رأس المال المعلوماتي
يُعبر مفهوم رأس المال المعلوماتي (بالإنجليزية: Information capital) عن قيمة المعلومات بوصفها مورداً أساسياً يمكن مشاركته والاستفادة منه داخل وبين المنظمات. ويؤكد هذا المفهوم على أن مشاركة المعلومات تُعد وسيلة لتحقيق تبادل السلطة ودعم الموظفين وتحسين عمليات العمل.[1] ويمثل رأس المال المعلوماتي جزءًا من المعرفة المتاحة، والتي يمكن استخدامها لتبادل رأس المال المعرفي.
نظرة عامة
في مجال الإدارة، يوصف رأس المال المعلوماتي عادةً على أنه مجموعة من البيانات التي تكون قيّمة للمنظمة ويمكن الوصول إليها من خلال أنظمة التخزين المختلفة للبيانات، مثل الأنظمة الداخلية والإنترنت، وقواعد البيانات الحاسوبية، والمكتبات، وشبكات تبادل المعلومات.[2] ويمكن استخدام رأس المال المعلوماتي ليس فقط من المنظمات ولكن من الأفراد أيضًا. على سبيل المثال، إذا كان استخدام رأس المال المعلوماتي يمكّن الفرد من تحليل إنفاقه على نوع معين من المنتجات وتحديد كيف يقارن بالنسبة لإنفاقه على منتجات أخرى أو بالنسبة لإنفاق الآخرين، فقد يؤثر هذا على قراراته الشرائية المستقبلية.[3]
في عصر المعلومات، يعتمد الاستخدام الفعال لرأس المال المعلوماتي بشكل كبير على استعداد رأس المال المعلوماتي مع تكنولوجيا المعلومات، حيث يستخلص رأس المال المعلوماتي من استعداد نظم المعلومات. لذلك، قد تحصل الشركات التي تستثمر أكثر في أنظمة تكنولوجيا المعلومات على ميزة تنافسية على الأعمال التجارية الأخرى.[4]
سوق رأس المال المعلوماتي
أسواق رأس المال المعلوماتي هي أسواق تجارية لشراء وبيع المعلومات والبيانات. تربط هذه الأسواق بين مجمعي البيانات والمؤسسات والأفراد الذين يحتاجون إلى المعلومات للأغراض العلمية أو التجارية أو أي غرض آخر. وتفرض أنظمة تنظيمية مثل قانون حماية البيانات لعام 1998 [English] وتوجيه حماية البيانات [English] لمراقبة سوق رأس المال المعلوماتي ومنع استخدام المعلومات الشخصية بطرق غير لائقة من قبل مجمعي البيانات أو أي أفراد أو مؤسسات أخرى. على الرغم من أن المعلومات تشترى وبيعها منذ العصور القديمة، إلا أن فكرة سوق المعلومات هي حديثة نسبيًا.[5]
تشكلت أول سوق معلومات مثل نوعية المكتب الائتماني [English] لتبادل المعلومات الشخصية في صناعة الخدمات المالية.[6] ولكن منذ ذلك الحين، تغيرت سوق المعلومات بشكل جذري. في الوقت الحالي، تستضاف أسواق المعلومات بشكل رئيسي على أنظمة تجميع البيانات الإلكترونية. ويمكن الوصول إلى معظمها من قبل الحكومات والمؤسسات في القطاع الخاص أو أي قطاع آخر.[7] ويمكن الوصول إلى بعض منصات سوق رأس المال المعلوماتي مباشرة من قبل الجمهور، على سبيل المثال، شركة "سويسيل سيف" والتي هي أداة لنسخ احتياطي وسائل التواصل الاجتماعي والتي تتيح للمستخدمين تنزيل محتواهم من مجموعة متنوعة من شبكات التواصل الاجتماعي إلى مخزن بياناتهم الشخصي الخاص وبعد ذلك بيع هذه المعلومات مباشرة.
عصر البيانات الضخمة
البيانات الضخمة عبارة عن كميات كبيرة من المعلومات ضخمة ومعقدة بحيث يصبح من المستحيل تحليلها باستخدام تقنيات معالجة البيانات التقليدية، والتي تتطلب تقنيات خاصة بدلاً من ذلك.[8]
التطورات الحديثة في تحليلات البيانات الضخمة لديها القدرة على تغيير الطريقة التي يعمل بها سوق رأس المال المعلوماتي في الوقت الحاضر، لأنه إذا كانت المنظمات التجارية قادرة على تحليل وتنظيم المعلومات حول ملايين الأشخاص في أي جزء من العالم، فإن هذا سوف ينفي قيمة المعلومات التي يأتي من فرد أو مؤسسة واحدة، وسيسمح للشركات باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة. حتى أن بعض العلماء يتوقعون أن التقدم في تحليل البيانات الضخمة سيكون له تأثير أكبر على سوق رأس المال المعلوماتي أكثر من إنشاء الإنترنت.[9]
قائمة الشركات العاملة في مجال تحليلات البيانات الضخمة:
- تقدم شركة آي بي إم برامج قواعد بيانات مثل آي بي إم دي بي 2 وشركة أنفورميكس والغلاف المعلوماتي، وتطبيقات تحليلات البيانات مثل كوغنوس وإس بي إس إس، وقطاع الخدمات العالمية.[10]
- هوليت-باكارد هي مزود رئيسي لأدوات تحليل برامج البيانات الضخمة.
- أوراكل تطور أوراكلمنتجات الأجهزة والبرامج لمعالجة البيانات الضخمة. وهي تشمل قاعدة بيانات أوراكل نو أس كيو إل [English] وأباتشي هادوب و أوراكل داتا إنتيجريتور [English] وغيرها الكثير.
- ساب هي أكبر مزود للأجهزة البرمجية لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلاتها.[11]
- تقدم مايكروسوفت- بالشراكة مع شركة هورتون وُركس [English] أداة "إتش دي إنسايتس" التي تُستخدم لتحليل المعلومات غير المهيكلة المقدمة من مجمعي البيانات.
- جوجل تعمل على تطوير بيق كويري [English] وهو أول نظام أساسي لمعالجة البيانات الضخمة قائم على السحابة.
مقالات ذات صلة
المراجع
- ^ Albert Wee Kwan Tan؛ Petros Theodorou (1 يناير 2009). Strategic Information Technology and Portfolio Management. Idea Group Inc (IGI). ص. 254–. ISBN:978-1-59904-689-1. مؤرشف من الأصل في 2016-04-07.
- ^ Robert Kaplan؛ David P. Norton (30 ديسمبر 2013). Strategy Maps: Converting Intangible Assets into Tangible Outcomes. Harvard Business Press. ص. 179–. ISBN:978-1-4221-6349-8. مؤرشف من الأصل في 2016-04-15.
- ^ "Are You Maximizing Your Information Capital? | Innovation Insights | WIRED". www.wired.com. مؤرشف من الأصل في 2014-04-07.
- ^ Masanobu Kosuga, Yasuhiro Monden؛ Yasuhiro Monden (1 يناير 2007). Japanese Management Accounting Today. World Scientific. ص. 125–. ISBN:978-981-277-973-1. مؤرشف من الأصل في 2016-04-01.
- ^ Alessandro Ludovico (2012). Post-digital Print: The Mutation of Publishing Since 1894. Onomatopee. ISBN:978-90-78454-87-8. مؤرشف من الأصل في 2016-04-16.
- ^ United States. Congress. Senate. Select Committee on Small Business (1980). The Impact of Commercial Credit Reporting Practices on Small Business: Hearings Before the Select Committee on Small Business, United States Senate, Ninety-sixth Congress, First Session ... October 31 and November 1, 1979. U.S. Government Printing Office. مؤرشف من الأصل في 2016-04-06.
{{استشهاد بكتاب}}:|مؤلف=باسم عام (مساعدة) - ^ Commission on Physical Sciences, Mathematics, and Applications؛ Computer Science and Telecommunications Board؛ Committee on the Internet in the Evolving Information Infrastructure؛ National Research Council, Division on Engineering and Physical Sciences (22 يناير 2001). The Internet's Coming of Age. National Academies Press. ص. 136–. ISBN:978-0-309-06992-2.
{{استشهاد بكتاب}}: صيانة الاستشهاد: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين (link) - ^ Anand Rajaraman؛ Jeffrey David Ullman (27 أكتوبر 2011). Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press. ISBN:978-1-139-50534-5. مؤرشف من الأصل في 2016-04-06.
- ^ Viktor Mayer-Schönberger؛ Kenneth Cukier (2013). Big Data: A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt. ISBN:978-0-544-00269-2. مؤرشف من الأصل في 2022-06-02.
- ^ Paul Zikopoulos (1 أكتوبر 2011). Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data. McGraw Hill Professional. ISBN:978-0-07-179054-3. مؤرشف من الأصل في 2016-04-11.
- ^ Financial Times (29 يناير 2013). Decoding Big Data. Penguin Books Limited. ص. 13–. ISBN:978-0-670-92384-7. مؤرشف من الأصل في 2016-04-12.
