The 2-Minute Rule for البيانات الضخمة
The 2-Minute Rule for البيانات الضخمة
Blog Article
تشمل البيانات الضخمة مصادر متعددة مثل وسائط التواصل الاجتماعي، والأجهزة الذكية، والسجلات الإلكترونية، والأجهزة الاستشعار، والمزيد.
اتخاذ قرارات أفضل: يوفر تحليل البيانات الضخمة قاعدة موثوقة لاتخاذ القرارات الأعمق والأكثر دقة.
التعلم الآلي: يُمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات الضخمة واستخراج النماذج والتوقعات منها.
دورات دورات تعليمية بطاقات هدية شراء بطاقة هدية استخدم بطاقة هدية المزيد
الامتثال والمسؤولية: قد يكون هناك ضغط قانوني على الشركات للامتثال لمتطلبات التشريعات والتنظيمات المتعلقة بالبيانات الضخمة.
قبل أن تكون أجهزة الكمبيوتر عنصرًا أساسيًا في كل منزل ، وكانت الهواتف المحمولة في جيوب الجميع ، كان الاتصال والبيانات المحيطة بهذا الاتصال أقل بشكل ملحوظ.
الاستخدام الغير مشروع: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة بطرق غير مشروعة أو غير قانونية مثل الاستخدام في التجسس أو التمييز أو الانتهاكات الأخلاقية.
نقص الأمان: يتطلب تخزين ومعالجة البيانات الضخمة نظم أمان قوية وإجراءات وقائية لمنع الوصول غير المصرح به والاستخدام السلبي.
تستخدم لتحليل البيانات الكبيرة وتحويلها إلى معلومات قيمة باستخدام تقنيات الاستدلال الإحصائي والتحليل العاملي والتعرف على الأنماط.
البيانات الضخمة هي نتيجة ثانوية للانفجار المعلوماتي اليوم. تساهم جميع مجالات العمل والحياة اليومية في تراكم البيانات الضخمة المزدهرة: البيع بالتجزئة والعقارات والسفر والسياحة والتمويل ووسائل التواصل الاجتماعي إلى التكنولوجيا ، كل جانب من جوانب حياتنا من عدد الخطوات التي نتخذها إلى تاريخنا المالي عبارة عن بيانات.
في صناعة التصنيع، تلعب البيانات الكبيرة دورًا حيويًا في تحسين عمليات التصنيع وزيادة الكفاءة. نور يمكن استخدام تحليل البيانات الكبيرة لتحليل أداء الآلات والمعدات، والتنبؤ بالأعطال والصيانة الوقائية، وتحسين سلاسل التوريد وتقليل التكاليف والهدر.
يستخدم مطورو البرامج لغات التسلسل لكتابة البيانات المستندة إلى الذاكرة في الملفات والعبور والتخزين والتحليل. لا يحتاج المرسل والمتلقي إلى معرفة النظام الآخر.
تعريف البيانات الضخمة: تعني البيانات الضخمة بيانات ضخمة الحجم.
يمكن تخزين البيانات إما في الموقع في مستودع بيانات تقليدي ، لكن حلول التخزين السحابية اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة. هذه أكثر اقتصادا وتوفر درجة معينة من المرونة. عندما يتعلق الأمر بالمعالجة ، فإن أنظمة الحوسبة المتاحة اليوم تساوي السرعة والقوة وخفة الحركة اللازمة لتلبية متطلبات الوصول إلى أحجام البيانات الضخمة هذه.