داده عمیق چیست و چه کاربردی دارد؟

داده عمیق چیست و چه کاربردی دارد؟ در این مقاله برآن شده‌ایم تا درباره مفهوم داده عمیق و کاربردهای آن صحبت کنیم. با ما همراه باشید.

بیشتر بخوانید: داده بزرگ چیست؟

دیپ دیتا، ورژن جدید بیگ دیتا

دیگر کافی نیست حجم داده‌های شما زیاد باشد. امروزه داده‌ها باید عمق بیشتری داشته باشند. در این مقاله دلیل ضروری بودن داده‌های عمیق برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های کسب‌وکارها را توضیح داده و نکاتی برای عمیق کردن داده‌های شما ذکر خواهیم کرد.

این روزها هر کسی می‌تواند داده‌های زیادی را جمع‌آوری کند. جمع‌آوری داده‌ها را می‌توان به راحتی خودکار کرد و ذخیره‌سازی داده‌ها ارزان است.

داده عمیق چیست؟ در واقع، از آن‌جایی که ما در عصری زندگی می‌کنیم که همه چیز دیجیتالی شده است، جمع‌آوری نکردن اطلاعات زیاد، عملا غیرممکن است. از سوئیچ‌های شبکه گرفته تا حسگرهای راه دور و تاریخچه مرور مشتری، در همه جا با سرعت سرگیجه‌آوری داده‌ها را تولید می‌شود. شرکت‌ها اگر می‌خواهند موفق باشند، بایستی روندهایی را که به کسب‌وکارشان رونق می‌بخشد درک کنند.

داده بزرگ در برابر داده عمیق

جمع‌آوری داده‌های زیاد کافی نیست. جمع‌آوری داده‌ها در مقیاس بزرگ به شما داده‌های بزرگ می‌دهد، یعنی حجم زیادی از داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل، اما این لزوما به این معنی نیست که شما داده‌های ارزشمندی دارید.

برای مفید بودن، داده‌های شما باید نه تنها “بزرگ”، بلکه “عمیق” نیز باشند. اصطلاح “داده عمیق” شامل دو جزء اساسی است:

۱. کیفیت داده؛
۲. یکپارچگی داده.

بعید است که داده‌های جمع‌آوری‌شده به‌طور تصادفی از کیفیت یا یکپارچگی برخوردار باشند. مهم نیست چقدر داده جمع‌آوری می‌کنید، اگر نتوانید به سرعت آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنید تا بینش‌های دقیق و قابل اتکایی از آن‌ها به دست آورید، نمی‌توانید بر ارزش آن‌ها اعتماد کنید.

چالش‌های داده عمیق

تولید داده‌های عمیق به دو دلیل اصلی می‌تواند دشوار باشد.

چالش کیفیت داده‌ها

اولا، کیفیت داده‌ها به شکلی گسترده تفاوت دارد. اطلاعات ممکن است در پایگاه داده گم شده، و نیز نادرست یا ناسازگار باشد.

به عنوان مثال، هنگام جمع‌آوری اطلاعات در مورد بازدیدکنندگان یک وب‌سایت، مشکلات کیفیت داده چنین است: ممکن است برخی از داده‌هایی که درباره سخت‌افزارها یا نرم‌افزارهای مورد استفاده بازدیدکنندگان جمع‌آوری می‌کنید ناقص باشد زیرا برخی از کاربران از مرورگرها یا سیستم‌عامل‌هایی استفاده می‌کنند که قابل شناسایی نیستند.

یاد بگیرید که چگونه کیفیت داده‌ها را اندازه‌گیری کنید و میزانی که در راستای اثربخشی عملیات بهبود کیفیت داده انجام می‌شود را مشخص کنید.

داده‌ها هم‌چنین ممکن است نادرست باشند. به عنوان مثال، اگر مشتری از یک شبکه خصوصی مجازی (VPN) برای مخفی کردن موقعیت جغرافیایی خود استفاده کند، اطلاعاتی که در مورد منشاء جغرافیایی کاربران وب‌سایت جمع‌آوری می‌شود کاملاً دقیق نخواهد بود.

آخرین اما نه کم اهمیت‌ترین موضوع، اگر اطلاعات بیشتری در مورد برخی از کاربران نسبت به دیگران جمع‌آوری کرده باشید، داده‌ها متناقض خواهند بود. این قضیه ممکن است در صورتی اتفاق بیفتد که، برای مثال، همه کاربران زمان یکسانی را در سایت صرف نکنند.

چالش تبدیل داده به عملیات

دومین چالشی که هنگام تلاش برای جمع‌آوری داده‌های عمیق با آن مواجه می‌شوید، محدودیت توانایی شما برای تبدیل سریع داده‌ها به عملیات است. اگر قبل از تجزیه‌وتحلیل نیاز به ترجمه داده‌ها از یک قالب ذخیره‌سازی به فرمت دیگر دارید، (مانند زمانی که چندین نوع سیستم یا پلتفرم در زیرساخت خود دارید و هر یک از آن‌ها داده‌ها را به روش‌های مختلف تولید و ذخیره می‌کنند) خطر تأخیر وجود دارد. که می‌تواند شما را از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها درحالی‌که هنوز مرتبط هستند باز دارد. تبدیل بین فرمت‌های مختلف داده نیز احتمالاً مشکلات کیفیت داده را ایجاد می‌کند.

نیاز به داده‌های عملیاتی فوری امروزه بسیار زیاد است، به‌ویژه زمانی که تجزیه‌وتحلیل لحظه‌ای یا زمان واقعی (Real-Time) اغلب تنها نوع تحلیلی است که می‌تواند ارزش تولید کند.

اگر می‌خواهید از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای ارائه توصیه‌های محصول به مشتریان در وب‌سایت خود با ترکیب اطلاعات تاریخچه مرور جمع‌آوری شده از سرور وب با اطلاعات حساب ذخیره شده در رایانه مرکزی خود استفاده کنید، باید این دو منبع داده را ادغام کنید و سپس تجزیه‌وتحلیل را در سرور اجرا کنید.

داده‌های یکپارچه در زمان واقعی در غیر این صورت، مشتریان شما تا زمانی که نتایج اسکن شما آماده شود، سایت را ترک خواهند کرد.

چالش یکپارچگی داده‌ها

علاوه بر چالش کیفیت داده‌ها، چالش یکپارچگی داده‌ها نیز بسیار مهم است.

یکپارچگی داده‌ها بر چهار رکن اصلی استوار است:

۱. یکپارچه‌سازی داده‌ها

۲. کیفیت داده

۳. اطلاعات مکان

۴. غنی‌سازی داده‌ها

هر یک از این موارد، بینش‌هایی را که می.توانید از داده‌های خود به دست آورید عمیق‌تر می‌کند. هر مورد را به‌عنوان لایه‌ای از اطلاعات در نظر بگیرید که از طریق آن می‌توانید درک دقیق‌تری از داده‌های خود به دست آورید. بدون افزودن یکپارچگی داده به ترکیب، هرگز به “داده عمیق” واقعی نخواهید رسید.

هزینه داده‌های سطحی

چقدر داده‌های “کم‌عمق” می توانند ارزش کسب‌وکار را کاهش دهند؟

دانشمندان داده ممکن است تا 90 درصد از زمان خود را صرف پاک‌سازی داده‌های بد کنند. این تلاش بی‌حاصل بهتر است با کارهایی هم‌چون آماده‌سازی داده‌ها، و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها جایگزین گردد. داده‌های با کیفیت پایین عملیات بازاریابی را تضعیف می‌کند.

داده‌ها یک دارایی استراتژیک ارزشمند است که می‌تواند موفقیت بلندمدت را به همراه داشته باشد. شما می‌توانید با دادن عمق به داده‌های بزرگ و غیرمرتبط، آن‌ها را به فرمت داده‌های سازمانی با کیفیت، مقیاس‌پذیر درآورده و به اطلاعات تجاری قابل اعتماد و عملی تبدیل کنید.

در این مقاله در این خصوص که داده عمیق چیست و کاربرد آن کدام است، سخن گفتیم. با تشکر از مطالعه شما.

منابع استفاده شده

۱. شناخت داده‌های عمیق و چالش‌های آن – ترجمه از انگلیسی