Big Data and Intelligent Transportation Systems

Extremely large datasets that are difficult to process using traditional data processing applications

Volume, Velocity, Variety, Veracity, and Value; describes the key attributes of big data.

The sheer size and scale of the data.

The speed at which data is generated and processed.

Different types of data formats and sources.

The accuracy, reliability, and trustworthiness of the data.

The potential benefit and insights that can be derived from the data.

Categorization of data into structured, semi-structured, and unstructured formats.

Data organized in predefined formats, like databases.

Data with some organizational structure, but not as rigid as structured data, such as JSON or XML.

Data with no predefined format or structure, like images or text

Diverse uses of big data, including financial services, healthcare, marketing, and more.

Issues including data acquisition, storage, processing, and visualization of massive datasets.

Maintaining and managing large data volumes in a robust and accessible framework.

The method of extracting insights and knowledge from large datasets using suitable frameworks.

Transforming large datasets into visual representations for easier understanding and analysis.

زيادة حجم البيانات بشكل أسرع من زيادة سرعة الحواسيب.

كميات هائلة من البيانات يصعب معالجتها باستخدام الطرق التقليدية.

استخدام البيانات الضخمة في التسويق، والرعاية الصحية، والخدمات المالية، وغيرها.

إرسال رسائل تسويقية مُخصصة لكل فرد بناءً على سلوكياته.

التعامل مع البيانات الضخمة بطريقة تحمي معلومات الأفراد.

ضرورة حماية البيانات من الاختراقات.

مجموعة بيانات كبيرة جداً يصعب معالَجتها باستخدام تطبيقات المعالجة التقليدية للبيانات.

الحجم، السرعة، التنوع، الصدق، والقيمة؛ تصف السمات الرئيسية للبيانات الضخمة.

الحجم الهائل والنطاق الواسع للبيانات.

سرعة توليد البيانات ومعالجتها.

أنواع مختلفة من صيغ البيانات ومصادرها.

الدقة، والموثوقية، وثقة البيانات.

المنفعة المحتملة والمعلومات التي يمكن استخلاصها من البيانات.

تصنيف البيانات إلى بيانات منظمة، بيانات شبه منظمة، وبيانات غير منظمة.

بيانات منظمة في صيغ محددة مسبقًا، مثل قواعد البيانات.

بيانات ذات هيكل تنظيمي معين، ولكن ليس صارمًا مثل البيانات المنظمة، مثل JSON أو XML.

بيانات بدون صيغة محددة مسبقًا أو ترتيب، مثل الصور أو النصوص.

العمليات، والتحليلات التنبؤية، والبيانات من مصادر كثيرة، و مجموعات بيانات ضخمة، والطبيعة الواقعية للبيانات الزمنية.

مجموعة كبيرة من البيانات الصحية، تتضمن بيانات المرضى، والصور التشخيصية، وبيانات التجارب السريرية، وغيرها. صعبة المعالجة باستخدام التقنيات التقليدية.

تُصنف البيانات الصحية إلى بيانات مُنظمة، وبيانات شبه مُنظمة، وبيانات غير مُنظمة. كل نوع له خصائصه الخاصة.

هياكل مثل Exadata و Teradata، غير مناسبة لتطبيقات البيانات الضخمة.

مواطن توليد البيانات الصحية، مثل سجلات المرضى الإلكترونية، والصور التشخيصية، وبيانات التجارب السريرية.

هياكل مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة ذات الحجم الكبير

هياكل تكنولوجيا المعلومات تتكيف مع خصائص البيانات الضخمة.

تحسين جودة الرعاية، وتحليل البرامج، ودمج البيانات السريرية والمالية والتشغيلية لحل مشاكل ما وراء الرعاية الداخلية.

توقع النتائج المستقبلية استناداً إلى البيانات السابقة، في المجالات مثل اكتشاف الأدوية وتطويرها.

بنية تكنولوجيا المعلومات تستفيد من البيانات الضخمة، وتطوير نماذج جديدة.

تحديات في جمع، وتخزين، ومعالجة، وعرض البيانات الضخمة.

كيف تتحول تقنية المعلومات إلى هيكلية قابلة للتطوير، وقابلة لإعادة التكوين، وديناميكية للغاية؟

مكان مصدر البيانات

عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة الاستشعار و مجموعات البيانات القائمة، ونقلها إلى مستودع البيانات.

عملية أخذ عينات من الإشارات التي تقيس الظروف الفيزيائية للعالم الحقيقي، وتحويلها إلى قيم رقمية رقمية يمكن معالجتها بواسطة الكمبيوتر.

عملية تصنيف، فرز وترتيب البيانات، و التعرف على العلاقات بينها لضمان استخلاص المعرفة منها

كيفية تخزين مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة وصولاً إلى معالجتها.

متطلبات فعالية تخزين البيانات، تتضمن الأداء العالي، والقدرة على التوسع دون قيود، والمتانة.

طريقة معالجة البيانات لإستخراج المعلومات المطلوبة، والتي تستخدم خوارزميات مختلفة.

طرق معالجة البيانات المتوازية، تشمل المعالجة المتوازية البسيطة، والمعالجة المتوازية المنسقة، ومعالجة التدفق.

عملية تخزين، تنظيم واسترجاع البيانات.

قدرة النظام على أداء مهام معينة بسرعة وكفاءة عالية.

قدرة النظام على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات أو المستخدمين دون انخفاض في الأداء.

ضمان استمرارية عمل النظام وتواجده على مدار الوقت.

طريقة عرض البيانات بطريقة واضحة وقصيرة لتسهيل فهمها.

