البيانات الضخمة - An Overview

البيانات الضخمة - An Overview

Blog Article

تلعب البيانات الضخمة دورًا مهمًا في الصناعات المختلفة، وتوفر فرصًا كبيرة لتحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية.

استخدام البيانات الضخمة يمكن أن يساهم في تحسين العمليات التشغيلية في العديد من الطرق، ومنها:

التسريبات والاختراقات: البيانات الضخمة قد تكون عُرضة للتسريب أو الاختراق من قبل القراصنة أو المهاجمين.

دورات دورات تعليمية بطاقات هدية شراء بطاقة هدية استخدم بطاقة هدية المزيد

القيمة هي القدرة على التنبؤ بعدد الأعضاء الجدد الذين سينضمون إلى الموقع ، وعدد العملاء الذين سيجددون بوالص التأمين ، وعدد الطلبات المتوقعة ، وما إلى ذلك.

يشير التنوع إلى مجموعة المصادر التي يمكن للشركة من خلالها الحصول على البيانات الضخمة ومجموعة كبيرة من التنسيقات التي يمكن أن تظهر بها.

الحجم الضخم: تتميز البيانات الكبيرة بحجمها الهائل، حيث يمكن أن تصل إلى مئات التيرابايتات أو حتى بيتابايتات من البيانات.

من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن للنظم الذكاء الاصطناعي التعلم من هذه البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق توقعات دقيقة.

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.

تطور التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي: يعتبر الاستفادة من البيانات الضخمة أساسًا لتطور التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي. فباستخدام البيانات الضخمة، يُمكن تدريب النماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين البيانات الضخمة أدائها في مجالات مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات.

يهدف إلى فهم البيانات التي تم جمعها من مشاريع تكامل البيانات الضخمة وتحويل هذه البيانات إلى معلومات مفيدة وذات صلة للأعمال. وهو مسؤول عن إدارة البيانات والبنية التحتية وإدارة المعرفة وخطط تحليل البيانات الرائدة في بيئات مثل وسائل التواصل الاجتماعي.

يستخدم مطورو البرامج لغات التسلسل لكتابة البيانات المستندة إلى الذاكرة في الملفات والعبور والتخزين والتحليل. لا يحتاج المرسل والمتلقي إلى معرفة النظام الآخر.

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

يمكن استخدام البيانات الكبيرة لتحسين جودة الرعاية الصحية واتخاذ قرارات طبية مبنية على أدلة. يمكن تحليل البيانات الكبيرة لتشخيص الأمراض وتوفير العلاج المناسب، وتحسين إدارة المستشفيات وتخطيط الموارد، وتحسين رعاية المرضى وتوجيه العمليات السريرية.