يُعَدّ تطوير نماذج العلوم/التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي عملية معقدة/مهمة/إبداعية تتطلب مهارات/خبرات/معرفة واسعة/في/من/من خلال مجالات متعددة/حقول متنوعة/قطاعات مختلفة.
يتضمن هذا الخطوة/المرحلة/التقييم من تحليل/معالجة/تصنيف البيانات، و اختيار/تحديد/تنظيم خوارزميات مناسبة/لل/ل/لتطبيق المشكلة، وتدريب/وإعداد/ويعاقب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة/واسعة/مثالية، وأخيرا/ثم/ولأجل تقييم/اختبار/تحليل أدائه.
تحليل البيانات واستخلاص المعرفة
تمثل الأرقام مجموعة واسعة من المعرفة. يرشد {تحليل البيانات تحليل المعلومات إلى التعرف على أنماط {و معادلات تشغل في {البيانات البيانات المُعطاة.
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن للمستخدمين كشف النتائج المكتشفة في {البيانات. .
يُمكن تطبيق المؤسسات والشركات أدوات حديثة لضمان المراقبة. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق خبرة في الحماية البيانات لتحقيق أن البيانات محفوظة.
مقتطفات الأعمال من بيانات العملاء
تُعدّ بيانات العملاء مفتاحاً لتوليد رؤى هامة . من خلال تحليل هذه البيانات بشكل منتظم , يمكن المؤسسات كشف اتجاهات السوق. من هنا،
يمكن تحسين المنتجات لـتلبية احتياجات العملاء.
- تتمحور فائدة رؤى الأعمال من بيانات العملاء حول :
- تعزيز الربحية
- فهم العملاء بشكل أفضل
تقنيات Big Data والتطبيقات الإبداعية
في تصميم شبكة داخلية للمباني عالم التقدم التقني المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. توفر هذه التكنولوجيا قدرة قوية على فهم كميات ضخمة من البيانات، {مما يمكّن المنظمات من اتخاذ استراتيجيات ذكية.
استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد التوسع بشكل صناعي في العديد من الصناعات.
- التجارة الإلكترونية
- رعاية
- الشركات المالية
تطور حلول فريد من Big Data يعزز الإنتاجية .