Not known Factual Statements About البيانات الضخمة

تتضمن تقنيات تعلم الآلة في البيانات الكبيرة تصنيف البيانات، وتجميعها، وتحليلها لاكتشاف العلاقات والنماذج المختلفة. يمكن استخدام تعلم الآلة في توجيه الإعلانات وتحسين تجربة المستخدم، وتوفير الأمن السيبراني، وتحليل الصور والفيديو، والتوصيات الشخصية، والتعرف على النصوص والصوت وغيرها الكثير من التطبيقات الحياتية والصناعية.

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.

هذا يعني أن البيانات المنظمة تتمتع بمرونة محدودة وهي مناسبة لبعض حالات الاستخدام المحددة فقط.

القيمة هي القدرة على التنبؤ بعدد الأعضاء الجدد الذين سينضمون إلى الموقع ، وعدد العملاء الذين سيجددون بوالص التأمين ، وعدد الطلبات المتوقعة ، وما إلى ذلك.

لكنها ليست بهذه البساطة. تستفيد الأنواع المختلفة من أدوات البيانات الضخمة المتنوعة ولها تعقيدات مختلفة تصاحب العمل مع كل نقطة بيانات فردية مأخوذة من الأثير الهائل.

فهي تمتاز بذلك بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية، والتدفّق الهائل لإتاحة البيانات الضخمة خصوصاً مع انتشار الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.

بمجرد استثمار المؤسسات للوقت والموارد في البنية التحتية اللازمة لمعالجة البيانات الضخمة ، يمكنها التطلع إلى جني الفوائد التالية:

هيكل مشابه للوثائق المميزة بالملصقات والقوائم والفهارس

مطلوب معرفة البرمجة ومكتبات تحليل البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتقارير.

لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعلومات القيمة، يجب أن تتوفر عناصر أساسية مثل البنية التحليلية الصحيحة، والأدوات والتقنيات المناسبة للتحليل، والقدرة على تفسير النتائج بشكل فعال.

تُستخدم لغة تسلسل البيانات لتبادل البيانات نون شبه المهيكلة عبر الأنظمة التي قد تحتوي على بنية أساسية أساسية متنوعة.

إليك بعض الاستخدامات الشائعة للبيانات الضخمة في التسويق:

تحسين العمليات باستخدام البيانات الضخمة يمكن تحقيقه في العديد من المجالات، وفيما يلي بعض الأمثلة العملية على ذلك: