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.
هناك العديد من تطبيقات البيانات الكبيرة في العالم الحقيقي، بدءًا من استخدامها في الصناعة والتجارة وصولاً إلى الرعاية الصحية وأكثر.
الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي والأخلاق: دورهما في عالمنا الحديث
يمكن أن تمتد مجموعة متنوعة من البيانات لمساعدة المؤسسات على فهم ملفات تعريف العملاء وشخصياتهم. على سبيل المثال ، قد تجد الشركة أنه من المفيد معرفة ليس فقط عدد الأشخاص الذين يفتحون رسالتهم الإخبارية ، ولكن أيضًا لماذا قاموا بفتحها وتمييز خصائص الجمهور.
تتضمن أمثلة تحليلات البيانات الضخمة البورصات ومواقع التواصل الاجتماعي والمحركات النفاثة وما إلى ذلك.
قبل أن تكون أجهزة الكمبيوتر عنصرًا أساسيًا في كل منزل ، وكانت الهواتف المحمولة في جيوب الجميع ، كان الاتصال والبيانات المحيطة بهذا الاتصال أقل بشكل ملحوظ.
باستخدام البيانات الضخمة، يمكن تحسين العمليات التشغيلية بشكل شامل وزيادة الكفاءة والإنتاجية.
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.
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.
تحسين خدمة العملاء: يمكن استخدام البيانات الضخمة لفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم. يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والتقييمات والمراجعات، وتحليلها لاكتشاف الاتجاهات والمعايير التي تؤثر في تجربة العملاء.
البيانات الضخمة هي أصول معلوماتية كبيرة الحجم وعالية السرعة و/أو عالية التنوع تتطلب أشكالًا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات التي تتيح تحسين الرؤية واتخاذ القرار وأتمتة العمليات.
دعنا نستعرض بعض التطبيقات العملية للبيانات الكبيرة نون في مجالات مختلفة:
تمكننا تقنيات تعلم الآلة من استخراج النماذج والتوجهات من البيانات الكبيرة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات التقليدية. من أبرز تلك العوامل: