تحسين التواصل والتفاعل: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستخدمين واحتياجاتهم، مما يساعد على تحسين تجربة المستخدم وتوفير خدمات أفضل.
وهذا يشمل أماكن مثل الهواتف الذكية والأجهزة الداخلية ومحادثات الوسائط الاجتماعية وبيانات مؤشر الأسهم وبيانات من المعاملات المالية.
لا يمكن الاستفادة من البيانات المنظمة إلا في حالات الوظائف المحددة مسبقًا.
التعلم الآلي: يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات الضخمة. يمكن للنماذج الذكية أن تتعلم وتتكيف تلقائيًا من البيانات وتحسين أداءها مع مرور الوقت.
تسجيل الدخول حساب جديد الرئيسية كل الأنشطة بحث تابعنا تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب المزيد
يتم ذلك من خلال تطبيق تقنيات تنظيم البيانات الكبيرة، مثل فهرسة البيانات وتصنيفها وتخطيط البيانات في هياكل متعددة الأبعاد.
تحديات الجودة: البيانات الضخمة قد تكون متنوعة وغير مهيكلة، ويمكن أن تحتوي على أخطاء أو تشويش.
لا يقتصر الأمر على حجم البيانات الضخمة التي يمكن أن تكون أصلًا: فمدى سرعة تدفقها ، أي سرعتها ، مهم أيضًا.
الزراعة: تساعد البيانات الضخمة في تحسين إنتاجية الزراعة وممارسات الزراعة المستدامة.
قوانين حماية الخصوصية: قد تتطلب قوانين حماية البيانات وحماية الخصوصية من المؤسسات والشركات أن تحترم القوانين واللوائح المتعلقة بجمع اضغط هنا واستخدام البيانات الشخصية.
من أبرز الأمثلة على مدى أهمية التعامل والاستفادة من البيانات الضخمة في مختلف القطاعات والتخصصات، فعلى سبيل المثال إن معظم المتاجر الكبيرة حول العالم، والأسواق التجارية التي تتعامل مع بطاقات العملاء العدد الهائل منها، فلا بد من الاستفادة من هذه البيانات والقيام بمعالجتها بطريقة تساعدها على فهم المشترين بشكل أفضل، ليتم من خلال بياناتهم تطوير العمل وتقديم أفضل الخدمات والنتائج، ومن ذلك كل مقاطع الفيديو التي تسجلها الأجهزة الطبية خلال العمليات الجراحية، لا يتم الاستفادة منها بالشكل المطلوب، بل ويتم حذفها خلال أسابيع.
تُستخدم لغة تسلسل البيانات لتبادل البيانات شبه المهيكلة عبر الأنظمة التي قد تحتوي على بنية أساسية أساسية متنوعة.
تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
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.