بیگ دیتا (big data) یا کلان‌داده چیست؟ + کاربردهای آن

از بیگ‌دیتا چه می‌دانید؟ چقدر با کاربردهای بیگ‌دیتا یا کلان‌داده آشنا هستید؟ آیا می‌دانستید بیگ‌دیتا در زمینه‌های مختلف تجارت، علوم، بهداشت، امنیت و آموزش، بازاریابی هدفمند و… کاربردهای متعددی دارد؟

در این مطلب از وی‌پدیا، به بررسی مفاهیم، روش‌ها و چالش‌های بیگ‌دیتا و همچنین نمونه‌هایی از کاربردهای آن در زمینه‌های مختلف پرداخته‌ایم. با ما همراه باشید.

بیگ‌دیتا (big data) یا کلان‌داده چیست؟

کلان‌داده درواقع اصطلاحی است که برای مجموعه‌های بسیار بزرگ و متنوع از داده‌ها که در طول زمان به رشد تصاعدی خود ادامه می‌دهند، استفاده می‌شود.

کلان‌داده‌ها را می‌توان به دو دستۀ ساختاریافته یا بدون ساختار طبقه‌بندی کرد. داده‌های ساختاریافته شامل اطلاعاتی است که سازمان‌دهی شده و پردازش آن‌ها آسان است؛ مانند اعداد و تاریخ. داده‌های بدون ساختار، اطلاعاتی هستند که پیچیده‌تر و متنوع‌تر هستند؛ مانند متن و تصاویر.

دربارۀ تاریخچۀ بیگ‌دیتا باید یادآور شد که کلان‌داده، مفهوم جدیدی نیست و در طول تاریخ، بشر به شیوه‌های گوناگون با آن سروکار داشته است. باوجوداین، بیگ‌دیتا بعد از جنگ جهانی دوم وارد مرحلۀ جدیدی شد و در چند سال منتهی به پایان قرن بیستم، با ظهور اینترنت و پیشرفت کامپیوترها، توسعۀ قابل توجهی پیدا کرد. از سال 2000 به‌بعد هم کلام‌داده‌ها در بسیاری از امور کارکردهای شگفت‌انگیزی از خود نشان داده‌اند که در ادامه آن‌ها به آن‌ها اشاره خواهیم کرد.

کاربردهای کلان‌داده چیست؟

کلان‌داده‌ها را می‌توان از منابع مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، حس‌گرها، ‌سایت‌ها و… جمع‌آوری کرد. بیگ‌دیتا را می‌توان با استفاده از نرم‌افزارها و تکنیک‌های تخصصی تجزیه‌وتحلیل کرد. تحلیل الگوها و جریان‌ها از این طریق، به کسب‌وکارها، دولت‌ها و محققان در تصمیم‌گیری بهتر و حل مشکلات کمک می‌کند. در ادامه توجه شما را به چند مثال ملموس از از کاربردهای کلان‌داده جلب می‌کنیم:

• توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده: پلتفرم‌های آنلاین و شناخته‌شده‌ای مانند نتفلیکس، آمازون و Spotify از داده‌های بزرگ برای تجزیه‌وتحلیل رفتار، اولویت‌ها و بازخورد کاربران استفاده می‌کنند و به ترتیب پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده‌ای برای تماشای فیلم‌ها، خرید محصولات و گوش‌دادن به موسیقی به کاربرانشان ارائه می‌کنند.
• تشخیص کلاهبرداری: مؤسسات مالی مانند بانک‌ها از بیگ‌دیتا برای نظارت بر تراکنش‌ها، شناسایی موارد مشکوک و جلوگیری از کلاهبرداری و سرقت هویت استفاده می‌کنند.
• درمان بیماران: بیگ‌دیتا به کادر درمان و محققان حوزۀ سلامت این امکان را می‌دهد تا از داده‌های بزرگ برای بهبود مراقبت از بیمار، تشخیص بیماری‌ها، کشف درمان‌های جدید و بهبود سلامت عمومی استفاده کنند.
• شهرهای هوشمند: دولت‌ها و برنامه‌ریزان شهری از کلان‌داده‌ها برای بهینه‌سازی میزان ترافیک، کاهش آلودگی، مدیریت انرژی و ارتقای ایمنی و ارائۀ خدمات عمومی استفاده می‌کنند.

معایب بیگ‌دیتا چه هستند؟

بیگ‌دیتا دارای مزایای بسیاری مانند امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر، افزایش کارایی و بهره‌وری، ایجاد فرصت‌ها و نوآوری‌های جدید و بهبود وفاداری و رضایت مشتری است. بااین‌حال، چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز بر سر راه استفاده از کلان‌داده‌ها وجود دارند که برخی از آن‌ها عبارت‌اند از:

• باکیفیت نبودن داده‌ها: کلان‌داده ممکن است شامل خطاها، ناسازگاری‌ها یا سوگیری‌هایی باشد که می‌تواند به طور مستقیم بر صحت و میزان اعتبار تجزیه‌وتحلیل‌ها و همچنین نتایج نهایی، تأثیر بگذارد.
• سوء استفاده‌های امنیتی از داده‌ها: این احتمال وجود دارد که در مقاطع زمانی خاصی، اطلاعات حساس توسط هکرها، مجرمان و… مورد سرقت، یا سوء‌استفاده قرار گیرد.
• استفادۀ غیراخلاقی از داده‌ها: مسائلی مانند حریم خصوصی، کسب رضایت، حق مالکیت و… ازجمله مواردی است که می‌تواند هنگام استفاده از بیگ‌دیتا باعث ایجاد چالش‌های اخلاقی شود. به‌ویژه هنگامی که با داده‌های انسانی سروکار داریم، ممکن است استفادۀ نابه‌جا از بیگ‌دیتا بر زندگی شخصی و حیثیت افراد تأثیر منفی بگذارد.

چه سازمان‌هایی از بیگ‌دیتا استفاده می‌کنند؟

داده‌های بزرگ در حوزه‌ها و صنایع مختلف کاربردهای زیادی دارد. در ادامه می‌توانید بعضی از مطرح‌ترین سازمان‌ها و برندهایی که از بیک‌دیتا استفاده می‌کنند، مشاهده کنید:

• گوگل: شرکت گوگل از کلان‌داده‌ها برای ارتقای سطح کیفی محصولات خود مانند موتور جست‌وجو، جیمیل، گوگل مپ و… استفاده می‌کند.
• آمازون: این مجموعه از بیگ‌دیتا برای بهبود تجارت الکترونیک، خدمات ابری و استریم استفاده می‌کند. آمازون همچنین برای ارائۀ توصیه‌های شخصی، بهینه‌سازی قیمت‌ها و بهبود رضایت مشتری به سراغ بیگ‌دیتا می‌رود.
• نتفلیکس: این شرکت هم از دیگر مجموعه‌های نام‌آشنایی است که از کلان‌داده برای تجزیه‌وتحلیل رفتار کاربر، اولویت‌ها و بازخوردها و همچنین ارائۀ پیشنهادهای سفارشی برای فیلم‌ها و نمایش‌ها به مخاطب استفاده می‌کند.
• فیس‌بوک: فیس‌بوک به‌عنوان پرمخاطب‌ترین شبکۀ اجتماعی جهان از بیگ‌دیتا برای ایجاد ارتباط بین میلیاردها کاربر در سراسر جهان استفاده می‌کند. فیس‌بوک همچنین از کلان‌داده برای بهبود شبکۀ اجتماعی، پیام‌رسان و پلتفرم اینستاگرام و همچنین برای هدف‌قراردادن تبلیغات و سنجش اثربخشی آن‌ها استفاده می‌کند.
• eBay: تسهیل حراج‌ها و معاملات آنلاین مهم‌ترین دلیل استفادۀ شرکت eBay به بیگ‌دیتا است. بهینه‌سازی سایت، اپلیکیشن و خدمات مشتری و همچنین ارائۀ پیشنهادات و تبلیغات مرتبط نیز از دیگر موارد کارایی کلان‌داده برای این برند است.

ویژگی‌های بیگ‌دیتا

کلان‌داده اغلب با پنج ویژگی اصلی توصیف می‌شود که به‌عنوان 5V نیز شناخته می‌شود. این 5V عبارتند از: حجم (Volume)، تنوع (Variety)، سرعت تولید (Velocity)، صحت داده (Veracity)، ارزش (Value). در ادامه به شرح مختصر هر یک از این موارد می‌پردازیم.

1. حجم (Volume): همان‌طور که در تعریف بیگ‌دیتا گفتیم، ما با مجموعه‌داده‌های عظیمی روبه‌رو هستیم که درواقع حاصل ذخیره‌سازی و پردازش اطلاعات بسیار بزرگ و پیچیده هستند. وقتی صحبت از این داده‌های عظیم می‌شود، منظور رسانه‌های اجتماعی، تراکنش‌های مالی و غیره است.
2. تنوع (Variety): کلان‌داده در قالب‌های مختلفی ارائه می‌شود؛ از ساختاریافته (داده‌های جدولی) تا نیمه‌ساختاریافته (ایمیل) و بدون ساختار (متن، ویدئو، صدا). این میزان تنوع چالش‌هایی را برای تجزیه‌وتحلیل اطلاعات ایجاد می‌کند؛ زیرا قالب‌های مختلف به تکنیک‌های پردازشی متفاوتی نیاز دارند.
3. سرعت تولید (Velocity): سرعت تولید به نرخی که داده‌ها تولید و پردازش می‌شوند اشاره دارد. در کلان‌داده‌ها، سرعت تولید داده‌ها به طور فزاینده‌ای در حال افزایش است، به طوری که داده‌ها می‌توانند به صورت لحظه‌ای یا در زمان واقعی تولید و پردازش شوند.
4. صحت داده (Veracity): دقت و کامل‌بودن کلان‌داده‌ها بسته به منبع و روش‌های جمع‌آوری آن می‌تواند بسیار متفاوت باشد. صحت داده‌ها برای تصمیم‌گیری درست و استخراج اطلاعات مفید از آنها بسیار مهم است.
5. ارزش (Value): تنها زمانی بیگ دیتا ارزش واقعی دارد که تجزیه‌وتحلیل شود و از آن خروجی متناسبی استخراج شود. خروجی بیگ‌دیتا ارزشمند است؛ زیرا به تصمیم‌گیری بهتر، بهبود کارایی و نوآوری در صنایع مختلف کمک می‌کند.

علاوه‌براین، تعدادی از صاحب‌نظران دو V دیگر را نیز علاوه بر موارد بالا درنظر می‌گیرند که عبارت‌اند از:

• تغییرپذیری (Variability): کلان‌داده‌ها به‌طور مداوم در حال تغییر هستند و قالب‌ها، ساختارها و حتی معانی داده‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند. این تغییر درواقع یکی از مشکلات پیش‌ روی افرادی است که کار تحلیل کلان‌داده‌ها را بر عهده دارند؛ چراکه به تناسب این تغییر، کار مدیریت داده‌ها دشوارتر می‌شود.
• تجسم (Visualization): تجسم در بیگ‌دیتا به فرایند ایجاد نمودارهای گرافیکی و تصاویری اشاره دارد که اعداد خام را برای شما معنادار می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود تا درک کلان‌داده برای مخاطبانی که سررشته‌ای از بیگ‌دیتا ندارند، آسان شود؛ مانند اینفوگرافیک‌ها.

3 نوع تحلیل کلان‌داده

تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده 3 نوع مختلفی دارد که هرکدام تکنیک و هدف خاص خود را می‌طلبند. البته فراموش نکنید که انتخاب نوع مناسب تحلیل، به اهداف شما و سؤالاتی بستگی دارد که باید به آن‌ها پاسخ دهید.

1. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics): در این نوع تحلیل از داده‌های گذشته و حال برای پیش‌بینی روندها، رفتارها و نتایج آینده استفاده می‌شود. یادگیری ماشین، مدل‌سازی آماری و داده‌کاوی از مهم‌ترین تکنیک‌های این هدف هستند. این نوع تحلیل در پیش‌بینی ریزش مشتری، ارزیابی ریسک، پیش‌بینی فروش و… کمک‌کننده است.
2. تحلیل‌های توصیفی (Descriptive Analytics): در تحلیل‌های توصیفی، داده‌های گذشته خلاصه می‌شوند تا دادۀ جدیدی درمورد آنچه اتفاق افتاده و یا در حال رخ‌دادن است، ارائه شود. این روش با داده‌کاوی، تجمیع داده‌ها و تجسم داده‎‌ها به‌صورت گرافیکی انجام می‌شود و در تجزیه‌وتحلیل عملکرد فروش، تحلیل ترافیک سایت، تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتری، ارائۀ گزارش مالی، تحقیق بازار و… مفید است.
3. تجزیه‌وتحلیل‌های تجویزی (Prescriptive Analytics): نجزیه‌وتحلیل‌های تجویزی، بهینه‌سازی نتایج آینده براساس تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و مدل‌سازی از مهم‌ترین تکنیک‌های این روش به شمار می‌روند. این تحلیل معمولاً به دنبال نوعی از پیش‌بینی است که طبق خروجی تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده بتوان اقداماتی را انجام داد.

مدل 3V بیگ‌دیتا چیست؟

مدل 3V یک چارچوب اساسی برای درک ویژگی‌های منحصربه‌فرد بیگ‌دیتاست که بر سه بعد کلیدی تأکید دارد؛ حجم (Volume)، سرعت تولید (Velocity) و تنوع (Variety). هرچند که قبل‌تر در همین مطلب به این 3 بعد اشاره کردیم، اما در ادامه هر یک از این سه بعد را به‌طور مختصر خدمتتان توضیح می‌دهیم:

1. حجم (Volume): بیگ‌دیتا آن‌قدر عظیم است که می‌تواند از حداقل یک ترابایت (1024 گیگابایت) تا چندین زتابایت (۱۰^۲۱) متغیر باشد. این حجم عظیم از داده‌ها، چالش‌هایی را در ذخیره، مدیریت و پردازش داده‌ها با ابزارهای معمولی ایجاد می‌کند.
2. سرعت تولید (Velocity): کلان‌داده‌ها هرلحظه با سرعت سیار بالایی تولید می‌شود. برای همین است که روش‌های تحلیل سنتی، برای همگام‌شدن با این سرعت کافی نیستند.
3. تنوع (Variety): کلان‌داده‌ها همگن نیستند و طیف وسیعی از قالب‌ها و ساختارهای گوناگون را در بر می‌گیرند. این میزان تنوع می‌تواند دست‌یابی به یک خروجی قابل اتکا را دشوار و چالش‌بر‌انگیز کند.

آیا بیگ‌دیتا در دیجیتال مارکتینگ هم کاربرد دارد؟

بیگ‌دیتا نقش مهمی در بازاریابی هدفمند، شکل‌دادن به استراتژی‌ها و ایجاد موفقیت دارد. اما سؤالی که ممکن است برایتان پیش بیاید این است که آیا کلان‌داده‌ها نقش و کاربردی در دیجیتال مارکتینگ نیز دارند؟ پاسخ این سؤال بله است. با ما همراه باشید تا خلاصه‌ای از کاربردهای کلان‌داده در دیجیتال مارکتینگ را به شما معرفی کنیم:

• درک مخاطب: در بازاریابی دیجیتال یکی از مهم‌ترین مسائلی که باید به آن توجه شود، شناخت درست و دقیق مخاطب است. کلان‌داده‌ها به صاحبان کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا به بهترین شکل با نیازهای مشتریان آشنا شوند.
• تقسیم‌بندی مشتریان: با تجزیه‌وتحلیل بیگ‌دیتا و بررسی مواردی نظیر علایق، رفتار در فضای آنلاین، محدودۀ جغرافیایی و… مشتریان، بازاریابان قادر هستند تا مخاطبان خود را به گروه‌های مجزا و مشخصی تقسیم کنند. این امر به مارکترها کمک می‌کند تا پیام خود را با برگزاری کمپین‌های هدفمند به‌طور مؤثرتری به گوش مخاطب برسانند.
• تحلیل رقبا: بیگ‌دیتا نه‌تنها در طراحی کمپین‌ها مؤثر است، بلکه در تجزیه‌وتحلیل رقبا نیز می‌تواند کمک‌بخش باشد تا از عملکرد درست و نادرست رقبای خود مطلع بشوید.
• اثربخشی تبلیغات پولی: یک بازاریاب دیجیتال مهم‌ترین دغدغه‌اش این است که در زمان درست، با هزینۀ مناسب، تبلیغ اثربخشی برای برند موردنظرش انجام دهد تا بهره‌وری تبلیغات را به حداکثر برسد. با استفاده از بیگ‌دیتا می‌توان اثربخشی تبلیغات پولی را به میزان قابل‌توجهی بهینه کرد.

رابطۀ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با بیگ‌دیتا چیست؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در این روزها بیش از پیش مورد توجه اهالی تکنولوژی و متخصصان در صنایع گوناگون است. اما این‌ موارد چه ارتباطی با بیگ‌دیتا دارند؟

در دنیای عظیم هوش مصنوعی، بیگ‌دیتاها نقشی اساسی دارند؛ چرا که هوش مصنوعی برمبنای تحلیل داده‌های گسترده و استخراج روندها پایه‌گذاری شده است؛ درنتیجه بیگ‌دیتا به‌عنوان یک منبع اصلی برای استفادۀ هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

به بیان دیگر، بیگ‌دیتا سوخت هوش مصنوعی است. بدون داده‌های کافی، مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند به‌درستی یاد بگیرند، درنتیجه عملکرد ضعیفی خواهند داشت. همچنین، با افزایش حجم داده‌ها، دقت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی نیز افزایش می‌یابد. مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های بیشتر، الگوها و روابط پیچیده‌ای را کشف می‌کنند که به آن‌ها در تصمیم‌گیری دقیق‌تر و پیش‌بینی‌های بهتر کمک می‌کند.

بیگ‌دیتا و یادگیری ماشین نیز دو رشتۀ به‌هم‌پیوسته و وابسته هستند که یکدیگر را تقویت می‌کنند. یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.

کلان‌داده به یادگیری ماشین این امکان را می‌دهد تا در طیف‌های متنوع و وسیع‌تری مورد استفاده قرار بگیرد. یادگیری ماشین در زمینه‌هایی مانند پزشکی، امور مالی، تولید و… با استفاده از بیگ دیتا می‌تواند به پیشرفت‌های چشمگیری دست پیدا کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را کشف کنند؛ الگوهایی که با روش‌های سنتی قابل شناسایی نیستند. یادگیری ماشین به استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خام کمک می‌کند. این اطلاعات می‌تواند برای تصمیم‌گیری بهتر، پیش‌بینی دقیق‌تر و بهبود فرایندها و افزایش بهره‌وری مورد استفاده قرار بگیرد.

آیندۀ بیگ‌دیتا

با توجه به گسترش روزافزون شبکه‌های اجتماعی در سال‌‌های اخیر، دیتای تولیدشده توسط کاربران نیز با رشد قابل توجهی همراه بوده است. سایت استاتیستیکا (Statistica) آماری منتشر کرده است که براساس آن تا سال 2025، حجم دادۀ تولیدشده، مصرف‌شده، کپی‌شده و ذخیره‌شده به ۱۸۱ زتابایت خواهد رسید. این آمار زمانی جالب‌توجه می‌شود که بدانید تا سال ۲۰۲۰ حجم دادۀ تولیدشده و مصرف‌شده تنها نزدیک به ۶۴.۲ زتابایت بوده است.

آیندۀ کلان‌داده روشن است و باید در سال‌های نه‌چندان‌دور انتظارات ویژه‌ای از این حوزه داشت؛ از کاهش‌دادن میزان فقر تا تلاش برای مبارزه با تغییرات اقلیمی و آب‌وهوایی تا هر چالش و معضل دیگر در هر حوزه و صنعتی. ضمن اینکه باید انتظار داشت تلفیق بیگ‌دیتا با پدیده‌هایی نظیر بلاک‌چین می‌تواند گره‌های بسیار بزرگی از مشکلات موجود را بگشاید.

آنچه مسلم است این است که در سال‌های آتی استفاده از کلان‌داده عمومیت بیشتری خواهد یافت و احتمالاً در آینده دیگر به پیچیدگی‌های فنی نیاز نیست و همه می‌توانند قدرت کلان‌داده را درک و از آن استفاده کنند.

معرفی ابزارهای داده‌کاوی برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط

حجم بالای داده‌ها، خواه ناخوها شما را مجبور به استفاده از ابزارهای پیشرفتۀ داده‌کاوی برای رسیدن به تصمیم کاربردی و هوشمندانه می‌کند. بسیاری از این ابزارها اصطلاحاً منبع باز (Open Source) هستند و امکان استفادۀ رایگان از آن‌ها وجود دارد. در ادامه چند ابزار داده‌کاوی مناسب برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط را معرفی می‌کنیم.

•  پایتون (Python): پایتون یکی از مهم‌ترین ابزارهای شناخته‌شده برای تجزیه‌وتحلیل داده است. غول‌های تکنولوژی روی پایتون حساب ویژه‌ای باز می‌کنند. نکتۀ مهم دربارۀ پایتون، استفادۀ گوگل از پایتون به‌عنوان یکی از سه زبان نوشتاری هستۀ خود است. پایتون شامل چند کتابخانۀ پیشرفته است و همین موضوع این ابزار را به یکی از کاربردی‌ترین ابزارها در محاسبات علمی بدل کرده است.
• رپید ماینر (RapidMiner): این ابزار رایگان به‌منظور آماده‌سازی داده‌ها، استقرار مدل و یادگیری ماشین به کار برده می‌شود. Rapid Miner علاوه بر سیستم‌عامل‌های ویندوز، از سیستم‌های مکینتاش، لینوکس و یونیکس نیز پشتیبانی می‌کند.
• اورنج (Orange): یک پلتفرم قدرتمند برای انجام تجزیه‌وتحلیل و تجسم داده‌هاست که به‌صورت منبع باز است. این ابزار، یادگیری ماشینی را آسان می‌کند.
• وکا (Weka): این ابزار مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در آماده‌سازی داده‌ها، طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و… کاربرد دارد.
• سیسنس (Sisense): یک ابزار کاربردی در داده‌کاوی است که داده‌ها را با سرعت بالا تجزیه‌وتحلیل می‌کند. Sisense دسترسی آسان و سریع به پایگاه‌های داده، جدول‌ها و نماهای موجود در پایگاه داده‌های SQL را امکان‌پذیر می‌کند.

جمع‌بندی نهایی

بیگ‌دیتا یا کلان‌داده مجموعه‌های بزرگ و پیچیده‌ای از داده‌ها هستند که از منابع مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، دستگاه‌های هوشمند، ماهواره‌ها و… استخراج می‌شوند و با روش‌های سنتی قابل پردازش و تحلیل نیستند. بیگ‌دیتا دارای پنج ویژگی اصلی حجم، سرعت، تنوع، ارزش و صحت است.

کلان‌داده‌ها برای کسب‌وکارها، دولت‌ها، علم و تحقیقات و حتی زندگی روزمرۀ افراد، کاربردهای متعددی دارد و می‌تواند به افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، ایجاد محصولات و خدمات جدید و حل مسائل پیچیده منجر شود.

سؤالات متداول