وباستخدام هذه الأدوات، يمكن للشركات والمؤسسات الاستفادة من البيانات الكبيرة بشكل فعال لاتخاذ قرارات استراتيجية وتحسين العمليات وتحقيق مزايا تنافسية.
تعمل هذه الأنظمة بشكل جيد للغاية لإدارة والوصول إلى البيانات التي تستفيد من هياكل البيانات الموحدة ؛ ومع ذلك ، مع نمو أحجام البيانات ، يبدأ أداؤها في الانحناء تحت ضغط الحمل.
ومع ازدياد حجم الاختلاف لهذه البيانات الضخمة التي نحتاجها نستخدمها في مختلف القطاعات والشركات، حيث أصبحت اليوم أمام خيارين أساسيين، أحدهما الاستغناء عن هذه البيانات، أو البدء بالتعامل معها بشكل أفضل لتحليلها والإستفادة منها. وتظهر التحديات أمام تقنيات إدارة قواعد البيانات التقليدية في التعامل مع البيانات المختلفة وبالسرعة اللازمة، حيث كانت قواعد البيانات التقليدية تتعامل مع المستندات النصية والأرقام فقط، أما البيانات الضخمة اليوم تحوي أنواع جديدة من البيانات التي لا يمكن تجاهلها، لكن مع استخدام الأدوات التقليدية مسبقاً لن نتمكن من تحليل والاستفادة من هذه البيانات الجديدة الضخمة.
تكمن القيمة في قمة الهرم ، نور الإمارات وهي القدرة على استخلاص رؤى تجارية قابلة للتطبيق من داخل سيل البيانات.
من خلال استخدام تقنيات التحليل التنبؤي، يمكن تحديد الاتجاهات المستقبلية، وتوقع الطلب والسلوكيات الاستهلاكية، وتحسين إدارة المخزون، وتحقيق كفاءة أكبر في العمليات، وتوفير التكاليف، وتحقيق نمو أعلى للأعمال التجارية.
التحقق من الهوية والتزوير: قد يواجه المنظمات تحديات في التحقق من هوية الأفراد أو صحة البيانات الضخمة.
ومن خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للشركات تحديد الاتجاهات والفرص والتحسينات المحتملة، وبالتالي تحقيق النجاح والتفوق في السوق.
من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن للنظم الذكاء الاصطناعي التعلم من هذه البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق توقعات دقيقة.
الزراعة: تساعد البيانات الضخمة في تحسين إنتاجية الزراعة وممارسات الزراعة المستدامة.
يعتمد تعلم الآلة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخراج الأنماط والتوجهات.
يشير مصطلح “السرعة” إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات.
استخدام البيانات الضخمة في التسويق يمنح الشركات القدرة على اتخاذ قرارات أفضل وتحقيق تحسينات في استراتيجيات التسويق وتجربة العملاء.
بفضل هذه الأدوات، يمكننا استخلاص المعرفة والرؤى القيمة من البيانات الكبيرة واستثمارها في تحسين الأداء وتحقيق التفوق التنافسي.
كما أن تكامل البيانات ، وضمان مراقبة الجودة ، وتوفير حوكمة البيانات وتجهيزها للأدوات التحليلية للقيام بعملهم هي أيضًا معايير ضرورية.