تحليلات البيانات والبيانات الضخمة
        تحليلات البيانات ليست ظاهرة جديدة؛  ومع ذلك،  فإن التطورات التكنولوجية الحديثة في جمع البيانات وتخزينها سمحت للشركات بإجراء تحليلات البيانات على نطاق غير مسبوق،  2020).  في عام 2012،  Big Impact, ”، تناقش أن البيانات هي شكل جديد من الأصول الاقتصادية ذات التأثير طويل الأمد،        وفي الصين،  2015).        هناك نوعان من المكونات الرئيسية للبيانات الكبيرة.  أحد المكونات هو ملكية مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة والتحكم فيها،  وتسمى "أصول البيانات": أصول البيانات هي موارد غير ملموسة وغير نقدية،  وحجمها الهائل يتطلب قوة معالجة فائقة.        المكون الثاني هو النهج أو الخوارزمية المستخدمة لمعالجة وتحليل مجموعة البيانات الكبيرة هذه،  والتي تتضمن إجراءات بما في ذلك الاستيلاء والتخزين والتحليل والبحث والمشاركة والنقل والتصور والتحديث والحماية.  يسمح النهج أو الخوارزمية المختارة لمستخدمي البيانات بالتنبؤ بسلوك المستهلك ذو القيمة الاقتصادية الكبيرة.  تركز هذه الورقة على كيفية تقييم هذين المكونين من البيانات الضخمة. ممارسة تحليلات البيانات والفوائد المرتبطة بها
  أصبح من الممكن الآن إنشاء قواعد بيانات الأعمال وأنظمة المعلومات التي تتكون من بيانات معاملات الشركات لتحليلات الأعمال (Novikov,  2013).  والصحة العامة،  Chen et al.  ويبني عدد متزايد من المؤسسات الجديدة في القطاع الخاص نماذج أعمالها على استخدام البيانات (Hartmann et al.  على سبيل المثال تنفيذ استراتيجية التفكير في البيانات الضخمة (Xu et al.  2016).  بما في ذلك على مستوى الشركات والصناعة.  مثل الجغرافيا،  وقنوات اكتساب المهارات (Tambe,  2013).  تقوم بعض الشركات،  مثل Amazon وIBM،  بتحليل بيانات الموظفين والتنبؤ بتنقل الموظفين والنمو المحتمل للموظفين.        يمكن أيضا تطبيق تحليلات البيانات على صناعة بأكملها،  تكتسب الشركات التي تتقن هذه المعلومات ميزة عند مواجهة التغيرات الصناعية.  على سبيل المثال،  يمكن للصناعة المصرفية جمع وتبادل المعلومات المختلفة حول الحياة اليومية للعملاء وتطوير نظام تصنيف ائتماني يمكن أن يقلل من المخاطر التي ينطوي عليها الإقراض.        يمكن لصناعة التأمين أيضا تطوير التسعير الشخصي وحساب المخاطر الشخصية بشكل أكثر دقة من خلال تحليل بيانات العملاء.  بالإضافة الى ذلك،  يمكن لقطاع الرعاية الصحية الاعتماد على البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لبناء نظام تشغيل يمكنه تخصيص الموارد بكفاءة من خلال تناسب المستشفيات مع المرضى. جمع أصول البيانات
  مثل سجلات البحث،  وسجل التصفح،  وسجل الشراء،  وعمليات الاندماج والاستحواذ للشركات (M&As)،  وشراء البيانات والخدمات السحابية.  يعرض الجدول (1) الطرق الشائعة التي تستخدمها العديد من شركات الإنترنت المهمة للحصول على البيانات.        بالإضافة إلى الحصول على البيانات من خلال الأنشطة التجارية الحالية،  حيث يمكن للشركات الوصول إلى البيانات أو تداولها مباشرة،  والتي أصبحت شائعة بشكل متزايد في السنوات الأخيرة.  Facebook اشترى خدمة تبادل الصور مع Instagram التي تشمل كمية هائلة من بيانات المستهلك،  2012).        شراء LinkedIn من قبل Microsoft هو أكبر اندماج واستحواذ في تاريخ مايكروسوفت.  يمتلك LinkedIn كمية كبيرة من بيانات الشبكة الاجتماعية التي لها قيمة تجارية كبيرة (Big Data Observation,  2016).        بدأت الحكومات في اتخاذ إجراءات لتعزيز تداول أصول البيانات كنشاط تجاري مشروع.  على سبيل المثال،  أنشأت الحكومة الصينية أول تبادل تجاري للبيانات الضخمة في العالم في 14 أبريل 2015،