The 2-Minute Rule for البيانات الضخمة

The 2-Minute Rule for البيانات الضخمة

Blog Article

الذكاء الاصطناعي التحول الرقمي: الذكاء الاصطناعي في التعليم وأثره المستقبلي

أمثلة عملية على تحسين العمليات باستخدام البيانات الضخمة

التسريبات والاختراقات: البيانات الضخمة قد تكون عُرضة للتسريب أو الاختراق من قبل القراصنة أو المهاجمين.

باستخدام تحليل البيانات الضخمة لاتخاذ القرارات الذكية، يمكن للمنظمات الاستفادة من الرؤى العميقة والدقيقة واتخاذ القرارات المستنيرة التي تؤدي إلى تحسين الأداء وتحقيق التفوق في مجالاتها المختلفة.

ويعتبر حجم كبير من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة لا تُعد ولا تُحصى.

تتميز البيانات الضخمة بحجمها الهائل ونوعيتها المتنوعة. فبالنسبة للحجم، تتعدى البيانات الضخمة قدرة أدوات التحليل التقليدية على معالجتها.

فهي تمتاز بذلك بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية، والتدفّق الهائل لإتاحة البيانات الضخمة خصوصاً مع انتشار الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.

الفرق بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المنظمة

يمكن أن تتكون البيانات الضخمة من بيانات منظمة تقليدية أو بيانات غير منظمة أو شبه منظمة. من الأمثلة على البيانات الضخمة غير المهيكلة – والمتنامية باستمرار – البيانات التي ينشئها المستخدم على وسائل التواصل الاجتماعي.

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.

فهم احتياجات العملاء وتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت، تحسين استراتيجيات التسعير والترويج

تحديات المعالجة: معالجة البيانات الضخمة يتطلب موارد حوسبية قوية.

بفضل هذه الأدوات، يمكننا استخلاص المعرفة والرؤى القيمة من البيانات الكبيرة واستثمارها في تحسين الأداء نور الامارات وتحقيق التفوق التنافسي.

تطوير الابتكار والمنتجات الجديدة: يُعتبر تحليل البيانات الضخمة أداة قوية في عملية الابتكار. من خلال فهم البيانات وتحليلها، يُمكن اكتشاف احتياجات ورغبات العملاء وتوجيه عملية تطوير المنتجات والخدمات.