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.

تكتسب الشركات قيمة من خلال قدرتها على تحقيق الدخل من الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة. يتعرفون على عملائهم بشكل أفضل ويستمرون في تقديم عروض أكثر صلة.

التسريبات والاختراقات: البيانات الضخمة قد تكون عُرضة للتسريب أو الاختراق من قبل القراصنة أو المهاجمين.

من جانب آخر، يعتبر تحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعلومات القيمة منها أمرًا حيويًا للقيام بالتوجهات واتخاذ القرارات الاستراتيجية بصورة صحيحة وموثوقة.

في هذا القسم، سنركز على أهمية تحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعلومات القيمة منها. يعد تحليل البيانات الكبيرة جزءًا حاسمًا من عملية استفادة المؤسسات من البيانات الهائلة التي تمتلكها، ويمكن أن يوفر نظرة شاملة وعميقة عن العمليات والاتجاهات والتحديات التي تواجهها.

كيف يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين العمليات التشغيلية؟

We requested all learners to provide comments on our instructors based upon the quality of their instructing fashion.

على الرغم من أن البيانات الوصفية المصاحبة لصورة أو مقطع فيديو قد تكون شبه منظمة ، فإن البيانات الفعلية التي يتم التعامل معها غير منظمة.

تمت تحريره بواسطة: بتول عتوم - اخر تحديث : ٠٧:٠٤:٠٧ ، ٠٣ نوفمبر ٢٠٢٠ - مشاهدات : ٩٠٢

تحليل البيانات الكبيرة هو أداة قوية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ورؤية الأنماط غير المرئية في البيانات الهائلة.

يشير مصطلح “السرعة” إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات.

تُستخدم لغة تسلسل البيانات لتبادل البيانات شبه المهيكلة عبر الأنظمة التي قد تحتوي على بنية أساسية أساسية متنوعة.

القدرة على التعامل مع مجموعات تيرابايت متعددة من مجموعات البيانات من مصادر متنوعة وتحويلها بنجاح إلى لوحات معلومات توفر رؤى مفيدة وتحليلات لسير العمل تجعل النظام ناجحًا.

تؤدي تحليلات البيانات الضخمة إلى فهم أعمق لظروف السوق الحالية وسلوك الشراء لدى العملاء وشعبية المنتج وما إلى ذلك ، نون لتحسين التخطيط التصنيعي أو الشراء.