تاثیر کلان داده یا بیگ دیتا بر آینده تکنولوژی

بیگ دیتاکلان داده به مجموعه‌های وسیع و متنوعی از اطلاعات اشاره دارد که با سرعت فزاینده ای رشد می‌کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده از تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته در برابر مجموعه‌های کلان داده بسیار بزرگ و متنوع است. که شامل داده‌های ساختار یافته،‌ نیمه ساختاریافته و بدون ساختار، از منابع مختلف و در اندازه‌های مختلف از ترابایت تا پتابایت است. کلان داده یا بیگ دیتا را می‌توان به عنوان مجموعه داده‌هایی تعریف کرد که اندازه یا نوع آن‌ها فراتر از توانایی پایگاه داده‌های سنتی برای جمع آوری، مدیریت و پردازش داده‌ها با حداقل تاخیر ممکن دانست.در کلان داده یا بیگ دیتا ، منابع داده در مقایسه با داده‌های سنتی پیچیده‌تر می‌شوند. زیرا توسط هوش مصنوعی (AI)، دستگاه‌های تلفن همراه، رسانه‌های اجتماعی و اینترنت اشیا (IoT) هدایت می‌شوند. به عنوان مثال: انواع مختلف داده‌ها از حسگرها، دستگاه‌ها، ویدئو / صوت، شبکه‌ها، فایل‌های گزارش، برنامه‌های کاربردی تراکنش‌ها، وب و رسانه‌های اجتماعی سرچشمه می‌گیرند. بیشتر آن‌ها در زمان واقعی و در مقیاس بسیار بزرگ تولیدمی‌شوند.پلتفرم‌های کلان داده چیست؟پلتفرم‌های کلان داده به طور ویژه‌ای طراحی شده‌اند تا حجم‌های غیرقابل اندازه‌گیری از داده‌ها را که با سرعت‌های بالا و تنوع زیاد وارد سیستم می‌شوند را مدیریت کنند. این پلتفرم‌های کلان داده معمولا از سرورها، پایگاه‌های داده و ابزارهای هوش تجاری متفاوتی تشکیل شده‌اند که به دانشمندان اجازه می‌دهند داده‌ها را برای یافتن روندها و الگوها دستکاری کنند. کلان داده اساسا مشاجره سه V برای به دست آوردن بینش و پیش بینی است، بنابراین نگاه دقیق تر به هر ویژگی مفید است.سه V برای پیش بینی و به دست آوردن بینشحجم (Volume)مقدار داده‌های تولید شده و ذخیره شده و ارزش آن‌ها تعیین می‌کند که آیا می‌توان آن را کلان داده در نظر گرفت یا خیر؟ اندازه کلان داده معمولا بزرگ‌تر از ترابایت و پتابایت است.سرعت تولید و پردازش داده‌ها (Velocity)برای پاسخگویی به خواسته‌ها و چالش‌هایی که در مسیر رشد و توسعه قرار دارند داده‌های بزرگ اغلب در زمان واقعی در دسترس هستند. در مقایسه با داده‌های کوچک، داده‌های بزرگ به طور مستمر بیشتر تولید می‌شوند. دو نوع سرعت مربوط به کلان داده عبارتند از: فرکانس تولید و فرکانس پردازش.نوع و ماهیت داده‌ها (Variety)فناوری‌های قبلی مانند RDBMS قادر به مدیریت کارآمد و موثر داده‌های ساختار ‌یافته بودند. با این حال، تغییر در نوع و ماهیت از ساختار یافته به نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار ابزارها و فناوری های موجود را به چالش کشید.ویژگی‌های کلان داده یا بیگ دیتامقیاس پذیری(گسترش سریع اندازه داده‌ها)گستردگی(قابلیت تغییر و اضافه شدن زمینه‌های جدید در هر عنصر داده‌ای)جامعیت(جامع و کامل بودن دیتای ظبط شده)تغییر پذیری(تغییر جریان داده‌ها)ارزش(سود و منفعت داده‌ها)مرتبط بودن(زمینه های مشترک داده‌ها)صحت (کیفیت داده‌ها)کلان داده چگونه کار می کند؟کلان داده‌ها را می‌توان به عنوان بدون ساختار یا ساختار یافته طبقه بندی کرد. داده‌های ساختاریافته شامل اطلاعاتی است که قبلا توسط سازمان در پایگاه‌های داده و صفحات گسترده مدیریت شده است. و غالبا ماهیت عددی دارد.داده‌های بدون ساختار اطلاعاتی هستند که سازماندهی نشده‌اند و در یک مدل یا قالب از پیش تعیین شده قرار نمی‌گیرند. این شامل داده‌های جمع آوری شده از منابع رسانه‌های اجتماعی است که به موسسات کمک می‌کند اطلاعات مربوط به نیازهای مشتری را جمع آوری کنند.کلان داده‌ها اغلب در پایگاه‌های داده کامپیوتری ذخیره می‌شوند. و با استفاده از نرم افزارهایی که به طور خاص برای مدیریت مجموعه‌ داده‌های بزرگ و پیچیده طراحی شده‌اند، تجزیه و تحلیل می‌شوند.موارد استفاده از کلان داده یا بیگ دیتاتحلیلگران داده به رابطه بین انواع مختلف داده‌ها مانند: داده‌های جمعیتی و سابقه خرید، نگاه می‌کنند تا تعیین کنند که آیا همبستگی وجود دارد یا خیر؟چنین ارزیابی‌هایی ممکن است توسط شخص ثالثی که بر پردازش داده‌های بزرگ در قالب‌های قابل هضم تمرکز دارد، در داخل یا خارج از کشور انجام شود. کسب ‌و کارها اغلب از ارزیابی داده‌های بزرگ توسط چنین کارشناسانی استفاده می‌کنند تا آن‌ها را به اطلاعات عملی تبدیل کنند.بسیاری از شرکت‌ها، مانند: آلفابت و متا (فیسبوک سابق) از داده‌های بزرگ برای تولید درآمد تبلیغاتی با قرار دادن تبلیغات هدفمند برای کاربران در رسانه‌های اجتماعی و کسانی که وب گردی می‌کنند، استفاده می‌کنند. تقریبا هر بخش در یک شرکت می‌تواند از یافته‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، از منابع انسانی و فناوری گرفته تا بازاریابی و فروش، استفاده کند.هدف کلان داده چیست؟هدف کلان داده افزایش سرعت ورود محصولات به بازار، کاهش زمان و منابع مورد نیاز برای جذب بازار، مخاطبان هدف، و اطمینان از رضایت مشتریان است. با گسترش ابزارها و فلسفه‌های کلان داده یا بیگ دیتا، ایده‌های دیرینه درباره ارزش تجربه، ماهیت تخصص و عملکرد مدیریت را تغییر خواهند داد.رهبران باهوش تجاری در صنایع، تجربه یک انقلاب مدیریتی با استفاده از داده‌های بزرگ را خواهند داشت. اما مانند هر تغییر عمده دیگری در کسب و کار، چالش‌های تبدیل شدن به یک سازمان مبتنی بر داده‌های بزرگ می‌تواند بسیار زیاد باشد. و نیاز به رهبری عملی داشته باشد. با این وجود، این انتقالی است که مدیران اجرایی باید امروز با آن درگیر شوند.کلان داده یا بیگ دیتا چگونه استفاده می‌شود؟تنوع کلان داده‌ها ذاتا پیچیده هستند و در نتیجه نیاز به سیستم‌هایی است که قادر به پردازش تفاوت‌های ساختاری و معنایی مختلف آن هستند. داده‌های بزرگ به پایگاه‌های داده تخصصی NoSQL نیاز دارند که بتوانند داده‌ها را به گونه‌ای ذخیره کنند که نیازی به رعایت دقیق یک مدل خاص نداشته باشد. این انعطاف‌پذیری لازم را برای تجزیه و تحلیل منسجم منابع اطلاعاتی به ظاهر متفاوت فراهم می‌کند تا دیدی جامع، از آنچه اتفاق می‌افتد، نحوه عمل و زمان عمل به دست آورید. هنگام جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، آن‌ها اغلب به عنوان داده‌های عملیاتی یا تحلیلی طبقه‌ بندی می‌شوند و بر این اساس ذخیره می‌شوند.مزایای تجزیه و تحلیل کلان داده یا بیگ دیتا• تصمیم گیری سریع‌تر و بهترکسب‌وکارها می‌توانند به حجم زیادی از داده‌ها دسترسی داشته باشند. و منابع متنوعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا بینش جدیدی به دست آورند و اقدامی انجام دهند.• کاهش هزینه و بهره‌وری عملیاتیابزارهای انعطاف پذیر با پردازش و ذخیره سازی داده‌ها می‌توانند به سازمان‌ها با صرفه جویی در هزینه‌ها در ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها کمک کنند.• بهبود یافته مبتنی بر داده به بازار می‌رودتجزیه و تحلیل داده‌ها از حسگرها، دستگاه‌ها، ویدئو، گزارش‌ها، برنامه‌های کاربردی تراکنش‌ها، وب و رسانه‌های اجتماعی به یک سازمان قدرت می‌دهد که داده محور باشد. نیازهای مشتری و ریسک‌های بالقوه را اندازه گیری کنید و محصولات و خدمات جدید ایجاد کنید.کلان داده یا بیگ دیتا یک معامله بزرگ برای صنایع است. هجوم اینترنت اشیا و سایر دستگاه‌های متصل افزایش زیادی در میزان اطلاعات جمع‌آوری شده، مدیریت و تجزیه و تحلیل سازمان‌ها ایجاد کرده است.فناوری اطلاعاتداده‌های بزرگ در عملیات تجاری به عنوان ابزاری برای کمک به کارمندان برای کار موثرتر و ساده کردن جمع آوری و توزیع فناوری اطلاعات (IT) برجسته شده است. استفاده از داده‌های بزرگ برای حل مسائل فناوری اطلاعات و جمع‌آوری داده‌ها در یک شرکت، تجزیه و تحلیل عملیات فناوری اطلاعات (ITOA) نامیده می‌شود.با اعمال اصول کلان داده در مفاهیم هوش ماشینی و محاسبات عمیق، بخش‌های فناوری اطلاعات می‌توانند مسائل بالقوه را پیش بینی کرده و از آن‌ها جلوگیری کنند. کسب ‌و کارهای ITOA پلتفرم‌هایی را برای مدیریت سیستم‌ها ارائه می‌کنند که داده را گرد هم می‌آورد و بینش‌هایی را از کل سیستم ایجاد می‌کند.نتیجه گیریبا تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، در نهایت می‌توانید به تصمیم گیری بهتر و سریع‌تر، مدل سازی و پیش بینی نتایج آینده و هوش تجاری کمک کنید. همانطور که راه حل کلان داده خود را ایجاد می‌کنید، نرم افزارهای منبع باز مانند: Apache Hadoop، Apache Spark و کل اکوسیستم Hadoop را به عنوان ابزارهای پردازش و ذخیره سازی داده‌ها مقرون به صرفه و انعطاف پذیر در نظر بگیرید که برای مدیریت حجم داده‌های تولید شده امروزی طراحی شده‌اند. کلان داده یا بیگ دیتا تقریبا در هر صنعتی برای شناسایی الگوها و روندها، پاسخ به سوالات، به دست آوردن بینش در مورد مشتریان و مقابله با مشکلات پیچیده استفاده می‌شود.