Data یا بیگ دیتا چیست؟ آشنایی جامع با معنی بیگ دیتا

دنیا در همه جهات و با سرعت بسیار زیاد، در حال رشد است و یکی از ساده‌ترین آثار این رشد سریع، داده‌های ناتمامی هستند که در هر ثانیه، تولید می‌شوند. رایج‌ترین و معمولی‌ترین سرگرمی عصر حاضر یعنی استفاده از شبکه‌های اجتماعی، به‌تنهایی مسئول تولید بخش زیادی از داده‌ها است و در این میان باید دیگر مولدین داده را هم مثل اینترنت اشیا، داده‌های تولید شده توسط ماشین‌ها و سیستم‌های اتومات، لاگ‌ها و ده‌ها بخش دیگری که در نتیجه کار آن‌ها، انواع داده تولید می‌شوند، در نظر بگیریم. برخلاف تصور اغلب افراد، بیگ دیتا در حال حاضر یک موضوع تخصصی نیست و از مهم‌ترین موضوعاتی است که زندگی همه افراد عادی را هم به شکل‌ها مختلفی تحت تاثیر قرار می‌دهد. بنابراین همه ما باید بدانیم که بیگ دیتا چیست ، چه کاربردهایی دارد و چطور می‌توانیم برای تسهیل بخش‌های مختلف زندگی، از آن استفاده کنیم. همراه ما باشید تا پاسخ تمام این سوالات و خیلی موارد مهم‌تر دیگر را با هم بررسی نماییم.

مفهوم بیگ دیتا چیست؟

قبل از هر چیزی باید بدانید که مفهوم Big Data یا کلان داده چیست. در تعریف ساده و عام بیگ دیتا، باید بگوییم داده‌های با حجم بسیار زیاد که مدام در حال تولید و افزایش هستند، کلان داده نامیده می‌شوند. به عبارت دیگر، این داده‌ها از مجموعه‌های پیچیده‌ای ساخته می‌شوند و به همین دلیل، پردازش و ذخیره‌سازی یا حتی مرتب‌سازی آن‌ها توسط نرم‌افزارهای سنتی و رایج، امکان‌پذیر نیست.

تعریف دقیق‌تر و علمی بیگ دیتا بدین شکل است: ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و یا غیر ساختار یافته که توسط سازمان‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند. سازمان‌ها می‌توانند با کمک این داده‌ها، پروژه‌های ماشین لرنینگ را راه‌اندازی کنند، سیستم مدل‌سازی‌های گوناگون بسازند و هر نوع پیش‌بینی یا تحلیل مورد نیاز به حجم بسیار زیادی از داده را اجرا کنند و رفتار کاربران عادی یعنی ما را در دنیای واقعی، بررسی کرده و از آن استفاده نمایند.

معمولا بیگ دیتا بر اساس سه مشخصه اصلی که با توجه به معادل انگلیسی‌شان، 3V گفته می‌شوند، قابل تشخیص خواهند بود:

• حجم یا همان Volume: بیگ دیتا شامل حجم بسیار زیادی از انواع داده‌های موجود در محیط‌های مختلف است.
• تنوع یا همان Varity: تنوع داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های کلان داده، بسیار زیاد بوده و انواع داده‌ها را در بر می‌گیرد.
• سرعت یا همان Velocity: سرعت تولید، جمع‌آوری و پردازش داده‌ها در بیگ دیتا، بسیار بالا است.

با این توضیحات ساده و کوتاه و پس از بررسی معنی بیگ دیتا، بد نیست که نیم‌نگاهی به تاریخچه این داده‌های بسیار بزرگ بیندازیم.

تاریخچه بیگ دیتا

بر خلاف اغلب موضوعات مدرن و امروزی که می‌توان تاریخ دقیق ابداع یا پیدایش آن‌ها را تعیین کرد، حتی با یک سرچ کوتاه در اینترنت متوجه خواهید شد که هیچ توافق دقیقی برای تاریخچه پیدایش بیگ دیتا وجود ندارد. برخی عقیده دارند که کلان داده از اوایل 1990 و با تلاش‌های «جان آر. مارشی»، محقق و کارشناس علوم کامپیوتر، رواج پیدا کرده است. بر طبق همین نظریه، این افراد، مارشی را پدر بیگ دیتا می‌نامند.

برخی دیگر نیز عقیده دارند که اصطلاح بیگ دیتا در سال 2005، توسط «راجر موگالس» و گروه O’Reilly Media ایجاد شده است. نکته جالب‌تر این است که اختلاف نظرها به همین دو مورد محدود نشده و برخی دیگر عقیده دارند که ایده «بیگ دیتا»، تا سال 2010 به وجود نیامده بود.

در هر صورت، باید بگوییم که بیگ دیتا یک موضوع تازه و جدید نیست. انسان‌ها هزاران سال است که داده‌های خود را به شکل‌های گوناگونی ثبت کرده و تحلیل می‌کنند. هر چند در دهه‌های اخیر و با رشد سریع فرآیند تولید داده‌ها، بیگ دیتا و همه مسائل مرتبط با آن، دست‌خوش تغییرات گسترده‌ای شد. شاید هنوز هم نمی‌دانید که چرا کلان داده برای کاربران عادی امروز نیز اهمیت دارد که در این صورت، بهتر است هر چه سریع‌تر دلایل اهمیت بیگ دیتا را در کنار هم بررسی کنیم.

دلایل اهمیت و جذابیت Big Data چیست؟

کمپانی‌های بزرگ با استفاده از بیگ دیتا در سیستم‌های پردازش و تحلیل داده‌های خود، می‌توانند پردازش داده‌ها را بهینه‌سازی کنند. سرویس خدمات و پشتیبانی از مشتریان بسیار بهتری ارائه دهند. در نتیجه استفاده از کلان داده، میزان سود و فروش خود را به شکل قابل توجهی بالاتر ببرند.

سازمان‌هایی که از کلان داده در فرآیند توسعه و رشد خود استفاده کنند، برگ برنده و اهرم رقابتی بسیار موثرتری نسبت به دیگر رقبای خود دارند. دلیل این برتری رقابتی، امکان تحلیل بهتر بازار و رفتار کاربران با کمک کلان داده و تصمیم‌گیری بسیار بهتر با کمک نتیجه تحلیل‌ها است. بدین شکل سازمان‌ها می‌تواند در مدت زمان بسیار محدودی، بهترین و کارآمدترین تصمیم‌ها را برای رشد سازمان خود بگیرند و با این کار، میزان رضایت مشتریان‌شان را افزایش دهند.

به عبارت دیگر باید بگوییم که بهترین و محبوب‌ترین مجموعه‌های دنیا در هر حوزه، با کمک بیگ دیتای خود و تحلیل دائمی آن، می‌توانند نیاز مشتری و علاقمندی او را درک کنند. سپس بر اساس نتایج آن تحلیل‌ها، قابلیت‌های تازه‌ای برای محصولات و خدمات خود توسعه داده یا قابلیت‌های فعلی خود را به‌روز رسانی نمایند. با این کار، حتی پیش از اینکه مشتری به نیازها و علاقه‌های خود آگاه شود، محصولات و خدماتی در اختیار او می‌گذارند که کاملا با نیاز او منطبق است.

این موضوع در هر حوزه و سازمانی، می‌تواند برگ برنده مجموعه‌های بزرگ و تاثیرگذار در دنیا باشد. همین نکته مهم باعث شده که بیگ دیتا، به یکی از جذاب‌ترین، مهیج‌ترین و مهم‌ترین موضوع بحث در هر صنعتی تبدیل شود. حالا و با این توضیحات، اجازه دهید که با هم بررسی کنیم کاربردهای بیگ دیتا چیست و در دنیای واقعی چه استفاده‌ای از کلان داده‌ها می‌شود. همراه ما بمانید.

کاربردهای بیگ دیتا در دنیای واقعی

برخی از مهم‌ترین کاربردهای Big Data در دنیای واقعی شامل این موارد هستند:

توسعه محصولات و خدمات بر طبق نیاز و علاقه کاربر

کمپانی‌های بزرگ هم‌چون نتفلیکس، از بیگ دیتا برای بررسی علایق مخاطبان خود استفاده می‌کنند. این کمپانی‌ها، با استفاده از داده‌های پیشین خود و نحوه بازخوردی که از مشتریان گرفته‌اند، یک سیستم پیش‎بینی می‌سازند. در این سیستم، محصولات پر طرفدار سابق با مشخصه‌های اختصاصی هر کدام، بررسی می‌شوند. سپس میزان موفقیت هر محصول و ارتباط آن با مشخصه‌ها کلیدی، سنجیده می‌شود.

در این سیستم، مشخصه‌های مهمی هم‌چون بازخوردها در شبکه‌های اجتماعی، تست‌های بازاریابی و…، برای تولید و انتشار محصولات جدید، تحلیل می‌شوند. بدین شکل، کمپانی‌های بزرگ درست بر طبق نیاز، سلیقه و علایق مخاطب هدف، محصولات پرطرفداری می‌سازند که موفقیت آن پیش از ساخت، تضمین شده است.

بررسی علایق، رفتارها و تمام واکنش‌های حسی ما، یکی از مهم‌ترین کاربردهای بیگ دیتا برای انواع سازمان‌ها است. ما نیز با درک دقیق نحوه کار کلان داده و تاثیر آن بر زندگی، می‌توانیم مسیر زندگی خود را به شکل سازنده‌تری انتخاب نماییم. البته پیش از این کار، باید فاکتورهای مهم و موثری را در نظر بگیریم که در حوزه‌های روانشناسی، به‌صورت کامل بررسی شده‌اند.

پادکست‌های روانشناسی می‌توانند در شناخت این فاکتورهای کلیدی، به شما کمک کنند. می‌توانید با کمک آن‌ها از این نکته‌های مهم مطلع شوید و رفتار خود را بر اساس آن فاکتورها، تحلیل کنید. اگر بهترین پادکست‌های این حوزه را نمی‌شناسید، مطلب « بهترین پادکست‌ های روانشناسی » به شما برای یافتن پادکست‌های تاثیرگذار و معتبر کمک خواهد کرد.

کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری سیستم‌های خانگی و صنعتی

عدم تعمیر و نگهداری صحیح از ماشین‌ها و سیستم‌ها در صنایع اصلی کشور، می‌تواند هزینه‌های کلانی را به بار آورد که بیگ دیتا می‌تواند از آن هزینه‌ها جلوگیری نماید. در واقع با بررسی مشخصه‌های کلیدی که در عمق ساختار داده‌ها دفن شده‌اند، می‌توان احتمال از کار افتادن دستگاه‌ها و سیستم‌های مکانیکی را خیلی زود تشخیص داد.

آنالیز داده‌های ساختاریافته هم‌چون سال تولید، مدل دستگاه و میزان استفاده، همراه با بررسی داده‌های غیر ساختاریافته مثل داده‌های ناشی از میلیون‌ها لاگ دستگاه، داده سنسورها، پیام‌های خطا، دمای موتور و دیگر داده‌های مشابه در بیگ دیتا، می‌تواند تاریخ احتمالی خراب‌شدن دستگاه را نشان دهد.

بدون شک بررسی داده‌های ساختاریافته کار سختی نیست، اما برای بررسی داده‌های غیر ساختار یافته، ما به اپلیکیشن‌های پردازش و تحلیلی بیگ دیتا نیاز خواهیم داشت. بدین شکل، سازمان‌ها و دولت‌ها می‌توانند پیش از سررسید تاریخ احتمالی از کار افتادن ماشین‌ها، برای تعمیر آن ماشین یا تعویض آن، برنامه‌ریزی کنند. با این کار، احتمال خراب‌شدن تمام سیستم یا از دسترس خارج شدن آن برای چند ساعت یا چند روز، کاهش یافته یا به‌صورت کامل از بین می‌رود.

تسریع فرآیند ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ در حال حاضر و با انتشار Chat GPT توسط سازمان Open AI، داغ‌ترین موضوع روز دنیا است. امروزه سازمان‌ها در عوض برنامه‌ریزی ماشین‌ها برای پاسخ‌دهی درست، آن‌ها را برای تعامل مستقیم و بهتر با انسان‌ها آموزش می‌دهند. این اتفاق، تنها با وجود بیگ دیتا امکان‌پذیر شده است.

در این حالت، انسان‌ها می‌توانند کلان داده‌ها را وارد سیستم‌ها و ماشین‌ها کرده و سپس بر اساس اطلاعات عرضه شده به ماشین، فرآیندهای تازه‌ای به او آموزش دهند. ماشین لرنینگ علاوه بر سیستم‌هایی مثل چت جی پی تی، کاربردهای متنوعی دارد که در مطلب «کاربرد ماشین لرنینگ»، برخی از مهم‌ترین آن‌ها را با هم مرور کردیم.

ارائه بهترین خدمات مشتریان بر اساس رفتار هر مشتری در دنیای واقعی

همه ما می‌دانیم در دنیای امروز، رقابت اصلی بر سر کسب رضایت مشتری و ترغیب او به استفاده دوباره از خدمات یا محصولات یک مجموعه است. بیگ دیتا با جمع‌آوری داده از سوشال مدیا، بررسی سوابق بازدید از وب‌سایت‌های هر فرد، تحلیل لاگ‌های مشتریان و دیگر مشخصه‌های تاثیرگذار بر تعامل مشتری و مجموعه، بهترین و کامل‌ترین دید از رفتار مشتری را در اختیار سازمان‌ها می‌گذارد.

سازمان‌ها با داشتن این داده‌های شخصی‌سازی شده، می‌توانند به هر مشتری خود پیشنهادها و تخفیف‌های سفارشی بدهند. سوشال لسنینگ، همان فرآیندی است که داده‌های اصلی مورد نیاز برای این تحلیل و بررسی را در اختیار سازمان‌ها می‌گذارد.

در مطلب «سوشال لسنینگ چیست »، به بررسی دقیق و کامل این فرآیند پرداختیم. پس از مطالعه آن، متوجه خواهید شد که سازمان‌ها چطور می‌توانند مشتری را به استفاده از خدمات خود ترغیب کرده و میزان سود خود را افزایش دهند.

این موارد، تنها بخش کوچکی از کاربردهای بیگ دیتا هستند. دیگر کاربردهای کلان داده را به‌صورت تیتروار، می‌توانیم در لیست زیر نام ببریم:

• طراحی عملیات بهینه و کارآمد با توجه به رفتار افراد جامعه در حوزه‌های مختلف؛
• بررسی الگوهای کلاهبرداری و تقلب در بازه‌های زمانی متفاوت و اعلام آن؛
• تعیین مسیر احتمالی علایق جامعه هدف و برنامه‌ریزی برای اجرای فرآیندهای خلاقانه بر اساس آن؛
• بررسی پیشینه بیماری آماری یک منطقه جغرافیایی و ارائه راهکارهایی برای پیشگیری و درمان آن بیماری.

کاربردهای Big Data بسیار گسترده و وسیع هستند و همه آن‌ها بر زندگی عادی و روزانه ما تاثیر می‌گذارند. از طراحی بازی و سرگرمی‌های کاربرپسند تا پیش‌بینی آب‌وهوا و احتمال وقوع بلاهای طبیعی یا حتی پیش‌بینی تغییرات دنیای اقتصادی، همه با بیگ دیتا امکان‌پذیر شده است.

ویژگی‌های اصلی بیگ دیتا

حالا و پس از درک نسبی از کاربردهای کلان داده، بهتر است نگاه دقیق‌تری به مشخصه‌های اصلی Big Data بیندازیم.

حجم بسیار زیاد داده‌ها

اولین و مهم‌ترین مشخصه ویژگی کلان داده‌ها، حجم بسیار زیاد آن‌ها است. توجه کنید که داشتن حجم بسیار زیاد، مشخصه الزامی بیگ دیتا بوده و داده‌هایی با حجم نسبتا زیاد، در دسته Big Data قرار نمی‌گیرند. سیستم‌های لاگ، سیستم‌های پردازش استریم و Clickstreams، همه نمونه‌هایی از سیستم‌های تولید کننده بیگ دیتا هستند.

تنوع داده‌ها

در بخش‌های پیشین و در معرفی بیگ دیتا، اشاره‌ای کوتاه به تنوع داده‌های کلان داده داشتیم. نکته بسیار مهم این است که همه مدل‌های داده با هر نوع ساختاری، در این سیستم دسته‌بندی می‌شوند. بنابراین یکی از ویژگی‌های بیگ دیتا این است که همه نوع داده با هر مدل ساختاری را در بر می‌گیرد و بر اساس مجموع همه آن داده‌ها، کلان داده تکمیل می‌شود.

سرعت تولید داده‌ها

در سیستم‌های بیگ دیتا، داده‌ها خیلی سریع تولید می‌شوند و باید با یک ریتم هماهنگ با سرعت تولید، پردازش و تحلیل صورت بگیرد. در اغلب حالت‌ها، مجموعه‌های بیگ دیتا به‌صورت بلادرنگ یا تقریبا بلادرنگ، به‌روز رسانی می‌شوند. این به‌روز رسانی در حالت‌های سنتی، به‌صورت روزانه، هفتگی یا ماهانه، بودند.

از آن‌جایی که در اغلب موارد از بیگ دیتا برای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی استفاده می‌شود، مدیریت سریع داده‌ها یکی دیگر از ویژگی‌ها و مشخصه‌های اصلی کلان داده است.

تضمین صحت داده‌ها

علاوه بر سه مشخصه اصلی پیشین، دیگر ویژگی مهم بیگ دیتا، تضمین صحت داده‌ها است. جمع‌آوری داده‌های خام از گوشه‌های مختلف اینترنت و منابع گوناگون، احتمال کاهش کیفیت داده را نیز به‌وجود می‌آورد. برای این کار، در سیستم‌های بیگ دیتا حتما باید از سیستم‌های پاکسازی داده یا همان Data Cleansing استفاده شود.

عدم پاکسازی داده‌ها و استفاده از این داده‌های اشتباه در درازمدت، می‌تواند صحت تحلیل‌ها را زیر سوال برده و در نهایت نتایج نادرستی را برگرداند. به همین دلیل تیم‌های تحلیل و مدیریت داده، باید از صحت داده‌های مورد استفاده اطمینان داشته باشند تا نتایج صحیح و دقیقی به‌دست آورند.

جمع‌آوری داده‌های با ارزش

علاوه بر صحت داده‌های جمع‌آوری شده، یکی دیگر از ویژگی‌های داده‌های بیگ دیتا، ارزش آن داده‌ها در تحلیل تغییرات بازار است. در واقع ذخیره‌سازی داده‌های غیر مرتبط و بی‌ارزش، می‌تواند حجم را افزایش داده و تاثیر منفی و اشتباه بر نتیجه نهایی بگذارد. بنابراین سازمان‌ها باید داده‌های باارزش را اولویت‌بندی کرده و در مدل‌های تحلیلی خود تنها از باارزش‌ترین داده‌ها استفاده کنند.

انواع Big Data

به‌صورت کلی داده‌های موجود در Big Data در 4 دسته اصلی زیر تقسیم می‌شوند:

• داده‌های ساختاریافته: این داده‌ها ساده، قابل ارزیابی، سنجش و تحلیل هستند. نمونه‌هایی از داده ساختار یافته شامل انواع تراکنش‌ها، رکوردهای مالی و دیگر اعداد و داده‌های مشابه است.
• داده‌های غیر ساختاریافته: این داده‌ها را به هیچ عنوان نمی‌توان در یک مدل مشخص و عددی، بررسی و ارزیابی کرد. انواع داده‌های متنی، اسناد و فایل‌های مولتی‌مدیا، در دسته داده‌های غیر ساختاریافته قرار می‌گیرند.
• شبه داده‌ها: این داده‌ها شامل محتواهایی می‌شوند که به‌صورت سیستمی تولید شده‌اند. ساعت ورود کاربر به سایت و اطلاعات نرم‌افزاری ابزارهای سیستم، نمونه‌های از این داده‌ها هستند.
• داده‌های نیمه ساختاریافته: لاگ‌های وب سرور و داده‌های استریم شده، در گروه داده‌های نیمه ساختاریافته دسته‌بندی خواهند شد.

داده‌های متنوعی در سیستم‌های بیگ دیتا ذخیره و مدیریت می‌شوند. از طرف دیگر، اپلیکیشن‌های بیگ دیتا معمولا شامل مجموعه داده‌هایی هستند که امکان ادغام و یکپارچه‌سازی آن‌ها در فرآیند عادی وجود ندارد. برای مثال، یک پروژه تحلیل بیگ دیتا برای سیستم فروش، ممکن است با توجه به داده‌های موجود فروش محصولات پیشین هم‌چون تعداد محصول فروخته شده، میزان بازگرداندن محصول، نوع نقدهای آنلاین و تماس مشتریان با بخش پشتیبانی، میزان فروش محصول جدید را پیش‌بینی کند.

حالا و با بررسی تمام این بخش‌ها، فقط یک موضوع مهم دیگر برای بررسی باقی‌مانده است:

نحوه کار بیگ دیتا چگونه است؟

نحوه کار Big Data شامل سه گام اصلی زیر است:

1- یکپارچه‌سازی

در بیگ دیتا، داده‌ها از منابع مختلف و با پیکربندی‌های متنوعی جمع‌آوری می‌شوند. مکانیزم‌های سنتی یکپارچه‌سازی داده‌ها مثل استخراج، تبدیل و بارگذاری که به‌اصطلاح ETL نامیده می‌شود، نمی‌تواند داده‌های جمع‌شده در این سیستم‌های عظیم را با هم ادغام کند.

برای یکپارچه‌سازی داده‌های بیگ دیتا، به استراتژی‌ها و تکنولوژی‌های جدید برای آنالیزکردن مجموعه‌های بسیار بزرگ کلان داده در مقیاس ترابایت و پپتابایت، نیاز خواهیم داشت. در مرحله اول، داده‌ها جمع‌آوری خواهند شد. سپس پردازش می‌شوند تا به شکل قابل استفاده‌ای برای تحلیل نیازمندی‌های کسب‌وکار شما دسته‌بندی شوند.

2- مدیریت

داده‌های جمع‌آوری و ادغام شده، باید در یک فضای امن و پایدار، ذخیره شوند. فضای ذخیره‌سازی کلان داده می‌تواند در سرویس‌های ابری یا فضاهای لوکال باشد. در حال حاضر استفاده از فضاهای ابری با توجه به امکاناتی که سرویس‌دهنده‌های ابری ارائه می‌دهند، محبوبیت بیشتری یافته است و داده‌ها معمولا در فاز دوم، در این فضاها ذخیره می‌شوند.

3- تحلیل

مرحله نهایی کار بر روی داده‌های بیگ دیتا، در فاز سوم و پس از تحلیل آن‌ها رخ می‌دهد. پیش از این مرحله، داده‌ها به‌شکل یکپارچه و هماهنگ دسته‌بندی شده و در یک فضای مطمئن، ذخیره شده‌اند. بنابراین تنها فرآیندهای بررسی، تحلیل و پس از آن استفاده از نتایج آن تحلیل، باقی می‌ماند.

مجموعه‌ها در این مرحله باید تمام جزئیات داده‌ها را بررسی کنند، نتایج به‌دست آمده را با دیگران به‌اشتراک بگذارند. با استفاده از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی، مدل‌های داده‌ای بسازند و داده‌ها خود را در آن مدل‌ها، تست کنند.

این سه گام، توضیح ساده‌ای از نحوه کار بیگ دیتا است. در صورتی که به اطلاعات بیشتر درباره نحوه کار کلان داده نیاز دارید، اپیزود دیتا در پادکست تاک شد پلاس  ، به شما کمک خواهد کرد.

همچنین برای اطلاعات بیشتر میتوانید به پادکست در مورد دیتا گوش دهید.

سخن آخر

تا این‌جا با هم بررسی کردیم که بیگ دیتا چیست و چرا در دنیای امروز، اهمیت بسیار زیادی برای ما دارد. در واقع باید بگوییم که تمام جنبه‌های زندگی امروزی ما از نوع خریدها، فیلم‌ها، سرگرمی‌ها و حتی نوع علایق کاری و تحصیلی‌مان، بر اساس نوع تعاملی که در دنیا داریم، پیش‌بینی می‌شود و بیگ دیتا، همان چیزی است که این پیش‌بینی را امکان‌پذیر کرده است. حالا و با بررسی این بخش مهم از تکنولوژی دنیای فعلی، شما هم خیلی بهتر می‌توانید نحوه تبلیغات و تاثیر آن بر زندگی خود را درک کنید و تصمیم‌های موثرتری برای خود بگیرید.