کلان داده یا Big Data چیست؟ دلایل اهمیت بیگ دیتا

هر ویدیو یا تصویری که در شبکه‌های اجتماعی ارسال می‌کنید، هر تراکنش بانکی، ایمیل‌های ارسال شده و تک تک تعاملات شما در یک اپلیکیشن یا سایت، همگی منجر به ایجاد داده می‌شوند. میلیاردها دستگاه متصل به اینترنت در جهان وجود دارد که در هر ثانیه، حجم بالایی داده تولید می‌کنند؛ داده‌هایی که در حجم، تنوع و همراه با سرعت بالا تولید می‌شوند. این نوع داده‌ها که حجم بسیار زیادی داشته و دارای تنوع زیاد و سرعت تولید بالا هستند، کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) گفته می‌شود. داده‌هایی که نیاز به روش‌های مقرون به صرفه و کاربردی برای استخراج داده‌های ارزشمند و استفاده از آنها برای ارائه بهتر خدمات یا محصولات به مشتریان دارند.

پس در ادامه در وبلاگ سبزلرن ما را همراهی کنید تا نگاهی جزئی‌تر به کلان داده، اهمیت و کاربردهای آن داشته و نحوه ورود به این شاخه جذاب برنامه نویسی را بررسی کنیم!

کلان داده یا بیگ دیتا چیست؟

کلان داده، مِه داده یا همان بیگ دیتا، تعریف ثابتی ندارد. در واقع، متخصصین این حوزه هرکدام یک تعریف خاص از این مفهوم را ارائه می‌دهند و در این مورد، اتفاق نظر قطعی وجود ندارد. با این وجود، می‌توان گفت بیگ دیتا، اصطلاحی است که به مجموعه عظیمی از داده‌های متنوع و پرحجم گفته می‌شود که با سرعتی رو به افزایش، حجیم‌تر می‌شوند. حجم این داده‌ها به حدی است که امکان پردازش یا مدیریت کارآمد آنها با استفاده از ابزارهای سنتی وجود ندارد؛ به همین دلیل به ابزارها و روش‌های نوآورانه و مقرون به صرفه برای تحلیل کلان داده‌ها نیاز داریم.

طبق این صحبت، به این نتیجه می‌رسیم که کلان داده دارای 3 ویژگی اصلی است:

هر نوع داده‌ای می‌تواند در Big Data وجود داشته باشد، از تصاویر و ویدیوها گرفته تا تراکنش‌های بانکی، اسناد، متون و حتی دیتابیس‌ها! در ادامه درباره انواع داده‌ها در کلان داده صحبت می‌کنیم؛ اما قبل از آن، بهتر است این نقل قول از اریک اشمیت در کنفرانس Techonomy سال 2010 درباره بیگ دیتا را بخوانید:

هر دو روز، ما به اندازه تاریخ کل بشر تا سال 2003 داده تولید می‌کنیم. مشکل اصلی، داده‌های تولید شده توسط کاربران است؛ زیرا هر توییت، تصاویر و پیام‌های فوری به این مشکل می‌افزایند. منبع

دقت کنید که این صحبت، مربوط به تاریخ 4 اوت 2010 است؛ چیزی حدود 15 سال قبل! امروزه نه تنها حجم داده‌ها، بلکه تعداد کاربران و دستگاه‌های متصل به شبکه نیز چندین برابر شده و داده‌های فوق العاده زیادی در هر ثانیه تولید می‌شوند. شرکت‌های بزرگ با تحلیل و استخراج داده‌های ارزشمند از این حجم از داده، می‌توانند خدمات خود را بهبود داده و ارزش بهتری به کاربران منتقل کنند؛ البته که عکس این موضوع نیز صادق است. برای درک بهتر این موضوع، بیایید نگاهی به انواع داده‌های موجود در Big Data را بررسی کنیم.

انواع داده‌های موجود در کلان داده

تقریبا هر نوع داده‌ای که تصورش را بکنید، در کلان داده‌ها وجود دارد که به دو صورت دسته بندی می‌شوند؛ دسته بندی براساس ساختار یا دسته بندی براساس کاربرد!

انواع داده‌ها در بیگ دیتا براساس ساختار

داده‌های مختلف معمولا براساس پیچیدگی و نظمی که دارند، طبقه بندی می‌شوند. در کلان داده، این کار تحت 3 دسته بندی به نام داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و داده‌های بدون ساختار انجام می‌شود. برای صرفه‌جویی در زمان، می‌توانید نگاهی به تصویر زیر بیندازید یا ادامه مطلب را مطالعه کنید!

1. داده‌های ساختاریافته یا Structured Data، به داده‌هایی گفته می‌شود که دارای ساختار یا بهتر است بگوییم قالب مناسب جهت تحلیل کلان داده هستند. برای مثال، فایل‌های CSV و اکسل، دیتابیس‌ها، تراکنش‌های مالی، اطلاعات مشتریان، اطلاعات پروازها و هر نوع داده‌ای که دارای قالب مشخصی باشد!
2. داده‌های نیمه ساختاریافته یا Semi-Structured Data نوع دیگری از داده‌های موجود در Big Data هستند که از نظر ساختار، انعطاف‌پذیرتر از داده‌های ساختاریافته هستند. در واقع، این اطلاعات چیزی بین ساختاریافته یا بدون ساختار هستند که معمولا با استفاده از تگ یا کلید مشخص شده‌اند. برای مثال فایل‌های XML، JSON یا ایمیل، نمونه‌هایی از این نوع داده هستند.
3. تکلیف داده‌های بدون ساختار یا UnStructured Data نیز مشخص است؛ داده‌هایی که فاقد هرگونه ساختار مشخصی هستند و حسابی حوصله متخصصین تحلیل داده را سرمی‌برند. تصور کنید در یک بازار بزرگ بدون هرگونه ساختار هستید و باید کالاهایی که نیاز دارید را پیدا کنید؛ دقیقا مانند داده‌های بدون ساختار در یک کلان داده!

انواع داده‌ها در بیگ دیتا براساس کاربرد

اما نوع دیگری از داده‌ها نیز وجود دارند که دارای کاربردهای خاصی هستند. این داده‌ها برای مقاصد خاصی مورداستفاده قرار می‌گیرند و ممکن است به اشکال مختلف (از نظر ساختار) وجود داشته باشند. در جدول زیر، می‌توانید انواع داده‌های کلان داده را براساس کاربرد مشاهده کنید.

برای اینکه بتوانیم از این داده‌ها استفاده کنیم، باید تحلیل‌های مختلفی روی کلان داده داشته باشیم و با استفاده از ابزارهای مخصوص این کار، این اطلاعات را استخراج کنیم. اما چرا این داده‌ها می‌توانند به ما کمک کنند و اصلا دلیل اهمیت بیگ دیتا چیست؟

دلایل اهمیت Big Data چیست؟

برای پاسخ به این سوال، ابتدا باید سوال دیگری را مطرح کنید: چرا از داده‌ها استفاده می‌کنیم؟

برای مثال، چرا زمانی که می‌خواهید به کوهنوردی بروید، تجهیزات موردنیاز برای کوهنوردی را در گوگل جستجو می‌کنید؟ یا چرا زمانی که قصد یادگیری یک مبحث جدید را دارید، در قدم اول آن را جستجو می‌کنید؟ همه اینها، برای دریافت داده‌های لازم و استفاده از آنها برای بهبود یا پیشرفت است. شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف از داده‌های موجود در کلان داده برای بهبود خدمات و محصولات خود استفاده می‌کنند و در تلاش برای ارائه بهتر ارزش‌های خود هستند.

حالا می‌توانیم درباره اهمیت بیگ دیتا صحبت کنیم. داده‌‌های موجود در بیگ دیتا، به صورت یک سنگ چند لایه هستند. یک لایه ممکن است برای تیم مارکتینگ و بازاریابی مناسب باشد؛ لایه دیگر مربوط به کیفیت محصولات و بازخورد مشتریان باشد و لایه سوم، مربوط به امور مالی و هزینه‌های شرکت باشد! با هر یک از این داده‌ها، می‌توانید کارهای متنوعی در راستای بهبود وضعیت کسب و کار خود داشته باشید. برای مثال:

1. با استفاده از داده‌های موجود در Big Data می‌توانید تصمیمات بهتر و سریع‌تری در مقاطع حساس بگیرید.
2. می‌توانید فرآیندها و سازوکارهای کسب و کارتان را بهبود ببخشید تا علاوه بر مدیریت بهتر منابع، بازدهی بهتری داشته باشید.
3. می‌توانید خدمات خود را شخصی‌سازی کنید؛ تا جایی که کاملا متمایز از رقبایتان باشد و مشتریان را راضی نگه دارد.
4. می‌توانید فرصت‌هایی که از چشم رقبای شما پنهان مانده را کشف کنید و زودتر از همه، از آنها استفاده کنید.
5. همچنین می‌توانید در صنایع پررقابت، همچنان توان رقابتی خود را حفظ کرده و محصولات یا خدماتی بهتر از سایرین را ارائه دهید. این مورد خصوصا برای کسب و کارهای متوسط و کوچک، بسیار مفید است.

هزاران دلیل برای اینکه به اهمیت کلان داده‌ها پی ببرید، وجود دارد و اگر در حال خواندن این مطلب هستید، مسلما قدرت بالای داده‌ها در دنیای امروز را می‌دانید. پس بیایید سراغ مبحث تحلیل کلان داده‌ها برویم!

تحلیل بیگ دیتا چیست؟

به صورت کلی، تحلیل بیگ دیتا به بررسی و استخراج اطلاعات و داده‌های باارزش از حجم بالایی از داده‌ها اشاره دارد. این داده‌ها می‌توانند در جهت بهبود اهدافی که به عنوان دلایل اهمیت Big Data اشاره کردیم، مفید باشند و به ما در بهبود خدمات و محصولات کمک کنند.

البته همانطور که قبل‌تر اشاره کردیم، بیگ دیتا به قدری حجیم و بزرگ است که پردازش یا تحلیل آنها با استفاده از ابزارها و سازوکارهای سنتی امکان‌پذیر نیست. به همین دلیل، باید از ابزارهای مختلف و مقرون به صرفه استفاده کنیم. برای تحلیل بیگ دیتا، باید داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنیم؛ آنها را در محیطی مناسب ذخیره کنیم و پس از پردازش و استخراج اطلاعات موردنیاز، الگوی بین آنها را پیدا کنیم. در انتها نیز با استفاده از ابزارهای مصورسازی داده، آنها را به شکل گرافیکی یا نموداری ارائه دهیم.

برای مثال، تصور کنید یک فروشگاه اینترنتی قصد استفاده از داده‌های خود برای بهبود خدماتش را دارد. برای این کار، باید مراحل زیر طی شود:

1. جمع‌آوری داده‌های مربوط به فروش محصولات، نظرات خریداران، تاریخچه خرید و رفتار کاربران در سایت و همچنین اطلاعات مربوط به موجودی محصولات، تخفیف‌ها و جشنواره‌های فروش
2. ذخیره داده‌ها در محیط‌های مخصوص داده‌های بزرگ نظیر Hadoop یا دیتابیس‌های NoSQL نظیر MongoDB
3. پردازش داده‌ها برای پاکسازی اطلاعات نامربوط، اشتباه یا تکراری
4. تحلیل داده‌های خرید نظیر محصولات پرفروش، ساعاتی که سفارشات بیشتری ثبت شده و پیش‌بینی تقاضا در آینده
5. بصری‌سازی داده‌ها برای نمایش اطلاعات به صورت نمودار یا حتی داشبوردهای بصری برای مانیتورینگ وضعیت فروش سایت

این یک مثال ساده از فرآیند تحلیل داده برای یک فروشگاه اینترنتی کوچک و متوسط است؛ البته که تحلیل داده‌ها در فروشگاه‌های بزرگ تاثیر بیشتر و چشمگیرتری دارد.

تحلیل کلان داده را ازکجا شروع کنیم؟

تحلیل داده‌ها به صورت دستی، کار فوق العاده زمان‌بر و دشواری است. فارغ از هزینه بالا، استفاده از روش‌های جدیدتر برای پردازش و تحلیل Big Data می‌تواند اشتباهات انسانی را نیز به حداقل کاهش دهد. برای ورود به شاخه تحلیل داده، اولین و بهترین انتخاب، یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون است. با یادگیری پایتون و تسلط به ابزارهای مربوط به کار با داده، می‌توانید داده‌های کسب و کار خود را تحلیل کرده و حتی به عنوان یک متخصص تحلیل داده به کار مشغول شوید. برای این کار، پیشنهاد می‌کنم یادگیری مباحث زیر را در اولویت قرار دهید:

1. گذراندن یک دوره آموزش پایتون
2. یادگیری کتابخانه‌های مرتبط به داده نظیر Numpy، Pandas، Matplotlib و Seaborn
3. یادگیری کتابخانه‌های یادگیری ماشین مثل Pytorch و Tensorflow برای تحلیل داده
4. یادگیری SQL و SQLAlchemy برای اتصال به پایگاه داده
5. یادگیری Pymongo و MongoDB برای ذخیره داده‌های نیمه ساختاریافته
6. یادگیری Pyspark و Dask برای پردازش بیگ دیتا به صورت توزیع شده

در انتها، اگر سوالی درباره کلان داده یا مسیر یادگیری این شاخه جذاب و پردرآمد برنامه نویسی را دارید، می‌توانید در بخش نظرات برای ما ارسال کنید.