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؟
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:
در این مقاله قصد داریم دو بعد اضافی را در مورد بیگ دیتا یا داده های حجیم در نظر بگیریم.
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.
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:
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:
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
اگر شما هم به مشکل بهم ریختگی فونت های فارسی در فایل CSV برخوردید، این…
کارشناس پایگاه داده (Data Base Administrator یا DBA) با استفاده از نرم افزار به سازماندهی…
دریاچه داده چیست؟ دادهها نقش زیادی در دنیای امروز دارند و کسبوکارها ناگزیر هستند تا…
تبدیل داده به اطلاعات چگونه ممکن است؟ هوش تجاری یا همان Business Intelligence به سازمانها…
پاکسازی داده ها مرحله مهمی است که نباید ساده از آن بگذرید. گام پس از…
تحلیل داده با هوش تجاری چگونه است؟ دادههای دیجیتالی، با توجه به ماهیت خود، تصویری…