HOW MUCH YOU NEED TO EXPECT YOU'LL PAY FOR A GOOD البيانات الضخمة

How Much You Need To Expect You'll Pay For A Good البيانات الضخمة

How Much You Need To Expect You'll Pay For A Good البيانات الضخمة

Blog Article



 تحسين صنع القرارات: تمكّن البيانات الضخمة المؤسسات والشركات من جمع وتحليل كميات هائلة من المعلومات. يُمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر دقة في مجالات مثل التسويق والمبيعات وإدارة الموارد البشرية وتخطيط الإنتاج.

إن عالم تحليلات البيانات الضخمة مبني على أكتاف العمالقة: إن إمكانات جمع البيانات وتحليلها معروفة منذ عقود ، إن لم يكن لقرون.

باستخدام تقنيات التحليل المتقدمة، يُمكن استخلاص النقاط الرئيسية والتوجهات من البيانات، مما يدعم عملية صنع القرارات الاستراتيجية.

المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات ، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن حلول.

باستخدام البيانات الضخمة بشكل صحيح، يُمكن تحقيق فوائد هائلة في مجالات متعددة، بدءًا من تحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية إلى تحسين خدمات العملاء وتطوير الابتكار.

الذكاء الاصطناعي تأثير الذكاء الاصطناعي في تحسين الرعاية الصحية

وهي حجم البيانات التي يتم استخراجها من مصدر ما، وهذا هو أساس تحديد ما هي قيمة احتمالية البيانات لكي يتم تحدد من ضمن البيانات الضخمة؛ فهو عدد التيراباتيت من البيانات التي يتم جمعها يومياً من المصادر، و قد تكون الخاصية الأكثر أهمية في تحليل البيانات الضخمة، وكما أن وصفها بالضخمة لا يحدد كمية معينة؛ بل يقاس عادة بالبيتا بايت أو بالإكسا بايت.

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

نحن نحب العلم ونحب علوم الكمبيوتر، ولكن لا تسيئوا فهمنا. فالحقيقة أننا نهتم بالبيانات الضخمة لأنها يمكن أن تضيف نون قيمة إلى شركاتنا وحياتنا وعالمنا.

جاء هذا الانفجار في جمع البيانات من القدرة على أتمتة عملية الجمع حيث كان على المستخدمين تاريخيًا تقديم ملاحظات في شكل استطلاعات رأي ومكالمات هاتفية وما إلى ذلك.

وتوفر الفرصة لاكتشاف أنماط جديدة، وتحسين العمليات، وتحقيق تقدم كبير في مختلف المجالات من خلال استخدام تقنيات التحليل المتقدمة.

تحسين الإنتاجية وإدارة الأصول: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين الإنتاجية وإدارة الأصول بشكل أفضل. عن طريق مراقبة وتحليل البيانات المتاحة حول أداء المعدات والماكينات، يمكن تحديد أوقات التشغيل الفعالة والتوجهات غير الطبيعية والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.

البيانات المهيكلة تسمى أيضًا البيانات العلائقية. يتم تقسيمها إلى جداول متعددة لتعزيز تكامل البيانات عن طريق إنشاء سجل واحد لتصوير كيان. يتم فرض العلاقات من خلال تطبيق قيود الجدول.

تظهر هذه التطبيقات العملية للبيانات الكبيرة كيف يمكن استخدامها لتحقيق مزايا تنافسية وإحداث تحسينات ملموسة في مجموعة متنوعة من الصناعات.

Report this page