بیگ دیتا (Big Data) چیست؟ و چه کاربرد‌هایی دارد؟

بیگ دیتا (Big Data) یا کلان‌داده به حجم بالایی از داده‌ها گفته می‌شود که حتی هر روز حجم آن در حال افزایش است و با تجزیه‌وتحلیل و داده‌کاوی بر روی آن می‌توان اطلاعات ارزشمندی را از میان این کلان‌داده استخراج کرد. کلان‌داده اصطلاحی است که حجم وسیعی از داده‌های قابل مدیریت را توصیف می‌کند. حجم داده‌ها مهم نیست بلکه آنچه را که سازمان‌ها با داده‌ها انجام می‌دهند اهمیت دارد. کلان‌داده‌ها را می‌توان برای نظریه‌هایی که منجر به تصمیم‌گیری بهتر و حرکت استراتژیک تجاری می‌شوند تجزیه‌وتحلیل کرد. در این مقاله از طراح سبز ما شما را با نحوه کار بیگ دیتا (Big Data)، ویژگی‌ها، انواع تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده، منابع و مثال‌های بیگ دیتا (Big Data) آشنا خواهیم کرد.

بیگ دیتا (Big Data) یا کلان‌داده چیست؟

بیگ دیتا (Big Data) یک اصطلاح تکاملی است که حجم زیادی از ساختار، داده‌های نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاری را توصیف می‌کند. این داده‌ها پتانسیل آن را دارند که برای اطلاعات استخراج شوند و در پروژه‌های یادگیری ماشین و سایر برنامه‌های پیشرفته تجزیه‌وتحلیل استفاده شوند.

بیگ دیتا (Big Data) معمولاً دارای سه خصوصیت اصلی است که عبارت‌اند از: حجم زیاد داده‌ها، انواع مختلفی از داده‌ها و سرعتی که داده‌ها پردازش می‌شوند. ابتدا این خصوصیات در سال 2001 و توسط فردی به نام داگ لانی که تحلیلگر گارتنز بود شناسایی شد و در گزارشی آن را منتشر کرد.

چرا کلان‌داده مهم است

کمپانی‌ها از کلان‌داده‌ها در سیستم‌های خود برای بهبود عملیات، ارائه خدمات بهتر به مشتریان، ایجاد کمپین‌های بازاریابی و سایر اقدامات استفاده می‌کنند که در نهایت می‌تواند درآمد و سود را افزایش دهد. شرکت‌هایی که از کلان‌داده‌ها استفاده می‌کنند دارای مزیت رقابتی نسبت به آن‌هایی هستند که از آنها استفاده نمی‌کنند زیرا قادر به تصمیم‌گیری‌های تجاری سریع‌تر هستند.

اهمیت بیگ دیتا برحسب حجم داده‌های مورداستفاده نیست، بلکه این مهم است که با آنها چه‌کار می‌کنید. شما می‌توانید داده‌ها را از هر منبعی گرفته و آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنید تا پاسخ‌هایی را پیدا کنید که کاهش زمان، توسعه محصول جدید، کاهش هزینه و تصمیم‌گیری هوشمندانه را ممکن می‌کند.

بیگ دیتا (Big Data) چگونه کار می‌کند؟

بیگ دیتا (Big Data) در دودسته ساختاریافته و بدون ساختار طبقه‌بندی می‌شود. داده‌هایی که شامل اطلاعاتی است که در پایگاه‌داده سازمانی مدیرت می‌شود، داده‌های ساختاریافته گفته می‌شود که این نوع داده طیف گسترده‌ای دارد و بیشتر آنها به‌صورت عددی هستند. داده‌های غیرساختاری اطلاعاتی است که سازماندهی نشده و به یک مدل یا فرمت از پیش تعیین شده نمی‌رسد. این داده‌ها شامل اطلاعات جمع‌آوری شده از منابع رسانه‌های اجتماعی است که به مؤسسات کمک می‌کند تا اطلاعات مربوط به نیازهای مشتری را جمع‌آوری کنند.

به طور سنتی بیگ دیتا (Big Data) دارای سه مشخصه است که آنها عبارت‌اند از: حجم یا مقدار داده‌ها، سرعتی که این داده‌ها جمع‌آوری شده است و انواع اطلاعات.

کلان داده را می‌توان از طریق نظرات عمومی در شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها، اطلاعاتی که به‌صورت داوطلبانه از برنامه‌های شخصی و الکترونیک جمع‌آوری شده‌اند، از طریق پرسش‌نامه‌ها، خرید محصولات و چک‌های الکترونیکی جمع‌آوری کرد. حضور سنسورها و دیگر ورودی‌ها در دستگاه‌های هوشمند اجازه می‌دهد تا داده‌ها در طیف گسترده‌ای از شرایط و موقعیت‌ها جمع‌آوری شوند.

بیگ دیتا (Big Data) اغلب در پایگاه داده‌های کامپیوتری ذخیره می‌شود و یا با استفاده از نرم‌افزار به طور خاص برای دسته‌بندی مجموعه‌های داده‌های بزرگ و پیچیده مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌گیرد. بسیاری از شرکت‌های نرم‌افزاری به‌عنوان یک سرویس در مدیریت این نوع داده‌های پیچیده تخصص دارند.

ویژگی‌های بیگ دیتا (Big Data)

حجم

ویژگی اصلی که یک داده را بزرگ می‌کند حجم منحصربه‌فرد آن است. امروزه دیگر تمرکز بر روی حداقل واحدهای ذخیره‌سازی اهمیت زیادی ندارد، چراکه میزان کل اطلاعات هرسال در حال افزایش است. در سال 2010 فردی به نام Thomson Reuters در یک گزارشی سالانه برآورد کرده است که جهان با بیش از 800 اگزابایت از داده‌ها روبرو است و حتی درحال‌رشد است. هیچ‌کس واقعاً نمی‌داند که چه مقدار اطلاعات جدید تولید می‌شود اما میزان اطلاعات جمع‌آوری شده در هرسال بسیار زیاد است.

تنوع

تنوع یکی از جالب‌ترین تحولات در فناوری است، چون اطلاعات روز‌به‌روز بیشتر دیجیتالی می‌شوند. انواع داده‌های سنتی شامل مواردی مانند تاریخ، مقدار و زمان هستند که در یک بیانیه جمع‌آوری شده‌اند.

داده‌های ساختاریافته توسط داده‌های غیرساختاری افزوده و تکمیل شده است که شامل مواردی مانند فیدهای توییتر، فایل‌های صوتی، صفحات وب، تصاویر و غیره می‌شود.

داده‌های غیرساختاری یک مفهوم اساسی در داده‌های بزرگ است. بهترین راه برای تشخیص داده‌های غیرساختاری مقایسه آن با داده‌های ساختاریافته است. داده‌های ساختاریافته را به‌عنوان داده‌هایی که در مجموعه‌ای از قوانین به‌خوبی تعریف شده‌اند در نظر بگیرید. به‌عنوان‌مثال پول همیشه عدد است و حداقل دو رقم اعشار دارد، نام‌ها به‌صورت متن بیان می‌شوند و تاریخ‌ها یک الگوی خاص را بیان می‌کنند.

سرعت

سرعت در ویژگی کلان داده به معنای سرعت فراخوانی داده‌های ورودی است که باید پردازش شود. تصور کنید در هر دقیقه چند پیام از طریق اینستاگرام و یا درخواست‌های مشاهده موجودی کارت‌های اعتباری از ردوبدل می‌شود. این‌‌ها همه نمونه‌ای از سرعت بالا است.

انواع تجزیه‌وتحلیل بیگ دیتا (Big Data)

۱.تجزیه‌وتحلیل برای پیش‌بینی کردن داده‌های جدید

تجزیه‌وتحلیل داده‌های بیگ دیتا (Big Data) برای پیش‌بینی کردن ممکن است در دسته‌بندی متداول‌ترین تجزیه‌وتحلیل داده‌ها قرار گیرد که از آن برای شناسایی روند، همبستگی و علت استفاده می‌شود. این دسته‌بندی را می‌توان به مدل‌سازی پیش‌بینی شده و مدل‌سازی آماری تقسیم کرد. اما مهم است که بدانیم این دو واقعاً همگام با همکار می‌کنند.

۲.تجزیه‌وتحلیل توصیفی داده‌ها

تجزیه‌وتحلیل توصیفی داده‌ها جایی است که کلان داده و AI (هوش مصنوعی) در کنار هم برای کمک به پیش‌بینی نتایج و اقدام انجام شده قرار می‌گیرند. این دسته‌بندی از تجزیه‌وتحلیل را می‌توان بیشتر به بهینه‌سازی و آزمایش تصادفی تعبیر کرد. با استفاده از پیشرفت‌ها در یادگیری ماشین یا همان Machine learning، تجزیه‌وتحلیل توصیفی می‌تواند به پاسخ سؤالاتی مانند «اگر این را امتحان کنیم چه می‌شود؟» و «بهترین عمل چیست؟» بدون صرف زمان در انجام آزمایش برای هر متغیر پاسخ دهد.

۳.تجزیه‌وتحلیل تشخیصی داده‌ها

درست است که تجزیه‌وتحلیل داده‌های گذشته مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌های آینده جذاب نیست اما یکی از اهداف مهم در هدایت کسب‌وکار است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های تشخیصی، فرایند بررسی داده‌ها برای درک دلیل و رویداد است و اینکه چرا چنین چیزی اتفاق افتاده است. در این نوع تجزیه تحلیل بیشتر از تکنیک‌هایی حفاری، کشف داده‎ها، داده‌کاوی و همبستگی‌ها استفاده می‌شود.

به طور خاص تجزیه‌وتحلیل داده‌های تشخیصی به ما کمک می‌کند که بفهمیم چرا یک اتفاق روی داده است. مانند سایر دسته‌بندی‌ها این نوع تجزیه‌وتحلیل را نیز به دودسته تقسیم می‌کنیم که شامل دسته‌بندی کشف و هشدار و دسته‌بندی پرس‌وجو و حفاری است. پرس‌وجوها و حفاری‌ها چیزی است که شما استفاده می‌کنید تا جزئیات بیشتری از یک گزارش به دست آورید.

کشف و هشدار نیز می‌تواند برای اطلاع از یک مسئله بالقوه از قبل مورداستفاده قرار گیرد، و از قبل درمورد مسئله‌ای که می‌تواند منجر به فروپاشی در یک معامله برای شما شود هشدار دهد.

۴.تجزیه‌وتحلیل توصیفی داده‌ها

تجزیه‌وتحلیل توصیفی می‌توان به ستون فقرات یک گزارش تشبیه کرد. با استفاده از این نوع تجزیه‌وتحلیل شما می‌توانید پاسخ‌های سؤالاتی اساسی مانند چه تعداد؟ چه وقت؟ کجا؟ و چه چیزی؟ را پیدا کنید. این نوع تجزیه‌وتحلیل را نیز می‌توان به دودسته تقسیم کرد:

منابع بیگ دیتا (Big Data)

۱.رسانه به‌عنوان یک منبع کلان داده

رسانه محبوب‌ترین منبع بیگ دیتا (Big Data) می‌باشد. ازآنجایی‌که رسانه‌ها به‌صورت خودکار پخش می‌شود و از تمام موانع فیزیکی و جمعیت‌شناختی عبور می‌کند سریع‌ترین راه برای دریافت نظرسنجی عمیق از مخاطبان خود توسط یک کسب‌وکار است.

رسانه‌ها شامل شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌عامل‌های تعاملی مانند گوگل، توییتر، فیس‌بوک، اینستاگرام و یوتیوب و همچنین رسانه‌های عمومی مانند تصاویر، فیلم‌ها، موزیک‌ها و پادکست‌ها هستند.

شش راه برای تبدیل فالوورها به مشتری

۲.فضای ابری به‌عنوان یک منبع بیگ دیتا (Big Data)

امروزه شرکت‌ها با تغییر داده‌های خود از طریق فضای ابری از منابع داده سنتی پیشی گرفته‌اند. ذخیره‌سازی در فضای ابری، اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختاری را در اختیار شما قرار می‌دهد و با استفاده از اطلاعات در زمان واقعی و بینش‌های درخواستی کسب‌وکار را بهبود می‌بخشد. ویژگی اصلی محاسبات ابری انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری است.

۳.وب به‌عنوان یک منبع کلان داده

وب‌های عمومی داده‌های بزرگی را تشکیل می‌دهند که گسترده و به‌راحتی قابل‌دسترس هستند. داده‌های وب یا اینترنت به طور معمول برای افراد و شرکت‌ها به طور یکسان در دسترس هستند. علاوه بر این خدمات وب مانند ویکی‌پدیا، یک بینش سریع و رایگان را برای همه فراهم می‌کند. این گستردگی وب برای کاربردهای متنوع آن به‌خصوص برای استارت‌آپ‌ها و شرکت‌های تازه‌تأسیس مفید است زیرا آن‌ها مجبور نیستند منتظر به‌مانند تا زیرساخت‌های خود را توسعه دهند تا بتوانند از بیگ دیتا (Big Data) استفاده کنند.

4. IOT یا اینترنت اشیا به‌عنوان یک منبع بیگ دیتا (Big Data)

اطلاعات تولید شده توسط یک دستگاه یا داده‌های ایجاد شده توسط اینترنت اشیا منابع ارزشمندی از بیگ دیتا (Big Data) را تشکیل می‌دهند. این داده‌ها معمولاً از سنسورهایی که به دستگاه‌های الکترونیکی وصل شده‌اند تولید می‌شوند. اینترنت اشیا اکنون درحال‌رشد است و شامل اطلاعات بزرگی است که نه‌تنها از رایانه‌ها و گوشی‌های هوشمند بلکه از هر دستگاهی می‌تواند منتشر شود. به‌عنوان‌مثال این داده‌ها می‌توانند از طریق دستگاه‌های پزشکی، وسایل نقلیه، بازی‌های ویدئویی، دوربین‌ها، لوازم‌خانگی و غیره می‌تواند منتشر شود.

۵.پایگاه‌داده به‌عنوان یک منبع کلان داده

ترجیح شرکت‌های امروزی این است که با ادغام پایگاه‌های سنتی و مدرن برای به‌دست‌آوردن داده‌های مربوطه بزرگ استفاده کنند. این ادغام راه را برای یک مدل داده ترکیبی هموار می‌کند و نیاز به سرمایه‌گذاری کم و هزینه‌های زیربنایی کم فناوری اطلاعات است. علاوه بر این پایگاه داده‌ها برای اهداف چندگانه کسب‌وکار نیز مورداستفاده قرار می‌گیرد. محبوب‌ترین پایگاه‌های داده عبارت‌اند از MS Access, DB2. Oracle, MY SQL و Amazon simple. فرایند استخراج کردن و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در میان منابع گسترده داده‌های بزرگ یک فرایند پیچیده است و می‌تواند خسته‌کننده و وقت‌گیر باشد.

مثال‌هایی برای بیگ دیتا (Big Data)

گوشی‌های هوشمند

امروزه بسیاری از ما انسان‌ها به معنای واقعی به برده تلفن‌های همراه شده‌ایم. درحالی‌که زمانی گوشی تلفن همراه تنها برای دریافت تماس‌ها و پیام‌های متنی اصلی طراحی شده بود اما امروز اساساً تلفن‌های همراه تبدیل به رایانه‌های کوچک و قابل‌حمل شده‌اند که روند پردازش جریان بیگ دیتا (Big Data) و شکستن موانع جغرافیایی را طی می‌کنند.

به طور مثال زمانی که شما به هتل می‌روید بیشتر اوقات دوست دارید که اتاق خود را چک کنید و از امکانات آن لذت ببرید و به آن سرک بکشید. اما برای استفاده از خدمات غذایی گاهی ممکن است مدت‌زمان زیادی را صرف صف‌های طولانی غذا شود. همچنین شما همیشه کابوس گم‌کردن کلید اتاق خود را دارید که می‌تواند مشکل‌ساز و پرهزینه باشد.

شما می‌توانید در هتل‌های مجهز و نوین از گوشی‌های هوشمند خود به‌عنوان کلید خود استفاده کنید و همچنین از خدمات پیشخدمت و سایر خدمات از طریق یک برنامه تلفن همراه استفاده و سفارش خود را بدهید.

میزان و حجم یا فناوری در بیگ دیتا (Big Data) یعنی چه؟

شاید هنگامی که از واژهٔ بیگ دیتا (Big Data) استفاده می‌کنیم گمان کنید که منظور حجم داده‌هاست اما همواره این‌گونه نیست.

در واقع واژهٔ بیگ دیتا (Big Data) به فناوری خاصی اشاره می‌کند که وظیفهٔ آن ذخیره‌سازی و پردازش اطلاعات است.

وقتی یک شرکت ارائه‌دهندهٔ سرویس وب از اصطلاح بیگ دیتا (Big Data) استفاده می‌کند به این معنی است که آن سازمان به یک ساختار ابزار و فرایند خاص نیاز دارد تا بتواند به‌وسیلهٔ آن حجم عظیمی از داده‌ها را ذخیره کند.

بررسی ساختار کلان داده

اگر قرار باشد بیگ دیتا (Big Data) را در دیتابیس‌های سنتی ذخیره‌سازی کنیم و برای تحلیل از آنها استفاده کنید باید هزینه زیادی پرداخت کنید. امروزه از روش‌های جدیدتری برای تحلیل بیگ دیتا (Big Data) استفاده می‌شود. به این روش نوین داده‌کاوی می‌گویند. در این روش ابتدا به جمع‌آوری داده‌های خام می‌پردازند و سپس با استفاده از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌گیرند. به این صورت که به‌وسیله الگوریتم‌های پیچیده‌ای که دارند الگوهای تکراری را تشخیص می‌دهند و داده‌ها را تحلیل می‌کنند. در این روش دیگر نیازی به پردازش تک‌تک داده‌ها نیست و خروجی الگوریتم‌ها نتیجه نهایی خواهد بود.

کاربرد بیگ دیتا (Big Data)

از بیگ دیتا (Big Data) در بسیاری از زمینه‌ها ازجمله بازاریابی و فعالیت‌های تجاری استفاده می‌شود. سازمان‌ها از این اطلاعات جمع شده برای فعالیت‌هایی مثل افزایش سود و کمپین‌های تبلیغاتی و بهبود خدمات پس از فروش استفاده می‌کنند.

سازمان‌هایی که از بیگ دیتا (Big Data) استفاده می‌کنند در فضای رقابتی با دیگر سازمان‌ها جلوتر هستند چرا که می‌توانند در تصمیم‌گیری‌ها بهتر عمل کنند.

به‌عنوان‌مثال در جذب مشتریان موفق‌تر باشند چرا که می‌توانند بر اساس تجزیه‌وتحلیل دیتا علایق و سلایق و نظریات مشتریان را بدانند و تصمیمات بهتری برای جذب مشتریان اتخاذ کنند.

در ایران در صنایع مختلف از بیگ دیتا (Big Data) استفاده می‌کنند. به‌عنوان‌مثال:

صنعت پزشکی: برای تشخیص ریسک فکتور بیماری‌ها از بیگ دیتا استفاده می‌کنند.

سازمان بهداشت هم از بیگ دیتا (Big Data) برای جلوگیری از شیوع بیماری‌ها استفاده می‌کند.

سخن آخر

بیگ دیتا (Big Data) اصطلاحی است که حجم زیادی از داده‌ها را توصیف می‌کند. ارزش تجاری و مزایای کلان‌داده به افرادی بستگی دارد که وظیفه مدیریت و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها را بر عهده دارند.