حماية البيانات من الوصول غير المصرح به.

تأكد من دقة واكتمال البيانات.

البيانات الصحيحة والمتسقة.

الاحتياج لخبراء في مجال معالجة البيانات الكبيرة.

أسئلة لم تُجَب حول اكتساب البيانات وتخزينها.

طرق استخلاص المعلومات من البيانات الضخمة.

كيف تُنقل البيانات بين الأنظمة.

زيادة حجم البيانات بشكل أسرع من زيادة سرعة الحواسيب.

كميات هائلة من البيانات يصعب معالجتها باستخدام الطرق التقليدية.

إرسال رسائل تسويقية مُخصصة لكل فرد بناءً على سلوكياته.

عملية أخذ عينات من الإشارات التي تقيس الظروف الفيزيائية للعالم الحقيقي، وتحويلها إلى قيم رقمية رقمية يمكن معالجتها بواسطة الكمبيوتر.

طريقة معالجة البيانات لإستخراج المعلومات المطلوبة، والتي تستخدم خوارزميات مختلفة.

كيفية تخزين مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة وصولاً إلى معالجتها.

طريقة عرض البيانات بطريقة واضحة وقصيرة لتسهيل فهمها.

استخدامات البيانات الكبيرة في مجالات مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والتسويق.

استخراج المعلومات والرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام تقنيات خاصة.

مجموعة كبيرة من البيانات الصحية تشمل بيانات المرضى والصور التشخيصية.

تحديات في جمع البيانات، تخزينها، ومعالجتها وإختيار التكنولوجيا السليمة.

إمكانية تحسين جودة الرعاية، وتحليل البرامج، ودمج البيانات السريرية والمالية والتشغيلية.

كيفية تخزين مجموعات البيانات الضخمة بطريقة فعّالة.

الطريقة المُستخدمة لمعالجة واستخراج المعارف من البيانات الكبيرة.

توقع النتائج المستقبلية بناءً على البيانات السابقة.

تحويل البيانات الكبيرة إلى صور مرئية سهلة الفهم.

تأكد من دقة واكتمال البيانات الكبيرة.

مجموعة كبيرة من البيانات الصحية، مثل سجلات المرضى الإلكترونية والصور التشخيصية وبيانات التجارب السريرية. صعبة المعالجة بواسطة التقنيات التقليدية.

الأماكن التي تُنتَج منها بيانات صحية، مثل سجلات المرضى الإلكترونية، والفحوصات الطبية، و بيانات التجارب السريرية.

تحسين جودة الرعاية، وتحليل البرامج، ودمج البيانات السريرية والمالية والتشغيلية لحل المشاكل الطبية المختلفة.

هياكل مخازن البيانات مثل Exadata و Teradata غير مناسبة لمعالجة البيانات الكبيرة (Big Data) بسبب قيودها.

هياكل حاسوبية قابلة للتكيف مع متطلبات وخصائص البيانات الضخمة (Big Data).

استخدام البيانات السابقة لتوقع نتائج مستقبلية في المجالات الطبية مثل اكتشاف الأدوية وتطويرها.

تصنيف البيانات الصحية إلى بيانات منظمة، شبه منظمة، وغير منظمة، كل نوع لديه خصائصه الخاصة.

زيادة كفاءة وكفاءة الرعاية الصحية من خلال تحليل البيانات.

استخدامات البيانات الضخمة في مختلف القطاعات، مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والتسويق.

الدرجة التي تُعَدُّ بها البيانات صحيحة، كاملة، ودقيقة في سياق البيانات الضخمة.

مدى الاعتماد على دقة وصحة البيانات في البيانات الضخمة.

كيفية قياس مدى مصداقية البيانات الضخمة.

المشاكل التي تُواجَه في جمع البيانات الضخمة، وتخزينها، ومعالجتها ، وعرضها.

كيفية تخزين البيانات الضخمة و معالجتها.

قدرة النظام على أداء المهام بسرعة وكفاءة.

قدرة النظام على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات أو المستخدمين دون إبطاء.

ضمان عمل النظام واستمراريته بشكل مستمر.

طريقة لتمثيل البيانات بطريقة واضحة وقصيرة.

حماية البيانات من الوصول غير المُصرح به.

ضمان دقة واكتمال البيانات.

ضمان صحة البيانات وكونها متسقة.

الحاجة إلى خبراء مُتخصّصين في مجال البيانات الكبيرة.

أسئلة لم تُجَب حول اكتساب البيانات وتخزينها ومعالجتها.

طرق استخراج المعلومات من البيانات الكبيرة.

كيفية نقل البيانات بين الأنظمة.

كيفية تخزين البيانات الكبيرة بكفاءة.

الطريقة المستخدمة لمعالجة البيانات واستخراج المعلومات منها.

طريقة عرض البيانات بطريقة سهلة الفهم.

العمليات، والتحليلات التنبؤية، والبيانات من مصادر متعددة، و مجموعات بيانات ضخمة، والطبيعة الواقعية للبيانات الزمنية.

تحديات في جمع، وتخزين، ومعالجة، وعرض البيانات الضخمة.

مكان مصدر البيانات.

هياكل مثالية لتطبيقات البيانات الضخمة ذات الحجم الكبير.

كيفية تخزين مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة وصولاً إلى معالجتها.

طريقة معالجة البيانات لإستخراج المعلومات المطلوبة، والتي تستخدم خوارزميات مختلفة.

طريقة عرض البيانات بطريقة واضحة وقصيرة لتسهيل فهمها.