کلان داده چیست؟ | راهنمای کامل تحلیل Big Data در کسب و کار

کلان داده Big Data به حجم بزرگی از داده‌های ساختاریافته و ساختارنیافته‌ای اشاره می‌کند که انسان و ماشین به صورت روزانه آن را در مقیاس پتابایت تولید می‌کنند. انواع اطلاعات از داده‌های دریافتی از پست‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های حسگرها گرفته تا تراکنش‌های مالی همگی در این کلان داده جای می‌گیرند.

این داده‌ها به قدری متنوع و گسترده هستند که ابزارهای سنتی توان لازم برای پردازش آن‌ها را ندارد و برای مدیریت داده باید ابزارهای پیشرفته‌تری را به کار بگیرید.. با توجه به نقش تحلیل کلان داده در بهبود کارایی، سرعت نوآوری و افزایش درآمد، ما این مقاله را به بررسی تفصیلی پاسخ این سوال که کلان داده چیست؟ اختصاص داده‌ایم؛ پس با ما همراه باشید.

کلان داده چیست؟

کلان داده (Big Data) در اصل به مجموعه بسیار بزرگ و پیچیده از اطلاعات اشاره دارد که مدیریت و تحلیل آن با کمک ابزارهای سنتی امکان‌پذیر نیست. این داده‌ها شامل اطلاعات ساختاریافته نظیر موجودی کالا و فهرست تراکنش‌های مالی یا اطلاعات ساختار نیافته نظیر پست‌های شبکه‌های اجتماعی و ویدئوها هستند. در حال حاضر با پیشرفت‌های رخ داده در حوزه فناوری، اندازه کلان داده از گذشته بزرگتر شده است و این امکان در اختیار شرکت‌ها قرار گرفته تا تصمیمات دقیق‌تر و مؤثرتری اتخاذ کنند.

البته توجه داشته باشید که ارزش اصلی کلان داده فقط در تحلیل آن نیست؛ بلکه در فرآیند گشف گسترده‌ای نهفته است که به تحلیلگران، مدیران و کاربرانی که نیاز به تشخیص الگو، پرسش سوالات صحیح و ساخت فرض‌های منطقی دارند کمک می‌کند تا رفتارها را پیش‌بینی کنند.

5 ویژگی اصلی کلان داده

پنج ویژگی اصلی کلان داده در اصل معیارهای کلیدی در دنیای حاضر برای شناخت و ارزش‌گذاری داده‌های بزرگ هستند. در گذشته نه‌چندان دور، کلان داده فقط با سه ویژگی حجم (Volume)، تنوع (Variety) و سرعت (Velocity) شناخته می‌شد؛ اما همزمان با گسترش کاربردها دو ویژگی دیگر ارزش (Value) و درستی و صحت داده (Veracity) نیز به آن اضافه شدند.

این تکامل به خوبی نشان می‌دهد که داده به یک سرمایه کلیدی برای کسب‌وکارها تبدیل شده و شرکت‌های بزرگ فناوری بخش اعظم موفقیت خود را مدیون تحلیل کلان داده هستند. در نتیجه، یک متخصص کلان داده باید در تحلیل‌های خود تمامی این پنج ویژگی را مدنظر قرار دهد:

حجم (Volume)

کسب‌وکارها باید حجم بسیار بالایی از اطلاعات غالباً ساختار نیافته را پردازش کنند؛ داده‌هایی نظیر کلیک‌های کاربران در وب‌سایت، داده‌های حسگرها و داده‌های شبکه‌های اجتماعی. حجم این اطلاعات متناسب با نوع سازمان می‌تواند از ده ترابایت تا صدها پتابایت باشد.

تنوع (Variety)

اطلاعات دیگر فقط در دسته داده‌های ساختاریافته قرار نمی‌گیرند و حالا متن، صوت، تصویر و دادهای نیمه‌ساختاریافته نیز برای استخراج معنا به پردازش بیشتری نیاز دارند.

سرعت (Velocity)

سرعت در اینجا به معنای سرعت دریافت و پردازش داده‌هاست. بسیاری از دستگاه‌ها، داده را به شکل لحظه‌ای تولید می‌کنند و نیاز به تحلیل آنی دارند. به همین علت، داده‌ها به جای دیسک، اغلب مستقیماً در حافظه مورد پردازش قرار می‌گیرند.

ارزش (Value)

وجود اطلاعات فقط زمانی مفید خواهد بود که بتوان از آن ارزش استخراج کرد. در میان حجم عظیم اطلاعات، بینش‌هایی نهفته است که می‌تواند موجب بهینه شدن فرآیندها شده و رفتار مشتریان را بهتر توضیح دهد؛ امری که در نهایت موجب ایجاد یک مزیت رقابتی خواهد شد.

صحت و درستی داده (Veracity)

این ویژگی به میزان قابل اعتماد بودن داده اشاره دارد. کیفیت، یکپارچگی و دقت داده تعیین می‌کند که تصمیمات تا چه حد معتبر خواهند بود.

روند تکاملی کلان داده از گذشته تا آینده

مفهوم کلان داده هرچند ماهیتی جدید به نظر می‌رسد؛ اما جالب است بدانید که نیاز به مدیریت مجموعه گسترده‌ای از اطلاعات از دهه 1960 و 1970 آغاز شد! یعنی زمانی که اولین دیتاسنترهای و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای توسعه پیدا کردند. حدوداً از سال 2005 و همزمان با رشد شبکه‌های اجتماعی، حجم تولید داده‌های کاربران به طرز چشمگیری افزایش پیدا کرد.

در همین سال بود که چارچوب متن‌باز Apache Hadoop برای ذخیره و البته تحلیل این مجموعه داده‌های بزرگ معرفی شد و پایگاه NoSQL محبوبیت بیشتری پیدا کرد. پیشرفت چارچوب‌های متن باز نظیر Hadoop و Apache Spark، نقش مهمی در توسعه کلان داده داشت؛ چراکه کار با داده‌های انبوه را آسان‌تر و ذخیره‌سازی را ارزان‌تر کرد. در حال حاضر، تولید داده‌ها فقط از سوی انسان‌ها انجام نمی‌گیرد و با ظهور اینترنت اشیاء (IoT) شاهد تولید داده‌های متنوع‌تری درباره رفتار مصرف‌کنندگان و عملکرد محصولات هستیم.

فناوری یادگیری ماشین، خود یک منبع جدید از داده بوده و تحلیل آن به توانایی‌های یک متخصص کلان داده big data بستگی دارد. با گسترش فناوری هوش مصنوعی مولد و همچنین استفاده گسترده از رایانش ابری، ارزش کلان داده بیشتر نیز خواهد شد. فضای ابری مقیاس‌پذیری منطقی را فراهم می‌کند و بستری برای ایجاد خوشه‌های پردازشی موقت برای تحلیل سریع بخشی از داده‌ها فراهم می‌شود.

مزایای کلان داده

هنگامی که کلان داده با هوش مصنوعی ترکیب شود، تحلیل‌ها از حالت سنتی خود فراتر رفته و با راه‌حل‌های نوآورانه‌تر و تحول‌آفرین مواجه می‌شویم. به طور خلاصه، مزایای کلان داده به شرح زیر است:

• ارائه بینش بهتر: هرچه حجم اطلاعات بیشتر باشد، به همان میزان سازمان‌ها می‌توانند به بینش دقیق‌تری دست پیدا کنند. داده‌های متنوعی گاهی اوقات حدس‌های اولیه را تأیید و گاهی ارتباط پنهان و دیدگاه‌های جدید را نمایان می‌کنند. خودکارسازی پردازش نیز موجب آسان‌تر شدن تحلیل کلان داده می‌شود.
• تجربه شخصی‌سازی‌شده مشتری: کلان داده با ترکیب داده‌های فروش، اطلاعات جمعیت‌شناختی و البته فعالیت‌های آنلاین، پروفایل مشتری دقیقی ایجاد می‌کند. این سطح از شخصی‌سازی که در گذشته غیرممکن به نظر می‌رسید، حالا رضایت بیشتر مشتریان را در پی دارد.
• تصمیم‌گیری دقیق: با دریافت بینش‌های دقیق، تصمیمات مبتنی بر داده انجام می‌گیرد. ترکیب کلان داده با تحلیل و اتوماسیون امکان پیش‌بینی روندهای بازار، تحلیل رسانه‌های اجتماعی و شناسایی الگوهای مرتبط با مدیریت ریسک را فراهم می‌کند. اینکه اتوماسیون چیست و چطور با کلان داده ارتباط دارد، بحث مفصل دیگری است.
• بهبود کارایی عملیاتی: همه بخش‌ها، داده و اطلاعات تولید می‌کند، حتی زمانی که متوجه آن نیستند! از همین‌رو کلان داده می‌تواند در شناسایی خطاهای فرآیندی، پیش‌بینی نیازهای نگهداری، مدیریت منابع و کشف عوامل پنهان خطای انسانی کمک کند. این اطلاعات عملکرد سازمان را روشن کرده و موجب می‌شود تا بهتر بتوان مسیر بهبود را پیدا کرد.

چالش‌های کلان داده

کلان داده با وجود مزایا و کاربردهای متنوع، با چالش‌های جدی نیز مواجه است. اول این که حجم داده‌ها بسیار بزرگ بوده و براساس آمار موجود، حجم کلان داده طی دو سال تقریباً دو برابر افزایش پیدا می‌کند. از طرفی، فقط ذخیره‌سازی کافی نیست و این داده‌ها باید مورد استفاده قرار بگیرند تا ارزش پیدا کنند؛ اما باید توجه داشت که گردآوری و آماده‌سازی داده، یک کار پرزحمت بوده و بسیاری از دانشمندان داده حدوداً 50 الی 80 درصد از زمان خود را صرف پاک‌سازی، سازمان‌دهی و آماده‌سازی اطلاعات می‌کنند.

بعد از ذخیره‌سازی، چالش‌های مهمی در زمینه امنیت و حریم خصوصی باقی می‌ماند که شامل رمزگذاری، رعایت مقررات و البته کنترل دسترسی است. ایجاد فرهنگ تصمیم‌گیری بر مبنای داده نیز مهم است؛ امری که پیاده‌سازی آن در سازمان‌های با قوانین قدیمی و سنتی کمی دشوار به نظر می‌رسد. در نهایت باید اقرار کرد که سرعت تغییر فناوری نیز چالش‌زا بوده و همگام ماندن با این رشد سریع برای سازمان‌ها آسان نیست.

کاربردهای کلان داده

کلان داده در بهینه‌سازی فعالیت‌های متنوع کسب‌وکارها نقش مهمی را برعهده دارد و می‌تواند تجربه مشتری، امنیت، تحلیل‌ها و کارایی را به طرز چشمگیری متحول سازد. در ادامه با کاربردهای کلان داده بیشتر آشنا می‌شویم:

کلان داده در تجارت الکترونیک

شرکت‌هایی نظیر نتفلیکس، با کمک کلان داده قادر به پیش‌بینی سطح تقاضای مشتری هستند. این شرکت‌ها با تحلیل ویژگی‌های محصولات گذشته و فعلی، مدل‌های پیش‌بینی برای محصولات جدید خود ایجاد می‌کنند. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی، بازارهای آزمایشی به این کمپانی‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای تولید و عرضه محصولات خود داشته باشند.

کلان داده در خدمات مالی

کلان داده به شناسایی الگوهای مرتبط با تقلب، تحلیل تهدیدات امنیتی و تسریع گزارش‌دهی‌های نظارتی کمک می‌کند.

کلان داده در خدمات عمومی

گردآوری اطلاعات از منابعی نظیر ترافیک، مدارس و خدمات اضطراری می‌تواند به تخصیص بهتر منابع، مدیریت شهری هوشمند و در نهایت افزایش اعتماد عمومی منجر شود.

کلان داده در مراقبت‌های بهداشتی

صنعت سلامت با ترکیب اطلاعات داخلی نظیر پرونده‌های الکترونیکی بیماران و اطلاعات کارکنان و اطلاعات خارجی نظیر اطلاعات بیمه و مطالعات بیماری‌ها، موجب بهینه‌تر شدن تجربه مراقبت از بیماران می‌شود. این داده‌ها به بهبود مدیریت تجهیزات، شخصی‌سازی درمان و پیش‌بینی وضعیت بیماران نیز کمک می‌کنند.

کلان داده در تولید و صنعت

تحلیل اطلاعات ساختاریافته و ساختارنیافته نظیر سال ساخت دستگاه و میلیون‌ها لاگ حسکر به پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی و افزایش بهره‌وری تجهیزات کمک می‌کند.

نحوه کار کلان داده

کلان داده با ارائه بینش‌های عمیق موجب آشکار شدن فرصت‌های تجاری جدید می‌شود. بعد از ورود داده‌ها به چنین سیستمی، با سه مرحله زیر مواجه می‌شویم:

یکپارچه‌سازی

کلان داده از منابع مختلف به دست می‌آید و استفاده از روش‌های سنتی در آن کارساز نیستند. اطلاعات باید دریافت، پردازش و در قالبی قابل استفاده در اختیار تحلیل‌گران قرار بگیرد. مکانیسم‌های سنتی ادغام داده‌ها، مانند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) عموماً برای این کار مناسب نیستند.

مدیریت

داده‌های بزرگ را می‌توانید به کمک رایانش ابری، در محل یا ترکیبی از این روش‌ها ذخیره کنید. در این مرحله، استفاده از دیتالاگ‌ها محبوبیت بیشتری دارند؛ چراکه امکان پردازش منعطف و مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کنند. می‌توانید داده‌های خود را به هر شکلی که می‌خواهید ذخیره کنید و الزامات پردازش مورد نظر و موتورهای پردازش لازم را بر اساس تقاضا به آن مجموعه داده‌ها اضافه کنید.

تحلیل

ارزش کلان داده زمانی روشن می‌شود که تحلیل شود. تحلیل بصری، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و اشتراک‌گذاری بینش برای بهبود تصمیمات سازمان همگی در این بخش جای می‌گیرند. داده‌ها را بیشتر کاوش کنید تا به اکتشافات جدیدی برسید. یافته‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.

نتیجه‌گیری

در دنیای امروز، کلان داده به یک ابزار مهم برای رشد کسب‌وکارها تبدیل شده است. این داده‌های بزرگ و متنوع، در تحلیل روند و پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا بهینه‌سازی عملکرد سازمان کاربرد دارند. با استفاده از فناوری‌های نوین نظیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سازمان‌ها می‌توانند بینش عمیق‌تری کسب کرده و تصمیمات درست‌تری اتخاذ نمایند. نظر شما درباره کلان داده چیست؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.

×

یکشنبه نامه های رایگان دیدار!

با به‌روزترین و علمی ترین مقالات حوزه فروش و ارتباط با مشتری هر یکشنبه قبل از صرف صبحانه منتظر یک ایمیل خوشمزه از طرف ما باشید

• ایمیل

Δ