نگاهی به اطراف نشان می دهد که روزانه حجم عظیمی از اطلاعات توسط فناوری های دیجیتال، رایانش ابری و سیستم های اطلاعاتی پیشرفته تولید و ارائه می‌شوند. برای تحلیل این حجم عظیم از داده ها نیاز به تلاش فراوان داریم. تحلیل این داده ها را big data یا داده های کلان می نامند. داده های کلان به مجموعه تلاش هایی که در سطوح مختلف جهت کسب اطلاعات مناسب به منظور کمک به تصمیم گیری انجام می گیرد، گفته می شود. امروزه پژوهش های فراوانی حول تغییر داده های کلان در حال انجام است. این پروژه به یک حوزه علمی و صنعتی تبدیل شده است. با این حال کماکان نیازمند تحقیقات بیشتر جهت کسب اطلاعات گوناگون خواهیم بود.
داده های این زمینه از مجموعه تراکنش ها، ایمیل ها، ویدیوها، درخواست های جستجو، یادداشت های درست، کلیک کردن ها، داده‌های علمی، تعاملات شبکه های اجتماعی، ارسال ها و دریافت های تلفن های همراه و همچنین برنامه های کاربردی به دست می آیند. تجزيه و تحلیل های بیگ دیتا مورد توجه تجارت های مدرن و مراکز علوم است. برای پژوهشگران Big data افق های جدیدی را قرار می دهد. پژوهشگران با توسعه راهکارهایی به موضوعات مورد نیاز و چالش های روزانه خواهند پرداخت.
قبل از تعریف Big data ابتدا باید با مفهوم دیتا یا داده آشنا شویم. داده یا دیتا به مجموعه مقادیر سمبل ها و کاراکترهایی گفته می شود که تمام پردازش های کامپیوتری بر روی آنها انجام می شود. داده ها بصورت سیگنال های الکتریکی ذخیره یا انتقال داده می شوند. همچنین می توانید داده ها را بر روی دیسک های نوری، مغناطیسی یا مکانیکی ذخیره کنید.
بیگ دیتا یا داده های کلان همان داده ها در ابعاد بسیار بزرگتر و مقادیر فوق العاده بیشتر هستند. به تعریفی دیگر داده هایی بسیار حجیم که به صورت نمایی بزرگ در طول زمان به دست می آیند. این حجم از داده ها به حدی بزرگ است که هیچ کدام از ابزارهای سنتی قدرت مدیریت آن را نخواهند داشت. این شرایط موجب می شود که نگهداری یا پردازش بهینه آنان با روش های سنتی قابل دسترسی نباشد. Big data اصطلاحی است که برای داده هایی با حجم بسیار زیاد با ساختار پیچیده و جهت تحلیل و تصویرسازی و به دست آوردن نتایج با پردازش های بیشتر استفاده می شود. سازمان ها و شرکت های مختلف با اطلاعات مفیدی که از تحلیل این داده ها کسب می کنند می توانند با درک مفاهیم عمیق تر به موفقیت در کسب و کار خود دست یابند. شرایط بالا موجب می شود که جهت بهره مندی و اجرای دقیق داده ها نیاز به تحلیل آن ها به صورت ویژه باشد.
صرفاً به دلیل برخورداری از حجم زیادی از اطلاعات نمی توان گفت داده های کلان ها مهم هستند. بلکه قسمت مهم در نحوه تحلیل و بهره برداری شما اطلاعات خواهد بود. در حالت کلی می توان گفت علت اهمیت بیگ دیتا این است که یک منبع اطلاعاتی بسیار مهم در زمینه های مختلف برای کاربران خواهد بود. شما نیاز دارید که اطلاعات را به صورت دقیق و موثق گردآوری کنید. کمپانی ها و شرکت های تجاری بزرگ امروزه برای اهداف خود از این اطلاعات استفاده می‌کنند.
شرکتهای تجاری، افراد و وب سایت ها در وهله اول با مقایسه و تحقیق و تحلیل داده ها، اطلاعات فعلی خود را به روز می کنند. این عمل موجب می شود که از تکنیک های بازاریابی و استفاده از ترند ها عقب نمانند. در مرحله بعدی با بررسی و آنالیز دقیق اطلاعات، روش های کاربردی برای خود دست و پا خواهند کرد. بهره مندی از این روش ها می تواند مزایایی همچون کاهش مصرف زمان، کاهش هزینه ها، توسعه فعالیت های اقتصادی و گسترش فعالیت های تجاری و اقتصادی داشته باشد.
تحقیقات نشان می دهد که شرکت های تجاری بزرگ از Big data جهت پیشرفت در تولید محصولات و سرویس های خود استفاده می کنند. با این عمل می توان فروش خود را چندین برابر افزایش داده و کاربران بیشتری را به خود جذب کنند.
برای افراد نیز بیگ دیتا می تواند یک منبع اطلاعاتی مفید جهت اخذ تصمیمات هوشمندانه باشد. شما می توانید با استفاده اصولی از داده های به دست آمده آن ها را آنالیز سیستماتیک کنید. با کسب اطلاعات مهم می توانید نقاط ضعف و دلایل شکست خود را پوشش داده و این نقاط را تقویت کنید. چنانچه شما مشغول به فعالیت و کسب و کار هوشمند هستید می توانید با بهره مندی از Big data از نیازهای مشتریان و مصرف کنندگان خود شناخت دقیقی به دست آورید. کسب اطلاعات مهم می تواند در بازاریابیB2C موفقیت های چشمگیری برای شما داشته باشد.
در بحث داده های کلان ما نیاز به مدیریت صحیح اطلاعات به منظور کشف دانش و استخراج مناسب اطلاعات و در نهایت تصمیم گیری مناسب در خصوص مسائل بنیادی خواهیم داشت. مدیریت بیگ دیتا به ما می گوید که باید در ۵ حوزه بتوانیم عملکرد مناسبی داشته باشیم. این 5 حوزه عبارتند از: جمع آوری، ذخیره سازی و به اشتراک گذاری، جستجو و تحلیل داده ها.
در حوزه داده های کلان تاکنون با چالش‌های زیادی مواجه شده ایم. از جنبه تئوری مشکلات مختلفی از این حوزه بیان شده اند. در ابتدا چالش ها در سه دسته مهم که به عنوان3V مشهور بودن مطرح شدند. این دسته ها شامل نرخ تولید، تنوع و حجم داده می شدند. با این حال و با گذشت زمان چالش های بیشتری توسط محققان مطرح شده است. برخی از این چالش ها را برای شما بیان می کنیم.
https://mindmover.academy/big-data/
