اگر شما پیگیری مسائل مربوط به تکنولوژی و همچنین کسب‌وکار باشید حتما بارها و بارها نام کلان داده یا Big Data را شنیده‌اید. موضوع کلان داده و تحلیل آن یکی از موضوعات داغ در سرتاسر جهان است. در این مقاله ما قصد داریم کلان داده را تعریف کنیم و از کاربردهای مختلف کلان داده در جهان امروز بگوییم.
تعریف کلان داده (Big Data) چیست؟
اگر بخواهیم به طور خلاصه تعریف کلان داده را بگوییم باید بگوییم کلان داده (Big Data) مجموعه‌ای بسیار بزرگ از داده‌ها است که از منابع متعددی جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها می‌توانند نتایج ارزیابی عملکرد یک سازمان یا تعاملات مخاطبان آن در شبکه‌های اجتماعی باشند.
جمع‌آوری، ذخیره، تحلیل و درک کلان داده معمولاً به روش‌های آماری و ابزارهای تحلیلی پیشرفته نیاز دارد و فراتر از توان ابزارهای مرسوم است.
کلان‌داده‌ها می‌توانند سرنوشت یک سازمان را به‌کلی زیرورو کنند. تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها در یک سازمان می‌تواند بینشی ایجاد کند که منجر به تصمیم‌گیری‌های بهتر و کشف مسیرهای استراتژیک تجاری شود.
انواع کلان داده کدام است؟
برای دسته‌بندی انواع کلان داده معمولا آنها را بر اساس میزان ساختاریافتگی دسته‌بندی می‌کنند. بر این اساس کلان داده به سه دسته مختلف تقسیم می‌شود.
۱- داده‌های بدون ساختار
همه داده‌ها به روش ساختاریافته مرتب نمی‌شوند. تمام داده‌های سازمان‌نیافته شما، «داده‌های بدون ساختار» هستند. تقریباً ۸۰٪ از داده‌های سراسر جهان ساختار ندارند. هیچ‌کس متن مکالمه‌های تلفنی خود را یادداشت نمی‌کند یا هر توییتی که می‌فرستد را با یک نشانه معنادار مشخص نمی‌کند. تقریباً هر کاری که شما با کامپیوتر انجام می‌دهید، داده‌های بدون ساختار تولید می‌کند. این داده‌ها، ماهیت پیچیده‌ای دارند، فضای بیشتری را اشغال می‌کنند و بی‌نظمی و به هم ریختگی‌شان، مدیریت و درک آنها را دشوار می‌کند.
اما برای به‌دست‌آوردن اطلاعات مفید، داده‌ها باید قابل تفسیر باشند. باوجوداینکه تفسیر داده‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌خواهد، اما نتیجه این تفسیر ارزشمندتر از جمع‌آوری ساده داده‌های بدون ساختار است.
سخت‌ترین قسمت تحلیل داده‌های بدون ساختار این است که به یک برنامه یاد بدهیم که اطلاعات به‌دست‌آمده را درک کند. برای این کار باید اطلاعات را برای برنامه، به فرم‌هایی از داده‌های ساختاریافته ترجمه کرد. این کار آسانی نیست و از قالبی به قالب دیگر متفاوت است. معمولاً برای این کار از روش‌هایی مانند تجزیه متن، پردازش طبیعی زبان و… استفاده می‌کنند.
۲- داده‌های نیمه‌ساختاریافته
داده‌های نیمه‌ساختاریافته، ترکیبی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستند. برای این داده‌ها الگوهای معنادار و جدول‌های مخصوص طراحی نشده است. اما برای داده‌ها برچسب‌ها و نشانه‌هایی برای معناکردن وجود دارند که داده‌ها را برای ضبط و طبقه‌بندی و ساخت پرونده در مجموعه‌های داده آماده می‌کند که ذخیره‌سازی آن را نسبت به داده‌های ساختار نیافته آسان‌تر می‌کند.
