تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics) عبارة عن مجموعة من الأساليب والتقنيات التي تُستخدم لتحليل مجموعات كبيرة ومتنوعة من البيانات، بهدف استخلاص المعلومات والاستفادة منها في اتخاذ القرارات التجارية أو تحسين العمليات الإدارية. ومن بين أهم أساليب تحليل البيانات الضخمة:
1. التعلم الآلي (Machine Learning): وهو عبارة عن تقنية تستخدم الألغوريتمات والنماذج الحاسوبية لتحليل البيانات والتكنولوجيات المساندة للتعلم العميق. يتم استخدام هذه التقنية لاستخلاص النماذج والاستنتاجات من البيانات.
2. الإحصاء الكبير (Big Data Statistics): وهو نهج من الإحصاء يستخدم لإيجاد الانحرافات والاتجاهات الموجودة في البيانات الكبيرة، وتحديد المتغيرات التي تؤثر على تلك الانحرافات والاتجاهات.
3. تحليل تدفق البيانات (Stream Analytics): وهو استخدام تقنيات التحليل آن الذي يتم فيه تحليل البيانات المستمرة على مدار الوقت (stream data) بدلاً من البيانات الثابتة (static data).
4. تجميع البيانات (Data Aggregation): وهو تقنية تستخدم لجمع وتوحيد المعلومات من مصادر مختلفة من أجل تحليلها واستخلاص المعلومات الهامة.
5. تقنيات خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning Algorithms Techniques): وهي تقنيات تعتمد على الاستنتاج الآلي من البيانات باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق للحصول على نتائج أفضل.
