تعاون مع كبار المؤثرين الذين يفضلهم عملاؤك
استكشف رؤى غير مسبوقة حول علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي
احصل على المزيد من العملاء المحتملين من وسائل التواصل الاجتماعي بمعدلات تحول كبيرة
احتفظ بالصدارة دائمًا
قياس حملات التسويق بدقة متناهية
لا تفوت أي محادثة مهمة حول علامتك التجارية
خطوة للأمام في مدى إرضائك للعملاء
اكتشاف المشاكل ومعالجتها في مهدها
قدّم محتوًى مميزا لزيادة العملاء والمبيعات
استكشاف البيانات يُمثّل أول خطوة في عملية تحليل البيانات ، التي ما يتم ذلك باستخدام أدوات التحليل ، بالإضافة إلى البرامج الإحصائية المُتعلِّمة مثل لغة R. وقبل أن يبدأ مُتخصصات البيانات في التحليل الفعلي ، يجب أن يتعرّف إلى طبيعة البيانات التي يتعامل معها: عدد الحالات ، طبيعتها ، المُتغيرات التي تتضمنها البيانات والمعلومات المفقودة. عادة ما يستخدم مُحللو البيانات برمجيات التمثيل البصري تصور البيانات لاستكشاف البيانات ، لأن هذه البرمجيات تسمح للمستخدم بسرعة وببساطة عرض التفاصيل المُتعلّقة بمجموعة البيانات Datasets محل الدراسة.
دمج موارد البيانات أو موارد الخادم موارد الخادم بين العديد من المستخدمين والأطراف أنها من قِبل تطبيقات مُتنوعة. وتهدف هذه العملية إلى زيادة كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية وتحصيل المنفعة الكاملة من الخوادم ومخازن البيانات ، الحاليةها من استهلاك مساحة كبيرة. ومن الأمثلة على دمج العمليات ، دمج نظام مختلف مختلف يؤدي وظائف متعددة وتحويلهما إلى نظامٍ واحد مما يزيد من جودة البيانات وحمايتها.
كل عميل يأخذ رحلة مختلفة بأساليب مختلفة ، وكل واحدٍ منهم يسلك مسارات مختلفة وصولاً للخطوات الأخيرة. للحصول على الصورة الكاملة للعميل في إطار البيانات الضخمة تتضمن القدرة على إدارة البيانات الرئيسية والتحليلات بكفاءة ، مع إمكانية دمج جميع المعلومات للحصول على إحصائيات وبيانات لحظية في الوقت الحقيقي وبناء فهم موثوق به عن العميل ، وتوفير تجربة فريدة مع العلامة التجارية قدر تضمن. ( ما التحليلات اللحظية تحليلات في الوقت الحقيقي؟ )
النهج التقليدي للحماية يتمحور حول بناء حماية لأصول المؤسسة أعلى قيمة ، وفي عالم البيانات الضخمة تتزايد التهديدات والخطورة بسرعة وتصدر عبر جدران المؤسسات وتتخذ أشكالًا جديدة ، مما يجعل تحديدها والدفاع ضدها أصعب ، باستخدام الإضافات المختلفة التي توفر الحماية ، يمكن للشركات تحليل وربط جميع البيانات المتاحة والوسائل بشكلٍ مستمر.
تحليل العمليات من أكبر خمس حالات يتم فيها استخدام البيانات الضخمة ، ويتمحور حول تحليل مجموعة متنوعة من بيانات الآلة للحصول على نتائج أفضل وأكثر نفعًا للشركات. والمفتاح هو الجمع بين الآلة التي تجارية مما يسمح لك بوضع الاحصائيات والتفاصيل الصحيحة في أيدي صانع القرار.
مستودع البيانات لا يمكنك مواكبة البيانات الضخمة أو التعامل معها. ووفقًا لموقع Gartner ، ما يقرب من 70٪ من جميع مستودعات البيانات التي تواجه تحديات بالأداء والقدرة. مفهوم توسيع مخزن البيانات بشكلٍ أساسي إلى حل هذه المشكلة ، عن طريق وضع بنية تحتية أضخم أفضل ، يمكن أن يتم تحسين الأداء والقدرة فحسب ، بل سوف تستخدم من إطلاق العنان لإتاحة البيانات الجديدة لعملية التحليل.
يتيح عن طريقة متابعة النمو باستمرار ، وتحسين الأداء ، ومحاولة تقليل استهلاك البيانات المُهمة في التطبيق للموارد المتاحة (التخزين والمعالجة).
من خلال إنشاء بيئة تطوير مناسبة للتطبيق عليها ، واختبارها بشكلٍ دائم وتحسين بيئة عمل التطبيق.