نقص التوافق القانوني: يعتبر تحقيق التوافق القانوني بين متطلبات حماية البيانات واستخدام البيانات الضخمة تحديًا، حيث قد يكون من الصعب مواءمة القوانين المختلفة وتطبيقات البيانات الضخمة.
اتخاذ قرارات أفضل: يوفر تحليل البيانات الضخمة قاعدة موثوقة لاتخاذ القرارات الأعمق والأكثر دقة.
تقنيات التجميع والتصنيف: يُمكن استخدام تقنيات التجميع والتصنيف لتحليل البيانات الضخمة وتنظيمها وتصنيفها. يُمكن تجميع البيانات المتشابهة معًا وفهم العلاقات بينها، وكذلك تصنيف البيانات وفقًا لخصائص محددة، مما يساعد في اتخاذ القرارات الذكية بناءً على الاستنتاجات المستمدة من هذه التقنيات.
تحسين سلسلة التوريد: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد بتوفير رؤى أفضل حول توقعات الطلب وإدارة المخزون.
الامتثال والمسؤولية: قد يكون هناك ضغط قانوني على الشركات للامتثال لمتطلبات التشريعات والتنظيمات المتعلقة بالبيانات الضخمة.
تلعب البيانات الكبيرة دورًا حيويًا في تحسين استراتيجيات التسويق وتحليل سلوك المستهلك. يمكن استخدام تحليل البيانات الكبيرة لفهم احتياجات العملاء وتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت، وتحسين استراتيجيات التسعير والترويج، وتحديد الاتجاهات والتوجهات السوقية.
ويطلق مصطلح البيانات الضخمة على مجموعة من حزم البيانات الضخمة والمعقّدة والتي يصعب التعامل معها من خلال نظم إدارة قواعد البيانات التقليدية من كافة النواحي لتشكل بذلك التخزين، البحث، التمثيل، التحليل.
تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.
البيانات شبه المنظمة غير ملزمة بأي مخطط جامد لتخزين البيانات ومعالجتها.
تتطلب معالجة مثل هذه البيانات نهجًا مختلفًا عن البيانات المنظمة إلى جانب الأدوات والتقنيات المتخصصة.
أهم النقاط التي سنتعلمها: تقنية الذكاء الاصطناعي ودورها في تحسين مستوى الرعاية الصحية استخدام الذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة تحليل البيانات الطبية…
استخدام البيانات الضخمة لتدريب نماذج التعلم الآلي لتحليل الصور والفيديو وتعرف على الأنماط والمعلومات الهامة فيها.
استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتعلم الآلة في استخراج المعلومات القيمة
إنه أكثر من مجرد منتج ثانوي للعمليات والتطبيقات التكنولوجية. تعد البيانات الضخمة من أهم الأصول اليوم.