خانه / علم داده / آموزش جامع بیگ دیتا و کاربردهای آن به همراه فیلم – مدل ۵v بیگ دیتا
بیگ دیتا چرا مهم است؟
بیگ دیتا چیست؟

آموزش جامع بیگ دیتا و کاربردهای آن به همراه فیلم – مدل ۵v بیگ دیتا

بیگ دیتا(Big Data) چیست؟

بیگ دیتا اصطلاحی است که حجم زیادی از داده های ساختار یافته و ساختار نایافته را توصیف می کند .اما حجم زیاد داده چه کاربردی دارد ؟ بله درست متوجه شده اید ، هیچ کاربردی ندارد . حال اگر این داده ها تحلیل و پردازش شوند ،  چطور ؟ آیا باز هم کاربردی ندارد ؟

در حالی که واژه بیگ دیتا ، نسبتا جدید است ، اما عمل جمع آوری و ذخیره مقدار زیادی اطلاعات برای تجزیه و تحلیل  با هدف های مالی و اقتصادی قدمت زیادی دارد . نکته مهم این می باشد که داده هایی که با حجم بالا و سرعت زیاد و تنوع گسترده تولید می شوند را چطور تجزیه و تحلیل کنیم؟

در اغلب تعریف های بیگ دیتا  سه اصطلاح حجم(Volume) .سرعت(Velocity) و تنوع(Variety) وجود دارد ، در حدی که عده ای بیگ دیتا را مدل ۳v می نامند . یعنی بیگ دیتا مجموعه ای از داده های ساخنار یافته و ساختار نیافته ای هستند که با سرعت و حجم و تنوع بالا تولید می شوند .در تعریف جدید برای بیگ دیتا آن را مدل ۵v می نامند . به تصویر زیر دقت کنید:

مدل 5v بیگ دیتا
مدل ۵v بیگ دیتا
  1. حجم(Volume):حجم زیاد داده های تولید شده توسط منابع مختلف مثل فیسبوک ،وبسایت ،سازمان ها ،ماشین ها و…
  2. تنوع(Variety):داده ها در انواع فرمت ها هستند مثل داده های عددی ، متنی ،ایمیل ،داده های سهام و…
  3. سرعت(Velocity):سرعت تولید داده به قدری بالا است که ، تحلیل گران پیش بینی می کنند که داده ها در سال ۲۰۲۵ به ۱۰ برابر حجم۲۰۱۷ می رسند.
  4. ارزش(Value):داده دارای ارزش ذاتی است اما وقتی ارزش آن کشف نشده باشد ، قابل استفاده نیست .
  5. صحت(Veracity):داده ها چقدر درست هستند و چقدر میتوانیم به آنها اتکا بکنیم؟

۵ مولفه ای که با آنها بیگ دیتا را تعریف کردیم در واقع پنچ چالش اصلی رو به روی بیگ دیتا هستند.

در بالا اشاره کردیم که وقتی از بیگ دیتا صحبت می کنیم ، بیشتر از یک وضعیتی صحبت می کنیم که حجم زیادی از داده با سرعت زیاد و تنوع گسترده با سرعت زیاد نولید می شوند .  اما می دانیم که اهمیت بیگ دیتا به میزان آن نیست ،بلکه به این است که ما چه کاری روی آن انجام داده ایم .داده ها از سیستم های مجزا تهیه می شوند که ارتباط ، هماهنگی ، طبقه بندی ، پاکسازی و تبدیل داده های بسیار زیاد را به داده ی موثر بسیار دشوار می کند. با این شرایط چگونه می توانیم از این وضعیت استفاده کنیم؟

چگونه و با چه ابزارهایی از بیگ دیتا(Big Data) استفاده کنیم؟

نکته ای که باید به آن توجه شود این است که کاربرد بیگ دیتا عملا مفهومی ندارد ، و وقتی صحبت از کاربرد بیگ دیتا (Big Data Applications)است منظور همان کاربرد تحلیل های بیگ دیتا است.حال با چه ابزاری این داده ها تحلیل می شوند؟

با استفاده از ابزارهای داده کاوی( Data Mining) ، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)  و علم داده (Data Science)  می توان از بیگ دیتا استفاده کرد.

برای مثال در اسنپ(snapp) ، حجم قابل توجهی از داده ها مربوط به وسایل نقلیه و متقاضیان تاکسی اینترنتی در لحظه باید پردازش شوند و بهترین اقدام را در لحظه داشته باشند .

چرا بیگ دیتا مهم است؟

هنگامی که بیگ دیتا را با آنالیز ترکیب کنیم ثمراتی مثل : کاهش هزینه ، کاهش زمان ، توسعه محصول جدید بر اساس آنالیز رفتار مشتری ،تصمیم گیری هوشمندانه ، تعیین علت نارسایی و مشکلات در زمان کم ،محاسبه ریسک و… را برای ما به ارمغان خواهد آورد .

سخن آخر اینکه دیتا تکنولوژی و علم داده به انتخاب Careercast جذاب ترین حوزه کاری در سال ۲۰۱۹ انتخاب شده است .پیشنهاد می کنیم به دلیل آنکه بیگ دیتا و کسب و کارهای مرتبط با آن بسیار جوان و قابلیت رشد بسیار بالایی دارند برای ورود به این حوزه کاری اقدام کنید .

برای درک عمیق بیگ دیتا و کاربردهای آن حتما فیلم زیر را مشاهده کنید.

منبع:   https://www.sas.com           

       ، https://searchdatamanagement.techtarget.com/، 

         https://www.bigdataconference.lt/

همچنین ببینید

مهارتهای یک دانشمند داده

دانشمند داده(Data Scientist)کیست؟ ۹ مهارت لازم برای تبدیل شدن به دانشمند داده

نکته جالب توجه در رابطه با یادگیری علم داده و استفاده از آن به عنوان دانش و مهارت شغلی، پیچیدگی بیشتر آن نسبت به بسیاری از دیگر زمینه‌های علمی و مهارتی است. دلیل این امر را می‌توان به سادگی در تعاریف علم داده و داده‌کاوی یافت. هر دو این مباحث، دانش‌های میان‌رشته‌ای هستند که برای فراگیری آن‌ها نیاز به یادگیری علوم و مهارت‌های گوناگون از جمله آمار و جبر خطی، سیستم‌های پایگاه داده، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و مهارت‌های ارائه مطلب است. اما، در کنار این پیچیدگی، قدرت و جذابیتی غیر قابل چشم‌پوشی نهفته که بسیاری را به جست‌و‌جوی روش‌های یادگیری داده‌کاوی واداشته است

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *