"Learning is not nearly currently being better at your occupation: it's so much much more than that. Coursera permits me to understand without having limits."
بالإضافة إلى ذلك، يجب تنظيم البيانات بطريقة مناسبة لتسهيل عملية الوصول إليها واستخدامها.
تعتبر البيانات الكبيرة من أهم التطورات الحديثة في مجال التكنولوجيا وتحليل البيانات. فبمجرد تصفحنا للإنترنت أو استخدامنا للهواتف الذكية أو التعامل مع أجهزة الاستشعار الذكية، نقوم عن غير قصد بإنتاج كميات هائلة من البيانات.
البيانات الضخمة توفر العديد من الفوائد المحتملة، بما في ذلك:
على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعة ضخمة من البيانات، مما يمكنها من التعرف على أنماط وتصنيف البيانات بدقة عالية.
التحقق من الهوية والتزوير: قد يواجه المنظمات تحديات في التحقق من هوية الأفراد أو صحة البيانات الضخمة.
وهي حجم البيانات التي يتم استخراجها من مصدر ما، وهذا هو أساس تحديد ما هي قيمة احتمالية البيانات لكي يتم تحدد من ضمن البيانات الضخمة؛ فهو عدد التيراباتيت من البيانات التي يتم جمعها يومياً من المصادر، و قد تكون الخاصية الأكثر أهمية في تحليل البيانات الضخمة، وكما أن وصفها بالضخمة لا يحدد كمية معينة؛ بل يقاس عادة بالبيتا بايت أو بالإكسا بايت.
الحفاظ على الاستدامة: يجب على الشركات والمؤسسات النظر في تأثير استخدام البيانات الضخمة على البيئة والمجتمع.
نحن نحب العلم ونحب علوم الكمبيوتر، ولكن لا تسيئوا فهمنا. فالحقيقة أننا نهتم بالبيانات الضخمة لأنها يمكن أن تضيف قيمة إلى شركاتنا وحياتنا وعالمنا.
ولكننا نريد أن نطرح خاصية سادسة وسنطلب منك التدريب على كتابة أسئلة البيانات الضخمة التي تستهدف هذه الخاصية، ألا وهي القيمة.
من أبرز الأمثلة على مدى أهمية التعامل والاستفادة من البيانات الضخمة في مختلف القطاعات والتخصصات، فعلى سبيل المثال إن معظم المتاجر الكبيرة حول العالم، والأسواق التجارية التي تتعامل مع بطاقات العملاء العدد الهائل منها، فلا بد من الاستفادة من هذه البيانات والقيام بمعالجتها بطريقة تساعدها على فهم المشترين بشكل أفضل، ليتم من خلال بياناتهم تطوير العمل وتقديم أفضل الخدمات والنتائج، ومن ذلك كل مقاطع الفيديو التي تسجلها الأجهزة الطبية خلال العمليات الجراحية، لا يتم الاستفادة منها بالشكل المطلوب، بل ويتم حذفها خلال أسابيع.
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.
يعد الاستثمار في البرامج التي يمكنها إدارة وتحليل كميات ضخمة من البيانات ، لا سيما في الوقت الفعلي ، خطوة حيوية لإدارة البيانات الضخمة.
تؤدي تحليلات البيانات الضخمة إلى فهم أعمق لظروف السوق الحالية وسلوك الشراء لدى العملاء وشعبية نور المنتج وما إلى ذلك ، لتحسين التخطيط التصنيعي أو الشراء.