Not known Factual Statements About البيانات الضخمة
Not known Factual Statements About البيانات الضخمة
Blog Article
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.
توفر مقالة الميزات والمتطلبات الخاصة بنا نظرة ثاقبة حول ما يجب البحث عنه وتصنف بطاقة أداء الأداة القابلة للتخصيص المنتجات في مجالات مثل النص والمحتوى والإحصاءات ووسائل التواصل الاجتماعي والتحليلات المكانية.
تعتبر البيانات الكبيرة من أهم التطورات الحديثة في مجال التكنولوجيا وتحليل البيانات. فبمجرد تصفحنا للإنترنت أو استخدامنا للهواتف الذكية أو التعامل مع أجهزة الاستشعار الذكية، نقوم عن غير قصد بإنتاج كميات هائلة من البيانات.
المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات ، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن حلول.
القيمة هي القدرة على التنبؤ بعدد الأعضاء الجدد الذين سينضمون إلى الموقع ، وعدد العملاء الذين سيجددون بوالص التأمين ، وعدد الطلبات المتوقعة ، وما إلى ذلك.
ستكون شركة التصنيع أقل قيمة مضمنة في متابعة وسائل التواصل الاجتماعي.
تحسين عمليات التسويق: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين عمليات التسويق وزيادة فعالية الحملات الترويجية. من خلال تحليل بيانات العملاء والسوق وسلوك الشراء، يمكن تحديد الجمهور المستهدف بشكل أكثر دقة وتخصيص الرسائل التسويقية بناءً على اهتمامات العملاء الفردية.
باستخدام البيانات الضخمة والتحليل التنبؤي، يمكن للمؤسسات والشركات تحسين تخطيطها واتخاذ القرارات المستنيرة بناءً على رؤى دقيقة حول المستقبل.
يمكن تعريف البيانات المهيكلة بدقة على أنها البيانات الموجودة في حقل ثابت داخل سجل. إنه مرتبط بمخطط معين ، وبالتالي فإن جميع البيانات لها نفس مجموعة الخصائص.
مطلوب معرفة البرمجة ومكتبات تحليل البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتقارير.
هذا المحترف مسؤول عن تصميم وإدارة كميات كبيرة من البيانات. يقوم بإعداد قواعد البيانات بطريقة تتماشى مع أهداف العمل.
التحليل التمييزي: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة في عمليات التحليل التمييزي التي تؤدي إلى معاملة غير عادلة أو تمييز غير مبرر للأفراد بناءً على نور خصائصهم الشخصية مثل العرق، الجنس، الدين، أو العمر.
تحسينات في اتخاذ القرارات: يمكن استخدام البيانات الضخمة في تزويد المديرين وصناع القرار بمعلومات دقيقة وموثوقة لاتخاذ قرارات استراتيجية.
اكتشاف الأنماط: يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات اكتشاف الأنماط للتعامل مع البيانات الضخمة.