البيانات الحدودية، والمعروفة أيضًا باسم بيانات الحافة، هي البيانات الموجودة خارج صومعة البيانات التقليدية أو قاعدة البيانات، مما يجعلها مصدرًا صعبًا للرؤية. غالبًا ما يتم العثور عليه عند تقاطع أنظمة مختلفة، ويمكن أن ينشأ من مجموعة متنوعة من المصادر، مثل أنشطة المستخدم، أو سجلات الجهاز، أو مستشعرات إنترنت الأشياء، أو رسائل الخطأ على مستوى التعليمات البرمجية. عادةً ما تكون البيانات الحدودية بيانات "كبيرة" نظرًا لتكرار أو حجم نقاط البيانات التي يتم جمعها، ويمكن أن تكون ذات قيمة خاصة عند استخدامها لتحليل سلوك العملاء والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
يمكن أن يكون جمع البيانات وتخزين البيانات الحدودية أمرًا صعبًا نظرًا لتنوعها ومصادرها الواسعة - الأنواع المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة التي تعيش جميعها خارج قواعد البيانات التقليدية. إن كميتها وسرعتها يمكن أن تجعل المعالجة وضمان الدقة المتسقة مهمة شاقة. بالإضافة إلى ذلك، عندما يتم جمع البيانات الحدودية أو نقلها من أنظمة أو أجهزة خارجية ذات أمان مشكوك فيه، فمن الأهمية بمكان استخدام التدابير الأمنية المناسبة والتعامل مع البيانات بأقصى قدر من العناية لتجنب الانتهاكات.
تختلف البيانات الحدودية عن بيانات المعاملات، الموجودة داخل نظام واحد وغالبًا ما تمثل حدثًا واحدًا. على النقيض من ذلك، تمثل البيانات الحدودية عادةً عشرات الأحداث عبر أنظمة متعددة قد تكون مرتبطة. وهذا يجعل تحليلها تحديًا فريدًا حيث يلزم وجود رؤية أكثر تفصيلاً من أجل تقديم ملاحظات ذات معنى.
يمكن للمؤسسات الحصول على رؤى جوهرية من بياناتها الحدودية إذا تم تحليلها بشكل فعال. إن القيام بذلك يمكن أن يمكّن الشركات ليس فقط من الحصول على رؤى تنبؤية بشأن العملاء، ولكن أيضًا اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن خدمة العملاء، وابتكار المنتجات، والتنبؤ بالموارد، والأمن وإدارة المخاطر.
على الرغم من تعقيدها، فقد جعلت حلول البيانات الضخمة التطبيقات المهمة للبيانات الحدودية أكثر جدوى. ومن خلال التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي، يمكن استخدامها لمعالجة الأسئلة الصعبة وفرص التحسين والابتكار. يلعب مهندسو البيانات ومحترفو تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات دورًا مهمًا في تسخير قوة البيانات الحدودية.
