تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (big data analytics) چیست؟

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ فرآیند اغلب پیچیده بررسی داده‌های بزرگ برای کشف اطلاعات – مانند الگوهای پنهان، همبستگی‌ها، روندهای بازار و ترجیحات مشتری – است که می‌تواند به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه تجاری کمک کند.

در مقیاس وسیع، فن‌آوری‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده به سازمان‌ها راهی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات جدید می‌دهند. پرس و جوهای هوش تجاری (BI) به سؤالات اساسی در مورد عملیات و عملکرد تجاری پاسخ می دهند.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ شکلی از تجزیه و تحلیل پیشرفته است که شامل برنامه های پیچیده با عناصری مانند مدل های پیش بینی، الگوریتم های آماری و تجزیه و تحلیل what-if است که توسط سیستم های تحلیلی ارائه می شود.

سازمان‌ها می‌توانند از سیستم‌ها و نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای اتخاذ تصمیم‌های مبتنی بر داده استفاده کنند که می‌تواند نتایج مرتبط با کسب‌وکار را بهبود بخشد. این مزایا ممکن است شامل بازاریابی موثرتر، فرصت های درآمدی جدید، شخصی سازی مشتری و بهبود کارایی عملیاتی باشد. با یک استراتژی موثر، این مزایا می توانند مزیت های رقابتی را نسبت به رقبا ایجاد کنند.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چگونه کار می کند؟

تحلیلگران داده، دانشمندان داده، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده، آماردانان و سایر متخصصان تحلیل، حجم رو به رشد داده‌های تراکنش ساختاریافته و همچنین سایر اشکال داده‌ای که توسط برنامه‌های BI و تجزیه و تحلیل مرسوم استفاده نمی‌شوند، جمع‌آوری، پردازش، پاکسازی و تجزیه و تحلیل می‌کنند.

در اینجا مروری بر چهار مرحله از فرآیند تجزیه و تحلیل کلان داده است:

متخصصان داده ها داده ها را از منابع مختلف جمع آوری می کنند. اغلب، ترکیبی از داده های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است. در حالی که هر سازمان از جریان های داده متفاوتی استفاده می کند، برخی از منابع رایج عبارتند از:

• داده های جریان کلیک اینترنتی؛
• گزارش های وب سرور؛
• برنامه های کاربردی ابری؛
• برنامه های موبایل؛
• محتوای رسانه های اجتماعی؛
• متن از ایمیل های مشتری و پاسخ های نظرسنجی؛
• سوابق تلفن همراه؛ و
• داده های ماشین گرفته شده توسط حسگرهای متصل به اینترنت اشیا (IoT).

داده ها تهیه و پردازش می شوند. پس از جمع‌آوری و ذخیره داده‌ها در یک انبار داده یا دریاچه داده، متخصصان داده باید داده‌ها را به‌درستی سازمان‌دهی، پیکربندی و پارتیشن‌بندی کنند تا پرسش‌های تحلیلی. آماده سازی و پردازش کامل داده ها باعث می شود عملکرد بالاتری از پرس و جوهای تحلیلی داشته باشید.

داده ها برای بهبود کیفیت آن پاک می شوند. متخصصان داده با استفاده از ابزارهای برنامه نویسی یا نرم افزار کیفیت داده، داده ها را پاکسازی می کنند. آنها به دنبال هر گونه خطا یا ناهماهنگی مانند تکرار یا اشتباهات قالب بندی می گردند و داده ها را سازماندهی و مرتب می کنند.

داده‌های جمع‌آوری‌شده، پردازش و پاک‌سازی شده با نرم‌افزار تحلیلی تحلیل می‌شوند. این شامل ابزارهایی برای:

• داده کاوی، که مجموعه داده ها را در جستجوی الگوها و روابط غربال می کند
• تجزیه و تحلیل پیش بینی، که مدل هایی را برای پیش بینی رفتار مشتری و سایر اقدامات، سناریوها و روندهای آینده ایجاد می کند.
• یادگیری ماشینی، که از الگوریتم های مختلف برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند
• یادگیری عمیق، که شاخه ای پیشرفته تر از یادگیری ماشینی است
• نرم افزار متن کاوی و تحلیل آماری
• هوش مصنوعی (AI)
• نرم افزار اصلی هوش تجاری
• ابزارهای تجسم داده ها

