هنا يتساءل القارئ، هل الاقتصاد يستفيد من البيانات الضخمة؟ في هذا المقال نبحث عن أهمية علم البيانات في تعزيز الاقتصاد وتصميم السياسات النقدية والمالية الخاصة بالاقتصاد.
أدى استخدام التكنولوجيا في العصر الحديث إلى تغييرات كبيرة على مستوى الاقتصاد والمجتمعات والشركات بالإضافة إلى زيادة الإنتاج الصناعي في القطاعات الأخرى. أدت هذه التطورات السريعة في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات إلى نمو هائل في كمية المعلومات التي تم جمعها، مما أدى إلى عصر جديد من البيانات الضخمة (ماركس، 2013). ووفقًا لـ (جابور، 2019)، يتم إنتاج ما يقارب من ثلاث مليارات بايت من البيانات يوميًا من أجهزة الاستشعار والأجهزة المحمولة والمعاملات عبر الإنترنت والشبكات الاجتماعية، فإن الوصول الى كميات هائلة من البيانات المتاحة، يلعب دورًا رئيسًا في صنع القرارات من أجل تحقيق أهداف التنمية المستدامة.
حيث أدى تخزين وتنظيم وفهم هذا الكم الهائل من المعلومات إلى وجود علم البيانات.
علم البيانات يعتمد على تقنيات جديدة في مجالات الإحصاء والتعلم الآلي، واستخراج البيانات والتفاعل مع مجالات الهندسة والذكاء الاصطناعي، وذلك من أجل الاستخراج التلقائي للمعلومات المفيدة المحتملة من البيانات المتوفرة.
ومن هذا المنطلق، فإن صنع القرار المعتمد على البيانات يساعد على فهم التفاعلات المعقدة بين مختلف أصحاب المصلحة باستخدام علم البيانات.
وبالرغم من نجاح تقنيات علم البيانات في كثير من المجالات، فإنه مازال العمل على استكشاف إمكاناتها في الاقتصاد والتمويل.
يذكر أن السياسات الاقتصادية والمالية التي وضعتها المنظمات الدولية، والحكومات والبنوك المركزية، تعتمد بشكل كبير على التوقعات الاقتصادية، حيث إن هذه التوقعات الاقتصادية تعتمد على المؤشرات الاقتصادية في عملية اتخاذ القرار، ولكن الصعوبة التي يواجهها الاقتصاديون أن الوصول لهذه التوقعات وتحليلها يتم بتواتر منخفض، حيث أن النتائج الصادرة التي تمكنهم من قياس الظروف الحالية والمستقبلية تكون متأخرة، مما يجعل التنبؤ بالاقتصاد مهمه صعبة.
ويعد استعمال نموذج فعال ودقيق يعتمد على علم البيانات أمرًا ضروريًا في التوقعات الاقتصادية، وذلك لتصميم السياسات النقدية والمالية المناسبة، خاصة في أوقات الاضطراب الاقتصادي، مثل تلك التي شهدناها مع انتشار فيروس كورونا في جميع أنحاء العالم.
وفي هذا الإطار يوفر استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي للاقتصاد والتمويل، فوائد لجميع المستفيدين خاصة لصانعي السياسات، من خلال تحسين منهجيات تحليل البيانات المتاحة للتنبؤ الاقتصادي، وبالتالي جعل المجتمع قادرا على مواجهة التحديات المستقبلية.
وتفسيرًا لذلك، فإن استخدام تقنيات علوم البيانات لتحسين التنبؤ لأنواع عديدة من التطبيقات الاقتصادية والمالية له إمكانيات عالية.
ومن البديهي، فإن الكمية الهائلة من البيانات والتي تسمى (بالبيانات الضخمة) توفر فرصا كبيرة للاقتصاديين والعلماء،، بشرط أن يتم التعامل مع البيانات ومعالجتها وربطها وتحليلها بشكل مناسب.
كما أن استخدام علم البيانات من أجل الاستفادة من البيانات الضخمة التي تم تجميعها ودمجها، وأيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاستنباط التوقعات الجديدة من هذه المعلومات، وذلك عن طريق نمذجة البيانات غير الخطية، بهدف تعزيز الاقتصاد.
ويكون مفيدا للتنبؤ الاقتصادي (لي كان، 2015).
على سبيل المثال جميع المعلومات الخاصة بالمستهلكين بطرق مختلفة، توفر إمكانية فهم السلوك الفعلي للناتج المحلي الإجمالي أو المكونات الفرعية للتضخم.
وأوضح بارباجليا عام 2021، أنه يمكن لعلم البيانات أن يعزز نماذج التنبؤ الاقتصادي من خلال النقاط التالية:
1. دمج وإكمال الإحصائيات الرئيسية الرسمية باستخدام بيانات ضخمة جديدة غير منظمة.
2. تحليل الظروف الاقتصادية الحالية والمستقبلية من خلال مراعاة العلاقات غير الخطية بين المتنبئين.
3. توفر البيانات والمعلومات بالكامل يساعد على زيادة التداول الخوارزمي.
4. جعل خوارزميات التعلم الآلي مفهومة من أجل المساعدة في اتخاذ القرارات الصحيحة.
وأخيرًا، وتماشيًا مع ما تم ذكره، فإن مراقبة الاقتصاد في جميع الأحوال أمر له أهمية كبيرة لدى الحكومات والمنظمات الدولية والبنوك المركزية.
واستخلاصًا لما سبق فإن استخدام علم البيانات، والتعلم الآلي عن طريق جمع كمية كافية من البيانات والمعلومات، يساعد على صنع القرارات، حيث يحتاج صانعو القرارات إلى معلومات اقتصادية كاملة ومتاحة،من أجل تصميم سياسات فعالة،تساعد في تعزيز النمو الاقتصادي.
أدى استخدام التكنولوجيا في العصر الحديث إلى تغييرات كبيرة على مستوى الاقتصاد والمجتمعات والشركات بالإضافة إلى زيادة الإنتاج الصناعي في القطاعات الأخرى. أدت هذه التطورات السريعة في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات إلى نمو هائل في كمية المعلومات التي تم جمعها، مما أدى إلى عصر جديد من البيانات الضخمة (ماركس، 2013). ووفقًا لـ (جابور، 2019)، يتم إنتاج ما يقارب من ثلاث مليارات بايت من البيانات يوميًا من أجهزة الاستشعار والأجهزة المحمولة والمعاملات عبر الإنترنت والشبكات الاجتماعية، فإن الوصول الى كميات هائلة من البيانات المتاحة، يلعب دورًا رئيسًا في صنع القرارات من أجل تحقيق أهداف التنمية المستدامة.
حيث أدى تخزين وتنظيم وفهم هذا الكم الهائل من المعلومات إلى وجود علم البيانات.
علم البيانات يعتمد على تقنيات جديدة في مجالات الإحصاء والتعلم الآلي، واستخراج البيانات والتفاعل مع مجالات الهندسة والذكاء الاصطناعي، وذلك من أجل الاستخراج التلقائي للمعلومات المفيدة المحتملة من البيانات المتوفرة.
ومن هذا المنطلق، فإن صنع القرار المعتمد على البيانات يساعد على فهم التفاعلات المعقدة بين مختلف أصحاب المصلحة باستخدام علم البيانات.
وبالرغم من نجاح تقنيات علم البيانات في كثير من المجالات، فإنه مازال العمل على استكشاف إمكاناتها في الاقتصاد والتمويل.
يذكر أن السياسات الاقتصادية والمالية التي وضعتها المنظمات الدولية، والحكومات والبنوك المركزية، تعتمد بشكل كبير على التوقعات الاقتصادية، حيث إن هذه التوقعات الاقتصادية تعتمد على المؤشرات الاقتصادية في عملية اتخاذ القرار، ولكن الصعوبة التي يواجهها الاقتصاديون أن الوصول لهذه التوقعات وتحليلها يتم بتواتر منخفض، حيث أن النتائج الصادرة التي تمكنهم من قياس الظروف الحالية والمستقبلية تكون متأخرة، مما يجعل التنبؤ بالاقتصاد مهمه صعبة.
ويعد استعمال نموذج فعال ودقيق يعتمد على علم البيانات أمرًا ضروريًا في التوقعات الاقتصادية، وذلك لتصميم السياسات النقدية والمالية المناسبة، خاصة في أوقات الاضطراب الاقتصادي، مثل تلك التي شهدناها مع انتشار فيروس كورونا في جميع أنحاء العالم.
وفي هذا الإطار يوفر استخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي للاقتصاد والتمويل، فوائد لجميع المستفيدين خاصة لصانعي السياسات، من خلال تحسين منهجيات تحليل البيانات المتاحة للتنبؤ الاقتصادي، وبالتالي جعل المجتمع قادرا على مواجهة التحديات المستقبلية.
وتفسيرًا لذلك، فإن استخدام تقنيات علوم البيانات لتحسين التنبؤ لأنواع عديدة من التطبيقات الاقتصادية والمالية له إمكانيات عالية.
ومن البديهي، فإن الكمية الهائلة من البيانات والتي تسمى (بالبيانات الضخمة) توفر فرصا كبيرة للاقتصاديين والعلماء،، بشرط أن يتم التعامل مع البيانات ومعالجتها وربطها وتحليلها بشكل مناسب.
كما أن استخدام علم البيانات من أجل الاستفادة من البيانات الضخمة التي تم تجميعها ودمجها، وأيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاستنباط التوقعات الجديدة من هذه المعلومات، وذلك عن طريق نمذجة البيانات غير الخطية، بهدف تعزيز الاقتصاد.
ويكون مفيدا للتنبؤ الاقتصادي (لي كان، 2015).
على سبيل المثال جميع المعلومات الخاصة بالمستهلكين بطرق مختلفة، توفر إمكانية فهم السلوك الفعلي للناتج المحلي الإجمالي أو المكونات الفرعية للتضخم.
وأوضح بارباجليا عام 2021، أنه يمكن لعلم البيانات أن يعزز نماذج التنبؤ الاقتصادي من خلال النقاط التالية:
1. دمج وإكمال الإحصائيات الرئيسية الرسمية باستخدام بيانات ضخمة جديدة غير منظمة.
2. تحليل الظروف الاقتصادية الحالية والمستقبلية من خلال مراعاة العلاقات غير الخطية بين المتنبئين.
3. توفر البيانات والمعلومات بالكامل يساعد على زيادة التداول الخوارزمي.
4. جعل خوارزميات التعلم الآلي مفهومة من أجل المساعدة في اتخاذ القرارات الصحيحة.
وأخيرًا، وتماشيًا مع ما تم ذكره، فإن مراقبة الاقتصاد في جميع الأحوال أمر له أهمية كبيرة لدى الحكومات والمنظمات الدولية والبنوك المركزية.
واستخلاصًا لما سبق فإن استخدام علم البيانات، والتعلم الآلي عن طريق جمع كمية كافية من البيانات والمعلومات، يساعد على صنع القرارات، حيث يحتاج صانعو القرارات إلى معلومات اقتصادية كاملة ومتاحة،من أجل تصميم سياسات فعالة،تساعد في تعزيز النمو الاقتصادي.
