البيانات الضخمة Secrets

البيانات الضخمة Secrets

Blog Article

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.

تكتسب الشركات قيمة من خلال قدرتها على تحقيق الدخل من الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة. يتعرفون على عملائهم بشكل أفضل ويستمرون في تقديم عروض أكثر صلة.

النقل: تساعد البيانات الضخمة في تحسين نظام النقل وتقديم خدمات أكثر فعالية وأمانًا.

توجد العديد من الفوائد المحتملة للاستفادة من البيانات الضخمة، ومنها:

باستخدام البيانات الضخمة بشكل صحيح، يُمكن تحقيق فوائد هائلة في مجالات متعددة، بدءًا من تحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية إلى تحسين خدمات العملاء وتطوير الابتكار.

لكنها ليست بهذه البساطة. تستفيد الأنواع المختلفة من أدوات البيانات الضخمة المتنوعة ولها تعقيدات مختلفة تصاحب العمل مع كل نقطة بيانات فردية مأخوذة من الأثير الهائل.

تحديات الجودة: البيانات الضخمة قد تكون متنوعة وغير مهيكلة، ويمكن أن تحتوي على أخطاء أو تشويش.

باستخدام تقنيات تعلم الآلة في تحليل البيانات الكبيرة، يمكننا الحصول على رؤى قيمة واكتشاف أنماط وتوجهات جديدة، مما يساعدنا في اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين أداء العمليات والعمليات الأعمال.

خدمة العملاء المحسّنة ، والكفاءة التشغيلية الأفضل ، واتخاذ القرارات بشكل أفضل هي مزايا قليلة للبيانات الضخمة

هناك ثلاثة أنواع من البيانات الكمية ، وكل منها يحمل معلومات قيمة: بيانات منفصلة ، ومستمرة ، وفاصلة (بالمقارنة مع نور النسبة).

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.

دعنا نستعرض بعض التطبيقات العملية للبيانات الكبيرة في مجالات مختلفة:

يواجه جمع واستخدام البيانات الضخمة تحديات قانونية مهمة، ومن أبرزها:

اكتشاف الأنماط: يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات اكتشاف الأنماط للتعامل مع البيانات الضخمة.