تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics) هو عملية استخراج القيمة والمعنى من مجموعات ضخمة من البيانات المتنوعة والمتزايدة بسرعة. يتضمن تحليل البيانات الضخمة استخدام تقنيات وأدوات متنوعة لتحليل هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للتفسير والتطبيق.
تستخدم تقنيات تحليل البيانات الضخمة مجموعة متنوعة من الأساليب والأدوات الحاسوبية، مثل تعلم الآلة (Machine Learning)، استخراج المعلومات (Information Extraction)، التصنيف والتجميع (Clustering)، والتحليل التنبؤي (Predictive Analytics)، وغيرها. تهدف هذه التقنيات إلى الكشف عن النماذج والعلاقات والاتجاهات المخفية في البيانات الضخمة، وبالتالي تمكين المؤسسات والشركات من اتخاذ قرارات استراتيجية وتحسين أدائها.
يمكن استخدام تحليل البيانات الضخمة في العديد من المجالات، مثل التسويق والإعلان، وإدارة العملاء، والمالية، والصحة، والتجزئة، والتعليم، وغيرها. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات الضخمة في مجال التسويق لتحليل سلوك المستهلكين وتوجيه الإعلانات والعروض الترويجية بشكل أفضل. كما يمكن استخدامه في مجال الصحة لتحليل البيانات الطبية وتوجيه العلاجات والتشخيصات الدقيقة.
عملية تنقيب البيانات (Data Mining) هي جزء من تحليل البيانات الضخمة، وتعتبر من أهم التقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة. تنقيب البيانات يتضمن استخراج المعلومات القيمة والمخفية من البيانات الكبيرة، واكتشاف النماذج والعلاقات والتنبؤات القيمة. يستخدم تنقيب البيانات تقنيات مثل التصنيف، والتجميع، وتعلم الآلة لتحليل وفهم البيانات بشكل أعمق.
باختصار، تحليل البيانات الضخمة وتنقيب البيانات هما عمليتان مرتبطتان تهدفان إلى استخراج المعلومات والقيمة من البيانات الكبيرة بشكل فعال ومؤثر.