کلان داده یا Big Data چیست؟ چه کاربردهایی دارد؟

کلان داده یا بیگ دیتا (به انگلیسی: Big Data) یکی از داغ‌ترین موضوعات تکنولوژی در سراسر جهان است. شاید شما هم این جمله را شنیده باشید که “داده‌ها طلای جدید هستند”. اما چه چیزی باعث شده است که داده‌ها تا این حد باارزش شمرده شوند؟

ما با انجام فعالیت‌های روزمره مثل خرید از یک فروشگاه، انجام یک تراکنش بانکی و حتی جستجوی یک موضوع در گوگل، حجم زیادی از داده‌ها را از خود برجای می‌گذاریم. کسب‌وکارهایی که قادر به استفاده صحیح از داده‌ها باشند، می‌توانند از1 این فرصت برای بهبود خدمات خود و استفاده کارآمدتر از منابع استفاده کنند. در ادامه با مزایا و کاربردهای بیگ دیتا بیشتر آشنا می‌شویم؛ با ایران سرور همراه باشید.

Big Data چیست؟

Big Data اصطلاح جدیدی نیست، اما به دلیل حجم عظیمی از داده‌هایی که روزانه از منابع مختلف تولید می‌شود، اخیرا مورد توجه بیشتری قرار گرفته است. بیگ دیتا ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها را می‌توان در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و دیگر برنامه‌های تحلیلی پیشرفته استفاده کرد و نتایج مفیدی به‌دست آورد.

مقدار داده‌های جمع‌آوری شده مهم نیست، اما آنچه سازمان با داده‌ها انجام می‌دهد مهم است. این نتایج می‌توانند در مسیر و سرنوشت یک سازمان تاثیرگذار باشد. در محیط رقابتی کسب‌و‌کار امروز، استفاده از بیگ دیتا اهمیت بیشتری پیدا کرده است؛ زیرا شرکت‌ها همواره سعی می‌کنند عملکرد بهتری از همتایان خود داشته باشند و کشف رازهای نهفته در داده‌ها کلید پیروزی در رقابت است.

مزایای تحلیل بیگ دیتا چیست؟

اکثر کسب‌وکارها از خرده‌فروشان و عمده‌فروشان سنتی آجر و ملات گرفته تا فروشگاه‌های اینترنتی امروزی، در طول زمان داده‌های زیادی را جمع‌آوری کرده‌اند. این داده‌ها که عمدتا از کارت‌های مشتریان وفادار، اسکنرهای RFID، دستگاه‌های POS و غیره به دست می‌آیند، می‌توانند برای تشخیص الگوهای خرید و آماده‌سازی به‌موقع موجودی استفاده شوند. شرکت‌ها و سازمان‌ها از Big Data استفاده می‌کنند تا عملکرد خود را بهبود داده و خدمات بهتری را به مشتریان خود ارائه کنند.

در نتیجه با ایجاد کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده بر اساس نیاز کاربران، می‌توانند درآمد و سود خود را افزایش دهند. کسب‌وکارهایی که از بیگ دیتا استفاده می‌کنند به طور مؤثر دارای مزیت رقابتی بالقوه نسبت به آن‌هایی هستند که این کار را نمی‌کنند، زیرا می‌توانند سریع‌تر و آگاهانه‌تر تصمیم‌گیری کنند.

بیگ دیتا بینش‌های ارزشمندی را در مورد مشتریان ارائه می‌دهد که شرکت‌ها می‌توانند از آن‌ها برای اصلاح شیوه‌های بازاریابی و تبلیغات خود به منظور افزایش تعامل مشتری و نرخ تبدیل استفاده کنند. داده‌های گذشته و بلادرنگ را می‌توان برای ارزیابی ترجیحات در حال تغییر مصرف‌کنندگان یا خریداران، تحلیل کرد. این کار به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا به خواسته‌ها و نیازهای مشتریان پاسخگوتر باشند و بتوانند سلیقه‌های مختلف را راضی نگه دارند.

کلان داده همچنین توسط محققان برای شناسایی علائم بیماری و عوامل خطر استفاده می‌شود تا پزشکان بتوانند از آن‌ها برای تشخیص بیماری‌ها در بیماران کمک بگیرند. علاوه‌براین، داده‌های سوابق الکترونیکی سلامت، سایت‌های رسانه‌های اجتماعی، سایت‌های خبری و سایر منابع موجود در وب می‌توانند درباره تهدیدات یا شیوع بیماری‌های عفونی، به سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی و سازمان‌های دولتی، به‌موقع هشدار دهند.

کاربردهای بیگ دیتا چیست؟

در زیر، چند نمونه از نحوه استفاده از Big Data توسط سازمان‌ها آورده شده است:

• مبارزه با پولشویی، کشف تقلب و سایر اشکال سوء استفاده پیش از وقوع در شهرهای هوشمند
• افزایش کارایی عملیاتی (با درک اینکه نقاط ضعف کجا هستند و چگونه آن‌ها را برطرف کنیم)
• سنجش عملکرد معلمان بر اساس طبقه‌بندی رفتاری دانش‌آموز، جنسیت و موارد دیگر
• کمک به شرکت‌های نفت و گاز برای شناسایی مکان‌های حفاری احتمالی
• تحلیل بلادرنگ بازارهای مالی برای مدیریت ریسک و انجام معاملات موفق
• یکپارچه‌سازی و قابلیت همکاری کلان داده‌ها در میان ادارات مختلف دولتی
• کمک به حفظ مشتری بهتر با تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری از طریق داده‌های به دست آمده از رسانه‌های اجتماعی، دستگاه‌های مجهز به GPS و فیلم‌های دوربین مدار بسته
• کنترل ترافیک، برنامه‌ریزی مسیر، سیستم‌های حمل‌و‌نقل هوشمند، مدیریت ازدحام (با پیش‌بینی شرایط ترافیک)
• مدیریت مصرف انرژی با تحلیل داده‌های کنتور خوان‌های هوشمند

انواع مختلف تحلیل کلان داده چیست؟

به‌طور کلی چهار نوع روش برای تحلیل کلان داده وجود دارد که عبارتند از:

1. تحلیل توصیفی

در تحلیل توصیفی، داده‌های گذشته به شکلی خلاصه می‌شوند که افراد عادی بتوانند به‌راحتی آن‌ها را درک کنند. این نتایج به ایجاد گزارش‌های درآمد، سود و فروش و غیره شرکت کمک می‌کند.

مثال: شرکت تولیدکننده محصولات شیمی Dow، داده‌های گذشته خود را برای افزایش استفاده از امکانات در فضای اداری و آزمایشگاهی خود، تحلیل کرد. این شرکت با استفاده از تحلیل توصیفی توانست فضاهای کم استفاده را شناسایی کند. شرکت Dow با ادغام فضاهایی که در دسترس داشت، توانست سالانه نزدیک به 4 میلیون دلار در هزینه‌های خود صرفه‌جویی کند.

2. تحلیل تشخیصی

این تحلیل برای درک اینکه چه چیزی در وهله اول باعث ایجاد مشکل شده است، انجام می‌شود. تکنیک‌هایی مانند شکستن مسئله به بخش‌های کوچکتر، داده کاوی و بازیابی داده‌ها، نمونه‌هایی از تحلیل‌های رایج برای این هدف هستند. سازمان‌ها از تحلیل تشخیصی استفاده می‌کنند زیرا بینش عمیقی از یک مشکل خاص ارائه می‌دهد.

مثال: گزارش یک فروشگاه اینترنتی نشان می‌دهد که فروش آن‌ها کاهش یافته است. اگرچه مشتریان محصولات را به سبد خرید خود اضافه می‌کنند، اما خرید انجام نمی‌شود. این مشکل ممکن است به دلایل مختلفی مانند عدم بارگیری صحیح فرم، بالا بودن هزینه ارسال، یا عدم کارکرد صحیح گزینه‌های پرداخت باشد. اینجاست که می‌توانید از تحلیل تشخیصی برای یافتن دلیل استفاده کنید.

3. تحلیل پیشگویانه

این نوع تحلیل به داده‌های گذشته و حال نگاه می‌کند تا آینده را پیش‌بینی کند. تحلیل پیشگویانه از داده کاوی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های فعلی و پیش بینی آینده استفاده می‌کند تا روند بازار، اتفاقات آینده را پیش‌بینی کنند.

مثال: شرکت PayPal قصد دارد تعیین کند که چه نوع اقدامات احتیاطی را برای محافظت از مشتریان خود در برابر تراکنش‌های تقلبی انجام دهد. این شرکت با استفاده از تحلیل پیشگویانه، از تمام داده‌های پرداخت تاریخی و داده‌های رفتار کاربر استفاده می‌کند و الگوریتمی ایجاد می‌کند که فعالیت‌های متقلبانه را پیش‌بینی می‌کند.

4. تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی برای حل یک مشکل خاص، راه حل تجویز می‌کند. تحلیل تجویزی، تحلیل چشم‌انداز را با دو تحلیل توصیفی و پیشگویانه ترکیب می‌کند. این تحلیل، بیشتر اوقات به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متکی است.

مثال: تحلیل تجویزی می‌تواند برای به حداکثر رساندن سود یک شرکت هواپیمایی استفاده شود. این نوع تحلیل برای ساخت الگوریتمی استفاده می‌شود که به طور خودکار نرخ پرواز را بر اساس عوامل متعددی از جمله تقاضای مشتری، آب و هوا، فاصله تا مقصد، نوع پرواز، فصل تعطیلات و قیمت سوخت تعیین می‌کند.

رایانش ابری چه کاربردی در BIG DATA دارد؟

بیگ دیتا و رایانش ابری دو تکنولوژی اصلی در حوزه فناوری اطلاعات هستند. هر روز حجم عظیمی از داده‌ها از منابع مختلف تولید می‌شود. سرعت بالای تولید داده‌ها، مزایا و همچنین چالش‌هایی را به همراه دارد. این داده‌ها به اندازه‌ای بزرگ هستند که ابزارهای پردازش سنتی قادر به نگهداری و پردازش آن‌ها نیستند. داده‌ها علاوه بر بزرگ بودن، سریع رشد می‌کنند و تنوع زیادی دارند. رایانش ابری بهترین راه حل برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل بیگ دیتا است. رایانش ابری می‌تواند زیرساخت لازم و مقرون به صرفه برای ذخیره و پردازش حجم زیادی از داده‌ها را فراهم کند.

در رایانش ابری، تمام داده‌ها در مراکز داده جمع‌آوری شده و سپس بین کاربران نهایی توزیع می‌شوند. علاوه‌براین، پشتیبان‌گیری خودکار و بازیابی داده‌ها نیز به‌راحتی قابل انجام است. در این روش، نیازی به دانستن مکان فیزیکی دقیق منابع نیست. شما فقط به وسایلی مانند کامپیوترهای رومیزی، لپ تاپ یا موبایل و یک اتصال اینترنت نیاز دارید.

جمع بندی

تحلیل بیگ دیتا به سازمان‌ها و حتی فروشگاه‌ها و کسب‌وکارهای کوچک کمک می‌کند تا فرصت‌های جدید را کشف کنند. این به نوبه خود منجر به تصمیم‌گیری‌های تجاری هوشمندتر، عملیات کارآمدتر، سود بیشتر و رضایت بیشتر مشتریان می‌شود. تحلیل کلان داده‌ها برای کسب‌وکارها مزایای بسیاری به همراه دارد. از جمله:

کاهش هزینه: تکنولوژی‌های کلان داده مانند تحلیل مبتنی بر ابر می‌توانند هزینه‌ها را به میزان قابل توجهی در هنگام ذخیره‌سازی مقادیر زیادی داده، کاهش دهد. به علاوه، تحلیل کلان داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا راه‌های کارآمدتری برای انجام تجارت خود پیدا کنند.

تصمیم‌گیری سریع‌تر و بهتر: ابزارها و روش‌های موجود برای تحلیل بیگ دیتا به کسب‌و‌کارها کمک می‌کند تا اطلاعات را بلافاصله تحلیل کنند و تصمیمات سریع و آگاهانه بگیرند.

توسعه محصولات و خدمات جدید: توانایی سنجش نیازهای مشتریان و رضایت آن‌ها از طریق تحلیل داده‌ها، به کسب‌وکارها این قدرت را می‌دهد که هر آنچه مشتریان می‌خواهند را به آن‌ها ارائه دهند. با تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها فرصت بهتری برای توسعه محصولات جدید و نوآورانه برای برآورده کردن نیازهای متغیر مشتریان خواهند داشت.

در نهایت از توجه شما به این مقاله سپاسگزاریم. لطفا سوالات و نظراتتان را در بخش دیدگاه‌ها با ما به اشتراک بگذارید.