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 و استخراج المعرفة

تمثل البيانات قاعدة كبيرة من المعرفة. يتيح {تحليل البيانات تحليل الأرقام من خلال التعرف على تعديات {و معادلات تنظم في {البياناتdatasets.

من خلال {استخراج المعرفة{ , يمكن إلى كشف القيمة المكتشفة في {البيانات. .

يُمكن استخدام الشركات و المؤسسات تقنيات متطورة لتحقيق الشفافية. يجب على|ينبغي على |يجب أن يكون لل] الأفراد معرفة في البيانات الشخصية لتحقيق البيانات الرقمية محمية.

مقتطفات الأعمال من بيانات العملاء

تُعدّ بيانات العملاء محوراً لتوليد رؤى هامة . من خلال تحليل هذه المعلومات بشكل منتظم , يمكن الكيانات كشف سلوك العملاء. من بذلك ،

يمكن تحسين الخدمات لـ تلبي احتياجات المستهلكين .

• تُمكن الشركات من خلال رؤى البيانات العملاء إلى :
• تحسين الإيرادات
• تطوير منتجات أكثر ملاءمة

تكنولوجيا Big Data و التطبيقات المبتكرة

في عالم الثورة التكنولوجية المتسارع، أصبحت تكنولوجيا البيانات الضخمة مركبة أساسية. تتمتع هذه التكنولوجيا قدرة مذهلة على معالجة مجاميع ضخمة من البيانات، {مما يمكّن الشركات من اتخاذ خطط أكثر دقة .

استخدامات تكنولوجيا البيانات الضخمة تتزايد النمو بشكل ملحوظ في مختلف القطاعات .

• التجارة الإلكترونية
• طب
• التمويل

تطور التطبيقات جديدة من Big Data يؤدي إلى الإنتاجية .