقدمها البيانات الضخمة، فإن هناك عدة تحديات تواجه الشركات والمؤسسات في استخدام هذه التقنيات. أبرز هذه التحديات هي التكلفة العالية للبنية التحتية والتقنيات اللازمة لتخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات. فالاستثمار في مراكز بيانات متقدمة وأنظمة تحليلية متطورة يتطلب رأس مال كبير، مما يشكل عائقا خصوصا للشركات الصغيرة والمتوسطة. إضافة إلى التكلفة، تبرز تحديات أخلاقية مهمة مرتبطة بجمع واستخدام البيانات الضخمة. القلق الأخلاقي الأبرز يتعلق بخصوصية البيانات وأمانها.هناك خطر من أن تؤدي سوء إدارة البيانات أو اختراقات الأمان إلى تسرب معلومات حساسة يمكن أن تؤثر سلبًا على الأفراد والمؤسسات. كما يوجد خطر الاستخدام غير الأخلاقي للبيانات، مثل التمييز أو التلاعب بالرأي العام، وهو ما يتطلب تطبيق معايير أخلاقية صارمة وتنظيم قانوني واضح.
للتغلب على هذه المعوقات، من الضروري أن تقوم الشركات والمؤسسات بوضع استراتيجيات فعالة لإدارة التكاليف والاستثمار بحكمة في التكنولوجيا التي تقدم أعلى عائد ممكن. كما يجب تعزيز الإجراءات الأمنية وتطبيق القوانين الخاصة بحماية البيانات والخصوصية لبناء ثقة العملاء والمستخدمين في كيفية استخدام بياناتهم بطريقة أخلاقية ومسؤولة. الاستثمار المستمر والتعامل الأخلاقي مع البيانات سيظلان عنصرين حاسمين في استمرار نجاح استخدام البيانات الضخمة كركيزة للتحولات الاستراتيجية في الذكاء الاصطناعي وتمكين الشركات والمؤسسات من تحسين عملياتها، وزيادة الربحية، ومواجهة التحديات المستقبلية بثقة وكفاءة.

* باحثة في التحول المؤسسي للذكاء الاصطناعي