فناوری ها و ابزارهای کلیدی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

انواع مختلفی از ابزارها و فناوری ها برای پشتیبانی از فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می شود. فن آوری ها و ابزارهای رایج مورد استفاده برای فعال کردن فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ عبارتند از:

• Hadoop که یک چارچوب متن باز برای ذخیره و پردازش مجموعه داده های بزرگ است. Hadoop می تواند حجم زیادی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار را مدیریت کند.
• سخت‌افزار و نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده، که حجم زیادی از داده‌های پیچیده را پردازش می‌کند و از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آماری برای پیش‌بینی نتایج رویدادهای آینده استفاده می‌کند. سازمان ها از ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای کشف تقلب، بازاریابی، ارزیابی ریسک و عملیات استفاده می کنند.
• ابزارهای تحلیل جریانی، که برای فیلتر کردن، تجمیع و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها که ممکن است در قالب‌ها یا پلتفرم‌های مختلف ذخیره شوند، استفاده می‌شوند.
• داده های ذخیره سازی توزیع شده، که معمولاً روی یک پایگاه داده غیررابطه ای تکرار می شوند. این می تواند به عنوان اقدامی در برابر خرابی گره های مستقل، داده های بزرگ از دست رفته یا خراب، یا برای ارائه دسترسی با تاخیر کم باشد.
• پایگاه های داده NoSQL، که سیستم های مدیریت داده های غیر رابطه ای هستند که هنگام کار با مجموعه های بزرگی از داده های توزیع شده مفید هستند. آنها به یک طرح واره ثابت نیاز ندارند، که آنها را برای داده های خام و بدون ساختار ایده آل می کند.
• دریاچه داده یک مخزن ذخیره سازی بزرگ است که داده های خام با فرمت بومی را تا زمانی که نیاز باشد نگهداری می کند. دریاچه های داده از معماری مسطح استفاده می کنند.
• یک انبار داده، که مخزنی است که مقادیر زیادی از داده های جمع آوری شده توسط منابع مختلف را ذخیره می کند. انبارهای داده معمولاً داده ها را با استفاده از طرحواره های از پیش تعریف شده ذخیره می کنند.
• ابزارهای کشف دانش/داده کاوی بزرگ، که کسب و کارها را قادر می سازد تا مقادیر زیادی از داده های بزرگ ساختاریافته و بدون ساختار را استخراج کنند.
• پارچه داده های درون حافظه، که مقادیر زیادی داده را در منابع حافظه سیستم توزیع می کند. این به ارائه تاخیر کم برای دسترسی و پردازش داده ها کمک می کند.
• مجازی سازی داده ها، که دسترسی به داده ها را بدون محدودیت های فنی امکان پذیر می کند.
• نرم‌افزار یکپارچه‌سازی داده‌ها، که داده‌های بزرگ را در پلتفرم‌های مختلف از جمله Apache، Hadoop، MongoDB و Amazon EMR ساده‌سازی می‌کند.
• نرم افزار با کیفیت داده، که مجموعه داده های بزرگ را پاکسازی و غنی می کند.
• نرم افزار پیش پردازش داده ها، که داده ها را برای تجزیه و تحلیل بیشتر آماده می کند. داده ها قالب بندی می شوند و داده های بدون ساختار پاک می شوند.
• Spark که یک چارچوب محاسباتی خوشه‌ای منبع باز است که برای پردازش داده‌های دسته‌ای و جریانی استفاده می‌شود.

برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل کلان داده اغلب شامل داده هایی از سیستم های داخلی و منابع خارجی مانند داده های آب و هوا یا داده های جمعیتی مصرف کنندگان است که توسط ارائه دهندگان خدمات اطلاعات شخص ثالث گردآوری شده است. علاوه بر این، برنامه‌های تحلیل جریانی در محیط‌های کلان داده رایج می‌شوند، زیرا کاربران به دنبال انجام تجزیه و تحلیل بلادرنگ بر روی داده‌های وارد شده به سیستم‌های Hadoop از طریق موتورهای پردازش جریانی، مانند Spark، Flink و Storm هستند.

سیستم‌های کلان داده اولیه عمدتاً در مکان‌ها، به ویژه در سازمان‌های بزرگی که حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل می‌کردند، مستقر می‌شدند. اما فروشندگان پلتفرم ابری، مانند خدمات وب آمازون (AWS)، گوگل و مایکروسافت، راه اندازی و مدیریت خوشه های Hadoop را در فضای ابری آسان تر کرده اند. همین امر در مورد تامین کنندگان Hadoop مانند Cloudera نیز صدق می کند، که از توزیع چارچوب کلان داده در ابرهای AWS، Google و Microsoft Azure پشتیبانی می کند. کاربران اکنون می‌توانند خوشه‌ها را در فضای ابری بچرخانند، آن‌ها را تا زمانی که نیاز دارند اجرا کنند و سپس آنها را با قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده که نیازی به مجوزهای نرم‌افزاری مداوم ندارند، آفلاین کنند.

کلان داده ها به طور فزاینده ای در تجزیه و تحلیل زنجیره تامین سودمند شده اند. تجزیه و تحلیل زنجیره تامین بزرگ از داده های بزرگ و روش های کمی برای بهبود فرآیندهای تصمیم گیری در سراسر زنجیره تامین استفاده می کند. به طور خاص، تجزیه و تحلیل زنجیره تامین بزرگ مجموعه داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل افزایش می‌دهد که فراتر از داده‌های داخلی سنتی موجود در سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و مدیریت زنجیره تامین (SCM) است. همچنین، تجزیه و تحلیل زنجیره تامین بزرگ، روش های آماری بسیار موثری را بر روی منابع داده جدید و موجود پیاده سازی می کند.

کاربردها و نمونه های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای کمک به سازمان ها آورده شده است:

• جذب و حفظ مشتری. داده‌های مصرف‌کننده می‌تواند به تلاش‌های بازاریابی شرکت‌ها کمک کند، که می‌توانند بر اساس روندها برای افزایش رضایت مشتری عمل کنند. به عنوان مثال، موتورهای شخصی‌سازی برای آمازون، نتفلیکس و اسپاتیفای می‌توانند تجارب مشتری را بهبود بخشند و وفاداری مشتری را ایجاد کنند.
• تبلیغات هدفمند داده های شخصی سازی از منابعی مانند خریدهای گذشته، الگوهای تعامل و تاریخچه مشاهده صفحه محصول می تواند به ایجاد کمپین های تبلیغاتی هدفمند قانع کننده برای کاربران در سطح فردی و در مقیاس بزرگتر کمک کند.
• توسعه محصول. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌تواند بینش‌هایی را برای اطلاع‌رسانی در مورد دوام محصول، تصمیم‌گیری‌های توسعه، اندازه‌گیری پیشرفت و هدایت بهبودها در جهت آنچه متناسب با مشتریان یک کسب‌وکار است، ارائه دهد.
• بهینه سازی قیمت خرده‌فروشان ممکن است مدل‌های قیمت‌گذاری را انتخاب کنند که از داده‌های منابع داده مختلف استفاده و مدل‌سازی می‌کنند تا درآمد را به حداکثر برسانند.
• تجزیه و تحلیل زنجیره تامین و کانال مدل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده می‌توانند به تکمیل مجدد، شبکه‌های تامین‌کننده B2B، مدیریت موجودی، بهینه‌سازی مسیر و اطلاع‌رسانی تاخیرهای احتمالی در تحویل کمک کنند.
• مدیریت ریسک. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند خطرات جدید را از الگوهای داده برای استراتژی های مدیریت ریسک موثر شناسایی کند.
• بهبود تصمیم گیری بینش‌هایی که کاربران کسب‌وکار از داده‌های مرتبط استخراج می‌کنند می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تصمیم‌های سریع‌تر و بهتری بگیرند.

مزایای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل سریع حجم زیادی از داده ها از منابع مختلف، در قالب ها و انواع مختلف.
• اتخاذ سریع تصمیمات آگاهانه برای استراتژی موثر، که می تواند به نفع و بهبود زنجیره تامین، عملیات و سایر حوزه های تصمیم گیری استراتژیک باشد.
• صرفه جویی در هزینه، که می تواند ناشی از کارایی و بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار جدید باشد.
• درک بهتر نیازها، رفتار و احساسات مشتری، که می تواند منجر به بینش بازاریابی بهتر و همچنین ارائه اطلاعات برای توسعه محصول شود.
• استراتژی‌های مدیریت ریسک بهبودیافته و آگاهانه‌تر که از حجم نمونه بزرگ داده‌ها استخراج می‌شوند.

چالش های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

علیرغم مزایای گسترده ای که با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به همراه دارد، استفاده از آن با چالش هایی نیز همراه است:

• دسترسی به داده ها با حجم بیشتر داده، ذخیره سازی و پردازش پیچیده تر می شود. کلان داده ها باید به درستی ذخیره و نگهداری شوند تا اطمینان حاصل شود که می توانند توسط دانشمندان و تحلیلگران داده با تجربه کمتر مورد استفاده قرار گیرند.
• نگهداری کیفیت داده ها با حجم بالای داده هایی که از منابع مختلف و در قالب های مختلف وارد می شوند، مدیریت کیفیت داده ها برای کلان داده ها نیازمند زمان، تلاش و منابع قابل توجهی برای نگهداری صحیح آن است.
• امنیت داده ها. پیچیدگی سیستم های کلان داده چالش های امنیتی منحصر به فردی را به همراه دارد. پرداختن صحیح به نگرانی‌های امنیتی در چنین اکوسیستم کلان داده پیچیده می‌تواند کاری پیچیده باشد.
• انتخاب ابزار مناسب. انتخاب از میان طیف وسیعی از ابزارها و پلتفرم های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ موجود در بازار می تواند گیج کننده باشد، بنابراین سازمان ها باید بدانند چگونه بهترین ابزار را انتخاب کنند که با نیازها و زیرساخت های کاربران هماهنگ باشد.
• با فقدان بالقوه مهارت های تجزیه و تحلیل داخلی و هزینه های بالای استخدام دانشمندان و مهندسان داده با تجربه، برخی از سازمان ها پر کردن شکاف ها را دشوار می یابند.

تاریخچه و رشد تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

واژه کلان داده برای اولین بار برای اشاره به افزایش حجم داده در اواسط دهه 1990 استفاده شد. در سال 2001، داگ لین، تحلیلگر آن زمان در شرکت مشاوره متا گروپ، تعریف کلان داده را گسترش داد. این گسترش افزایش را تشریح کرد:

• حجم داده های ذخیره شده و استفاده شده توسط سازمان ها؛
• تنوع داده های تولید شده توسط سازمان ها؛ و
• سرعت یا سرعتی که در آن داده ها ایجاد و به روز می شوند.
• این سه عامل به عنوان 3Vs داده های بزرگ شناخته شدند. گارتنر این مفهوم را پس از خرید Meta Group و استخدام Laney در سال 2005 رایج کرد.

یکی دیگر از پیشرفت‌های مهم در تاریخ کلان داده، راه‌اندازی چارچوب پردازش توزیع‌شده Hadoop بود. Hadoop به‌عنوان یک پروژه منبع باز آپاچی در سال 2006 راه‌اندازی شد. این بذر پلتفرم خوشه‌ای را که بر روی سخت‌افزار کالا ساخته شده بود و می‌توانست برنامه‌های کلان داده را اجرا کند، کاشت. چارچوب ابزارهای نرم افزاری Hadoop به طور گسترده برای مدیریت داده های بزرگ استفاده می شود.

در سال 2011، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به همراه Hadoop و فن آوری های مختلف داده های بزرگ مرتبط با آن، در سازمان ها و چشمان عمومی تثبیت شد.

در ابتدا، زمانی که اکوسیستم هادوپ شکل گرفت و شروع به رشد کرد، برنامه های کاربردی داده های بزرگ عمدتاً توسط شرکت های بزرگ اینترنتی و تجارت الکترونیک مانند یاهو، گوگل و فیس بوک و همچنین ارائه دهندگان خدمات تحلیلی و بازاریابی استفاده می شد.

اخیراً، طیف گسترده‌تری از کاربران، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را به عنوان یک فناوری کلیدی که تحول دیجیتال را هدایت می‌کند، پذیرفته‌اند. کاربران شامل خرده‌فروشان، شرکت‌های خدمات مالی، بیمه‌گران، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی، تولیدکنندگان، شرکت‌های انرژی و سایر شرکت‌ها هستند.