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 آنها 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 آنلاین 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 آسیب 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....