يوفر التحليل الإحصائي أدوات قوية تمكننا من فهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ القرارات الأفضل استنادًا إلى النتائج الموثوقة والمدروسة بدقة.
تحسين سلسلة التوريد: يمكن استخدام البيانات الضخمة لتحسين سلسلة التوريد بتوقع الطلب وتحسين إدارة المخزون. عن طريق تحليل البيانات المتاحة حول أنماط الشراء والاحتياجات الاستهلاكية، يمكن تحديد الأنماط الاستهلاكية المتكررة وتوقع الطلب المستقبلي، مما يمكن من تخطيط أفضل لإمدادات المنتجات وتجنب نقص أو فائض المخزون.
تحسين العمليات باستخدام البيانات الضخمة يمكن أن يساهم في زيادة الكفاءة والإنتاجية وتحسين تجربة العملاء، مما يؤدي في النهاية إلى نجاح أفضل للشركة وتحقيق المزيد من الأرباح.
المهارات التحليلية: هذه المهارات ضرورية لفهم البيانات ، وتحديد البيانات ذات الصلة عند إنشاء التقارير والبحث عن حلول.
باستخدام البيانات الضخمة بشكل صحيح، يُمكن تحقيق فوائد هائلة في مجالات متعددة، بدءًا من تحسين العمليات واتخاذ القرارات الذكية إلى تحسين خدمات العملاء وتطوير الابتكار.
كما يمكن استخدام البيانات الضخمة للتعرف على السلوكيات وتوقع سلوك المستخدمين وتقديم تجربة شخصية ومخصصة.
يعتبر تحليل البيانات الكبيرة أداة رئيسية لفهم واستغلال البيانات الهائلة التي تمتلكها المؤسسات واستخراج القيمة الحقيقية منها.
الفرق بين البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المنظمة
الطاقة: تسهم البيانات الضخمة في تحسين كفاءة استخدام الطاقة وتوليد الكهرباء.
مطلوب معرفة البرمجة ومكتبات تحليل البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتقارير.
البيانات الضخمة هي أصول معلوماتية كبيرة الحجم وعالية السرعة و/أو عالية التنوع تتطلب أشكالًا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات التي تتيح تحسين الرؤية واتخاذ القرار وأتمتة العمليات.
من أمثلة استخدامات التحليل الإحصائي في البيانات الكبيرة، يمكننا ذكر تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرين، وتحليل التصنيف لتصنيف البيانات في فئات مختلفة، وتحليل التجمع لتجميع العناصر المتشابهة معًا، وتحليل التوقعات والتنبؤ باستخدام نماذج إحصائية.
استعمال الحرارة نور الإمارات المنخفضة في القضاء على الآفات الزراعية في المحاصيل الحقلية
تتطلب البيانات الضخمة أطرًا وأنظمة جديدة للبرمجة. ونحن لا نقدم معارف أو تجارب في البرمجة في هذه الدورة التدريبية، بل نريد أن نقدم لك معلومات أولية في إطار بعض المفاهيم الأساسية.