Indicators on البيانات الضخمة You Should Know
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.
في وقت لاحق ، تم إنشاء النموذج العلائقي ، والذي يدعم معظم قواعد البيانات لدينا اليوم. في النموذج العلائقي ، يتم تمثيل البيانات كمجموعات من المجموعات (الجداول) مع العلاقات بينها.
استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستهلكين وتوفير تجربة تسويق مخصصة وفعالة.
التحليل غير المصرح به: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستخدمين واستهدافهم بطرق غير مشروعة أو غير مصرح بها.
التوجيه الإعلاني الدقيق: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن تحديد الجمهور المستهدف للإعلانات بدقة عالية.
البيانات الضخمة غير المنظمة هي نوع البيانات التي لا تلتزم بأي مخطط أو مجموعة قواعد محددة.
فهي تساعد في تحديد السبب الجذري للفشل والمشكلات والعيوب.
أفضل الجامعات ألعاب وترفيه التعلم و التطوير الذكاء الاصطناعي الصحة والعافية المهارات الناعمة تكنولوجيا ريادة نور الامارات الأعمال علم النفس متنوعات
نحن نحب العلم ونحب علوم الكمبيوتر، ولكن لا تسيئوا فهمنا. فالحقيقة أننا نهتم بالبيانات الضخمة لأنها يمكن أن تضيف قيمة إلى شركاتنا وحياتنا وعالمنا.
تحليل البيانات الكبيرة هو أداة قوية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ورؤية الأنماط غير المرئية في البيانات الهائلة.
من أبرز الأمثلة على مدى أهمية التعامل والاستفادة من البيانات الضخمة في مختلف القطاعات والتخصصات، فعلى سبيل المثال إن معظم المتاجر الكبيرة حول العالم، والأسواق التجارية التي تتعامل مع بطاقات العملاء العدد الهائل منها، فلا بد من الاستفادة من هذه البيانات والقيام بمعالجتها بطريقة تساعدها على فهم المشترين بشكل أفضل، ليتم من خلال بياناتهم تطوير العمل وتقديم أفضل الخدمات والنتائج، ومن ذلك كل مقاطع الفيديو التي تسجلها الأجهزة الطبية خلال العمليات الجراحية، لا يتم الاستفادة منها بالشكل المطلوب، بل ويتم حذفها خلال أسابيع.
تعتبر البيانات الضخمة مصدرًا غنيًا بالمعلومات، وتشمل مجموعة واسعة من البيانات المتنوعة والمتزايدة بشكل مستمر.
وهذا يتطلب استخدام تقنيات متقدمة لمعالجة وتحليل هذا النوع المتنوع من البيانات.
تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات التقليدية. من أبرز تلك العوامل: