داده بزرگ چیست؟

داده بزرگ چیست؟ در این مقاله آموزشی درباره کلان‌داده یا داده بزرگ صحبت خواهیم کرد. به همراه مشخصه‌ها ، انواع و کاربردهای آن. نیز درباره تاریخچه بیگ دیتا و کاربرد بیگ دیتا صحبت خواهیم کرد.

کلان‌داده یا داده‌های بزرگ و یا بیگ دیتا (Big Data) ، اصطلاحی است که حجم وسیع و گوناگونی از داده‌ها را توصیف می‌کند (اعم از داده‌های ساختار یافته ، نیمه‌ساختار یافته و بدون ساختار) که این داده‌ها روزانه مشاغل و کسب و کارها را درگیر می‌کنند. اما میزان یا تعداد داد‌ه‌ها مهم نیست. آنچه سازمان‌ها با داده‌ها انجام می‌دهند مهم است.

داده‌های بزرگ را می‌توان با هدف ساختن بینش‌هایی که منجر به تصمیم‌گیری بهتر و حرکت‌های استراتژیک تجاری می‌شوند تجزیه و تحلیل کرد.

مسئله داده بزرگ یا بیگ دیتا چیست؟

داده‌های بزرگ ترکیبی از داده‌های ساختار یافته ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار است که توسط سازمان‌ها جمع‌آوری شده است و می‌تواند برای تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش استخراج شده و در یادگیری ماشین ، مدل سازی پیش‌بینی کننده و سایر برنامه‌های تحلیلی مورد استفاده قرار گیرد.

سیستم‌هایی که داده‌های بزرگ را پردازش و ذخیره می‌کنند ، به عنوان یک بخش معمول از معماری مدیریت داده در سازمان‌ها ، با ابزارهایی که از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ پشتیبانی می‌کنند ، ترکیب شده‌اند.

مثال برای فهم بهتر داده بزرگ

احمد کشاورز است. او انگورها را در پاییز برداشت می‌کند ، در یک انبار ذخیره می‌کند و سرانجام در شهر می‌فروشد. او سالها همین کار را ادامه داده است تا اینکه مردم خواستار میوه بیشتر شده‌اند. این افزایش تقاضا باعث شده تا احمد علاوه بر انگور ، سیب و پرتقال نیز پرورش دهد.

متأسفانه ، کل این فرآیند زمان‌بر بوده و انجام آن به تنهایی برای احمد دشوار است.

بنابراین احمد دو نفر دیگر را استخدام می‌کند تا در کنار او کار کنند. کمک این دو نفر ، روند برداشت را شتاب می‌بخشد زیرا سه نفر آن‌ها می‌توانند همزمان روی محصولات مختلف کار کنند.

با این حال ، این امر خسارت سنگینی به اتاق انبار وارد می‌کند ، زیرا محل ذخیره‌سازی بیش از اندازه اشغال و اشباع شده و به یک مشکل اساسی برای دسترسی هر سه کشاورز به همه میوه‌ها تبدیل می‌شود.

احمد در مورد این مشکل فکر کرده و راه‌حلی ارائه می‌دهد: به همه یک فضای جداگانه برای ذخیره‌سازی بدهید.

بنابراین وقتی احمد سفارش یک سبد میوه دریافت می‌کند ، می‌تواند سفارش را به موقع تکمیل کند زیرا هر سه کشاورز می‌توانند در انبار ویژه خود محصولات برداشت شده را ذخیره کنند.

به یمن راه حل احمد ، مشتریان می‌توانند سفارش خود را به موقع و بدون مشکل تکمیل کنند. حتی با وجود تعدد و درهم بودن تقاضاهای خرید ، احمد می‌تواند سفارش‌های خود را به راحتی تکمیل کند.

تاریخچه بیگ دیتا

ممکن است این سوال برای شما پیش بیاید که داستان احمد و کشاورزان چگونه با بیگ دیتا ارتباط پیدا می‌کند. اجازه دهید بین این داستان و تاریخچه بیگ دیتا مقایسه‌ای انجام دهیم:

در زمان نه چندان دوری ، تولید داده‌ها محدود بود. بنابراین ، ذخیره و پردازش داده‌ها به ترتیب با یک واحد حافظه ذخیره‌سازی و یک واحد پردازنده انجام می‌شد.

اما در زمان کوتاهی بعد ، تولید داده‌ها به صورت جهشی افزایش می‌یابد. نه تنها حجم ، بلکه تنوع آن‌ها نیز افزایش پیدا می‌کند. در نتیجه ، یک پردازنده واحد دیگر قادر به پردازش حجم زیادی از انواع مختلف داده‌ها نخواهد بود. در مورد انواع داده‌ها ، می‌توانید داده‌های ساختار یافته ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار داشته باشید. این معضل ، مشابه مشکلی است که احمد برای برداشتن انواع مختلف میوه به تنهایی با آن روبرو می‌شود.

دقیقا مانند رویکردی که وی اتخاذ کرد ، تحلیلگران برای پردازش انواع مختلف داده‌ها به پردازنده‌های متعدد نیاز دارند. چندین ماشین به پردازش موازی داده‌ها مشغول می‌شوند.

با این حال ، ذخیره داده‌ها توسط پردازنده‌ها به شکل مخلوط و درهم ، به یک معضل اساسی تبدیل خواهد شد. چرا که این امر باعث ایجاد اضافه بار در شبکه می‌شود. برای حل این مشکل ، واحد ذخیره‌سازی باید بین هر یک از پردازنده‌ها توزیع شود.

بیشتر بخوانید: سیستم توزیع شده چیست؟

این راه حل توزیع واحد ذخیره‌سازی داده میان پردازشگرها ، امکان ذخیره و دسترسی به داده‌ها را بدون ایجاد سربار شبکه امکان‌پذیر می‌کند. این روش ، پردازش موازی با ذخیره توزیع شده نامیده می‌شود. این نوع پیکربندی به مهندسان داده و تحلیلگران اجازه می‌دهد تا داده‌های بزرگ را به شکلی مؤثرتر مدیریت کنند.

مشخصه‌های اصل داده‌های بزرگ

داده‌های بزرگ اغلب با سه V مشخص می‌شوند:

۱. حجم زیاد داده‌ها در بسیاری از محیطها (Volume)

۲. انواع گسترده‌ای از داده‌ها که اغلب در سیستم‌های داده بزرگ ذخیره می شوند. (Variety)

۳. سرعت تولید ، جمع‌آوری و پردازش بیشتر داده‌ها (Velocity)

این ویژگی‌ها ابتدا در سال 2001 توسط داگ لنی تبیین شدند. سپس ، تحلیلگر شرکت مشاوره متا گروپ ، گارتنر آنها را پس از ایجاد این شرکت در سال 2005 توسعه داد و رونق بخشید.

اخیراً چندین V دیگر به توصیف های مختلف داده های بزرگ از جمله صحت ، ارزش و تنوع افزوده شده است.

اگرچه مفهوم کلان‌داده با حجم خاصی از داده ارتباط ندارد ، اما پیاده‌سازی کلان‌داده اغلب شامل مقیاس‌هایی هم‌چون ترابایت ، پتابایت و حتی اگزابایت است.

اهمیت کلان داده‌ها

مشاغل از داده‌های کلان در سیستم‌های خود برای بهبود عملیات خود ، ارائه خدمات بهتر به مشتریان ، ایجاد کمپین‌های بازاریابی شخصی و انجام اقدامات دیگری استفاده می‌کنند.

این اقدامات در نهایت می‌تواند درآمد و سود شرکت را افزایش دهد. شرکت‌هایی که به طور مؤثر از کلان‌داده استفاده می‌کنند دارای مزیت رقابتی بالقوه‌ای نسبت به سایر شرکتها هستند ، زیرا قادر به تصمیم‌گیریهای تجاری سریع‌تر و آگاهانه‌تری هستند.

کاربرد بیگ دیتا چیست؟

مثلاً ، داده‌های بزرگ اطلاعات ارزشمندی را از مشتریان در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهند که این شرکت‌ها می‌توانند از آن‌ها برای بهبود بازاریابی ، تبلیغات و در نهایت افزایش تعامل و نرخ تبدیل مشتری استفاده کنند.

هر یک از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای (real-time) را می‌توان برای ارزیابی ترجیحات متغیر مصرف کنندگان یا خریداران تجاری تجزیه و تحلیل کرد. این کار به مشاغل اجازه می‌دهد تا به خواسته‌ها و نیازهای مشتریان پاسخگویی بیشتر و بهتری داشته باشند.

داده‌های بزرگ همچنین توسط محققان پزشکی برای شناسایی علائم بیماری و عوامل خطر ، در راستای کمک به تشخیص بیماری‌ها و تشکیل پرونده پزشکی برای بیماران استفاده می‌شود.

علاوه بر این ، ترکیبی از داده‌های پرونده الکترونیکی سلامت بیماران ، شبکه‌های اجتماعی ، وب و سایر منابع ، اطلاعات به روز شده‌ای را در مورد تهدیدات شیوع بیماری در اختیار سازمان‌های بهداشت و درمان و سایر سازمان‌های دولتی ذیربط قرار می‌دهند.

مثال برای کلان داده ها

در ادامه مبحث آموزشیمان در این باره که داده بزرگ چیست ، چند مثال دیگر از نحوه استفاده از کلان‌داده‌ها توسط سازمانها آورده شده است:

۱. در صنعت انرژی ، داده‌های بزرگ به شرکت‌های نفت و گاز کمک می‌کند تا مکان‌های احتمالی کشف منابع و مناسب برای حفاری را شناسایی کرده و بر عملیات ساخت خطوط لوله نظارت داشته باشند. به همین ترتیب ، خدمات آب و برق از آن برای ساخت و ردیابی شبکه‌های برق استفاده می‌کنند.

۲. شرکت‌های خدمات مالی از سیستم‌های داده بزرگ برای مدیریت ریسک و تجزیه و تحلیل داده‌های لحظه‌ای بازار استفاده می‌کنند.

۳. تولیدکنندگان و شرکت‌های حمل و نقل برای مدیریت زنجیره تامین خود و بهینه‌سازی مسیرهای تحویل ، به داده‌های بزرگ تکیه می‌کنند.

۴. آموزش و پرورش. داده‌های بزرگ نقش مهمی در تحلیل وضعیت تحصیلی و هدایت تحصیلی دانش‌آموزان و دانشجویان دارد.

۵. ورزش. تحلیل داده پتانسیل‌ها و عملکرد ورزشکاران و رقبایشان.

۶. سایر موارد استفاده دولتی از کلان‌داده‌ها شامل واکنش‌های ضربت در امور اجتماعی و نظم عمومی ، پیشگیری از وقوع جرم و ابتکارات تکنولوژی در شهرهای هوشمند است.

تجزیه و تحلیل Vهای داده‌های بزرگ

حال در ادامه این مبحث که داده بزرگ چیست ، به بررسی پارامترهای مهم داده بزرگ می‌پردازیم.

حجم (Volume)

حجم مهم‌ترین مشخصه‌ای است که برای داده‌های بزرگ مورد استناد قرار می‌گیرد.

یک محیط داده بزرگ معمولا مقدار زیادی داده برای تجزیه و تحلیل تولید می‌کند.

تعداد کلیک و نرخ تبدیل مشتریان ، گزارشات سیستم و سیستم‌های پردازش گردش کار برخی از منابعی هستند که معمولاً حجم عظیمی از داده‌ها را به صورت مداوم تولید می‌کنند.

تنوع (Variety)

داده‌های بزرگ هم‌چنین انواع مختلفی را شامل می‌شوند ، از جمله موارد زیر:

۱. داده‌های ساختار یافته ، مانند تراکنش‌ها و سوابق مالی یک سیستم؛

۲. داده‌های بدون ساختار ، مانند متن ، اسناد و فایل‌های رسانه‌ای؛

۳. داده‌های نیمه‌ساختار یافته ، مانند گزارش‌های سرور وب (logs) و داده‌های جریان از حسگرها.

انواع مختلف داده‌ها ممکن است نیاز به ذخیره و مدیریت یکجا در سیستم‌های داده بزرگ داشته باشند. علاوه بر این ، برنامه‌های بزرگ داده اغلب شامل مجموعه داده‌های متعددی هستند که ممکن است از قبل یکپارچه نشده باشند. به عنوان مثال ، یک پروژه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ ممکن است با همبستگی داده‌ها در فروش‌های گذشته ، بازده‌ها ، بررسی‌های آنلاین و تماس‌های خدمات مشتری ، فروش محصولات را پیش‌بینی کند.

سرعت (Velocity)

سرعت به روند تولید داده‌ها و نیاز ما به پردازش و تجزیه و تحلیل آن‌ها اشاره دارد. در بسیاری از موارد ، مجموعه داده‌های بزرگ به جای به روز رسانی روزانه ، هفتگی یا ماهانه که در بسیاری از انبارهای داده سنتی انجام می‌شود ، در تایم فریم لحظه‌ای یا روزانه به روز می‌شود. مدیریت سرعت داده نیز مهم است ، زیرا تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بیشتر به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) تعمیم می‌یابد ، جایی که فرآیندهای تحلیلی به طور خودکار الگوهای داده را پیدا کرده و از آنها برای تولید اطلاعات استفاده می‌کنند.

رشته‌های مرتبط با کلان‌داده

رشته‌های زیر دارای پیوستگی مستقیم و انکارناپذیری با داده بزرگ هستند:

• هوش مصنوعی
• دیجیتال مارکتینگ
• اینترنت اشیاء
• هوشمندسازی
• شبکه و امنیت شبکه
• حفاظت و نظارت تصویری

و … .

هر یک از رشته‌های فوق در واقع کاربرد کلان داده محسوب می‌شود.

سایر نمونه‌ها ، منابع داده و کاربردهای داده بزرگ در جهان واقعی

• کشف عادات خرید مصرف‌کنندگان
• بازاریابی شخصی‌سازی شده
• ابزارهای بهینه‌سازی سوخت برای صنعت حمل و نقل
• نظارت بر وضعیت سلامتی با استفاده از داده‌های دستگاه‌های قابل پوشیدن
• نقشه‌برداری زنده از جاده برای خودروهای خودران
• جریان چندرسانه‌ای ساده شده
• کنترل موجودی پیش‌بینی کننده
• برنامه‌های بهداشتی شخصی برای بیماران سرطانی
• نظارت بر داده‌های واقعی و پروتکل‌های امنیت سایبری

مدل تکمیلی 5V عناصر کلان داده

مدل تکمیلی عناصر اصلی کلان‌داده با 5V عبارتند از:

حجم (Volume): حجم داده‌های تولید شده در هر ثانیه

سرعت (Velocity): سرعت تولید ، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها

تنوع (Variety): انواع مختلف داده‌ها که شامل ساختار یافته ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار است.

ارزش (Value): توانایی تبدیل داده‌ها به اطلاعات مفید برای کسب و کار

صحت (Veracity): میزان اطمینان به داده‌ها از نظر کیفیت و دقت

در این مقاله آموزشی راجع به اینکه داده بزرگ چیست سخن گفتیم و مشخصه‌های کلان‌داده‌ها و نحوه تجزیه و تحلیل و کاربردهای آن‌ها را برشمردیم. نیز در مورد کاربرد کلان داده سخن گفتیم. با سپاس از همراهیتان.