هوش تجاری

کلان داده (Big Data) چیست؟

اخیراً اصطلاح کلان داده  (Big Data) مورد توجه قرار گرفته است، اما افراد زیادی نمی‌دانند که معنای آن چیست. کسب و کارها، موسسات دولتی، HCP (تأمین کنندگان مراقبت‌های بهداشتی) و موسسات مالی و دانشگاهی، همه از قدرت کلان داده برای تقویت چشم‌اندازهای کسب و کار همراه با تجربه مشتری بهتر استفاده می‌کنند.

IBM معتقد است که کسب و کارها در سراسر جهان روزانه تقریباً ۲٫۵ کوینتلیون بیت داده تولید می‌کنند! تقریباً ۹۰٪ از داده‌های جهانی فقط در ۲ سال گذشته تولید شده است.

بنابراین مطمئناً می‌دانیم که کلان داده امروزه تقریباً در هر صنعتی نفوذ کرده و نیروی محرکه اصلی موفقیت شرکت‌ها و سازمان‌ها در سراسر جهان است. اما در این مرحله، مهم است که بدانیم کلان داده چیست؟ در این مقاله قصد داریم در مورد کلان داده، مشخصات، انواع آن‌ها و موارد دیگر صحبت کنیم.

کلان داده (Big Data) چیست؟

“کلان داده‌ها” دارایی‌های اطلاعاتی با حجم بالا، سرعت و متنوع هستند که برای بصیرت بیشتر و تصمیم‌گیری، به اشکال ابتکاری و نوآورانه پردازش اطلاعات نیاز دارند.

بیگ دیتا به مجموعه داده‌های پیچیده و بزرگی گفته می‌شود که باید پردازش و تجزیه و تحلیل شوند تا اطلاعات ارزشمندی که می‌تواند به سود کسب و کارها و سازمان‌ها باشد، کشف شوند.

با این حال، برخی اصول اساسی وجود دارد که پاسخ دادن به این سوال را ساده‌تر می‌کند:

  • به مقدار زیادی از داده‌ها اشاره دارد که با گذشت زمان رشد نمایی می‌کنند.
  • آنقدر حجیم است که با استفاده از تکنیک‌های متداول پردازش داده نمی‌توان پردازش یا تحلیلش کرد.
  • شامل داده‌کاوی، ذخیره داده، تجزیه و تحلیل داده، اشتراک داده و تجسم داده است.
  • این اصطلاح همه جانبه است و شامل داده‌ها، چارچوب‌های داده، همراه با ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده برای پردازش و تحلیل داده‌ها می‌شود.

برای آشنایی بیشتر با ابزارهای تحلیل داده پیشنهاد می‌کنیم مقاله “معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری” را مطالعه کنید.

انواع کلان داده‌ها

ساختاریافته

ساختاریافته یکی از انواع داده‌های کلان است و منظور ما از آن، داده‌هایی است که می‌توانند در یک قالب ثابت پردازش، ذخیره و بازیابی شوند. این به اطلاعات بسیار سازمان‌یافته‌ای گفته می‌شود که می‌توانند به آسانی و یکپارچه از طریق پایگاه داده با استفاده از الگوریتم‌های موتور جستجوی ساده ذخیره شوند. به عنوان مثال، جدول کارمندان در پایگاه داده شرکت به گونه‌ای ساختار می‌یابد که مشخصات کارمند، موقعیت شغلی، حقوق و غیره به صورت سازمان‌یافته وجود داشته باشد.

بدون ساختار

داده‌های بدون ساختار به داده‌هایی گفته می‌شود که فاقد هر نوع فرم یا ساختار خاصی باشد. این امر پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را بسیار دشوار و وقت‌گیر می‌کند. ایمیل نمونه‌ای از داده‌های بدون ساختار است. ساختاریافته و بدون ساختار دو نوع مهم داده کلان هستند.

نیمه ساختاریافته

نیمه ساختاریافته سومین نوع داده حجیم است. داده‌های نیمه ساختاریافته مربوط به داده‌های حاوی هر دو قالب ذکر شده در بالا، یعنی ساختارمند و بدون ساختار است. به طور دقیق، به داده‌هایی اشاره دارد که اگرچه در یک مخزن خاص (پایگاه داده) طبقه‌بندی نشده است، اما حاوی اطلاعات حیاتی یا برچسب‌هایی است که عناصر جداگانه را در داده‌ها تفکیک می‌کند.

خصوصیات کلان داده‌ها

۱- تنوع

تنوع داده‌های بزرگ به داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختاریافته گفته می‌شود که از چندین منبع جمع‌آوری شده‌اند. در حالی که در گذشته داده‌ها فقط از صفحه گسترده و پایگاه داده جمع‌آوری می‌شدند، امروزه به صورت آرایه‌ای از جمله ایمیل‌ها، PDFها، عکس‌ها، فیلم‌ها، فایل‌های دیداری، پیام کوتاه و موارد دیگر ارائه می‌شوند. تنوع یکی از خصوصیات مهم داده‌های کلان است.

۲- سرعت

سرعت در اصل به سرعت ایجاد داده در زمان واقعی اشاره دارد. در چشم‌انداز وسیع‌تری، این نرخ شامل تغییر، پیوند دادن مجموعه داده‌های دریافتی با سرعت‌های مختلف و فعالیت است.

۳- حجم

حجم یکی از ویژگی‌های داده کلان است. ما می‌دانیم که داده حجیم، حجم زیادی از داده را نشان می‌دهد که به طور روزانه از منابع مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، فرایندهای کسب و کار، ماشین آلات، شبکه‌ها، تعاملات انسانی و غیره تولید می‌شود. این حجم زیاد از داده‌ها در انبارهای داده ذخیره می‌شوند.

مزایای کلان داده‌ها

  • یکی از بزرگ‌ترین مزایای کلان داده، تحلیل پیش‌بینی است. ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده می‌توانند نتایج را به طور دقیق پیش‌‌‌بینی کنند، بدین ترتیب به کسب و کارها و سازمان‌ها اجازه تصمیم‌گیری بهتر را می‌دهند. در عین حال کارآیی عملیاتی خود را بهینه می‌کنند و خطرات را کاهش می‌دهند.
  • با تهیه داده‌ها از رسانه‌های اجتماعی با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده، کسب و کارها در سراسر جهان استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال خود را برای بهبود تجربه کلی مصرف‌کننده ساده می‌کنند. داده کلان بینشی را درباره نقاط درد مشتری ارائه داده و به شرکت‌ها امکان می‌دهد محصولات و خدمات خود را بهبود ببخشند.
  • با دقیق بودن، کلان داده‌ها، داده‌های مربوطه را از چندین منبع برای ایجاد بینش بسیار عملی ترکیب می‌کند. تقریباً ۴۳٪ شرکت‌ها فاقد ابزار لازم برای فیلتر کردن داده‌های بی‌ربط هستند که در نهایت میلیون‌ها دلار هزینه برای آن‌ها صرف می‌کند تا اطلاعات مفید را به صورت عمده دریافت کنند. ابزارهای کلان داده می‌توانند به شما در کاهش وقت و هزینه کمک کنند.
  • تجزیه و تحلیل کلان داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا منجر به فروش بیشتری شوند که طبیعتا به معنای افزایش درآمد است. کسب و کارها از ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده استفاده می‌کنند تا درک کنند که محصولات و خدمات آن‌ها در بازار چگونه عمل می‌کنند و مشتریان چگونه به آن‌ها پاسخ می‌دهند. بنابراین، بهتر می‌توان درک کرد که کجا وقت و پول خود را سرمایه‌گذاری می‌کنند.
  • با بینش کلان داده، همیشه می‌توانید یک قدم جلوتر از رقبا باشید. شما می‌توانید بازار را بشناسید تا بدانید رقبای شما چه نوع تبلیغات و پیشنهادهایی را ارائه می‌دهند و سپس می‌توانید پیشنهادهای بهتری برای مشتریان خود ارائه دهید. همچنین، بینش کلان داده به شما امکان می‌دهد تا رفتار مشتری را یاد بگیرید تا روند او را درک کنید و تجربه‌ای کاملاً “شخصی” را به او ارائه دهید.

چه کسی از کلان داده‌ها استفاده می‌کند؟

۱- بهداشت و درمان

کلان داده در حال حاضر ایجاد اختلاف فاحشی در بخش مراقبت‌های بهداشتی را آغاز کرده است. با کمک تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی شده، متخصصان پزشکی و HCP اکنون می‌توانند خدمات مراقبت‌های بهداشتی شخصی را برای بیماران ارائه دهند. جدا از این، پوشیدنی‌های تناسب اندام، پزشکی از راه دور، نظارت از راه دور؛ همه با استفاده از کلان داده و هوش مصنوعی به تغییر زندگی به سمت بهتر کمک می‌کنند.


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