انتهاك الخصوصية: البيانات الضخمة قد تحتوي على معلومات شخصية حساسة مثل المواقع الجغرافية والتفاصيل المالية والتفاصيل الطبية.
لقد كانت بداية حقبة أنتجنا فيها أجهزة كمبيوتر لفئات متعددة من المشكلات بدلاً من البناء المخصص لكل حالة استخدام معينة.
يتم إنشاء البيانات بنص عادي بحيث يمكن استخدام أدوات تحرير النص المختلفة لرسم رؤى قيمة.
تتزايد الحاجة إلى ملفات تعريف تحليلية في مختلف قطاعات الأعمال في الشركات. لذلك ، فهي تتطلب المزيد من تحليل البيانات وتطوير الذكاء الاصطناعي.
تتضمن عملية معالجة البيانات الكبيرة عدة خطوات أساسية، بدءًا من جمع البيانات وتخزينها في قواعد بيانات موثوقة وسهلة الوصول.
تحديات التخزين: تخزين البيانات الضخمة يتطلب مساحة تخزين كبيرة وبنية تحتية قوية.
تحليل السلوك والاتجاهات: يمكن تحليل البيانات الضخمة للكشف عن السلوكيات والاتجاهات في المستقبل. يُمكن تحليل البيانات للكشف عن النماذج الزمنية والتوجهات والتغيرات، مما يساعد في توقع المستقبل واتخاذ القرارات الاستراتيجية بناءً على هذه التحليلات.
إنها أكثر مرونة من البيانات المنظمة ولكنها أقل مرونة من البيانات غير المنظمة
الزراعة: تساعد البيانات الضخمة في تحسين إنتاجية الزراعة وممارسات الزراعة المستدامة.
قوانين حماية الخصوصية: قد تتطلب قوانين حماية البيانات وحماية الخصوصية من المؤسسات والشركات أن تحترم القوانين واللوائح المتعلقة بجمع واستخدام البيانات الشخصية.
مثال على نموذج هرمي لتحسين الرصيف والذي ينقسم إلى نون ثلاث فئات ، والتي قد يكون لها فئاتها الخاصة. يجب أن تتجه جميع الهياكل إلى أسفل ولا يمكن الاتصال مرة أخرى بفئة رئيسية. هذا يشكل علاقة رأس بأطراف تسمى شجرة. “النموذج الهرمي” بقلم وزارة النقل الأمريكية ، بدون تاريخ. المجال العام.
لذلك، تم تطوير أنواع مختلفة من قواعد البيانات الكبيرة لمعالجة هذه المشكلة وتخزين البيانات بطرق فعالة وآمنة.
باستخدام البيانات الضخمة بشكل فعال، يمكن تحسين العمليات التشغيلية وتعزيز الكفاءة والتنافسية للمؤسسات في السوق.
هذه البيانات ليست في التنسيق العلائقي وليست منظمة بدقة في صفوف وأعمدة مثل ذلك في جدول بيانات.