Little Known Facts About البيانات الضخمة.

Little Known Facts About البيانات الضخمة.

Blog Article

تلعب البيانات الضخمة دورًا مهمًا في الصناعات المختلفة، وتوفر فرصًا كبيرة لتحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية.

يتطلب تحليل البيانات الكبيرة استخدام تقنيات متقدمة لاستخراج المعلومات القيمة وتحويلها إلى أدوات اتخاذ القرار.

ومع ازدياد حجم الاختلاف لهذه البيانات الضخمة التي نحتاجها نستخدمها في مختلف القطاعات والشركات، حيث أصبحت اليوم أمام خيارين أساسيين، أحدهما الاستغناء عن هذه البيانات، أو البدء بالتعامل معها بشكل أفضل لتحليلها والإستفادة منها. وتظهر التحديات أمام تقنيات إدارة قواعد البيانات التقليدية في التعامل مع البيانات المختلفة وبالسرعة اللازمة، حيث كانت قواعد البيانات التقليدية تتعامل مع المستندات النصية والأرقام فقط، أما البيانات الضخمة اليوم تحوي أنواع جديدة من البيانات التي لا يمكن تجاهلها، لكن مع استخدام الأدوات التقليدية مسبقاً لن نتمكن من تحليل والاستفادة من هذه البيانات الجديدة الضخمة.

تتزايد الحاجة إلى ملفات تعريف تحليلية في مختلف قطاعات الأعمال في الشركات. لذلك ، فهي تتطلب المزيد من تحليل البيانات وتطوير الذكاء الاصطناعي.

ويعتبر حجم كبير من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة لا تُعد ولا تُحصى.

ولهذا السبب ، فإن مهن البيانات الضخمة أدناه هي المناصب في مرمى البصر لحاملي درجة الماجستير في البيانات الضخمة.

We requested all learners to give opinions on our instructors determined by the standard of their training design and style.

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

تتمثل القيمة في معرفة من هم أفضل العملاء ومن سيخرجون من الخريطة في غضون أسابيع أو أشهر قليلة ، ولن يعودوا أبدًا.

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.

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.

تعتبر تقنيات تعلم الآلة أداة قوية في عالم البيانات الكبيرة، حيث تساهم في تحويل البيانات إلى معلومات قيمة وإجراء تحليلات شاملة البيانات الضخمة لدعم عمليات الاتخاذ القائمة على الأدلة القوية والمعرفة العميقة.

يتزايد اعتماد الحوسبة السحابية كل عام ، ولن يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لمعرفة السبب.

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