An Unbiased View of البيانات الضخمة
An Unbiased View of البيانات الضخمة
Blog Article
تتضمن تقنيات تعلم الآلة في البيانات الكبيرة تصنيف البيانات، وتجميعها، وتحليلها لاكتشاف العلاقات والنماذج المختلفة. يمكن استخدام تعلم الآلة في توجيه الإعلانات وتحسين تجربة المستخدم، وتوفير الأمن السيبراني، وتحليل الصور والفيديو، والتوصيات الشخصية، والتعرف على النصوص والصوت وغيرها الكثير من التطبيقات الحياتية والصناعية.
بالإضافة إلى ذلك، يجب تنظيم البيانات بطريقة مناسبة لتسهيل عملية الوصول إليها واستخدامها.
تحسينات في إدارة المخاطر: يمكن استخدام البيانات الضخمة للتحليل والتنبؤ بالمخاطر والتحكم فيها بشكل أفضل.
التحليل غير المصرح به: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستخدمين واستهدافهم بطرق غير مشروعة أو غير مصرح بها.
تحسينات في الإنتاجية والكفاءة: باستخدام التحليل البياني، يمكن تحليل البيانات الضخمة لتحديد العوامل التي تؤثر في كفاءة العمليات وتحسينها.
يُمكن أيضًا استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف فرص جديدة وابتكار حلول فعّالة للمشاكل المعقدة.
استخراج الأنماط والتوجهات من البيانات الكبيرة بشكل تلقائي
تتراوح حجم البيانات الضخمة من عدة تيرابايتات إلى بتابايتات وحتى زيتابايتات من البيانات.
مع تزايد عدد الأشخاص الذين يستخدمون الإنترنت بشكل كبير ، لا تنام البيانات أبدًا.
يوجد العديد من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مجال المالية ويمكن استخدامه لتحسين العمليات المالية واتخاذ القرارات. تقنيات…
فهم احتياجات العملاء وتحسين نور الإمارات تجربة التسوق عبر الإنترنت، تحسين استراتيجيات التسعير والترويج
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.
يتزايد اعتماد الحوسبة السحابية كل عام ، ولن يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لمعرفة السبب.
تحقيق الذكاء: يهدف تحليل البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي إلى تحقيق الذكاء والتفاعل البشري-الآلة.