بیگ دیتا چیست؟

ممکن است برایتان سوال پیش آمده باشد که بیگ دیتا چیست؟ برای پاسخ به این سوال می توان گفت که کلان داده معمولا به داده هایی گفته می شود که اندازه آنها فراتر از حدی می باشد که آنها را با نرم افزارهای معمول در یک زمان معقول ذخیره، مدیریت و یا پردازش کرد. مفهوم «اندازه» در کلان داده ها به طور مستمر قابل تغییر می باشد و به مرور زمان افزایش پیدا می کند.

بنابراین با رشد روزافزون داده ها و نیاز به استفاده و تحلیل از این داده ها باعث شده است که استفاده از زیرساخت های لازم بسیار مورد توجه قرار گیرد.

در واقع (Big Data)، مجموعه ای از روش هایی می باشد که به شکل جدیدی از یکپارچگی نیاز دارد تا بتواند ارزش های بزرگی را در مجموعه های بزرگ، وسیع، پیچیده و متنوع داده آشکار کند.

 

بیگ دیتا چیست؟

داده ها در Big Data از کجا و چگونه تولید می شوند؟

به طور کلی می توان گفت که داده مجموعه ای از حقایق و آمارها می باشد که جهت تحلیل ذخیره می شوند. در بیگ دیتا منظور از داده در هر مرحله از کار ممکن است تغییر کند. داده خام به داده ای گفته می شود که بدون ترتیب و دسته بندی ذخیره می شوند که مفهوم خاصی را بیان می کند.

در صورتی که داده خام پردازش می شود، به اطلاعات تبدیل می شود که انتقال دهنده مفهومی می باشند. داده ها از چندین روش مختلف تولید و ذخیره می شوند.

 

ویدیو پییشنهادی : آموزش رایگان big data
آموزش رایگان big data

 

داده ها از طریق اینترنت، پرسشنامه کاغذی، فیلم دوربین های نظارتی شهرها، موقعیت مکانی موبایل، بلیط اتوبوس خریداری شده، بیمه درمانی، اطلاعات تحصیلی و غیره جمع آوری می شوند. در نهایت تمام این داده ها دیجیتال می شوند سپس مراحل بعدی انجام می شود.

 

داده ها در Big Data از کجا و چگونه تولید می شوند؟ 

منابع تولید بیگ دیتا

به طور کلی منابع تولید Big Data عبارتند از:

• استفاده از سایت های اینترنتی و یا ارتباطات مجازی و شبکه های اجتماعی

• داده های ماشینی (داده هایی که به صورت خودکار توسط سخت افزار و نرم افزارها بدون دخالت انسان ها ابزارهایی را تولید می کنند.)

• وسایل حسگر بخشی از انبوه داده ها را تولید می کنند.

• مقادیر زیادی از داده ها و اطلاعات از طریق اینترنت اشیا (IoT) تولید می شود.

انواع تحلیل بیگ دیتا

هدف از تحلیل Big Data، کسب و کاری می باشد که قصد اجرای آن است ولی به هر حال خروجی هر تحلیل می تواند به صورت فرایند، گزارش، الگو، مدل و یا پیش بینی باشد. به طور کلی انواع تحلیل بیگ دیتا عبارتند از:

 

مقاله پییشنهادی : آموزش داده کاوی
آموزش داده کاوی

تحلیل توصیفی

خروجی این تحلیل در بیگ دیتا یک نمودار، جدول و یا هر نوع گزارش دیگری می باشد که به مدیران کمک می نماید که بفهمند در یک نقطه مشخص چه اتفاقی رخ داده است. این نوع تحلیل بر رخدادهای گذشته تمرکز دارد.

تحلیل تشخیصی

در این تحلیل به دنبال دلیلی برای به وجود آمدن یک مشکل می باشد که این تحلیل نسبت به تحلیل قبلی پیچیده تر است. از این رو بسیاری از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به این نوع تحلیل نیاز دارند.

 

انواع تحلیل بیگ دیتا 

تحلیل پیش بینی

با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و هوش مصنوعی در کنار هم می توان قبل از وقوع مشکل آن را پیش بینی کرد. لازم به ذکر است که قبل از پیش بینی می توان تا حد زیادی از هزینه ها صرفه جویی کرد.

 

مقاله پییشنهادی : برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون را بهتر بشناسید
برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون را بهتر بشناسید

تحلیل تجویزی

پیچیده ترین و پرهزینه ترین نوع تحلیل می باشد. در تحلیل تجویزی راهکار مشکلاتی که هنوز رخ داده نشده است هم تعیین می شود.

ویژگی های مهم Big Data

امروزه تحلیل بیگ دیتا به اندازه استفاده از اینترنت حائز اهمیت می باشد. در واقع بیگ دیتا اطلاعاتی می باشد که با انواع زیاد و با سرعت زیاد در حجم گسترده ای مورد بررسی قرار می گیرد که تحلیل و بررسی آن به صورت صحیح باعث کاهش هزینه و ریسک می گردد.

 

ویژگی های مهم Big Data

 

از این رو استفاده از یک روش مناسب برای بازیابی اطلاعات هدفمند نیاز است. بنابراین در این قسمت می خواهیم برخی از ویژگی های مهم بیگ دیتا معرفی کنیم و از آنجا که حرف اول هر یک از ویژگی ها با حرف لاتین V آغاز می شود برخی از افراد در این حوزه آن را با مدل 3V یا 5V بیگ دیتا معرفی می کنند. از جمله ویژگی های مهم Big Data عبارتند از:

حجم داده ها (Volume)

با تولید و جمع آوری انبوهی از داده ها، مقیاس داده به طور قابل توجهی افزایش پیدا می کند.

تنوع داده ها (Variety)

از آنجا که داده ها انواع مختلفی شامل ساخت یافته، نیمه ساخت یافته و غیر ساخت یافته دارند از این رو باید برای جمع آوری و ذخیره سازی آنها دسته بندی های مختلفی را در نظر گرفت.

سرعت تولید داده ها (Velocity)

تولید داده ها با سرعت بسیار بالایی انجام می شود و بسیار مهم است که تحلیل اطلاعات با سرعت بالا و همچنین کمترین ضریب اشتباه صورت گرفت که برای این کار می توان از تکنولوژی هایی استفاده کرد.

مقاله پییشنهادی : همه چیز در مورد یادگیری عمیق یا Deep learning
همه چیز در مورد یادگیری عمیق یا Deep learning

اطمینان (Veracity)

کیفیت اطلاعات ذخیره شده در تحلیل دقیق آنها بسیار مهم است.

تغییر پذیری (Variability)

یکی از مشکلات مهم در بحث بیگ دیتا، تغییرپذیری بودن داده های ورودی می باشد زیرا هر گونه تغییر در داده ها باعث عدم تطبیق و هماهنگی داده ها می شود که هر چه میزان این تغییر بیشتر باشد، کنترل و مدیریت داده ها سخت تر است.

کاربردها

از جمله کاربردهای لازم می توان به موارد زیر اشاره کرد:

 

کاربردها های مهم Big Data

حوزه بهداشت و درمان

از طریق بیگ دیتا در حوزه بهداشت و درمان می توان خدمات بهتری به آنها ارائه داد که این امر موجب افزایش سلامت در جامعه و همچنین کاهش هزینه در بخش بهداشت و درمان شود.

 استفاده از کلان داده ها در حوزه آموزش

استفاده از کلان داده ها در شخصی سازی روند یادگیری بسیار مهم است زیرا با استفاده از شخصی سازی، استعدادهای دانش آموزان شکوفا می شود و محیط تحصیل را به یک محیط پویا تبدیل می نماید.

کسب و کارهای تجاری

استفاده از کلان داده در کسب و کارهای تجاری می تواند باعث تولید محصولات بر طبق نیاز و علایق مشتریان شود و همچنین با استفاده از آن می توان ایرادات و مشکلات کالا و خط تولید را قبل از طراحی و اجرا شناسایی نمود و آنها را رفع کرد.

به علاوه با استفاده از بیگ دیتا می توان روش های بهتری برای تبلیغات و بازاریابی انجام داد که با جمع آوری و تحلیل داده ها بتوان خریدهای مشتریان را رونق بخشید و نیازهای آنان را برطرف کرد.

دولت ها با تحلیل و تفسیر این کلان داده های می توانند خدمت رسانی خود را به مردم بهبود بخشند تا از منابع موجود به درستی استفاده شود و همچنین بودجه بندی درست داشت که تا با فقر، جرم و جنایت و غیره مبارزه نماید.

 

 استفاده از کلان داده ها

 

بیگ دیتا در مطالعات اجتماعی می تواند به عنوان ابزار جدیدی برای بررسی های رفتارها و پیچیدگی های انسان شامل رفتارهای فردی و اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد و منجر به ایجاد سوال های جالب و حتی پیدا کردن الگوهای جدید و ناشناخته در رفتار انسان می شود.

کاربردها برای ورزشکاران

همچنین لازم است بدانید که محبوب ترین تیم های جهان برای بهبود تیم و ورزشکاران خود از بیگ دیتا استفاده می کنند. به عنوان مثال آنالیزهای ویدئویی یا نصب کردن سنسور روی بدن برخی از بازیکنان و جمع آوری اطلاعات بدنی و حرکتی آنان در حین فعالیت و غیره از جمله کارهایی می باشد که با استفاده از بیگ دیتا در زمینه ورزش و تربیت بدنی انجام می شود.

پیش بینی های دقیق سهام در بهینه سازی کسب و کارها با استفاده از جستجو در اینترنت، اطلاعات شبکه های اجتماعی و حتی پیش بینی های آب و هوا را می توان یکی از کاربردهای کلان داده دانست.

 

مقاله پییشنهادی : آموزش یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون
آموزش یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون

کاربرد مبتنی بر اینترنت اشیا

به عنوان مثال دفتر مرکزی با استفاده از کامیون های UPS مجهز به سنسورها، آداپتورهای وایرلس و  GPS می تواند موقعیت مکانی کامیون ها را ردیابی کند و از مشکلات احتمالی در طول مسیر جلوگیری کند.

استفاده از کلان داده برای کنترل ترافیک شهری

با استفاده از کلان داده ها می توان ترافیک شهرها را از طریق اطلاعات شبکه های اجتماعی و آب و هوا کنترل کرد. از این رو بسیاری از شهرهای جهان از طریق تحلیل بیگ دیتا تبدیل به شهرهای هوشمند می شوند. می توان در هر لحظه زمان بهتر خرید و فروش محصول را دانست و سپس تصمیم گیری کرد.

با استفاده از کلان داده می توان در مدت زمان کوتاهی رشته های DNA را تجزیه و تحلیل کرد و بتوان راه های درمانی جدید و پیش گیری از بیماری های آینده سایر انسان ها را پیدا کرد.

 

استفاده از کلان داده برای کنترل ترافیک شهری

 

کلان داده ها نیز برای بهبود شرایط امنیت و اجرای قوانین و همچنین برای پیشگیری از حمله های سایبری مورد استفاده قرار می گیرند.

بیگ دیتا و هوش مصنوعی همواره در کنار هم استفاده می شوند. یادگیری ماشین یکی از روش هایی است که می تواند در جهت تحلیل بهتر داده مورد استفاده قرار بگیرد و برعکس نیز می تواند باعث بهبود روش های یادگیری ماشین می گردد.

 

مقاله پییشنهادی : آموزش داده کاوی با پایتون
آموزش داده کاوی با پایتون

 

با استفاده از بیگ دیتا می توان میزان مصرف انرژی را کنترل و بهینه سازی کرد.

مشکلات کلان داده

در کنار کاربرد ها، مشکلات بسیاری در سر راه توسعه کاربردها و برنامه های کلان داده ها وجود دارد که به طور مختصر به شرح زیر می باشد:

  • نمایش داده ها
  • کاهش افزونگی و فشرده سازی داده ها
  • مدیریت انرژی
  • محرمانگی داده ها
  •  مکانیزم تحلیلی