أفضل أسهم البيانات للشراء: لماذا تتسابق عمالقة التكنولوجيا لقيادة ثورة البيانات الضخمة

سوق البيانات الضخمة العالمية ليست فقط تنمو—بل تنفجر. يتوقع المحللون أن تصل الصناعة إلى 401.2 مليار دولار بحلول عام 2028، وهذا التحول الزلزالي يخلق فرصًا غير مسبوقة للمستثمرين. ولكن مع وجود العديد من اللاعبين في المجال، كيف تحدد أفضل الأسهم في مجال البيانات للشراء؟

الجواب يكمن في فهم ما الذي يدفع فعليًا هذا التحول. يتطلب معالجة البيانات الضخمة قوة حوسبة هائلة، ومنصات تحليلات ذكية، وحلول مؤسسية يمكنها تحويل المعلومات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تبرز أربع شركات كرواد في استغلال هذه الفرصة الضخمة.

لماذا البيانات الضخمة هي فرصة الاستثمار لعقد كامل

قبل الغوص في الأسهم المحددة، دعونا نفهم الأساسيات. في كل ثانية، نولد كميات لا يمكن فهمها من البيانات—من تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي إلى المعاملات المالية إلى حساسات إنترنت الأشياء. تأتي هذه المعلومات بصيغ متعددة: قواعد بيانات منظمة، وفيديوهات ورسائل إلكترونية غير منظمة، وأنظمة هجينة تجمع بين الاثنين.

القيمة الحقيقية تظهر عندما تتمكن الشركات من معالجة هذا التعقيد على نطاق واسع. السرعة مهمة (التحليل في الوقت الحقيقي مثل نتائج بحث جوجل)، والدقة غير قابلة للتفاوض، والتناسق عبر أنواع البيانات المختلفة ضروري. المؤسسات التي تتقن هذا التحدي تكسب مزايا تنافسية تتراكم مع مرور السنين. لهذا السبب، فإن أفضل الأسهم في البيانات للشراء هي تلك التي تمتلك بنية تحتية وبرمجيات تمكنها من إتقان هذا المجال.

NVIDIA: محرك الأجهزة للتحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تكشف رحلة NVIDIA في البيانات الضخمة عن شركة توقعت هذا الاتجاه قبل عقود. عندما قدمت الشركة نموذج برمجة CUDA في 2006، لم يدرك القليلون أنهم يضعون الأساس لثورة الذكاء الاصطناعي.

نقطة التحول الحقيقية جاءت في 2012. كانت وحدات معالجة الرسومات (GPU) من NVIDIA تدعم AlexNet، التي فازت بمسابقة ImageNet—لحظة فاصلة أثبتت أن المعالجات المتخصصة يمكن أن تحول الحوسبة المعتمدة على البيانات. منذ ذلك الحين، لم تنظر الشركة إلى الوراء. اليوم، لا يدعم قسم مراكز البيانات في NVIDIA تطبيقات البيانات الضخمة فحسب؛ بل أصبح ضروريًا لتدريب نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعيد تشكيل كل صناعة.

بحلول 2023، أطلقت NVIDIA DGX Cloud، مما وضعها في موقع البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي كخدمة. ومع اقتراب الشركة من 2025 مع بنية Blackwell الجديدة، يستمر الطلب على حلول GPU في التسارع عبر قطاعات الرعاية الصحية والمالية والسيارات. للمستثمرين الباحثين عن أفضل الأسهم في البيانات التي تمتلك قدرة على البقاء، تظل NVIDIA من الصعب تجاهلها.

Salesforce: تحويل البيانات الخام إلى ذكاء العملاء

حوالي 2016، اجتاح إدراك شركة البرمجيات: أن أنظمة إدارة علاقات العملاء التقليدية لم تعد قادرة على التعامل مع انفجار بيانات العملاء. رأى Salesforce الفرصة على الفور.

