مفهوم کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data)

1402/07/04

دسترسی سریع

در عصر دیجیتالی امروز، جهان هر روزه مقداری از داده‌های بی‌سابقه تولید می‌کند. از تعاملات رسانه‌های اجتماعی و معاملات آنلاین تا خواندگی حسگرها و تحقیقات علمی، رشد شگرف داده‌ها، زمینه‌ای را برای ایجاد امکانات و چالش‌های جدید فراهم کرده است. این مجموعه گسترده و پیچیده از اطلاعات که به درستی "کلان داده یا بیگ دیتا" نامیده می‌شود، پتانسیل بزرگی برای انقلابی کردن صنایع، تحریک نوآوری و کشف بینش‌های ارزشمند دارد. با این حال، به دست آوردن قدرت واقعی داده‌های بزرگ بیش از جمع‌آوری مقادیر بسیار زیاد اطلاعات نیازمند رویکردی استراتژیک و پیشرفته است تا نتیجه‌های معنادار را استخراج کرده و اقدامات آگاهانه انجام دهیم.
در این مقاله، به‌بررسی مفهوم و ویژگی‌های چشم‌گیر داده‌های بزرگ، همچنین معرفی ابزارهای کلان داده پرداخته‌ایم. با ما همراه باشید!

کلان داده چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

کلان داده (Big data) ترکیبی از داده‌های ساختارمند، نیمه‌ساختارمند و بی‌ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شود و می‌تواند برای استخراج اطلاعات و استفاده در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدلسازی پیش‌بینی و سایر برنامه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته مورد استفاده قرار گیرد. داده‌های بزرگ معمولا با سه ویژگی "V" مشخص می‌شوند:

حجم بزرگ داده در بسیاری از محیط‌ها (Volume)

بیگ دیتا به مقادیر بسیار بزرگ و حجیم اشاره دارد که در محیط‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند. این حجم بزرگ داده معمولا باعث نیاز به ابزارها و تکنیک‌های خاصی می‌شود که قادر به مدیریت و پردازش این حجم عظیم از داده‌ها با سرعت و کارایی مناسب باشند.

تنوع گسترده انواع داده‌ها که به طور متداول در سیستم‌های داده‌های بزرگ ذخیره می‌شوند (Variety)

داده‌های بزرگ شامل انواع مختلفی از داده‌ها می‌شوند که به طور معمول در سیستم‌های داده‌های بزرگ ذخیره می‌شوند. این انواع داده شامل داده‌های ساختارمند مانند جداول و روابط، داده‌های نیمه ساختارمند مانند فایل‌های XML و JSON، و داده‌های بی‌ساختار مانند متن‌ها، تصاویر و داده‌های جریانی می‌شوند.

سرعت تولید، جمع‌آوری و پردازش بسیاری از داده‌ها (Velocity)

داده‌های بزرگ به سرعت بالایی تولید، جمع‌آوری و پردازش داده‌ها اشاره دارد. به علت حجم بزرگ داده‌ها و نیاز به تصمیم‌گیری سریع، فرآیند جمع‌آوری و پردازش این داده‌ها باید با سرعت و کارایی بالا صورت گیرد.

ویژگی های کلان داده یا بیگ دیتا

توضیح:
ویژگی‌های "V" در داده‌های بزرگ نشان می‌دهد که این داده‌ها به‌طور همزمان دارای حجم بزرگ، تنوع گسترده و سرعت بالا هستند. این ویژگی‌ها نشان‌دهنده چالش‌ها و فرصت‌هایی هستند که در مدیریت و بهره‌برداری از داده‌های بزرگ وجود دارد. متخصصان و تحقیق‌گران به دنبال روش‌ها و ابزارهایی هستند که بتوانند با این ویژگی‌ها سازگاری داشته باشند و از Big data برای بررسی، تحلیل و بهبود تصمیم‌گیری‌ها بهره‌برداری کنند.

پیچیدگی‌های کلان داده را ساده کنید و بیاموزید که چگونه از پتانسیل آن برای تصمیم‌گیری آگاهانه و رشد کسب‌وکار استفاده کنید.

ابزارهای بیگ دیتا

درک کلان داده به‌معنای انجام تجزیه و تحلیل‌های پیچیده است، که در اینجا ابزارهای داده‌های بزرگ به‌کمک می‌آیند. ابزارهای داده‌های بزرگ قادرند به‌طور توزیع‌شده و به‌زمان واقعی مجموعه‌های داده‌های بزرگ را نظارت کنند و الگوها را شناسایی کنند، که این امر باعث صرفه‌جویی زیاد در زمان، پول و انرژی می‌شود.
در زیر تعدادی از ابزارهای داده‌های بزرگ محبوب که در صنایع مختلف استفاده می‌شوند را ذکر می‌کنیم.

Azure Data Lake
Beam
Cassandra
Databricks
Elasticsearch
Google Cloud
Hadoop
KNIME Big Data Extensions
Spark
Tableau

مثال‌هایی از منابع مختلف داده‌های بزرگ

داده‌های بزرگ از انواع مختلف منابع در صنایع و حوزه‌های مختلف تولید می‌شود. در زیر، چند نمونه از منابعی که برای مجموعه‌های بزرگ داده استفاده می‌شود و انواع داده‌هایی که شامل می‌شوند، آورده شده است.

منابع بیگ دیتا	توضیحات
اطلاعات مشتری	داده‌هایی که از طریق سیستم‌های CRM جمع‌آوری می‌شوند شامل پروفایل‌های مشتریان، سوابق فروش و تعاملات مشتریان است.
تراکنش‌های تجارت الکترونیک	دِیتاهایی که از پلتفرم‌های خرده‌فروشی آنلاین به وجود می‌آید، شامل سفارش‌های مشتریان، جزئیات محصول، اطلاعات پرداخت و نظرات مشتریان است.
معاملات مالی	شامل داده‌هایی است که از فرآیند انجام تراکنش‌های مالی در سیستم‌های بانکی، تراکنش‌های کارت اعتباری، بازارهای سهام و سایر پلتفرم‌های مالی به دست می‌آیند.
اطلاعات دولتی و عمومی	دادِه‌هایی که توسط سازمان‌ها و نهادهای دولتی، داده‌های سرشماری، داده‌های حمل و نقل عمومی و داده‌های هواشناسی فراهم می‌شوند.
سوابق بهداشتی و پزشکی	دیتاهایی که از سوابق بهداشتی الکترونیکی (EHR)، تصویربرداری پزشکی، دستگاه‌های بهداشتی قابل پوشیدن، آزمایشات بالینی و سیستم‌های نظارت بر بیماران به دست می‌آیند.
دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)	شامل داده‌هایی است که از انواع مختلف دستگاه‌های اینترنت اشیا مانند سنسورهای هوشمند، لوازم خانگی هوشمند، دستگاه‌های قابل پوشیدن و خودروهای متصل به اینترنت جمع‌آوری می‌شوند.
داده‌هایِ پژوهشی و علمی	داده‌هایی که از آزمایشات پژوهشی، مطالعات دانشگاهی، مشاهدات علمی، شبیه‌سازی‌های توین دیجیتال و توالی‌بندی ژنومیک جمع‌آوری می‌شوند.
شبکه‌های حسگر	مجموعه داده‌هایی که از سنسورهای محیطی، دستگاه‌های صنعتی، سیستم‌های نظارت بر ترافیک و سایر شبکه‌های بی‌سیم سنسوری جمع‌آوری می‌شوند.
پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی	داده‌هایی که از پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند فیسبوک، توییتر، اینستاگرام و لینکدین تولید می‌شوند، شامل پست‌ها، نظرات، لایک‌ها، اشتراک‌ها و پروفایل‌های کاربران است.
برنامه‌های وب و موبایل	داده‌هایی که توسط کاربران در هنگام تعامل با وبسایت‌ها، برنامه‌های موبایل و خدمات آنلاین تولید می‌شوند، شامل کلیک‌ها، بازدیدهای صفحه و رفتار کاربران است.

چرا کلان داده ها مهم هستند؟

اهمیت بیگ دیتا فقط به میزان داده‌هایی که دارید برنمی‌گردد، بلکه ارزش آن در نحوه استفاده از آن است. با تحلیل داده‌ها از هر منبعی، می‌توانید پاسخ‌هایی را پیدا کنید که به شما امکان می‌دهد:

>>> با تحلیل Big data، می‌توان منابع سازمان را بهینه‌سازی کرده و هدررفتها را کاهش داد.
>>> تحلیل کلان داده می‌تواند به شناسایی مشکلات و نقاط ضعف در فرآیندها کمک کند و بهبود کارایی و بهره‌وری را ایجاد کند.
>>> با تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان به درک بهتری از نیازها و ترجیحات مشتریان دست پیدا کرده و فرآیند توسعه محصولات را بهبود بخشید.
>>> تجزیه و تحلیل بیگ دیتا می‌تواند الگوها، روندها و فرصت‌های جدید در بازار را شناسایی کند و به سازمان‌ها کمک کند تا استراتژی‌های مناسب برای ایجاد درآمد و رشد را اتخاذ کنند.
>>> همچنین، با تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان تصمیمات بهتر و مبتنی بر شواهد و اطلاعات دقیق‌تری را اتخاذ کرد، که باعث بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و کاهش ریسک‌ها می‌شود.

پتانسیل بهبود کسب و کار از طریق تجزیه و تحلیل کلان داده

وقتی Big data را با تجزیه و تحلیل با عملکرد بالا ترکیب می‌کنید، می‌توانید وظایف مرتبط با کسب و کار را بهبود بخشید و از جمله موارد زیر را انجام دهید:

--- تعیین علل اصلی خرابی‌ها، مشکلات و عیوب به صورت نزدیک به زمان واقعی.
--- تشخیص ناهنجاری‌ها به صورت سریعتر و دقیق‌تر از چشم انسان.
--- بهبود نتایج درمانی با تبدیل سریع داده‌های تصویر پزشکی به بینش.
--- محاسبه مجدد کلیه پرتفوی‌های ریسک در عرض چند دقیقه.
--- افزایش توان مدل‌های یادگیری عمیق در دسته‌بندی دقیق و واکنش به تغییرات متغیرها.
--- تشخیص رفتار تقلبی قبل از اینکه بر سازمان شما تأثیر بگذارد.

چالش‌ها و راهکارهای مدیریت بیگ‌ دیتا

یکی از چالش‌های اساسی داده‌های بزرگ، مدیریت و ذخیره‌سازی حجم عظیم داده‌ها است. با تولید و جمع‌آوری پیوسته داده‌ها، نیاز به آبشاری از فضای ذخیره‌سازی برای نگهداری آن‌ها به وجود می‌آید. همچنین، تجزیه و تحلیل داده‌های بسیار بزرگ نیز چالشی پیچیده است. روش‌ها و الگوریتم‌های خاصی باید استفاده شوند تا بتوان از این حجم عظیم داده‌ها استفاده کرده و الگوها و اطلاعات مفید را استخراج کرد.
همچنین، رشد سریع داده‌ها نیز چالشی دیگر است. با افزایش تعداد و سرعت جمع‌آوری داده‌ها، نیاز به روش‌ها و زیرساخت‌های مناسب برای پردازش و تحلیل آن‌ها بیشتر می‌شود. در نهایت، عدم مدیریت مناسب چالش‌های داده‌های بزرگ می‌تواند منجر به شکست فناوری و عدم دستیابی به نتایج مطلوب شود. برای موفقیت در استفاده از داده‌های بزرگ، لازم است که این چالش‌ها به طور موثر مدیریت شوند و راه‌حل‌های مناسب برای آن‌ها پیاده‌سازی شوند.

بین دیتا ساینس یا بیگ دیتا، کدام را باید انتخاب کنید؟

وقتی بیگ دیتا و علوم داده را مقایسه می‌کنیم، باید درک کنیم که دو مفهوم مرتبط و تکمیلی هستند. Big data به مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها اشاره دارد که از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند و به طور معمول حاوی حجم بسیار زیادی از اطلاعات هستند. از سوی دیگر، علم داده به استفاده از تکنیک‌ها و روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بزرگ و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها می‌پردازد. که می‌تواند برای بهبود فرآیندهای کسب‌وکار استفاده شود. همچنین می توانید برای درک مفهوم مولفه نیز مقاله در این خصوص را مطالعه کنید.

