بیگ دیتا یا کلان داده چیست؟ (ویژگی‌ها و کاربردهای Big Data)

بیگ دیتا (Big Data) را می‌توان به بازی خط و نقطه‌ دوران کودکی تشبیه کرد؛ همان بازی‌ای که با اتصال نقطه‌ای به نقطه دیگر، اَشکال مختلفی روی کاغذ می‌کشیدیم. برای ساده‌تر‌کردن پاسخ پرسش «Big Data چیست؟»، به مجموعه‌‌ای از آمار و اطلاعات می‌‌توان اشاره کرد؛ مجموعه‌ای که با تحلیل و بررسی آن بتوانیم نتیجه‌ای را پیش‌بینی یا مشکلی را حل کنیم.

آنچه اهمیت دارد، کاربرد کلان داده (‌Big Data Applications) است؛ وگرنه انبوهی از داده بلااستفاده چندان به‌ کارتان نخواهد آمد. در این مطلب از بلاگ پارس پک، کاربردهای کلان داده را بررسی و شما را با این مفهوم بیشتر آشنا خواهیم کرد. اگر قصد دارید اطلاعات خاص را تحلیل یا اتفاق‌هایی را برای بهبود کسب‌وکارتان پیش‌بینی کنید، خواندن این مطلب به شما کمک می‌کند تا با جمع‌آوری داده‌های کاربردی، بهترین تصمیم‌ را برای بهبود عملکرد خود بگیرید.

کاربرد بیگ دیتا (Big Data) چیست؟ از پزشکی تا بانکداری

در همین ابتدای مطلب، با آشنایی با چند کاربرد اساسی بیگ دیتا متوجه خواهید شد که چقدر استفاده و تحلیل آن اهمیت دارد. ساده‌ترین مثال از کاربرد بیگ دیتا استفاده از آن در سرویس‌های مکان‌یابی مثل Waze یا Google Map است؛ سرویسی که در آن داده‌های مربوط به موقعیت مکانی شما هرلحظه تحلیل و بررسی می‌شود. در‌ادامه، با چند مثال کاربردی قضیه را برایتان روشن‌تر خواهیم کرد.

۱. کاربرد بیگ دیتا در پزشکی؛ تحلیل اطلاعات پزشکی برای پیشگیری یا درمان

در پزشکی، اغلب کلان داده باتوجه‌به هدف سلامتی شهروندان برای پیشگیری از بیماری تحلیل و بررسی می‌شود. اپلیکیشن‌های اختصاصی پزشکی یا تجهیزات مهندسی پزشکی متنوعی براساس سوابق و تجربه بیماران و دغدغه‌ها یا درمان بیماران طراحی شده‌اند. برای مثال، اپلیکیشن Alayacare نوعی اپلیکیشن مراقبت از بیماران و سالمندان در خانه است که با هدف بررسی و تجزیه‌وتحلیل اطلاعات بیماران ساخته شده است.

۲. کاربرد بیگ دیتا در بورس؛ برای تحلیل نمودار صرافی‌های جهانی

اگر تریدر یا سرمایه‌گذار هستید، احتمالاً از اهمیت انتخاب زمان درست خرید‌و‌فروش ارز دیجیتال اطلاع دارید. فرضیه‌هایی که از نمودارهای مختلف صرافی‌های جهانی ارز دیجیتال مشاهده می‌کنید، براساس اطلاعات گذشته یا پیش‌بینی اتفاق‌های آینده با فرضیه‌های فعلی است.

۳. کاربرد بیگ دیتا در صنایع تولیدی؛ برای تولید و طراحی محصول براساس نیاز بازار

بررسی و تحلیل کلان داده در صنایع تولیدی کمک می‌کند محصولات براساس نیاز بازار و سلیقه مشتری تولید شوند. بدین‌ترتیب، با ایجاد خط‌تولید بهینه و به‌صرفه تا حد زیادی از تولید کالاهای معیوب و کم تقاضا جلوگیری می‌شود.

۴. کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری؛ بهبود عملکرد بانک براساس رفتار مشتری

در صنعت بانکداری، به‌کمک کلان داده می‌توان رفتار آنلاین مشتریان را بررسی و تحلیل کرد. بدین‌ترتیب، مطابق با رضایت مشتری بانک‌ها می‌توانند عملکردشان را بهبود دهند. برای مثال، کلان داده با فناوری هوش مصنوعی می‌تواند از چت‌باکس‌هایی استفاده کند تا محدودیت‌های کمبود منابع انسانی در بانک‌ را جبران کند. علاوه‌بر‌این، کاربران با استفاده از کلان داده به‌کمک فناوری ماشین لرنینگ می‌توانند چک‌های خود را به‌صورت اینترنتی و بدون نیاز به حضور در بانک پاس کنند.

۵. تحلیل اطلاعات تحصیلی؛ یکی از کاربرد‌های بیگ دیتا در آموزش 

مثال این قضیه به زمان کنکور برمی‌گردد. اگر انتخاب رشته به‌کمک مشاور را تجربه کرده باشید، احتمالاً به‌خاطر می‌آورید که مشاور با بررسی اطلاعاتی همچون رتبه دروس و میزان علاقه و اطلاعات دیگر تعیین رشته می‌کرد.

کاربرد بیگ دیتا در ایران

در ایران، کمبود استفاده از بیگ دیتا همچنان خود را در همه عرصه‌های پزشکی، صنعتی، تولیدی، بانکداری و… نشان می‌دهد. درواقع، استفاده از کلان داده به قانون‌گذاری‌ها، حمایت‌ از داده‌های شخصی، داشتن تخصص در تحلیل، حفظ حریم شخصی و تأمین سخت‌افزار و نرم‌افزارهای تخصصی نیاز دارد. با وجود تمام کاستی‌ها در کاربردهایی که گفتیم، مثالی از کاربرد بیگ دیتا در ایران را می‌توان در دیجی‌کالا جست‌وجو کرد. دیجی‌کالا با استفاده از اطلاعاتی که از رفتار کاربران خود به‌دست می‌آورد، سعی می‌کند عملکرد خود را بهبود و میزان فروش را افزایش دهد.

ویژگی Big Data چیست؟

هنگام صحبت درباره ویژگی‌های کلان داده‌، معمولاً سه ویژگی حجم و سرعت و تنوع اطلاعات با نماد 3v مطرح می‌شود. شش ویژگی اساسی بیگ دیتا عبارت‌اند از:

• حجم (Volume)
• تنوع (Variety)
• سرعت تولید (Velocity)
• تغییرپذیری (Variability)
• صحت داده (Veracity)
• ارزش (Value)

درادامه، هریک از این ویژگی‌ها را توضیح می‌دهیم.

۱. حجم (Volume)؛ انبوه اطلاعات در انواع مختلف

وقتی از کلان داده صحبت می‌کنیم، منظور حجمی از داده‌هاست که با ابزار معمولی و به‌طور‌عادی نتوانیم آن‌‌ها را تحلیل کنیم.‌ در برخی مقاله‌ها، ممکن است حجم داده را با واحدهایی مثل ترابایت یا پتابایت تعریف کنند. این نکته را به‌خاطر بسپارید که واحد هر داده به نوع آن بستگی دارد؛ بنابراین، برای تحلیل حجم داده‌هایی مثل فیلم یا تصویر در‌مقابل داده‌های نوشتاری به‌کار‌بردن واحدهایی مثل ترابایت یا پتابایت چندان کارایی ندارد.

۲. تنوع (Variety)؛ شامل ایمیل، عکس، ویدئو یا پی‌دی‌اف 

امروزه، می‌توان از داده‌های متنوع به‌صورت ایمیل، عکس، فیلم، دستگاه مانیتورینگ، پی‌دی‌اف یا ویس برای تجزیه‌وتحلیل استفاده کرد؛ درنتیجه، فقط از یک نوع اطلاعات مانند داده‌های نوشتاری استفاده نمی‌شود.

۳. سرعت تولید (Velocity)؛ افزایش اطلاعات در لحظه

در کلان داده، جمع‌آوری اطلاعات کاری مقطعی نیست؛ یعنی داده‌ها و حجم آن‌ها همچنان افزایش پیدا می‌کند؛ به‌خصوص اینکه به‌لطف وجود اینترنت، جمع‌آوری‌ حجم زیاد داده راحت‌تر شده است. این قضیه را می‌توانید در بازدید از شبکه‌های اجتماعی مشاهده کنید؛ مثلاً طی جست‌وجو در اینستاگرام در چند دقیقه درگیر بمباران اطلاعاتی می‌شوید.

۴. تغییرپذیری (Variability)؛ داده‌های متنوع و متفاوت 

از‌آن‌جاکه کلان داده‌ها متنوع هستند، در یک دسته‌بندی قرار نمی‌گیرند؛ درنتیجه، ممکن است در مواقعی  شاهد ناهماهنگی داده‌ها باشیم. با‌این‌حال، طبق ویژگی تغییرپذیری با داده‌های مختلفی روبه‌رو هستیم که امکان یکسان‌سازی آن وجود دارد.

۵. صحت داده (Veracity)؛ داده‌هایی صحیح با منابع استاندارد

کلان داده مجموعه اطلاعاتی صحیح است که از منابع استاندارد جمع‌آوری شده است. ویژگی صحت داده‌ها به تحلیلگران کمک می‌کند تا علاوه‌بر دقت زیاد، اشتباه و خطای کمتری مرتکب شوند؛ زیرا در‌غیر‌این‌صورت، تحلیل داده‌های خطا ممکن است مراحل بعدی را نیز تحت‌تأثیر قرار دهد.

۶. ارزش (Value)؛ اطلاعاتی مفید برای هدفی مشخص

بیگ دیتا حاوی اطلاعاتی ارزشمند است که هم‌سو با هدفی جمع‌آوری می‌شود؛ وگرنه جمع‌آوری‌ اطلاعات فایده‌ای نخواهد داشت. شاید به‌نظرتان رسیده باشد که حجم زیاد داده‌ها مفید است؛ اما در‌واقع آنچه اهمیت دارد، ارزش و کارایی داده‌های جمع‌آوری شده است.

انواع کلان داده چیست؟

هر نوع تحلیل بیگ دیتا به هدف کسب‌و‌کاری بستگی دارد که قصد دارید آن را اجرا کنید. فارغ از هدف تحلیل دیتا، خروجی هر کلان داده معمولا گزارش، مدل، الگو یا پیش‌بینی است. به‌طور‌کلی، می‌توان انواع بیگ دیتا را به چهار مدل مختلف تقسیم‌بندی کرد:

۱. تحلیل توصیفی کلان داده؛ تحلیل به‌کمک جدول و نمودار

در نتایج تحلیل‌های توصیفی، به نمودار یا جدول می‌رسیم. به‌کمک این تحلیل، مدیران می‌توانند با تمرکز روی اتفاق‌های گذشته متوجه شوند که چه اتفاقی در نقطه‌ای خاص در حال رخ‌دادن است؛ مانند تفاسیری که احتمالاً در جمع دوستان و آشنایان از عملکرد سازمان یا مجموعه یا دولت می‌شنوید.

۲. تحلیل تشخیصی کلان داده؛ تحلیل چرایی مشکل

تحلیل تشخیصی دنبال چرایی مشکل است. درواقع با یک قدم جلوتر از تحلیل توصیفی، به هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ وابسته است. مثال بارز این نوع تحلیل زمانی است که مادر خانواده با دیدن شام‌نخوردن و صحبت‌نکردن شما به افسردگی‌تان پی می‌برد.

۳. تحلیل پیش‌بینی کلان داده؛ تحلیل به‌کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی

در این نوع تحلیل، با کنارهم قرار‌دادن الگوهای هوش مصنوعی می‌توان وقوع اتفاقی را قبل از رخ‌دادن آن حدس زد. برای مثال، زمانی‌که به‌عنوان مدیر مارکتینگ شرکتی الگوریتم‌های هوش مصنوعی مثل گوگل آنالیتیکس را بررسی می‌‌کنید تا برای کمپین جدید میزان جذب کاربر را پیش‌بینی کنید، از تحلیل پیش‌بینی کلان داده استفاده می‌کنید.

۴. تحلیل تجویزی؛ پیچیده‌ترین نوع تحلیل کلان داده

در این نوع تحلیل که پیچیده‌ترین تحلیل‌ بیگ دیتا به‌شمار می‌رود، راهکار مشکلاتی مشخص می‌شود که هنوز رخ نداده است. در تحلیل تجویزی به‌کمک فناوری ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی، می‌توان تأثیر تصمیم‌گیری‌های آینده را برای گرفتن بهترین نتیجه فهمید؛ درنتیجه با دانستن فرصت‌های آینده، خطرهای احتمالی را کاهش می‌دهند.

نحوه کار بیگ دیتا؛ کلان داده چگونه کار می‌کند؟

اطلاعات بیگ دیتا را به‌کمک تکنیک‌ها و فناوری‌های مختلفی می‌توانید پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنید. ازجمله تکنیک‌های پردازش اطلاعات می‌توان به انجام آزمون A/B یا ماشین لرنینگ یا پردازش به‌کمک هوش مصنوعی اشاره کرد. پیش از اینکه کسب‌و‌کارها از کلان داده‌ها استفاده کنند، باید منابع و مکان‌ها و رفتار‌های کاربران را بررسی کنند. پنج مرحله مهم برای استفاده از بیگ دیتا وجود دارد که عبارت‌اند از:

۱. تنظیم استراتژی کلان داده

در سطوح پیشرفته، استراتژی کلان داده طرحی است که به بازیابی، ذخیره، جمع‌آوری و مدیریت دیتا کمک می‌کند و آن را بهبود می‌بخشد. بدین‌ترتیب، احتمال موفقیت کسب‌وکار افزایش پیدا می‌کند. استراتژی بیگ دیتا براساس اهداف تجاری تعیین می‌شود؛ به‌همین‌دلیل، نیاز است که استراتژی را به چشم دارایی ارزشمند تجاری نگاه کرد.

۲. شناسایی منابع کلان داده

داده‌های حاصل از اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی تکنولوژی پیشرفته‌ای در زمینه‌های مختلف به‌وجود آورد؛ مانند وسایل پوشیدنی در تجهیزات پزشکی یا ابزارهای پیشرفته تجهیزات صنعتی. با بررسی اطلاعات به‌دست‌آمده از‌طریق هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء، اطلاعات رسانه‌های اجتماعی و داده‌های عمومی یا هر منبع دیگر، نیاز است تعیین کنید که کدام منبع به تحلیل و بررسی نیاز دارد.

۳. بازیابی و مدیریت و ذخیره اطلاعات

سیستم‌های محاسباتی پیشرفته سرعت و قدرت لازم برای دسترسی به کلان داده‌ها را فراهم می‌کنند. برخی از اطلاعات به ذخیره در فضای سنتی نیاز دارند و برخی دیگر از‌طریق ذخیره در فضاهای ابری، هزینه و فضای کمتری اشغال می‌کنند.

۴. تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها

به‌کمک فناوری‌های جدید در تجزیه‌و‌تحلیل، سازمان‌ها می‌توانند هر داده‌ای را بررسی و تجزیه‌وتحلیل کنند. هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ بهترین راه‌های تحلیل‌ داده‌های بزرگ هستند.

۵. گرفتن تصمیمات هوشمندانه و مبتنی‌بر داده

داده‌هایی با نتایج مطمئن و مدیریت‌شده به تصمیم‌گیری درست منجر خواهند شد. هر کسب‌و‌کاری برای برنده‌شدن دربرابر رقبایش، به داده‌های باارزش و مطمئن نیاز دارد تا از این طریق تصمیم درستی برای پیشرفت کسب‌وکارش بگیرد. درنتیجه، سازمان‌های داده‌محور (مجموعه‌هایی که براساس داده‌های دقیق تصمیم‌گیری می‌کنند) عملکرد بهتری خواهند داشت.

ابزارهای بیگ دیتا؛ نرم‌افزار‌های تخصصی برای تحلیل دیتا 

همان‌طور‌که پیش‌از‌این گفتیم، برای استفاده از بیگ‌دیتا به ابزارهای خاصی نیاز دارید. این ابزارها با مشخص‌‌کردن نیاز و هدفتان کار تحلیل را راحت‌تر می‌کنند. البته اگر قصد دارید خودتان داده‌ها را مستقیماً تحلیل کنید، شاید چندان به‌کارتان نیاید. برخی از ابزارهای تخصصی برای تحلیل دیتا ازاین‌قرارند:

• SAS
• IBM SPSS Modeller
• knim
• orange
• Xplenty
• Improvado
• Analytics

آموزش و بررسی هرکدام از ابزارهای تحلیل بیگ دیتا بحث جامعی است و در این مقاله، معرفی آن‌ها در حد آشنایی و جست‌وجوی راهکار مدنظر کافی خواهد بود. همچنین، اگر کسب‌وکار متوسط یا کوچکی را اداره می‌کنید، به‌کمک ابزار رپیدماینر (Rapidminer) می‌توانید مشتریان را دسته‌بندی و تقاضا را پیش‌بینی کنید. این ابزار به کدنویسی نیاز ندارد و کار با آن ساده است و به شما در مدیریت خطرهای مالی کمک بسیاری خواهد کرد.

مزایا و معایب Big Data چیست؟

بیگ دیتا با اطلاعات باکیفیت به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتری را به‌درستی تحلیل و بررسی کنند؛ درنتیجه با بهبود تجربه مشتری و افزایش رضایت او، سود بیشتری نصیب کسب‌وکار خواهد شد. علاوه‌بر‌این، آنالیز درست باعث می‌شود تا خطرهای مالی را به‌موقع شناسایی و بدون هدر‌دادن سرمایه و زمان، کمپین‌های مؤثر و هدفمندی برپا کنید. به‌طور‌کلی، از مزایای کلان داده هدفمند و دقیق می‌توان به این‌ها اشاره کرد:

• تحلیل درست رفتار مشتری و بهبود تجربه کاربری
• مدیریت خطرهای مالی
• بهبود تولید و توسعه محصول
• برگزاری کمپین‌های هدفمند و موثر
• کاهش هزینه‌های سازمان و افزایش عملکرد

ناگفته نماند که در‌کنار مزایای تحلیل داده، نمی‌توان از این نکته چشم‌پوشی کرد که دسترسی به منابع و داده‌های باکیفیت و دقیق راحت نیست. این یعنی مزایای بیگ‌دیتا زمانی کاربردی خواهد بود که اطلاعاتی باکیفیت دراختیارتان قرار دهد. شایان ذکر است که علاوه‌بر نیاز به زیرساخت و سخت‌افزار مناسب، یکپارچه‌سازی انبوه اطلاعات زمان‌بر و پرهزینه‌ است. فراموش نکنید که مزایای استفاده از بیگ دیتای باکیفیت بیشتر از معایبش است.

جمع‌بندی

بیگ دیتا چیست؟ کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) حکایت همان ستاره‌های آسمان شب را دارد؛ آسمانی که گذشتگان می‌توانستند از‌طریق اتصال ستاره‌ها موجوداتی را بسازند یا مسیرشان را بیابند یا اتفاقات را روزمره پیش‌بینی کنند. امروزه، داده‌های ما به‌جای ستاره‌ها اطلاعات انبوهی هستند که آن را به‌عنوان کلان داده می‌شناسیم.

در این مطلب از بلاگ پارس پک، کاربرد بیگ دیتا در صنایع مختلف را بررسی و مزایا آن را بیان و ابزارهای تخصصی‌اش را معرفی کردیم. باتوجه‌به ویژگی بیگ دیتا و حجم موردنیاز اطلاعات، استفاده از آن اغلب در کسب‌وکارهای بزرگ‌ کاربردی است. کار با کلان داده و تحلیل دیتا در آینده به مهارتی تخصصی تبدیل خواهد شد و نقش بسزایی در بهبود عملکرد کسب‌وکارها ایفا خواهد کرد. نظر شما درباره آینده بیگ دیتا چیست؟ آیا تاکنون استفاده از بیگ دیتا را تجربه کرده‌اید؟ دیدگاهتان را در بخش کامنت با ما در میان بگذارید.

سؤالات متداول

۱. بیگ دیتا چیست؟

کلان داده (Big Data) به انبوه داده‌هایی می‌گویند که برای هدفی خاص ذخیره و تحلیل و بررسی می‌شود.

۲. کاربرد کلان داده چیست؟

بیگ دیتا در حوزه پزشکی، صنعتی، بانکداری، دیجیتال مارکتینگ، حسابداری و سایر صنایع کاربرد دارد.

۳. هدف از جمع‌آوری بیگ دیتا چیست؟

بیگ دیتا زمانی کاربرد دارد که از کیفیت و دقت بسیار زیاد برای تحلیل برخوردار باشد تا تصمیم‌گیری حاصل از آن برای بهبود کسب‌و‌کار نیز به‌طور‌دقیق انتخاب شود.