هوش تجاری

تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

امروزه کلان داده یکی از مهم‌ترین مبحث‌ها در بین رهبران کسب و کار و سرمایه‌داران صنعت است. ما امروز در دنیایی دیجیتال زندگی می‌کنیم، به همین دلیل هر سازمانی به دنبال کلان داده می‌رود تا از مقدار عظیم داده‌های خام بینش ارزشمندی کسب کند. بنابراین، در این مقاله خواهیم فهمید تجزیه و تجلیل کلان داده چیست، چرا از اهمیت بالایی برخوردار است و چه ویژگی‌ها و مزایایی دارد.

انواع کلان داده

کلان داده در درجه اول با حجم داده اندازه‌گیری می‌شود. اما در کنار آن، کلان داده همچنین شامل داده‌هایی است که به سرعت و با تنوع بسیار زیاد ارائه می‌شوند. در درجه اول، سه نوع کلان داده وجود دارد، یعنی:

  • داده‌های ساختاریافته
  • داده‌های بدون ساختار
  • داده‌های نیمه ساختاریافته

کلان داده را می‌توان از نظر ترابایت و سایر موارد اندازه‌گیری کرد. گاهی اوقات، کلان داده می‌تواند از پتابایت عبور کند. داده‌های ساختاریافته شامل تمام داده‌هایی است که می‌تواند در یک ستون جدول ذخیره شود. داده‌های بدون ساختار داده‌ای است که نمی‌تواند در صفحه گسترده ذخیره شود و داده‌های نیمه ساختاریافته با مدل داده‌های ساختاریافته سازگار نیست. همچنان می‌توانید داده‌های نیمه ساختاریافته را دقیقاً مانند داده‌های ساختاریافته جستجو کنید، اما سهولت انجام این کار به اندازه داده‌‌های ساختاریافته نخواهد بود.

داده‌های ساختاریافته را می‌توان در یک ستون جدول ذخیره کرد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای نمونه‌هایی از داده‌های ساختار یافته هستند. درک پایگاه داده‌های رابطه‌ای آسان است. بیشتر رایانه‌های مدرن قادر به درک داده‌های ساختاریافته هستند.

از طرف دیگر، داده‌های بدون ساختار، داده‌هایی هستند که نمی‌توانند در پایگاه داده‌های جدولی جای گیرند. نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار شامل داده‌های صوتی، تصویری و سایر داده‌ها است که امروزه بخش بزرگی از کلان داده را تشکیل می‌دهند.

داده‌های نیمه ساختاریافته شامل هر دو داده ساختاریافته و بدون ساختار است. این نوع مجموعه داده‌ها دارای ساختار مناسبی هستند، اما به دلیل برخی محدودیت‌ها امکان مرتب‌سازی یا پردازش آن‌ها وجود ندارد. این نوع داده‌ها شامل داده‌های XML، پرونده‌های JSON و موارد دیگر است.

پردازش کلان داده

برای پردازش کلان داده، باید ماشین آلات ابری و فیزیکی نیز داشته باشید. امروزه، به دلیل پیشرفت در فناوری، ممکن است Cloud Computing و هوش مصنوعی را در چارچوب پردازش کلان داده قرار دهیم. با توجه به همه این پیشرفت‌ها، ورودی‌های دستی می‌توانند کاهش یافته و اتوماسیون انجام شود.

تجزیه و تحلیل داده‌ها به مجموعه رویکردهای کمی و کیفی برای استخراج بینش ارزشمند از داده‌ها اشاره دارد. این شامل بسیاری از فرایندها است که شامل استخراج داده‌ها، دسته بندی آن‌ها به منظور تجزیه و تحلیل الگوهای مختلف، روابط و ارتباطات و جمع‌آوری سایر بینش‌های ارزشمند دیگر از آن است.

امروزه، تقریباً هر سازمانی خود را به یک سازمان داده‌محور تبدیل کرده است و این بدان معنی است که آن‌ها برای جمع‌آوری داده‌های بیشتر که مربوط به مشتریان، بازارها و فرآیندهای کسب و کار است، رویکرد داده‌محور را به کار می‌گیرند. سپس این داده‌ها دسته بندی، ذخیره و تجزیه و تحلیل می‌شوند تا از آن‌ها معنا پیدا کنند و بینش‌های ارزشمندی از آن‌ها بدست آورند.

درک تجزیه و تحلیل کلان داده

با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده، می‌توانید به طیف جدیدی از سوالات تشخیصی در مورد نیازهای کسب و کار خود پاسخ دهید. این امر داده‌های بیشتر و تجزیه و تحلیل پیشرفته را ارائه می‌دهد تا نتایج عملی را به تیم‌‌های کسب و کار خود ارائه دهید. ممکن است شما با یک سوال کلی شروع کنید که یکی از تحلیل‌های توصیفی سنتی شما نشان داده است.

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل کلان داده به شما امکان می‌دهد سوالات تشخیصی عمیق‌تری را برای درک سطح جدیدی از بینش و شناسایی مراحل لازم برای بهبود عملکرد کسب و کار کشف کنید. بسیاری از تعاریف در مورد کلان داده با استفاده از سه ویژگی داده (حجم ، تنوع و سرعت) بر نمای پایین به بالا متمرکز می‌شوند.

اصطلاح ‘تجزیه و تحلیل کلان داده’ ممکن است ساده به نظر برسد، اما تعداد زیادی فرآیند در تجزیه و تحلیل کلان داده وجود دارد. می‌توانیم کلان داده را به عنوان داده‌ای تصور کنیم که دارای حجم، سرعت و تنوع بسیار زیادی است. ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را درک کرده و آن‌ها را به بینش ارزشمندی از کسب و کار تبدیل کنند.

اگرچه ممکن است اصطلاح «تجزیه و تحلیل کلان داده» ساده به نظر برسد، اما اصلا ساده نیست. تجزیه و تحلیل داده زمانی به پیچیده‌ترین حالت می‌رسد که برای کاربردهای کلان داده استفاده شود. سه ویژگی مهم کلان داده شامل حجم، سرعت و تنوع است.

نیاز به تجزیه و تحلیل کلان داده از آنجا ناشی می‌شود که ما با سرعت بسیار بالایی در حال تولید داده هستیم و هر سازمانی باید این داده‌ها را درک کند. طبق منابع تأیید شده، تا سال ۲۰۲۰، ما در هر ثانیه ۱٫۷ مگابایت داده حیرت‌انگیز تولید خواهیم کرد که توسط هر فرد روی زمین ارائه می‌شود.

همه این‌ها به ما نشان می‌دهد که تجزیه و تحلیل کلان داده برای ایجاد معنی در حجم عظیم داده‌ها چیست. تجزیه و تحلیل کلان داده به ما کمک می‌کند تا داده‌ها را بر اساس نیازهای سازمان، تغییر شکل داده و مدل‌سازی کنیم و الگوها را شناسایی کرده و از آن نتیجه بگیریم.

هرچه اندازه داده‌ها بزرگ‌تر باشد، مسئله بزرگ‌تر خواهد بود. بنابراین، کلان داده ممکن است به عنوان داده‌ای تعریف شود که اندازه آن خود مسئله را ایجاد کند و به روش‌های جدیدتری برای مدیریت نیاز داشته باشد. تجزیه و تحلیل داده‌هایی که دارای حجم، سرعت و تنوع بالایی هستند به این معنی است که روش‌های سنتی کار با داده‌ها در مورد آن‌ها اعمال نمی‌شود.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  38. مسیر شغلی در هوش تجاری
  39. مهندسی داده چیست؟
  40. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  41. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  42. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  43. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  44. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  45. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  46. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  47. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  48. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  49. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  50. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  51. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  52. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  53. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  54. یادگیری ماشین چیست؟
  55. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  56. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  57. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  58. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  59. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  60. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  61. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  62. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  63. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  64. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  65. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  66. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  67. انبار داده چیست؟
  68. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  69. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  70. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  71. مدل‌سازی داده چیست؟
  72. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  73. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  74. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  75. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  76. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  77. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  78. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  79. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  80. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن