تفاوت داده های سخت و نرم چیست؟

تفاوت داده های سخت و نرم چیست؟ در این مقاله آموزشی قصد داریم ضمن تعریف مفهوم آن‌ها تفاوت این دو گزینه را توضیح دهیم.

آیا تا به حال فکر کرده‌اید: امروز کدام مسیر برگشت سریع‌ترین خواهد بود؟ با وجود برنامه‌های نوآورانه‌ای مانند Waze، و تجربیاتی که از آن کسب کرده‌ایم، می‌دانیم که کوتاه‌ترین مسیر از محل کار به خانه همیشه بهترین انتخاب نیست. زیرا ممکن است تأخیرهای غیرمنتظره‌ای به دلیل حوادث، رویدادها، ازدحام عمومی، کار ساختمانی یا فقط یک زمان خاص از روز رخ دهد. نه تنها باید گزینه‌های واقعی مسیرمان را بدانیم، بلکه باید بفهمیم در طول مسیرها چه اتفاقی می‌افتد تا بهترین راه خانه را پیدا کنیم. این یک مثال کامل از روابط درهم تنیده داده های سخت و نرم است.

تعریف داده سخت

داده‌های سخت که داده‌های واقعی نیز نامیده می‌شوند، به داده‌های قابل اعتماد و با روش‌شناختی استخراج‌شده از آمارهای رسمی یا سازمانی اشاره دارد که قابل مقایسه و تقریباً مستقل از نحوه اندازه‌گیری آن‌ها هستند.

تعریف داده نرم

داده‌های نرم، داده‌هایی هستند که به صورت اطلاعات کیفی یا اطلاعات کمی حاصل از تقریب پدیده‌های اقتصادی از طریق نظرسنجی‌ها و پرسشنامه‌ها استخراج می‌شوند. بنابراین، داده های نرم به نحوه جمع‌آوری آن‌ها بستگی دارد، برای مثال داده‌های نظرسنجی یا تحلیل‌های آماری.

درک تفاوت داده های سخت و نرم

داده‌های سخت به عنوان داده‌هایی به شکل اعداد یا نمودارها تعریف می‌شوند، برخلاف اطلاعات کیفی.

سه‌گانه هوش مصنوعی، داده بزرگ و هوشمندسازی

در دنیای داده‌های بزرگ و اینترنت اشیا (IoT)، داده‌های سخت انواع داده‌های تولید شده از دستگاه‌ها و برنامه‌های کاربردی مانند تلفن‌ها، رایانه‌ها، حسگرها، مترهای هوشمند، سیستم‌های نظارت بر ترافیک، سوابق جزئیات تماس، گزارش تراکنش‌های بانکی را در بر می‌گیرند. این اطلاعات را می‌توان اندازه‌گیری، رسم و تأیید کرد.

مقالات بیشتری در این زمینه بخوانید: داده بزرگ چیست؟، هوش مصنوعی چیست؟، اینترنت اشیا IoT چیست؟

کاربرد داده های سخت

امروزه اکثر سازمان‌ها از داده های سخت برای تجزیه و تحلیل، موقعیت جغرافیایی، پیش‌بینی و بهینه‌سازی استفاده می‌کنند و اکنون در تلاش هستند تا خود را متمایز کنند و ارزش بیشتری به برنامه‌های سخت‌افزاری خود برای مشتریان خود بیفزایند.

بسیار شبیه مثال قبلی ما، یعنی یافتن بهترین مسیر ترافیکی خانه، سازمان‌ها متوجه شده‌اند که بهترین راه برای بدست آوردن ارزش واقعی دقیق از کلان داده، نگاه کردن به همه داده‌ها است. البته، این شامل در نظر گرفتن Soft Data است.

کاربرد داده های نرم

از داده های نرم به هوش انسانی، داده‌های پر از نظرات، پیشنهادات، تفسیرها، تضادها و عدم قطعیت‌ها می‌توان اشاره اشاره کرد. ترجمه اطلاعات موقعیتی در زمان واقعی برای تعداد زیادی از برنامه‌های کاربردی حیاتی است.

به عنوان مثال، حسگرهای روی خودروها می‌توانند اطلاعاتی را در مورد شرایط نامناسب جاده در زیرساخت شهر هوشمند منتقل کنند. اگر داده‌های نرم‌افزاری در دسترس نبود، سیستم ممکن است کارهای تعمیر غیرضروری و تکراری را برای منطقه برنامه‌ریزی کند که می‌تواند منجر به هدر رفتن منابع و بودجه شود. اگر شهر هوشمند داده‌های نرم‌افزاری را در خود گنجانده باشد، اطلاعات یک نقشه‌بر با اشاره به اینکه ساخت و ساز یا تعمیر جاده در حال انجام است به سیستم اجازه می‌دهد تا بفهمد که شرایط جاده‌ای نامناسب موقتی است و نیازی به کمک اضافی ندارد و در نتیجه باعث صرفه‌جویی در منابع، زمان و هزینه شهر می‌شود.

درک تفاوت‌های ظریف موقعیت و رویدادهای محیطی باعث بهبود نتایج و ارزش افزوده می‌شود.

جمع‌بندی

به طور خلاصه، داده‌های قابل سنجش تولید شده از حسگرها، ماشین‌ها و سایر دستگاه‌ها، داده های سخت در نظر گرفته می‌شوند. اطلاعاتی که در معرض تفسیر و نظر قرار می‌گیرند، داده های نرم نامیده می‌شوند.

دسترسی به داده‌ها هم‌چنان در حال رشد است. بنابراین شرکت‌ها باید داده های سخت و نرم را در راه حل‌های خود ادغام کنند. در چنین حالتی می‌‌توانند پشتیبانی تصمیم‌گیری لحظه‌ای یا گرفتن تصمیم در زمان واقعی را بهبود بخشند تا خدمات خود را نسبت به رقبا متمایز کنند.

در این مقاله درباره تفاوت داده های سخت و نرم توضیحاتی دادیم. سپاسگزاریم از همراهی شما.

منابع

۱. داده سخت در مقابل داده نرم – ترجمه از انگلیسی

۲. تعریف داده سخت و تعریف داده نرم – ترجمه از انگلیسی