Indicators on البيانات الضخمة You Should Know

Indicators on البيانات الضخمة You Should Know

Blog Article

تمثل البيانات الضخمة فرصة لاستخدام المعرفة والتحليلات الذكية لاتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نجاح أعمال مستدام ومبتكر في العصر الحديث.

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

يتم إنشاء البيانات بنص عادي بحيث يمكن استخدام أدوات تحرير النص المختلفة لرسم رؤى قيمة.

في هذا القسم، سنتعرف على التحليل الإحصائي للبيانات الكبيرة وكيفية استخدام الأدوات الإحصائية في تحليل البيانات الكبيرة. يعد التحليل الإحصائي جزءًا أساسيًا من عملية استخلاص المعلومات القيمة من البيانات الكبيرة، حيث يساعد في تحليل السمات والتوجهات والعلاقات بين المتغيرات المختلفة.

"I straight applied the concepts and abilities I realized from my classes to an remarkable new challenge at get the job done."

تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: يُمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، مثل تقنيات التصنيف والتجميع والتنبؤ.

وهي حجم البيانات التي يتم استخراجها من مصدر ما، وهذا هو أساس تحديد ما هي قيمة احتمالية البيانات لكي يتم تحدد من ضمن البيانات الضخمة؛ فهو عدد التيراباتيت من البيانات التي يتم جمعها يومياً من المصادر، و قد تكون الخاصية الأكثر أهمية في تحليل البيانات الضخمة، وكما أن وصفها بالضخمة لا يحدد كمية معينة؛ بل يقاس عادة بالبيتا بايت أو بالإكسا بايت.

تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.

هيكل مشابه للوثائق المميزة بالملصقات والقوائم والفهارس

تحليل البيانات الكبيرة هو أداة قوية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ورؤية الأنماط غير المرئية في البيانات الهائلة.

غالبًا ما تكون البيانات الضخمة ، التي تشمل أنواع البيانات المنظمة وغير المنظمة ، هي المادة الخام للمؤسسات لتشغيل التحليلات واستخراج الرؤى التي يمكن أن تساعدهم في صياغة استراتيجيات أعمال أفضل.

استخدام البيانات الضخمة لتدريب نماذج التعلم الآلي لتحليل الصور والفيديو وتعرف على الأنماط والمعلومات الهامة فيها.

البيانات المهيكلة تسمى أيضًا البيانات العلائقية. يتم تقسيمها إلى جداول متعددة لتعزيز تكامل البيانات عن طريق إنشاء سجل واحد لتصوير كيان. يتم فرض العلاقات من خلال نور الامارات تطبيق قيود الجدول.

صيانة متقدمة: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن رصد حالة المعدات والأجهزة وتنبيه المشغلين حول أي مشكلات محتملة قبل حدوث الأعطال.