تشمل البيانات الضخمة مصادر متعددة مثل وسائط التواصل الاجتماعي، والأجهزة الذكية، والسجلات الإلكترونية، والأجهزة الاستشعار، والمزيد.
مهارات العمل: سيحتاج متخصصو البيانات الضخمة إلى فهم أهداف العمل الموضوعة ، بالإضافة إلى العمليات الأساسية التي تدفع نمو الأعمال وأرباحها.
استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستهلكين وتوفير تجربة تسويق مخصصة وفعالة.
التجزئة: تستخدم البيانات الضخمة في صناعة التجزئة لتحليل سلوك المستهلك وتحسين تجربة التسوق.
تشير التوجهات الحالية إلى أن معالجة البيانات الكبيرة ستستمر في التطور والتطور. من المتوقع أن تظهر تقنيات جديدة لتحليل البيانات الكبيرة، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في عملية تحليل البيانات واستخلاص المعلومات.
تحديات التخزين: تخزين البيانات الضخمة يتطلب مساحة تخزين كبيرة وبنية تحتية قوية.
يعتبر تحليل البيانات الكبيرة أداة رئيسية لفهم واستغلال البيانات الهائلة التي تمتلكها المؤسسات واستخراج القيمة الحقيقية منها.
من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن للنظم الذكاء الاصطناعي التعلم من هذه البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق توقعات دقيقة.
تمت تحريره بواسطة: بتول عتوم - اخر تحديث : ٠٧:٠٤:٠٧ ، ٠٣ نوفمبر ٢٠٢٠ - مشاهدات : ٩٠٢
جاء هذا الانفجار في جمع البيانات من القدرة على أتمتة عملية الجمع حيث كان على المستخدمين تاريخيًا تقديم ملاحظات في شكل نور استطلاعات رأي ومكالمات هاتفية وما إلى ذلك.
الذكاء الاصطناعي التأثير والدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في المالية
من أمثلة استخدامات التحليل الإحصائي في البيانات الكبيرة، يمكننا ذكر تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرين، وتحليل التصنيف لتصنيف البيانات في فئات مختلفة، وتحليل التجمع لتجميع العناصر المتشابهة معًا، وتحليل التوقعات والتنبؤ باستخدام نماذج إحصائية.
للتغلب على هذه المشاكل، يجب تطبيق إجراءات أمان قوية مثل تشفير البيانات، وتطبيق السياسات والإجراءات الصارمة لحماية البيانات، وتدريب الموظفين على قواعد الأمان، والامتثال للقوانين والتشريعات المتعلقة بالخصوصية والأمان.
هذه بعض التحديات القانونية التي يجب مراعاتها عند جمع واستخدام البيانات الضخمة، ويتوجب على المؤسسات الامتثال للقوانين واللوائح المعمول بها في السوق التي يعملون بها.