وبالمثل ، تساعد البيانات الضخمة الأعمال التجارية على تكبير ما يحبه عملاؤه ، وما هي الخصائص الديمغرافية التي ينتمي إليها عملاؤهم الذين يدفعون ، ثم التوصل إلى طرق لمكافأة ولائهم وتعزيزه للاحتفاظ بعملائهم على المدى الطويل.
بعد استكشاف الدليل الكامل لفهم البيانات الكبيرة واستخداماتها، يمكننا تلخيص المفاهيم الرئيسية التي تم تناولها. تعتبر البيانات الكبيرة من أهم التحديات والفرص في عالم التقنية الحديثة.
تتضمن استخدام قواعد بيانات ذات أداء عالي، وتقنيات التجزئة، وتقنيات الضغط لتحسين كفاءة تخزين البيانات الكبيرة.
الحجم والتنوع والسرعة والتغير هي خصائص قليلة للبيانات الضخمة
التوجيه الإعلاني الدقيق: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن تحديد الجمهور المستهدف للإعلانات بدقة عالية.
تعتمد تقنيات تحليل البيانات الكبيرة على القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات بطرق متقدمة وذكية. يتضمن تحليل البيانات الكبيرة استخدام تقنيات الإحصاء وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط والتوجهات والعلاقات المخفية في البيانات.
من خلال تطبيق تقنيات تحليل البيانات الكبيرة بشكل صحيح، يمكن للمؤسسات استخلاص المعلومات المفيدة وتحقيق النجاح في عصر البيانات الضخمة.
باختصار، تؤثر البيانات الضخمة على العالم الحديث من خلال تمكين صنع القرارات الذكية، وتطوير الابتكار والمنتجات، وتحسين خدمات العملاء، وتطور التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي.
تمت تحريره بواسطة: بتول عتوم - اخر تحديث : ٠٧:٠٤:٠٧ ، ٠٣ نوفمبر ٢٠٢٠ - مشاهدات : ٩٠٢
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.
مثال على نموذج هرمي لتحسين الرصيف والذي ينقسم إلى ثلاث فئات ، والتي قد يكون لها فئاتها الخاصة. يجب أن تتجه جميع الهياكل إلى أسفل ولا يمكن الاتصال مرة أخرى بفئة رئيسية. هذا يشكل علاقة رأس بأطراف تسمى شجرة. “النموذج الهرمي” بقلم وزارة النقل الأمريكية ، بدون تاريخ. المجال العام.
تحتاج التحديات المعقدة إلى حلول ذكية. تحتاج الأنظمة الأساسية إلى تمكين المؤسسات من خلال واجهات سهلة الاستخدام وبسيطة تضمن إمكانية استخدامها حتى لأقل ذكاء في تكنولوجيا المعلومات. يجب أن تكون المنصة أيضًا قادرة على الاستفادة من النطاق الكامل للبيانات الضخمة ، مما ينتج عنه تحليلات دقيقة في الوقت الفعلي.
تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء اضغط هنا الاصطناعي.
تحسين العمليات باستخدام البيانات الضخمة يمكن تحقيقه في العديد من المجالات، وفيما يلي بعض الأمثلة العملية على ذلك: