به بیان ساده، بیگ دیتا مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تری هستند، به ویژه از منابع جدید داده ها. این مجموعه داده ها آنقدر حجیم هستند که نرم افزارهای قدیمی پردازش داده، نمی توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده را می توان برای رفع مشکلات تجاری که قبلا قادر به حل آن ها نبودند را مورد استفاده قرار داد.
برای مراجعه به منبع کامل مقاله به این لینک مراجعه کنید:
https://ingrow.co/what-is-big-data-and-usage-of-big-data-in-marketing/
اگرچه مفهوم کلان داده نسبتاً جدید است، اما منشأ مجموعه داده های کلان به دهه 1960 و 70 ‘ برمی گردد، زمانی که دنیای داده ها تازه با اولین مراکز داده و ایجاد پایگاه داده شروع می شد.
در حدود سال 2005، مردم شروع به درک میزان تولید داده های کاربران از طریق فیس بوک، یوتیوب و سایر خدمات آنلاین کردند. Hadoop (یک چارچوب متن باز( Open source framework) که به طور خاص برای ذخیره و تجزیه و تحلیل مجموعه کلان داده ها ایجاد شد) در همان سال ساخته شد. NoSQL نیز در این مدت شروع به ایجاد محبوبیت دربین مخاطبین کرد.
توسعه چارچوب های متن باز، مانند Hadoop (و اخیراً Spark) برای رشد داده های بزرگ ضروری بود، زیرا کار با داده های کلان داده را راحت تر و ذخیره آنها را ارزان تر می کند. در سالهای پس از آن، حجم داده های کلان سر به فلک کشید، اما کاربران هنوز هم مقدار زیادی داده تولید می کنند. البته این فقط افراد نیستند که این کار را انجام می دهند.
با ظهور اینترنت اشیا ( IoT )، اشیا و دستگاه های بیشتری به اینترنت متصل می شوند و داده های مربوط به الگوی استفاده مشتری و عملکرد محصول را جمع می کنند. ظهور یادگیری ماشین ( machine learning )، سبب تولید اطلاعات بیشتر شد.
در حالی که کلان داده ها، بسیار زیاد به دست آمده اند، اما سودمندی آنها تازه آغاز می شود. رایانش ابری امکانات کلان داده ها را حتی بیشتر گسترش می دهد. فضای ابری، مقیاس پذیری قابل ارتجاعی را ارائه می دهد، جایی که توسعه دهندگان می توانند خوشه های موردی را برای آزمایش زیر مجموعه ای از داده ها جمع کنند. همچنین پایگاه داده های نمودار با اهمیت در نمایش مقدار زیادی از داده ها به روشی که تجزیه و تحلیل را سریع و جامع می کند، از اهمیت بیشتری برخوردار می شوند.
با توسعه و افزایش برنامه ها و رسانه های اجتماعی و فعالیت افراد و مشاغل به صورت آنلاین، تعداد داده ها بسیار زیاد شده است. اگر فقط به سیستم عامل های رسانه های اجتماعی نگاه کنیم، آنها روزانه بیش از یک میلیون کاربر را مورد توجه و جذب خود قرار می دهند، که این امر داده ها را بیش از هر زمان دیگری افزایش می دهد. سوال بعدی این است که این مقدار عظیم داده ها دقیقاً چگونه اداره، پردازش و ذخیره می شود. اینجاست که Big Data وارد عمل می شود.
تجزیه و تحلیل Big Data در زمینه IT انقلابی ایجاد کرد و مزیت های بیشتری را به سازمان ها افزوده. که شامل استفاده از تجزیه و تحلیل، فن آوری عصر جدید مانند یادگیری ماشین، استخراج، آمار و موارد دیگر است. کلان داده ها می تواند به سازمان ها و تیم ها کمک کند تا چندین عملیات را در یک پلتفرم انجام دهند، Tbs داده را ذخیره کنند، قبل از پردازش آن، تجزیه و تحلیل همه داده ها، صرف نظر از اندازه و نوع، و همچنین تجسم آنها.
