Facts About البيانات الضخمة Revealed

Facts About البيانات الضخمة Revealed

Blog Article

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.

تبدأ معالجة البيانات الضخمة بإعداد استراتيجية لتسخيرها. تتمثل الخطوة التالية في تحديد مصادرها ومواقعها وأنظمتها ومستخدميها ومالكيها وفهرستها وكيفية تدفقها. ثم إنشاء بنية تحتية لتخزين البيانات وإدارتها بحيث يمكن الوصول إليها بسهولة للتحليل ، وهي الخطوة الأخيرة لتسهيل عملية الاعتماد على البيانات اتخاذ القرار.

يتم تخزين البيانات المنظمة في مستودع بيانات مع قيود صارمة ومخطط محدد. أي تغيير في المتطلبات يعني تحديث كل تلك البيانات المنظمة لتلبية الاحتياجات الجديدة. هذا عيب كبير من حيث إدارة الموارد والوقت.

أما بالنسبة لنوعية البيانات الضخمة، فهي تشمل مجموعة متنوعة من الأشكال والأنماط. يمكن أن تكون البيانات الضخمة نصوصًا، وصورًا، ومقاطع فيديو، وملفات صوتية، ومستندات إلكترونية، وسجلات مستخدمين، والمزيد.

هناك رغبة حتمية في تقليل العبء الإضافي الذي يتحمله المهندسون مع توفير نفس المرونة. يتم تمكين هذه المرونة من خلال تنفيذ أفضل الممارسات التي يتم إثارة السخرية منها لأننا نفهم الأنماط التي تعمل ضمن تجريد معين.

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

تستخدم الشركات والمؤسسات البيانات الضخمة في عمليات التسويق للحصول على رؤى قوية وتحسين استراتيجياتها التسويقية.

تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير اضغط هنا للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.

الحفاظ على العملاء سعداء أمر بالغ الأهمية لاستمرارية العمل. تقطع الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة شوطًا طويلاً في إدارة التوقعات وتصميم حملات تسويقية لا تُنسى وفعالة لمختلف شخصيات العملاء.

تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب دروس ومقالات

اكتشاف الاتجاهات والفرص الجديدة: بفهم شامل للبيانات الضخمة، يُمكن اكتشاف اتجاهات جديدة وفرص مبتكرة.

التحليل التمييزي: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة في عمليات التحليل التمييزي التي تؤدي إلى معاملة غير عادلة أو تمييز غير مبرر للأفراد بناءً على خصائصهم الشخصية مثل العرق، الجنس، الدين، أو العمر.

وهذا يتطلب استخدام تقنيات متقدمة لمعالجة وتحليل هذا النوع المتنوع من البيانات.

تحليل البيانات الكبيرة يلعب دورًا حاسمًا في استخراج المعلومات القيمة من البيانات الهائلة. يمكن تحقيق ذلك من خلال استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتعلم الآلة لتحديد الأنماط والتوجهات والمعلومات القيمة الأخرى في البيانات الضخمة.