بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟

 همه دنیا شاهد این هستند که در جهان امروزی، حرف اول و آخر را آمار و اطلاعات می‌زند. به همین دلیل است که عصر امروزی را عصر اطلاعات می‌نامند. با اطلاعات و آمارها است که افراد می‌توانند برای پیشرفت خود در زندگی و همچنین کسب‌وکار خود برنامه‌ریزی دقیقی داشته باشند. شاید تاکنون عبارت بیگ دیتا را شنیده باشید و پرسش‌هایی مانند بیگ دیتا چیست؟ کاربرد آن چه می‌تواند باشد؟ بیگ دیتاها چه مزایایی دارند؟ برای شما مطرح شده باشد. در این مطلب قصد داریم علاوه بر پاسخ به این سؤالات، مطالب بیشتری را درباره بیگ دیتاها در اختیار شما مخاطبان گرامی قرار دهیم. برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره کلان‌داده‌ها تا انتهای مقاله ما را همراهی کنید.

 منظور از کلان‌داده چیست؟

 کلان‌داده‌ها به مجموعه‌ای از داده‌ها اطلاق می‌شود که دارای حجم بالایی هستند و با گذشت زمان نیز حجم آن‌ها افزایش پیدا می‌کند. این داده‌ها بسیار پیچیده و پر حجم هستند، به‌طوری‌که ابزارهای سنتی مدیریت داده‌ها نمی‌تواند به ذخیره یا پردازش آن‌ها بپردازند. مفهوم کلان‌داده به داده‌هایی اشاره دارد که حجم آن‌ها می‌تواند با سرعت بالایی افزایش پیدا کند.

بیگ دیتا چه مشخصاتی دارند؟

 مشخصات بیگ دیتاها مجموعه‌ای از پارامترهای متنوع است که در آن‌ها روش‌های مختلف تجزیه‌وتحلیل بیگ دیتاها توضیح داده می‌شوند. معمولاً مشخصات کلان‌داده‌ها شامل موارد زیر هستند:

• نمایش
• نوسان
• صحت داده‌ها
• اعتبار داده‌ها

بیشتر بخوانید:  داده‌کاوی یا Data Mining چیست؟

 انواع بیگ دیتا

 معمولاً مجموعه‌داده‌ها بر اساس ساختار و میزان پیچیدگی به سه دسته طبقه‌بندی می‌شوند. این دسته‌ها عبارت‌اند از موارد زیر:

 داده‌های ساختاریافته

 داده‌های ساختاریافته مواردی نظیر گزارش‌های ماشین‌ها، اطلاعات جمعیت آماری، داده‌های مالی را شامل می‌شوند. این داده‌ها ساده‌ترین و آسان‌ترین داده‌ها برای جستجو و سازماندهی محسوب می‌شوند. صفحه گسترده اکسل با ستون‌ها و ردیف‌هایی که از پیش تعیین شده است، بهترین راه برای نشان‌دادن داده‌های ساختاریافته است.

اجزای دسته‌بندی‌شده اکسل به طراحان و مدیران پایگاه‌داده این امکان را می‌دهند تا برای تحلیل و جستجوی داده‌ها، الگوریتم‌های ساده‌ای را تعریف کنند. به دلیل اینکه مدیریت داده‌های ساختاریافته ساده هستند، بنابراین داده‌های ساختاریافته‌ای که دارای حجم بالایی هستند، حتماً کلان‌داده به شمار نمی‌روند.

 داده‌های بدون ساختار

 داده‌ها بدون ساختار می‌توانند شامل مواردی نظیر فایل‌های صوتی، تصاویر، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و نظرات مشتریان باشند. در پایگاه‌های داده رابطه‌ایِ سطری ستونی استاندارد، نمی‌توان این نوع داده‌ها را به‌آسانی ارائه داد.

 در سالیان گذشته شرکت‌هایی که قصد داشتند حجم بالایی از داده‌های بدون ساختار را جستجو، مدیریت و یا تحلیل کنند، باید از روندهای دستی پر مشقت و سختی استفاده می‌کردند. در مورد ارزش، تحلیل و درک چنین داده‌هایی، هیچ شکی وجود ندارد. ولی انجام این کار معمولاً به‌قدری پرهزینه و زمان‌بر است که معمولاً نتایج آن قبل از ارائه، باطل می‌شوند.

 داده‌های بدون ساختار در صفحات گسترده یا پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره نمی‌شوند، بلکه اغلب در انبارهای پایگاه‌های داده و دریاچه‌های داده ذخیره می‌شوند.

 داده‌های نیمه‌ساختاریافته

 این داده‌ها ترکیبی از داده‌های بدون ساختار و ساختاریافته هستند. ایمیل‌ها می‌تواند مثال خوبی برای این نوع داده‌ها باشد؛ چرا که شامل داده‌های بدون ساختار در متن پیام و همچنین ویژگی‌های سازمان‌یافته بیشتری نظیر گیرنده، فرستنده، تاریخ و موضوع می‌شوند. دستگاه‌هایی که برچسب‌های زمانی، برچسب‌گذاری جغرافیایی یا تگ‌های معنایی را به کار می‌برند، نیز می‌توانند داده‌های ساختاریافته را به همراه محتوای بدون ساختار داشته باشند. به‌عنوان‌مثال یک تصویر ناشناس از گوشی قابلیت این را دارد تا زمان و مکانی که عکس در آن گرفته شده است را به شما نشان دهد.

 مزایای بیگ دیتا چیست؟

 با استفاده از راه‌حل‌های مدرن مدیریت کلان‌داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند داده‌ها را دقیق با سرعتی بی‌سابقه به اینسایت‌های معنادار تغییر دهد. برخی از این مزایای کلان‌داده‌ها عبارت‌اند از:

 توسعه محصولات و خدمات

با تحلیل بیگ دیتاها، توسعه‌دهندگان محصول می‌توانند داده‌های بدون ساختار نظیر ترندهای فرهنگی و یا نظرات مشتریان را تجزیه‌وتحلیل کنند و با سرعت زیادی به آن‌ها پاسخ دهند.

 نگهداری پیشگویانه

از یک نظرسنجی بین‌المللی نتیجه گرفته می‌شود که تحلیل بیگ دیتاهای استخراج شده از ماشین‌هایی که به اینترنت اشیا مجهز هستند، می‌تواند هزینه‌های تعمیر و نگهداری تجهیزات را تا بیش از ۴۰ درصد کاهش دهد.

 تجربه مشتری

 نتایجی که از نظرسنجی رهبران تجارت جهانی در سال ۲۰۲۰ به‌دست‌آمده، گویای این است که شرکت‌های درحال‌رشد بسیار فعال‌تر از سایر شرکت‌ها نسبت به جمع‌آوری داده‌های مشتری اقدام می‌کنند. با تحلیل این داده‌ها کسب‌وکارها می‌توانند تجربه مشتریان خودشان را بهبود ببخشند و آن‌ها را شخصی‌سازی کنند. اما علاوه بر تحلیل بیگ دیتاها آن‌ها از راه‌حل‌های تحقیقی نیز در مورد مشاهدات، واکنش‌ها و احساسات مشتریان خود استفاده می‌کنند. این رویکرد می‌تواند دیتاها را تقویت کند و شرکت‌ها می‌توانند نسبت به مشتریان خود درک جامع‌تری داشته باشند.

 انعطاف‌پذیری و مدیریت ریسک

 در همه‌گیری 19-COVID اکثر رهبران تجاری متوجه این نکته شدند که کارها و فعالیت‌های آن‌ها در معرض خطر و اختلال قرار دارد. یکی از مزایای کلان‌داده‌ها این است که این داده‌ها می‌توانند به شرکت‌ها در پیش‌بینی ریسک کمک کرده و آن‌ها را برای موارد غیرمنتظره آماده کنند.

 صرفه‌جویی در هزینه و کارایی بیشتر

هنگامی که کسب‌وکارها تحلیل های پیشرفته بیگ دیتای خود را در کلیه مراحل درون سازمانی اجرا می کنند، علاوه بر اینکه ناکارآمدی‌ها را شناسایی می کنند، می توانند راه‌حل‌های مؤثر و سریع را نیز اجرا نمایند.

 بهبود رقابت

 اطلاعاتی که از بیگ دیتاها جمع‌آوری شده‌اند می‌توانند به شرکت‌ها در زمینه رضایت مشتریان، تولید محصولات بهتر، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و همچنین نوآوری در عملیات تجاری کمک کنند.

همچنین بخوانید: بد یو اس بی (Bad Usb) چیست و چه کاربردی دارد

 بیگ دیتا چگونه کار می‌کند؟

زمانی می‌توانیم بیان کنیم بیگ دیتا کارایی دارد که تحلیل کلان‌داده‌ها، اطلاعات کاربردی و مرتبط را برای بهبود پروسه‌های کسب‌وکار ارائه کند. هنگام آماده‌سازی برای تبدیل بیگ دیتاها، کسب‌وکارها باید مطمئن شوند که دستگاه‌ها و روند آن‌ها برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل کلان‌داده‌ها به‌اندازه کافی آماده هستند.

 1. جمع‌آوری کلان‌داده‌ها

 اکثر بیگ دیتاها از مجموعه‌های گسترده‌ای از داده‌های بدون ساختار تشکیل شده‌اند که از منابع گوناگون و متناقضی جمع‌آوری می‌شوند. پایگاه‌داده‌های مبتنی بر مکانیسم یکپارچه‌سازی سنتی داده‌ها و دیسک‌ها برای مدیریت آن‌ها مناسب نیستند. مدیریت بیگ داده‌ها برای گردآوری کلان‌داده‌ها مستلزم دریافت راهکارهای پایگاه‌داده درون حافظه و راه‌حل‌های نرم‌افزاری ویژه است.

 2. ذخیره‌سازی کلان‌داده‌ها

 اکثر کسب‌وکارها راه کارهای ذخیره‌سازی داخلی را به کار می‌برند. آن‌ها با تغییر کاربری این مخزن‌ها امیدوار هستند که برای برآورده‌کردن نیازهای پردازش بیگ دیتاها در منابع صرفه‌جویی نمایند. با وجود این، اگر بیگ دیتاها در اندازه و حافظه محدودیتی نداشته باشند، بهترین عملکرد را از خود نشان می‌دهند. افرادی که از اول راهکارهای ذخیره‌سازی ابری را در مدل‌های بیگ دیتاهای خود وارد نمی‌کنند، معمولاً پس از چند ماه از کار خود پشیمان می‌شوند.

 3. تحلیل کلان‌داده‌ها

 اگر برای تحلیل کلان‌داده‌ها شما از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده نکنید، نمی‌توانید از پتانسیل کامل این داده‌ها به طور کامل بهره ببرید. اطلاعات حاصل از کلان‌داده‌ها باید با سرعت زیادی ارائه شوند تا این کلان‌داده‌ها ارزشمند و قابل‌اجرا باشند.

کاربردهای کلان‌داده چیست؟

 امروز داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار هستند؛ همین خاطر هر جایی که بتوانیم از داده‌ها تحلیل خوبی داشته باشیم و اطلاعات مهمی را به دست آوریم، می‌توانیم از کلان‌داده‌ها استفاده کنیم. در این بخش از مطالب قصد داریم چند مورد از مهم‌ترین کاربردهای کلان دیتاها را خدمت شما مخاطبان گرامی توضیح دهیم:

 صنعت آموزش

 در حوزه آموزش افراد مختلفی با سنین و گروه‌های متفاوتی، یادگیری مهارت‌های گوناگون را دنبال می‌کنند. این آموزش‌ها را می‌توان در مدارس، دانشگاه‌ها، مراکز علمی یا آموزش آنلاین و یا ثبت‌نام در آموزشگاه‌های خصوصی و غیره یاد گرفت. به دلیل اینکه در این حوزه حجم اطلاعات خیلی زیاد است، با ارزیابی و تحلیل دقیق داده‌ها شما می‌توانید محتواهای آموزشی بهتری را تولید کنید.

 تولید محتوای ویدئویی

 محتواهای ویدئویی به‌خصوص سریال‌ها، برنامه‌های تلویزیونی و فیلم‌های سینمایی جزو پرطرف‌دارترین انواع محتواها در دنیا محسوب می‌شوند. کمپانی‌های تولیدکننده در تلاش اند تا با کمک بیگ دیتاها بتوانند سلایق و علایق مخاطبان را بشناسند و بر اساس سلیقه آن‌ها محصولات جذاب‌تری را به بازار عرضه کنند.

 حوزه سلامت

 حوزه سلامت و پزشکی را می‌توان به‌عنوان یکی از مهم‌ترین کاربردهای کلان‌داده‌ها به شمار آورد. شما می‌توانید با کمک داده‌کاوی و همچنین تحلیل دقیق داده‌ها به اطلاعات تعداد وسیعی از بیماران در سنین و گروه‌های مختلف دسترسی پیدا کنید. در نتیجه از این طریق بتوانید با انواع بیماری‌ها مقابله کرده و با راهکارهای کاربردی و مناسب از ابتلا به آن‌ها پیشگیری نمایید.

 سیستم پیشنهاد

 شاید تابه‌حال شما نیز در سایت‌های مختلف با انواع محصولات یا محتواهای پیشنهادی روبرو شده باشید. این موارد فقط قسمتی از کاربرد بیگ دیتاها در طراحی سیستم‌های پیشنهادی هستند.

 دیجیتال مارکتینگ

 بازاریابی دیجیتال یا دیجیتال مارکتینگ یکی دیگر از کاربردهای مهم کلان‌داده‌ها به شمار می‌آید. در این حوزه شما می‌توانید حجم زیادی از داده‌ها را اندازه‌گیری کنید. شما با داده‌کاوی درست و همچنین پردازش و تحلیل دقیق اطلاعات و داده‌ها می‌توانید پویش‌های موفقی را راه‌اندازی کنید.

 سخن پایانی

 کلان‌داده یا بیگ دیتا به حجم گسترده‌ای از اطلاعات که بسیار سریع و پیچیده هستند، گفته می‌شود. این داده‌ها تنوع بالایی دارند که آن‌ها را می‌توان از منابع گوناگونی جمع‌آوری کرد. کلان‌داده‌ها در حوزه‌های گوناگونی نظیر تبلیغات، محتوای ویدئویی، دیجیتال مارکتینگ، پزشکی، آموزش و غیره کاربرد فراوانی دارد. همچنین شما می‌توانید به چهار روش توصیفی، تجویزی، پیش‌بینی و تشخیصی نسبت به تحلیل کلان‌داده‌های خود اقدام کنید.