کلان داده یا Big Data چیست؟
اخیرا مفهوم کلان داده (Big Data) مورد توجه مردم قرار گرفته است، اما دقیقا معنا و مفهوم آن را نمیدانند. شرکتها، سازمانهای دولتی، تامینکنندگان مراقبتهای بهداشتی و نهادهای مالی و دانشگاهی همگی از قدرت دادههای بزرگ برای بهبود چشمانداز و تجربه مشتری استفاده میکنند. شرکت IBM باور دارد که شرکتها در سراسر جهان روزانه حدود ۲.۵ کینتلیون بیت داده تولید میکنند! تقریبا ۹۰٪ از دادههای جهانی تنها در ۲ سال گذشته تولید شده است.
بنابراین، میتوانیم به طور قطع بگوییم که دادههای بزرگ در حال حاضر در هر صنعتی وجود دارد و عامل اصلی موفقیت شرکتها و سازمانها در سراسر جهان محسوب میشود. با این حال، در این مرحله، مهم است که تعریفی دقیق از دادههای بزرگ داشته باشیم. در این مقاله، قصد داریم درباره دادههای بزرگ، مفهوم، انواع آنها و موارد دیگر صحبت کنیم.
کلان داده یا Big Data یا چیست؟
مجموعه اطلاعات با حجم بالا و ویژگیهای مختلف به «کلان دادهها» معروف است و برای افزایش بصیرت و تصمیمگیری، نیاز به پردازش اطلاعات به صورت نوآورانه و خلاقانه دارد. اصطلاح بیگ دیتا به دادههای پیچیده و گسترده اشاره دارد که باید تحلیل و بررسی شوند تا اطلاعات با ارزشی که میتواند به سود کسب و کارها و سازمانها منجر شود، شناسایی شوند.
با توجه به این واقعیت، چند اصل مهم وجود دارند که پاسخ به این سوال را سادهتر میکند:
- اشاره به مقدار زیادی از دادهها دارد که به تدریج افزایش مییابند.
- بسیار حجیم است به حدی که با استفاده از روشهای متداول پردازش و تجزیهوتحلیل داده، نمیتوان این مورد را پردازش کرد.
- شامل عملیاتهای مختلفی مانند دادهکاوی، ذخیرهسازی داده، تجزیه و تحلیل داده، به اشتراکگذاری داده و تصویرسازی داده است.
- این مفهوم به شکل ۳۶۰ درجه است و شامل دادهها، چارچوبهای داده و ابزارها و تکنیکهای استفاده شده برای پردازش و تحلیل دادهها میشود.
انواع کلان دادهها
ساختاریافته
ساختاریافته، یکی از نوعهای دادههای بزرگ است و به دادههایی اشاره دارد که قابل پردازش، ذخیره و بازیابی در یک فرمت ثابت هستند. کلان دادههای ساختاریافته به اطلاعاتی سازمان یافته اشاره دارد که به راحتی و به سادگی میتوانند از طریق موتور جستجو در پایگاه داده با استفاده از الگوریتمهای ساده گنجانده شوند. به عنوان مثال، جدول کارکنان موجود در پایگاه داده شرکت، با یک ساختار که شامل مشخصات کارکنان، موقعیت شغلی، حقوق و سایر جزئیات است، طراحی میشود.
بدون ساختار
دادههای بدون ساختار دادههایی هستند که فاقد هرگونه فرم یا ساختار خاصی باشند. این امر باعث میشود پردازش و تجزیه و تحلیل دادهها بسیار مشکل و زمانبر شود. ایمیل مثالی از دادههای بدون ساختار است. ساختاریافته و بدون ساختار، دو نوع مهم از کلان دادهها هستند.
نیمه ساختاریافته
نیمه ساختاریافته بودن ویژگی سومین نوع داده حجیم است. دادههای نیمه ساختاریافته به دادههایی اشاره دارند که در آنها هر دو قالب ساختاری و بیساختار وجود دارد. این اصطلاح به دادههایی اشاره دارد که علاوه بر اینکه در یک مخزن خاص (پایگاه داده) طبقهبندی نشدهاند، دارای اطلاعات حیاتی یا برچسبهایی هستند که عناصر جداگانه در دادهها را تمیز میکنند.
خصوصیات کلان دادهها
تنوع
تقسیمبندی دادههای بزرگ به دادههای ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاریافته همان تنوع کلان دادههاست که از چندین منبع جمعآوری شدهاند. در گذشته، دادهها فقط از صفحه گسترده و پایگاه داده جمعآوری میشد، اما امروزه این دادهها به عنوان یک آرایهای از ایمیل ها، فایلهای PDF، عکس ها، فیلم ها، فایلهای دیداری، پیامهای کوتاه و سایر موارد ارائه میشوند. تنوع یکی از ویژگیهای مهم دادههای بزرگ است.
