تشمل البيانات الضخمة مصادر متعددة مثل وسائط التواصل الاجتماعي، والأجهزة الذكية، والسجلات الإلكترونية، والأجهزة الاستشعار، والمزيد.
تحليل البيانات الضخمة يلعب دورًا حاسمًا في اتخاذ القرارات الذكية في العديد من المجالات.
تحسين الخدمات وتجربة العملاء: يُمكن استخدام البيانات الضخمة لفهم العملاء بشكل أفضل وتلبية احتياجاتهم وتفضيلاتهم بشكل دقيق.
المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات ، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن حلول.
في هذا القسم، سنتحدث عن التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي في المجال المالي ودوره في تغيير وتحسين طرق إدارة المال والاستثمار. أهم ما تعلمته يساهم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية وتحليل الأداء المالي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
يُمكن أيضًا استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف فرص جديدة وابتكار حلول فعّالة للمشاكل المعقدة.
ومن خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للشركات تحديد الاتجاهات والفرص والتحسينات المحتملة، وبالتالي تحقيق النجاح والتفوق في السوق.
طالما يتم استخدام نفس لغة التسلسل ، يمكن فهم البيانات من قبل كلا النظامين بشكل مريح. هناك ثلاث لغات تسلسلية مستخدمة في الغالب.
تحليل الأنماط نون والتوجهات والعلاقات في البيانات الكبيرة
مطلوب معرفة البرمجة ومكتبات تحليل البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتقارير.
هذا المحترف مسؤول عن تصميم وإدارة كميات كبيرة من البيانات. يقوم بإعداد قواعد البيانات بطريقة تتماشى مع أهداف العمل.
ومع ذلك ، نظرًا لكونها لغة مطولة ومضخمة ، فقد اكتسبت التنسيقات الأخرى شعبية أكبر.
وهذا يتطلب استخدام تقنيات متقدمة لمعالجة وتحليل هذا النوع المتنوع من البيانات.
تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات التقليدية. من أبرز تلك العوامل: