Big Data چیست و در چه حوزه هایی کاربرد دارد ؟

Big Data چیست؟ بیگ دیتا اصطلاحی است برای شرح دادن حجم بزرگی از داده‌ها. منظور از این داده‌ها هم داده‌های ساختاریافته است و هم داده‌های ساختارنیافته. مقدار داده‌ها و حجم زیاد آنها در مقوله بیگ دیتا اهمیت ندارد بلکه آنچه مهم است، شیوه برخورد و استفاده سازمان‌ها از داده‌های بزرگ یا کلان داده‌ها است. داده‌های بزرگ می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌ها بهتر و اقدامات استراتژیک کسب‌وکار مورد استفاده قرار بگیرد و تأثیرگذاری فوق‌العاده‌ای نیز داشته باشد.

سابقه بیگ دیتا (big data) به چه زمانی بازمی‌گردد؟

اگرچه اصطلاح کلان داده یا داده‌های حجیم چند وقت است که مورد استفاده قرار می‌گیرد اما در واقع، عمل جمع‌آوری و ذخیره‌سازی اطلاعات در ابعاد بزرگ برای تجزیه و تحلیل، خیلی وقت است که صورت می‌گیرد. مفهوم داده‌های بزرگ در آغاز سال‌های ۲هزار میلادی رواج یافت و این نوع از داده‌ها به این شکل شرح داده شدند:

• حجم: سازمان‌ها، داده‌ها را از منابع مختلفی به دست می‌آورند. این منابع می‌تواند، شبکه‌های اجتماعی و... باشد. نگه‌داری این داده‌ها قبلا کار دشواری بود اما اکنون این مشکل مرتفع شده است.

• سرعت: داده‌ها به سرعتی غیرقابل تصور منتشر می‌شوند به همین دلیل رسیدگی به آنها نیازمند روش‌های مناسب است. برچسب‌های RFID، سنسورها و ابزارهای هوشمند دیگر برای مدیریت داده‌هایی که سریعا تولید می‌شوند، لازم هستند.

• تنوع: داده‌های بزرگ در قالب‌های مختلفی در دسترس هستند. به شکل عددی، ساختاریافته، ایمیل، ویدیو، تراکنش‌های مالی و... .

به دلیل اینکه داده‌های مختلف به شدت متنوع هستند و این تنوع با سرعت زیادی نیز تولید می‌شود، پیچیدگی بالایی برای تحلیل آنها به وجود می‌آید. در نتیجه هر سازمان و شرکتی باید نهایت دقت را در تشخیص و به کارگیری داده‌ها معتبر به کار بگیرد. اعتبار داده‌ها بسیار مهم است.

چرا داده‌های بزرگ مهم هستند؟

اهمیت بیگ دیتا (big data) به میزان و حجم داده‌ای که در اختیار دارید، نیست. بلکه اهمیت آن به شیوه استفاده شما از این حجم وسیع داده است. اگر منابع اطلاعاتی مختلف را با هوشمندی در اختیار بگیرید به اطلاعات بسیار ارزشمندی مانند: چرایی کاهش هزینه‌ها، روند توسعه محصول و تصمیم‌گیری‌های مناسب دست پیدا خواهید کرد. وقتی بیگ دیتا با روش‌های تجزیه‌وتحلیل صحیح همراه بشود، انجام امور زیر در کسب‌وکار میسر خواهد شد:

• تعیین دلایل شکست و نقوص مختلف در فرایندهای کسب‌وکار

• تعیین استراتژی‌های مناسب برای ارتقای محصول و بازاریابی

• تعیین ریسک فرایندهای مختلف در کوتاه‌ترین زمان ممکن

• تشخیص کارشکنی‌های رقبا پیش از آنکه بر سازمان اثری بگذارند.

در شناخت کلان‌داده‌ها (big data) ، مفاهیمی ضروری برای درک بهتر قضیه وجود دارند:

داده‌های ساختارنیافته چیست؟

داده‌های ساختارنیافته به طور رسمی و مرتب با پایگاه‌های داده سنتی مورد بررسی قرار نگرفته‌اند. مثلا مِتادیتا و توئیت‌های توئیتری نمونه‌ای از داده‌های ساختارنیافته هستند.

داده‌های چند-ساختاری چیست؟

داده‌های چند-ساختاری، داده‌هایی هستند که در نوع و فُرمت بسیار متنوع هستند و می‌توان آنها را از طریق تعامل انسان و ماشین به دست آورد. مثلا، اپلیکیشن‌های مختلف یا شبکه‌های اجتماعی نمونه‌ای از این تعامل هستند. آنچه مشخص است، اهمیت فوق‌العاده Big Data در موفقیت کسب‌وکارها است.بنابراین، شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف باید بدانند که بیگ‌دیتا چگونه می‌تواند در فعالیت‌های بازاریابی آنها وارد بشود. به کمک داده‌های بزرگ، شیوه درگیر ساختن مشتریان با برند به طور کلی تغییر می‌کند و تعاملات آنلاین و آفلاین مشتریان با برندها به شدت بهبود پیدا می‌کند.

کاربردهای کلان‌ داده‌ها در چه حوزه‌هایی است؟

صنایع مختلفی می‌توانند از داده‌های بزرگ استفاده کنند. نقش این داده‌ها در بانک‌داری، آموزش،  سلامت، دولت، تولید، خرده‌فروشی و… بسیار تأثیرگذار خواهد بود. در ادامه به نمونه‌ای از این کاربردها می‌پردازیم:

• بانک‌داری:

بانک‌ها با داده‌ها و اطلاعات به شدت گسترده‌ای رو به رو هستند. این گستردگی نیاز به ساز و کاری دقیق و اصولی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده منطقی از آنها دارد. نکته حائز اهمیت در مورد بهره‌گیری از داده‌ها منابع مختلف این است که صرفا نباید به رضایت مشتریان اندیشید بلکه داده‌های کلان می‌توانند در شناسایی تقلب‌ها و جلوگیری از کلاه‌برداری‌ها مختلف نقش داشته باشند. بیگ‌دیتا به صنعت بانک‌داری، دیدی وسیع می‌بخشد.

• آموزش:

استفاده از داده‌های حجیم به رشد سیستم‌های آموزشی، کمک‌های شایانی می‌کند. این داده‌ها مشخص می‌کنند که دانش‌آموزان در چه وضعیت تحصیلی قرار دارند و میزان افت یا پیشرفت را به خوبی نشان می‌دهند. علاوه بر این، به مدد داده‌های بزرگ، امکان طراحی سیستم‌هایی فراهم می‌شود که به واسطه آنها، ارزیابی و مقررات به شکلی نظام‌مند به کار آموزش جهت می‌دهند.

• دولت:

دولت‌ها نیز با بهره‌مندی از Big Data می‌توانند به تحلیل دقیقی از شرایط مختلف، مدیریت بهتر منابع و کاهش جرایم و … بپردازند. البته، گرچه استفاده از داده‌های بزرگ نقش مهمی در مدیریت ارگان‌های دولتی و توسعه امورات مختلف آنها می‌شوذ ولی دولت نیز وظیفه دارد تا شفاف‌سازی را در این زمینه رعایت کند و به هیچ‌عنوان به سراغ سؤاستفاده از داده‌ها نرود.

• حوزه سلامت:

ثبت اطلاعات بیماران، برنامه‌های درمانی، اطلاعات نسخه‌ها و… نیازمند در اختیار داشتن داده‌های مختلف هستند. در حوزه سلامت، استفاده از داده‌های بزرگ، حساس‌تر از سایر حوزه‌ها است زیرا حساسیت بالایی در آن وجود دارد و سرعت در رسیدگی به امور پزشکی و درمانی ضروری است. اگر مدیرین کلان‌داده‌ها در زمینه پزشکی به خوبی صورت بگیرد، گام‌های مهم و مؤثری در زمینه رفاه بیماران برداشته خواهد شد.

• تولید:

داده‌های کلان در زمینه تولید نیز حرف‌های زیادی برای گفتن دارند. به واسطه این داده‌ها، بهره‌وری و بهینه‌سازی تولید افزایش پیدا می‌کند و اتلاف منابع مختلف به حداقل می‌رسد. سرعت و دقت در بازار پررقابت امروز کلید پیروزی به شمار می‌رود. تولیدکنندگانی که به استفاده از داده‌های مناسب میل نشان می‌دهند و از این دست از داده‌ها در کسب‌وکار خود بهره می‌برند، به شدت موفق عمل می‌کنند و تصمیماتی با کمترین میزان خطر اخذ می‌نمایند.

• خرده‌فروشی:

ایجاد ارتباط و تعامل با مشتریان در صنعت خُرده‌فروشی به شدت مهم است. بهترین راه مدیریت تجربه مشتریان در خرده‌فروشی، مدیریت صحیح داده‌های بزرگ است. به کمک تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، اطلاعات مفیدی در دسترس قرار می‌گیرد. این اطلاعات نشان می‌دهند که راه مؤثر مدیریت تراکنش‌ها چیست و چگونه می‌توان اقدامات به تعویق‌افتاده در کسب‌وکار را دومرتبه سرو سامان داد. Big Data قلب خرده فروشی در مدیریت فرایندهای مختلف است.

Big Data چگونه عمل می‌کند؟

قبل از اینکه به عنوان یک سازمان یا مدیر کسب‌وکاری مشخص، اقدام به استفاده از داده‌های بزرگ کنید باید بدانید که این داده‌ها از کجا می‌آیند. منابع تولید کلان‌داده‌ها، یکی از موارد زیر است:

• داده‌های در جریان:

در این بخش‌بندی از تولید داده‌ها، سیستم‌های IT متصل به وبسایت‌ها، منبعی برای تولید داده به شمار می‌روند. برای مدیریت بهتر این داده‌ها، متخصصان می‌توانند به محض دریافت، آنها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم بگیرند که کدام داده را حفظ کنند و کدام داده را نادیده بگیرند.

• داده‌ها در شبکه‌های اجتماعی:

داده‌هایی که از تعاملات کاربران در شبکه‌های اجتماعی به دست می‌آید، اطلاعات بسیار جذابی فراهم می‌کنند. این اطلاعات برای قسمت‌هایی از کسب‌وکار مانند: بازاریابی و فروش بسیار مفید واقع می‌شوند. گاهی‌اوقات، این داده‌ها به شکل ساختارنیافته و نیمه‌ساختاریافته هستند. به همین خاطر، استفاده و تحلیل آنها کمی چالش‌برانگیز می‌شود.

• منابع عمومی در دسترس:

حجم وسیعی از داده‌ها از طریق منابعی عمومی در اختیار کاربران قرار دارد. برای نمونه در اروپا، پورتال داده‌های باز اتحادیه اروپا منبع بی‌نظیری برای استخراج داده است.

بعد از اینکه داده‌های استخراج شدند، باید به فکر تصمیم‌گیری درباره تحلیل و مدیریت آنها باشید. در گذشته، ذخیره‌سازی داده‌ها بسیار دشوار بود. در حالی‌که اکنون این مشکل به کلی مرتفع شده است و امکان ذخیره داده‌ها در حجمی کلان و غیرقابل تصور به سادگی ممکن گشته است.

برخی از سازمان‌ها، هیچ‌گونه داده‌ای را برای تجزیه‌وتحلیل حذف نمی‌کنند. چنین رویه‌ای با وجود فناوری‌های سطح بالایی چون: محاسبات شبکه یا تحلیل درون-حافظه‌ای میسر شده است. البته، بیشتر سازمان‌ها ترجیح می‌دهند قبل از شروع تجزیه و تحلیل‌ها، داد‌ه‌های نامناسب را حذف کنند.

هر چقدر دانش بیشتری در مورد زمینه کاری خود داشته باشید، با اعتماد به نفس بیشتری تصمیم‌گیری خواهید کرد. دانش، چیزی نیست جز اطلاعاتی که خردمندانه به کار گرفته می‌شوند و دیدی دقیق‌تر نسبت به اوضاع بازار و شرایط مختلف به شما عرضه می‌کنند. به عبارت دیگر، دانش اطلاعات پردازش شده است. اتخاذ تصمیمات مناسب در سایه اطلاعات کافی و مفید بسیار ساده‌تر خواهد بود و استراتژی‌های موفق‌تری نیز به وجود خواهند آمد.

در گام نهایی باید به دنبال فناوری‌های مناسب و مفیدی باشید که به بهترین شکل ممکن، داده‌ها را تولید و تحلیل می‌کنند. در جمع‌آوری داده‌ها باید از پردازش‌گرهایی استفاده کرد که سرعت بالایی دارند. تا جایی که ممکن است از منابع تولید داده رایگان بهره برد و در پردازش نیز سرعت و دقتِ ابزارهای مختلف را در نظر گرفت.