"Learning just isn't almost staying superior at your position: it's so A lot over that. Coursera enables me to learn with out restrictions."
تكتسب الشركات قيمة من خلال قدرتها على تحقيق الدخل من الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة. يتعرفون على عملائهم بشكل أفضل ويستمرون في تقديم عروض أكثر صلة.
يُمكن للتكنولوجيا الاستفادة من البيانات الضخمة في مجالات مثل السيارات الذاتية القيادة، والروبوتات، وتحليل الصور والفيديو، والترجمة الآلية، والمزيد.
إنها تمكن المؤسسات من استخدام مصادر البيانات الخاصة بها بشكل أكثر فعالية وتحويلها إلى معرفة قيمة يمكن استخدامها في تحقيق الأهداف والنمو الاستراتيجي.
"I straight used the ideas and skills I learned from my programs to an enjoyable new venture at work."
تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: يُمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، مثل تقنيات التصنيف والتجميع والتنبؤ.
تتميز البيانات الكبيرة عن البيانات التقليدية بثلاثة عناصر رئيسية: الحجم، والسرعة، والتنوع. يتعلق الحجم بكمية البيانات المنتجة والتي تتزايد بشكل مستمر.
تعد سرعة التقاط البيانات نور وتحليلها رصيدًا كبيرًا للشركات لاتخاذ قرارات سريعة.
مع تزايد عدد الأشخاص الذين يستخدمون الإنترنت بشكل كبير ، لا تنام البيانات أبدًا.
تحليل تأثير الحملات التسويقية: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل تأثير الحملات التسويقية وقياس فاعليتها.
تساعد الرؤى التي توفرها تحليلات البيانات الضخمة الشركات على ابتكار منتجاتها وإعادة تطويرها باستمرار للبقاء في صدارة المنافسة.
من أمثلة استخدامات التحليل الإحصائي في البيانات الكبيرة، يمكننا ذكر تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرين، وتحليل التصنيف لتصنيف البيانات في فئات مختلفة، وتحليل التجمع لتجميع العناصر المتشابهة معًا، وتحليل التوقعات والتنبؤ باستخدام نماذج إحصائية.
بفضل هذه الأدوات، يمكننا استخلاص المعرفة والرؤى القيمة من البيانات الكبيرة واستثمارها في تحسين الأداء وتحقيق التفوق التنافسي.
إنه أكثر من مجرد منتج ثانوي للعمليات والتطبيقات التكنولوجية. تعد البيانات الضخمة من أهم الأصول اليوم.