هوش تجاری

مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)

در این عصر دیجیتال، روز به روز بر میزان داده‌های بدون ساختار افزوده می‌شود. با استفاده از این داده‌های عظیم، مسیرهای متنوعی در چشم‌انداز کلان داده (Big Data) باز شده است. این مسیرها شامل علوم داده (Data Science) و تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) است. اگرچه مردم اغلب تمایز میان این اصطلاحات را نادیده می‌گیرند، همه آن‌ها کارهای متنوع اما قابل توجهی را انجام می‌دهند و تفاوت‌های زیادی بین این مفاهیم وجود دارد. این مقاله تفاوت میان علوم داده، تجزیه و تحلیل داده و کلان داده را روشن می‌کند.

داده چیست؟

داده‌ها مجموعه‌ای از واقعیت‌ها و اطلاعات هستند. در دنیای واقعی، داده‌ها هم ساختاریافته هستند و هم بدون ساختار.

داده‌های ساختاریافته، داده‌هایی هستند که نظم و ساختاری کاملاً مشخص دارند. از آنجا که داده‌های ساختاریافته سازگار و کاملاً مشخص هستند، ذخیره و دسترسی به آن‌ها کار ساده‌ای است. همچنین، جستجوی این داده‌ها آسان است زیرا ما می‌توانیم از فهرست‌ها برای ذخیره داده‌های ساخت یافته استفاده کنیم.

نوع دیگر داده، داده بدون ساختار است. این داده هیچ ساختار، قالب یا توالی ندارد. داده‌های بدون ساختار وقتی که روی آن‌ها نمایه‌سازی می‌کنیم مستعد خطا هستند. از این رو، درک و کار با داده‌های بدون ساختار کار دشواری است. جالب است بدانید در دنیای واقعی، بیش از داده های ساختاریافته، داده‌های بدون ساختار ناسازگار وجود دارند. این داده‌ها می‌توانند به صورت صوتی، تصویری، متنی یا هر قالب دیگری باشند.

چرا داده‌ها مهم هستند؟

به آمار زیر نگاه کنید تا ببینید در زندگی روزمره چه اتفاقی می‌افتد:

به طور متوسط ​​روزانه،

  1. مردم در سراسر جهان:
  • بیش از ۳۰۰ میلیارد ایمیل و ۵۰۰ میلیون توییت ارسال می‌کنند.
  • از طریق واتساپ بیش از ۶۵ میلیارد پیام ارسال می‌کنند.
  • ۶ میلیارد جستجو در گوگل انجام می‌دهند.
  1. فیس بوک نزدیک به ۴ پتابایت داده ایجاد می‌کند.
  2. تا سال ۲۰۲۵، ۴۶۳ اگزابایت داده در سراسر جهان وجود خواهد داشت.

داده‌ها یکی از بزرگ‌ترین دارایی‌های هر شرکت در زمان حاضر است. در حقیقت، مدت‌ها بود که این امر توسط فوربس پیش‌بینی می‌شد، فوربس اظهار داشت: انتظار می‌رود بازار کل داده‌ها تقریباً دو برابر شود. این درآمد از ۶۹٫۶ میلیارد دلار درآمد در سال ۲۰۱۵ به ۱۳۲٫۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۰ رشد خواهد کرد. با این آمار می‌توان میزان اهمیت داده‌ها و نیاز به استفاده از آن را برای کسب و کارها استنباط کرد.

ظهور کلان داده، علوم داده و تجزیه و تحلیل داده‌ها

اکنون با ظهور اقتصاد دیجیتال، چشم‌انداز کلان داده به مسیرهایی جدید گسترش یافته است. با این وجود، علی رغم تفاوت‌های فاحش موجود در بین این مفاهیم، مردم اصطلاحات کلان داده، علوم داده و تجزیه و تحلیل داده را در جای اشتباه استفاده می‌کنند.

بنابراین، متقاضیان اغلب به اشتباه نقش شغلی متفاوتی را انتخاب می‌کنند که با مهارت‌های آن‌ها مطابقت ندارد. در نتیجه دانستن تفاوت‌های بین آن‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. از این رو در ادامه درباره تفاوت‌های میان این سه اصطلاح صحبت خواهیم کرد.

کلان داده چیست؟

کلان داده ، علوم داده و تجزیه و تحلیل داده فقط اصطلاحات فنی نیستند بلکه مفاهیم قابل توجهی در زمینه فناوری هستند. در حالی که این اصطلاحات بهم پیوسته‌اند، تفاوت‌های اساسی بین آن‌ها وجود دارد.

طبق گفته‌های فوربس، امروزه میلیون‌ها توسعه‌دهنده (بیش از ۲۵٪ از توسعه‌دهندگان در سطح جهان) وجود دارند که روی پروژه‌های کلان داده و تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) کار می‌کنند.

کلان داده به حجم عظیمی از داده‌ها اشاره دارد و شامل حجم عظیم و پیچیده‌ای از داده می‌شود که یک سیستم پردازش داده‌های سنتی قادر به اداره آن‌ها نیست. کلان داده متشکل از ابزارها و تکنیک‌هایی است که داده‌ها را استخراج، به صورت سیستماتیک ذخیره می‌کند و اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج می‌کند. در ادامه انواع مختلفی از داده‌ها وجود دارد که کلان داده با آن‌ها سروکار دارد:

  • ساختاریافته: این نوع داده شامل داده‌های سازمان‌یافته است. این یک طرح ثابت است. بنابراین، درک و تجزیه و تحلیل داده‌های ساختاریافته آسان است.
  • داده‌های نیمه ساختاریافته: داده ها در قالب‌های مختلف فایل مانند XML ، JSON و CSV به عنوان داده‌های نیمه ساختاریافته دسته‌بندی می‌شوند. این داده‌ها تا حدی سازمان‌یافته هستند، که درک آن‌ها را دشوار می‌کند.
  • داده‌های بدون ساختار: این نوع داده‌ها طرح واره یا ساختار مشخصی ندارند. داده‌های دنیای واقعی همیشه بدون ساختار هستند و بنابراین درک آن‌ها چالش‌برانگیز است. این داده‌ها از طریق کانال‌های دیجیتالی مختلف از جمله تلفن‌های همراه، اینترنت، رسانه‌های اجتماعی و وب سایت‌های کسب و کار الکترونیکی تولید می‌شوند.

خصوصیات کلان داده

ویژگی‌های خاصی درباره کلان داده وجود دارد که ساختار و اهمیت آن را تعریف می‌کند. شش ویژگی کلان داده در زیر شرح داده شده است:

  • حجم: مقدار داده‌های تولید شده در روز از چندین منبع، بسیار زیاد است. پیش از این، ذخیره کردن این کلان داده وظیفه زائدی بود. اما، با کمک Big Data Hadoop، ما می‌توانیم این حجم عظیم داده را به طور موثر ذخیره کنیم.
  • تنوع: داده‌های متنوعی از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند یک فایل صوتی، ویدئویی، تصویری، اسناد یا متن بدون ساختار باشند. ابزارهای کلان داده در پردازش انواع داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار کمک می‌کنند.
  • سرعت: در این عصر دیجیتال، تعداد کاربران اینترنت روز به روز به سرعت در حال افزایش است. به همین دلیل، سرعت تولید داده افزایش می‌یابد. اصطلاح سرعت، به سرعت تولید این داده و پردازش آن اشاره دارد و برای درک روند داده‌ها و تأمین خواسته‌های بازار استفاده می‌شود.
  • صحت: مربوط به کیفیت داده‌های جمع‌آوری شده است. سازمان‌ها باید هنگام جمع‌آوری داده‌ها از کیفیت داده‌ها مراقبت کنند تا داده‌ها برای آن‌ها مرتبط باشد.
  • ارزش: کلان داده شامل جمع‌آوری داده‌هایی است که مقداری ارزش تجاری برای سازمان‌ها ایجاد می‌کند. این به آن‌ها کمک می‌کند تا در بازار رقابت کرده و سود خود را افزایش دهند.
  • تغییرپذیری: همیشه تغییراتی در روند بازار وجود دارد. تغییرپذیری به تعداد دفعاتی که این تغییر اتفاق می‌افتد اشاره دارد. کلان داده در مدیریت این اطلاعات انبوه به سازمان‌ها کمک می‌کند تا جدیدترین محصولات را ارائه دهند.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها به دنبال ارائه بینش عملیاتی در مورد شرایط پیچیده کسب و کار است. دغدغه اصلی یک تحلیل‌گر داده، جستجوی داده‌های تاریخی از منظر مدرن و سپس یافتن سناریوهای کسب و کار جدید و چالش‌برانگیز است. پس از آن، او روش‌هایی را برای یافتن راه‌حل‌های بهتر اعمال می‌کند. نه تنها این، بلکه یک تحلیل‌گر داده فرصت‌های پیش رو را که شرکت می‌تواند از آن بهره ببرد را نیز پیش‌بینی می‌کند.

مسئولیت‌های یک تحلیل‌گر داده و یک دانشمند داده مانند یکدیگر هستند. با این حال، آن‌ها در قسمت اجرا باهم تفاوت دارند.

تحلیل‌گران داده از سازمان‌ها و منابع مختلف داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. آن‌ها تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای تجسم داده‌ها انجام می‌دهند. سپس، با بررسی گزارش‌های تولید شده با کمک ابزار Analytics، داده‌ها را فیلتر و تمیز می‌کنند. پس از آن، داده‌ها با کمک یک ابزار تجسم داده تجزیه و تحلیل می‌شوند. همچنین، آن‌ها استراتژی‌های موثری را برای بهینه‌سازی تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها می‌سازند. این به سازمان‌ها کمک می‌کند تا رشد یا روند بازار را درک کنند.

برخی از ابزارهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها عبارتند از:

تجزیه و تحلیل داده‌ها رشد چشمگیری را در سراسر جهان نشان داده است. این امر، بخش عمده بسیاری از سازمان‌ها را تشکیل می‌دهد. به زودی انتظار می‌رود درآمد بازار تجزیه و تحلیل داده  ۵۰درصد رشد کند. علاوه بر این، فرصت‌های شغلی فراوانی برای متخصصان تجزیه و تحلیل داده وجود دارد.

علوم داده چیست؟

علوم داده با برش و قطعه‌بندی بخش‌های بزرگ داده سروکار دارد. این روش برای بدست آوردن الگوها و روندهای بینشی از داده‌ها استفاده می‌کند. دانشمندان داده مسئول کشف حقایق نهفته در شبکه پیچیده داده‌های بدون ساختار هستند. این امر به تصمیم‌گیری‌های مهم کسب و کار مطابق با روند بازار کمک می‌کند. علوم داده همچنین شامل ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌های تجسم شده است. برای درک کامل علوم داده، بیایید به چرخه زندگی آن نگاهی بیندازیم:


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. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن