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
تعد الأرقام مصدرًا معروفة من القيمة. يتيح {تحليل البيانات تحليل المعلومات لنا استكشاف تعديات {و اتجاهات تجري في {البيانات .
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن إلى تحديد القيمة المُخبأة في {البيانات. .
يمكن استعمال المؤسسات والشركات أدوات حديثة لتحقيق المراقبة. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الجهات المعنية خبرة في الحماية البيانات لضمان المعلومات آمنة.
تحليل أعمال من بيانات العملاء
تُعدّ قاعدة بيانات العملاء مفتاحاً لتوليد معلومات ثمينة. من خلال فحص هذه الملاحظات بشكل منتظم , يمكن الكيانات تحديد اتجاهات السوق. من هذا ،
يمكن إدارة الاستراتيجيات لـ استيفاء احتياجات العملاء.
- تُمكن الشركات من خلال رؤى البيانات العملاء إلى :
- تحسين الإيرادات
- تطوير منتجات أكثر ملاءمة
تقنيات Big Data والتطبيقات الإبداعية
في عالم الحضارة التكنولوجية المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. تتميز هذه التكنولوجيا قدرة قوية على تحليل كميات هائلة من البيانات، {مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات أفضل .
استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد الإنتشار بشكل صناعي في المجالات المتعددة .
- التسويق الرقمي
- رعاية
- التمويل
تطور التطبيقات جديدة من Big Data يؤدي إلى الفعالية .