قد تهمُّ البيانات الضخمة الشركات التي ترغب بالبقاء في الطليعة لعدد من الأسباب، ويمكن استخدام المعلومات التي تمَّ جمعها من خلال: قياس تأثير العلامة التجارية على المستهلكين وتحديد القدرة التنافسية. استخدم البيانات الضخمة لمعرفة شعور المستهلكين والمستخدمين تجاه علامتك التجارية والسماح لها بمساعدتك في تحديد كيفية التفوّق على المنافسين. اكتساب معرفة تسويقية إضافية. ما هي حملة التسويق عبر البريد الالكتروني الأكثر نجاحاً؟ ما هي إعلانات مواقع التواصل الاجتماعي التي تحصل على أكبر عدد من النقرات؟ يمكنك الحصول على استنتاجات تسويقية قيّمة من تحليل البيانات الضخمة. مبادرات الاستهداف وإعادة التسويق. ما هي البيانات الديموغرافية. تسعى الأعمال التجارية اليوم للفت انتباه المستهلكين أكثر من أي وقت مضى، والوصول اليهم في أماكن مختلفة خلال رحلتهم الشرائية وتخطّي مختلف التحديات. تساعد البيانات الضخمة في تنظيم حملات إعادة استهداف أكثر دقّة. تحقيق وضمان رضا العملاء. من المحتمل أن تؤدي العناصر الأربعة المذكورة أعلاه إلى زيادة رضا العملاء وزيادة الربح الناتج عن ولاء العملاء والتسويق الشفهي. ما هو مستقبل البيانات الضخمة؟ مع استمرار الشركات في استخدام البيانات الضخمة، من المتوقع توسّع الاستفادة من نتائجها من جهة وزيادة مخاطر اختراق البيانات وتكثَّف الجرائم السيبرانية من جهة أخرى.
تساعد طريقة البحث هذه في التحقق من الحُجة. وهي تستخدم بشكل أساسي في العلوم الطبيعية. طريقة المقارنة. طريقة المقارنة Casual-Comparative تقارن متغيرين غير مرتبطين. أحدهما تابع والآخر مستقل. وتُعرف أيضاً باسم البحث شبه التجريبي، وهي تحدد علاقة السبب والنتيجة بين هذه المتغيرات. ما هي البيانات النوعية والكمية؟ مع أمثلة على كل منهما. - ثقافاتي. البحث الاستقصائي. يعتبر البحث الاستقصائي Survey Research أحد أكثر طرق البحث استخداماً في المجالات المتعددة مثل التعليم والسياسة والاقتصاد وغيرها. تستخدمه المنظمات لجمع التعليقات على منتجاتها من المستجيبين العشوائيين من خلال الاستطلاعات والاستبيانات وطرق الإدخال الأخرى. ثم يتم تحليل البيانات التي تم جمعها للحصول على نتائج كمية. المصادر: [1] Qualitative Data Collection – [2] Quantitative vs Qualitative Research – [3] Qualitative vs. quantitative data: what's the difference –
7 ميجابايت من البيانات في الثانية الواحدة حجم البيانات التي تُولّد يوميًا 2. 5 2. 5 كوينتيليون بايت "1 كوينتيليون = 1+18 صفر" - حسنًا؛ شاهدنا نبذة بسيطة من كمية البيانات المولّدة بشكل يومي، فهل يمكن أن يتم معالجة هذه البيانات بتقنيات التحليل والإحصاء المستخدمة للتعامل مع بيانات شركة مقاولات صغيرة أو شركة تسويق أو غيرها؟ بالطبع لا. ما هي البيانات الكمية. خصائص البيانات الضخمة Big Data Characteristics - هناك مجموعة من الخصائص التي تُميز هذا النوع من البيانات والتي تجعل وصفه بالضخم في محله، كما أن هذه الخصائص تميزها عن غيرها من البيانات، وتجعل من طرق التعامل مع هذه البيانات من حيث الجمع والمعالجة والتخزين تختلف بشكل كبير عن غيرها.. إليكم أهم هذه الخصائص. الضخامة Volume - السمة الأولى بالتأكيد لهذا النوع من البيانات هو الضخامة أو كبر الحجم بحيث يتم قياس هذه البيانات عبر أكبر وحدات تخزين البيانات ، والتي رأينا بعضًا منا في الفقرة السابقة. ويعبر عنها بحجم البيانات التي يتم توليدها وتخزينها، حيث يعتبر هذا المقياس الرئيسي في ما إذا كان يمكن اعتبار هذه البيانات ضخمة أم لا. السرعة Velocity - أيضًا السرعة التي يتم توليد البيانات بها تعتبر من الخصائص التي يتم الاحتكام إليها لاعتبار أو عدم اعتبار مجموعة بيانات على أنها بيانات ضخمة، فيجب أن تتسم البيانات بمعدل سرعة وتغير عاليين حتى يمكن تصنيفها ضمن هذا النوع.