5 Simple Statements About البيانات الضخمة Explained

5 Simple Statements About البيانات الضخمة Explained

Blog Article

وبالمثل ، تساعد البيانات الضخمة الأعمال التجارية على تكبير ما يحبه عملاؤه ، وما هي الخصائص الديمغرافية التي ينتمي إليها عملاؤهم الذين يدفعون ، ثم التوصل إلى طرق لمكافأة ولائهم وتعزيزه للاحتفاظ بعملائهم على المدى الطويل.

وهذا يشمل أماكن مثل الهواتف الذكية والأجهزة الداخلية ومحادثات الوسائط الاجتماعية وبيانات مؤشر الأسهم وبيانات من المعاملات المالية.

التسريبات والاختراقات: البيانات الضخمة قد تكون عُرضة للتسريب أو الاختراق من قبل القراصنة أو المهاجمين.

الحجم والتنوع والسرعة والتغير هي خصائص قليلة للبيانات الضخمة

تحليل أداء الآلات والمعدات، تحسين سلاسل التوريد وتقليل التكاليف والهدر

تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: يُمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، مثل تقنيات التصنيف والتجميع والتنبؤ.

علوم الكمبيوتر: تعد أجهزة الكمبيوتر العمود الفقري لكل استراتيجية بيانات. سيكون للمبرمجين حاجة مستمرة لابتكار خوارزميات لمعالجة البيانات وتحويلها إلى رؤى.

ترتبط تحليل البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي بشكل وثيق، حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي أداة قوية لاستخراج القيمة من البيانات الضخمة. إليك كيفية ارتباطهما:

تحليل الأنماط والتوجهات والعلاقات في البيانات الكبيرة

السرعة العالية: تتجدد وتتغير البيانات الكبيرة بشكل سريع جدًا، ويجب التعامل معها في الوقت الفعلي لاستخراج المعلومات الحديثة والمفيدة.

مثال على نموذج هرمي لتحسين الرصيف والذي ينقسم إلى ثلاث فئات ، والتي قد يكون لها فئاتها الخاصة. يجب أن تتجه جميع الهياكل إلى أسفل ولا يمكن الاتصال مرة أخرى بفئة رئيسية. هذا يشكل علاقة رأس بأطراف تسمى شجرة. “النموذج الهرمي” بقلم وزارة النقل الأمريكية ، بدون تاريخ. المجال العام.

الفوائد طويلة المدى المستمدة من معالجة البيانات الضخمة

استعمال الحرارة نور المنخفضة في القضاء على الآفات الزراعية في المحاصيل الحقلية

الموافقة والاختيار: يجب أن تحترم الشركات والمؤسسات حقوق الأفراد في الموافقة على جمع واستخدام البيانات الشخصية.