بیگ دیتا چیست؟ آشنایی با کلان داده یا Big Data در کسب و کار

با ورود به عصر ارتباطات، استفاده کاربردی از انواع داده‌ها و اطلاعات مانند بیگ دیتا (Big Data) که با نام کلان داده هم شناخته می‌شود، به عنوان سرمایه‌های اصلی هر کسب و کاری اهمیت زیادی پیدا کرده است. هر حرکت علمی، اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی که در جامعه، سازمان‌ها و شرکت‌ها  انجام می‌شود، باعث توسعه مشارکت افراد در جهان اینترنت و افزایش ارتباطات شبکه‌ای در دنیا است.

این موضوع باعث ایجاد مقدار زیادی داده با سرعت خیلی زیاد خواهد شد. سوال اصلی این است: آیا می‌توان این بیگ دیتا را مدیریت، کنترل و پردازش کرد و از آن برای بهتر کردن ساختارها و سودآوری بیش‌تر استفاده کرد؟

بیگ دیتا یک روش برای تعریف رشد تصاعدی داده‌هاست. در واقع کلان داده مرحله جدیدی در تحولات مدیریت داده‌هاست که همه در تلاشند با آن سازگار شوند. بیگ دیتا راهی در جهت استفاده از فرصت‌های جدید برای استخراج معنا از داده‌ها با استفاده از فناوری‌های نوین است. این مبحث جدید، با استفاده از فناوری‌ها و تکنولوژی‌های جدید به حل چالش‌های مدیریت و پردازش سریع‌تر حجم زیادی از داده ها کمک می‌کند.

بیگ دیتا Big Data چگونه تعریف می‌شود؟

در یک تعریف ساده و به ‌دور از پیچیدگی‌های فنی، «Big Data یا بیگ دیتا»، به مجموعه‌هایی از داده (datasets) گفته می‌شود که نرخ رشد آن‌ها بسیار بالاست. این داده‌ها در مدت زمانی کوتاه، شامل چنان حجمی از اطلاعات می‌شوند که دریافت، ذخیره‌سازی، جستجو، تحلیل، بازیابی بسیار سخت می‌شود. همچنین تصویرسازی آن‌ها با ابزارهای مدیریت داده موجود هم غیر قابل انجام خواهد بود.

نکته مهم اين است که برخلاف گذشته، دیگر مفهوم بیگ دیتا تنها مختص به حوزه آکادمیک و حل مسائل علمی مانند شبیه‌سازی‌های پیچیده فیزیکی، تحقیقات زیست محیطی، هواشناسی و مانند آن نیست. بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ در سال‌های آینده با مشکلات مربوط به داده‌های انبوه غیرساخت‌یافته يا همان بیگ دیتا  مواجه خواهند شد.

در سال ۲۰۰۱، یک تحلیلگر صنعت به نام داگ لنی، بیگ دیتا را به صورت سه V تعریف کرد:

• حجم (Volume)
• سرعت (Velocity)
• تنوع (Variety)

حجم

فاکتورهای زیادی وجود دارد که به افزایش حجم داده‌ها کمک می‌کند. داده‌های بر پایه تراکنش، داده‌‌های رسانه‌های اجتماعی، داده‌های ماشین-به-ماشین و …. در گذشته، مشکلی که در موردحجم انبوه داده وجود داشت، مسئله ذخیره کردن آن‌ها بود. اما با کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی، مسائل دیگری مطرح شدند: مثلا شیوه تعیین ارتباط در حجم زیاد داده‌ها و چگونگی استفاده از علم تجزیه و تحلیل به منظور ایجاد ارزش از داده‌های مرتبط.

سرعت

داده‌ها با سرعتی بی‌سابقه وارد می‌شوند و باید در زمان مناسب به سراغ آنها رفت. تگ‌های RFID، سنسورها و اندازه‌گیری هوشمند، نیاز به سر و کله‌ زدن با جریانات داده را در سریع‌ترین زمان ممکن مطرح می‌کنند. واکنش سریع به داده‌ها و استفاده مناسب از آن‌ها به یک چالش جدید برای بیش‌تر سازمان‌ها است.

تنوع

داده‌ها به شکل‌های گوناگونی وارد سازمان می‌شوند. داده‌های عددی ساختاریافته در پایگاه‌های داده سنتی،‌ اطلاعات ایجاد شده از برنامه‌های کاربردی کسب و کار، اسناد متنی غیرساختار یافته، ایمیل، صدا، تراکنشهای مالی مثال‌هایی از این داده‌ها هستند. مدیریت، ادغام و حاکمیت بر انواع گوناگون داده، چالشی است که بسیاری از سازمان‌ها هنوز با آن سر و کار دارند.

 

شرکت گارتنر (Gartner) که یک شرکت پژوهشی بسیار معتبر در آمریکاست، بیگ دیتا را این گونه تعریف کرده است:

«دارایی‌های اطلاعاتی با حجم بالا، شتاب بالا، و یا تنوع بالا که نیازمند اشکال جدید پردازشی است که تصمیم‌گیری پیشرفته، کشف بینش و بهینه‌سازی فرایند را امکان‌پذیر می‌کند.»

انواع بیگ دیتا

کلان داده‌ها به سه نوع اصلی طبقه‌بندی می‌شوند: ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته. داده‌های ساختاریافته به خوبی سازماندهی شده‌اند و از قالب ثابتی مانند پایگاه داده یا اسپرد شیت (Spreadsheet) پیروی می‌کنند. داده‌های بدون ساختار از فرمت خاصی پیروی نمی‌کنند و می‌توانند شامل اسناد متنی، فایل‌های صوتی، تصاویر، فیلم‌ها و غیره باشند. داده‌های نیمه ساختار یافته ترکیبی از این دو هستند و فایل‌های XML و  آبجکت‌های JSON را شامل می‌شوند.

با استفاده از انواع داده می‌توانیم برای به دست آوردن بینشی در مورد رفتار مشتری، روند بازار و سایر عملیات‌های تجاری استفاده کنیم. همچنین با ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر بر اساس مقادیر زیاد داده، می‌توانیم تصمیم‌گیری‌های تجاری را بهتر انجام دهیم.

چرا بیگ دیتا در این روزها اهمیت پیدا کرده است؟

اهمیت داده و کلان داده هر روز در حال افزایش است. ریشه اصلی این موضوع را می‌توان در گسترش اینترنت و استفاده از شبکه جهانی پیدا کرد. در شبکه ارتباطات جهانی دیگر تنها با هزاران بهره‌بردار نرم افزار که سرویس‌دهنده یا سرویس‌گیرنده هستند و از سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) استفاده کنند، سروکار نداریم. نرم‌افزارهای کاربردی مبتنی بر شبکه جهانی، آزادانه در دسترس همه کاربران در سراسر جهان قرار دارد و میلیون‌ها نفر به‌ طور همزمان و با استفاده از شیوه‌های مختلف، داده تولید می‌کنند.

برای فعالیت در چنین سطحی، سیستم باید به صورت منظم و دقیق مدیریت و تنظیم شود تا متخصصان بتوانند کار خود را به خوبی انجام دهند . این موضوع می‌تواند شروعی برای جنبش استفاده از سیستم‌های مدیریت پایگاه داده گسترده (NoSQL) باشد که نیاز به تحلیل مجموعه داده‌های بسیار گسترده‌ای را دارد. با کمک این سیستم می‌توان پیش‌بینی کرد که چگونه تجربه کاربری را بهینه و اقتصادی کرد. این رویکرد زمینه را برای در نظر گرفتن چارچوب‌های نرم‌افزاری با منابع باز و تحول پایگاه داده‌های تحلیلی به کمک پردازش موازی انبوه (MPP)  و مجموعه جدیدی از ابزارهای هوش تجاری (BI) فراهم می‌کند.

مزایای استفاده از کلان داده

داده‌ها احتمالا به اندازه اینترنت برای کسب و کار و جامعه مهم هستند. اما چرا؟ داده‌های بیش‌تر باعث تحلیل‌های دقیق‌تر می‌شود؛ تحلیل‌های دقیق‌تر منجر به تصمیم‌گیری‌های مطمئن‌تر می‌شوند؛ و تصمیمات بهتر، می‌تواند به معنای کارایی بیش‌تر و کاهش هزینه‌ها و ریسک‌ها باشد.

مسئله واقعی این نیست که مقدار زیادی داده به دست آورید؛ بلکه سوال مهم این است که با آن چه می‌کنید. دیدگاه امیدوارانه این است که سازمان‌ها به راحتی و از هر منبعی می‌توانند داده‌های مرتبط را تهیه و آن‌ها را تحلیل کنند تا پاسخ سؤالاتی مثل سوالات زیر را پیدا کنند:

1. چگونه می‌توانیم هزینه‌ها کاهش دهیم؟
2. برای صرفه‌جویی در زمان چکار باید بکنیم؟
3. روش‌های توسعه محصولات و پیشنهادات جدید چیست؟
4. چگونه به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر در کسب و کار دست پیدا کنیم؟

برای مثال، با ترکیب کلان داده و تحلیل‌های قوی، این امکان وجود دارد که:

• علت‌های اصلی شکست‌ها، مشکلات و نقص‌ها را در لحظه تعیین کنیم و  سالانه میلیاردها دلار صرفه‌جویی کنیم.
• مسیر وسایل نقلیه‌ای که در جاده‌ها مشغول حمل کالا هستند را بهینه کنیم.
• در چند دقیقه تمام سبد ریسک را دوباره محاسبه کنیم.
• مشتریان مهم را به سرعت بشناسیم.

برای سازمان‌ها چالش‌های زیادی مانند استخراج، ذخیره‌سازی، جستجو، اشتراک، انتقال، آنالیز و بصری‌سازی داده‌ها در این بین وجود دارد.

کلان داده یا بیگ‌ دیتا در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد؟

تا اینجا در مورد اینکه کلان داده چیست صحبت کردیم و در مورد چرایی اهمیت آن گفتیم. حال می‌خواهیم بررسی کنیم که این تعریف در چه حرفه‌ها و حوزه‌هایی کاربرد دارد. یکی از حوزه‌های پرطرفدار این روزها در زمینه تکنولوژی‌های نو «علم داده یا دیتا ساینس» است که در آن بیگ دیتا عنصر اصلی و حیاتی است. همچنین در حوزه‌هایی مثل «هوش تجاری»، «دیجیتال مارکتینگ» و «تحلیل کسب و کار» هم بیگ دیتا ابزار اصلی است و بدون وجود آن، این حوزه‌ها از معنا تهی می‌شوند.

بیگ دیتا و آنالیز پیشرفته اطلاعات

در حوزه کسب و کار، تصمیم‌گیری‌های کلانی انجام می‌‌شوند که عملا تعیین‌کننده سرنوشت کسب و کارها هستند؛ همین یک جمله اهمیت تصمیم‌گیری درست و دقیق‌تر را نشان می‌دهد. خوشبختانه در عصر دیجیتال داده‌های ثبت شده از فعالیت‌های آنلاین ما به داد کسب و کارها می‌رسد تا بتوانند تیرهای محدود خود را دقیق‌تر به هدف بزنند.

حجم زیاد داده‌هایی که توسط ما کاربران تولید می‌شود و بیگ دیتا یا همان کلان داده نامیده می‌شود، با روش‌های پیشرفته‌ای و بسته به نوع داده و هدفی که از بررسی آن‌ها داریم، تجزیه و تحلیل می‌شوند.

در واقع رشته‌های مختلف مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، دیپ لرنینگ و … از این داده‌های کلان استفاده می‌کنند. این رشته‌ها با بینشی که از طریق اجرا کردن الگوریتم‌های داده کاوی و تحلیل داده به دست می‌آورند به کسب و کارها کمک می‌کنند نیازهای کاربرانشان را دقیق‌تر شناسایی و به بهترین شکل ممکن رفع کنند.

 هوش مصنوعی و Big Data

کلان داده و هوش مصنوعی (AI) ارتباط نزدیکی با هم دارند؛ در واقع کلان داده به عنوان سوخت آموزشی برای الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای هوش مصنوعی، به درک داده‌ها کمک می‌کند. بیگ دیتا می‌تواند با تغذیه داده‌ها به موتور AI، این موتور‌ها را باهوش‌تر کنند و نیاز به مداخله انسان را کاهش دهند و در نتیجه برای رسیدن به دستاوردهای بیشتری با یکدیگر همکاری کنند.

در اصل تفاوت بین هوش مصنوعی و بیگ دیتا در خروجی هر کدام نهفته است. هوش مصنوعی ورودی‌ها را برای یادگیری و بهبود قابلیت‌ها تجزیه و تحلیل می‌کند، در حالی که بیگ دیتا یا کلان داده صرفا مجموعه‌ای از اطلاعات بدون ساختار است. به عبارت ساده، کلان داده مواد خامی را فراهم می‌کند که AI باید از آن بیاموزد؛ در حالی که AI به درک این حجم بزرگ از داده کمک می‌کند. با ترکیب این دو فناوری، سازمان‌ها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی از داده‌های خود به دست آورند که در غیر این صورت کشف آن‌ها تقریبا غیرممکن است.

کاربرد بیگ دیتا در بانکداری

بیگ دیتا در صنایع بسیاری کاربرد دارد که امور مالی و بانکداری هم یکی از این صنایع بسیار است. تجزیه و تحلیل داده‌های کلان به طور فزاینده‌ای در صنعت بانکداری برای بهبود تجربه مشتری، ارزیابی ریسک‌ها و به دست آوردن دید کامل‌تری از مشتریان استفاده می‌شود.

بانک‌ها در سیستم بانکداری باز می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای به دست آوردن اطلاعات مورد نیاز برای بهبود خدمات خود و برآورده کردن انتظارات مشتریان استفاده کنند. در واقع تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا تصویر کامل‌تری از شخصیت هر یک از مشتریان خود ایجاد کنند، نه فقط یک نمای کلی از آن‌ها داشته باشند. با این امکان، بانک‌ها می‌توانند بر اساس تاریخچه بانکی و الگوهای تراکنش مشتریان در طول مدتی که با بانک بوده‌اند، برنامه‌ها و راه حل‌های مناسب برای آن‌ها ایجاد کنند.

