تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data)

اگر قصد دارید که درباره تجزیه و تحلیل کلان داده بیشتر بدانید، این مقاله مخصوص شما است. امروز تحلیل داده به‌خصوص داده‌های کلان از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است تا انتهای این مقاله همراه ما بمانید تا اطلاعات بیشتری در این خصوص را به شما ارائه دهیم.

تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست؟

بین سرمایه‌داران صنعت و رهبران بزرگ تجاری یکی از مهم‌ترین بحث‌های امروز کلان داده یا همان بیگ دیتا‌ها هستند. دنیای امروز ما دنیای داده‌ها است. کسب‌وکار‌هایی که داده خام در اختیار دارند قدرتمند‌تر هستند چرا که می‌توانند با تجزیه و تحلیل کلان داده به داده‌های ارزشمند برسند. کلان دیتا حجم عظیمی از داده‌های ساختاری و غیرساختاری است که روزبه‌روز به مقدار آن افزوده خواهد شد. در تجزیه و تحلیل آن‌ها مقدار اهمیت زیادی ندارد؛ بلکه این اهمیت دارد که سازمان با این کلان داده‌ها چه خواهد کرد. تجزیه آن‌ها می‌تواند برای سازمان بینش استراتژیک در دنیای تجارت را به‌همراه داشته باشد.

اهمیت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا در چیست؟

اهمیت تحلیل داده‌های کلان در حجم و مقدار آن‌ها نیست. در نحوه استفاده از آن‌ها است. البته که هر کسب‌وکاری به‌شیوه خود از داده‌ها استفاده خواهد کرد. تحلیل درست این داده‌ها می‌تواند برای یک کسب‌وکار مزیت‌های زیادی داشته باشد و او را به اهداف مختلفی برساند. با استفاده از تحلیل این داده‌های کلان می‌توان در هزینه‌های جاری سازمان تا حد زیادی صرفه‌جویی کرد. می‌توان تصمیم‌گیری‌ها در سازمان را بیشتر کرد چون آموخته‌های دقیق‌تری در اختیار ما قرار دارد. بیگ‌ دیتا‌ها به ما این امکان را می‌دهند که از بازار درک بهتری داشته باشیم. رفتار کارفرما و به‌طور کلی بازار با تحلیل داده‌های عظیم قابل پیش‌بینی‌تر خواهد شد. این موضوع می‌تواند سازمان را تا حد زیادی از رقبای خود پیش بیندازد. این تحلیل به‌قدری اهمیت دارد که می‌تواند اعتبار و شهرت یک کسب‌وکار را تحت‌تاثیر قرار دهد.

کاربردها و نمونه های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

به‌عنوان مثال، فیسبوک، گوگل و آمازون اطلاعات مربوط به رفتار کاربران وب، نظرات، بازخوردها، نظرات و معاملات آنلاین را گردآوری و می‌فروشند. شرکت‌های کارت‌ اعتباری مانند Equifaxe و Transunion همین کار را برای افزایش سود و خدمات خود انجام می‌دهند. علاوه‌براین، تکثیر چند ICT و ارتباط بسیار خوبی بین بسیاری از سازمان‌ها مثلا شرکت‌های تابعه، شرکا، تامین‌کنندگان و مشتریان آنلاین به‌وجود می‌آورند، مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را براساس به اشتراک‌گذاری زمان واقعی و کسب درآمد در داده‌های بزرگ ارائه می‌دهند. همان‌طور که مشاهده کردید تجزیه و تحلیل کلان داده امروز نقش مهمی در دنیای کسب‌وکار دارد و نمی‌توان آن را نادیده گرفت.

مزایای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

توانایی تجزیه داده‌های بیشتر با سرعت بیشتر می‌تواند برای یک سازمان مزیت‌های زیادی را ایجاد کند. این امکان توسط تجزیه و تحلیل بیگ دیتا به سازمان‌های مختلف داده می‌شود تا بتوانند به‌طور موثرتری از دیتاها استفاده کنند و از طریق آن‌ها سوالات خود را پاسخ بدهد. تحلیل کلان داده‌ها ازاین‌جهت اهمیت دارد که سازمان‌ها می‌توانند از طریق مقادیر عظیمی از دیتا در قالب‌های مختلف منابع متعددی برای شناسایی فرصت‌ها و خطرات داشته باشند. این تحلیل به سازمان‌های مختلف کمک می‌کند تا به‌سرعت حرکت کنند و نتایج نهایی خود را بهبود ببخشند. توسعه محصول، صرفه‌جویی در هزینه و بینش در بازار از مهم‌ترین مزایای این تجزیه و تحلیل هستند.

مراحل تجزیه و تحلیل کلان داده

برای این‌که بتوانیم این تجزیه و تحلیل را به‌شکل اصولی و درست پیش ببریم باید از راه آن عمل کنیم. در ادامه مراحلی که برای برای تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها انجام شود را به شما خواهیم گفت.

۱. جمع آوری داده

جمع‌آوری داده برای هر سازمان متفاوت است. فناوری‌های امروز به شرکت‌های مختلف این اجازه را می‌دهد که داده‌های ساختاریافته و بدون ساختارزا از منابع مختلف جمع‌آوری کنند.
از ذخیره‌سازی ابری و اپلیکیشن‌های تلفن همراه گرفته تا حسگر‌های اینترنت اشیا و موارد فراتر از آن برخی از داده‌ها در انبار‌های داده ذخیره می‌شوند که ابزار‌ها و راه‌حل‌های هوش تجاری می‌توانند به آن دسترسی داشته باشند. داده‌های خام یا بدون ساختار که برای یک انبار بسیار پیچیده و متنوع هستند، ممکن است به ابرداده اختصاص‌ داده‌ شده و در یک دیاچه داده ذخیره شوند.

۲. پردازش داده

هنگامی که داده‌ها جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند، باید سازماندهی آن‌ها نیز به‌شکل درستی صورت بگیرد تا نتایج دقیق در جست‌وجو‌های تحلیلی به‌دست بیاید. به‌خصوص زمانی که اطلاعات بزرگ و بدون ساختار هستند. داده‌های موجود به‌صورت تصاعدی رشد می‌کنند و تحلیل آن‌ها برای سازمان تبدیل به یک چالش خواهد شد.
یکی از گزینه‌های پردازش، پردازش دسته‌ای است که در طول زمان به بلوک‌های بزرگ داده نگاه می‌کند. پردازش دسته‌ای زمانی مفید است که بین جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها زمان بیشتری وجود داشته باشد. پردازش جریانی یک‌باره به‌دسته‌های کوچکی از دیتا می‌نگرد و تاخیر بین جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل برای تصمیم‌گیری را کوتاه می‌کند. پردازش جریانی اغلب پیچیده‌تر است و هزینه بیشتری هم دارد.

۳. تمیز‌کردن داده

داده‌های بزرگ یا کوچک برای بهبود کیفیت و اخذ نتایج قوی به تمیز‌شدن نیاز دارند. همه داده‌ها باید به‌درستی قالب‌بندی شوند و هرگونه داده تکراری یا نامربوط باید حذف یا حساب شود. داده‌های کثیف ما را از مسیر تصمیم‌گیری درست منحرف خواهند کرد و می‌توانند بینش‌های ناقصی در ما ایجاد کنند.

۴. تجزیه و تحلیل داده

تبدیل کلان داده به حالت قابل استفاده زمان زیادی می‌برد. پس از آماده‌شدن، فرایند‌های تحلیلی پیشرفته می‌توانند کلان داده‌ها را به بینش‌های بزرگ تبدیل کنند. برخی از این روش‌های تجزیه و تحلیل کلان دیتا عبارت‌اند از:
⦁ داده کاوی: از طریق مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگو‌ها و روابط با شناسایی ناهنجاری‌ها و ایجاد خوشه‌های داده، دسته‌بندی را انجام می‌دهد.
⦁ تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: از داده‌های تاریخی سازمان برای پیش‌بینی آینده، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌های آتی استفاده می‌کند.
⦁ یادگیری عمیق: الگو‌های یادگیری انسان را با استفاده از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای لایه‌بندی الگوریتم‌ها و یافتن الگو‌ها در پیچیده‌ترین و انتزاعی‌ترین داده‌ها تقلید می‌کند.

جمع‌بندی

در این مقاله تجزیه و تحلیل کلان داده‌ ها را بررسی کردیم و از اهمیت و مزایای تحلیل و حتی شیوه انجام این کار سخن گفتیم. ممنونیم که تا انتهای مقاله همراه ما بودید. امیدواریم از مطالب داخل مقاله بیشترین استفاده را کرده باشید.