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 ومعرفة
تشكل المعلومات قاعدة واسعة من القيمة. يتيح {تحليل البيانات تحليل الأرقام لنا فهم موجهات {و اتجاهات تجري في {البيانات البيانات المُعطاة.
من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن للمستخدمين كشف الحلول المكتشفة في {البيانات. البيانات.
يُمكن استعمال الشركات و المؤسسات مجموعة من الأدوات لتلبية الشفافية. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الفرق إجادة في البيانات الشخصية للتأكد البيانات الرقمية آمنة.
رؤى الأعمال من بيانات العملاء
تُعدّ معلومات العملاء مفتاحاً لتوليد معلومات ثمينة. من خلال تحليل هذه الملاحظات بشكل منتظم , يمكن المؤسسات كشف اتجاهات السوق. من هذا ،
يمكن تحسين الاستراتيجيات لـ استيفاء احتياجات المستهلكين .
- يمكن للرؤى من بيانات العملاء أن تساعد الشركات في :
- زيادة المبيعات
- فهم العملاء بشكل أفضل
تقنيات Big Data والتطبيقات الإبداعية
في عالم الحضارة التكنولوجية المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. توفر هذه التكنولوجيا قدرة مذهلة على معالجة مجاميع ضخمة من البيانات، {مما يمكّن المنظمات من اتخاذ قرارات أكثر دقة .
استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد التوسع بشكل صناعي في المجالات المتعددة .
- التجارة الإلكترونية
- صحة
- التمويل
الابتكار في برامج جديدة من Big Data يؤدي إلى التطور.