بیگ دیتا چیست؟
اگر بخواهیم بیگ دیتا یا کلان داده را به زبان ساده تعریف کنیم باید بگوییم کلان داده به حجم بزرگی از دادهها و اطلاعات مربوط به یک سازمان گفته میشود که از راههای مختلف و منابع گوناگون جمعآوری میشود و بعد از تحلیل و بررسی، براساس اهداف و نیازهای آن سازمان به دستهها و طبقههای مختلف تقسیم و ذخیره میشود. تحلیل درست این دادهها میتواند به هر سازمانی در پیشرفت و توسعه آن و تصمیمگیریهای آتی کمک کند.
موسسه گارتنر، بیگ دیتا را داراییهای اطلاعاتی یک سازمان میداند که حجم بالایی دارند، با سرعت زیاد و تنوع گسترده تولید میشوند و نیازمند شیوههای پردازش نوآورانه با هزینه مناسب هستند تا بتوان از آن برای اتوماسیون فرایندها و تصمیمگیریها در سازمان استفاده کرد.
مدل V3 بیگ دیتا (Big 3V Model)؛ یک اصطلاح رایج در تعریف آن
در اکثر تعریفهایی که از بیگ دیتا تا الان داشتهایم، سه اصطلاح حجم Volume و سرعت Velocity و تنوع Variety در آنها مشترک است. بهطوریکه بعضا از اصطلاح 3V به جای بیگ دیتا استفاده میشود. شرکت ارنست اند یانگ یک V دیگر هم به این تعریف اضافه کرده، دقیق و قابل اتکا بودن Veracity که به همراه سه صفت قبلی میتواند ویژگیهای این روش را بهخوبی بیان کند.
چرا بیگ دیتا مهم است؟
همانطور که گفتیم بیگ دیتا منبع مناسبی از دادههای زیاد در زمینههای گوناگون است که شما میتوانید براساس نیازتان از این اطلاعات استفاده بهینه بکنید اما این اطلاعات و تحلیل آنها چطور میتواند به شما و کسبوکارتان کمک کند؟
میتوانید دادههایی را که در دسترس دارید آنالیز و نتایج آن را با اطلاعات روز دنیا مقایسه کنید و تطبیق بدهید. در زمینه بازاریابی میتوانید با آنالیز این دادهها، روشهای کاربردی برای بهینه کردن تولید، افزایش فروش و کاهش هزینههای خود پیدا کنید. با تحلیل این دادهها میتوانید مشتریان خودتان را بهتر بشناسید، نقاط ضعف و دلایل شکستتان را سریعتر پیدا کنید و برای حل آنها تصمیمات هوشمندانه بگیرید.
انواع بیگ دیتا
حالا که تعریف بیگ دیتا را دانستیم خوب است که با انواع بیگ دیتا هم آشنا شویم چون بیگ دیتا فقط یک نوع نیست و انواعی دارد که در این قسمت با آنها آشنا میشویم:
دادههای ساختار یافته
مجموعهای از دادههای موجود در Excel و Sql Server است که قالب آنها مناسب برای کلان داده است و میتوان با انجام عملیات مختلف بر روی آنها، آن را برای کامپیوتر قابل فهم کرد. درواقع میتوان در قالب ثابت پردازش، ذخیره و بازیابی کرد.
دادههای نیمه ساختار یافته
شکلی از دادههای ساختاریافته هستند اما قالب و الگوی معنادار و مناسب برای آنها طراحی نشده است اما دارای برچسبها و نشانههایی هستند که ذخیره و طبقهبندی آنها را نسبت به دادههای نیمه ساختاریافته آسانتر میکند.
دادههای ساختار نیافته
فراوانترین نوع دادهها از این نوع هستند که معمولا فایلهای بزرگی هستند، ماهیت پیچیدهای دارند و فضای بیشتری را اشغال میکنند. در نتیجه فرایند پردازش، تجزیه و تحلیل و ذخیره آنها دشوارتر میشود. فایلهای صوتی، تصویری و ویدیویی از این نوع هستند.
نحوه عملکرد بیگ دیتا
برای اینکه بتوانید از این فناوری بهطور بهینه استفاده کنید باید به سه نکته اصلی دقت کنید:
- تامین فضای کافی برای ذخیرهسازی حجم زیاد دادهها
- تهیه ابزارهای تحلیل و بررسی دادهها
- یادگیری نحوه استفاده صحیح از نتایج این تحلیلها در جهت اهداف سازمانی خودتان
در گذشته از سختافزارهایی مثل disk drive برای ذخیره دادهها استفاده میشد اما امروزه با افزایش حجم دادههای ورودی، سیستم ذخیرهسازی مبتنی بر نرمافزار (SDS) جایگزین روشهای سنتی شده است. SDS یک برنامه کامپیوتری است که منابع و قابلیت ذخیره اطلاعات را مدیریت میکند.
مهمترین قسمت استفاده از بیگ دیتا تحلیل و آنالیز دادهها است. از آنجایی که حجم دادهها بسیار زیاد است برای پردازش آنها حتما لازم است که از سیستمهای کامپیوتری و نرمافزارهای مخصوص کمک بگیرید. یکی از معروفترین نرمافزارها مجموعه ابزارهای apache Hadoop است که از توان چند کامپیوتر برای پردازش اطلاعات استفاده میکند و متدهای مختلفی برای تجزیه و تحلیل دادهها دارد که میتوان به یکی از مهمترین آنها یعنی مدل برنامهنویسی mapreduce اشاره کرد.
در نهایت باید تحلیلهای بهدست آمده را به دقت مطالعه و به بهترین نحو استفاده کنید و بعد وارد مرحله اجرا و عملیاتی کردن آن میرسید که حتما باید از قبل برای این بخش، برنامهریزی کنید و استراتژیهای بخصوصی را در نظر بگیرید.
ویژگیهای مربوط به بیگ دیتا
حجم (Volume)
اولین ویژگی بارز که در تعریف بیگ دیتا هم به آن اشاره میکنیم حجم زیاد اطلاعاتی است که سازمانهای مختلف با آن روبرو هستند. در گذشته یکی از چالشهایی که کسبوکارها با آن مواجه بودند این بود که این حجم از اطلاعات که مربوط به حجم معاملات و تبادلات تجاری، اطلاعات گوناگون دریافت شده از شبکههای اجتماعی یا اطلاعات ماشینی و طبقهبندی شده دیگر بود را چطور و در کجا ذخیره و سپس تحلیل کنند اما با روش نوین بیگ دیتا این کار خیلی آسان به نظر میرسد.
سرعت (velocity)
دومین عامل که در بیگ دیتا اهمیت دارد بحث سرعت آنالیز دادههاست. اطلاعات جمعآوریشده در سازمان در مرحله بعد باید بهسرعت و با کمترین ضریب اشتباه تحلیل و بررسی شوند، از جمله این تکنولوژیها میتوان به تگهای RFID و سیستمهای اندازهگیری هوشمند اشاره کرد.
تنوع (Variety)
نوع اطلاعات جمعآوریشده میتواند بسیار متنوع باشد این اطلاعات براساس اینکه از نوع تصویری، متنی، صوتی و یا حتی کدهای صفر و یک باشند به دستههای مختلف طبقهبندی میشوند.
پیچیدگی (complexity)
از آنجایی که اطلاعات جمعآوریشده از منابع مختلف بهدست میآید در نتیجه هماهنگی و دستهبندی آنها هم برای سازمانها با مشکلاتی همراه میشود که وجود یک سیستم یکپارچه میتواند این مشکل را برطرف کند.
ارزش (value)
ارزش دادههای جمعآوریشده در واقع همان فوایدی است که این دادهها برای یک سازمان به ارمغان میآورند. اگر این دادهها در جهت اهداف شرکت بهکار گرفته شوند، قطعا میتوانند باعث رشد و شکوفایی آن شوند.
صحت (Veracity)
اگر دادههای شما این ویژگی را داشته باشند یعنی با دقت زیادی گردآوری شده و نتایجی که از این دادهها بهدست میآیند قابل اتکا هستند.
کاربردهای جالب بیگ دیتا در علوم مختلف
همانطور که گفتیم بیگ دیتا از دو بخش جمعآوری دادهها و تحلیل آنها تشکیل شده و وقتی از کاربردهای بیگ دیتا صحبت میکنیم در واقع منظور استفاده از دیتاهایی است که بهصورت مناسب تحلیل و پردازش شده است نه حجم زیاد دیتای خام!
این دادههای تحلیلشده میتواند کمک زیادی در رشد و توسعه شرکتها و برنامههای آتی آنها بکند. ظهور کلان دادهها در ابعاد گسترده و مزایایی که در حوزههای مختلف دارند تصور کسبوکارها، شرکتها و سازمانهای مختلف را بدون بیگ دیتا در آینده امری محال و غیرممکن کرده است. در این قسمت به برخی از کاربردهای این فناوری در بخشهای مختلف میپردازیم:
بانکها
بانکها روزبهروز با حجم زیادی از دادهها روبرو میشوند که بخشی مربوط به اطلاعات مشتریان و بخشی مربوط به اطلاعات مالی حساس است. ذخیره، نگهداری و آنالیز این دادهها کار آسانی نیست و نیازمند یک سیستم پردازش ویژه است. این تجزیه و تحلیل دادهها میتواند در شناسایی فعالیتهای غیرقانونی مثل پولشویی، دستکاری اطلاعات مشتریان و سوءاستفاده از کارتهای مشتریان کمک زیادی بکند.
پزشکی
جمعآوری دادهها و تحلیل درست آنها در مراحل اولیه پیشگیری، شناسایی بیمار، درمان و مراقبتهای بعد آن میتواند به روند بهبود سلامت در جامعه کمک کند و هزینههای این پروسه را تا حد زیادی کاهش دهد. بیمارستانها و مراکز درمانی میتوانند از این تکنولوژی برای نگهداری سوابق بیماران، اطلاعات مربوط به داروها و همچنین انتقال آموزشهای درمانی به کادر استفاده کنند.
کارخانهها، فروشگاهها و شرکتهای تجاری
گردآوری اطلاعات زیاد درمورد مشتریان و روند بررسی درست آنها میتواند به مدیران کسبوکارها در شناخت بهتر مشتریان و شناسایی دغدغههای آنها کمک کند. با تحلیل درست دادهها میتوانند با روند رایج در بازار و تغییرات و پیشرفتهای اخیر بازار آشنا شده و تصمیمات و استراتژیهای درستی برای آینده کسبوکار بگیرند.
ورزش
جمعآوری و آنالیز اطلاعات در زمینه ورزش میتواند در جهت بهبود عملکرد ورزشکاران و در نتیجه باشگاههای آنها کمک کند. با استفاده از آنالیز ویدئویی و نصب سنسورها در بدن ورزشکاران و تحلیل دادههایی که از آنها بهدست میآید میتوان نقاط قوت و ضعف آنها را تشخیص داد و در جهت تقویت نقاط قوت و برطرف کردن ضعفها اقدام کرد.
سیستمهای آموزشی
مراکز آموزشی مختلف مثل مدارس، دانشگاهها و آموزشگاهها همواره با حجم زیادی از دادهها برای آموزش مواجه هستند و میخواهند اطلاعات آموزشی بروز را دریافت و آن را در اختیار دانشآموزان و معلمان خود قرار دهند. همواره سعی میکنند در تعامل با مراکز آموزشی دیگر باشند و متدهای جدید آموزشی را با هم به اشتراک بگذارند. همه اینها با استفاده از روش بیگ دیتا به راحتی امکانپذیر میشود.
حرف آخر
در این مقاله با بیگ دیتا و تاثیر مثبت آن در حوزههای مختلف زندگی آشنا شدیم. استفاده از بیگ دیتا و اطلاعات بهدستآمده از تحلیل دادههای آن کار چندان سختی بهنظر نمیآید، فقط کافیست دادههای خود را از منابع معتبر و درست جمعآوری کنید، محلی را برای ذخیره آن دادهها در نظر بگیرید و از روشهای مناسب و صحیح برای آنالیز آنها استفاده کنید.
کاربرد بیگ دیتا فقط در کسبوکارهای بزرگ نیست. کسبوکارهای کوچک هم میتوانند از این روش در راستای اهدافشون استفاده کنند. در واقع مهارت کار با بیگ دیتا و ابزارهای آن، لازمه بازار کار آینده است.