کلان داده یا دیتا ساینس؟

در حوزه دیتا ساینس و داده‌های حجیم، فرصت‌های شغلی بسیار زیادی وجود دارد. این صنایع به دنبال متخصصانی هستند که توانایی استفاده از روش‌های علم داده و استخراج داده را داشته باشند. با این حال، فرصت‌های شغلی برای تحلیلگران Big data در حال حاضر بیشتر از دیتا ساینتیست‌ها است. دلیل این موضوع این است که هر کسب‌وکاری به‌دنبال استخراج اطلاعاتی درباره روندها و الگوهای موجود در داده‌های بزرگ است تا بتواند بهبود یابد. همچنین دامنه حقوقی برای هر دو دیتا ساینتیست و تحلیلگر داده به‌طور قابل توجهی مشابه است.
توجه شود که این موضوع ممکن است در زمانهای مختلف و در شرایط متفاوت تغییر کند و تقاضا برای داده‌شناسان علم داده نیز ممکن است در آینده افزایش یابد.

هوش مصنوعی و کلان داده

ارتباط نزدیکی بین داده‌های بزرگ و پیشرفت‌هایی در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI)، وجود دارد. تا همین اواخر، مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری نیازمند حجم زیادی از داده‌های آموزشی بودند تا بتوانند الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.
در گذشته، این آرمان "داده‌های بزرگ برای ماشین‌ها است. داده‌های کوچک برای انسان‌ها"، معمولا برای توصیف تفاوت بین داده‌های بزرگ و کوچک به‌کار می‌رفت. اما در حال حاضر، این مقایسه دیگر درست نیست. همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تکامل می‌یابند، نیاز به داده‌های بزرگ برای آموزش برخی از مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در برخی موارد کاهش یافته است، به‌ویژه زمانی که تجمیع و مدیریت مجموعه‌های بیگ دیتا وقت‌گیر و پرهزینه است.
در بسیاری از شرایط واقعی، امکان جمع‌آوری داده‌های بزرگ برای هر کلاس یا مفهوم ممکنی که یک مدل ممکن است با آن مواجه شود، وجود ندارد. به‌همین دلیل، یک جریان رو به رشد به‌سمت استفاده از مدل‌های پایه داده‌های بزرگ برای پیش‌آموزش و مجموعه‌های داده کوچک برای تنظیم نهایی آن‌ها مشاهده می‌شود.
تغییر در روند استفاده از داده‌های بزرگ به‌سمت استفاده از داده‌های کوچک برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توسط چندین پیشرفت فناوری به‌وجود آمده است. این پیشرفت‌ها شامل تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و توسعه مدل‌های یادگیری با استفاده از تعداد کمتری داده، به‌ویژه مدل‌های یادگیری با صفر نمونه (Zero-Shot Learning)، یک نمونه (One-Shot Learning) و چند نمونه (Few-Shot Learning) می‌شود.

خلاصه کلام

کلان داده یا بیگ دیتا، یک اصطلاح است که حجم بزرگی از داده‌ها – به‌صورت ساختارمند و بی‌ساختار - را که روزانه به سازمان‌ها وارد می‌شود، توصیف می‌کند. اما فقط نوع یا مقدار داده‌ها مهم نیست، بلکه اهمیت آن در این است که سازمان‌ها از داده‌ها چه استفاده‌ای می‌کنند.
داده‌های بزرگ می‌توانند برای تحلیل و استخراج اطلاعاتی که تصمیم‌گیری‌ها را بهبود می‌بخشد و اعتماد برای انجام تحولات استراتژیک در کسب و کار فراهم می‌کند، مورد استفاده قرار گیرند.
نکات مهمی که از این مقاله می‌توان استخراج کرد، شامل اهمیت درک و استفاده از ویژگی‌های حجم بزرگ، تنوع و سرعت داده‌ها برای کسب دانش ارزشمند، انجام تحلیل‌های دقیق و ایجاد راهبردهای بهبود کسب و کاری است. همچنین، ابزارها و تکنیک‌های مرتبط با داده‌های بزرگ باعث امکان تصمیم‌گیری بهتر، پیش‌بینی دقیق‌تر و بهره‌وری بیشتر در سازمان‌ها می‌شوند.

نظرات

هیچ نظری وجود ندارد.