يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.
تشمل الأدوات الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات الكبيرة تقنيات متنوعة مثل التحليل التفصيلي، والاختبارات الإحصائية، والتحليل التراكيبي والمؤثرات، والنمذجة الإحصائية والتنبؤ.
تحسينات في إدارة المخاطر: يمكن استخدام البيانات الضخمة للتحليل والتنبؤ بالمخاطر والتحكم فيها بشكل أفضل.
التجزئة: تستخدم البيانات الضخمة في صناعة التجزئة لتحليل سلوك المستهلك وتحسين تجربة التسوق.
جمع واستخدام البيانات الضخمة تواجه تحديات قانونية مهمة، وفيما يلي بعض هذه التحديات:
ومع تزايد استخدام التكنولوجيا وتبنيها في مختلف المجالات، تزداد كمية البيانات المُنتجة والمُتدفقة بشكل مستمر.
ومن خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للشركات تحديد الاتجاهات والفرص والتحسينات المحتملة، وبالتالي تحقيق النجاح والتفوق في السوق.
ترتبط تحليل البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي بشكل وثيق، حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي أداة قوية لاستخراج القيمة من البيانات الضخمة. إليك كيفية ارتباطهما:
الإبداع: يجب أن تكون لديك القدرة على إنشاء طرق جديدة لجمع وتفسير وتحليل إستراتيجية البيانات. الرياضيات والمهارات الإحصائية: يعد “الطحن الرقمي” الجيد القديم ضروريًا أيضًا ، سواء كان ذلك في علم نور الإمارات البيانات أو تحليلات البيانات أو البيانات الضخمة.
نجحت الحواسيب الكبيرة في حل مشاكل اليوم ولكنها كانت باهظة الثمن ، لذلك كانت الشركات الكبرى فقط مثل البنوك قادرة على الاستفادة منها بشكل فعال. لقد كانوا فعالين للغاية في اجتياز الهياكل الشبيهة بالأشجار ، لكنهم فرضوا علاقة صارمة للغاية بين شخص وآخر قد يكون من الصعب التعبير عنها للمبرمج وجعل تطبيقاتهم صعبة التغيير.
يهدف إلى فهم البيانات التي تم جمعها من مشاريع تكامل البيانات الضخمة وتحويل هذه البيانات إلى معلومات مفيدة وذات صلة للأعمال. وهو مسؤول عن إدارة البيانات والبنية التحتية وإدارة المعرفة وخطط تحليل البيانات الرائدة في بيئات مثل وسائل التواصل الاجتماعي.
ومع ذلك ، نظرًا لكونها لغة مطولة ومضخمة ، فقد اكتسبت التنسيقات الأخرى شعبية أكبر.
تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
هذه البيانات ليست في التنسيق العلائقي وليست منظمة بدقة في صفوف وأعمدة مثل ذلك في جدول بيانات.