بیگ دیتا چیست ؟

بیگ دیتا، یک حالت یا وضعیت است. حالتی که شما حجم بسیاری زیادی از اطلاعات دارید، این داده‌ها تنوع بسیار زیادی دارند و با سرعت باورنکردنی رشد می‌کنند. علاوه بر این اطلاعات بزرگ و پیچیده شما معمولا از منابع بسیار جدید بدست می‌آیند.

مجموعه داده‌های بیگ دیتا چنان حجیم است که پردازشگرهای سنتی نمی‌توانند آن را تحلیل کنند. اما این اطلاعات، بهترین راه‌حل برای مشکلات بزرگ تجاری است. مشکلاتی که تا قبل از این حل کردن آن‌ها غیرممکن بوده است.

بیگ دیتا چگونه شکل می‌گیرد؟

آنچه کلان داده‌های تجارت را از سایر اطلاعات جدا می‎کند، شامل سه قسمت است:

• حجم اطلاعات
• تنوع اطلاعات
• سرعت رشد اطلاعات

تجزیه و تحلیل به سرعت نور

شاید فکر کنید با این حجم از اطلاعات سرعت تجزیه و تحلیل خیلی پایین می‌آید، اما یکی از ویژگی‌های مهم این تکنولوژی سرعت بسیار بالای مبادله اطلاعات است، اطلاعات با سرعت خیلی بالا دریافت شده و با همان سرعت آنالیز می‌شوند، پس از آن اطلاعات خروجی تحویل داده می‌شود.

تنوع داده‌ها در بیگ دیتا، سرزمینی رنگارنگ از اطلاعات

یک شرکت سنتی را تصور کنید، داده‌ها و اطلاعات آن در یک فرمت ثابت و یک شکل مشخص بایگانی و آنالیز می‌شوند، اما صنعت بیگ دیتا یعنی جمع آوری و ایجاد ارتباط بین داده‌ها در شکل‌های مختلف، حتی اطلاعاتی که ساختار مشخص ندارند. شما در این تکنولوژی می‌توانید، متن، فیلم، صدا، عکس و هر اطلاعاتی را حتی بدون ارتباط با یکدیگر در سرعت باورنکردنی به سیستم بیگ دیتا تزریق کنید و در همان زمان نتیجه را تحویل بگیرید، این یعنی مشکلاتی که سال‌ها حل نشده باقی مانده است، حالا در کسری از ثانیه حل می‌شوند.

آیا بیگ دیتا قابل اعتماد است؟

تکنولوژی در دنیای مدرن بر این باور است که تمامی داده‌ها ارزش دارند، در دنیای تکنولوژی چیزی به عنوان داده‌ی پرت یا بی‌استفاده وجود ندارد. اما مهم‌تر از حجم بالای اطلاعات یک منبع، نحوه ی استفاده از آن‌هاست، در حقیقت این مهم است که بدانیم هر اطلاعاتی چه ارزشی دارد و چگونه باید از آن استفاده کنیم.

گام بعدی در شناخت داده‌ها، اعتماد است. یک تحلیلگر، چه یک انسان باشد چه یک سیستم آنالیز، باید به‌خوبی به این موضوع مسلط باشد: داده‌ها  چقدر صادق هستند و چقدر می‌توان به آن‌ها اعتماد کرد؟

سرمایه‌های اصلی در اقتصاد مدرن، حجم زیادی از پول نیست، بلکه در کمال تعجب باید گفت: داده‌ها، سرمایه‌های اصلی تجارت آینده هستند. بیایید نگاهی به بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان بیاندازیم، بخش عظیمی از موفقیت شرکت‌های بزرگ مدیون اطلاعات است. شرکت‌ها برای کار آیی بیشتر و تولید محصولات جدیدتر به‌طور پیوسته در حال تجزیه‌ و تحلیل اطلاعات هستند.

کاربردهای بیگ دیتا در تجارت

به لطف بیگ دیتا، تجارت امروز بسیار آسان‌تر از گذشته شده است، کلان داده همه‌ی قسمت‌های تجارت را کنترل کرده و بهبود می‌دهد، از تجربه‌ی مشتری و درک خواسته‌های مشتریان گرفته تا آنالیز فروش همه و همه به بیگ دیتا متصل است.

چه عواملی می‌تواند خرابی‌های یک سیستم را پیش‌بینی کند؟

1. داده‌های ساختار یافته:

• مثل سال ساخت، مدل تجهیزات و …

2. داده‌های غیر ساختار یافته:

• میلیون‌ها ورودی مانند داده‌های حسگرها، پیام‌های خطا، دمای دستگاه و…

چالش های بیگ دیتا

اگرچه کاربردهای بیگ دیتا، می‌تواند تجارت و روند زندگی انسان را به‌کلی دگرگون کند، اما باید بدانیم این صنعت مانند هر تکنولوژی جدیدی خالی از چالش نیست.

1. بیگ دیتا همان‌طور که از نامش پیداست، یک منبع بسیار بزرگ داده است. اگرچه تکنولوژی های جدید برای ذخیره‌سازی داده‌ها ایجادشده است، اما حجم داده‌ها هر سال دو برابر می‌شود. این یعنی منابع ذخیره داده هرروز باید بزرگ‌تر شود. اگرچه سازمان‌ها همگام با افزایش داده‌ها برای ذخیره مؤثر آن تلاش می‌کنند، اما ذخیره اطلاعات همچنان یکی از چالش های بزرگ این تکنولوژی است.
2. داده‌ها تنها در صورتی ارزشمند هستند که از آن‌ها استفاده شود، بسیاری از داده‌ها به شکلی سازمان‌یافته‌اند که می‌توان آن‌ها را به‌راحتی تجزیه‌وتحلیل کرد؛ اما این موضوع در رابطه با همه‌ی داده‌ها صادق نیست. تجزیه‌وتحلیل کلان داده، در بسیاری از موارد به زمان و دقت زیادی نیاز دارد. دانشمندان  معمولاً بین 50 تا 80 درصد از زمان آنالیز بیگ دیتا را صرف تنظیم و آماده‌سازی اطلاعات می‌کنند. این یعنی داده‌های بدون ساختار و آماده‌سازی آن‌ها، همچنان یکی از چالش های کلان داده است.
3. تکنولوژی کلان داده با سرعت زیادی در حال پیشرفت است. هرسال تعداد زیادی فناوری برای مدیریت اطلاعات ایجاد می‌شود، اما همگام بودن با بیگ دیتا برای بسیاری از کمپانی‌ها، همواره چالش‌برانگیز است.

نکات کلیدی :

تفاوت اصلی بیگ دیتا با سایر اطلاعات:

1. حجم زیاد
2. تنوع اطلاعات
3. سرعت رشد بالا

چالش‌های مربوط به بیگ دیتا:

1. ذخیره حجم بالایی از اطلاعات
2. سخت بودن تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها
3. وقت زیادی صرف آماده‌سازی داده‌ها می‌شود
4. چالش همگامی با بیگ دیتا