Top Guidelines Of البيانات الضخمة

Top Guidelines Of البيانات الضخمة

Blog Article

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

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

لا يمكن الاستفادة من البيانات المنظمة إلا في حالات الوظائف المحددة مسبقًا.

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.

تحليل أداء الآلات والمعدات، تحسين سلاسل التوريد وتقليل التكاليف والهدر

ومع تزايد استخدام التكنولوجيا وتبنيها في مختلف المجالات، تزداد كمية البيانات المُنتجة والمُتدفقة بشكل مستمر.

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

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

يدعو الصدق إلى التشكيك في جودة البيانات ودقتها. البيانات النظيفة هي الأكثر موثوقية. يجب على المؤسسات الاتصال وتنظيف وتحويل بياناتها عبر الأنظمة من أجل الوثوق نون بها.

تحليل تأثير الحملات التسويقية: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل تأثير الحملات التسويقية وقياس فاعليتها.

في صناعة التصنيع، تلعب البيانات الكبيرة دورًا حيويًا في تحسين عمليات التصنيع وزيادة الكفاءة. يمكن استخدام تحليل البيانات الكبيرة لتحليل أداء الآلات والمعدات، والتنبؤ بالأعطال والصيانة الوقائية، وتحسين سلاسل التوريد وتقليل التكاليف والهدر.

من أمثلة استخدامات التحليل الإحصائي في البيانات الكبيرة، يمكننا ذكر تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرين، وتحليل التصنيف لتصنيف البيانات في فئات مختلفة، وتحليل التجمع لتجميع العناصر المتشابهة معًا، وتحليل التوقعات والتنبؤ باستخدام نماذج إحصائية.

استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتعلم الآلة في استخراج المعلومات القيمة

"To have the ability to just take courses at my own speed and rhythm has become an incredible experience. I'm able to find out When it matches my program and temper."