۳- داده‌های ساختاریافته
این نوع داده‌ها بسیار سازمان‌یافته هستند. تصور کنید صدها صفحه داده، در ستون‌ها و ردیف‌هایی مرتب شده‌اند. برای تمام عنوان‌ها توضیح وجود دارد، متغیرها را به‌راحتی می‌شود تشخیص داد و اعداد قابل‌درک و ملموس هستند. معلوم است که کار با این داده‌ها آسان است و برای برنامه‌ریزی به‌راحتی می‌توان داده‌ها را مرتب و جمع‌آوری کرد.
داده‌های ساختاریافته از الگوها پیروی می‌کنند. این الگوها مشخص می‌کنند که هر داده کجاست و معنی آن چیست.
برای مثال، یک پایگاه‌داده حقوق و دستمزد کارمندان، داده‌هایی مثل اطلاعات شناسایی کارکنان، نرخ دستمزدشان، ساعت کار، نحوه پرداخت اضافه‌کاری و غیره را به ما می‌دهد. الگوی داده‌های ساختاریافته، برای هر برنامه‌ای که از آن استفاده می‌کنیم، هر یک از این موارد را تعریف خواهد کرد. پس این برنامه برای کشف معنای واقعی هرکدام از این موارد، مجبور نیست به جستجوی داده بپردازد، بلکه می‌تواند مستقیماً به جمع‌آوری و پردازش آن بپردازد.
کاربردهای کلان داده چیست؟
کلان داده کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف زندگی بشر دارد. در حوزه بازاریابی و کسب‌وکار کلان داده به سازمان‌ها کمک می‌کنند که رفتار مشتریان را درک و اهداف خود را بر اساس آن تعیین کنند. به دنبال آن فرایندهای تولید و کسب‌وکار هم بهبود پیدا می‌کنند.
کاربرد داده‌ها فقط برای شرکت‌ها، سازمان‌های بزرگ و دولت‌ها نیست. امروز بسیاری از ما به صورت روزمره از کلان‌داده‌ها استفاده می‌کنیم. وسایلی مانند ساعت‌های هوشمند یا بازوبندهای اندازه‌گیری کالری، با کمک کلان داده میزان فعالیت ما یا الگوی خوابمان را بررسی و اندازه‌گیری می‌کنند.
در دنیای امروز کلان‌داده‌ها در ارتقاء دانش و تحقیقات علمی و بسیاری از حوزه‌ها مانند سلامت و بهداشت عمومی، کنترل ترافیک در شهرها، برقراری امنیت و اجرای قانون، بهبود عملکرد ماشین‌ها و دستگاه‌ها، بانکداری و خدمات مالی کاربرد دارند.
مزایای استفاده از کلان داده در کسب‌وکار
وجود کلان‌داده‌ها و جمع‌آوری آنها می‌تواند برای هر کسب‌وکاری مفید باشد. تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها با سیستم‌های نرم‌افزاری پیشرفته، به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌ها و تعیین استراتژی کمک می‌کند و این باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد در هر کسب‌وکاری می‌شود. آنچه در ادامه می‌آید مثال‌هایی از کاربرد تحلیل کلان داده در بهبود وضعیت کسب‌وکارهاست.
جذب و نگهداری مشتری
کسب‌وکارها برای بقاء باید رویکرد درستی در بازاریابی محصولاتشان داشته باشند. شرکت‌ها با استفاده از کلان‌داده‌ها، می‌توانند بفهمند که مشتریان دقیقاً به دنبال چه چیزی هستند. با بهره‌گیری از شیوه‌های نوین، الگوهای مصرف مشتریان را زیر نظر بگیرند و با شناسایی این الگوها و یافتن راه‌هایی که مشتریان را خوشحال‌تر می‌کند، وفاداری آنها به محصول را بالاتر ببرند.
عملکرد هدفمند و متمرکز
کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از کلان داده‌ها، بدون صرف هزینه‌های زیاد برای تبلیغات، محصولات و خدمات خود را به شکلی هدفمند در بازارهایی که برای هر محصول مناسب است، بفروشند. کلان داده‌ها به تحلیل پیشرفته عادات مشتریان کمک می‌کنند. به طور مثال می‌توان رفتار خرید آنلاین مشتریان را با دقت خوبی شناخت. این آمار در نهایت به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که کمپین‌های هدفمند، متمرکز و موفق طراحی کنند و با برآورده کردن انتظارات مشتریان، وفاداری به برند را افزایش دهد.
شناسایی ریسک‌های بالقوه
این روزها،کسب‌وکارها با انواع و اقسام ریسک‌ها روبرو هستند. عوامل مختلفی می‌تواند ادامه حیات کسب‌وکار را تهدید کند. در این فضای ناامن، سازمان‌ها به مدیریت ریسک بیش از هر زمانی نیازمندند. کلان‌داده‌ها در ایجاد راه‌حل‌های جدید برای مدیریت ریسک نقشی اساسی دارند. آنها می‌توانند مدل‌های مدیریت ریسک را اثربخش‌تر کرده و استراتژی‌های هوشمندانه‌تری برای جلوگیری از ضرر و زیان در سازمان‌ها ایجاد کنند.
نوآوری در تولید محصولات
برای رقابت در بازار امروز دیگر نمی‌توان به غریزه اعتماد کرد. اکنون شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از کلان‌داده‌ها، فرایندهایی را برای ردیابی بازخورد مشتری، موفقیت محصول و مقایسه با رقبا پیاده‌سازی کنند. کلان‌داده‌ها می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا در کنار ارتقاء محصولات موجود، به خلق و نوآوری محصولات جدید بپردازند. با جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌ها، شرکت‌ها قادر به تشخیص نیازهای به‌روز مشتریان هستند.
نمونه‌هایی از استفاده از کلان داده در صنایع مختلف
علاوه بر کاربرد در بخش‌های فروش و بازاریابی و به‌طورکلی در کسب‌وکارها، کلان داده در بسیاری جهات می‌تواند به بهبود زندگی بشر کمک کند. در ادامه مثال‌هایی از کاربرد کلان داده در صنایع و حوزه‌های متنوع زندگی را با هم بررسی می‌کنیم.
کلان داده در صنعت سلامت
کلان‌داده‌ها به شناسایی بیماری در مراحل اولیه کمک می‌کنند و به دنبال آن پیشگیری و درمان آسان‌تر و مؤثرتر می‌شود.
همچنین با استفاده از داده‌هایی که در تحقیقات پزشکی جمع‌آوری می‌شوند، داروهای تأثیرگذاری برای درمان بیماری‌ها تولید می‌شوند.
کلان‌داده‌ها در صنعت مراقبت‌های بهداشتی نیز کاربرد دارند. دستگاه‌ها و حسگرهای پوشیدنی ابداع شده‌اند که می‌توانند میزان خوراک بیمار را اندازه‌گیری و برای ثبت در پرونده الکترونیکی سلامت او آماده کنند.
برای مثال شرکت اپل این فناوری را در دستگاه‌های HealthKit, CareKit و ResearchKit، ارائه کرده است که به‌وسیله آن کاربران آیفون می‌توانند در هر لحظه بر روی گوشی‌های همراه خود، به سوابق و اطلاعات مربوط به‌سلامتی خود دسترسی داشته باشند.
کلان داده‌ها در بخش‌های دولتی
در هر کشوری، دولت‌ها روزانه با حجم زیادی از داده‌ها روبرو می‌شوند. آنها باید سوابق و پایگاه‌های اطلاعاتی مختلفی را در مورد شهروندان، رشد جامعه در ابعاد مختلف، منابع انرژی، نقشه‌برداری‌های جغرافیایی و… را ثبت و پایش کنند. کلان داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های به‌موقع و آگاهانه در مورد برنامه‌های مختلف سیاسی و اجتماعی و شناسایی مناطقی که نیاز به توجه فوری دارند، کمک می‌کنند. آنها برای ردیابی زمین‌ها و دام‌های موجود و کشف منابع انرژی نیز موردنیاز دولت‌ها هستند. آنها بر چالش‌هایی مانند بیکاری و تروریسم هم با استفاده از کلان‌داده‌ها غلبه می‌کنند.
کلان‌داده‌ها در صنعت رسانه و سرگرمی
با بالارفتن دسترسی افراد به تلفن‌های همراه و انواع ابزارهای مختلف دیجیتال، حجم زیادی از داده‌ها به طور اجتناب‌ناپذیری تولید می‌شوند. در صنعت رسانه و سرگرمی، کسب‌وکارها به اهمیت این داده‌ها پی برده‌اند و از آنها برای رشد خود بهره می‌گیرند.
پیش‌بینی علایق مخاطبان در سیستم‌های عامل توزیع رسانه‌های دیجیتال، برنامه‌ریزی بهینه بر اساس تقاضای آنها، دریافت اطلاعات از نظرات مشتریان و هدف‌گذاری مؤثر در تبلیغات، از مزایای کلان‌داده در صنعت رسانه و سرگرمی است.
برای مثال Spotify که یک پلتفرم ارائه آنلاین موسیقی است، از تحلیل‌های کلان داده استفاده می‌کند. این پلتفرم، داده‌های همه کاربران خود را در سرتاسر جهان جمع‌آوری می‌کند و سپس با استفاده از داده‌های تجزیه‌وتحلیل شده، به هر کاربر به شکلی آگاهانه سبک‌های مختلف موسیقی را پیشنهاد می‌دهد.
فروشگاه آنلاین Amazon Prime هم که یک فروشگاه اینترنتی است محصولات خود مانند کتاب، فیلم و موسیقی را به همین شیوه به مشتریان ارائه می‌کند.
کلان داده‌ها و هواشناسی
حجم عظیمی از داده‌ها توسط ماهواره‌ها و حسگرهای آب‌وهوایی که در مناطق مختلف کره زمین مستقر هستند جمع‌آوری می‌شوند. از این داده‌ها می‌توان در پیش‌بینی آب‌وهوا، مطالعه گرمایش زمین، یافتن آب قابل شرب، درک الگوهای بلایای طبیعی و آمادگی‌های لازم در شرایط بحران در سراسر جهان استفاده کرد.
برای مثال پروژه تحقیقاتی IBM Deep Thunder، با تجزیه‌وتحلیل پیچیده کلان‌داده‌ها، امکان پیش‌بینی دقیق آب‌وهوا را فراهم کرده است. از این پیش‌بینی‌ها برای آمادگی و ایمنی در برابر بلایای طبیعی و پیش‌بینی احتمال خرابی خطوط برق در شهر توکیو استفاده شده است.
کلان داده‌ها در صنعت حمل‌ونقل
از زمان ظهور کلان‌داده‌ها، از آنها به شیوه‌های مختلف برای سهولت و کارآمدتر شدن حمل‌ونقل استفاده می‌شود.
از کلان‌داده‌ها می‌توان برای برآورد نیازهای مسافران در مسیرهای مختلف و برنامه‌ریزی برای کاهش زمان انتظار آنها استفاده کرد. مانند Google Maps که با برآورد تراکم رفت‌وآمد در مسیرهای مختلف و الگوهای ترافیکی به افراد در یافتن کوتاه‌ترین و سریع‌ترین مسیرها کمک می‌کند. پردازش به‌موقع کلان‌داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل اطلاعاتی که مناطق حادثه‌خیز را شناسایی می‌کنند نیز می‌تواند به کاهش تصادفات و افزایش سطح ایمنی رفت‌وآمد کمک کند.
نمونه دیگری از به‌کارگیری کلان‌داده‌ها، Uber است. Uber حجم زیادی داده در مورد رانندگان، وسایل نقلیه آنها و موقعیت‌های مکانی‌شان تولید و از آنها استفاده می‌کند. همه این داده‌ها تجزیه‌وتحلیل می‌شوند و برای پیش‌بینی عرضه و تقاضا، تعیین کرایه‌ها و مسیرهای رفت‌وآمد رانندگان از آنها استفاده می‌شود. جالب اینجاست که کاربران هم گاهی برای صرفه‌جویی در مصرف زمان و انرژی از مسیرهایی استفاده می‌کنند که درگذشته با Uber طی کرده بودند و در خاطرشان مانده است. در این حالت کاربر نیز از داده‌هایی که قبلاً باتوجه‌به تجربه شخصی خود به دست آورده است برای تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر استفاده می‌کند. کلان‌داده‌ها نه‌تنها در تصمیم‌گیری‌های بزرگ، بلکه در کوچک‌ترین تصمیمات روزمره زندگی ما نیز نقش دارند.
کلان داده‌ها و بانکداری
حجم داده‌ها در بخش بانکداری در هر ثانیه، سر به فلک می‌کشد. طبق پیش‌بینی GDC (تعاونی توسعه جهانی)، تخمین زده می‌شود که حجم این داده‌ها تا پایان سال آینده، هفتصد درصد هم رشد می‌کند. مطالعه و تجزیه‌وتحلیل مناسب این داده‌ها می‌تواند به شناسایی فعالیت غیرقانونی مانند سو استفاده از کارت‌های اعتباری، دست‌کاری اطلاعات و سوابق مشتریان و پول‌شویی کمک کند و شفافیت در تجارت را افزایش دهد.
نرم‌افزارهای ضد پول‌شویی گوناگون از تحلیل کلان داده‌ها در بانکداری، برای شناسایی معاملات مشکوک و تجزیه‌وتحلیل داده‌های مشتری استفاده می‌کنند. از نمونه این نرم‌افزارها SAS AML است که بانک آمریکا بیش از 25 سال مشتری آن بوده است.
کلان داده‌ها در حوزه فضاپیمایی
آژانس‌های فضایی در کشورهای مختلف، به طور روزمره، با مشاهده فضا و اطلاعات دریافتی از ماهواره‌هایی که به دور زمین می‌چرخند، کاوشگرهایی که فضای بیرون زمین را مطالعه می‌کنند و مریخ‌نوردها در سیارات دیگر، داده‌های زیادی را جمع‌آوری می‌کنند. آنها داده‌های پتابایتی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و از آنها برای شبیه‌سازی مسیر پرواز، قبل از پرتاب موشک‌های واقعی در فضا استفاده می‌کنند. (پیش از پرتاب هر موشک، لازم است شبیه‌سازی‌های پیچیده‌ای انجام شود و عوامل مختلفی مانند آب‌وهوا، محموله درون موشک، محل قرارگیری مدارها، مسیر حرکت و دیگر موارد بررسی شود).
در حال حاضر ناسا در حال جمع‌آوری اطلاعات از ماهواره‌ها و مریخ‌نوردهای مختلف در مورد جغرافیا، شرایط جوی و سایر ویژگی‌های مریخ برای مأموریت پیشروی خود است.
جمع‌بندی
کلان داده‌ها در جهان امروز جایگاه ویژه‌ای در رفع نیازهای انسان مدرن دارند. گستردگی استفاده از کلان داده‌ها در کشورهای مختلف یکسان نیست اما روشن است که نیاز به جمع‌آوری و تحلیل کلان‌داده‌ها، رو به فزونی است.
شاید روزی برسد که بشر بزرگ‌ترین رازها را از عمق دریاچه‌های داده بیرون بکشد …