داده های غیر قابل اعتماد
از هیچ کس این واقعیت پنهان نیست که داده های کلان 100٪ دقیق نیستند. و در مجموع، اینقدر مهم نیست. اما این بدان معنا نیست که شما به هیچ وجه نمی توانید میزان قابل اعتماد بودن اطلاعات خود را کنترل کنید. نه تنها می تواند حاوی اطلاعات غلط باشد، بلکه داده های با کیفیت بسیار پایین می توانند بینش مفید یا فرصت های خوب را در انجام کارهای شغلی شما ایجاد نکند.
یک دسته کامل از تکنیک های اختصاص داده شده برای پاکسازی داده ها وجود دارد.(اینگرو داده ها را تمیز میکند) اما اول از همه، بیگ دیتا شما نیاز به داشتن یک مدل مناسب دارند. فقط پس از ایجاد آن، می توانید پیش بروید و کارهای دیگری انجام دهید مانند:
اغلب اوقات، پروژه های بزرگ پذیرش داده ها امنیت را تا مراحل بعدی ادامه نمی دهند. و صادقانه بگویم، این خیلی حرکت هوشمندانه ای نیست. فناوری های داده های کلان تکامل می یابند، اما ویژگی های امنیتی آنها نادیده گرفته می شود، زیرا امید است امنیت در سطح برنامه اعطا شود. و چه چیزی بدست می آوریم؟ هر دو بار (با پیشرفت فناوری و اجرای پروژه) امنیت Big Data کنار گذاشته می شود.
اقدامات احتیاطی در برابر چالش های امنیت داده های کلان، مقدم داشتن امنیت است.(امنیت داد ها در اینگرو مهمترین موضوعی است که به آن میتوانید اعتماد کنید) این به ویژه در مرحله طراحی معماری راه حل شما بسیار مهم است. زیرا اگر از همان ابتدا با امنیت بیگ دیتا کنار نیایید، هنگامی که انتظار آن را ندارید، شما را به دردسر می اندازد.
از ویژگی های معمول کلان داده، توانایی چشمگیر آنها در رشد است. و یکی از جدی ترین چالش های کلان داده دقیقاً با این امر مرتبط است.
بدون هیچ گونه تلاش اضافی، ممکن است طراحی راه حل شما مورد بحث قرار گیرد و برای افزایش سطح آن برنامه ریزی شود. اما مشکل اصلی، روند واقعی معرفی ظرفیت های جدید پردازش و ذخیره سازی نیست. این مشکل در پیچیدگی افزایش اندازه است تا عملکرد سیستم شما کاهش نیابد.
اولین و مهمترین احتیاط برای چالشهایی مانند این، معماری مناسب و معقول راه حل کلان داده شماست. (مقیاس در داده ها را در اینگرو تجربه کنید)تا زمانی که راه حل کلان داده شما بتواند چنین چیزی را به رخ بکشد، بعداً مشکلات کمتری به وجود می آیند. کار بسیار مهم دیگر، طراحی الگوریتم های بیگ دیتاهای شماست و در عین حال به روز نگه داشتن آینده در ذهن داشته باشید.
اما علاوه بر این، شما همچنین باید برای نگهداری و پشتیبانی سیستم خود برنامه ریزی کنید تا هرگونه تغییر در رابطه با رشد داده ها به درستی رعایت شود. علاوه بر این، انجام ممیزی عملکرد سیستماتیک می تواند به شناسایی نقاط ضعف و رفع به موقع آنها کمک کند.
منبع کامل مقاله:
شما با مطالعه ی این مقاله به تمام جوانب Big Data از تعریف تا چالش پی بردید. متوجه شدید که اولین و مهم ترین روش دستیابی به بیگ دیتا برای کسب و کارتان جمع آوری و تجزیه و تحلیل دیتا های مشتریان در داشبورد های مناسب است. این کار تخصص و هزینه ی کلانی در بر دارد. اما امروزه پلتفرمی به نام ”
اینگرو فقط کلان‌داده‌ها را جمع‌آوری نمی‌کند، بلکه با قابلیت‌های متنوع امکان تحلیل اطلاعات ذخیره‌شده را هم فراهم می کند. میتوانید اینگرو را با ابزارهای مدیریتی مختلف هماهنگ کنید و داده‌های محصول یا کسب‌وکارتان را در CRM سازمانی مشاهده کنید.
درباره این سایت