کلان داده (Big Data) چیست؟


بیگ دیتا یا کلان داده حجمی از داده های گسترده می باشد که پیچیده و سریع اند ، پردازش این داده ها با روش های معمول مشکل ساز و هزینه براست ، نگهداری از این اطلاعات و داده ها نیازمند یک پردازش بسیار قویی است. کلان داده اصطلاحی پرکاربرد در فناوری اطلاعات است ، این داده در هر لحظه افزایش می یابد . اصطلاح بیگ دیتا یا کلان داده در سال 2000 توسط تحلیلگر صنعتی به نام داگ لنی معرفی شد او این نوع داده را سه کلمه توصیف کرد :

  • Variety
  • Volume
  • Velocity

این سه کلمه به معنای حجم، شتاب و تنوع میباشد . ذخیره سازی داده با به دلیل بالا بودن حجم آن ها کاری بسیار دشوار است به طور مثال اینترنت اشیا ، ویدیوها ، شبکه های اجتماعی و... نیازمند یک ذخیره سازی بهینه هستند که حجم آن ها را در برگیرد ، پلتفرم هایی مثل Hadoop  و data lakes این ذخیره سازی ها را به راحتی برای کلان داده ها انجام میدهند.

اینترنت اشیا داده ها را در لحظه و به سرعت در اختیار کاربران قرار میدهد که تگ هایی مانند RFID به راحتی مدیریت این داده های بزرگ را انجام میدهد. تنوع داده با فرمت های مختلف و عدد های مختلف همراه بودند و مدت زمان بسیاری را هدر می دادند اما امروزه داده ها هر چقدر پیچیده  باشند میتوانید قالب انها را تغییر دهید و به کار خود سرعت عمل ببخشد.


کلان داده (Big Data)


کاربردهای کلان داده 


از جمله کاربردهای این نوع داده میتوان به موارد زیر اشاره کرد: 


  • بهداشت و سلامت : این داده ها به شناسایی و پیشگیری از بیماری ها کمک میکنند با کمک داده هایی که در تحقیقات پزشکی نیز به کار میرود ،داروهای بسیاری نیز ساخته میشود ، همچنین امروزه کاربران بسیاری با تلفن های همراه خود می توانند سوابق سلامتی خود را ثبت کنند.
  • پیش بینی آب و هوا : داده های بسیاری توسط ماهواره ها برای اعلام وضعیت آب و هوا دریافت می شود ، از این پیشبینی ها میتوان برای جلوگیری از احتمال وقوع حادثه استفاده کرد.
  • تولید محصولات : برای تولید یک محصول نمیتوان بدون هیچ برنامه اقدام کرد بنابراین بسیاری از کمپانی ها از کلان داده ها برای پیشبینی بازخورد و موفقیت های تولیدات محصول در بخش وسیعی کمک گرفت . همچنین میتوان با نظرات مشتریان به تولید محصول بهتر رسید که همه این عملیات نیازمند جمع آوری کلان داده ها میباشد.
  • پیشبینی مشتریان : با استفاده از کلان داده ها میتوان رفتار مشتریان و الگو های رفتاری ان ها را پیش بینی کرد با کمک این الگو ها ، کسب و کارها و بازاریابی های بسیار پر رونقی را ایجاد کرد.
  • جلوگیری از تقلب : این نوع داده ها میتوانند با شناسایی الگو های تقلب و کلاهبرداری از این اقدام جلوگیری و آنها را شناسایی کنند ، شرکتهایی که خرید و فروش انلاین و بانکداری ها بسیار از این روش  استفاده میکنند.
  • بررسی شبکه های اجتماعی :  کلان داده های شبکه های اجتماعی یکی از بهترین داده ها هستند که با کمک نظرات مشتریان در شبکه ها میتوان الگوهایی را برای تحلیل داده ها استفاده کرد.
  • تجزیه و تحلیل داده ها : این نوع داده ها به شرکت ها کمک میکنند که با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، الگو ها و... رفتار مشتریان را درک کنند و تصمیمات بهینه ای را برای عملیات بهتر استفاده کنند.
  • ذخیره داده : شرکت ها در کنار ذخیره سازی اطلاعات خود ، برای داده های بزرگ نیازمند ذخیره سازی بهینه هستند. از Hadoop و فضای کلود برای ذخیره سازی کلان داده ها میتوان استفاده کرد.



کلان داده (Big Data)


در حوزه هایی مانند صنایع کلان داده ها اهمیت فراوانی دارند ، اینترنت اشیا ، حجم اطلاعات و تحلیل و تجزیه آنها در مقیاس بزرگ و کوچک لازمه کار این حوزه میباشد . با استفاده از کلان داده ها پردازش و مدیریت ، ذخیره سازی و... داده ها به راحتی ممکن میشود.


اهمیت کلان داده 


کلان داده ، مجموعه ای از داده های پیچیده و گسترده ایست که پردازش آنها با روش های معمول امکان پذیر نمی باشد ، به روش ساده تر کلان داده ها اطلاعاتی هستند که حجم بالایی دارند و برای کسب و کارها یک امتیاز مثبت تلقی می شوند چراکه دیدگاه های جدید را منتقل میکنند.اهمیت این داده ها فراتر از آن چیزی است که گفته شد به طور مثال :

  • تشخیص تقلب و جلوگیری از تاثیر آن بر روی یک سازمان
  • ریسک پذیری را در کسری از زمان نمایش داده میشود
  • ارزش طول عمر مشتری و معرفی پیشنهادات و کسب سود
  • یافت ریشه اصلی مشکلات و نواقص یک سازمان 


تمامی این موارد از بهره گیری کلان داده ها میباشد.


نتیجه گیری 


کلان داده ، اطلاعاتی وسیع و گسترده ای میباشند که در بسیاری از موارد اسیب ها و مشکلات را بررسی میکنند ، همچنین با پیش بینی رفتار ، آب و هوا و... اطلاعات مفیدی را ارائه میدهند که بر پایه این اطلاعات بهینه شده ، درصد بسیاری از مشکلات ریشه کن میشود. کلان داده ها در صنعت های بسیاری پیشگام شده به طور مثال در حوزه پزشکی ، بانکداری ، پیش بینی رفتار و عملکرد مشتریان و کسب و کارو....