مرحبًا بكم في تخصص البيانات الضخمة! يسعدنا تعرفكم إلينا ونتطلع إلى التعرف إليكم!
هناك العديد من تطبيقات البيانات الكبيرة في العالم الحقيقي، بدءًا من استخدامها في الصناعة والتجارة وصولاً إلى الرعاية الصحية وأكثر.
يتم تخزين البيانات المنظمة في مستودع بيانات مع قيود صارمة ومخطط محدد. أي تغيير في المتطلبات يعني تحديث كل تلك البيانات المنظمة لتلبية الاحتياجات الجديدة. هذا عيب كبير من حيث إدارة الموارد والوقت.
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.
كما يمكن استخدام البيانات الضخمة للتعرف على السلوكيات وتوقع سلوك المستخدمين وتقديم تجربة شخصية ومخصصة.
تتميز البيانات الكبيرة عن البيانات التقليدية بثلاثة عناصر رئيسية: الحجم، والسرعة، والتنوع. يتعلق الحجم بكمية البيانات المنتجة والتي تتزايد بشكل مستمر.
على الرغم من أن البيانات الوصفية المصاحبة لصورة أو مقطع فيديو قد تكون شبه منظمة ، فإن البيانات الفعلية التي يتم التعامل معها غير منظمة.
نحن نحب العلم ونحب علوم الكمبيوتر، ولكن لا تسيئوا فهمنا. فالحقيقة أننا نهتم بالبيانات الضخمة لأنها يمكن أن تضيف قيمة إلى شركاتنا وحياتنا وعالمنا.
تحسين الخدمات وتجربة العملاء: من خلال تحليل البيانات الضخمة، يُمكن للشركات فهم تفصيلي لسلوك العملاء وتفضيلاتهم. هذا يساعد في تحسين خدمات العملاء وتجربتهم من خلال نور تقديم منتجات وخدمات مخصصة وتوفير تجارب متميزة.
يشير مصطلح “السرعة” إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات.
استخدام البيانات الضخمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالسلوكيات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي.
تحليل البيانات: يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات وأدوات متقدمة لتحليل البيانات الضخمة.
الموافقة والاختيار: يجب أن تحترم الشركات والمؤسسات حقوق الأفراد في الموافقة على جمع واستخدام البيانات الشخصية.