"Understanding is not nearly becoming much better at your position: it is so A lot greater than that. Coursera makes it possible for me to know without limitations."
بالإضافة إلى ذلك، يجب تنظيم البيانات بطريقة مناسبة لتسهيل عملية الوصول إليها واستخدامها.
باستخدام تقنيات التحليل المتقدمة، يُمكن استخلاص النقاط الرئيسية والتوجهات من البيانات، مما يدعم عملية صنع القرارات الاستراتيجية.
إنها تمكن المؤسسات من استخدام مصادر البيانات الخاصة بها بشكل أكثر فعالية وتحويلها إلى معرفة قيمة يمكن استخدامها في تحقيق الأهداف والنمو الاستراتيجي.
تحليل البيانات الضخمة يساعد أيضًا في تحديد وحل المشكلات وتحسين العمليات الداخلية لتحقيق أعلى مستويات الكفاءة.
تعتمد تقنيات تحليل البيانات الكبيرة على القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات بطرق متقدمة وذكية. يتضمن تحليل البيانات الكبيرة استخدام تقنيات الإحصاء وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط والتوجهات والعلاقات المخفية في البيانات.
يعتبر تحليل البيانات الكبيرة أداة رئيسية لفهم واستغلال البيانات الهائلة التي تمتلكها المؤسسات واستخراج القيمة الحقيقية منها.
تمهد البيانات الضخمة الطريق فعليًا لأي نوع من الرؤى التي يمكن أن تبحث عنها مؤسسة ما ، سواء كانت تحليلات إرشادية أو وصفية أو تشخيصية نور الإمارات أو تنبؤية.
تتمثل القيمة في معرفة من هم أفضل العملاء ومن سيخرجون من الخريطة في غضون أسابيع أو أشهر قليلة ، ولن يعودوا أبدًا.
نجحت الحواسيب الكبيرة في حل مشاكل اليوم ولكنها كانت باهظة الثمن ، لذلك كانت الشركات الكبرى فقط مثل البنوك قادرة على الاستفادة منها بشكل فعال. لقد كانوا فعالين للغاية في اجتياز الهياكل الشبيهة بالأشجار ، لكنهم فرضوا علاقة صارمة للغاية بين شخص وآخر قد يكون من الصعب التعبير عنها للمبرمج وجعل تطبيقاتهم صعبة التغيير.
أما السرعة، فتتعلق بالقدرة على التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي وبسرعة عالية. أما التنوع، فتعني تنوع مصادر البيانات وأن تكون متنوعة في الشكل والنوع وصيغة البيانات المتاحة.
البيانات الضخمة تثير العديد من القضايا الأخلاقية وتتطلب الانتباه إلى حقوق الخصوصية، وفيما يلي بعض الأخلاقيات المتعلقة بالبيانات الضخمة وحقوق الخصوصية:
يتزايد اعتماد الحوسبة السحابية كل عام ، ولن يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لمعرفة السبب.
تؤدي تحليلات البيانات الضخمة إلى فهم أعمق لظروف السوق الحالية وسلوك الشراء لدى العملاء وشعبية المنتج وما إلى ذلك ، لتحسين التخطيط التصنيعي أو الشراء.