مقدمه ای بر Big Data

کلان داده به مجموعه داده های بزرگ و پیچیده ای اشاره دارد که از قابلیت های ابزارها و روش های سنتی پردازش داده برای جمع آوری، ذخیره سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل در یک بازه زمانی معقول فراتر می رود.

پردازش داده های سنتی نمی تواند داده های عظیم و پیچیده را پردازش کند. ما از داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل، استخراج اطلاعات و درک بهتر داده ها استفاده می کنیم. ما باید حجم، سرعت، تنوع، صحت و ارزش را برای داده های بزرگ در نظر بگیریم. نمونه ای از داده های بزرگ، داده های افراد تولید شده از طریق رسانه های اجتماعی است. تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده ها کمک می کند تا رفتار افراد و مشاغل به راحتی قابل درک باشد که به پردازش کارآمد و در نتیجه رضایت مشتری کمک می کند و شامل داده های ساختاریافته یا بدون ساختار است که می تواند طبیعی یا پردازش شده باشد و ممکن است مربوط به زمان باشد.

نمونه هایی از داده های بزرگ

1. توصیه های تجارت الکترونیک: شرکت هایی مانند آمازون و نتفلیکس از آن برای توصیه محصولات و محتوا به کاربران خود استفاده می کنند. آنها رفتار کاربر، سابقه خرید و ترجیحات را تجزیه و تحلیل می کنند تا توصیه های شخصی را ارائه دهند، تجربه کاربر را افزایش داده و فروش را افزایش دهند.
2. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده مراقبت های بهداشتی: بیمارستان ها و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی از آن برای پیش بینی شیوع بیماری و پیامدهای بیمار استفاده می کنند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل داده های بیمار می تواند به شناسایی الگوهایی کمک کند که نشان دهنده شیوع احتمالی بیماری هستند و امکان مداخلات به موقع و تخصیص منابع را فراهم می کند.
3. تشخیص تقلب مالی: بانک ها و موسسات مالی از این تجزیه و تحلیل برای شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده می کنند. آن‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های معاملات بلادرنگ برای الگوهای غیرعادی، فعالیت‌های بالقوه تقلبی را شناسایی کنند.
4. تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی: پلتفرم های رسانه های اجتماعی مانند توییتر و فیس بوک از آن برای تجزیه و تحلیل پست های کاربران و احساسات نظرات استفاده می کنند. این تجزیه و تحلیل احساسات به شرکت ها و سازمان ها کمک می کند تا افکار عمومی را درک کنند.
5. مدیریت شبکه هوشمند: شرکت های برق از آن برای مدیریت و بهینه سازی توزیع انرژی در شبکه های هوشمند استفاده می کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و کنتورها، آن‌ها می‌توانند عرضه و تقاضا را به طور مؤثرتر متعادل کنند، اتلاف انرژی را کاهش دهند و قابلیت اطمینان شبکه را بهبود بخشند.
6. کشاورزی دقیق: ​​کشاورزان از آن برای بهینه سازی عملکرد محصول و استفاده از منابع استفاده می کنند. آنها داده‌ها را از حسگرها، هواپیماهای بدون سرنشین و ماهواره‌ها جمع‌آوری می‌کنند تا شرایط خاک، آب و هوا و سلامت محصول را بررسی کنند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها را در مورد کاشت، آبیاری و برداشت ممکن می‌سازند.
7. حمل و نقل: شرکت هایی مانند Uber و Lyft برای بهینه سازی سفرها به داده های بزرگ متکی هستند. آن‌ها داده‌های ترافیک بلادرنگ، تقاضای مسافران و مکان‌های راننده را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا مسافران را با نزدیک‌ترین رانندگان موجود مطابقت دهند و قیمت‌گذاری پویا را محاسبه کنند.
8. اکتشاف فضایی: ناسا و سایر آژانس های فضایی از آن برای تجزیه و تحلیل داده های گسترده از ماهواره ها، مریخ نوردها و تلسکوپ ها استفاده می کنند. این داده ها به دانشمندان کمک می کند تا منظومه شمسی و جهان فراتر از آن را کشف کنند.
9. پیش بینی آب و هوا: هواشناسان از آن برای بهبود دقت پیش بینی آب و هوا استفاده می کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های ایستگاه‌های هواشناسی، ماهواره‌ها و مدل‌های اقلیمی، آن‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های قابل‌اعتمادتری ارائه دهند که تأثیر قابل‌توجهی بر کشاورزی، حمل‌ونقل و آمادگی در برابر بلایا دارد.
10. مدیریت موجودی خرده فروشی: خرده فروشان موجودی خود را با استفاده از آن بهینه می کنند. آنها داده های فروش، روندهای تاریخی و اطلاعات تامین کننده را تجزیه و تحلیل می کنند تا تقاضا را پیش بینی کنند و از داشتن محصولات مناسب در انبار اطمینان حاصل کنند و در عین حال موجودی اضافی را به حداقل برسانند.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه داده‌های بزرگ در صنایع مختلف برای بهبود تصمیم‌گیری، بهبود تجربیات مشتری، بهینه‌سازی فرآیندها و ایجاد نوآوری استفاده می‌شود. توانایی کلان داده برای تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از مجموعه داده های گسترده و متنوع، نحوه عملکرد سازمان ها و ارائه ارزش را تغییر می دهد.

انواع Big Data

1. داده های ساختاریافته: بسیار سازماندهی شده است و از یک فرمت تعریف شده، مانند پایگاه داده های رابطه ای یا صفحات گسترده پیروی می کند. داده های ساختاریافته مانند نام ها، تاریخ ها و مقادیر عددی را می توان به راحتی تجزیه و تحلیل و پرس و جو کرد.
2. داده های بدون ساختار: داده های بدون ساختار فاقد ساختار از پیش تعریف شده هستند و شامل متن، تصاویر، فایل های صوتی و تصویری هستند. تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار چالش برانگیزتر است، اما می تواند بینش های ارزشمندی را از منابعی مانند رسانه های اجتماعی، ایمیل ها و محتوای چند رسانه ای به دست آورد.
3. داده های نیمه ساختاریافته: این نوع دارای ساختار جزئی است که اغلب به صورت تگ یا ابرداده است. به عنوان مثال می توان به فایل های XML یا JSON اشاره کرد. داده‌های نیمه ساختاریافته تعادلی بین داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار ایجاد می‌کنند و آن‌ها را برای اهداف تحلیلی مختلف متنوع می‌سازند.

اجزای اصلیBig Data

در زیر اجزای اصلی به شرح زیر آورده شده است:

1. یادگیری ماشینی

این علم ساختن کامپیوترها با یادگیری مطالب است. یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری از رایانه انتظار دارند که وظایف خاصی را بدون دستورالعمل‌های صریح انجام دهد. برنامه های کاربردی یادگیری ماشین نتایجی را بر اساس تجربه ارائه می دهند. به عنوان مثال، این روزها، برخی از برنامه های تلفن همراه خلاصه ای از وضعیت مالی شما را به شما ارائه می دهند و صورتحساب ها پرداخت قبوض شما را به شما یادآوری می کنند و همچنین ممکن است پیشنهاداتی را به شما ارائه دهند تا به دنبال برخی برنامه های پس انداز باشید. این عملکردها با خواندن ایمیل ها و پیامک های شما انجام می شود.

2. پردازش زبان طبیعی (NLP)

یک کامپیوتر می تواند زبان انسان را به صورت گفتاری درک کند. بارزترین نمونه هایی که این روزها مردم می توانند با آنها ارتباط برقرار کنند گوگل Home و آمازون الکسا هستند. هر دو از NLP و سایر فناوری‌ها استفاده می‌کنند تا تجربه دستیار مجازی را به ما بدهند. ان ال پی در اطراف ما وجود دارد بدون اینکه خودمان متوجه باشیم. هنگام نوشتن نامه، ضمن انجام هر گونه اشتباه، خود به خود اصلاح می شود. این روزها پیشنهادات خودکار برای تکمیل نامه‌ها می‌دهد و وقتی می‌خواهیم ایمیلی را بدون پیوستی که در متن به آن اشاره کرده‌ایم ارسال کنیم، به‌طور خودکار ما را مرعوب می‌کند. این بخشی از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی است که در باطن اجرا می‌شوند.

3. هوش تجاری

هوش تجاری (BI) روش یا فرآیندی است که به کاربران نهایی (معمولاً مدیران سطح بالا) مانند مدیران و رهبران شرکت ها در تصمیم گیری ها کمک می کند بوسیله تجزیه و تحلیل داده ها تا تصمیمات تجاری آگاهانه اتخاذ کنند.

4. رایانش ابری

اگر با نام پیش برویم، باید محاسبات روی ابرها انجام شود. درست است، ما در مورد ابرهای واقعی صحبت نمی کنیم. ابر در اینجا مرجعی برای اینترنت است. بنابراین ما می‌توانیم رایانش ابری را به‌عنوان ارائه خدمات محاسباتی-سرورها، ذخیره‌سازی، پایگاه‌های داده، شبکه، نرم‌افزار، تجزیه و تحلیل، هوشمندی و موارد دیگر از طریق اینترنت («ابر») برای ارائه نوآوری سریع‌تر، منابع انعطاف‌پذیر و صرفه‌جویی در مقیاس تعریف کنیم. .

ویژگی های Big Data

• حجم: برای تعیین مقدار داده، اندازه باید در نظر گرفته شود که نقش مهمی دارد. همچنین، تشخیص اینکه آیا یک نوع خاص از داده ها در دسته مقدمه قرار می گیرد یا خیر، به حجم بستگی دارد.
• تنوع: تنوع به معنای انواع داده های مختلف با توجه به ماهیت آنها (ساختار یافته و بدون ساختار) است. پیش از این، تنها منابع داده در نظر گرفته شده توسط اکثر برنامه ها به صورت ردیف و ستون بود که معمولاً در صفحات گسترده و پایگاه داده قرار می گرفتند. اما امروزه داده ها به هر شکلی مانند ایمیل، عکس، فیلم، صدا و غیره ارائه می شوند.
• سرعت: همان طور که از نامش پیداست سرعت تولید داده است. از یک منبع، سرعت تولید داده ها و سرعت پردازش آنها، پتانسیل داده ها را تعیین می کند.
• تغییرپذیری: داده‌ها می‌توانند متغیر باشند، به این معنی که می‌توانند ناسازگار باشند، نه در جریان، بلکه در مدیریت و ممکن است در مدیریت موثر داده‌ها اختلال ایجاد کند یا به مانع تبدیل شود.
• ارزش: ارزش هدف نهایی تجزیه و تحلیل کلان داده است که به توانایی استخراج بینش معنادار، تصمیم گیری آگاهانه و ایجاد ارزش برای سازمان ها اشاره دارد.

چگونه می توان کارها را آسان کرد؟

در گذشته، افراد بدون کمک فن آوری مدرن، داده ها را با مرور و خط به خط آن ها را تجزیه و تحلیل می کردند. با این حال، با ظهور رایانه ها، زندگی با صفحات گسترده اکسل آسان تر شد. کاربران می‌توانند سوابق مختلف را جدول‌بندی کنند و تحلیل‌های لازم را برای تولید گزارش‌های معنادار انجام دهند. این توسعه از بسیاری جهات تغییر دهنده بازی بود، زیرا امکان پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده، گاهی اوقات حتی در ترابایت را فراهم می کرد. پرس و جوها و الگوریتم های پیچیده را می توان اعمال کرد و گزارش هایی با حداقل خطا تولید کرد. سرعت پردازش داده ها بسته به اندازه داده های تغذیه شده متفاوت است، اما ممکن است از چند دقیقه تا چند ساعت طول بکشد.

با ابزارهای شخص ثالث مانند Hadoop و Spark، اکنون می توان مجموعه داده های بزرگ را در حافظه خارجی بارگذاری کرد. داده ها بر اساس پرس و جوهای انسانی پردازش می شوند و تیم های هوش تجاری از این گزارش ها برای درک الگوهای پیش بینی و تصحیح اشتباهات قبلی استفاده می کنند. علاوه بر این، داده ها را می توان برای تصمیم گیری آگاهانه تجسم کرد.

از برنامه های کاربردی استفاده کنید

کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارد. در اینجا برخی از برنامه های کاربردی کلیدی به طور خلاصه آورده شده است:

1. هوش تجاری (BI): کسب و کارها می توانند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ، تصمیمات آگاهانه ای در مورد رفتار مشتری، روندهای بازار و کارایی عملیاتی بگیرند.
2. تجزیه و تحلیل مراقبت های بهداشتی: با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی، داده های ژنومی و داده های حسگر، مراقبت از بیمار، تشخیص بیماری و توسعه دارو را بهبود می بخشد.
3. خدمات مالی: برای تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک، معاملات الگوریتمی و پروفایل مشتری برای افزایش عملیات مالی و امنیت استفاده می شود.
4. خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک: به خرده‌فروشان کمک می‌کند تا توصیه‌ها را شخصی‌سازی کنند، زنجیره‌های تامین را بهینه کنند، موجودی را مدیریت کنند و تقاضا را پیش‌بینی کنند.
5. ساخت: برای نگهداری پیش‌بینی‌کننده، کنترل کیفیت و بهینه‌سازی فرآیند برای کاهش زمان خرابی و بهبود کارایی استفاده می‌شود.
6. شهرهای هوشمند: به برنامه ریزی شهری، مدیریت ترافیک، بهینه سازی مصرف انرژی و بهبود خدمات عمومی برای شهرهای پایدارتر و کارآمدتر کمک می کند.
7. بازاریابی و تبلیغات: بازاریابان از داده ها برای هدف قرار دادن تبلیغات، اندازه گیری اثربخشی کمپین و درک ترجیحات مصرف کننده برای استراتژی های بازاریابی بهتر استفاده می کنند.
8. تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی: به شرکت ها کمک می کند تا داده های رسانه های اجتماعی را برای درک احساسات مشتری، روندها و درک برند تجزیه و تحلیل کنند.
9. انرژی و تاسیسات: شبکه های انرژی را کنترل و بهینه می کند، اتلاف انرژی را کاهش می دهد و تخصیص منابع را بهبود می بخشد.
10. حمل و نقل و لجستیک: برای بهینه سازی مسیر، مدیریت ناوگان و ردیابی بلادرنگ برای افزایش کارایی حمل و نقل استفاده می شود.
11. کشاورزی: ​​با تجزیه و تحلیل داده های خاک، آب و هوا و محصول برای عملکرد بهینه و استفاده از منابع به کشاورزان در کشاورزی دقیق کمک می کند.
12. آموزش: مربیان از این ابزار برای شخصی سازی یادگیری، تجزیه و تحلیل عملکرد دانش آموزان و بهبود نتایج آموزشی استفاده می کنند.
13. سرگرمی: در سیستم های توصیه محتوا برای پلتفرم های جریان و تجزیه و تحلیل رفتار بیننده برای ایجاد محتوای جذاب استفاده می شود.
14. منابع انسانی: شرکت ها از داده ها برای ساده سازی استخدام، مشارکت کارکنان و مدیریت استعداد استفاده می کنند.
15. بهداشت عمومی: برای ردیابی شیوع بیماری، نظارت بر روند سلامت عمومی و بهبود ارائه مراقبت های بهداشتی بسیار مهم است.
16. پایش محیطی: به ردیابی تغییرات آب و هوا، حفاظت از حیات وحش و ارزیابی اثرات زیست محیطی کمک می کند.

شرکت های برتر

بسیاری از شرکت های برتر در صنایع مختلف از داده های بزرگ برای به دست آوردن بینش، افزایش تصمیم گیری و بهبود عملکرد خود استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه قابل توجه از شرکت ها آورده شده است:

• Google
• Amazon
• Facebook
• Netflix
• Walmart
• Tesla
• Uber
• Airbnb
• LinkedIn
• Twitter
• Ford
• NASA

مزایا و معایب Big Data

در زیر مزایا و معایب به شرح زیر است:

مزایا

• بینش داده محور: تصمیم گیری مبتنی بر داده را فعال می کند که منجر به استراتژی ها و نتایج بهبود یافته می شود.
• مزیت رقابتی: با شناسایی روندها و فرصت های بازار جلوتر از رقبا، مزیت رقابتی را فراهم می کند.
• درک بهتر مشتری: امکان درک بهتر رفتار، ترجیحات و نیازهای مشتری را فراهم می کند.
• بهره وری عملیاتی بهبود یافته: فرآیندها را بهینه می کند، هزینه ها را کاهش می دهد و کارایی عملیاتی را افزایش می دهد.
• نوآوری و توسعه محصول: نوآوری را با کشف بینش ها و ایده های جدید تسهیل می کند.
• تصمیم گیری در زمان واقعی: از تجزیه و تحلیل زمان واقعی برای اقدامات و پاسخ های فوری پشتیبانی می کند.

معایب

• حریم خصوصی داده ها: نگرانی هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات شخصی ایجاد می کند.
• اضافه بار داده ها: مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده ها می تواند منابع زیادی را مصرف کند.
• پیچیدگی: مدیریت انواع داده ها و منابع مختلف به ابزار و تخصص نیاز دارد.
• کنترل کیفیت: کیفیت ضعیف داده ها می تواند منجر به تحلیل ها و تصمیم گیری های نادرست شود.
• هزینه های زیرساخت: ساخت و نگهداری زیرساخت های لازم می تواند گران باشد.
• نگرانی های اخلاقی: مسائل اخلاقی مربوط به جمع آوری داده ها، استفاده و سوگیری را مطرح می کند.

پیش نیازها

• ذخیره سازی داده: زیرساخت قوی و سیستم های ذخیره سازی توزیع شده مانند سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) برای مدیریت حجم زیادی از داده ها.
• چارچوب‌های پردازش: ابزارهایی مانند Apache Spark یا MapReduce برای پردازش و تحلیل کارآمد داده‌ها.
• منابع داده: دسترسی به منابع داده های متنوع و با حجم بالا، از جمله داده های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار.
• سخت افزار مقیاس پذیر: سرورها و خوشه های قدرتمند برای تطبیق داده ها و نیازهای پردازشی.
• یکپارچه سازی داده ها: روش هایی برای ادغام و پاکسازی داده ها از منابع مختلف برای تجزیه و تحلیل معنادار.
• ابزار تجزیه و تحلیل: از تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای یادگیری ماشین برای بینش و پیش بینی ها استفاده کنید.
• حاکمیت داده: شیوه های حاکمیت داده را برای اطمینان از کیفیت، امنیت و انطباق داده ها ایجاد کنید.

چالش ها و محدودیت ها

• حریم خصوصی داده ها: حفاظت از داده های حساس و رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی.
• کیفیت داده: اطمینان از صحت، سازگاری و قابلیت اطمینان منابع کلان داده.
• مقیاس پذیری: مدیریت حجم، سرعت و تنوع در حال رشد داده ها.
• هزینه ها: مدیریت هزینه های مرتبط با ذخیره سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل.
• پیچیدگی: ادغام منابع و فناوری های داده متنوع.
• شکاف مهارتی: کمبود متخصصان ماهر برای کار با کلان داده وجود دارد.
• امنیت: محافظت در برابر نقض اطلاعات و تهدیدات سایبری.
• نگرانی های اخلاقی: پرداختن به مسائل اخلاقی مربوط به جمع آوری و استفاده از داده ها.
• قابلیت همکاری: تضمین سازگاری میان ابزارها و پلتفرم های مختلف.
• تعصب و انصاف: کاهش تعصب در داده ها و الگوریتم ها برای اطمینان از انصاف.

ترندهای آینده

سازمان ها از Big Data برای به دست آوردن مزیت استراتژیک استفاده خواهند کرد.

1. ادغام هوش مصنوعی و ML: هوش مصنوعی عمیق تر و ادغام یادگیری ماشین برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری.
2. Edge Computing: کاهش تأخیر و بهبود تجزیه و تحلیل بلادرنگ با پردازش داده ها در دستگاه های IoT.
3. بلاک چین برای امنیت داده ها: پیاده سازی بلاک چین برای افزایش امنیت، حریم خصوصی و یکپارچگی داده ها.
4. محاسبات کوانتومی: استفاده از قدرت پردازش عظیم محاسبات کوانتومی برای تجزیه و تحلیل داده های پیچیده.
5. هوش مصنوعی اخلاقی: تمرکز بر هوش مصنوعی اخلاقی برای مقابله با سوگیری ها، انصاف و استفاده مسئولانه از داده ها.
6. دموکراتیک سازی داده ها: دسترسی به داده ها برای کاربران غیر فنی از طریق ابزارهای تجزیه و تحلیل سلف سرویس.
7. پایگاه های داده گراف: استفاده از پایگاه های داده گراف برای روابط پیچیده داده ها و تجزیه و تحلیل شبکه.
8. Data Fabric: ایجاد اکوسیستم های جامع مدیریت داده برای یکپارچه سازی و حاکمیت یکپارچه.
9. اتصال 5G: شبکه های 5G سریعتر و قابل اعتمادتر که امکان انتقال سریع داده ها را فراهم می کند.
10. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: مدل سازی پیش بینی پیشرفته برای تصمیم گیری پیشگیرانه. این روندها آینده کلان داده ها را شکل می دهند، نوآوری را هدایت می کنند و صنایع مختلف را متحول می کنند.

منبع: educba.com