بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟

در دنیای امروز، برای آنکه بتوانیم هر چیز یا هر کسب‌وکاری را به‌خوبی تحلیل کنیم، لازم است بر پایه داده‌ها حرف بزنیم. امروزه دیگر نمی‌توانیم بر پایه حدس و گمان نظرهای قاطعانه بدهیم چراکه علم آن‌قدر پیشرفت کرده که می‌توان به کمک ابزارهای مختلف، داده‌های دقیق‌تر به دست آورد.

یکی از مباحث مطرح در موضوع داده و اطلاعات، موضوع کلان داده یا همان Big data است که احتمالا اسم آن به گوشتان خورده است اما شاید دقیقا با آن آشنا نباشید. ما در این مقاله قصد داریم شمارا به‌اندازه کافی با این مفهوم آشنا کنیم.

بیگ دیتا (Big Data) چیست؟

اجازه دهید در مسیر توضیح آنکه بیگ دیتا چیست، استفاده از عبارت بیگ دیتا را جایگزین کلان داده کنیم، چراکه برایمان ملموس‌تر خواهد بود.

اگر این عبارت را کلمه به کلمه از زبان انگلیسی ترجمه کنیم، مفهوم آن داده‌های بزرگ یا همان کلان داده خواهد بود که تا حد خوبی، نشان‌دهنده مفهوم واقعی آن است. به مقدار زیاد یا مجموعه بزرگی از داده‌ (Data) که از بیش از یک منبع جمع‌آوری شوند، بیگ دیتا می‌گویند.

تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

این مجموعه داده‌ها عموما حجم بالایی دارند و باگذشت زمان و جمع‌آوری مداوم، به‌صورت تصاعدی نیز حجم آن‌ها افزایش پیدا می‌کند. نکته حائز اهمیت در موضوع بیگ دیتا آن است که این نوع از داده بسیار حجیم هستند و امکان تجزیه و تحلیل آن‌ها به کمک ابزارهای سنتی و قدیمی وجود ندارد و صرفا به کمک ابزارهای جدید و تکنولوژی تازه قابل‌استفاده هستند.

بیگ دیتا در یک کسب‌وکار، می‌تواند مسیر آن را عوض کند. بسیاری از سازمان‌ها پس از جمع‌آوری بیگ‌دیتا، به کمک آن استراتژی تعیین می‌کنند و بر پایه این داده‌ها، تصمیم‌گیری‌های اساسی می‌کنند.

این نوع از داده می‌تواند بینش دقیق و صحیحی از مسائل آینده و گذشته کسب‌وکار ارائه دهد و در موفقیت و پیشبرد اهداف یک سازمان، نقش به سزایی داشته باشد.

انواع بیگ دیتا

حال که به سوال  بیگ دیتا چیست پاسخ داده‌ایم، وقت آن فرا رسیده که با انواع آن آشنا شویم.

مدل ساختاریافته یا Structured Data

یکی بهترین و محبوب‌ترین مدل‌های بیگ دیتا، مدل ساختاریافته آن است. همان‌طور که از اسم آن توقع داریم، کلان داده ساختاریافته، درواقع نوعی از داده‌های حجیم است که ساختار مناسبی دارند، طول و قالب آن‌ها مشخص است و مناسب استفاده در پروژ‌ه‌های نیازمند کلان داده هستند. اگر بخواهید با شکل ساختاری آن‌ها کمی آشنا شوید، بد نیست با داده‌های موجود در یک پایگاه داده، فایل‌های با پسوند CSV و اکسلی بیشتر آشنا شوید.

مدل نیمه ساختاریافته یا Semi-Structured Data

اگر داده‌های موجود در بیگ دیتا، با ساختار مشخص شده در پایگاه داده یا همان دیتابیس‌ها مطابقت نداشته باشند، اما حاوی برچسب‌هایی برای جداسازی و طبقه‌بندی باشند، به آن‌ها بیگ دیتای نیمه ساختاریافته می‌گوییم. از ملموس‌ترین شکل داده‌های نیمه ساختاریافته می‌توان به داده‌های موجود در ایمیل‌ها، فایل‌هایی که گزارش دهنده هستند، مانند Log و فایل‌های ورد اشاره کرد. این نوع داده‌ها قالب‌هایی مشخص مانند داده‌های موجود و طبقه‌بندی‌شده در دیتابیس‌ها را ندارند، اما بدون ساختار هم نیستند.

مدل بدون ساختار یا Unstructured Data

باوجودآنکه داده‌های ساختاریافته محبوبیت بیشتر دارند، اما همان‌طور که توقع داریم جمع‌آوری و ساختاردهی آن‌ها کاری دشوار است و راحت‌ترین و متداول‌ترین شکل موجود از بیگ دیتا، داده‌های حجیم و بدون ساختار است.

این نوع از داده عموما از ساختار داخلی برخوردار است، اما امکان قرار دادن آن در مدل‌های از پیش تعیین‌شده وجود ندارد. از انواع این نوع داده، فایل‌های صوتی، تصویری و ویدیویی را می‌توان نام برد که ساختار مرتبطی با آن‌ها وجود ندارد.

اهمیت عملکرد بیگ دیتا در چیست؟

کار کردن با بیگ دیتا، از اهمیت بالایی برخوردار است و برای آنکه بخواهید با کاربرد آن آشنا شوید، لازم است کمی بیشتر با ویژگی‌های آن آشنا شوید.

بیگ دیتا از خصایصی مانند بزرگی حجم (Volume)، تنوع داده (Variety)، ارزش داده (Value) و نوسان (Volatility) برخوردار است که البته این موارد، تمامی ویژگی‌های کلان داده را در برنمی‌گیرد.

این ویژگی‌ها کمک می‌کند در داده‌های موجود امکان استفاده از تکنیک‌های تحلیلی یادگیری ماشین یا Machine Learning، داده‌کاوی یا Data Mining و پردازش زبان طبیعی که به‌اختصار NLP نام دارد، وجود داشته باشد.

استفاده از داده‌های موجود در بیگ دیتا و تجزیه و تحلیل آن‌ها، به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کنند بتوانند از داده‌های موجود بهینه استفاده کنند و فرصت‌های پیش‌ رو را امکان‌سنجی و پیاده‌سازی کنند و افق‌های تازه‌ای را پیش روی سازمان یا کسب‌وکار خود قرار دهند.

کلان داده

این موضوع نشان می‌دهد که اهمیت دارد که عملکرد بیگ دیتا به چه صورتی باشد و در عملکرد بیگ‌دیتا مراحل زیر اهمیت دارند:

  1. تنظیم راهبرد بیگ دیتا
  2. تشخیص منابع استخراج بیگ دیتا
  3. دسترس‌پذیری، مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها
  4. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم
  5. تصمیم‌گیری هوشمندانه براساس داده‌ها

سه دلیل اصلی اهمیت بیگ دیتا عبارتند از:

  • کاهش هزینه‌ها
  • ایجاد شرایط برای تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر
  • ایجاد محصولات خدمات جدید و بهتر

به همین دلیل است که استفاده از بیگ دیتا منجر به کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی داده، ایجاد شرایطی برای تصمیم‌گیری سریع و صحیح به کمک تجزیه و تحلیل سریع اطلاعات و در نتیجه ایجاد محصولات بهتر و رضایت بالاتر مشتریان می‌شوند.

کاربرد بیگ دیتا و کلان داده ها چیست؟

وسعت کاربرد بیگ دیتا بسیار زیاد است. پاسخ به این سوال که بیگ دیتا چیست و چه کاربردی دارد، می‌تواند مسیر کسب‌وکاری شما را عوض کند. تجزیه و تحلیل بیگ دیتا در کسب‌وکار و در ادامه آن، در حوزه‌های مختلف کسب‌وکاری کاربرد دارد.

با استفاده از بیگ دیتا یا BIG DATA در کسب‌وکارتان، می‌توانید به جذب و نگه‌داشت مشتریانتان، داشتن عملکردی هدفمند و متمرکز، شناسایی کردن ریسک‌های ممکن در کسب‌وکارتان و خلاقیت و نوآوری در تولید محصولاتتان کمک کنید.

تفاوتی نمی‌کند که حوزه کسب‌وکار شما سلامتی باشد، بخشی دولتی ا‌ست، مربوط به رسانه و سرگرمی می‌شود یا کسب‌وکاری مرتبط با صنعت حمل و نقل دارید، در تمامی این حوزه‌ها کلان داده به شما در آنچه که بالاتر به آن پرداختیم کمک خواهد کرد.

با توجه به آنچه که بیگ دیتا می‌تواند برای شما و کسب‌وکارتان به ارمغان بیاورد، مشخصا استفاده از بیگ دیتا در بازاریابی و بازاریابی دیجیتال از اهمیت بالایی برخوردار است.

کاربرد بیگ دیتا در بازاریابی

بازاریابی یکی از مهم‌ترین فعالیت‌هایی است که هر کسب‌وکار برای دستیابی به مشتریان بیشتر به آن نیاز دارد. بیگ دیتا به بازاریابان این فرصت را می‌دهد که به کمک داده‌های تجزیه و تحلیل شده، به مشتریان بالقوه پیشنهادات کاملا شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند و آن‌ها را تبدیل به مشتریان واقعی کنند. از سویی داده‌های کلان می‌توانند در راستای کاهش نارضایتی مشتریان، که یکی از اصلی‌ترین هدف‌های هر بازاریابی است به کار روند.

کاربرد بیگ دیتا در دیجیتال مارکتینگ

امروزه بازاریابی به شیوه سنتی، جای خود را به بازاریابی دیجیتال یا همان دیجیتال مارکتینگ داده است. بیگ دیتا در دیجیتال مارکتینگ، کاربردهای متنوعی دارد که در ادامه به این کاربردها اشاره مختصری خواهیم داشت:

  • به کمک بیگ دیتا می‌توان به شناخت دقیق‌تری از مشتریان رسید و با این شناخت، با نیازهای آن‌ها به شکل دقیق‌تری آشنا شد.
  • با استفاده از بیگ دیتا، دیجیتال مارکترها می‌توانند رفتارهای مشتریان را به‌خوبی تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه آن، برای ارائه سرویس‌های بهتر به آنان، دسته‌بندی‌های مختلف از مشتریان با رفتارهای مشابه پیدا کنند.
  • به کمک آنچه که می‌توان از بیگ دیتا و تجزیه و تحلیل آن استخراج کرد، امکان سنجش عملکرد یک کمپین بازاریابی وجود دارد و در نتیجه با توجه به سرعت دستیابی به این داده‌ها، می‌توان به‌سرعت کمپین‌ها را بهبود بخشید.
  • تجزیه و تحلیل داده‌هایی که از رفتارهای مشتریان بالقوه و بالفعل حاصل می‌شود، به شما کمک خواهد کرد که به شکلی هدف‌مند بازاریابی کنید و البته، محتوای مناسب‌تری در اختیار مشتریان قرار دهید.
  • همان‌طور که بیگ دیتا می‌تواند به بهبود کمپین‌های بازاریابی دیجیتالی کسب‌وکار شما کمک کند، می‌تواند به تجزیه و تحلیل کمپین‌های رقبا نیز کمک کند و در نتیجه آن، از رفتارهای درست و نادرست رقبای خود نیز باخبر شوید.
  • مهم‌ترین دلیلی که ممکن است یک دیجیتال مارکتر از خود بپرسد بیگ دیتا چیست، آن است که بخواهد باعث رشد فروش و در نتیجه افزایش سود کسب‌وکار شود.
  • به کمک تجزیه و تحلیل بیگ دیتا می‌توان بازاریابی هدفمندتری انجام داد و در صورت امکان، زنجیره تامین را کاهش داد و در نتیجه این فعالیت‌ها، طبیعتا فروش سریع‌تر و بیشتر به نتیجه خواهد رسید.

بیگ دیتا یا BIG DATA

چگونه بیگ دیتا را تجزیه و تحلیل کنیم

تا به حال برای پاسخ به سوال بیگ دیتا چیست و چه کاربردی دارد، بسیار به موضوع تجزیه و تحلیل آن اشاره کردیم و اکنون قرار است کمی با تجزیه و تحلیل این نوع از داده بیشتر آشنا شویم.
تجزیه و تحلیل کلان داده سه مرحله دارد:

  • جمع‌آوری داده
  • پردازش داده
  • پاکسازی داده
  • تجزیه و تحلیل داده

پس لازم است اول جمع‌آوری داده‌ها صورت گیرد که در هر سازمان و کسب‌وکاری و با توجه به نوع داده مورد نیاز، روش جمع‌آوری داده‌ها متفاوت است. یک سازمان ممکن است با کمک فضاهای ابری به جمع‌آوری بیگ دیتا بپردازد و سازمانی دیگر از اپلیکیشن‌های موبایلی و اینترنت اشیا برای این منظور کمک بگیرد.

پس از جمع‌آوری داده‌ها و ذخیره‌سازی آن‌ها، نیاز است که به سازماندهی داده‌ها بپردازید. اگر داده‌های شما از دسته بدون ساختار باشند، این مرحله تلاش دو چندانی را می‌طلبد.
زمانی که پردازش داده‌ها به پایان رسید، وقت پاکسازی داده‌های غیر مرتبط و تکراری است که پیش نیاز این مرحله، قالب‌بندی صحیح تمامی داده‌های به دست آمده است.

اگر داده‌ها را به درستی جمع‌آوری، پردازش و پاکسازی کرده باشید، وقت تجزیه و تحلیل آن‌ها فرا رسیده است. این کار به کمک فرایندهای تحلیلی امکان‌پذیر است و به کمک آن می‌توان از داده‌های حجیم، تصور و بینش وسیع و صحیحی برای امروز و آینده کسب‌وکارتان به دست آورید.

معرفی ابزار برای تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

برای آنکه بدانید بیگ دیتا چیست و چطور آن را تحلیل کنید، نیاز دارید با ابزارهای برنامه‌نویسی که فریم‌ورک‌های متن باز دارند آشنا باشید. ابزارهایی که در تحلیل بیگ دیتا مورد استفاده قرار می‌گیرند عبارتند از:

  • Hadoop
  • آپاچی اسپارک (Apache Spark)
  • آپاچی هایو (Apache Hive)
  • SAS

این ابزارها که فریم‌ورک متن باز دارند، برای مدیریت کردن داده‌های حجیم مورد استفاده قرار می‌گیرند. علاوه بر این ابزارها، به کمک زبان‌های برنامه‌نویسی R، پایتون و اسکالا نیز امکان مدیریت داده‌های حجیم وجود دارد.

جمع‌بندی

استفاده از بیگ دیتا، از جمله روش‌هایی است که می‌تواند مسیر آینده یک کسب‌وکار را متحول کند و هرآنچه که بالاتر به آن پرداختیم، می‌تواند سرنخی باشد برای کسی که بخواهد پس از پاسخ به سوال بیگ دیتا چیست، از آن‌ها استفاده کند و در موضوعات آن عمیق شود. 

همچنین بخوانید
در این مقاله از سایت وب24 به تحلیل و بررسی PESTEL پرداخته‌ایم که چه کاربرد و ویژگی‌هایی دارد و چطور می‌تواند به کسب و کارها کمک کند.
در این مقاله از سایت وب24 به موضوع استفاده از استراتژی RACE در دیجیتال مارکتینگ پرداخته‌ایم. پیشنهاد می‌شود که برای کسب اطلاعات بیشتر حتما این مقاله را مطالعه کنید.
جهت فعالیت در حوزه دیجیتال مارکتینگ اولین گام، شناخت اصطلاحات دیجیتال مارکتینگ است. در این مطلب از وب 24 با جامع‌ترین واژه نامه دیجیتال مارکتینگ آشنا شوید
در این مقاله از سایت وب24 توضیح می‌دهیم که Google AdMob (گوگل ادموب) چیست و چه کاربردی دارد تا بیشتر بتوانید با امکانات و نحوه کسب درآمد از آن را آشنا شوید.
دیدگاه خود را با ما در میان بگذارید
امتیاز:
captcha