تجزیه و تحلیل Big Data

فن آوری های شناسایی ، جمع آوری ، تحلیل و استخراج اطلاعات و بینش از کلان داده ها

BIG DATA یا کلان داده ها به مجموعه داده هایی اطلاق می شود که مدیریت، کنترل و پردازش آنها فراتر از توانایی ابزارهای نرم افزاری در یک زمان قابل تحمل و مورد انتظار است. مقیاس کلان داده ها ، به طور مداوم در حال رشد از محدوده چند 10 ترابایت به چندین پتابایت، در یک مجموعه داده واحد است. نمونه هایی از کلان داده، گزارش های وبی، سامانه های بازشناسی با امواج رادیویی، شبکه های حسگر، دوربین های شهری و ترافیکی، شبکه های اجتماعی، متون و اسناد اینترنتی، نمایه های جستجوی اینترتی، داده های نجوم، ماهواره ها ، مدارک پزشکی، آرشیو عکسها و ویدیوها ، پژوهش های زمین شناسی و تجارت و هزاران مورد نمونه دیگر در مقیاس بزرگ هستند.

اهمیت تجزیه و تحلیل Big Data

ارزش واقعی Big Data با توجه به درجه توانایی تحلیل و درک آن اندازه گیری می شود. هوش مصنوعی (AI) ، یادگیری ماشین و فناوری های مدرن پایگاه داده امکان تجسم و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را فراهم می کند تا بینش های عملی را - در زمان واقعی ارائه دهد. تجزیه و تحلیل Big Data به شرکت ها کمک می کند تا داده های خود را عملی کنند - برای تحقق فرصت های جدید و ساخت مدل های تجاری. همانطور که جفری مور ، نویسنده و تحلیلگر مدیریت ، به درستی اظهار داشت: "بدون تجزیه و تحلیل Big Data ، شرکت ها نابینا و ناشنوا هستند و مانند آهو در یک آزادراه در وب سرگردان هستند."

عصر Big Data

سفینه فضایی Apollo با کامپیوتر Apollo Guidance که حافظه داخلی در حدود 80 کیلوبایت داشت به ماه رفت. از آن زمان به بعد ، فناوری رایانه با رشد نمایی - و تولید داده همراه با آن ، رشد کرده است. در حقیقت ، از دهه 1980 تاکنون ، هر سه سال ظرفیت فناوری جهان برای ذخیره داده ها دو برابر شده است. بیش از 50 سال پیش وقتی آپولو 11 بلند شد ، مقدار داده های دیجیتال تولید شده در کل جهان می تواند در متوسط لپ تاپ باشد. امروز IDC تخمین می زند که این تعداد 44 زتابایت (یا 44 تریلیون گیگابایت) باشد و پیش بینی می کند تا سال 2025 به 163 زتابایت برسد.

رشد چشمگیر سیستم عامل های رسانه های اجتماعی ، فناوری های تلفن های هوشمند و دستگاه های اینترنت اشیا connected متصل دیجیتال به ایجاد عصر Big Data فعلی کمک کرده است.

مجموعه داده ها معمولاً بر اساس ساختار و نمایه سازی ساده (یا نبودن) آن به سه نوع طبقه بندی می شوند

داده های ساختاری:

این نوع داده ها ساده ترین ها برای سازماندهی و جستجو هستند. این می تواند مواردی مانند داده های مالی ، گزارش های دستگاه و جزئیات جمعیتی را شامل شود. صفحه گسترده اکسل ، با طرح ستون ها و ردیف های از پیش تعریف شده ، روش خوبی برای پیش بینی داده های ساخت یافته است. اجزای آن به راحتی دسته بندی می شوند ، به طراحان و مدیران پایگاه داده اجازه می دهد الگوریتم های ساده ای را برای جستجو و تجزیه و تحلیل تعریف کنند. حتی وقتی داده های ساختاریافته در حجم عظیمی وجود داشته باشند ، لزوماً به عنوان داده های بزرگ واجد شرایط نیستند زیرا مدیریت داده های ساخت یافته به تنهایی بسیار ساده است و بنابراین معیارهای تعیین کننده داده های بزرگ را ندارد. به طور سنتی ، پایگاه های داده از یک زبان برنامه نویسی به نام Structured Query Language (SQL) به منظور مدیریت داده های ساختاری استفاده می کنند.

داده های بدون ساختار:

این دسته از داده ها می تواند شامل مواردی مانند پست در شبکه های اجتماعی ، فایل های صوتی ، تصاویر و نظرات مشتری با باز باشد. این نوع داده ها را نمی توان به راحتی در پایگاه های داده رابطه ای استاندارد ستون ردیف گرفت. به طور سنتی ، شرکت هایی که می خواستند مقدار زیادی از داده های بدون ساختار را جستجو ، مدیریت یا تجزیه و تحلیل کنند ، مجبور بودند از فرایندهای دستی سخت استفاده کنند. هرگز در مورد ارزش بالقوه تجزیه و تحلیل و درک چنین داده هایی سوالی وجود نداشت ، اما هزینه انجام این کار اغلب بیش از حد گزاف بود و ارزش آن را نداشت. با توجه به زمان لازم ، نتایج قبل از تحویل اغلب منسوخ می شدند. به جای صفحه گسترده یا پایگاه داده های رابطه ای ، داده های بدون ساختار معمولاً در دریاچه های داده ، انبارهای داده و پایگاه داده های NoSQL ذخیره می شوند.

داده های نیمه ساختاری:

داده های نیمه ساختاری همانطور که به نظر می رسد ترکیبی از داده های ساخت یافته و غیر ساختاری است. ایمیل ها مثال خوبی هستند زیرا شامل داده های غیر ساختاری در متن پیام و همچنین ویژگی های سازمانی بیشتری مانند فرستنده ، گیرنده ، موضوع و تاریخ هستند.

BIG Data Analytics in Sports

باشگاه مختلف زیادی در رشته های ورزشی مختلف ، امروز به طور فزاینده ای از داده های حجیم برای جمع آوری داده های آماری جهت تحلیل بازیکنان خود و حریف و تاکتیک های بازی استفاده می کنند و با بینش بیشتری برنامه های تمرینی و استراتژی های بازی خود را بهینه می کنند..

مشاهده کلیپ مرتبط >>

ارتباط Big Data و هوش مصنوعی AI

با افزایش حجم داده ها، امروزه شرکت ها در دریایی از داده های غرق شده اند . صرف داشتن این داده ها هیچ ارزشی برای سازمان ها ندارد و صرفا هزینه نگهداری آنها را سازمان بایستی متقبل شود. بلکه سازمان بایستی بتواند که از این داده های به درستی استفاده نماید که این امر به وجود سیستم هایی با قدرت پردازش و تجزیه و تحلیل بالا وابسته است. در این راستا ، Big Data و AI ( هوش مصنوعی ) تا حدودی رابطه متقابل دارند. داده های حجیم بدون استفاده از هوش مصنوعی برای سازماندهی و تجزیه و تحلیل آنها استفاده عملی زیادی ندارد. و هوش مصنوعی نیز بدر صورت وجود مجموعه داده های موجود در Big Data معنا دارد تا تحلیلی ارائه دهد که به اندازه کافی قوی باشد تا بتوان آن را عملی کرد. همانطور که براندون پورسل ، تحلیلگر تحقیقات فارستر می گوید ، "داده ها منبع حیات هوش مصنوعی هستند. یک سیستم هوش مصنوعی برای اینکه بتواند عملکرد خود را انجام دهد ، باید از داده ها بیاموزد. "

کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه های مختلف

کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه مالی

تجزیه و تحلیل Big Data "نقش مهمی در پشتیبانی فرایندهای خدمات مالی ، به ویژه در تجارت و سرمایه گذاری ، اصلاح مالیات ، کشف و تحقیقات تقلب ، تجزیه و تحلیل ریسک های مالی دارد. بیگ دیتا همچنین با تجزیه و تحلیل داده ها و بازخورد مشتری ، به تحول صنعت مالی کمک کرده است تا بینش ارزشمندی را که برای بهبود رضایت و تجربه مشتری لازم است ، بدست آورد. مجموعه داده های معاملات سریعترین و بزرگترین در جهان است. پذیرش روزافزون راه حل های پیشرفته مدیریت داده های بزرگ به بانک ها و موسسات مالی کمک می کند تا از این داده ها محافظت کرده و از آنها به روشهایی استفاده کنند که هم از مشتری و هم از تجارت محافظت می کند.
کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه سلامت

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به متخصصان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا تشخیص دقیق تر و مبتنی بر شواهد را انجام دهند. علاوه بر این ، Big Data به مدیران بیمارستان کمک می کند تا روندها را دریابند ، خطرات را مدیریت کنند و هزینه های غیرضروری را به حداقل برسانند - بالاترین بودجه ممکن را به مناطق مراقبت و تحقیقات بیمار منتقل کنند. در میانه بیماری همه گیر ، دانشمندان تحقیق در سراسر جهان در حال دستیابی به راه های بهتر برای درمان و مدیریت COVID-19 هستند - و Big Data نقش بسیار زیادی در این روند بازی می کند.
کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه حمل و نقل و ترافیک

اثر آمازون اصطلاحی است که توصیف می کند چگونه آمازون نوار انتظارات برای تحویل روز آینده را تعیین می کند تا جایی که مشتریان اکنون برای هر چیزی که به صورت آنلاین سفارش می دهند در کمترین زمان ممکن کالای خود را دریافت کنند. شرکتهای لجستیکی به طور فزاینده ای به تجزیه و تحلیل Big Data برای بهینه سازی برنامه ریزی مسیر ، تلفیق بار و اقدامات بهینه سازی سوخت اعتماد می کنند.

از دیگر کاربردهای تحلیل Big Data در کنترل و مدیریت ترافیک های جاده ای و شهری بر اساس داده های دریافتی از دوربین کنترل جاده ای و شهری می باشد.
کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه انرژی

مطابق گزارش اداره آمار آمریكا ، شركتهای خدمات عمومی بیش از 1.4 میلیارد دلار برای دستگاه های كنتور سنج خرج می كنند و معمولاً به كنتورهای آنالوگ و قرائت های دستی ناچیز اعتماد می كنند. ریدرهای کنتور هوشمند بارها در روز داده های دیجیتالی را تحویل می دهند و با بهره گیری از تجزیه و تحلیل Big Data ، می توان از مصرف انرژی کارآمدتر و قیمت گذاری و پیش بینی دقیق تری مطلع شد. بعلاوه ، وقتی کارگران میدانی از قرائت کنتور رها می شوند ، ضبط و تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا سریعتر آنها را در مکان مورد نیاز ترمیم و به روزرسانی سریعتر جابجا کنید.
کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه ورزش

باشگاه مختلف زیادی در رشته های ورزشی مختلف ، امروز به طور فزاینده ای از داده های حجیم برای جمع آوری داده های آماری جهت تحلیل بازیکنان خود و حریف و تاکتیک های بازی استفاده می کنند و با بینش بیشتری برنامه های تمرینی و استراتژی های بازی خود را بهینه می کنند..
کاربرد تجزیه و تحلیل Big Data در حوزه آموزش

در طی همه گیری ، موسسات آموزشی در سراسر جهان مجبور شده اند برنامه های درسی و روش های تدریس خود را برای حمایت از یادگیری از راه دور ابداع کنند. چالش عمده این فرآیند ، یافتن روشهای قابل اعتماد برای تحلیل و ارزیابی عملکرد دانشجویان و اثربخشی کلی روشهای آموزش آنلاین بوده است.