البيانات الضخمة وعلاقتها المباشرة بتكاليف العمل

<p>بشكل عام ، يمثل اتجاه البيانات الضخمة إمكانية اتخاذ قرارات أفضل للشركات ، لأنه مع صعود وتطور التقنيات ، بدأ إنشاء كمية مزعجة من البيانات يومًا بعد يوم ، والتي تتجاوز حتى القدرة التحليلية البشرية&period; كانت أهميتها كبيرة لدرجة أن 40Ùª من الشركات تستخدم البيانات الضخمة حاليًا&period;<&sol;p>&NewLine;<h3>البيانات الضخمة<&sol;h3>&NewLine;<p>البيانات الضخمة هي أحد الأصول التي يمكن أن تكون اليوم واحدة من أهم الأصول في المؤسسات ، حيث يمكن أن تساعد تحليلاتها التنبؤية في تقليل تكاليف الإنتاج من خلال تحسين الأجزاء المهمة من العمليات التجارية ، وكذلك المساعدة في تحسين تجربة العملاء و حتى القيام بتحديات تجارية جديدة&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;<h3>السؤال الذي يطرح نفسه هو ، كيف تساعدنا البيانات الضخمة في تقليل التكاليف؟<&sol;h3>&NewLine;<p>حسنًا ، بوجود الكثير من المعلومات بين أيدينا ، من الممكن التفكير في بناء نموذج تنبؤي يركز على تجنب حدوث أحداث غير متوقعة &period; بمعنى آخر ، تبين أن هذا الاتجاه مفيد بشكل خاص في منع الفشل ، مما يوفر تكاليف إضافية للمؤسسات&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;<p>بهذه الطريقة ، تتيح البيانات الضخمة الوصول إلى حجم هائل من البيانات &lpar;مليارات السجلات&rpar; ، ومتنوعة بشكل كبير &lpar;الأرقام والنصوص والفئات والصور ومقاطع الفيديو&rpar; ، مما يسمح للشركات بمعالجة كل شيء بسرعة من أجل فهم منطقة معينة بشكل أفضل ، لتحسين مواردها وتعديل الإجراءات أو تعزيز النهج&period;<&sol;p>&NewLine;<p>اقرأ أيضا <a href&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;al7iyat&period;com&sol;&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;84&percnt;d9&percnt;86&percnt;d8&percnt;b8&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;85-&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;84&percnt;d8&percnt;ba&percnt;d8&percnt;b0&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d8&percnt;a6&percnt;d9&percnt;8a-&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;84&percnt;d8&percnt;b0&percnt;d9&percnt;8a-&percnt;d9&percnt;8a&percnt;d9&percnt;87&percnt;d8&percnt;aa&percnt;d9&percnt;85-&percnt;d8&percnt;a8&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;84&percnt;d8&percnt;ac&percnt;d9&percnt;8a&percnt;d9&percnt;88&percnt;d8&percnt;a8-&percnt;d8&percnt;a7&percnt;d9&percnt;84&percnt;d8&percnt;a3&percnt;d9&percnt;86&sol;">النظام الغذائي الذي يهتم بالجيوب الأنفية وصحة المريض<&sol;a><&sol;p>&NewLine;<p>توجد حاليًا حلول متنوعة ، والتي تساعد الشركات في عملية التحول الرقمي الخاصة بهم بحيث تصبح البيانات أفضل حليف لهم عند تقديم خدمة أو منتج لعملائهم&period; وفقًا للشركة ، يعمل هذا الحل على تحسين إنتاجية وسلامة السائقين والمركبات والبضائع ، مما يوفر مدخرات كبيرة ويحسن موارد الشركة&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;<h3>أنسب القطاعات<&sol;h3>&NewLine;<p>على الرغم من أنه يمكن لأي شركة استغلال اتجاه البيانات الضخمة ، بغض النظر عن قطاع الاقتصاد الذي تعمل فيه ، إلا أن هناك اليوم بعض القطاعات المحددة التي تمكنت من استغلال الاحتمالات اللانهائية للبيانات بشكل أفضل&period;<&sol;p>&NewLine;<p><img class&equals;"size-full wp-image-4098 aligncenter" src&equals;"https&colon;&sol;&sol;www&period;al7iyat&period;com&sol;wp-content&sol;uploads&sol;2020&sol;11&sol;download-1&period;jpeg" alt&equals;"البيانات الضخمة " width&equals;"275" height&equals;"183" &sol;><&sol;p>&NewLine;<p>لهذا السبب نجد اليوم في قطاع الأدوية انخفاضًا في التكاليف المرتبطة بالاختبارات السريرية &lpar;الاختبارات المعملية في بعض البلدان&rpar; بفضل تراكم البيانات والنماذج التنبؤية&period; يؤثر هذا أيضًا على وقت تحليل الفحوصات الطبية&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;<p>بالنسبة لشركات التأمين ، كانت البيانات الضخمة ذات فائدة كبيرة لأنه من خلال وجود جماهير مستهدفة متنوعة للغاية ، يمكنهم إنشاء تقارير مقطعية &lpar;شبه مخصصة&rpar; توفر معلومات حول المخاطر ، وصحة المستخدمين في المستقبل وما هي متطلباتهم المستقبلية بشأن هذه المسألة&period; تأمين&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;<h3>قطاع التمويل هو مجال آخر يستفيد من البيانات<&sol;h3>&NewLine;<p>وذلك للتنبؤ بالمخاطر في الأسواق ، وتحديد الفرص وتحسين دقة توقعاته المالية&period; أخيرًا وليس آخرًا ، في مجال التسويق &lpar;التسويق الرقمي&rpar; ، يقومون بتصميم حملات مصممة بشكل متزايد لتناسب أذواق واحتياجات الجمهور ، بناءً على البيانات والمعلومات التاريخية التي يجمعونها من المستخدمين على الشبكة&colon; الاستماع الاجتماعي ، مصطلحات البحث ، إلخ&period;<&sol;p>&NewLine;<p>&nbsp&semi;<&sol;p>&NewLine;