وبالتالي ، يمكن للمهنيين الآخرين إجراء تحليل البيانات ذات الصلة.
ظهور الأجهزة المحمولة – لأول مرة ، يستخدم عدد أكبر من الأشخاص الأجهزة المحمولة للوصول إلى البيانات الرقمية ، أكثر من أجهزة الكمبيوتر المكتبية أو المنزلية.
يعد محترفو البيانات الضخمة من بين أكثر الشركات طلبًا من قبل الشركات. سيكونون أيضًا الأكثر طلبًا في المستقبل.
تكمن القيمة في قمة الهرم ، وهي القدرة على استخلاص رؤى تجارية قابلة للتطبيق من داخل سيل البيانات.
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.
قبل أن تكون أجهزة الكمبيوتر عنصرًا أساسيًا في كل منزل ، وكانت الهواتف المحمولة في جيوب الجميع ، كان الاتصال والبيانات المحيطة بهذا الاتصال أقل بشكل ملحوظ.
الاستخدام الغير مشروع: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة بطرق غير مشروعة أو غير قانونية مثل الاستخدام في التجسس أو التمييز أو الانتهاكات الأخلاقية.
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.
الإبداع: يجب أن تكون لديك القدرة على إنشاء طرق جديدة لجمع وتفسير وتحليل إستراتيجية البيانات. الرياضيات والمهارات الإحصائية: يعد “الطحن الرقمي” الجيد القديم ضروريًا أيضًا ، سواء كان ذلك في علم البيانات أو تحليلات البيانات أو البيانات الضخمة.
جاء هذا الانفجار في جمع البيانات من القدرة على أتمتة عملية الجمع حيث كان على المستخدمين تاريخيًا تقديم ملاحظات في شكل استطلاعات رأي ومكالمات هاتفية وما إلى ذلك.
تركز المنظمات على جمع البيانات وتحليل معلومات العملاء وكذلك تفسير البيانات الضخمة.
تحسين خدمة العملاء: باستخدام البيانات الضخمة، يمكن تحسين خدمة العملاء وتلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. من خلال تحليل البيانات المتاحة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم، يمكن تحديد الأنماط الاستهلاكية والتوجهات وتقديم تجارب مخصصة ومحسّنة.
بفضل هذه الأدوات، يمكننا استخلاص المعرفة والرؤى القيمة من البيانات الكبيرة واستثمارها في تحسين الأداء وتحقيق التفوق التنافسي.
تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات البيانات الضخمة التقليدية. من أبرز تلك العوامل: