بیگ دیتا چیست؟

در تکنیک‌های مرتبط با تکنولوژی حوزه کسب و کار، کلان داده یا Big Data از جمله موضوعات بسیار مهم است که تحلیل های متنوعی از آن نیز ارائه می‌شود. در این مقاله به تعریف کلان داده، ویژگی‌های آن و کاربردهای مختلف آن در دنیا صحبت می‌کنیم.

تعریف کلان‌ داده (Big Data) چیست؟
اگر قرار باشد تعریف ساده ای از کلان داده ارائه کنیم باید بگوییم همانطور که از نامش پیدا است منظور از کلان داده مجموعه بسیار بزرگ از داده‌های دیجیتال است که از منابع مختلف جمع آوری شده و در یک پایگاه داده نگهداری می‌شود. برای این که بتوان کلان داده‌ها را جمع آوری، ذخیره، تحلیل و درک کرد باید به روش‌های آماری و ابزارهای تحلیلی پیشرفته دسترسی داشته باشیم. به همین دلیل بعید است بتوان با ابزارهای مرسوم و موجود بتوان چنین فرآیندی را ایجاد کرد.
اما در صورتی که بتوان یک کلان داده موفقیت آمیز ایجاد کرد، می‌توان به کمک آن سرنوشت یک سازمان را به کلی متحول کرد. درک آماری چنین داده هایی می‌تواند به بینشی عمیق منجر شود که پیش بینی مسیرهای استراتژیک تجاری و تصمیم گیری های بهتر را امکان پذیر می نماید.

انواع کلان‌ داده
بهترین راه برای دسته بندی کلان داده‌ها، دسته بندی کردن آنها بر اساس میزان ساختار یافتگی است. با توجه به این موضوع می‌توان کلان داده‌ها را به سه قسمت عمده تقسیم کرد که به این شرح است:

• داده‌های بدون ساختار
  باید بدانید که همه داده‌ها به روش‌های ساختار یافته مرتب نمی شوند، به داده‌هایی که سازمان یافته نیستند داده‌های بدون ساختار گفته می‌شود. شاید جالب باشد بدانید که بیش از 80 درصد داده‌های جهان از نوع بدون ساختار هستند. تقریبا می‌توان گفت که هرکاری با کامپیوتر یا شبکه‌های کامپیوتری انجام می‌شود در واقع تولید یک داده بدون ساختار است. چنین داده‌هایی فضای زیادتری اشغال می کنند و ماهیت پیچیده‌تری دارند و این بی نظمی، مدیریت و درک چنین داده‌هایی را سخت تر می‌کند.
  برای این که بتوانیم داده‌ها را درک کرده و از تجزیه و تحلیل آنها اطلاعات مفیدی کسب کنیم، نیاز است که داده‌ها قابل تفسیر باشند. عموما کار تفسیر داده‌ها، کاری زمان بر و انرژی بر است با این حال نتیجه چنین تفسیرهایی ارزشمندتر از جمع آوری داده‌های بدون ساختار است.
  شاید بتوان گفت مهمترین بخش مرتبط تحلیل داده‌های بدون ساختار آموزش درک این اطلاعات به دست آمده به برنامه است. برای چنین کاری باید اطلاعات به دست آمده را برای برنامه به فرم هایی از داده‌های ساختار یافته تبدیل کرد. برای این کار معمولا از روش‌هایی مثل تجزیه کردن متن، پردازش طبیعی زبان و … بهره می برند.
• داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  این داده‌ها از ترکیب داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار ایجاد می شوند. اگرچه برای این داده‌ها نیز الگوهای معنادار و جداول مخصوص طراحی نشده است، اما برای آنها برچسب ها و نشانه هایی برای معنا کردن و درک راحت تر داده‌ها وجود دارد که داده را برای ضبط، طبقه بندی و ساخت پرونده در مجموعه داده‌ها آماده می سازد، بنابراین ذخیره سازی داده نسبت به داده‌های ساختار نیافته به مراتب ساده تر است.
• داده‌های ساختاریافته
  این داده‌ها سازمان یافته و مرتب هستند. داده‌ها در صفحه ها و ستون های مرتب قرار دارند و برای هر عنوان در این بخش از داده‌ها تعریفی وجود دارد. می‌توان به راحتی متغیرها را تشخیص داد و اعداد قابل درک هستند. کارکردن با چنین داده‌هایی بسیار آسان است و برای برنامه ریزی می‌توان این داده‌ها را مرتب و جمع آوری کرد. این داده‌ها از الگوهای منظمی پیروی می کنند که هر الگو مشخص می‌کند داده در کجا قرار داد و معنی آن چیست. وقتی داده‌ها عنوان بندی شده، منظم و مشخص باشند برنامه برای کشف معنای واقعی داده‌ها نیاز به جستجو ندارد و مستقیم به پردازش داده می پردازد.

کاربرد کلان داده
کلان داده‌ها در حوزه های مختلف زندگی بشر امروز کاربردهای متنوع دارند. به طور مثال در حوزه بازاریابی می‌توان به کمک چنین داده‌هایی به درک رفتار مشتری و تعیین اهداف آینده بر اساس آن پرداخت. در چنین مواقعی شاهد بهبود فرآیند کسب و کار هم خواهیم بود.
تقریبا می‌توان گفت که کلان داده جایگاه خود را در هر گوشه از زندگی انسان یافته است. به طور مثال می‌توان به استفاده از ساعت های هوشمند یا بازوبندهای اندازه گیری کالری اشاره کرد که با کمک فناوری کلان داده‌ها مقدار فعالیت، کالری مصرفی یا الگوی خواب کاربر را محاسبه و اندازه گیری می کنند.
استفاده از کلان داده‌ها در ارتقاء دانش، تحقیقات علمی و حوزه های مختلف سلامت و بهداشت، کنترل ترافیک، امنیت و اجرای قانون، بهبود عملکرد دستگاه های سازمانی، بانکداری و خدمات مالی کاربردهای مفید و جامعی دارد.

مزایای استفاده از کلان‌ داده در حوزه کار
استفاده از کلان داده‌ها و جمع آوری آنها به روش‌های صحیح می‌تواند در حوزه کسب و کار مفید باشد. تجزیه و تحلیل چنین داده‌هایی با سیستم های نرم افزاری پیشرفته به سازمان در تصمیم گیری ها و تعیین استراتژی کمک می‌کند و باعث کاهش هزینه ها، افزایش درآمد و نظم در حوزه کسب و کار می‌شود. به این مثال ها دقت کنید:

• جذب و نگهداری مشتری
  یکی از روش‌های استفاده از کلان داده‌ها، استفاده از آنها برای شناخت، جذب و نگهداری مشتری است. چنین کاری به رویکرد درست در بازاریابی محصولات منجر می شود. در واقع کسب و کار می‌تواند با کمک کلان داده‌ها، درک کنند که مشتریان به دنبال چه محصولات یا خدماتی هستند. با کمک گرفتن از روش‌های جدید، الگوی مصرف مشتری را در نظر داشته باشند و با شناسایی این الگوها و یافتن راه‌های جلب رضایت مشتری، وفاداری آنها به مجموعه را افزایش دهند.
• عملکرد هدفمند و متمرکز
  در صورت استفاده صحیح از کلان داده‌ها در هر کسب و کاری می‌توان بدون صرف هزینه های بالا برای تبلیغات، محصولات و خدمات را به شکل هدفمندتری در بازارهای هدف به فروش رساند. کلان داده‌ها کمک می کنند که بتوان رفتار وعادات مشتری را تحلیل کرد. مثلا بررسی رفتار آنلاین مشتریان در زمان خرید و درک آن به شرکت ها این امکان را می دهد بتوانند کمپین های هدفمند، متمرکز و موفق تری طراحی کنند و در جلب رضایت مشتری موفق تر باشند.
• شناسایی ریسک‌ها
  می دانیم که حوزه اقتصاد با ریسک های مختلفی روبه رو است و فاکتورهای بسیاری ادامه حیات یک کسب و کار را تهدید می کنند. در چنین فضای نا امنی سازمان ها به مدیریت ریسک احتیاج دارند که کلان داده‌ها می‌توانند با ایجاد راه حل های جدید برای مدیریت، بسیار کمک کننده باشند. چنین داده‌هایی مدل های مدیریت ریسک را موثرتر کرده و استراتژیهای هوشمندانه تری برای پیشگیری از ضررهای مالی در سازمان ایجاد می کنند.
• نوآوری در تولید محصولات
  امروزه تنوع در محصولات است که باعث می‌شود یک کسب و کار موفق باشد. به کمک کلان داده‌ها می‌توان با ردیابی بازخورد مشتری در حوزه های مختلف، موفقیت محصول و مقایسه فروش آن با رقبا را سنجید. در واقع به کمک این کاربرد کلان داده‌ها می‌توان به ارتقاء محصولات و یا خلق و نوآوری محصولات جدید پرداخت.

استفاده از کلان داده‌ها در صنایع گوناگون
همانطور که گفتیم کلان داده‌ها در صنایع مختلفی قابلیت پیاده سازی دارند و می‌توانند از جهات بسیاری به بهبود زندگی بشر امروز کمک کنند. در ادامه مثال‌هایی از کاربرد کلان‌ داده در صنایع و حوزه‌های مختلف را بررسی می کنیم.

• کلان‌ داده در صنعت سلامت
  می‌توان در شناسایی مراحل اولیه بیماری از کلان داده‌ها استفاده کرد که این کار پیشگیری از بیماری ها و درمان موثرتر را در پی دارد. همچنین در تحقیقات پزشکی استفاده از کلان داده‌ها و تحلیل آنها می‌تواند منجر به تهیه داروهای اثرگذارتر برای درمان بیماری ها شود. گجت های پوشیدنی نمونه بارز استفاده از کلان داده‌ها در حوزه سلامت محسوب می شوند.
  
• استفاده از کلان‌ داده‌ها در بخش‌های دولتی
  دولت ها روزانه با حجم وسیعی از اطلاعات در بخش های گوناگون روبه رو هستند. معمولا برای تهیه چنین داده‌هایی باید سوابق و پایگاه‌های اطلاعاتی مختلفی را در مورد شهروندان، رشد جامعه در ابعاد مختلف، منابع انرژی، نقشه‌برداری‌های جغرافیایی و… را ثبت و تجزیه و تحلیل کرد. کلان‌ داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های به‌موقع و آگاهانه در مورد برنامه‌های مختلف سیاسی و اجتماعی و شناسایی مناطقی که نیاز به توجه فوری دارند، تاثیرگذار هستند.
• استفاده کلان‌داده‌ها در صنعت رسانه و سرگرمی
  تلفن های همراه و ابزارهای مختلف دیجیتال سبب می‌شود که حجم وسیعی از داده‌ها به شکل مستمر تولید شوند، در صنایع رسانه و سرگرمی این داده‌ها بسیار مهم هستند و می‌توان از آنها برای رشد این صنایع استفاده کرد. با استفاده از چنین داده‌هایی می‌توان میزان علاقه مخاطبان را در سیستم های رسانه ای بررسی کرد و با برنامه ریزی بهتر بر اساس تقاضا، دریافت اطلاعات نظرات مشتریان، هدف گذاری های موثر در تبلیغات و … باعث بهبود و کیفیت خدمات ارائه شده بود.
  فروشگاه آنلاین Amazon Prime هم محصولات خود مانند کتاب، فیلم و موسیقی را به همین شیوه به مشتریان ارائه می‌کند.
  

انواع تحلیل کلان داده
برای این که داده کاوی کلان داده‌ها قابل تحلیل و بررسی باشند، باید از روش‌های مختلف تحلیلی بسته به نوع داده استفاده شود. در حالت کلی می‌توان روش‌های تحلیلی که در ادامه در مورد آنها صحبت می کنیم را برای کلان داده‌ها در نظر گرفت:

