A Review Of البيانات الضخمة
A Review Of البيانات الضخمة
Blog Article
وباستخدام هذه الأدوات، يمكن للشركات والمؤسسات الاستفادة من البيانات الكبيرة بشكل فعال لاتخاذ قرارات استراتيجية وتحسين العمليات وتحقيق مزايا تنافسية.
استخلاص المعلومات القيمة وتحليل الأنماط واتخاذ القرارات الاستراتيجية
تحسين الخدمات وتجربة العملاء: يُمكن استخدام البيانات الضخمة لفهم العملاء بشكل أفضل وتلبية احتياجاتهم وتفضيلاتهم بشكل دقيق.
تكمن القيمة في قمة الهرم ، وهي القدرة على استخلاص رؤى تجارية قابلة للتطبيق من داخل سيل البيانات.
تسجيل الدخول حساب جديد الرئيسية كل الأنشطة بحث تابعنا تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب المزيد
قبل أن تكون أجهزة الكمبيوتر عنصرًا أساسيًا في كل منزل ، وكانت الهواتف المحمولة في جيوب الجميع ، كان الاتصال والبيانات المحيطة بهذا الاتصال أقل بشكل ملحوظ.
ويطلق مصطلح البيانات الضخمة على مجموعة من حزم البيانات الضخمة والمعقّدة والتي يصعب التعامل معها من خلال نظم إدارة قواعد البيانات التقليدية من كافة النواحي لتشكل بذلك التخزين، البحث، التمثيل، التحليل.
تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.
تحسين كفاءة الإنتاج: يمكن استخدام البيانات الضخمة لمراقبة وتحليل أداء عمليات الإنتاج. يتم جمع البيانات من الأجهزة والمعدات المتصلة وتحليلها لتحديد الأنماط والتوجهات وتحديد العوامل التي تؤثر في كفاءة الإنتاج.
ينشئ عالم البيانات خوارزميات التعلم الآلي التي ستكون قادرة على أتمتة النماذج التنبؤية ، أي للتنبؤ بالمعلومات الجديدة وتصنيفها تلقائيًا.
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.
استخدام البيانات الضخمة لتدريب نماذج التعلم الآلي لتحليل الصور والفيديو وتعرف على الأنماط والمعلومات الهامة فيها.
تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يمكن تخزين البيانات إما في الموقع في مستودع بيانات تقليدي ، لكن حلول التخزين السحابية اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة. هذه أكثر اقتصادا وتوفر درجة معينة من المرونة. عندما يتعلق الأمر بالمعالجة ، فإن أنظمة البيانات الضخمة الحوسبة المتاحة اليوم تساوي السرعة والقوة وخفة الحركة اللازمة لتلبية متطلبات الوصول إلى أحجام البيانات الضخمة هذه.