البيانات الضخمة - An Overview

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.

إن عالم تحليلات البيانات الضخمة مبني على أكتاف العمالقة: إن إمكانات جمع البيانات وتحليلها معروفة منذ عقود ، إن لم يكن لقرون.

الأمان والحماية: يجب أن تتخذ الشركات والمؤسسات إجراءات مناسبة لحماية البيانات الضخمة من الوصول غير المصرح به والاستخدام غير القانوني.

البيانات الضخمة توفر العديد من الفوائد المحتملة، بما في ذلك:

تدرك الشركات مزايا الحوسبة السحابية وترى كيف تؤثر على إنتاجها وتعاونها وأمانها وإيراداتها.

كما أنه يطور مقترحات التحسين للمواقع على الإنترنت ويصمم إستراتيجيات القياس. المعرفة المتعمقة للتسويق واستراتيجية العمل ومهارات الاتصال ضرورية له حتى يكون لديه القدرة على الإبلاغ عن النتائج.

تحليل السلوك والاتجاهات: يمكن تحليل البيانات الضخمة للكشف عن السلوكيات والاتجاهات في المستقبل. يُمكن تحليل البيانات للكشف عن النماذج الزمنية والتوجهات والتغيرات، مما يساعد في توقع المستقبل واتخاذ القرارات الاستراتيجية بناءً على هذه التحليلات.

إنها أكثر مرونة من البيانات المنظمة ولكنها أقل مرونة من البيانات غير المنظمة

الزراعة: تساعد البيانات الضخمة في تحسين إنتاجية الزراعة وممارسات الزراعة المستدامة.

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 نون الاتجاهات والمعايير التي تؤثر في تجربة العملاء.

لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج المعلومات القيمة، يجب أن تتوفر عناصر أساسية مثل البنية التحليلية الصحيحة، والأدوات والتقنيات المناسبة للتحليل، والقدرة على تفسير النتائج بشكل فعال.

تحسين خدمة العملاء: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن تحسين خدمة العملاء وتلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. من خلال تحليل البيانات المتاحة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم، يمكن تحديد الأنماط الاستهلاكية والتوجهات وتقديم تجارب مخصصة ومحسّنة.

في هذا القسم، سنناقش العلاقة بين البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي وكيف يمكن استخدام البيانات الضخمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات التقليدية. من أبرز تلك العوامل: