بیگ دیتا چیست؟ داده های حجیم چگونه کار می کنند؟

داده های حجیم یا بیگ دیتا اصطلاحی است که حجم زیادی از داده‌ها را توصیف می‌کند. مقدار داده مهم نیست. این کاری است که سازمان‌ها با داده‌های مهم انجام می‌دهند. داده‌های کلان را می‌توان برای بینش‌هایی که منجر به تصمیم گیری بهتر و حرکت‌های استراتژیک تجاری می‌شوند، تجزیه و تحلیل کرد. حالا می‌خواهیم بدانیم که بیگ دیتا چیست و چه رابطه ایی با هوش تجاری دارد؟ و چه کاربردی در دنیای امروز و در جهان تجارت دارد؟

تاریخچه داده های حجیم

اصطلاح « Big data » به داده‌هایی گفته می‌شود که بسیار بزرگ، سریع یا پیچیده هستند. پردازش بیگ دیتا با استفاده از روش‌های سنتی دشوار یا غیر ممکن است. مدت‌ها است که از این روش برای دسترسی و ذخیره اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل‌ها انجام می‌شود. مفهوم کلان داده در اوایل دهه 2000 رونق پیدا کرد. تحلیل‌گر صنعت داگ لانی تعریف اصلی جریان داده های حجیم را به عنوان سه V بیان کرد:

• حجم « Volume » : سازمان‌ها، داده‌ها را از منابع مختلف از جمله معاملات تجاری، دستگاه‌های هوشمند، تجهیزات صنعتی، فیلم‌ها، رسانه‌های اجتماعی و غیره، جمع‌آوری می‌کنند. در گذشته ذخیره آن یک مشکل بود؛ اما ذخیره ارزان‌تر در سیستم عامل‌هایی مثل Lakes، Hadoop بار را کاهش داده است.
• سرعت « Velocity » : با رشد اینترنت، داده‌ها با سرعتی بی سابقه به مشاغل منتقل می‌شوند و باید به موقع رسیدگی شوند. برچسب‌های RFID، حسگرها و کنتورهای هوشمند نیاز به مقابله با این تورنت‌ها از داده‌ها را در زمان تقریباً واقعی ایجاد می‌کنند.
• تنوع « Variety » : داده‌ها در انواع قالب‌ها وجود دارند، از داده‌های عددی ساختار یافته در پایگاه‌های داده سنتی گرفته تا اسناد متنی بدون ساختار، ایمیل‌ها، فیلم‌ها، فایل‌های دیداری، داده‌های مربوط به سهام و معاملات مالی.

در این مقاله قصد داریم دو بعد اضافی را در مورد بیگ دیتا یا داده های حجیم در نظر بگیریم.

• تنوع « Variability » : علاوه بر افزایش سرعت و انواع داده‌ها، جریان داده‌ها غیرقابل پیش بینی هستند. داده ها اغلب تغییر می‌کنند و بسیار متفاوت هستند. انی مسئله بسیار چالش برانگیز است اما مشاغل باید بدانند که چه چیزی در رسانه‌های اجتماعی رو به پیشرفت است. چکونه می‌توان بار داده روزانه، فصلی و رویدادها را مدیریت کرد.
• صحت داده « Veracity »: این کلمه به کیفیت داده‌ها اطلاق می‌شود. از آنجا که داده‌ها از منابع مختلفی به دست می‌آیند، پیوند دادن، همسان سازی، پاکسازی و تبدیل داده‌ها در سیستم‌ها دشوار است. مشاغل باید روابط، سلسله مراتب و پیوند‌های داده‌ای متعدد را به هم پیوند دهند؛ در غیر این صورت، داده‌های آن‎ها می‌تواند به سرعت از کنترل خارج شود.

تولید بهینه با تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم

در شرکت USG، استفاده از بیگ دیتا با تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای درک کامل چگونگی تولید محصولات و نحوه کار آن‌ها کلیدی است. در بازاری با سیل رقابت جهانی، تولید کنندگانی مانند USG از اهمیت تولید محصولات با کیفیت بالا و قیمت مناسب آگاه هستند. با استفاده از پلتفرم USG این کمپانی کارهایی که بر اساس حدس و گمان است را حذف کرده و سرمایه گذاری‌های تولیدی خود را بهینه کرده است. نتیجه کار چه شد؟ کیفیت محصول و زمان عرضه به بازار بهبود یافت. نمونه بارز موفقیت در استفاده از Big data همین کمپانی است. در این لینک می‌توانید لیست موفق‌ترین کمپانی‌های بیگ دیتا را ببینید.

چرا بیگ دیتا مهم است؟

اهمیت داده های حجیم به میزان داده‌های شما بستگی ندارد، بلکه به آنچه با آنها انجام می‌دهید بستگی دارد. می‌توانید داده‌ها را از هر منبعی بگیرید و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید تا پاسخ‌های خود را پیدا کنید. این پاسخ شامل موارد زیر است:

1. کاهش هزینه
2. کاهش زمان
3. توسعه محصول جدید و پیشنهادات بهینه شده
4. تصمیم‌گیری هوشمند

با تجزیه و تحلیل بیگ دیتا این موارد حاصل می‌شود. وقتی کلان داده را با تجزیه و تحلیل‌های پرقدرت ترکیب می‌کنید، می‌توانید کارهای مربوط به تجارت را انجام دهید. کارهایی که به این واسطه برای شما امکان پذیر می‌شوند شامل موارد زیر هستند:

• تعیین علل اصلی خرابی‎ها، مشکلات و نقص‌ها در زمان تقریباً واقعی
• تولید کوپن در نقطه فروش بر اساس عادت خرید مشتری
• محاسبه مجدد کل اوراق بهادار در چند دقیقه
• تشخیص رفتارهای متقلبانه قبل از این که بر سازمان شما تاثیر بگذارد

بیگ دیتا در دنیای امروز

کلان داده و نحوه مدیریت و دریافت بینش از سازمان‌ها در حال تغییر روش استفاده جهان از اطلاعات تجاری است. در این بخش می‌خواهیم درباره تاثیر بیگ دیتا بیشتر بگوییم.

• ادغام داده‌ها: یکپارچه سازی داده‌ها DI یک فناوری قدیمی است که منقرض شده است. امروزه DI به جای این که به صورت دسته‌ای و با داده‌های داخلی انجام شود، تا حدی پیشرفت کرده است که لازم است در کارهای روزمره تجاری به صورت ضمنی انجام شود. داده های حجیم از انواع مختلف و از منابع گسترده‌ای مانند اینترنت، با رشد سریع فناوری‌های نوظهور همراه می‌شوند تا فراتر از نرم افزارهای سنتی مدیریت داده گسترش یابند.
• ایجاد استراتژی داده و تجزیه و تحلیل: چه چیزی در دستور کار مدیر ارشد داده و تجزیه و تحلیل قرار دارد؟ تعریف و هدایت داده‌ها و استراتژی تجزیه و تحلیل برای کل سازمان. حذف اخرین بیت از ارزش داده‎ها. چالش‌ها بسیار است اما فرصت‌ها نیز بسیار هستند.
• اکوسیستم تجزیه و تحلیل جدید: بسیاری از سازمان‌ها در تلاش هستند تا اکوسیستم تحلیل فعلی خود را توسعه دهند، گروه‌های متفاوتی که در چندین فناوری و ابزار کار می‌کنند. چگونه این سازمان‌ها می‌توانند برای حل این مشکلات از فناوری جدید استقبال کنند؟ چگونه این سازمان‌ها می‌توانند از طریق بهبود عملیاتی، نتایج تجزیه و تحلیل خود را واقعی جلوه دهند؟ بیش از 1000 سازمان برای تعیین سطح پذیرش فناوری برای تکامل اکوسیستم تحلیلی بررسی شده.

چه کسی روی داده های حجیم تمرکز دارد؟

بیگ دیتا برای صنایع، معامله بزرگی است. هجوم اینترنت و سایر دستگاه‌های متصل، جذب زیادی را در میزان اطلاعات جمع‌آوری شده، مدیریت و تجزیه و تحلیل سازمان‌ها ایجاد کرده است. در کنار داده های حجیم ، امکان گشودن بینش‌های بزرگ وجود دارد؛ برای هر صنعتی از بزرگ تا کوچک.

یادگیری عمیق به Big data نیاز دارد، چون داده های حجیم برای جداسازی الگوهای پنهان و یافتن پاسخ بیش از حد داده‌ها، ضروری است. با یادگیری عمیق، هرچه داده‎های با کیفیت بیشتری داشته باشید، نتایج بهتری خواهید داشت.

نوآوری داده محور

بزرگ‌ترین داده‌های امروز فرصت‌های بی‌شماری را برای به دست آوردن بینشی ایجاد می‌کند که باعث ایجاد نوآوری می‌شود. از پیش بینی دقیق‌تر تا افزایش بهره وری عملیاتی و تجارب بهتر مشتری، استفاده پیشرفته از داده های حجیم یا بیگ دیتا که می‌تواند جهان ما را تغییر دهد. در نتیجه همه این موضوعات برای ما بهبود زندگی، بهبود بیماری، محافظت از منابع آسیب پذیر و صرفه جویی را دارد.

بیگ دیتا چگونه کار می‌کند؟

قبل از این که مشاغل بتوانند از کلان داده استفاده بکنند، باید چگونگی جریان آن را در میان بسیاری از مکان‌ها، منابع، سیستم‌ها، مالکان و کاربران بررسی کنند. 5 مرحله اصلی برای به عهده گرفتن این ساختار داده های حجیم وجود دارد؛ که شامل داده‌های سنتی ساختار یافته همراه با داده‌های غیر ساختاری و نیمه ساختاری است:

1. استراتژی بیگ دیتا را تنظیم کنید.
2. منابع کلان داده را شناسایی کنید.
3. دسترسی، مدیریت و ذخیره داده های حجیم .
4. داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید.
5. تصمیماتی مبتنی بر داده بگیرید.

استراتژی بیگ دیتا را تنظیم کنید

در سطح بالا، استراتژی بیگ دیتا طرحی است که برای کمک به شما در نظارت و بهبود روش کسب، ذخیره، مدیریت، اشتراک و استفاده از داده‌ها در داخل و خارج از سازمان شما طراحی شده است. یک استراتژی کلان داده می‌تواند زمینه موفقیت کسب و کار را در میان انبوه داده‌ها فراهم کند. هنگام تهیه یک استراتژی مهم است که اهداف و ابتکارات تجاری و فناوری موجود و آینده را در نظر بگیرید. این امر خواستار برخورد با داده های حجیم مانند هر دارایی تجاری ارزشمند دیگری است نه فقط یک محصول جانبی از برنامه‌ها.

منابع کلان داده را شناسایی کنید

• داده‌های جریانی از اینترنت و سایر دستگاه‌های متصل به سیستم‌های IT از طریق پوشیدنی‌ها، ماشین‌های هوشمند، تجهیزات پزشکی، تجهیزات صنعتی و سایر موارد وارد می‌شود. شما می‎توانید این داده های حجیم را هنگام رسیدن، تجزیه و تحلیل کنید و تصمیم بگیرید که کدام داده‌ها را نگه دارید یا نگه ندارید، یا کدام یک نیاز به تجزیه و تحلیل بیشتر دارد؟
• داده‌های رسانه‎های اجتماعی از تعاملات در فیس بوک، یوتیوب، اینستاگرام و غیره سرچشمه می‌گیرد. این شامل حجم عظیمی از بیگ دیتا به صورت تصاویر، فیلم‌ها، صدا، متن و صدا است. این مورد برای بازاریابی و فروش و توابع پشتیبانی مفید است. این داده‌ها غالباً به صورت ساختاریافته یا نیمه ساختاری هستند؛ بنابراین یک چالش منحصر به فرد برای مصرف و تجزیه و تحلیل است.
• داده‎های موجود در دسترس عموم از منابع گسترده‌ای از داده‌های باز مانند اطلاعات دولت ایالات متحده یا پورتال داده‌های باز اتحادیه اروپا حاصل می‌شود.
• سایر داده‌ های حجیم ممکن است از دریاچه‌های داده، منابع داده، تامین کنندگان و مشتریان حاصل شوند.

دسترسی، مدیریت و ذخیره داده های حجیم

سیستم‌های محاسباتی مدرن، سرعت، قدرت و انعطاف پذیری لازم برای دسترسی سریع به مقادیر عظیم و انواع داده های حجیم را فراهم می‎کنند. همراه با دسترسی قابل اعتماد، شرکت‌ها به روش‌هایی برای تلفیق داده‌ها، اطمینان از کیفیت داده‌ها، ارائه مدیریت و ذخیره داده‌ها و تهیه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل نیاز دارند. برخی از داده‌ها ممکن است در انبار داده‌های سنتی ذخیره شوند؛ اما گزینه‌های انعطاف پذیر و کم هزینه‌ای نیز برای ذخیره و مدیریت بیگ دیتا از طریق راه حل‌های ابری، دریاچه‌های داده و Hadoop وجود دارد.

داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید

با استفاده از فناوری‌هایی با کارایی بالا مانند محاسبات شبکه یا تجزیه و تحلیل حافظه، سازمان‌ها می‌توانند از همه داده های حجیم خود برای تجزیه و تحلیل استفاده کنند. روش دیگر این است که قبل از تجزیه و تحلیل مشخص کنید که کدام داده‌ها مربوط هستند. در هر صورت، تجزیه و تحلیل بیگ دیتا این است که چگونه شرکت‌ها از داده‌ها ارزش و بینش بگیرند. به طور فزاینده‌ای، کلان داده تلاش‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته امروز مانند هوش مصنوعی را تغذیه می‌کنند.

تصمیماتی مبتنی بر داده بگیرید

داده‌های قابل اعتماد و مدیریت شده منجر به تجزیه و تحلیل‌های قابل اعتماد و در نتیجه تصمیم گیری‌های قابل اعتماد می‌شوند. برای ادامه رقابت، مشاغل باید ارزش کل داده های حجیم را به دست آورند و به روش مبتنی بر داده کار کنند. آنها باید تصمیمات را بر اساس شواهد ارائه شده توسط بیگ دیتا بگیرند. مزایای داده محور بودن واضح است؛ سازمان‌های داده محور عملکرد بهتری دارند. از نظر عملیاتی قابل پیش بینی هستند و سودآوری بیشتری دارند.

در این مقاله سعی کردیم شما را با بیگ دیتا و کاربرد آن در جهان امروز بیشتر آشنا کنیم. مختصری نیز در مورد تاریخچه داده های حجیم به شما اطلاعات دادیم. امیدواریم این مقاله برای اطلاعات شما در این زمینه کارآمد باشد.