Indicators on البيانات الضخمة You Should Know
Indicators on البيانات الضخمة You Should Know
Blog Article
وبالتالي ، يمكن للمهنيين الآخرين إجراء تحليل البيانات ذات الصلة.
تتضمن معالجة البيانات الكبيرة تحديات تتعلق بحجم البيانات وسرعة الاستجابة، ولذلك يتطلب تخزين البيانات الكبيرة استخدام تقنيات مبتكرة للحفاظ على الأمان والسرعة والتوفير المكاني.
التسريبات والاختراقات: البيانات الضخمة قد تكون عُرضة للتسريب أو الاختراق من قبل القراصنة أو المهاجمين.
يعد كتالوج المنتج المنظم بواسطة العلامات مثالاً على البيانات شبه المنظمة.
قد تكون البيانات الضخمة أيضًا ذات طبيعة متجددة وسرعة تدفق عالية، مثل بيانات الشبكات الاجتماعية والأجهزة الذكية.
كيف يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين العمليات التشغيلية؟
استخراج الأنماط والتوجهات من البيانات الكبيرة بشكل تلقائي
من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة وتعلم العميق وتعلم النصوص، يمكن تدريب النماذج الذكية للتعامل البيانات الضخمة مع البيانات الضخمة بكفاءة واستخراج المعلومات القيمة منها.
تشير البيانات الضخمة إلى الكم الهائل والمتزايد باستمرار من البيانات التي تمتلكها المنظمة والتي لا يمكن تحليلها باستخدام الطرق التقليدية.
البيانات الضخمة هي نتيجة ثانوية للانفجار المعلوماتي اليوم. تساهم جميع مجالات العمل والحياة اليومية في تراكم البيانات الضخمة المزدهرة: البيع بالتجزئة والعقارات والسفر والسياحة والتمويل ووسائل التواصل الاجتماعي إلى التكنولوجيا ، كل جانب من جوانب حياتنا من عدد الخطوات التي نتخذها إلى تاريخنا المالي عبارة عن بيانات.
اكتشاف الاتجاهات والفرص الجديدة: بفهم شامل للبيانات الضخمة، يُمكن اكتشاف اتجاهات جديدة وفرص مبتكرة.
التحليل التمييزي: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة في عمليات التحليل التمييزي التي تؤدي إلى معاملة غير عادلة أو تمييز غير مبرر للأفراد بناءً على خصائصهم الشخصية مثل العرق، الجنس، الدين، أو العمر.
ستكون هذه التقنيات مفتاحًا لفهم البيانات الكبيرة بشكل أعمق واكتشاف أنماط جديدة وتوجهات يمكن الاستفادة منها في العديد من المجالات.
ترتيبها عشوائي وعشوائي. يمكن اعتبار الصور ومقاطع الفيديو والمستندات النصية وملفات السجل بشكل عام بيانات غير منظمة.