Big Data

Big DATA

    • راه‌کارها
    • Big Data, پردازش ابری, سیستم پردازش موازی, کلان داده

کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) چیست؟

تعریف (Big Data) کلان داده، به مقدار انبوهی از اطلاعات و داده ها که بصورت تصاعدی نیز در حال افزایش است و با سرعت، دقت بالایی پردازش شوند گفته می شود به تعریف موسسه گارتنر تعریف کلان داده این چنین است:

تعریف کلان داده (gartner)
بیگ دیتا (Big Data) به معنای دارایی‌های اطلاعاتی [یک مجموعه یا سازمان] است که:
حجم بالا دارند با سرعت زیاد تولید می‌شوند و یا تنوع گسترده دارند و نیازمند شیوه های پردازش نوآورانه با هزینه ی مناسب هستند تا بتوان از آن‌ برای اتوماسیون فرایندها ، تصمیم گیری و بهبود شهود و بینش [در سازمان] بهره گرفت.

(Big Data) کلان داده می تواند ساختاریافته ( اطلاعاتی منظم و طبقه بندی شده ) و یا غیرساختاریافته (اطلاعاتی نامنظم و تصادفی) که مشاغل گوناگون را غرق خود ساخته و مسئله مهم این که سازمان ها با داده ها چه کاری انجام می دهند و حجم داده ها مسئله مهمی به شمار نمی آید. بیگ دیتا را می توان برای پیش بینی و بینش هایی در جهت بهبود تصمیمات استراتژیک تجزیه و تحلیل نمود.

5 اهمیت مهم کلان داده (big data)

اهمیت big data به سادگی حول و حوش تعداد داده های شما نمی چرخد. ارزش آن در نحوه استفاده آن نهفته است که با گرفتن داده ها از منابع گوناگون و تجزیه و تحلیل آن ها می توانید پاسخ هایی دریافت کنید که:

  1.  مدیریت منابع را ساده می کند.
  2.  کارایی عملکرد را بهبود می بخشد.
  3.  توسعه محصول را بهینه می کند.
  4.  فرصت های برای رشد و درآمدزایی به ارمغان می آورد.
  5. امکان قدرت تصمیم گیری هوشمندانه را فراهم می سازد.

 

هنگامی که داده های بزرگ را با عملکرد بالا ادغام می کنید می توانید کارهای مرتبط با تجارت مانند: تعیین علل اصلی شکست ها و مشکلات و نواقص در زمان مناسب و به موقع، تشخیص ناهنجاری ها سریعتر و دقیق تر از چشم انسان، بهبود نتایج بیمار با تبدیل سریع داده های تصویر پزشکی به بینش، محاسبه مجدد تمامی ریسک های کار در چند دقیقه، افزایش توانایی های مدل های یادگیری عمیق برای طبقه بندی دقیق و واکنش به تغیررات متغییرها و در پایان تشخیص رفتار متقلبانه قبل از این که بر سازمان شما تاثیر بگذارد.

 

big-data

کارایی کلان داده کجاست؟

 

• توسعه محصول

شرکت هایی مانند Netflix و Procter & Gamble از big data برای پیش بینی تقاضای مشتری استفاده می کنند. آن ها پیشنهاداتی با طبقه بندی ویژگی های کلیدی محصولات یا خدمات گذشته و مدل سازی رابطه بین آن ویژگی ها و موفقیت تجاری برای محصولات و خدمات جدید ایجاد می کنند. علاوه بر این، P&G از داده ها و تجزیه و تحلیل گروه های متمرکز، رسانه های اجتماعی، بازارهای آزمایشی و عرضه اولیه فروشگاه ها برای برنامه ریزی، تولید و راه اندازی محصولات جدید استفاده می کند.

• نگهداری قابل پیش بینی

عواملی که می توانند تشخیص خرابی های مکانیکی را کنند ممکن است عمیقاً در داده های ساختار یافته مانند سال و مدل تجهیزات و همچنین در داده های بدون ساختار که میلیون ها ورودی گزارش، داده های حسگر، پیام های خطا و دمای موتور را پوشش می دهد، دخیل باشند. با تجزیه و تحلیل این نشانه ها از مسائل احتمالی قبل از بروز مشکلات، سازمان ها می توانند تعمیر و نگهداری را به طور موثرتری به کار گیرند و قطعات و تجهیزات را به حداکثر برسانند.

• تجربه مشتری

یادگیری ماشین در حال حاضر یک موضوع داغ است و داده ها به ویژه کلان داده ها یکی از دلایل آن است. ما اکنون قادر هستیم ماشین ها را به جای برنامه ریزی آنها آموزش دهیم. در دسترس بودن داده های بزرگ برای آموزش مدل های یادگیری ماشین این امکان را فراهم می کند.

• بهره وری عملیاتی

کارآیی عملیاتی ممکن است همیشه خبر ساز نباشد ، اما حوزه ای است که کلان داده ها بیشترین تأثیر را در آن دارند. با استفاده از big data، می توانید تولید، بازخورد و بازده مشتری و سایر عوامل را برای کاهش خاموشی و پیش بینی تقاضاهای آینده تحلیل و ارزیابی کنید. از کلان داده ها نیز می توان برای بهبود تصمیم گیری مطابق با تقاضای فعلی بازار استفاده کرد.

• هدایت ابداع (نوآوری)

کلان داده می تواند با مطالعه وابستگی متقابل بین انسانها ، موسسات، نهادها و فرآیند و سپس تعیین روش های جدید برای استفاده از این بینش ها به شما در ابداع کمک کند. برای بهبود تصمیم گیری در مورد ملاحظات مالی و برنامه ریزی، از بینش داده استفاده کنید. روندها و خواسته های مشتریان برای ارائه محصولات و خدمات جدید را بررسی کنید. پیاده سازی قیمت پویا امکانات بی نهایت وجود دارد.