کلان داده یا Big Data چیست و چه کاربردی دارد؟

کلان داده (Big Data)  اصطلاحی است که حجم زیادی از داده‌ها را توصیف می‌کند – چه ساختاری و چه غیر ساختاری – که روز به روز به مقدار آن اضافه میشود. اما مقدار داده مهم نیست کاری که سازمان‌ها با این داده‌های مهم انجام می‌دهند حائز اهمیت است. کلان داده‌ها (big data) را می‌توان برای بینش‌هایی که منجر به تصمیم گیری بهتر و حرکت‌های استراتژیک تجاری می‌شوند، تجزیه و تحلیل کرد.

استفاده از Big Data این روزها توسط شرکت‌ها برای پیشی گرفتن از همتایان خود رایج شده است. در بیشتر صنایع، رقبای موجود و تازه واردان به طور یکسان از استراتژی‌های حاصل از داده‌های تجزیه و تحلیل شده برای رقابت، نوآوری و جذب ارزش استفاده می‌کنند.

Big Data  به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرصت‌های رشد جدید و دسته بندی‌های کاملاً جدیدی از شرکت‌ها را ایجاد کنند. این شرکت‌ها اطلاعات کافی در مورد محصولات و خدمات، خریداران و تأمین کنندگان، ترجیحات و علایق  مصرف کننده دارند که می‌توانند تجزیه و تحلیل دقیقی روی آن‌ها انجام دهند.

مفهوم 3v در Big Data

در حالی که اصطلاح “کلان داده” نسبتاً جدید است، عمل جمع آوری و ذخیره سازی حجم زیادی از اطلاعات برای تجزیه و تحلیل نهایی از گذشته وجود داشته است. در اوایل دهه 2000 وقتی داگ لنی، تحلیلگر صنعت، تعریف اصلی جریان کلان داده‌ها (big data) را به عنوان 3V  (volume,variety,velocity) بیان کرد، این مفهوم بیشتر از پیش مورد توجه قرار گرفت:

 

 

حجم (volume)

سازمان‌ها داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله معاملات تجاری، رسانه‌های اجتماعی و اطلاعات دریافت شده از داده‌های حسگرها و… جمع آوری می‌کنند. در گذشته، ذخیره این اطلاعات یک مشکل بزرگ بود – اما فناوری‌های جدید (مانند Hadoop) کار را آسان تر کرده است. نام “داده بزرگ” خود به اندازه بسیار بزرگی مربوط می‌شود. اندازه داده‌ها در تعیین مقدار داده‌ها بسیار مهم است. همچنین، اینکه آیا داده خاصی می‌تواند به عنوان یک داده بزرگ در نظر گرفته شود یا خیر، به حجم داده بستگی دارد. از این رو، “حجم” یکی از ویژگی‌هایی است که باید در هنگام پرداختن به “کلان داده‌ها (big data)” مورد توجه قرار گیرد.

 

سرعت(velocity)

تولید داده‌ها با سرعتی بی سابقه انجام می‌شود و باید به موقع با آنها برخورد شود. این اصطلاح  به سرعت تولید داده‌ها اشاره دارد. اینکه سرعت تولید و پردازش داده‌ها برای پاسخگویی به خواسته‌ها چیست، پتانسیل واقعی موجود در داده‌ها را تعیین می‌کند.

ای فاکتور با سرعتی که داده‌ها از منابعی مانند فرآیندهای تجاری، گزارش برنامه‌ها، شبکه‌ها و سایت‌های رسانه‌های اجتماعی، حسگرها، دستگاه‌های تلفن همراه و …  تولید می‌شوند، سرو کار دارد. جریان داده‌ها به شکلی گسترده و مداوم در حال پیشروی میباشد.

 

تنوع(variety)

داده‌ها در انواع قالب‌ها وجود دارد – از مجموعه داده‌های ساختاریافته مانند داده‌های عددی در پایگاه‌های داده سنتی تا اسناد متنی بدون ساختار مانند ایمیل، ویدئو، صدا، داده‌های مربوط به سهام و معاملات مالی.

تنوع به منابع ناهمگن و ماهیت داده‌ها اعم از ساختاریافته و ساختارنیافته اشاره دارد. درگذشته، صفحات وب و پایگاه داده‌ها تنها منابع داده ای بودند که توسط اکثر برنامه‌ها مورد توجه قرار گرفتند. اکنون داده‌هایی به صورت ایمیل، عکس، فیلم، PDF، صدا و … نیز در برنامه‌های تجزیه و تحلیل در نظر گرفته شده اند. این تنوع داده‌های ساختار نیافته مسائل خاصی را برای ذخیره سازی، استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها به وجود می‌آورد.

 

مزایای پردازش کلان داده‌ها (big data)

توانایی پردازش “کلان داده‌ها (big data)” مزایای متعددی دارد:

• مشاغل می‌توانند هنگام تصمیم گیری از هوش خارجی استفاده کنند
• خدمات مشتری بهبود می‌یابد
• شناسایی زود هنگام خطر برای محصول یا خدمات ، در صورت وجود
• کارایی عملیاتی بهتر

 

چرا Big Data مهم است؟

اهمیت کلان داده‌ها (big data) به میزان داده‌های یک شرکت بر نمی‌گردد بلکه نحوه استفاده یک شرکت از داده‌های جمع آوری شده است که اهمیت دارد. هر شرکتی از داده‌ها به روش خود استفاده می‌کند. هرچه شرکت از داده‌های خود به شکل بهتری استفاده کند، توانایی بیشتری برای رشد دارد. این شرکت می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف جمع آوری  وتجزیه و تحلیل کند.

با تجزیه و تحلیل درست و اصولی داده‌ها، انتظار می‌رود اتفاقات زیر رخ دهد:

صرفه جویی در هزینه

برخی از ابزارهای Big Data مانند Hadoop و Cloud-based Analytics می‌توانند مزایای هزینه ای را برای کسب و کار به همراه داشته باشند بدین صورت که مقادیر زیادی داده ذخیره شود و این ابزارها به شناسایی روشهای کارآمدتر کسب و کار نیز کمک می‌کنند.

کاهش زمان

سرعت بالای ابزاری مانند Hadoop و تجزیه و تحلیل حافظه می‌تواند به راحتی منابع جدید داده را شناسایی کند که به مجموعه‌ها در تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها و تصمیم گیری سریع بر اساس آموخته‌ها کمک می‌کند.

درک شرایط بازار

با تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها (big data) می‌توانید درک بهتری از شرایط فعلی بازار داشته باشید. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل رفتارهای خرید مشتریان، یک شرکت می‌تواند محصولی را که بیشترین فروش را دارد پیدا کند و مطابق این روند محصول تولید کند. با این کار می‌تواند از رقبای خود پیشی بگیرد.

 اعتبار و شهرت شرکت را کنترل کنید

ابزارهای کلان داده (Big Data) می‌توانند تجزیه و تحلیل احساسات را انجام دهند. بنابراین، می‌توانید درباره اینکه چه کسی درباره شرکت شما چه چیزی می‌گوید بازخورد بگیرید. اگر می‌خواهید حضور آنلاین مشاغل خود را رصد کرده و بهبود ببخشید، ابزارهای کلان داده می‌توانند به همه اینها کمک کنند.

 

استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده ها (big data) برای بهبود جذب و نگهداری مشتری

مشتری مهمترین سرمایه ای است که هر کسب و کار دارد. هیچ کسب و کاری وجود ندارد که بدون نیاز به ایجاد یک پایگاه مشتری ثابت و محکم بتواند ادعای موفقیت کند. با این حال، حتی با داشتن مشتری; یک کسب و کار نمی‌تواند از رقابت بالایی که در بازار وجود دارد چشم پوشی کند. اگر یک کسب و کار دیر متوجه شود که مشتری‌ها به دنبال چه چیزی هستند، محصولاتی ارائه خواهد کرد که باعث ایجاد مشتری ناراضی می‌شود و در نهایت کسب و کار بازار خود را از دست خواهد داد. استفاده از کلان داده‌ها (big data) به مشاغل اجازه می‌دهد تا الگوها و روندهای مختلف مربوط به مشتری را مشاهده کنند. تحلیل و بررسی رفتار مشتری برای ایجاد وفاداری در هر کسب و کار حائز اهمیت است.

 

استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده ها (big data) برای حل مشکلات تبلیغاتی و راهکارهای بازاریابی

تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها (big data) می‌تواند به تغییر فرآیند‌های  تجاری کسب و کار کمک کند. این تغییرات باعث ایجاد مطابقت محصول یا خدمات با انتظارات مشتری می‌باشد همچنین باعث میشود فعالیت‌های بازاریابی اثرگذاری بیشتری داشته باشند.

 

تجزیه و تحلیل کلان داده ها (big data) به عنوان محرک نوآوری و توسعه محصول

یکی دیگر از مزایای بزرگ کلان داده ها (big data); کمک به کسب و کارها در زمینه نوآوری و توسعه مجدد محصولات است.

 

حرف آخر

بهترین نمونه‌های کلان داده ها (big data) را می توان هم در بخش دولتی و هم در بخش خصوصی یافت. از تبلیغات هدفمند، آموزش و پرورش و صنایع گسترده‌ای مانند (بهداشت و درمان ، بیمه ، تولید یا بانکداری); تا سناریوهای زندگی واقعی; در خدمات گردشگری یا سرگرمی. در سال 2020، هر ثانیه 1.7 مگابایت داده برای هر فرد روی کره زمین تولید می‌شود; طبق پیش بینی‌ها پتانسیل رشد داده محور در صنعت گردشگری بسیار زیاد است.

 

گردآورنده: عرفان ستایشی

منبع: RDA