کلان داده، کاربرد و انواع آن

کلان داده[1] چیست؟

در دنیای امروز حجم زیادی از اطلاعات باید پردازش شود. این حجم زیاد از داده را کامپیوترها باید ساختاربندی کرده و پردازش کنند. به این حجم از اطلاعات کلان داده می‌گویند. 

 به معنا‌ی میزان عظیمی داده‌های ساختاربندی شده و نشده است که پتانسیل کمک به شرکت‌ها را دارد تا عملیات‌های خود را بهبود بخشد و تصمیم‌های سریعتر و هوشمندانه‌تری اتخاذ نماید. تعداد این داده ها به قدری است که پردازش آن‌ها به وسیله دیتابیس‌های سنتی و نرم افزارهای موجود دشوار است. در اکثر سازمان‌ها میزان داده‌ها خیلی بزرگ است یا با سرعت زیادی حرکت می‌کند و ظرفیت پردازش فعلی سازمان‌ها را رد کرده است.

ویژگی‌های بیگ دیتا

بیگ دیتا با سه ویژگی اصلی شناخته می‌شود:

• حجم
• سرعت
• تنوع

این ویژگی‌ها تنها مربوط به داده‌های کلان نیست. بلکه به فناوری ذخیره‌سازی و پردازش این اطلاعات نیز اطلاق می‌شود. این فناوری شامل ابزارها و فرایندهایی است که می‌بایست داده‌های بی‌ساختار خیلی بزرگ را فراخوانی نمایند. حجم داده‌ها در بررسی کلان داده دارای اهمیت است زیرا داده‌های کلان شامل انواع داده‌های اشتباه، پردازش نشده، صحیح، پردازش شده و غیره خواهند بود. سرعت دریافت اطلاعات با توجه به همزمانی استفاده از اینترنت و ذخیره داده‌ها بسیار بالا است. تنوع داده‌های کلان بسیار بالاست، زیرا شامل بازه‌ی بزرگی از انواع داده مانند صدا، تصویر، متن، فیلم و غیره هستند.

منظور از میزان و حجم یا فناوری در کلان داده چیست؟

علی رغم این‌که واژه بیگ دیتا به نظر می‌رسد که به حجم داده اشاره می‌کند، اما همیشه این‌گونه نیست. در خیلی از مواقع کلان داده به فناوری خاصی گفته می‌شود که وظیفه ذخیره سازی و پردازش حجم زیادی از اطلاعات را، در زمان بهینه دارد.

اصطلاح کلان داده مخصوصا وقتی به وسیله ارائه دهنده خدمات میزبانی به کار می‌رود، ممکن است به فناوری خاص اشاره کند (شامل ابزارها و فرآیندها) که سازمان برای رسیدگی به حجم عظیم داده و ذخیره‌سازی آن‌ها بدان نیاز دارند. این باور وجود دارد که واژه‌ی کلان داده از شرکت‌های جستجوی و بی‌منشا گرفته است که می‌بایست داده‌های بی‌ساختار خیلی بزرگ را فراخوانی نمایند.

منظور از ساختار کلان داده چیست؟

از آنجایی که کلان داده زمان و هزینه زیادی برای بارگذاری در دیتابیس‌های سنتی جهت تحلیل در بردارد، تحلیل کلان داده روش‌های نوینی برای تحلیل و ذخیره سازی داده‌ها به وجود می‌آورد که کمتر به الگو و حجم داده توجه می‌کنند. در عوض داده‌ خام در محلی جمع‌آوری شده و به وسیله‌ی ماشین‌های یادگیرنده و هوش مصنوعی، بررسی می‌شوند تا بتوانند به وسیله استفاده از الگوریتم‌های بسیار پیچیده، الگوهای تکرار شونده‌ای را بیابند. سپس این الگوریتم‌های تکرار شونده مورد استفاده قرار گرفته و اقدام به تحلیل داده می‌نمایند. با این روش بار دیگر نیاز نیست کل داده‌ به صورت تک به تک به صورت مستقل، پرداز شوند. تنها کافیست نتیجه‌ خروجی الگوریتم‌های به کار گرفته شده استخراج و از آن‌ها برای تحلیل و پردازش استفاده شود.

کاربرد کلان داده

اطلاعات کلان داده برای انواع فعالیت‌های تجاری، بازاریابی، تجزیه و تحلیل بازار و غیره کاربرد دارند. شرکت‌ها از کلان داده جمع شده بر روی سیستم‌های خود جهت بهبود عملیات‌ها، ارایه خدمات پس از فروش مناسب‌تر، کمپین‌های تبلیغاتی اختصاصی‌تر و افزایش سود‌دهی استفاده می‌کنند. شرکت‌هایی که از کلان داده استفاده می‌کنند از مزیت رقابتی بهتری به نسبت شرکت‌هایی که نمی‌کنند، برخوردار هستند. این مزیت رقابتی به این دلیل ایجاد می‌شود که آن‌ها می‌توانند تصمیم‌های درست‌تر و سریع‌تری براساس اطلاعات جمع آوری شده اتخاذ نمایند.

کاربرد کلان داده در ایران تقریبا در تمام صنایع قابل مشاهده است. در حال حاضر صنایع انرژی، غذا و پزشکی از کلان داده جهت بهبود سلامت و کیفیت زندگی جامعه استفاده می‌کنند.

البته به شرط این‌که از اطلاعات جمع‌آوری‌شده به صورت بهینه استفاده کنند. چند مورد از کاربردهای کلان داده به شرح زیر هستند:

پشتیبان تصمیم‌گیری برای حفظ و جذب مشتریان: از تجزیه و تحلیل داده‌های کلان داده در نظرسنجی‌ها، بررسی علایق و سلایق مشتریان، می‌توان تصمیم‌های مناسبی برای جذب مشتریان جدیدی و فراهم نمودن درخواست‌های مشتریان قدیمی اتخاذ کرد.

توسعه محصول: کلان داده می‌تواند با طبقه‌بندی ویژگی‌های کلیدی محصول‌های موفق و مدل‌سازی موفقیت‌های تجاری محصول‌ها، برای طراحی و توسعه محصول مناسب کمک موثری به تولید کنندگان کند.

پیش بینی رفع اشکال‌ها: با بررسی پیام‌های خطا و مشکل‌های گزارش شده، برای مدل‌سازی و ساخت تجهیزها و قطعه‌های مقرون به صرفه و کارآمد کاربرد خواهند داشت.

بهره وری عملیاتی: با برنامه‌ریزی متناسب با میزان دارایی‌ها و ملاحظه‌های مالی، می‌توان ‌تولید را به سمت تقاضای بیشتر هدایت کرد.

تاثیر کلان داده در دیجیتال مارکتینگ

امروزه تصمیم‌های بازاریابی نیازمند داده‌های بزرگ است. داده‌های پیچیده و ارقام بزرگ نیز با برنامه‌های سنتی قابل پردازش نبوده و نیاز به فناوری مناسب دارند. از جمله تاثیرهای کلان داده در دیجیتال مارکتینگ می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

کمپین‌های موفق‌تر: کمپین‌هایی که از داده‌های بیشتری استفاده می‌کنند، موفق‌‌تر خواهند بود. در این کمپین‌ها به جای حدس و گمان، رفتار مشتریان و الگوی خرید آن‌ها به درستی پیش‌بینی و عملی می‌شود.

تصمیم‌گیری بهتر برای قیمت‌گذاری: داده‌های بیشتر با صرفه جویی در وقت و استفاده از فاکتورهای زیادی مانند قیمت رقبا، وضعیت معامله‌های آن‌ها، میزان تقاضا و غیره راهکار مناسب‌‌تری برای قیمت‌گذاری ارائه خواهند داد.

ایجاد محتوای مناسب وب: با در اختیار داشتن داده‌های بزرگ و موثر می‌توان محتوای وب سایت را بر اساس علایق مخاطبین مورد نظر ایجاد کرد.

منابع دسترسی به کلان داده

  رسانه‌ها: محبوب‌ترین و سریع‌ترین راه برای یافتن الگوی رفتاری جمعیت

  وب: مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و متنوع که برای افراد و شرکت‌ها در دسترس است.

اینترنت اشیا: این داده‌ها که معمولاً از حس‌گرهایی که به دستگاه‌های الکترونیکی متصل هستند تولید می‌شوند، امکان ارائه ارائه اطلاعات دقیق در زمان واقعی را دارند.

پایگاه‌های داده: انواع مختلفی از منابع داده امکان استخراج، تجزیه و تحلیل داده‌های کسب شده را فراهم می‌کنند.

انواع تحلیل کلان داده

۵ روش اصلی برای تحلیل کلان داده در نظر گرفته می‌شود:

تحلیلی توصیفی: این نوع تحلیل با نگاه به گذشته با استفاده از آمار خلاصه خوشه‌بندی و تقسیم‌بندی جزییات اتفاق‌ها در یک زمان خاص یا در گذشته را کاوش می‌کند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینانه: تجزیه و تحلیل پیش‌بینانه تلاش می‌کند تا آینده را با استفاده از آمار، مدل‌سازی، داده کاوی و یادگیری ماشین برای الگوهای پیشنهادی پیش‌بینی کند.
تجزیه و تحلیل چشم اندازی: این تحلیل همراه با تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش‌بینی، یکی از سه نوع اصلی است که شرکت‌های تحلیلی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.
تجزیه و تحلیل تشخیصی: از این تحلیل برای تعیین علت وقوع چیزی استفاده می‌شود واز روش‌هایی مانند داده کاوی، حفاری و همبستگی برای تحلیل وضعیت استفاده می‌کند.
تجزیه و تحلیل سایبری: این نوع تحلیل ترکیبی از مهارت‌های امنیت سایبری و دانش تحلیلی داده است. با استفاده ازابزارها و نرم افزارهای پیشرفته‌ای به شناسایی و پیش‌بینی آسیب‌پذیری‌ها و بستن راه حمله‌ها می‌پردازد.

معرفی ابزار تحلیل کلان داده

انتخاب مفیدترین ابزار تحلیل کلان داده دارای اهمیت بالایی است. در ادامه شناخته‌شده‌ترین ابزارهای تحلیل کلان داده نام برده خواهد شد:

• Xplenty: یک سرویس مبتنی بر فضای ابری که برای پاک‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها کاربرد دارد.
• Improvado: ابزاری برای کمک به انواع کسب و کارهای کوچک جهت یافتن و مرتب سازی داده‌ها مورد نظر خود.
• Analytics: داشبوردی است که امکان تجزیه و تحلیل نموداری و بصری و یکپارچه سازی منابع مختلف را برای شما ممکن خواهد ساخت.
• Skytree: یکی از بهترین ابزارها برای ایجاد مدل‌های دقیق جهت پیش بینی
• Spark: ابزاری برای تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ
• Hadoop: پلتفرمی منبع باز برای پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ

---

[1] Big Data