Big Data

داده حجیم چیست؟

داده حجیم، داده‌ای است که دارای تنوع (variety) زیادی بوده و با حجم (volume) فزاینده و سرعت (velocity) زیاد دریافت می‌شود. به این ویژگی‌های داده حجیم “سه V” نیز می‌گویند.

به زبان ساده، داده حجیم یک مجموعه داده بزرگ‌تر و پیچیده‌‌تر از منابع داده جدید است. این مجموعه داده‌ها آنقدر حجیم هستند که نرم‌افزارهای معمولی پردازش داده نمی‌توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده‌ها را می‌توان برای رفع مشکلات کسب وکاری که قبلاً نمی‌توانستید با آنها مقابله کنید، استفاده نمود.

سه V در Big Data

– حجم (Volume)

حجم داده مهم است. با Big Data ، باید حجم بالایی از داده‌های کم تراکم و بدون ساختار را پردازش کنید که می‌تواند داده‌هایی با حجم نامعلوم مانند feed‌های داده Twitter، جریان‌ کلیک‌ها در یک صفحه وب یا یک برنامه تلفن همراه، یا تجهیزات دارای حس‌گر باشد. برای برخی از سازمان‌ها، این حجم ممکن است ده‌ها ترابایت داده و برای برخی دیگر ممکن است صدها پتابایت باشد.

– سرعت (Velocity)

منظور نرخ سرعتی است که داده‌ها با آن دریافت می‌شوند و یا جریان دارند. به طور معمول، جریان داده‌ها با بالاترین سرعت، به جای نوشتن در دیسک مستقیما در حافظه نوشته می‌شوند. برخی از محصولات هوشمند مجهز به اینترنت به صورت real time یا تقریباً real time کار می‌کنند و به ارزیابی و اقدام در لحظه نیاز دارند.

– تنوع (Variety)

تنوع به انواع مختلفی از داده‌های موجود اشاره دارد. در گذشته انواع داده‌های معمولی، ساخت یافته بودند و به خوبی در یک پایگاه دادۀ رابطه‌ای قرار می‌گرفتند. با ظهور داده‌های حجیم، داده‌ها به انواع داده‌های بدون ساختار جدیدی تبدیل شدند. انواع داده‌های غیرساخت یافته و نیمه ساخت یافته مانند متن، صدا و تصویر به اطلاعات اضافه‌تری نیاز دارند.

ارزش و واقعیت داده‌های حجیم

دو V دیگر نیز در چند سال اخیر ظهور کرده‌اند: ارزش و دقت.

داده‌ها دارای ارزش ذاتی هستند. اما تا زمانی که این ارزش کشف نشود، فایده‌ای نخواهند داشت. همچنین به همین اندازه اهمیت دارد که داده‌های شما تا چه حد واقعی هستند و چقدر می‌توانید به آن‌ها استناد کنید؟

امروزه Big Data به سرمایه تبدیل شده‌اند. به برخی از بزرگترین شرکت‌های فناوری جهان فکر کنید. بخش بزرگی از ارزشی که ارائه می‌دهند ناشی از داده‌هایی است که دائماً در حال تجزیه و تحلیل آنها برای تولید کارایی بیشتر و توسعه محصولات جدید هستند.

پیشرفت‌های تکنولوژیکی اخیر به طور تصاعدی هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها و محاسبات را کاهش داده و ذخیره‌سازی داده‌های بیشتر را آسان‌تر و کم هزینه‌تر از قبل کرده است. با افزایش حجم داده‌های حجیم که اکنون ارزان‌تر و در دسترس‌تر است، قادر خواهید بود تصمیمات بهتر و دقیق‌تری بگیرید.

درک ارزش Big Data تنها محدود به تجزیه و تحلیل آن نیست. این فرآیند یک پروسه دقیق و کامل است که به تحلیلگران، کاربران تجاری و مدیرانی ریزبین نیاز دارد تا سؤالات مناسبی را بپرسند، الگوها را تشخیص دهند، فرضیات آگاهانه‌ای را ایجاد کرده و رفتار را پیش‌بینی کنند.