مثل هذا التحول الحاسم جاء مع تقديم Einstein AI، الذي غير من نهج تخزين بيانات العملاء إلى استخراج الذكاء التنبئي منها. بحلول 2024، لم تكن Salesforce تكتفي بتحليل البيانات؛ بل كانت تؤتمت اتخاذ القرارات من خلال Agentforce، منصة الوكيل الذكي التي تتعامل الآن مع تفاعلات العملاء بشكل مستقل لشركات مثل FedEx وIBM.

ما يجعل Salesforce جذابة كاستثمار في البيانات الضخمة هو حجمها. تعالج المنصة تريليونات من معاملات Einstein أسبوعيًا، وتحول هذا الحجم إلى كفاءة تجارية. مع اقتراب إصدار Agentforce 2.0، تضع الشركة نفسها عند تقاطع تحليلات البيانات الضخمة والعمليات التجارية الذاتية—وهو موقع تنافسي فريد بين أفضل الأسهم في البيانات للشراء.

Palantir: الذكاء يلتقي بالحجم التجاري

قصة Palantir غير عادية: بدأت بحل تحديات البيانات الضخمة لوكالات الاستخبارات الحكومية من خلال منصة Gotham. منذ 2010، كانت الشركة تتعامل مع المشكلة التي تواجهها معظم المؤسسات اليوم—استخراج المعنى من مجموعات البيانات الضخمة والفوضوية والمتشابكة.

التحول التجاري جاء مع Foundry، الذي جلب تحليلات Palantir المجربة إلى التمويل والرعاية الصحية والتصنيع. بحلول 2023، كانت منصة الذكاء الاصطناعي (AIP) للشركة تؤتمت سير العمل والتوقعات عبر مجموعات البيانات المعقدة بشكل متزايد. التسارع في الاعتماد التجاري في 2024—الذي انعكس في إيرادات قياسية وتوسع العملاء—يُظهر أن السوق يعترف بميزة Palantir التنافسية الفريدة في تحويل تعقيد البيانات إلى وضوح تشغيلي.

Moody’s: المخاطر المالية في عصر البيانات الضخمة

أحيانًا، ليست أفضل الأسهم في البيانات هي الأسماء التقنية الواضحة. Moody’s تمثل زاوية مختلفة: شركة ذات إرث نجحت في تحديث نفسها لعصر البيانات الضخمة.

منذ 2014، بدأت Moody’s في دمج تحليلات متقدمة وتعلم الآلة في قدراتها لتقييم المخاطر. تحولت من التحليل الائتماني التقليدي إلى معالجة مجموعات بيانات ضخمة تكشف عن مخاطر مترابطة—اضطرابات سلاسل التوريد، والتهديدات السيبرانية، وتأثيرات المناخ. استحواذات حديثة مثل RMS وسعت من بيانات مخاطر المناخ، في حين أن المنصات الذكية السحابية تتيح معالجة أسرع لمئات التريليونات من الديون المصنفة.

بحلول 2024، كانت Moody’s قد دمجت تمامًا الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما أدى إلى أتمتة نماذج المخاطر والأبحاث. وما يميزها هو قدرة الشركة على القيام بذلك مع الحفاظ على دقة التحليل—وهو ميزة حاسمة في الخدمات المالية حيث يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي الحكم البشري، لا أن يحل محله.

اتخذ خطوتك

ثورة البيانات الضخمة لم تعد نظرية—بل تعيد تشكيل الصناعات وتخلق مزايا تنافسية حقيقية للشركات التي تنفذ بشكل جيد. NVIDIA تدعم البنية التحتية، وSalesforce تفتح ذكاء العملاء، وPalantir تؤتمت اتخاذ القرارات المعقدة، وMoody’s تطبق هذه القدرات على المخاطر المالية.

سواء كانت أفق استثمارك قصيرًا أو طويلًا، فإن تحديد أفضل الأسهم في البيانات للشراء يعني التعرف على الشركات التي وضعت نفسها عند تقاطع الطلب السوقي الضخم والميزة التنافسية الدائمة. تمثل هذه الأربع زوايا مختلفة لنفس الاتجاه الكبير: القيمة المتزايدة المستمدة من استخراج الرؤى من المعلومات.