Getting My البيانات الضخمة To Work

Getting My البيانات الضخمة To Work

Blog Article

تمثل البيانات الضخمة فرصة لاستخدام المعرفة والتحليلات الذكية لاتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نجاح أعمال مستدام ومبتكر في العصر الحديث.

سمات الأجهزة التقويمية المستخدمة مع مصابي الشلل الدماغي

ومع ازدياد حجم الاختلاف لهذه البيانات الضخمة التي نحتاجها نستخدمها في مختلف القطاعات والشركات، حيث أصبحت اليوم أمام خيارين أساسيين، أحدهما الاستغناء عن هذه البيانات، أو البدء بالتعامل معها بشكل أفضل لتحليلها والإستفادة منها. وتظهر التحديات أمام تقنيات إدارة قواعد البيانات التقليدية في التعامل مع البيانات المختلفة وبالسرعة اللازمة، حيث كانت قواعد البيانات التقليدية تتعامل مع المستندات النصية والأرقام فقط، أما البيانات الضخمة اليوم تحوي أنواع جديدة من البيانات التي لا يمكن تجاهلها، لكن مع استخدام الأدوات التقليدية مسبقاً لن نتمكن من تحليل والاستفادة من هذه البيانات الجديدة الضخمة.

المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات ، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن حلول.

هناك رغبة حتمية في تقليل العبء الإضافي الذي يتحمله المهندسون مع توفير نفس المرونة. يتم تمكين هذه المرونة من خلال تنفيذ أفضل الممارسات التي يتم إثارة السخرية منها لأننا نفهم الأنماط التي تعمل ضمن تجريد معين.

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

نظرًا للتنسيق البسيط ، يمكن تنفيذ قارئات تسلسل البيانات على الأجهزة ذات موارد المعالجة وعرض النطاق الترددي المحدود.

تمهد البيانات الضخمة الطريق فعليًا لأي نوع من الرؤى التي اضغط هنا يمكن أن تبحث عنها مؤسسة ما ، سواء كانت تحليلات إرشادية أو وصفية أو تشخيصية أو تنبؤية.

الزراعة: تساعد البيانات الضخمة في تحسين إنتاجية الزراعة وممارسات الزراعة المستدامة.

تتضمن أمثلة البيانات المنظمة الأرقام والتواريخ والسلاسل وما إلى ذلك. يمكن اعتبار بيانات الأعمال الخاصة بموقع التجارة الإلكترونية على أنها بيانات منظمة.

غالبًا ما تكون البيانات الضخمة ، التي تشمل أنواع البيانات المنظمة وغير المنظمة ، هي المادة الخام للمؤسسات لتشغيل التحليلات واستخراج الرؤى التي يمكن أن تساعدهم في صياغة استراتيجيات أعمال أفضل.

يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين العمليات التشغيلية في العديد من الطرق، وفيما يلي بعض الأمثلة:

تخزين البيانات في أعمدة بدلاً من الصفوف لسهولة الاستعلام والتحليل

تؤدي تحليلات البيانات الضخمة إلى فهم أعمق لظروف السوق الحالية وسلوك الشراء لدى العملاء وشعبية المنتج وما إلى ذلك ، لتحسين التخطيط التصنيعي أو الشراء.