اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتطبيقات ال Big Data
Big data applications
1631
1 45
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shadi Saleh
اسأل ChatGPT حول البحث
ﻻ يوجد ملخص باللغة العربية
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تناولت الورقة البحثية التي قدمها المهندس شادي صالح في مؤتمر المعرفة لرواد الأعمال في دمشق بتاريخ 24 سبتمبر 2017 موضوع التطبيقات العملية للبيانات الضخمة. بدأت الورقة بتعريف البيانات الضخمة ومصادرها، ثم استعرضت الأدوات المستخدمة في تحليل ومعالجة البيانات الضخمة مثل Hadoop وApache Spark وNeo4j. تم التركيز على تطبيقات البيانات الضخمة في مجالات متعددة مثل التسويق والمبيعات والسياسة والأمن الذكي والمدن الذكية. كما تم التطرق إلى التحديات التي تواجه استخدام البيانات الضخمة في التسويق مثل اختيار البيانات المناسبة والأدوات اللازمة لتحليلها. تم تقديم أمثلة عملية على استخدام البيانات الضخمة في تحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات، مثل حالة شركة Walmart خلال إعصار ساندي. كما تم استعراض دور البيانات الضخمة في تحليل المشاعر السياسية وانتخابات ألمانيا لعام 2017، وكذلك في الأمن الوطني من خلال تحليل التغريدات قبل هجمات متحف باردو في تونس. اختتمت الورقة بعرض تطبيقات البيانات الضخمة في مدينة دمشق ومشروع شامرا.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: الورقة البحثية قدمت نظرة شاملة ومفصلة حول تطبيقات البيانات الضخمة، ولكنها كانت تفتقر إلى بعض التفاصيل الفنية العميقة التي قد تكون مفيدة للمتخصصين في المجال. كما أن الأمثلة المقدمة كانت محدودة نوعًا ما، وكان من الممكن تقديم المزيد من الحالات العملية لتوضيح الفوائد والتحديات بشكل أكبر. بالإضافة إلى ذلك، كان من الأفضل تضمين بعض الدراسات المقارنة بين الأدوات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة لتقديم رؤية أوضح حول مزايا وعيوب كل أداة.
أسئلة حول البحث
-
ما هي الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة التي تم ذكرها في الورقة؟
تم ذكر أدوات مثل Hadoop، Apache Spark، Neo4j، Apache HBase، وApache Pig.
-
ما هي التحديات التي تواجه استخدام البيانات الضخمة في التسويق؟
التحديات تشمل اختيار البيانات المناسبة، الأدوات اللازمة لتحليلها، الموارد الحاسوبية، وتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
-
كيف تم استخدام البيانات الضخمة في تحسين استراتيجيات المبيعات في حالة شركة Walmart؟
تم استخدام البيانات الضخمة لاكتشاف زيادة في مبيعات حلوى الفراولة خلال إعصار ساندي، مما ساعد الشركة على تحسين استراتيجياتها التسويقية.
-
ما هو دور البيانات الضخمة في تحليل المشاعر السياسية؟
تم استخدام البيانات الضخمة لتحليل التغريدات والمنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي لفهم مشاعر الجمهور تجاه مواضيع سياسية معينة، مثل انتخابات ألمانيا لعام 2017.
كلمات مفتاحية
البيانات الضخمة
تحليل البيانات
التسويق
الأمن الذكي
المدن الذكية
شامرا
Hadoop
Apache Spark
المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث
اقرأ أيضاً
من خلال دراستنا تم تطوير مكتبة برمجية HadoopOperationTesting تقدم لمختبري تطبيقات البيانات الضخمة آلية لاختبار تطبيقاتهم ضمن بيئة محاكية لبيئة Hadoop بآلية مشابهة لاختبار التطبيقات التقليدية باستخدام المكتبة JUnit.
لتوصيل المعلومات بوضوح وكفاءة ، يستخدم تمثيل البيانات رسومات إحصائية ومعلومات وأدوات أخرى. قد يتم تشفير البيانات الرقمية باستخدام نقاط أو خطوط أو أشرطة لتوصيل المعلومات بصريًا. التمثيل الفعال يساعد المستخدمين على تحليل البيانات وتفسيرها، فهو يجعل الب
يانات المعقدة سهلة الوصول ومفهومة وقابلة للاستخدام. تُستخدم الجداول عمومًا حيث يبحث المستخدمون عن قياس محدد ، بينما تُستخدم المخططات ذات الأنواع المختلفة لإظهار أنماط أو علاقات في البيانات لمتغير واحد أو أكثر.
في السنوات الأخيرة، تلقت معالجة الوقت الحرج (المعالجة في الوقت الحقيقي) وتحليل البيانات الكبيرة قدراً كبيراً من الاهتمام.
فهناك العديد من المجالات التي يمكن فيها معالجة البيانات في الوقت الفعلي، حيث أن اتخاذ القرارات في الوقت المناسب
يستطيع إنقاذ ا
لآلاف من الأرواح البشرية، التقليل من مخاطر أرواح البشر والموارد، تعزيز نوعية حياة البشر، تعزيز فرص
الربحية، وإدارة الموارد بفعالية. فتأتي هنا هذه الورقة التي تسّلط الضوء على هذا النوع من التطبيقات التحليلية للبيانات الكبيرة
في الوقت الحقيقي وتصّنف تلك التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تقدم نظرة عامة على البيانات الكبيرة لوصف المعرفة
الأساسية في هذا المجال، فضلاً عن علاقة البيانات الكبيرة بتعلم الآلة وكيفية ربطهم سويًة لتحسين الأداء ورفع سويته.
تحليل الخوارزميات Big-Oh notation
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
