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 الآلاف 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.
In recent years, time-critical processing or real-time processing and analytics of bid data have received a significant amount of attentions. There are many areas/domains where real-time processing of data and making timely decision can save thousands of human lives, minimizing the risks of human lives and resources, enhance the quality of human lives, enhance the chance of profitability, efficient resources management etc. This paper has presented such type of real-time big data analytic applications and a classification of those applications. In addition, it presents the time requirements of each type of these applications along with its significant benefits. Also, a general overview of big data to describe a background knowledge on this scope.
المراجع المستخدمة
https://www.edureka.co/blog/big-data-tutorial
https://www.coursera.org/learn/big-data-machine-learning
https://www.edureka.co/blog/big-data-applications-revolutionizing-various-domains/
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/data-mining/discretizationmethods-data-mining?view=sql-analysis-services-2017
Salvador Garcı´a, Julia´n Luengo, Jose´ Antonio Sa´ ez, Victoria Lo´ pez, and Francisco Herrera A Survey of Discretization Techniques: Taxonomy and Empirical Analysis in Supervised Learning
Sergio Ramírez-Gallego, Salvador García Data discretization: taxonomy and big data challenge
Usama Fayyad,Keki Irani Multi interval discretization of continuous attributes for classification learning
https://www.edureka.co/blog/hadoop-tutorial/
يهدف التنقيب عن البيانات التعليمية إلى دراسة البيانات المتوفرة في المجال التعليمي وإخراج المعرفة المخفية منه بغية الاستفادة منها في تعزيز عملية التعليم واتخاذ قرارات ناجحة من شأنها تحسين الأداء الأكاديمي للطالب. تقترح هذه الدراسة استخدام تقنيات التنق
حظي مؤخرا اختصاص البيانات الضخمة باهتمام كبير في مجالات متنوعة منها (الطب , العلوم , الادارة, السياسة , ......)
و يهتم هذا الاختصاص بدراسة مجموعة البيانات الضخمة والتي تعجز الادوات والطرق الشائعة على معالجتها و ادارتها و تنظيمها خلال فترة زمنية مقبو
اليوم، تتضمن المؤسسات الإعلامية الأخبار بانتظام مع القراء من خلال تمكينهم من التعليق على المقالات الإخبارية.هذا يخلق الحاجة إلى التعليق الاعتدال وإزالة التعليقات غير المسموح بها - وهي مهمة تستغرق وقتا طويلا في كثير من الأحيان أداءها المشرفين البشري.ف
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.
انتشرت كلمة "البيانات الضخمة" في عام 2017 وأصبحت الأكثر شيوعًا في صناعة التكنولوجيا المتقدمة، حيث يستخدم التعلم الآلي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر لتحليل البيانات السابقة والتنبؤ بالبيانات المستقبلية على نطاق واسع في الأماكن المألوفة. ويمكن لغير المتخص