بیگ دیتا (Big Data) یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟

آیا تا به حال به این مساله فکر کرده‌اید که پلتفرم‌هایی مثل گوگل، واتساپ، وایبر، اینستاگرام، فیسبوک و … بجز تبلیغات چه درآمد دیگری دارند و چرا به صورت رایگان چنین امکاناتی را در اختیار کاربران قرار می‌دهند؟ پاسخ این سوال موضوع این مقاله‌ است.
کاربران این پلتفرم‌ها با فعالیت خود روند‌های رفتاری ایجاد می‌کنند، دیتای زیادی تولید می‌کنند و این یعنی بیگ دیتا (Big Data) یا کلان داده که بخش عظیمی از درآمد این شرکت‌ها را ایجاد می‌کند.

بیگ‌ دیتا حجم بالایی از داده‌هاست که به صورت لحظه‌ای و به سرعت به مجموع آن اضافه می‌شود و می‌توان از آن اطلاعات متفاوتی استخراج کرد. این صنعت به روش‌های تجزیه و تحلیل و استخراج سیستماتیک اطلاعات می‌پردازد. البته جمع‌آوری داده و کار با آن کار چندان آسانی هم نیست. چالش‌های بزرگ داده شامل ضبط داده‌ها، ذخیره سازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها، جستجو، به اشتراک گذاری، انتقال، تجسم، کوئری زدن، به روزرسانی، حفظ حریم خصوصی اطلاعات و منبع داده می‌شود که در مجموع فرآیند استفاده از بیگ دیتا را دشوار می‌سازد.

استفاده از اصطلاح بیگ دیتا به استفاده از آنالیزهای پیش بینی کننده، آنالیز رفتار کاربر یا برخی دیگر از روش‌های پیشرفته دیگر تجزیه و تحلیل داده‌ها تمایل دارد.

این اصطلاح از دهه ۱۹۹۰ میلادی مورد استفاده قرار گرفته است. بیگ دیتا معمولاً شامل مجموعه داده‌هایی با اندازه های فراتر از توانایی ابزارهای نرم افزاری رایج برای ضبط، مدیریت و پردازش داده‌ها است. بیگ دیتا شامل داده‌های ساختاری، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار است، اما تمرکز اصلی بر روی داده‌های بدون ساختار است.

تفاوت بیگ دیتا و هوش تجاری

بلوغ رو به رشد مفهوم بیگ دیتا به طرز چشمگیری تفاوت بین “بیگ دیتا” و “هوش تجاری” را مشخص می‌کند:

هوش تجاری (Business Intelligence) از ابزارهای ریاضی کاربردی و آمار توصیفی با داده‌هایی با چگالی اطلاعات بالا برای اندازه گیری موارد مختلف، تشخیص روندها و غیره استفاده می‌کند.

داده‌های بزرگ یا همان بیگ دیتا از تجزیه و تحلیل ریاضی، بهینه سازی، آمار استقرایی و مفاهیم از شناسایی سیستم غیرخطی گرفته تا قوانین استنباطی (رگرسیون، روابط غیرخطی و تأثیرات علی) و مجموعه‌های بزرگ داده‌ها با چگالی اطلاعات پایین برای آشکار کردن روابط و وابستگی استفاده می‌کند.

ویژگی‌های بیگ دیتا

اصطلاح “بیگ دیتا” به داده‌های بزرگ، سریع و پیچیده گفته می‌شود که پردازش آن با استفاده از روش‌های سنتی دشوار یا غیرممکن است. کارهای زیادی برای دستیابی و ذخیره اطلاعات و تجزیه و تحلیل دیتا در طول زمان انجام شده است. مفهوم بیگ دیتا در اوایل قرن حاضر با توصیف سه‌گانه‌ی تحلیلگر صنعت، داگ لنی واضح‌تر و سپس ویژگی‌های دیگری نیز برای آن تعریف شد:

• حجم دیتا (Volume)

این ویژگی کمیت و مقدار داده‌های تولید شده و ذخیره شده را بیان می‌کند. اندازه داده‌ها ارزش و چشم‌انداز بالقوه‌ی آن را تعیین می‌کند. سازمان‌ها دیتا را از منابع مختلفی از جمله معاملات تجاری، دستگاه‌های هوشمند (IoT)، تجهیزات صنعتی، فیلم‌ها، رسانه‌های اجتماعی و موارد دیگر جمع آوری می‌کنند. در گذشته، ذخیره سازی این حجم عظیم مشکل بود اما سیستم عامل‌های ارزان‌تری مانند data lakes و Hadoop این مشکل را حل کرده است. مهم است که هر آنچه در جستجوی آن هستیم را در بیگ دیتا بیابیم.

• تنوع دیتا (Variety)

تنوع به معنی نوع و ماهیت داده‌ها است. این ویژگی به ایجاد بینش موثر تحلیلگران دیتا کمک می‌کند. بیگ دیتا از متن، تصاویر، صدا، فیلم و … به دست می‌آید، بعلاوه دیتای گمشده را از طریق تلفیق داده‌ها تکمیل می‌کند. به همین دلیل تنوع زیادی در آن وجود دارد.

• سرعت دیتا (Velocity)

سرعتی که در آن داده‌ها تولید و پردازش می‌شوند تا خواسته‌ها و چالش‌هایی را که در مسیر رشد و توسعه قرار دارد، برآورده کند یکی از ویژگی‌های اصلی بیگ دیتاست. بیگ دیتا  اغلب در زمان واقعی در دسترس است. در مقایسه با داده‌های کوچک، داده‌های بزرگ بطور مداوم تولید می‌شوند. دو نوع سرعت مربوط به داده‌های بزرگ، فراوانی تولید و دفعات استفاده، ضبط و انتشار است.

با رشد اینترنت اشیاء (Internet of Things)، اینترنت، دنیای دیجیتال‌ و شبکه‌های اجتماعی داده‌ها با سرعتی بی سابقه به مشاغل منتقل می‌شوند و باید به موقع مدیریت و پردازش شوند. داده‌ها در انواع مختلفی از قالب‌ها ارائه می‌شود، از داده‌های عددی ساختار یافته در پایگاه داده‌های سنتی گرفته تا اسناد متنی بدون ساختار، ایمیل، فیلم، فایل‌های صوتی، داده‌های سهام و معاملات مالی و …

• صحت دیتا (Veracity)

این ویژگی تعریفی گسترده برای بیگ دیتا است که به کیفیت داده‌ها اشاره دارد. کیفیت داده‌های ضبط شده می‌تواند تا حد زیادی متفاوت باشد و بر تجزیه و تحلیل دقیق تأثیر بگذارد. داده‌ها از منابع مختلفی تهیه می‌شوند، بنابراین پیوند، هماهنگی، پاکسازی و تبدیل داده‌ها کار دشواری است.

کسب و کارها باید روابط، سلسله مراتب و پیوندهای داده‌های مختلف را به یکدیگر متصل و مرتبط کنند. در غیر این صورت، داده‌های آن‌ها می‌توانند به سرعت از کنترل خارج شوند.

• جامعیت دیتا (Exhaustive)

ضبط کلیه دیتای موجود مساله مهمی است. اینکه آیا دیتایی که در اختیار داریم می‌تواند نمونه کاملی از جامعه اصلی باشد یا خیر.

• مرتبط بودن داده‌ها (Relational)

اگر داده‌های جمع آوری شده شامل زمینه‌های مشترکی باشد،  می‌تواند ترکیب یا متا آنالیز مجموعه‌های مختلف داده را امکان‌پذیر کند.

• گستردگی داده‌ها (Extensional)

زمینه‌های جدید در هر عنصر از داده‌های جمع‌آوری شده می‌تواند به راحتی اضافه شود یا تغییر کند.

• مقیاس‌پذیری داده‌ها (Scalability)

گسترش سریع  اندازه داده‌ها.

• ارزش داده‌ها (Value)

سود و منفعتی که می‌توان از داده‌ها استخراج کرد ارزش داده را نشان می‌دهد.

• تغییرپذیری داده‌ها (Variability)

علاوه بر افزایش سرعت و انواع داده‌ها، جریان داده‌ها نیز غیرقابل پیش بینی و تا حد زیادی متفاوت است و اغلب تغییر می‌کند. این مساله چالش برانگیز است، اما مشاغل باید بدانند که چه چیزی در رسانه‌های اجتماعی ترند می‌شود و چگونه می‌توان حجم‌های داده روزانه، فصلی و رویدادهای ترند را مدیریت کرد.

هر شرکتی در آینده بیگ‌دیتا (کلان داده) دارد و سرانجام در تجارت داده‌ها فعالیت خواهد کرد. Thomas H. Davenport
نویسنده آمریکایی متخصص در زمینه تجزیه و تحلیل

اهمیت بیگ دیتا چیست؟

اهمیت بیگ دیتا در این است که چه کاری با داده‌ها انجام می‌دهید نه اینکه چه تعداد داده در اختیار دارید. نحوه‌ی استخراج اطلاعات از دیتای خام و استفاده‌ی بهینه‌ی آن در برنامه‌ریزی‌های آتی اهمیت زیادی دارد. شما می‌توانید داده‌ها را از هر منبعی تهیه کرده و آن را تجزیه و تحلیل کنید تا پاسخ‌هایی را برای نیاز خود پیدا کنید، این نیاز ممکن است که کاهش هزینه، صرفه‌جویی زمان، توسعه محصول جدید و پیشنهادات بهینه، تصمیم‌گیری هوشمندانه و .. باشد. با آنالیز بیگ دیتا می‌توانید در کسب‌وکارتان از نتیجه‌ی تحلیل داده‌ها استفاده‌های زیادی کنید:

• تعیین علل اصلی نارسایی‌ها، مشکلات و نقص‌ها در زمان تقریباً واقعی.
• شناسایی عادات مشتریان و بهینه‌سازی فروش.
• محاسبه سبد ریسک.
• تشخیص تهدیدات و مشکلات پیش رو پیش از رخداد.

بیشتر بخوانید: مقایسه بازارهای سرمایه گذاری از نگاه افکار عمومی | بررسی بازارها در شبکه های اجتماعی

بیگ دیتا چگونه کار می‌کند؟

قبل از اینکه کسب‌وکارها بتوانند از بیگ دیتا در کار خود استفاده کنند، باید چگونگی جابجایی آن را در بین مکان‌های مختلف، منابع، سیستم‌ها، دارندگان و کاربران بررسی کنند. پنج مرحله کلیدی برای این کار وجود دارد:

۱) تنظیم استراتژی بیگ دیتا

استراتژی بیگ دیتا، طرحی است که به شما کمک می‌کند تا نظارت و بهبود روش دستیابی، ذخیره، مدیریت، به اشتراک گذاری و استفاده از داده‌ها را در داخل و خارج سازمان خود انجام دهید. یک استراتژی کلان داده، در میان وفور داده‌ها، موفقیت کسب و کار را تعیین می‌کند. هنگام تدوین استراتژی، در نظر گرفتن اهداف و ابتکارات تجاری و فناوری موجود و آینده مساله با اهمیتی است.

۲) شناسایی منابع بیگ دیتا

یکی از منابع داده‌ها اینترنت اشیاء (IoT) و سایر دستگاه‌های متصل است که از سیستم‌های پوشیدنی، اتومبیل‌های هوشمند، تجهیزات پزشکی، تجهیزات صنعتی و موارد دیگر به سیستم‌های IT منتقل می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند تجزیه و تحلیل شوند، نیازمندی‌ها از آن‌ها استخراج شود و روی موارد مورد نیاز تحلیل بیشتری صورت گیرد.

داده‌های رسانه‌های اجتماعی ناشی از تعامل در فیسبوک، یوتیوب، اینستاگرام و غیره نیز یکی دیگر از منابع داده‌ای است. این شبکه‌ها شامل مقادیر زیادی از بیگ دیتا در قالب تصاویر، فیلم‌ها، فایل های صوتی، متن و … است که برای بازاریابی، فروش و عملکردهای پشتیبانی مفید هستند. این داده‌ها غالباً به صورت غیرساختار یافته یا نیمه ساختار یافته است، بنابراین برای مصرف و تجزیه و تحلیل آن‌ها چالش‌هایی وجود دارد.

همچنین بیگ دیتا را می‌توان از طریق نظرات عمومی در شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها، اطلاعاتی که به صورت داوطلبانه از برنامه‌های شخصی و الکترونیک جمع‌آوری شده‌اند، از طریق پرسشنامه‌ها، خرید محصولات و چک‌های الکترونیکی جمع‌آوری کرد.

۳) دسترسی به داده‌های بزرگ، مدیریت و ذخیره آن‌ها

سیستم‌های محاسباتی مدرن، سرعت، قدرت و انعطاف‌پذیری لازم برای دسترسی سریع به مقادیر انبوه و انواع داده‌های عظیم را فراهم می‌کنند. در کنار دسترسی مطمئن، شرکت‌ها همچنین به روش‌هایی برای ادغام داده‌ها، اطمینان از کیفیت داده‌ها، تهیه اطلاعات و ذخیره اطلاعات و تهیه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل نیاز دارند. برخی از داده‌ها ممکن است در یک انبار داده سنتی در محل ذخیره شوند، برخی هم از طریق گزینه‌های انعطاف‌پذیر و کم هزینه‌تری برای ذخیره و اداره داده‌های بزرگ شامل راه‌حل‌های ابری، data lakes و Hadoop ذخیره می‌شوند.

۴) تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

با استفاده از فناوری‌های با کارایی بالا مانند محاسبه شبکه یا تجزیه و تحلیل حافظه، سازمان‌ها می‌توانند از کلان ‌داده‌های خود برای تجزیه و تحلیل استفاده کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ این است که چگونه شرکت‌ها ارزش و بینش داده‌ها را کسب می‌کنند. به طور فزاینده، داده‌های بزرگ به تلاش‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل امروز مانند هوش مصنوعی می‌پردازند.

۵) اتخاذ تصمیمات هوشمندانه و مبتنی بر داده 

داده‌های مدیریت شده و معتبر منجر به تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌های معتبر می‌شوند. برای رقابتی ماندن، مشاغل باید ارزش کامل بیگ دیتا را شناخته و به روش داده‌محور عمل کنند. سازمان‌های داده‌محور عملکرد بهتری دارند و از لحاظ عملیاتی قابل پیش بینی‌تر و سودآورتر هستند.

کلان داده چه کاربرد‌هایی دارد؟

کلان داده‌ها می‌توانند به شما در پرداختن به طیف وسیعی از فعالیت‌های تجاری، از تجربه مشتری تا تجزیه و تحلیل کمک کنند.

در حال حاضر جهان لبریز از داده‌هاست و ما می‌توانیم مصرف‌کنندگان را به روش‌های واضح‌تری ببینیم. Max Levchin
بنیان‌گذاری پی پال

امروزه با پیشرفت تکنولوژی کسب‌وکارهایی که از بیگ دیتا استفاده نمی‌کنند، گزینه‌های بسیار خوبی را در توسعه و بهبود شرایط خود از دست می‌دهند. در این بخش به تعدادی از کاربردهای بیگ دیتا اشاره می‌کنیم:

• توسعه محصول

شرکت‌های توسعه محصولات مانند Netflix و Procter & Gamble از بیگ دیتا برای پیش بینی تقاضای مشتری استفاده می‌کنند. آن‌ها با طبقه‌بندی ویژگی‌های اصلی محصولات یا خدمات گذشته و فعلی و مدل‌سازی رابطه بین این خصوصیات و موفقیت تجاری در ارائه‌ها، مدل‌های پیش بینی شده‌ای را برای محصولات و خدمات جدید ایجاد می‌کنند.

• تعمیرات قابل پیش بینی

عوامل تعمیر و نگهداری پیش بینی شده که می‌توانند خرابی‌های مکانیکی را پیش بینی کنند، ممکن است در داده‌های ساختار یافته مانند سال ساخت و مدل تجهیزات و همچنین در داده‌های بدون ساختار که شامل میلیون‌ها مدخل ورود، داده‌های سنسورها، پیام‌های خطا و دمای موتور باشد، قرار گیرند. با تجزیه و تحلیل این نشانه‌های مربوط به موضوعات بالقوه قبل از بروز مشکلات، سازمان‌ها می‌توانند در تعمیر و نگهداری هزینه‌ها، بیگ دیتا را به طور موثر بکار گیرند و عمر قطعات و تجهیزات را به حداکثر برسانند.

• تجربه مشتری

مشاهده‌ی واضح و دقیق‌تر از تجربه مشتری اکنون بیش از گذشته امکان‌پذیر و با اهمیت است. بیگ دیتا شما را قادر می‌سازد برای بهبود تجربه تعامل و به حداکثر رساندن ارزش محصول، از رسانه‌های اجتماعی، بازدیدهای وب، گزارش تماس‌ها و سایر منابع استفاده کنید. همچنین به شما در تحویل پیشنهادات شخصی شده کمک کرده، نگرانی مشتری را کاهش داده و به اداره‌ی پیشگیرانه‌ی مسائل کمک می‌کند.

• کلاهبرداری و انطباق

مسائل امنیتی و الزامات پیروی از آن دائماً در حال تحول هستند. داده‌های بزرگ به شما کمک می‌کند الگوهای موجود که نشان‌دهنده کلاهبرداری و جمع‌آوری حجم زیادی از اطلاعات است را تشخیص داده و گزارش‌های نظارتی را بسیار سریع‌تر انجام دهید.

• یادگیری ماشین

در حال حاضر بیگ دیتا یکی از دلایلی است که باعث شده یادگیری ماشین (Machine Learning) یک موضوع مهم باشد. اکنون می‌توان به جای برنامه‌نویسی، به ماشین آلات آموزش داد. در دسترس بودن داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین این امکان را فراهم می‌آورد.

حتما بخوانید: رصد و جستجوی کلان‌داده فضای مجازی

• بهره‌وری عملیاتی

با داده‌های بزرگ می‌توانید تولید، بازخورد مشتری، بازده و سایر عوامل را برای کاهش قطع و پیش بینی مطالبات آینده تحلیل و ارزیابی کنید. همچنین بیگ دیتا می‌تواند برای بهبود تصمیم‌گیری در راستای تقاضای فعلی بازار مورد استفاده قرار گیرد.

• ایجاد نوآوری

 داده‌های بزرگ با مطالعه وابستگی‌های متقابل بین انسان‌ها، مؤسسات، اشخاص و فرآیندها و سپس تعیین روش‌های جدید برای استفاده از این بینش‌ها باعث ایجاد نوآوری می‌شود. برای بهبود تصمیمات در مورد ملاحظات مالی و برنامه‌ریزی از چشم‌انداز داده استفاده می‌شود. بنابراین با استفاده از بیگ دیتا روندها و آنچه مشتریان از محصولات و خدمات جدید می‌خواهند را بررسی و قیمت‌گذاری پویا را پیاده‌سازی کنید.

دیتاک ابزار دسترسی به بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی

کلان داده به سازمان‌ها در توسعه‌ی کسب و کار، بهینه سازی فعالیت‌ها، افزایش درآمد و … کمک می‌کند بنابراین استفاده از آن برای اکثر کسب‌وکارها و ارگان‌هایی که با مردم سروکار دارند مهم و مفید است. از جمله سازمان‌هایی که استفاده از بیگ دیتا برایشان مفید و مهم است می‌توان به سازمان‌های خدماتی، کسب‌وکارهای بزرگ B2C، ارگان‌های دولتی، سازمان‌های آموزشی، بانک‌ها، منابع خبری و … اشاره کرد. بنابراین اینکه کسب‌وکار و سازمان شما بزرگ است یا کوچک، در فضای آنلاین فعال است یا خیر و مستقیما با مردم در ارتباط است یا نه مهم نیست. استفاده اصولی و موثر از بیگ دیتا در هر صورت به شما در پیشرفت و توسعه کار و تجارتتان کمک خواهد کرد.

برای تهیه بیگ دیتا، تجزیه و تحلیل و استفاده از آن، ابتدا باید به آن دسترسی داشته باشید، آنرا تمیز کنید و تغییر دهید. تهیه انواع منابع بزرگ، آماده‌سازی داده‌ها و تحلیل آن‌ها می‌تواند زمان زیادی صرف کند و البته در این میان تخصص‌ و منابع زیادی نیز مورد نیاز است. بنابراین برای استفاده از بیگ دیتا بهتر است منبع یا منابع خود را مشخص کنیدو به سراغ شرکت‌های تکنولوژی فعال در این حوزه بروید. این شرکت‌ها با تخصص فراوان کار تجزیه و تحلیل دیتا را انجام داده و قادر به ارائه‌ی خدمات متنوع، مفید و کارامدی در این حوزه هستند.

دیتاک یکی از فعالان حوزه‌ی بیگ دیتا در ایران است که با رصد و مانیتورینگ گسترده و مداوم شبکه‌های اجتماعی و سایت‌های خبری فارسی، استفاده از متخصصان حوزه‌های یادگیری ماشین، علوم داده، دیتا ماینینگ، تحلیل داده و … و تکیه بر سابقه‌ی درخشان خود در این زمینه می‌تواند گزارش‌های مفید و کاربردی را از این بستر‌ها استخراج کرده و در اختیار کسب‌وکارها، نهاد‌ها و سازمان‌های مختلف قرار دهد. برای آشنایی بیشتر با فعالیت دیتاک و مشاوره می‌توانید با ما در ارتباط باشید.

[button color=”orange” size=”big” link=”https://dataak.com/%d8%a7%d8%b1%d8%aa%d8%a8%d8%a7%d8%b7-%d8%a8%d8%a7-%d8%af%db%8c%d8%aa%d8%a7%da%a9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]ارتباط با دیتاک[/button]

بیگ‌دیتا علم، صنعت و تخصصی بزرگ و گسترده است و گنجاندن مباحث آن در یک مقاله کار غیر ممکنی است، با وجود این، سعی کردیم در این مقاله موضوعات پایه‌ای موجود حول بیگ‌ دیتا را توضیح دهیم. فراموش نکنید بیگ دیتا صنعتی جدید است و در آینده به یکی از مهمترین صنایع بشر تبدیل خواهد شد بنابراین برای ماندن در بازار رقابتی صنایع مختلف استفاده از این علم ضروری و مهم خواهد بود.