• توصیفی: این روش تحلیلی بر اساس آمارهایی مثل جداول یا نمودارها داده‌ها را تجزیه و تحلیل می کنند و مشخص می‌شود که در گذشته چه اتفاقاتی رخ داده است و در هر مرحله اوضاع چگونه پیش رفته است.
• تجویزی: یکی دیگر از روش‌های تحلیل بیگ دیتا، روش تجویزی است. این روش پیچیده ترین و گران ترین نوع تحلیل بیگ دیتا محسوب می‌شود. در این تحلیل علاوه بر مشخص کردن وضعیت رخدادهای قبلی، پیشنهادات برای اتفاقات آتی را نیز ارائه می‌شود.
• پیش‌بینی: در صورتی که بتوان به خوبی از داده‌های موجود استفاده کرد و تحلیل درستی از آنها داشت، به کمک هوش مصنوعی و الگوریتم‌های حرفه‌ای می‌توان نسبت به اتفاقات و مشکلات آتی پیش‌بینی خوبی ارائه کرد.
• تشخیصی: در صورتی که در یک حوزه به دنبال ریشه اتفاقات و مشکلات هستید باید از تحلیل تشخیصی استفاده کنید که براساس سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از آن استفاده می‌شود.

منابع اصلی دسترسی به کلان داده‌ها
قبلا هم اشاره کردیم که از منابع مختلفی می‌توان بیگ دیتا را جمع آوری کرد. مهمترین منابعی که می‌توان برای جمع آوری اطلاعات کلان داده به آنها اشاره کرد عبارتند از:

• منابع عمومی: استفاده از رسانه ها و منابعی که در دسترس عموم مردم قرار دارد، راحت ترین راه دسترسی به داده‌های کلان است. به طور مثال خبرگزاری‌ها، سایت‌های خبری، مجله‌های اینترنتی، وب‌سایت‌های اطلاعاتی و آماری از جمله مواردی هستند که در این بخش می‌توان از آنها استفاده کرد.
• جریان داده‌های آنلاین: اگر قرار باشد دستگاه‌های مختلف را به هم وصل کرده و به صورت هوشمند از آنها استفاده کنیم، می‌توانیم به کمک استریم دیتا، به صورت کاملا یکپارچه به حجم زیادی از اطلاعات و داده‌ها دسترسی داشته باشیم. سرورهای کامپیوتری، مراکز تماس یا دستگاه‌های متصل و مبتنی بر اینترنت اشیا از جمله مواردی هستند که در این بخش می‌توان از آنها کمک گرفت.
• شبکه‌های اجتماعی: بیشترین ارتباطات مخاطبان در شبکه‌های اجتماعی رخ می‌دهد و در طول روز حجم زیادی از اطلاعات و داده‌ها در این فضا تبادل می‌شود. به همین دلیل می‌توانیم با داده‌کاوی از شبکه‌های اجتماعی به حجم انبوهی از اطلاعات موردنیاز دسترسی داشته باشیم.
  

آینده بیگ دیتا چگونه است؟
در دنیای امروز با توجه به توسعه تکنولوژی های دیجیتال، در هر ثانیه هر کاربر حجم انبوهی از داده‌ها را تولید می‌کند که به صورت مداوم این حجم افزایش پیدا می‌کند. ضمن اینکه بشر امروز به مرور سراغ اینترنت اشیا می رود و از دستگاه‌های یکپارچه و متصل استفاده خواهد کرد. بنابراین باید گفت که آینده بیگ دیتا روشن است و روز به روز به آن بیشتر احتیاج پیدا می‌شود و در آینده باید سراغ تحلیل داده‌های کلان رفت.

جمع بندی
بیگ دیتا یا کلان داده حجم زیادی از اطلاعات است که تجزیه و تحلیل آنها پیچیده و مشکل است. تنوع داده‌ها در این شکل از داده بسیار بالا است و قابلیت جمع آوری از منابع مختلفی را دارد. از بیگ دیتا می‌توان در حوزه های مختلف آموزش، پزشکی، تبلیغات، محتوای ویدیویی، دیجیتال مارکتینگ و… استفاده کرد.

خدمات سایت لک لک
برای خرید کالا می توانید لینک آن را از سایت خارجی مورد نظر کپی کنید و در صفحه ثبت سفارش وب سایت لک لک قرار دهید. اگر اطلاعات تکمیلی را می دانید تکمیل کنید و گرنه گزینه “به لک لک واگذار می کنم” را انتخاب کنید تا کارشناسان لک لک اطلاعات را تکمیل کنند و استعلام قیمت به شما داده شود. سپس کافیست پرداخت ریالی را انجام دهید و لک لک به صورت یکپارچه خرید ارزی، حمل بین المللی، گمرک و مابقی موارد را انجام می دهد و کالا را درب منزل یا شرکت شما تحویل می دهد.