اما چگونه به اینجا رسیدیم؟

تاریخچۀ Big Data

اگرچه مفهوم Big Data به‌خودی‌خود نسبتاً جدید است، اما منشاء این داده‌‌ها به دهه‌های 1960 و 70 برمی‌گردد، زمانی که اولین مراکز داده و توسعه پایگاه دادۀ رابطه‌ای به تازگی وارد دنیای داده‌ها شده بود.

در حدود سال 2005، مردم متوجه شدند که کاربران چقدر داده از طریق Facebook ، Youtube و سایر سرویس‌های آنلاین تولید می‌کنند. Hadoop (یک فریمورک متن باز که به طور خاص برای ذخیره و آنالیز مجموعه داده‌های حجیم ایجاد شده است) در همان سال توسعه یافت. محبوبیت NoSQL نیز در این زمان آغاز شد.

توسعه فریمورک‌های متن بازی مانند Hadoop (و اخیراً Spark) برای گسترش Big Data ضروری بود زیرا کار با آن‌ها را آسان‌تر و ذخیره‌سازی را ارزان‌تر می‌کنند. در سال‌های پس از آن، حجم داده‌های حجیم به شدت افزایش یافت.

کاربران هنوز هم حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند اما این فقط انسان‌ها نیستند که این کار را انجام می‌دهند. با ظهور اینترنت اشیا (IoT)، اشیاء و دستگاه‌های بیشتری به اینترنت متصل می‌شوند و داده‌هایی را در مورد الگوهای استفاده مشتری و عملکرد محصول جمع‌آوری می‌کنند. ظهور یادگیری ماشین نیز داده‌های بیشتری تولید کرده است.

درحالی‌که داده‌های حجیم بسیار پیشرفت کرده‌اند، اما به تازگی به اهمیت آن‌ها پی برده شده است. رایانش ابری پتانسیل داده‌های حجیم را بیش از پیش گسترش داده است. ابر مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهد، به طوری که توسعه‌دهندگان می‌توانند به سادگی خوشه‌های ad hoc را برای آزمایش زیرمجموعه‌ای از داده‌ها spin up کنند.

پایگاه‌ داده‌های گراف نیز با قابلیت نمایش مقادیر انبوه داده به گونه‌ای که تجزیه و تحلیل را سریع و فراگیر می‌کند، اهمیت فزاینده‌ای یافته‌اند.

مزایای داده حجیم:

• داده‌های حجیم به شما این امکان را می‌دهند که پاسخ‌های کامل‌تری به دست آورید زیرا اطلاعات بیشتری دارید.
• پاسخ‌های کامل‌تر به معنای اعتماد بیشتر به داده‌ها و به عبارت دیگر رویکردی کاملاً متفاوت برای مقابله با مشکلات است.

موارد استفاده از داده‌های حجیم

Big Data می‌تواند به شما کمک کند تا به طیف وسیعی از فعالیت‌های تجاری، از تجربه مشتری گرفته تا تجزیه و تحلیل را مورد بررسی و ارزیابی قرار دهید. در ادامه چند مورد مطرح شده است.

– توسعه محصول

شرکت‌هایی مانند Netflix و Procter & Gamble از داده‌های حجیم برای پیش‌بینی تقاضای مشتری استفاده می‌کنند. آنها با طبقه‌بندی ویژگی‌های کلیدی محصولات یا سرویس‌های قبلی و فعلی و مدل‌سازی رابطه بین آن‌‌ها و موفقیت پیشنهادها، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای را برای محصولات و سرویس‌های جدید می‌سازند.

علاوه بر این، P&G از داده‌ها و تحلیل‌های گروه‌های متمرکز، رسانه‌های اجتماعی، بازارهای آزمایشی و افتتاح فروشگاه‌ها برای برنامه‌ریزی، تولید و عرضه محصولات جدید استفاده می‌کند.

– تعمیرات قابل پیش بینی

عواملی که می‌توانند خرابی‌های مکانیکی را پیش‌بینی کنند ممکن است در داده‌های ساخت‌یافته‌ای مانند سال، ساخت و مدل تجهیزات، و همچنین در داده‌های بدون ساختار که میلیون‌ها ورودی گزارش، داده‌های حسگر، پیام‌های خطا و دمای موتور را پوشش می‌دهد، نهفته باشد.

با تجزیه و تحلیل این نشانه‌های بالقوه قبل از بروز مشکلات، سازمان‌ها می‌توانند تعمیر و نگهداری را به طور موثرتری انجام داده و زمان به کارگیری قطعات و تجهیزات را به حداکثر برسانند.

– تجربه‌ی مشتری

رقابت برای مشتریان همچنان ادامه دارد. دید واضح‌تر از تجربه مشتری اکنون بیش از هر زمان دیگری امکان‌پذیر است. Big Data به شما امکان می‌دهد داده‌ها را از رسانه‌های اجتماعی، بازدیدهای وب، گزارش تماس‌ها و سایر منابع جمع‌آوری کنید تا بتوانید تجربه تعامل را بهبود بخشیده، ارزش محتوای ارائه شده را به حداکثر برسانید، پیشنهادات شخصی‌سازی ‌شده را ارائه دهید، مانع از کاهش مشتری خود شوید و مسائل را فعالانه مدیریت کنید.

– کلاهبرداری و پایبندی به قانون

وقتی صحبت از امنیت به میان می‌آید، فقط چند هکر سرکش نیستند که امنیت را تهدید می‌کنند بلکه شما در مقابل مجموعه‌ای از تیم‌های متخصص هستید. چشم انداز مسائل امنیتی و الزامات انطباق با آن به طور مداوم در حال تغییر است.

Big Data به شما کمک می‌کند تا الگوهایی که نشان دهنده جعل و سوء استفاده هستند را شناسایی کرده و حجم زیادی از اطلاعات را برای تهیه سریع‌تر گزارشات نظارتی و مدیریتی جمع‌آوری کنید.

– یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از موضوعات داغ روز است و یکی از دلایل آن داده‌ها به ویژه داده‌های حجیم است. امروزه می‌توانیم به جای برنامه‌نویسی، به ماشین‌ها آموزش دهیم. در دسترس بودن داده‌های حجیم برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی این امکان را فراهم می‌کند.

– بهره‌وری عملیاتی

کارایی عملیاتی ممکن است همیشه خبرساز نباشد، اما حوزه‌ای است که داده‌های حجیم بیشترین تأثیر را در آن دارند. با Big Data می‌توان تولید، بازخورد و بازدهی مشتری و سایر عوامل را برای کاهش قطعی و پیش‌بینی نیازهای آینده تجزیه و تحلیل و ارزیابی کرد. همچنین این داده‌ها می‌توانند برای بهبود تصمیم‌گیری مطابق با نیازهای فعلی بازار استفاده شوند.

– نوآوری

داده‌های حجیم می‌توانند با مطالعه وابستگی‌های متقابل بین انسان‌ها، مؤسسات، نهادها و فرآیند و سپس تعیین راه‌های جدید برای استفاده از این اطلاعات به شما کمک کنند تا نوآوری‌های جدیدی ابداع کنید.

بنابراین می‌توانید از این اطلاعات برای بهبود تصمیم‌گیری در مورد مسائل مالی و برنامه‌ریزی استفاده کنید. ترندها و آنچه مشتریان برای ارائه محصولات و سرویس‌های جدید می‌خواهند را بررسی کنید و ارزش‌گذاری را به صورت پویا انجام دهید زیرا ظرفیت‌های بی‌پایانی وجود دارد.

چالش‌های Big Data

با وجودی که داده حجیم نویدهای زیادی را می‌دهد، اما بدون چالش هم نیست.

اول از همه، داده‌های حجیم، حجیم است. اگرچه فناوری‌های جدیدی برای ذخیره‌سازی آن‌ها ایجاد شده اما حجم این داده‌ها تقریباً هر دو سال یکبار، دو برابر می‌شود. سازمان‌ها همچنان برای همگام شدن با داده‌های خود و یافتن راه‌هایی برای ذخیره مؤثر آن‌ها در تلاشند. اما فقط ذخیره آن‌ها کافی نیست بلکه داده‌ها باید مورد استفاده قرار گیرند تا ارزشمند باشند و این بستگی به جمع‌آوری و طبقه‌بندی آن‌ها دارد.

داده‌های Clean یا داده‌هایی که به مشتری مرتبط هستند و به گونه‌ای سازمان‌دهی شده‌اند که تجزیه و تحلیل معناداری را ممکن می‌سازند، همچنان به پردازش‌های زیادی نیاز دارند. دانشمندان داده قبل از اینکه داده‌های حجیم بخواهند مورد استفاده قرار گیرند 50 تا 80 درصد از زمان خود را صرف نظارت و آماده‌سازی آنها می‌کنند.

در نهایت، تکنولوژی داده‌های حجیم با سرعت در حال تغییر است. چند سال پیش، Apache Hadoop تکنولوژی محبوبی بود که برای مدیریت داده‌های بزرگ استفاده می‌شد. پس از آن در سال 2014 Apache Spark معرفی شد.

امروزه ترکیبی از این دو فریمورک بهترین رویکرد به نظر می‌رسد. همگام شدن با تکنولوژی داده‌های حجیم یک چالش پیوسته و ادامه‌دار است.

داده‌های حجیم چگونه کار می‌کنند؟

داده‌های حجیم بینش جدیدی به شما می‌دهد تا فرصت‌ها و مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را پیش‌رو داشته باشید. در ابتدا سه گام کلیدی وجود دارد:

1. یکپارچه‌سازی

داده‌های حجیم، داده‌ها را از منابع و برنامه‌های بسیار مختلفی گرد هم می‌آورد. مکانیزم‌های معمول یکپارچه‌سازی داده‌ها، مانند استخراج، تبدیل، و بارگذاری (ETL) معمولاً برای آنها کارآمد نخواهند بود بلکه برای تجزیه و تحلیل داده در مقیاس ترابایت یا حتی پتابایت، به استراتژی‌ها و فناوری‌های جدیدتری نیاز است.

در طول یکپارچه‌سازی، باید داده‌ها را پردازش کرده و مطمئن شوید که به شکلی قالب‌بندی شده و در دسترس هستند تا تحلیلگران بتوانند روی آن‌ها کار کنند.

2. مدیریت

داده‌های حجیم نیاز به ذخیره‌سازی دارند. راهکار ذخیره‌سازی می‌تواند در فضای ابری، در محل ثابت و یا هر دو باشد. شما می‌توانید داده‌های خود را به هر شکلی که می‌خواهید ذخیره کنید و شرایط پردازش مورد نظر و موتورهای پردازش لازم را بر اساس تقاضا به مجموعه داده‌ها اعمال کنید.

بسیاری از سازمان‌ها روش ذخیره‌سازی خود را با توجه به جایی که داده‌ها در حال حاضر در آن قرار دارند انتخاب می‌کنند. فضای ابری به تدریج محبوبیت پیدا کرد زیرا از نیازهای محاسباتی امروزی پشتیبانی می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا منابع را در صورت نیاز spin up کنید.

3. تجزیه و تحلیل

سرمایه‌گذاری روی داده‌های حجیم تنها زمانی که آن‌ها را تجزیه و تحلیل و اعمال کنید نتیجه بخش خواهد بود. آنالیز بصری این مجموعه داده‌های متنوع باعث می‌شود تا دید جدیدی بدست آورید.

برای دستیابی به اکتشافات جدیدتر باید داده‌ها را بیشتر کاوش کنید، یافته‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید، مدل‌های داده را با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسازید و داده‌های خود را وارد کار کنید.

مهندسی داده‌های حجیم

ما از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای پردازش داده‌های حجیم استفاده می‌کنیم که از آن به عنوان مهندسی یا آنالیز داده‌های حجیم نیز یاد می‌شود. پردازش و تصویرسازی حجم زیادی از داده‌ها به شما این امکان را می‌دهد تا روابط جدیدی را کشف کنید. به علاوه یادگیری ماشینی امکان پیش‌بینی بر اساس داده‌ها را فراهم می‌کند.

 

ما در شرکت ستاک فناوری ویرا، تخصص لازم را برای مواجهه با داده‌های حجیم با اتکا به تجارب خود و شرکای بین المللی داریم و با تکنولوژی‌هایی مانند Dask، Spark، Kafka و Stream Processing، زنجیره پردازش برای شما را از ابتدا تا انتها در هفت گام توسعه خواهیم داد.