با همه این‌ها، به طور کلی کلان داده در بانکداری پنج مزیت اصلی دارد که عبارتند از:

1. به دست آوردن دید کاملی از مشتریان با نمایه‌سازی یا همان پروفایلینگ
2. تطبیق تجربه مشتری برای هر فرد
3. کاهش ریسک کلاهبرداری
4. بهبود کارایی عملیاتی
5. افزایش سودآوری

بیگ دیتا در دیجیتال مارکتینگ هم کاربرد دارد

یکی از حوزه‌هایی که کلان داده نقش پررنگی در آن دارد، مارکتینگ و به ویژه دیجیتال مارکتینگ است. در دیجیتال مارکتینگ، بخش‌های مختلف مانند تحقیقات بازار، کمپین، تبلیغات آنلاین و پرفورمنس مارکترها و … با استفاده از کلان داده به تحلیل کاربران و رفتار آن‌ها می‌پردازند. به عبارتی آن‌ها داده‌های بزرگ کاربران را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کنند و با ابزارهای مختلف روی این داده‌ها تحلیل انجام می‌دهند.

منابع اصلی دسترسی به کلان داده

منابع و روش‌های مختلفی برای دسترسی به کلان داده وجود دارد. معمول‌ترین راه برای دستیابی به کلان داده، استفاده از منابع عمومی است که در سطح اینترنت و شبکه‌های اجتماعی قرار دارند. علاوه بر این، بعضی از اپلیکیشن‌هایی که روزانه با آن‌ها سروکار داریم در ابتدای نصب مجوز دریافت و ارسال اطلاعات را از کاربر می‌گیرند و زمانی که با آن‌ها کار می‌کنیم، اطلاعات و تراکنش‌های عمومی ما را برای منابع داده ارسال می‌کنند.

کلان داده چگونه مدیریت می‌شود؟

مدیریت بیگ دیتا شامل فرایند جمع‌آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم‌گیری آگاهانه است. این فرایند شامل نوشتن استراتژی، ایجاد خط‌مشی‌ها و تغییر فرهنگ سازمانی، و همچنین دربرگیرنده ابزارهایی است که امکان کشف داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، دسترسی به داده‌های سلف سرویس، فراداده معنایی مشارکتی و موارد دیگر را فراهم می‌کند. مدیریت بیگ دیتا همچنین این پتانسیل را دارد که با تغییر ایده‌های دیرینه درباره ارزش تجربه، ماهیت تخصص و شیوه تصمیم‌گیری، شیوه عملکرد سازمان‌ها را متحول کند.

برای اطمینان از مدیریت موفقیت آمیز این نوع از داده‌ها، سازمان‌ها باید از بهترین شیوه‌ها مانند ایجاد یک ساختار حاکمیتی روشن برای مدیریت پروژه‌های Big Data پیروی کنند. ایجاد یک محیط امن برای ذخیره و پردازش اطلاعات حساس و استفاده از اتوماسیون برای ساده کردن فرایندها هم به مدیریت و کار کردن درست با داده‌‌ها کمک می‌کند.

جمع‌بندی

در این مقاله سعی کردیم یک معرفی کوتاه از بیگ‌ دیتا انجام داده و شما را با تعاریف اولیه آن آشنا کنیم. همه ما می‌دانیم که علم با سرعت زیادی در حال پیشرفته است و به دنبال آن هم دیتا تولید می‌شود. پس اهمیت جمع‌آوری، آنالیز و استفاده مناسب از این دیتاها هر روز بیش‌تر خواهد شد. به همین دلیل به دلایل اهمیت بیگ دیتا هم پرداختیم.

 

سوالات متداول

۱. بیگ دیتا یا کلان داده چیست؟

کلان داده به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که در مدت زمان کوتاهی، به حجم بسیار زیادی می‌رسند. کلان داده شامل داده‌های تراکنش‌ها، زیست محیطی، پزشکی و … است.

۲. از کلان داده در چه حوزه‌هایی استفاده می‌شود؟

امروزه در بسیاری از حوزه‌ها مانند هوش تجاری، سلامت، بازاریابی و مارکتینگ، گردشگری و … از کلان داده استفاده می‌شود.

۳. رابطه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با بیگ دیتا چیست؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تکنیک‌هایی هستند که در آن ماشین‌ها سعی می‌کنند مشابه انسان یاد بگیرند و رفتار کنند. بیگ دیتا با فراهم کردن حجم انبوهی از اطلاعات و داده می‌تواند در تسهیل این فرایند نقش مثبتی داشته باشد.