احتمالا این جمله را شنیده باشید که “داده‌ها طلای جدید هستند”. شاید از خود بپرسید دلیل ارزشمند شمردن داده‌ها چیست؟ در پاسخ باید بگوییم که ما هر روز در حین انجام فعالیت‌های روزمره حجم زیادی داده از خود به جا می‌گذاریم. خرید از یک فروشگاه، انجام یک تراکنش بانکی و حتی جستجوی یک موضوع در گوگل باعث می‌شود ردپای ما در دنیای دیجیتال باقی بماند. در این بین کسب‌وکارهایی که قادر به استفاده صحیح از این داده‌ها باشند، می‌توانند خدمات خود را بهبود دهند و استفاده کارآمدتری از منابع داشته باشند. در این مقاله به معرفی، مزایا و کاربردهای کلان داده یا بیگ دیتا (به انگلیسی: Big Data) می‌پردازیم.

Big Data چیست؟

مبحث کلان داده در اوایل قرن بیست و یکم تأثیر شگفت انگیز خود را روی تجارت‌‌های مدرن امروزی آغاز کرد. اما این‌روزها به دلیل حجم عظیم اطلاعاتی که روزانه از منابع مختلف تولید می‌شوند؛ بیش از هر زمان دیگری بر سر زبان‌ها افتاده است. موسسه گارتنر Big Data را این گونه تعریف می‌کند:

بیگ دیتا (Big Data) به معنای دارایی‌های اطلاعاتی [یک مجموعه یا سازمان] است که حجم بالایی دارند و با سرعت زیاد تولید می‌شوند یا تنوع گسترده دارند.

در محیط رقابتی کسب‌و‌کار امروز، استفاده از کلان داده اهمیت بیشتری پیدا کرده است. آنچه سازمان با داده‌ها انجام می‌دهد، می‌تواند در مسیر و سرنوشت سازمان تاثیرگذار باشد.

چرا بیگ دیتا مهم است؟

همانطور که گفتیم، استفاده و نحوه بهره‌برداری از اطلاعات است که اهمیت دارد. اطلاعاتی که هزاران شرکت تجاری از آن‌ها برای رسیدن به اهداف خودشان استفاده می‌کنند. یکی از کاربردهای مهم این کلان داده‌ها این است که به شما یا کسب و کارتان کمک می‌کند تا تصمیمات هوشمندانه بگیرید زیرا پیدا کردن نقاط ضعف و قوت با آن‌ها به سادگی امکان‌پذیر است.

بینش‌های ارزشمندی که  Big Dataدر مورد مشتریان ارائه می‌دهد شرکت‌ها را قادر می‌سازد که از آن‌ها برای اصلاح شیوه‌های بازاریابی و تبلیغات خود به منظور افزایش تعامل مشتری و نرخ تبدیل استفاده کنند.

کلان داده‌ها در پزشکی هم حائز اهمیت هستند و به محققان برای شناسایی علائم بیماری و عوامل خطر کمک شایانی می‌کنند.

انواع کلان‌ داده

معمولا این موارد را بر اساس میزان ساختاریافتگی دسته‌بندی می‌کنند. بر این اساس کلان‌ داده به 3 دسته مختلف تقسیم می‌شود که به شرح زیر هستند:

داده‌های بدون ساختار

تقریباً ۸۰٪ از داده‌های سراسر جهان ساختار ندارند و تقریباً هر کاری که با کامپیوتر انجام می‌دهید، داده‌های بدون ساختار تولید می‌کند. مثل مکالمات تلفنی یا توییت کردن. از ویژگی‌های این داده‌ها می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• ماهیت پیچیده‌ای دارند.
• فضای بیشتری را اشغال می‌کنند .
• بی‌نظمی و به هم ریختگی‌شان، مدیریت و درک آن‌ها را دشوار می‌کند.

به دلیل پیچیدگی تحلیل این داده‌ها معمولا از روش‌های تجزیه متن، پردازش طبیعی زبان و… استفاده می‌شود.

داده‌های نیمه‌ساختاریافته

این داده‌ها، ترکیبی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستند و ذخیره‌سازی آن نسبت به داده‌های ساختار نیافته آسان‌تر است.

داده‌های ساختاریافته

داده‌های ساختاریافته از الگوها پیروی می‌کنند و این الگوها مشخص می‌کنند که هر داده کجاست و معنی آن چیست. مسلما کار با این داده‌ها آسان است و به پیچیدگی موارد دیگر نیست.

منابع اصلی دسترسی به اطلاعات Big Data

به طور کل Big Data از چندین روش قابل دسترسی است اما 3 منبع اصلی آن عبارتند از:

جریان داده‌

سیستم‌ها، سرورها و کامپیوترهای شبکه شده با یکدیگر، مثال بارزی از جریان داده‌ها یا Streaming Data هستند.

شبکه‌های اجتماعی

با فعالیت صحیح و درست در شبکه‌های اجتماعی می‌توانید حجم عظیمی از اطلاعات را دست بیاورید اما این اطلاعات به صورت سازمان‌یافته نبوده و باید برنامه‌ای برای طبقه‌بندی آن‌ها پیاده‌سازی کنید.

منابع در دسترس عمومی

آژانس‌های خبری، سایت‌ها و پایگاه‌های اطلاعاتی و آماری دولتی برخی از این موارد هستند و آخرین اطلاعات روز را منتشر می‌کنند. در خیلی از موارد این اطلاعات می‌توانند کمک زیادی به شما کنند.

رایانش ابری چه کاربردی در  Big Dataدارد؟

در حوزه فناوری اطلاعات دو تکنولوژی رایانش ابری و بیگ دیتا از اهمیت بسیار زیادی برخوردار هستند. داده‌ها علاوه بر بزرگ بودن، سریع رشد می‌کنند و تنوع زیادی دارند. با کمک رایانش ابری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل بیگ دیتا به سادگی امکان پذیر است زیرا می‌تواند زیرساخت لازم را برای ذخیره و پردازش حجم زیادی از داده‌ها فراهم کند.

سخن پایانی

کلان داده‌ها در حوزه‌های مختلف از جمله آموزش، پزشکی، تبلیغات، محتوای ویدیویی، دیجیتال مارکتینگ و… کاربردهای زیادی دارد. در این مقاله به معرفی این تکنولوژی کاربردی پرداختیم. چنانچه هنوز هم در این زمینه سوالی دارید، لطفا از طریق بخش نظرات آن را با ما در میان بگذارید.