تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (Big Data)
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (Big Data) از تجزیه و تحلیل های پیشرفته در مجموعه های بزرگی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می کند تا بینش ارزشمندی را برای مشاغل ایجاد کند. این به طور گسترده در صنایع مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، آموزش، بیمه، هوش مصنوعی، خرده فروشی، و تولید برای درک اینکه چه چیزی کار می کند و چه چیزی نیست، برای بهبود فرآیندها، سیستم ها و سودآوری استفاده می شود.
در این راهنما، بیشتر در مورد اینکه تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست، چرا اهمیت دارد و مزایای آن برای بسیاری از صنایع مختلف امروزی خواهید آموخت. همچنین در مورد انواع تجزیه و تحلیل مورد استفاده در تجزیه و تحلیل کلان داده ها، لیستی از ابزارهای رایج مورد استفاده برای انجام آن را پیدا خواهید کرد و دوره های پیشنهادی را پیدا خواهید کرد که می توانند به شما در شروع سفر حرفه ای تجزیه و تحلیل داده خود کمک کنند.
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ (Big Data) چیست؟
تجزیه و تحلیل کلان داده فرآیند جمع آوری، بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها برای کشف روندها، بینش ها و الگوهای بازار است که می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری های تجاری بهتر کمک کند. این اطلاعات به سرعت و کارآمد در دسترس است تا شرکت ها بتوانند در برنامه ریزی برای حفظ مزیت رقابتی خود چابک باشند.
فناوری‌هایی مانند ابزارها و سیستم‌های هوش تجاری (BI) به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های ساختاریافته و ساختاریافته را از منابع متعدد دریافت کنند. کاربران (معمولاً کارمندان) پرس و جوهایی را به این ابزارها وارد می کنند تا عملیات و عملکرد تجاری را درک کنند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ از چهار روش تجزیه و تحلیل داده برای کشف بینش های معنادار و استخراج راه حل ها استفاده می کند.
چرا تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مهم است؟
تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) مهم است زیرا به شرکت ها کمک می کند تا از داده های خود برای شناسایی فرصت های بهبود و بهینه سازی استفاده کنند. در بخش‌های مختلف کسب‌وکار، افزایش کارایی منجر به عملیات هوشمندتر، سود بالاتر و رضایت مشتریان می‌شود. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به شرکت ها کمک می کند تا هزینه ها را کاهش دهند و محصولات و خدمات مشتری محور بهتری را توسعه دهند.
تجزیه و تحلیل داده ها به ارائه بینش هایی کمک می کند که نحوه عملکرد جامعه ما را بهبود می بخشد. در مراقبت های بهداشتی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نه تنها سوابق فردی را پیگیری و تجزیه و تحلیل می کند، بلکه نقش مهمی در اندازه گیری پیامدهای COVID-19 در مقیاس جهانی ایفا می کند. این وزارتخانه‌های بهداشت در دولت هر کشور را در مورد نحوه انجام واکسیناسیون و ابداع راه‌حل‌هایی برای کاهش شیوع همه‌گیری در آینده مطلع می‌کند.
مزایای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
ترکیب تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در یک کسب و کار یا سازمان مزایای بسیار زیادی دارد. این شامل:
- کاهش هزینه: کلان داده ها می توانند هزینه های ذخیره سازی تمام داده های تجاری را در یک مکان کاهش دهند. تجزیه و تحلیل ردیابی همچنین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا راه‌هایی برای کار موثرتر برای کاهش هزینه‌ها در هر کجا که ممکن است پیدا کنند.
- توسعه محصول: توسعه و بازاریابی محصولات، خدمات یا برندهای جدید زمانی که بر اساس داده های جمع آوری شده از نیازها و خواسته های مشتریان باشد، بسیار آسان تر است. تجزیه و تحلیل کلان داده همچنین به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا دوام محصول را درک کنند و با روندها همگام شوند.
- تصمیمات استراتژیک کسب و کار: توانایی تجزیه و تحلیل مداوم داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیمات بهتر و سریع تری مانند بهینه سازی هزینه و زنجیره تامین بگیرند.
- تجربه مشتری: الگوریتم‌های مبتنی بر داده به تلاش‌های بازاریابی (به عنوان مثال تبلیغات هدفمند) کمک می‌کنند و با ارائه یک تجربه مشتری پیشرفته، رضایت مشتری را افزایش می‌دهند.
- مدیریت ریسک: کسب‌وکارها می‌توانند ریسک‌ها را با تجزیه و تحلیل الگوهای داده‌ها و ایجاد راه‌حل‌هایی برای مدیریت آن ریسک‌ها شناسایی کنند.
کلان داده
- سرگرمی: ارائه یک توصیه شخصی از فیلم ها و موسیقی مطابق با ترجیحات فردی مشتری برای صنعت سرگرمی متحول شده است (به Spotify و Netflix فکر کنید)
- آموزش: کلان داده به مدارس و شرکت‌های فناوری آموزشی کمک می‌کند تا برنامه‌های درسی جدیدی را توسعه دهند و در عین حال برنامه‌های موجود را بر اساس نیازها و تقاضاها بهبود بخشند.
- مراقبت های بهداشتی: نظارت بر سوابق پزشکی بیماران به پزشکان کمک می کند تا بیماری ها را شناسایی کرده و از آنها پیشگیری کنند.
- دولت: داده‌های بزرگ را می‌توان برای جمع‌آوری داده‌ها از دوربین‌های مداربسته و ترافیک، ماهواره‌ها، دوربین‌های بدنه و حسگرها، ایمیل‌ها، تماس‌ها و موارد دیگر برای کمک به مدیریت بخش عمومی استفاده کرد.
- بازاریابی: از اطلاعات و ترجیحات مشتری می توان برای ایجاد کمپین های تبلیغاتی هدفمند با بازگشت سرمایه (ROI) بالا استفاده کرد.
- بانکداری: تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به ردیابی و نظارت بر پولشویی غیرقانونی کمک کند.
ابزارهای مورد استفاده در تجزیه و تحلیل Big Data
استفاده از همه این داده ها به ابزار نیاز دارد. خوشبختانه، تکنولوژی پیشرفت کرده است به طوری که بسیاری از سیستم های نرم افزاری بصری برای استفاده تحلیلگران داده در دسترس هستند.
- Hadoop : یک چارچوب منبع باز که مجموعه های کلان داده را ذخیره و پردازش می کند. Hadoop قادر به مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار است.
- Spark : یک چارچوب محاسباتی خوشه‌ای منبع باز که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی استفاده می‌شود.
- نرم افزار یکپارچه سازی داده ها: برنامه هایی که به داده های بزرگ اجازه می دهند در پلتفرم های مختلف مانند MongoDB، Apache، Hadoop و Amazon EMR ساده شوند.
- ابزارهای تحلیل جریانی: سیستم‌هایی که داده‌هایی را که ممکن است در پلتفرم‌ها و قالب‌های مختلف ذخیره شده باشند، فیلتر، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند، مانند کافکا.
- ذخیره سازی توزیع شده: پایگاه های داده ای که می توانند داده ها را در چندین سرور تقسیم کنند و توانایی شناسایی داده های از دست رفته یا خراب مانند Cassandra را دارند.
- سخت‌افزار و نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده: سیستم‌هایی که حجم زیادی از داده‌های پیچیده را پردازش می‌کنند، با استفاده از یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده، مانند تشخیص تقلب، بازاریابی، و ارزیابی ریسک.
- ابزارهای داده کاوی: برنامه هایی که به کاربران اجازه می دهد در داده های بزرگ ساختار یافته و بدون ساختار جستجو کنند.
- پایگاه های داده NoSQL : سیستم های مدیریت داده های غیر رابطه ای ایده آل برای برخورد با داده های خام و بدون ساختار.
- انبارهای داده: ذخیره سازی برای مقادیر زیادی داده جمع آوری شده از منابع مختلف، معمولاً با استفاده از طرحواره های از پیش تعریف شده.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.