کلان داده یا بیگ دیتا چیست؟

تصور کنید در دریایی از اطلاعات غرق شده‌اید، انبوهی از داده‌ها که هر ثانیه با سرعتی باورنکردنی در حال افزایش هستند. این دنیای شگفت‌انگیز، دنیای کلان داده یا بیگ دیتا است. جایی که با تحلیل و بررسی این داده‌های عظیم، می‌توان به گنجینه‌ای از اطلاعات و بینش‌های ارزشمند دست یافت. گویی دریچه‌ای به سوی آینده گشوده می‌شود و رازهای نهفته در دل داده‌ها آشکار می‌گردند.

کلان داده (داده‌های بزرگ/داده‌های عظیم) یک اصطلاح در حوزه فناوری اطلاعات است که به منظور توصیف حجم بالای اطلاعات ساخت یافته و غیر ساخت یافته استفاده می‌شود و به منظور تحلیل‌های مختلف و تصمیمات هوشمند در جهت بهبود کسب و کار شرکت‌ها و سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. 

به طور خلاصه، کلان داده به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که به دلیل حجم، سرعت و تنوع بسیار زیاد، با روش‌های سنتی قابل پردازش و تحلیل نیستند. این داده‌ها از منابع مختلفی مانند شبکه‌های اجتماعی، تراکنش‌های مالی، حسگرها، دوربین‌ها و … جمع‌آوری می‌شوند.

کلان داده (داده‌های بزرگ) در تمام لحظات و در اطراف ما در حال تولید است. هر پردازش الکترونیکی و نرم افزار کاربردی و اجتماعی در حال تولید آن است. سیستم‌ها، سسنورها و گوشی موبایل ابزارهای انتقال آن بوده و شامل داده‌ها از منابع مختلفی است که حجم، تنوع و نرخ تولید بالایی داشته باشند. با توجه به حجم بالا و نرخ رشد زیاد، در کنار تنوع اطلاعاتی باید با تکنولوژی و زیر ساخت‌های متفاوتی نگهداری و پردازش و تحلیل شود.

ویژگی‌های کلان داده:

• حجم: مجموعه داده‌های کلان بسیار بزرگ هستند و می‌توانند از پتابایت (PB) تا اگزابایت (EB) و حتی زتتابایت (ZB) نیز فراتر روند.
• سرعت: داده‌های کلان به طور مداوم در حال تولید و به روز رسانی هستند و نیاز به پردازش و تجزیه و تحلیل سریع دارند.
• تنوع: داده‌های کلان از منابع مختلف و با فرمت‌های گوناگون مانند متن، تصویر، ویدئو و حسگرها جمع‌آوری می‌شوند.
• ارزش: کلان داده حاوی اطلاعات ارزشمندی است که می‌توان از آن برای بهبود تصمیم‌گیری، افزایش کارایی و نوآوری در زمینه‌های مختلف استفاده کرد.

مقایسه کلان داده با انبار داده

مقایسه کلان داده (داده‌های بزرگ) با انبار داده‌ها مقایسه سیب با پرتقال است به این معنی که از لحاظ فلسفه مقایسه‌ای معقول است زیرا هر دو نگهداری و پردازش اطلاعات و تحلیل اطلاعات را دنبال می‌کنند. ولی در حجم اطلاعات عظیم (از چند ده میلیارد رکورد به  بالا) هزینه و روش نگهداری در انبار داده بسیار گزاف است ودر کنار این که مدل طراحی و نگهداری اطلاعات در انبار داده بر اساس مارت‌های اطلاعاتی تعریف شده که با مدل نگهداری اطلاعات در داده‌های بزرگ (کلان داده) متفاوت است. در واقع انبار داده‌های کارکردهای خود را دارا است ولی مباحث انتقال انبارداده‌ها بر روی معماری کلان داده (داده عظیم) از مباحث مطرح حوزه دیتا می‌باشد که قابل تامل است.

معماری و Framework

نکته مهم این است که اصطلاح کلان داده (داده‌های بزرگ) لزوماً به معنی حجم بالای اطلاعات نبوده و به تکنولوژی‌ها و حتی سازمان‌هایی که ابزارها، تکنیک‌ها و امکانات ذخیره و بازیابی حجم بالای اطلاعات را دارا هستند نیز خطاب می‌شود. معماری اولیه و پایه کلان داده (داده‌های بزرگ) Hadoop نام دارد که معماری فایل‌های توزیع شده است که به صورت متن باز بوده و توسط شرکت‌های مختلف از جمله گوگل و فیس بوک توسعه داده شده و به صورت نسخه‌ها و ابزارهای اختصاصی بهره برداری می‌شود. در ۱۰ سال گذشته و بعد از ارائه این معماری، این معماری هم در حوزه‌های متن باز و هم به صورت شرکت‌هایی که آن را تجاری کرده‌اند توسعه پیدا نموده است و ابزارها و روش‌های مختلفی روی آن ایجاد شده است.

تحلیل کلان داده (داده عظیم)

وقتی بحث داده‌های عظیم پیش می‌آید با شکل تحلیل کسب و کار روی داده‌های عظیم هم روبرو می‌شویم، زیرا ابزارهای استاندارد برای جستجو و تحلیل داده‌های عظیم طراحی نشده‌اند. برای رسیدن به تحلیل معنی دار و با ارزش از روی داده‌های عظیم باید بتوانیم پردازش مناسب و قابلیت تحلیل خوب داشته باشیم. بینش قابل استخراج از داده‌های عظیم تمام افراد سازمان را برای تصمیم گیری عمیق‌تر مجهز می‌کند.

چرا کلان داده مهم است؟

اهمیت کلان داده را می‌توان در سه کلمه خلاصه کرد: بینش، تصمیم‌گیری و نوآوری. با تحلیل و بررسی داده‌های عظیم، می‌توان به اطلاعات و بینش‌های ارزشمندی دست یافت که در تصمیم‌گیری‌های بهتر و نوآوری‌های شگفت‌انگیز یاری‌رسان خواهند بود.

کاربردهای کلان داده

امروزه کلان داده در تمام زمینه‌ها از جمله کسب و کار، مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، دولت، حمل و نقل، و … کاربرد دارد.

در اینجا چند نمونه از کاربردهای کلان داده آورده شده است:

کسب و کار:

کلان داده به مجموعه داده‌های بسیار بزرگی گفته می‌شود که به دلیل حجم، سرعت و تنوع زیاد، با ابزارهای سنتی قابل پردازش نیستند. امروزه، کسب و کارها در هر صنعتی می‌توانند از کلان داده برای به دست آوردن مزیت رقابتی استفاده کنند.

کلان داده ابزاری قدرتمند است که می‌تواند به کسب و کارها در هر صنعتی کمک کند تا به طور موثرتری عمل کنند، مشتریان را بهتر درک کنند و نوآوری کنند. با استفاده از کلان داده، کسب و کارها می‌توانند به مزیت رقابتی دست پیدا کنند و در دنیای دائما در حال تغییر امروز موفق شوند.

برخی از کاربردهای کلان داده در کسب و کار عبارتند از:

۱. بازاریابی و فروش:

• هدفمندسازی: با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، می‌توان کمپین‌های بازاریابی و فروش را به طور دقیق‌تر به مخاطبان مورد نظر رساند.
• پیش‌بینی رفتار مشتری: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان احتمال خرید، لغو اشتراک یا سایر رفتارهای مشتری را پیش‌بینی کرد.
• شخصی‌سازی: با ارائه پیشنهادات و تجربیات شخصی‌سازی‌شده، می‌توان رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش داد.

۲. توسعه محصول:

• شناسایی نیازهای مشتری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به تعاملات مشتریان با محصول، می‌توان نیازها و خواسته‌های آنها را بهتر درک کرد.
• بهبود محصول: با استفاده از داده‌های مربوط به استفاده از محصول، می‌توان اشکالات را شناسایی و برطرف کرد و ویژگی‌های جدیدی را به محصول اضافه کرد.
• توسعه محصولات جدید: با تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، می‌توان فرصت‌های جدید برای توسعه محصولات جدید را شناسایی کرد.

۳. مدیریت ریسک:

• شناسایی تقلب: با تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش‌ها، می‌توان موارد تقلب را شناسایی و از آنها جلوگیری کرد.
• مدیریت ریسک اعتباری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان، می‌توان احتمال نکول وام را پیش‌بینی کرد.
• کاهش هزینه‌ها: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملیات، می‌توان فرآیندها را بهینه‌سازی کرد و هزینه‌ها را کاهش داد.

۴. بهبود عملیات:

• بهینه‌سازی زنجیره تامین: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به زنجیره تامین، می‌توان موجودی را بهینه کرد، حمل و نقل را مدیریت کرد وبهره وری را افزایش داد.
• بهبود خدمات مشتری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به تعاملات مشتریان، می‌توان خدمات مشتری را به طور موثرتری ارائه کرد.
• افزایش بهره‌وری: با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به کارکنان، می‌توان فرآیندها را بهینه‌سازی کرد و بهره‌وری را افزایش داد.

نوآوری:

• شناسایی فرصت‌های جدید: با تجزیه و تحلیل داده‌های بازار و مشتریان، می‌توان فرصت‌های جدید برای نوآوری را شناسایی کرد.
• توسعه مدل‌های کسب و کار جدید: با استفاده از کلان داده، می‌توان مدل‌های کسب و کار جدیدی را توسعه داد که بر اساس داده‌ها و بینش‌های مبتنی بر داده‌ها هستند.
• ایجاد مزیت رقابتی: با استفاده از کلان داده، می‌توان مزیت رقابتی در برابر رقبا به دست آورد.

پزشکی:

کلان داده به مجموعه داده‌های بسیار بزرگی گفته می‌شود که به دلیل حجم، سرعت و تنوع زیاد، با ابزارهای سنتی قابل پردازش نیستند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند سوابق پزشکی، دستگاه‌های پوشیدنی، مطالعات ژنومی و غیره جمع‌آوری شوند.

کلان داده پتانسیل زیادی برای بهبود پزشکی دارد. با استفاده از کلان داده، می‌توان بیماری‌ها را زودتر پیش‌بینی و تشخیص داد، درمان‌های شخصی‌سازی‌شده را برای بیماران طراحی کرد، داروها و درمان‌های جدیدی را توسعه داد، کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را بهبود بخشید و هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش داد. با وجود چالش‌هایی که وجود دارد، کلان داده در حال تبدیل شدن به ابزاری ضروری برای پزشکی مدرن است.

کاربردهای کلان داده در پزشکی عبارتند از:

۱. پیش‌بینی و تشخیص بیماری:

• با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بیماران، می‌توان الگوهایی را شناسایی کرد که به پیش‌بینی و تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کند.
• برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به علائم بیماران، می‌توان الگوهایی را شناسایی کرد که نشان‌دهنده خطر ابتلا به یک بیماری خاص است.

۲. شخصی‌سازی درمان:

• با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بیماران، می‌توان درمان‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای هر بیمار طراحی کرد.
• برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی بیماران، می‌توان داروهایی را تجویز کرد که برای بیمار خاص موثرتر هستند.

۳. توسعه داروها و درمان‌های جدید:

• با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بیماری‌ها و بیماران، می‌توان داروها و درمان‌های جدیدی را توسعه داد.
• برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به ژنوم بیماری‌ها، می‌توان داروهایی را طراحی کرد که به طور خاص برای آن بیماری موثر هستند.

۴. بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی:

• با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بیماران، می‌توان کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را بهبود بخشید.
• برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عفونت‌های بیمارستانی، می‌توان اقداماتی را برای جلوگیری از عفونت‌ها انجام داد.

۵. کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی:

• با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بیماران، می‌توان هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش داد.
• برای مثال، با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به بستری شدن بیماران، می‌توان اقداماتی را برای جلوگیری از بستری شدن‌های غیرضروری انجام داد.

• تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
• ارائه خدمات درمانی
• کشف داروهای جدید

امور مالی:

• شناسایی تقلب
• مدیریت ریسک
• پیش‌بینی بازار

دولت:

• ارتقای امنیت عمومی
• بهبود خدمات شهری
• مبارزه با جرم و جنایت

حمل و نقل:

• بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
• کاهش ترافیک
• پیش‌بینی تصادفات

چالش‌های کلان داده

با وجود مزایای فراوانی که کلان داده به ارمغان می‌آورد، چالش‌هایی نیز در این مسیر وجود دارد.

برخی از این چالش‌ها عبارتند از:

• حجم و سرعت زیاد داده‌ها: پردازش و تحلیل این حجم عظیم از داده‌ها به ابزارها و روش‌های جدیدی نیاز دارد.
• تنوع داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلفی با فرمت‌های مختلف جمع‌آوری می‌شوند که انسجام و تحلیل آن‌ها را دشوار می‌کند.
• حفظ حریم خصوصی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شخصی باید با حفظ حریم خصوصی افراد انجام شود.

آینده کلان داده

با پیشرفت تکنولوژی، شاهد رشد و توسعه روزافزون کلان داده خواهیم بود. ابزارها و روش‌های جدیدی برای پردازش و تحلیل داده‌ها ابداع خواهند شد و کاربردهای جدیدی برای کلان داده در زمینه‌های مختلف به وجود خواهد آمد.

دنیای کلان داده دنیای شگفت‌انگیزی است که فرصت‌های بی‌نظیری را برای پیشرفت در تمام زمینه‌ها فراهم می‌کند. با ورود به این دنیای نوین و استفاده صحیح از داده‌ها، می‌توان به آینده‌ای روشن‌تر و دنیایی بهتر امیدوار بود.

برای دانلود کاتالوگ دوره کاربردی کلان داده یا Big Data از این لینک استفاده کنید.

دوره کاربردی و آمادگی کلان داده

روند تحلیل اطلاعات در دنیا به سوی استقرار زیر ساخت‌های کلان داده می‌باشد و با توجه به جدید بودن مفهوم و تنوع روش‌ها و مفاهیم مختلف، شرکت مهندسین مشاور نظم آران با بیش از ۲۰ سال سابقه در حوزه انبار داده و هوش کسب و کار، در بیش از ۱۰۰ شرکت، بانک، سازمان، وزارت خانه و موسسه، آمادگی دارد دوره‌ی کاربردی کلان داده را به جهت آشنایی و آمادگی سازمان‌ها و شرکت‌ها برگزار نماید.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره کلان داده می توانید این مقاله را مطالعه کنید.