وهنا تأتي أهمية البيانات الكبيرة، حيث يمكن استخدامها للحصول على رؤى قيمة ومعلومات مفيدة تؤثر على مختلف المجالات.
تحسين سلسلة التوريد: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد بتوقع الطلب وتحسين إدارة المخزون. عن طريق تحليل البيانات المتاحة حول أنماط الشراء والاحتياجات الاستهلاكية، يمكن تحديد الأنماط الاستهلاكية المتكررة وتوقع الطلب المستقبلي، مما يمكن من تخطيط أفضل لإمدادات المنتجات وتجنب نقص أو فائض المخزون.
تعد البيانات الضخمة تحولًا هامًا في العصر الحديث، حيث تمثل إمكانية استخدام البيانات الكبيرة لاستخلاص معلومات قيمة تؤثر في العديد من المجالات. من خلال استخدام التقنيات المناسبة والتحليل الذكي، يمكن للشركات والمؤسسات استغلال هذه البيانات لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين أداء أعمالهم.
وتتمثل مهمتها في إعطاء معنى للبيانات التي يتم جمعها من خلال أدوات القياس المختلفة عبر الإنترنت. من خلال التقارير والعروض التقديمية ولوحات المعلومات ، يقدم توصيات إستراتيجية لمواءمة أهداف العمل مع تلك التي تمكن من قياسها عبر الإنترنت.
ويعتبر حجم كبير من البيانات التي تأتي من مصادر مختلفة لا تُعد ولا تُحصى.
ستكون شركة التصنيع أقل قيمة مضمنة في متابعة وسائل التواصل الاجتماعي.
واحدة من تلك التقنيات هي الذكاء الاصطناعي. يعد الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة البناء. فهو يمكن المهندسين والمهندسات من تحليل البيانات واتخاذ نور الإمارات قرارات دقيقة بشأن تنفيذ المشاريع الكبيرة. يمكن…
من الناحية التاريخية ، مررنا بدورات من التوسع في أحدث التطورات في الأجهزة لإطلاق العنان لقدرات هندسة البرمجيات الجديدة. كان هناك نمط من المرونة المتزايدة مع طلب المزيد من المسؤولية من المهندسين.
الطاقة: تسهم البيانات الضخمة في تحسين كفاءة استخدام الطاقة وتوليد الكهرباء.
تحديات السرعة: البيانات الضخمة يُنتج ويتدفق بسرعة كبيرة، وهذا يعني أنه يجب معالجتها وتحليلها بشكل فوري وفعال.
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.
استخدام البيانات الضخمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالسلوكيات واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي.
ستكون هذه التقنيات مفتاحًا لفهم البيانات الكبيرة بشكل أعمق واكتشاف أنماط جديدة وتوجهات يمكن الاستفادة منها في العديد من المجالات.
تتطلب البيانات الضخمة أطرًا وأنظمة جديدة للبرمجة. ونحن لا نقدم معارف أو تجارب في البرمجة في هذه الدورة التدريبية، بل نريد أن نقدم لك معلومات أولية في إطار بعض المفاهيم الأساسية.