تحليل الشبكات الاجتماعية: يُمكن تحليل البيانات الضخمة المتعلقة بالشبكات الاجتماعية لفهم العلاقات بين الأفراد وتحليل سلوكهم.
تحسين سلسلة التوريد: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد بتوقع الطلب وتحسين إدارة المخزون. عن طريق تحليل البيانات المتاحة حول أنماط الشراء والاحتياجات الاستهلاكية، يمكن تحديد الأنماط الاستهلاكية المتكررة وتوقع الطلب المستقبلي، مما يمكن من تخطيط أفضل لإمدادات المنتجات وتجنب نقص أو فائض المخزون.
تتضمن استخدام قواعد بيانات ذات أداء عالي، وتقنيات التجزئة، وتقنيات الضغط لتحسين كفاءة تخزين البيانات الكبيرة.
التعلم الآلي: يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات الضخمة. يمكن للنماذج الذكية أن تتعلم وتتكيف تلقائيًا من البيانات وتحسين أداءها مع مرور الوقت.
على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعة ضخمة من البيانات، مما يمكنها من التعرف على أنماط وتصنيف البيانات بدقة عالية.
البيانات الضخمة لها تأثير كبير على العالم الحديث في عدة جوانب:
مع استخدام تحليل البيانات الكبيرة بشكل صحيح، يمكن للمؤسسات استخدام البيانات الكبيرة لاتخاذ قرارات أفضل وتحقيق النجاح والابتكار في مجالاتها المختلفة.
الفرق بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المنظمة
الحفاظ على العملاء سعداء أمر بالغ الأهمية لاستمرارية العمل. تقطع الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة شوطًا طويلاً في إدارة التوقعات وتصميم حملات تسويقية لا تُنسى نور وفعالة لمختلف شخصيات العملاء.
تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب دروس ومقالات
يشير مصطلح “السرعة” إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات.
يُمكن تحليل البيانات للكشف عن الأنماط والتحليلات الفعّالة لتحسين الكفاءة وتقليل التكاليف وزيادة الإنتاجية.
وهذا يتطلب استخدام تقنيات متقدمة لمعالجة وتحليل هذا النوع المتنوع من البيانات.
صيانة متقدمة: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن رصد حالة المعدات والأجهزة وتنبيه المشغلين حول أي مشكلات محتملة قبل حدوث الأعطال.