The Definitive Guide to البيانات الضخمة

The Definitive Guide to البيانات الضخمة

Blog Article

تحسين التواصل والتفاعل: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستخدمين واحتياجاتهم، مما يساعد على تحسين تجربة المستخدم وتوفير خدمات أفضل.

وهذا يشمل أماكن مثل الهواتف الذكية والأجهزة الداخلية ومحادثات الوسائط الاجتماعية وبيانات مؤشر الأسهم وبيانات من المعاملات المالية.

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.

الحجم والتنوع والسرعة والتغير هي خصائص قليلة للبيانات الضخمة

باستخدام البيانات الضخمة بشكل صحيح، يُمكن تحقيق فوائد هائلة في مجالات متعددة، بدءًا من تحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية إلى تحسين خدمات العملاء وتطوير الابتكار.

ستكون شركة التصنيع أقل قيمة مضمنة في متابعة وسائل التواصل الاجتماعي.

استخراج الأنماط والتوجهات من البيانات الكبيرة بشكل تلقائي

ترتبط تحليل البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي بشكل وثيق، حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي أداة قوية لاستخراج القيمة من البيانات الضخمة. إليك كيفية ارتباطهما:

يمكن تعريف البيانات المهيكلة بدقة على أنها البيانات الموجودة في حقل ثابت داخل سجل. إنه مرتبط بمخطط معين ، وبالتالي فإن جميع البيانات لها نفس مجموعة الخصائص.

ولكننا نريد أن نطرح خاصية سادسة وسنطلب منك التدريب على كتابة أسئلة البيانات الضخمة التي تستهدف هذه الخاصية، ألا وهي القيمة.

تساعد الرؤى التي توفرها تحليلات البيانات الضخمة الشركات على ابتكار منتجاتها وإعادة تطويرها باستمرار للبقاء في صدارة المنافسة.

التنوع والتعقيد: تشتمل البيانات الكبيرة على مصادر متعددة ومتنوعة، بما في ذلك النصوص الكتابية والصور وملفات الوسائط المتعددة، وتكون متنوعة في صيغة وهيكل البيانات.

تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تتطلب البيانات الضخمة أطرًا وأنظمة جديدة للبرمجة. ونحن لا نقدم معارف أو تجارب في البرمجة في هذه الدورة التدريبية، بل نريد أن نقدم لك معلومات أولية في اضغط هنا إطار بعض المفاهيم الأساسية.