Not known Facts About البيانات الضخمة
Not known Facts About البيانات الضخمة
Blog Article
تحسين صنع القرارات: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحليل الاتجاهات والنماذج والتوقعات، مما يساعد على اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق نتائج أفضل.
تبدأ معالجة البيانات الضخمة بإعداد استراتيجية لتسخيرها. تتمثل الخطوة التالية في تحديد مصادرها ومواقعها وأنظمتها ومستخدميها ومالكيها وفهرستها وكيفية تدفقها. ثم إنشاء بنية تحتية لتخزين البيانات وإدارتها بحيث يمكن الوصول إليها بسهولة للتحليل ، وهي الخطوة الأخيرة لتسهيل عملية الاعتماد على البيانات اتخاذ القرار.
لا يمكن الاستفادة من البيانات المنظمة إلا في حالات الوظائف المحددة مسبقًا.
البيانات الضخمة توفر العديد من الفوائد المحتملة، بما في ذلك:
"I instantly utilized the ideas and competencies I acquired from my classes to an remarkable new project at operate."
يتم ذلك من خلال تطبيق تقنيات تنظيم البيانات الكبيرة، مثل فهرسة البيانات وتصنيفها وتخطيط البيانات في هياكل متعددة الأبعاد.
فهي تمتاز بذلك بحجم يفوق قدرة أدوات قواعد البيانات التقليدية، والتدفّق الهائل لإتاحة البيانات الضخمة خصوصاً مع انتشار الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء.
تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.
تستخدم لتحسين سرعة استجابة التطبيقات والاستعلامات التي تتعامل مع البيانات الكبيرة، مثل تجزئة البيانات وتوزيعها على عدة خوادم.
تتطلب نور الامارات معالجة مثل هذه البيانات نهجًا مختلفًا عن البيانات المنظمة إلى جانب الأدوات والتقنيات المتخصصة.
مثال على نموذج هرمي لتحسين الرصيف والذي ينقسم إلى ثلاث فئات ، والتي قد يكون لها فئاتها الخاصة. يجب أن تتجه جميع الهياكل إلى أسفل ولا يمكن الاتصال مرة أخرى بفئة رئيسية. هذا يشكل علاقة رأس بأطراف تسمى شجرة. “النموذج الهرمي” بقلم وزارة النقل الأمريكية ، بدون تاريخ. المجال العام.
يستخدم مطورو البرامج لغات التسلسل لكتابة البيانات المستندة إلى الذاكرة في الملفات والعبور والتخزين والتحليل. لا يحتاج المرسل والمتلقي إلى معرفة النظام الآخر.
الذكاء الاصطناعي الدليل الكامل لفهم البيانات الكبيرة واستخداماتها
يمكن تخزين البيانات إما في الموقع في مستودع بيانات تقليدي ، لكن حلول التخزين السحابية اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة. هذه أكثر اقتصادا وتوفر درجة معينة من المرونة. عندما يتعلق الأمر بالمعالجة ، فإن أنظمة الحوسبة المتاحة اليوم تساوي السرعة والقوة وخفة الحركة اللازمة لتلبية متطلبات الوصول إلى أحجام البيانات الضخمة هذه.