يوفر التحليل الإحصائي أدوات قوية تمكننا من فهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ القرارات الأفضل استنادًا إلى النتائج الموثوقة والمدروسة بدقة.
أمثلة عملية على تحسين العمليات باستخدام البيانات الضخمة
يتم تخزين البيانات المنظمة في مستودع بيانات مع قيود صارمة ومخطط محدد. أي تغيير في المتطلبات يعني تحديث كل تلك البيانات المنظمة لتلبية الاحتياجات الجديدة. هذا عيب كبير من حيث إدارة الموارد والوقت.
إنها تمكن المؤسسات من استخدام مصادر البيانات الخاصة بها بشكل أكثر فعالية وتحويلها إلى معرفة قيمة يمكن استخدامها في تحقيق الأهداف والنمو الاستراتيجي.
يُترجم هذا تقريبًا إلى حوالي أربعة ملايين مرة أكثر من الدورات في الثانية ، بالإضافة إلى التحسينات في مقدار العمل الذي يمكن إنجازه في إحدى تلك الدورات.
ولهذا السبب ، فإن مهن البيانات الضخمة أدناه هي المناصب في مرمى البصر لحاملي درجة اضغط هنا الماجستير في البيانات الضخمة.
استخراج الأنماط والتوجهات من البيانات الكبيرة بشكل تلقائي
بمجرد استثمار المؤسسات للوقت والموارد في البنية التحتية اللازمة لمعالجة البيانات الضخمة ، يمكنها التطلع إلى جني الفوائد التالية:
للقيام بذلك ، لديه مهارات في الإحصاء والرياضيات التطبيقية.
مطلوب معرفة البرمجة ومكتبات تحليل البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتقارير.
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.
تُستخدم لغة تسلسل البيانات لتبادل البيانات شبه المهيكلة عبر الأنظمة التي قد تحتوي على بنية أساسية أساسية متنوعة.
يتزايد اعتماد الحوسبة السحابية كل عام ، ولن يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لمعرفة السبب.
تحمل البيانات الكبيرة العديد من العوامل التي تميزها عن البيانات التقليدية. من أبرز تلك العوامل: