کلان داده
با افزایش روزافزون حجم و پیچیدگی داده ها، کلان داده ها به عنوان یک عامل مهم در شکل دادن به استراتژی های تجاری، فرآیندهای تصمیم گیری و حتی زندگی روزمره ما ظاهر شده اند . داده های بزرگ به مجموعه های بسیار بزرگی از داده ها اعم از ساختاریافته و بدون ساختار اشاره دارد که با روش های سنتی قابل پردازش نیستند. طیف گسترده ای از انواع داده ها، از جمله متون، تصاویر، ویدئوها و داده های حسگر تولید شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا را در بر می گیرد. حجم عظیمی از داده‌هایی که هر روز تولید میشود، کسب‌وکارها و سازمانها را به سرمایه‌گذاری در فناوری‌هایی سوق می‌دهد که میتوانند این داده‌ها را به‌طور مؤثر مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند. بینش‌های به‌دست‌آمده از تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها میتواند به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه و شناسایی کمک کند.
یکی از مشخصه های تعیین کننده داده های بزرگ ، حجم بسیار زیاد آن است. حجم عظیمی از داده ها که از منابع مختلف مانند رسانه های اجتماعی، دستگاه های اینترنت اشیا و حسگرها جمع آوری شده است ، برای ابزارهای سنتی پردازش داده بسیار بزرگ و پیچیده هستند و به فناوری ها و تکنیک های تخصصی برای ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل نیاز دارند. توانایی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، نحوه عملکرد سازمانها را متحول میکند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، فرصت‌های جدید را شناسایی کنند و مزیت رقابتی در صنایع مربوطه به دست آورند.
برای استخراج بینش معنادار از داده های بزرگ، به تکنیک های تحلیلی پیشرفته، از جمله یادگیری ماشین، داده کاوی، و مدل سازی پیش بینی نیاز دارد. این تکنیک‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا داده‌های خود را به بینش‌های عملی تبدیل کنند که میتواند تصمیم‌گیری استراتژیک را اطلاع دهد و باعث رشد کسب‌وکار شود.
تجزیه و تحلیل Big Data ها می تواند بینش های ارزشمندی در مورد رفتار مشتری، روند بازار و عملکرد تجاری ارائه دهد. یکی از مزایای کلیدی Big Data این است که می تواند کارایی و رقابت را افزایش دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار مشتری، کسب‌وکارها میتوانند حوزه‌هایی را شناسایی کنند که میتوانند محصولات یا خدمات خود را بهبود بخشند و در نتیجه رضایت مشتری و وفاداری بالاتری را به همراه داشته باشند. به‌علاوه، داده‌های بزرگ میتواند به کسب‌وکارها کمک کند تا روندها و فرصت‌های بازار را شناسایی کنند و به آنها اجازه می‌دهد از رقبا جلوتر بمانند. با استفاده از داده های بزرگ برای بهینه سازی عملیات و بهبود تصمیم گیری، کسب و کارها می توانند به کارایی و سود بیشتری دست یابند.
در بحث کلان داده، به منظور استخراج اطلاعات، کشف دانش و در نهایت تصمیم گیری در خصوص مسائل مختلف کاربردی، ما نیاز داریم که داده ها را به صورت صحیح مدیریت کنیم. مدیریت داده ها عموما شامل ۵ فعالیت اصلی میباشد:
- جمع آوری
- ذخیره سازی
- جستجو
- به اشتراک گذاری
- تحلیل
موارد استفاده Big Data در انواع صنایع:
Big Data مدتی است که در صنعت فناوری یک کلمه کلیدی بوده است، اما تأثیر آن بسیار فراتر از دنیای فناوری است. در واقع، داده های بزرگ در انواع صنایع، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی و یا خرده فروشی، و همه چیز در این بین استفاده می شود. دلیل این کاربرد گسترده این است که داده های بزرگ بینش هایی را در مورد الگوها و روندهایی ارائه می دهد که از طریق روش های سنتی تجزیه و تحلیل داده ها قابل مشاهده نیستند. Big Data با پردازش حجم عظیمی از داده ها از منابع مختلف، به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند که می تواند عملیات را بهبود بخشد، کارایی را افزایش دهد و هزینه ها را کاهش دهد. علاوه بر این، داده های بزرگ نیز در تحقیقات علمی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده و شناسایی اکتشافات و بینش های جدید استفاده می شود. Big Data با کاربرد گسترده خود به یک ابزار ضروری برای مشاغل و سازمان ها در هر اندازه و صنعت تبدیل شده است.
چالش های این حوزه:
در حالی که کلان داده ها دارای پتانسیل بسیار زیادی برای کسب و کارها و سازمان ها برای به دست آوردن بینش و تصمیم گیری آگاهانه تر است، همچنین طیفی از چالش ها را ایجاد می کند که باید به آنها توجه شود.
چالش های کلان داده به مسائل فنی مانند قابلیت های ذخیره سازی و پردازش محدود نمی شود بلکه شامل ملاحظات اخلاقی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده ها، چالش های یکپارچه سازی داده ها از منابع مختلف، و نیاز به متخصصان بسیار ماهر برای مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده نیز هستند.
یکی از چالش های کار با کلان داده، مقابله با داده هایی است که قابل مدیریت نیستند. این شامل داده های بدون ساختار مانند تصاویر، فیلم ها و پست های رسانه های اجتماعی می شود. برخلاف داده های ساختاریافته، داده های بدون ساختار به راحتی در دسته بندی ها سازماندهی نمی شوند و اغلب به گونه ای قالب بندی نمی شوند که بتوان به راحتی تجزیه و تحلیل کرد. علاوه بر این، داده های بدون ساختار اغلب برای پردازش توسط سیستم های مدیریت داده سنتی بسیار بزرگ هستند، که می تواند استخراج بینش معنی دار را دشوار کند. با این حال، پیشرفت‌ها در فناوری‌های پردازش داده‌ها مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده‌های بدون ساختار را آسان‌تر کرده است. با وجود این پیشرفت‌ها، مدیریت داده‌های بدون ساختار همچنان یک چالش برای کسب‌وکارها و سازمان‌هایی است که با داده‌های بزرگ کار می‌کنند.
حجم داده ها به صورت نمایی در حال رشد می باشد. منابع مختلفی نظیر شبکه های اجتماعی، لاگ سرورهای وب، جریان های ترافیک، تصاویر ماهواره ای، جریان های صوتی، تراکنش های بانکی، محتوای صفحات وب، اسناد دولتی و … وجود دارد که حجم داده بسیار زیادی تولید می کنند.
داده ها از طریق برنامه های کاربردی و سنسورهای بسیار زیادی که در محیط وجود دارند با سرعت بسیار زیاد و به صورت بلادرنگ تولید می شوند. بسیاری از کاربردها نیاز دارند به محض ورود داده به درخواست کاربر پاسخ دهند. ممکن است در برخی موارد نتوانیم به اندازه کافی صبر کنیم تا مثلا یک گزارش در سیستم برای مدت طولانی پردازش شود.
انواع منابع داده و تنوع در نوع داده بسیار زیاد می باشد که در نتیجه ساختارهای داده ای بسیار زیادی وجود دارد. مثلا در وب، افراد از نرم افزارها و مرورگرهای مختلفی برای ارسال اطلاعات استفاده می کنند. بسیاری از اطلاعات مستقیما از انسان دریافت میشود و بنابراین وجود خطا اجتناب ناپذیر است. این تنوع سبب میشود جامعیت داده تحت تاثیر قرار بگیرد. زیرا هرچه تنوع بیشتری وجود داشته باشد، احتمال بروز خطای بیشتری نیز وجود خواهد داشت.
با توجه به اینکه داده ها از منابع مختلف دریافت میشوند، ممکن است نتوان به همه آنها اعتماد کرد. مثلا در یک شبکه اجتماعی، ممکن است نظرهای زیادی در خصوص یک موضوع خاص ارائه شود. اما اینکه آیا همه آنها صحیح و قابل اطمینان هستند، موضوعی است که نمیتوان به سادگی از کنار آن در حجم بسیار زیادی از اطلاعات گذشت. البته بعضی از تحقیقات این چالش را به معنای حفظ همه مشخصه های داده اصلی بیان کرده اند که باید حفظ شود تا بتوان کیفیت و صحت داده را تضمین کرد. البته تعریف دوم در مولدهای کلان داده صدق میکند تا بتوان داده ای تولید کرد که نشان دهنده ویژگی های داده اصلی باشد.
با فرض اینکه دیتا صحیح باشد، ممکن است برای برخی کاربردها مناسب نباشد یا به عبارت دیگر از اعتبار کافی برای استفاده در برخی از کاربردها برخوردار نباشد.
سرعت تغییر ارزش داده های مختلف در طول زمان میتواند متفاوت باشد. در یک سیستم معمولی تجارت الکترونیک، سرعت نوسان داده ها زیاد نیست و ممکن است داده های موجود مثلا برای یک سال ارزش خود را حفظ کنند، اما در کاربردهایی نظیر تحلیل ارز و بورس، داده با نوسان زیادی مواجه هستند و داده ها به سرعت ارزش خود را از دست میدهند و مقادیر جدیدی به خود می گیرند. اگرچه نگهداری اطلاعات در زمان طولانی به منظور تحلیل تغییرات و نوسان داده ها حائز اهمیت است. افزایش دوره نگهداری اطلاعات، مسلما هزینه های پیاده سازی زیادی را دربر خواهد داشت که باید در نظر گرفته شود.
یکی از کارهای مشکل در حوزه کلان داده، نمایش اطلاعات است. اینکه بخواهیم کاری کنیم که حجم عظیم اطلاعات با ارتباطات پیچیده، به خوبی قابل فهم و قابل مطالعه باشد از طریق روش های تحلیلی و بصری سازی مناسب اطلاعات امکان پذیری است.
این موضوع دلالت بر این دارد که از نظر اطلاعاتی برای تصمیم گیری چقدر داده حائز ارزش است. بعبارت دیگر آیا هزینه ای که برای نگهداری داده و پردازش آنها میشود، ارزش آن را از نظر تصمیم گیری دارد یا نه. معمولا داده ها میتوانند در لایه های مختلف جابجا شوند. لایه های بالاتر به معنای ارزش بیشتر داده می باشند. بنابراین برخی از سازمانها میتوانند هزینه بالای نگهداری مربوط به لایه های بالاتر را قبول کنند.
