تصف هذه الدراسة المفاهيم ذات الصلة بالبيانات الضخمة والذکاء الاصطناعي، وتحلل المتطلبات الوظيفية والتقنية للذکاء الاصطناعي في بيئة البيانات الضخمة ، کما تهدف الدراسة إلى التعرف على آليات تطبيق تقنيات الذکاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات الضخمة والتعرف على کيفية تطبيق الذکاء الاصطناعي في إطار البيانات الضخمة ، وتسعى الدراسة إلى تحليل واستکشاف المجالات الرئيسية المتعلقة بالذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة ومناقشة القضايا المفتوحة لتقديم اتجاهات بحثية جديدة في مجال تحليلات البيانات الضخمة مع الذکاء الاصطناعي ، وقُدمت مراجعة علمية شاملة عن آليات تطبيق الذکاء الاصطناعي في بيئة البيانات الضخمة واعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي من خلال قائمة مراجعة تضم العناصر التالية: (أنواع تقنيات الذکاء الاصطناعي الأکثر شيوعا في تحليلات البيانات الضخمة، وخوارزميات التعلم تحت الإشراف في البيانات الضخمة، ومزايا تقنيات الذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة، وکيفية عمل الذکاء الاصطناعي في إطار البيانات الضخمة- المجالات الرئيسية لتطبيق الذکاء الاصطناعي - متطلبات تنفيذ الذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة- التحديات والقضايا المفتوحة)، وتوصلت الدراسة إلى عدة نتائج من أهمها : هناک العديد من الدراسات التي تتعلق بالبيانات الضخمة ولکن تفتقر هذه الدراسات إلى المراجعة الکاملة والمنهجية لآليات تطبيق الذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة ، من أکثر تحديات الذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة يأتي في الترتيب الأول معالجة کمية کبيرة من البيانات بنسبة 65% وتوصي الدراسة بزيادة الاهتمام بالدراسات التي تتعلق بتطبيق آليات الذکاء الاصطناعي مع البيانات الضخمة وضرورة تنفيذ تقنيات ذکاء اصطناعي مختلفة لتحليل هذه الکميات الضخمة من البيانات في الوقت الفعلي.