سرعت
سرعت در کلان دادهها در واقع به زمان صرف شده برای به وجود آمدن دادهها اشاره دارد. در دید گستردهتری، این نرخ شامل تغییر، اتصال مجموعه دادههای دریافت شده با سرعتهای متفاوت و فعالیت است.
حجم
یکی از ویژگیهای مهم دادههای کلان، حجم آن است. ما میدانیم که دادههای حجیم، مقدار زیادی از اطلاعات را نشان میدهند که روزانه از منابع گوناگونی مانند رسانههای اجتماعی، فرایندهای کسب و کار، ماشینآلات، شبکهها، تعاملات انسانی و سایر منابع تولید میشود. این حجم بزرگ از دادهها در انبارهای داده ذخیره میشوند.
مزایای کلان دادهها
- یکی از مزایای کاربرد دادههای بزرگ، قابلیت پیشبینی در تحلیل است. ابزارهای تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ قادرند نتایج را با دقت و صحت بالا پیشبینی کنند، در نتیجه به سازمانها و شرکتها امکان تصمیمگیری بهتر را میدهند و همچنین عملکرد خود را بهبود میبخشند و خطرات را کاهش میدهند.
- با استفاده از رسانههای اجتماعی و ابزارهای تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ، کسب و کارها در سراسر جهان به منظور بهبود تجربه کلی مشتری، استراتژیهای بازاریابی دیجیتال خود را بهبود میبخشند. دادههای بزرگ اطلاعات مفیدی درباره نیازها و مشکلات مشتریان ارائه میدهد و به شرکتها امکان میدهد تا محصولات و خدمات خود را بهتر کنند.
- با دقت و صحت، دادههای مرتبط را از چندین منبع استخراج کرده و برای به دست آوردن بینش عملی، آنها را ترکیب میکنیم. تقریبا ۴۳٪ از شرکتها نمیتوانند دادههای بیربط را جدا کنند، که این موضوع در نهایت منجر به هزینه میلیون دلاری میشود تا اطلاعات مفید را دریافت کنند. ابزارهای کلان داده میتواند به شما در کاهش وقت و هزینه کمک کند.
- میتوان با تجزیه و تحلیل جزئیات و دادههای کلان، به شرکتها کمک کرد تا فروش خود را افزایش داده و درآمد بیشتری کسب نمایند. برای درک بهتر عملکرد محصولات و خدمات در بازار و تجربه مشتریان، کسب و کارها از ابزارهای تجزیه و تحلیل دادههای کلان استفاده میکنند. این روش به آنها کمک میکند تا مشخص کنند کجا باید زمان و سرمایه خود را سرمایهگذاری کنند.
- با بینش کلان داده، همواره میتوانید از رقبا جلوتر باشید. شما قادر خواهید بود بازار را بشناسید تا متوجه شوید رقبای شما چه نوع تبلیغات و پیشنهادهایی ارائه میدهند و سپس میتوانید پیشنهادات بهتری برای مشتریان خود ارائه دهید. همچنین، اطلاعات و دادههای کلان به شما امکان میدهد تا رفتار مشتری را یاد بگیرید تا روند او را درک کنید و تجربه کاملا «شخصی» را به او ارائه دهید.
چه کسی از کلان دادهها استفاده میکند؟
بهداشت و درمان
کلان دادهها در حال حاضر تحولات قابلتوجهی در حوزه مراقبتهای بهداشتی ایجاد کرده است. با توجه به تحلیلها و پیش بینیهای انجام شده، پزشکان و کادر درمانی حالا قادر هستند خدمات مراقبتهای بهداشتی شخصی را به بیماران ارائه کنند. علاوه بر این، فناوریهایی مانند دستگاههای قابل سنجش تناسب اندام، پزشکی از راه دور و نظارت از راه دور، با استفاده از کلان داده و هوش مصنوعی بهبود زندگی را آسانتر میکنند.
دانشگاهها
امروزه استفاده از کلان داده در بهبود آموزش نیز موثر است. آموزش بیشتر محدود به کلاس درس نیست و امکان دسترسی به دورههای آموزشی آنلاین برای یادگیری فراهم است. موسسات آموزشی در حال سرمایهگذاری در دورههای دیجیتالی هستند که با استفاده از فناوری کلان داده، به توسعه جامع دانشجویان کمک میکند.
بانکداری
بخش بانکی برای کشف تقلب و کلاهبرداری از کلان داده استفاده میکند. ابزارهای داده بزرگ میتوانند بهطور موثر در زمان واقعی اقدامات تقلبی مانند سوء استفاده از کارتهای اعتباری، بدهی، تغییر در آمار مشتریان و موارد دیگر را تشخیص دهند.
تولید
با توجه به تحقیقات جهانی در زمینه فناوری اطلاعات، مهمترین مزیت استفاده از دادههای بزرگ در صنعت تولید، بهبود استراتژیهای عرضه محصول و کیفیت آن است. در بخش تولید، حجم بالای دادهها به تاسیس زیرساختهای شفاف کمک میکند. این بهطور خاص به کاهش عدم قطعیت و ناکفایتیها کمک میکند که میتوانستند تاثیر منفی بر روی کسب و کار داشته باشند.
فناوری اطلاعات
شرکتهای فناوری اطلاعات در سراسر جهان از بزرگترین مصرفکنندگان دادههای بزرگ هستند و از آن برای بهبود عملکرد خود، افزایش بهره وری کارکنان و کاهش خطرات در فعالیتهای تجاری استفاده میکنند. با ترکیب دادههای بزرگ با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، بخش فناوری اطلاعات بهطور مداوم در نوآوری کمک میکند تا حتی برای مشکلات پیچیده هم راه حلی پیدا کند.
خردهفروشی
تغییر دادن کلیت فعالیت فروشگاههای خردهفروشی آجر و ملات به علت دیتاهای گستردهای است که جمعآوری کردهاند. در طی سالها، فروشگاههای خردهفروشی با استفاده از نظرسنجیهای محلی، اسکنرهای POS، کارتهای وفاداری مشتری، موجودی فروشگاه و سایر وسایل، اطلاعات بسیاری را جمعآوری کردهاند. حالا با استفاده از این اطلاعات، تجارب شخصیسازیشده را برای مشتریان خود ایجاد کرده و فروش، درآمد و خدمات برجسته را به مشتریان ارائه میدهند. حتی خردهفروشان از حسگرها و Wi-Fi برای ردیابی حرکت مشتریان در محیط فروشگاه استفاده میکنند. همچنین، دادههای شبکههای اجتماعی را جمعآوری میکنند تا نظرات و بازخوردهای مشتریان درباره برند و خدماتشان را درک کنند و براساس آنها استراتژیهای تولید و بازاریابی خود را بهبود بخشند.
حمل و نقل
تحلیل و بررسی دادههای بزرگ برای صنعت حملونقل ارزش بسیار زیادی دارد. در کشورها، شرکتهای حملونقل خصوصی و دولتی از فناوری دادههای بزرگ برای بهینهسازی برنامهریزی مسیر، کنترل ترافیک، مدیریت ازدحام جادهها و بهبود خدمات استفاده میکنند. علاوه بر این، خدمات حملونقل از دادههای بزرگ برای مدیریت درآمد، ایجاد نوآوری، بهبود تدارکات و البته دستیابی به عملکرد برتر در بازار استفاده میکنند.
مطالعات موردی کلان دادهها
امریکن اکسپرس
این شرکت برای تشخیص عواملی که توانایی نشان دادن وفاداری کاربر را دارند، از میزان زیادی از دادههای مشتری استفاده میکند. همچنین، از دادههای بزرگ برای ایجاد مدلهای پیشبینی پیشرفته برای تحلیل تراکنشهای تاریخی با ۱۱۵ متغیر مختلف برای پیشبینی فروش جزئی مشتری استفاده میکند. با استفاده از ابزارها و راهحلهای دادههای بزرگ، امکان دارد ۲۴٪ از حسابهایی که احتمالا در طی چهار تا پنج ماه آینده بسته میشوند، را شناسایی کند.
نتفلیکس
نتفلیکس یکی از پلتفرمهای پخش آنلاین محتوای ویدیویی محبوب است که توسط افراد مختلف در سراسر جهان استفاده میشود. نتفلیکس یکی از دوستداران موتور توصیه است. این توصیهگر اطلاعات مشتریان را جمعآوری کرده و برای درک نیازها، تنظیمات و سلیقه کاربران از آن استفاده میکند. سپس از این اطلاعات برای پیشبینی علاقه کاربران استفاده میکند و لیستهای مواد ویدیویی پیشنهادی را به آنان ارائه میدهد.
سازمان امور مالیاتی
حتی ادارات دولتی هم به سراغ کلان داده رفتهاند. سرویس درآمد داخلی ایالات متحده از دادههای بزرگ برای جلوگیری از سرقت هویت، تقلب و پرداختهای ناپایدار استفاده میکند. وزارت امور مالیاتی نیز از قدرت دادههای بزرگ برای تضمین رعایت قوانین مالیاتی و اجرای آنها استفاده میکند. با این روش، سازمان مالیاتی پیشگیری از تقلبهای میلیاردی را، به ویژه در مورد سرقت هویت، انجام داده است. همچنین در سالهای گذشته، این سازمان بیش از ۲ میلیارد دلار درآمد داشته است.
دیدگاهتان را بنویسید