Not known Facts About البيانات الضخمة

Not known Facts About البيانات الضخمة

Blog Article

نقص التوافق القانوني: يعتبر تحقيق التوافق القانوني بين متطلبات حماية البيانات واستخدام البيانات الضخمة تحديًا، حيث قد يكون من الصعب مواءمة القوانين المختلفة وتطبيقات البيانات الضخمة.

تتضمن معالجة البيانات الكبيرة تحديات تتعلق بحجم البيانات وسرعة الاستجابة، ولذلك يتطلب تخزين البيانات الكبيرة استخدام تقنيات مبتكرة للحفاظ على الأمان والسرعة والتوفير المكاني.

باختصار، تعتبر البيانات الضخمة ظاهرة حديثة ومتطورة تحتاج إلى استراتيجيات وأدوات متقدمة لإدارتها وتحليلها بشكل فعال.

دورات دورات تعليمية بطاقات هدية شراء بطاقة هدية استخدم بطاقة هدية المزيد

تتضمن أمثلة تحليلات البيانات الضخمة البورصات ومواقع التواصل الاجتماعي والمحركات النفاثة وما إلى ذلك.

التحقق من الهوية والتزوير: قد يواجه المنظمات تحديات في التحقق من هوية الأفراد أو صحة البيانات الضخمة.

To obtain graded assignments and to gain a Certification, you must order the Certificate experience, in the course of or after your audit. If you don't see the audit alternative:

تتميز البيانات الضخمة بثلاثة سمات رئيسية وهي الحجم الكبير للبيانات المتاحة، وسرعة تدفقها وتجديدها، وتنوعها في الأشكال والأنماط.

الحفاظ على اضغط هنا العملاء سعداء أمر بالغ الأهمية لاستمرارية العمل. تقطع الرؤى التي توفرها البيانات الضخمة شوطًا طويلاً في إدارة التوقعات وتصميم حملات تسويقية لا تُنسى وفعالة لمختلف شخصيات العملاء.

تتطلب معالجة مثل هذه البيانات نهجًا مختلفًا عن البيانات المنظمة إلى جانب الأدوات والتقنيات المتخصصة.

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.

التحليل التمييزي: يجب تجنب استخدام البيانات الضخمة في عمليات التحليل التمييزي التي تؤدي إلى معاملة غير عادلة أو تمييز غير مبرر للأفراد بناءً على خصائصهم الشخصية مثل العرق، الجنس، الدين، أو العمر.

تعتبر البيانات الضخمة جزءًا أساسيًا من مجالات مثل علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتحليل التنبؤي.

الشفافية: يجب أن تكون الشركات والمؤسسات شفافة في جمع البيانات الضخمة واستخدامها. يجب على الأفراد أن يكونوا على دراية بأنواع البيانات التي تجمع وكيفية استخدامها ومشاركتها.