تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و تاثیر آن بر صنعت فناوری اطلاعات

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به معنی کشف الگوهای پنهان، همبستگی ها و سایر موارد در بین مقدار بسیار زیادی از داده است. امروزه با استفاده از فناوری‌های دیجیتال و اینترنت می‌توان به انبوه بسیار زیادی از داده‌ها دست پیدا کرد اما همه آن‌ها قابل استفاده نیستند. شما باید در ابتدا داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کنید تا بتوانید راهکارهای تجاری هوشمندتری ارائه دهید.

 تاریخچه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ که با نام بیگ دیتا آنالیز هم شناخته می‌شود در سال‌های اخیر به شدت مورد توجه قرار گرفته است. مفهوم بررسی داده‌ها و اطلاعات به صورت سنتی از سال‌ها قبل مورد توجه بود اما امروزه اکثر سازمان‌ها به این نکته رسیده‌اند که اگر تمام داده‌های موجود در صنایع و کسب و کار خود را به دست آورده و آن را به درستی مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند؛ می‌توانند از آن اطلاعات قابل توجهی را استخراج کنند.

حتی در دهه 50 میلادی و سال ها قبل از اینکه کسی مفهوم تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را استفاده کند نیز تحلیل داده‌ها  به صورت کلان وجود داشته است. مشاغل گوناگون از تجزیه و تحلیل داده‌های خود اطلاعات مناسبی در خصوص رفتار مشتریان و کاربران به دست می‌آوردند و از این داده برای بهبود کسب و کار خود استفاده می‌کردند.

امروزه مزایای زیاد برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ عنوان می‌شود. این داده‌ها می‌توانند سرعت و کارایی یک صنعت را چند برابر کنند. در گذشته معمولاً تحلیل داده‌ها به کندی انجام می‌شد چرا که فرآیند جمع آوری آن زمان بر بود و برای تحلیل آن نیز نیاز به نیروی انسانی زیاد و زمان زیاد بود اما امروزه با استفاده از برنامه‌های کاربردی و سیستم‌های رایانه‌ای شما می‌توانید فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ یا همان بیگ دیتا آنالیز را به سرعت انجام دهید.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ مهم است؟

 امروزه شرکت‌های مدرن و موسسه‌های صنعتی در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ فعالیت می‌کنند. این فرایند با استفاده از ابزارها و سخت‌افزارهای نوین و متدهای هوشمند انجام می‌شود. شرکت‌های فعال در این زمینه از سخت‌افزارهای ویژه‌ای برای این کار استفاده می‌کنند. برخی از این سخت افزارها شامل سیستم‌های ذخیره‌سازی (استوریج ها) و سرورهای هوشمند و حتی سوئیچ‌های حرفه‌ای می‌شوند.

بزرگ‌ترین سازمان‌ها و حتی دولت‌ها نیز از خدمات ارائه شده توسط این شرکت‌های فناوری اطلاعات استفاده می‌کنند. در واقع تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به سازمان‌ها کمک می‌کند که داده‌های خود را بررسی و مهار کنند. با استفاده از این داده‌ها می‌توانند فرصت‌های جدیدی برای کسب درآمد بیشتر و بهتر به دست بیاورند. این کار باعث هوشمند شدن فرآیند تجارت شده و فعالیت های کسب‌وکار را سودمندتر می‌کند.

اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بر اساس موارد زیر بیان می‌شود:

کاهش هزینه:

فناوری‌های کلان داده‌ها و تجزیه و تحلیل مبتنی بر داده‌های بزرگ می‌تواند به صورت قابل توجهی هزینه‌های ذخیره‌سازی و بررسی داده‌ها توسط شرکت‌ها را کاهش دهد. با این کار داده‌های مناسب برای شرکت‌ها جمع آوری و ذخیره شده و داده‌های غیرمربوط دور ریخته می‌شوند. با این کار شرکت‌ها می‌توانند روش‌های بهتری برای تجارت را شناسایی کنند.

تصمیم گیری سریع تر:

با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ شما می‌توانید منابع جدید را شناسایی کرده و یا منابع قبلی خود را بهینه‌تر مصرف کنید. در نتیجه دانش و آموخته‌های مجموعه و کسب و کار شما بیشتر می‌شود. هرچه که فرآیند بیگ دیتا آنالیز بهتر باشد این فرایند تصمیم گیری سریع‌تر خواهد بود.

ارائه محصولات و خدمات بهتر

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به این معنی است که شما رفتار و نقطه نظرات مشتریان خود را در خصوص محصولات و خدمات خود به صورت هوشمند و دیجیتال جمع آوری کرده و از این اطلاعات برای کسب رضایت بیشتری مشتری استفاده کنید. با استفاده از قدرت تحلیل و تجزیه داده‌ها شما می‌توانید نسبت به سلیقه مخاطب و مشتری و محصول و خدمات خود را تغییر داده و در نتیجه مشتریان بیشتری به دست بیاورید. این کار باعث افزایش درآمد و بهبود کسب و کار شما می‌شود.

اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در دنیای فناوری اطلاعات

هیچ چیزی در دنیای فناوری اطلاعات و تکنولوژی وجود ندارد که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ نشود. در واقع بخش‌های مختلف فناوری با هم همکاری می‌کنند تا داده‌های بزرگ را شناسایی کرده و از آن‌ها برای بهبود کسب و کارها استفاده کنند. شاید برای شما جالب باشد که بزرگ‌ترین شرکت‌های فناوری و تکنولوژی روز دنیا با تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند رفتار کاربران و علایق آن‌ها را شناسایی کرده و محصولات و خدمات خود را مبتنی بر همین علایق به مشتریان خود ارائه دهند. شرکت‌هایی مانند مایکروسافت، اپل، گوگل، IBM، سامسونگ و تقریباً می‌توان گفت همه شرکت‌های مرتبط در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات از بیگ دیتا آنالیز استفاده می‌کنند تا بهترین محصولات و خدمات را به مشتریان و کاربران خود ارائه دهند.

بخش‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در دنیای فناوری اطلاعات

هوشمند شدن ماشین‌ها:

فراگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری ماشین‌ها یکی از مهم‌ترین بخش ها در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ است. در واقع هوش مصنوعی در دنیای امروز به عنوان یک هوش یادگیرنده تعریف شده و برای اینکه بتواند به خوبی مدل‌های یادگیری خود را به‌روزرسانی کند، از داده‌های به دست در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.

مدیریت اطلاعات:

قبل از اینکه داده‌ها به طور کامل مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرند، باید از کیفیت بالایی برخوردار بوده و به خوبی کنترل شده باشند. وقتی این داده‌ها جمع آوری شوند بر اساس الگوریتم‌ها به دسته بندی‌های خاص تقسیم می‌شوند و فرآیند تجزیه و تحلیل روی آن‌ها انجام می‌شود. بعد از آن اطلاعات دسته بندی شده و داده‌های مورد نیاز هر شرکت و سازمان دسته بندی و مدیریت می‌شوند. با این کار مدیریت داده‌ها بهتر و سریع‌تر انجام شده و دیگر شرکت‌ها و سازمان‌ها درگیر داده‌های پرت و بی‌استفاده نمی‌شوند.

داده کاوی:

داده کاوی (Data mining) باعث می‌شود که شما داده‌های مناسب را از بین انبوه داده‌ها پیدا کنید. یکی از مهم‌ترین بخش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ داده کاوی است که باعث می‌شود شما حتی پاسخی برای سؤالات خود در زمینه بهبود کسب‌وکارتان پیدا کنید. امروزه شرکت‌های داده کاوی به یکی از برترین شرکت‌های حوزه تکنولوژی و فناوری اطلاعات تبدیل‌شده‌اند. داده کاوی به این معنی است که شما در بین انبوه صداهای درهم و آشفته بتوانید یک نت موسیقی جذاب را پیدا کنید! با این کار بهترین نوع داده در اختیار شرکت‌ها قرار می‌گیرد. آن‌ها بر اساس همین داده‌ها می‌توانند بهترین تصمیم‌ را بگیرند. امروزه شرکت‌های موجود در بورس و بازارهای دیجیتال از داده کاوی و فرایندهای آن برای بررسی شرایط بازار استفاده می‌کنند تا بهترین زمان خرید و فروش در بازار سهام را مطلع شوند.

امروزه تقریباً در تمام بخش‌های اینترنت از این فرایند استفاده می‌شود. در ارسال ایمیل‌ها، بلاگ‌ها، خبرهای توییتر، نظرسنجی‌ها، هشتگ‌ها و کلمات کلیدی و هزاران موارد دیگر از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شود.