Little Known Facts About البيانات الضخمة.
Little Known Facts About البيانات الضخمة.
Blog Article
يتم تصنيف البيانات الضخمة بثلاث طرق: البيانات المنظمة. البيانات غير المهيكلة. البيانات شبه المنظمة.
لقد كانت بداية حقبة أنتجنا فيها أجهزة كمبيوتر لفئات متعددة من المشكلات بدلاً من البناء المخصص لكل حالة استخدام معينة.
كيفية إنشاء قاعدة بيانات للعملاء والأدوات التي يمكنك إستعمالها
أما بالنسبة لنوعية البيانات الضخمة، فهي تشمل مجموعة متنوعة من الأشكال والأنماط. يمكن أن تكون البيانات الضخمة نصوصًا، وصورًا، ومقاطع فيديو، وملفات صوتية، ومستندات إلكترونية، وسجلات مستخدمين، والمزيد.
البيانات الضخمة هي مصطلح يستخدم لوصف مجموعة من البيانات الضخمة في الحجم والتي تتزايد باطراد مع مرور الوقت.
يتم ذلك من خلال تطبيق تقنيات تنظيم البيانات الكبيرة، مثل فهرسة البيانات وتصنيفها وتخطيط البيانات في هياكل متعددة الأبعاد.
يمكن أن تكون تحليلات البيانات الضخمة أيضًا مقياسًا للمشاعر ، يقيس شعور المستهلكين تجاه علامتك التجارية أو خدمتك أو منتجك.
باستخدام تقنيات تعلم الآلة في تحليل البيانات الكبيرة، يمكننا الحصول على رؤى قيمة واكتشاف أنماط وتوجهات جديدة، مما يساعدنا في اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين أداء العمليات والعمليات الأعمال.
يمكن أن تتكون البيانات الضخمة من بيانات منظمة تقليدية أو بيانات غير منظمة أو شبه منظمة. من الأمثلة على البيانات الضخمة غير المهيكلة – والمتنامية باستمرار – البيانات التي ينشئها المستخدم على وسائل التواصل الاجتماعي.
هناك ثلاثة أنواع من البيانات الكمية ، وكل منها يحمل معلومات قيمة: بيانات منفصلة ، ومستمرة ، وفاصلة (بالمقارنة مع النسبة).
أهم النقاط التي سنتعلمها: تقنية البيانات الضخمة الذكاء الاصطناعي ودورها في تحسين مستوى الرعاية الصحية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الطبية…
تعتبر تقنيات تعلم الآلة أداة قوية في عالم البيانات الكبيرة، حيث تساهم في تحويل البيانات إلى معلومات قيمة وإجراء تحليلات شاملة لدعم عمليات الاتخاذ القائمة على الأدلة القوية والمعرفة العميقة.
في هذا القسم، سنناقش العلاقة بين البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي وكيف يمكن استخدام البيانات الضخمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يمكن استخدام البيانات الكبيرة لتحسين جودة الرعاية الصحية واتخاذ قرارات طبية مبنية على أدلة. يمكن تحليل البيانات الكبيرة لتشخيص الأمراض وتوفير العلاج المناسب، وتحسين إدارة المستشفيات وتخطيط الموارد، وتحسين رعاية المرضى وتوجيه العمليات السريرية.