اهمیت و کاربرد داده های بزرگ (BigData)چیست؟

اهمیت و کاربرد داده های بزرگ (BigData)چیست؟

این آموزش به سوالاتی مانند داده های بزرگ(BigData)چیست، چرا باید داده های بزرگ را یاد بگیریم، چرا هیچ کس نمی تواند از آن فرار کند، پاسخ می دهد.همچنین بحث خواهیم کرد که چرا صنایع به شد ت روی این فناوری سرمایه گذاری می کنند، چرا حرفه ای ها دستمزد هنگفتی در کلان داده می گیرند، چرا صنعت در حال تغییر از سیستم قدیمی به کلان داده است، چرا این بزرگترین تغییر پارادایم است که صنعت فناوری اطلاعات تا به حال دیده است، چرا، چرا و چرا؟؟؟

چرا باید داده های بزرگ را  یاد بگیریم؟

برای دریافت پاسخ چرا باید کلان داده را یاد بگیرید؟ بیایید با آنچه رهبران صنعت در مورد کلان داده می گویند شروع کنیم:

• گارتنر – Big Data نفت جدید است.
• IDC – بازار آن 7 برابر سریعتر از بازار کلی فناوری اطلاعات رشد خواهد کرد.
• IBM – این فقط یک فناوری نیست – یک استراتژی تجاری برای سرمایه گذاری بر روی منابع اطلاعاتی است.
• IBM – Big Data بزرگ‌ترین کلمه پر سر و صدا است، زیرا فناوری تجزیه و تحلیل تمام داده‌های موجود را ممکن می‌سازد.
• مک کینزی – تا پایان سال 2018 1500000 متخصص کلان داده با کمبود مواجه خواهد شد.

امروزه صنایع به دنبال راه های جدید و بهتری برای حفظ موقعیت خود و آمادگی برای آینده هستند. به گفته کارشناسان، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ راهی برای به

دست آوردن بینش ها و ایده ها در اختیار رهبران قرار می دهد تا در رقابت های سخت جلوتر بمانند.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست؟

بنابراین، داده های بزرگ چیست؟ ناشران مختلف تعریف خاص خود را برای Big data برای توضیح این کلمه کلیدی ارائه کرده اند.به گفته گارتنر – این دارایی‌های اطلاعاتی

با حجم بسیار زیاد، با سرعت بالا و تنوع متفاوت است که نیازمند پلتفرم نوآورانه برای بینش و تصمیم‌گیری پیشرفته است.

دریک دیدگاه انقلابی ، نویسندگان آن را اینگونه توضیح می دهند – این راهی برای حل تمام مشکلات حل نشده مربوط به مدیریت و مدیریت داده است، صنعت قبلی

برای زندگی با چنین مشکلاتی مورد استفاده قرار گرفت.با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، همچنین می توانید قفل الگوهای پنهان را باز کنید و دید 360 درجه مشتریان

را بشناسید و نیازهای آنها را بهتر درک کنید.

تعریف کلان داده

به عبارت دیگر، داده های بزرگ در مقادیر چند ترابایتی تولید می شوند. به سرعت تغییر می کند و به اشکال مختلفی می آید که مدیریت و پردازش با استفاده از RDBMS

یا سایر فناوری های سنتی دشوار است.راه‌حل‌های کلان داده ابزارها، روش‌ها و فناوری‌هایی را ارائه می‌کنند که برای جمع‌آوری، ذخیره، جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌ها

در چند ثانیه برای یافتن روابط و بینش‌هایی برای نوآوری و سود رقابتی استفاده می‌شوند که قبلاً در دسترس نبودند.80  درصد از داده‌هایی که امروزه تولید می‌شوند،

ساختاری ندارند و نمی‌توانند توسط فناوری‌های سنتی ما مدیریت شوند. پیش از این، حجم داده های تولید شده چندان زیاد نبود. ما به آرشیو کردن داده ها ادامه دادیم

زیرا فقط به تجزیه و تحلیل تاریخی داده ها نیاز بود.

اما امروزه تولید داده ها بر حسب پتابایت است که امکان آرشیو مجدد داده ها و بازیابی مجدد آنها در صورت نیاز وجود ندارد، زیرا دانشمندان داده باید هر از چند گاهی

برای تجزیه و تحلیل پیش بینی با داده ها بازی کنند، بر خلاف تاریخی که قبلاً با سنتی انجام می شد.می گویند: “یک تصویر به ارزش هزاران کلمه است”.

از این رو ما یک آموزش تصویری نیز برای درک بیشتر داده های بزرگ و نیاز آن ارائه کرده ایم.

موارد استفاده از داده های بزرگ

پس از یادگیری تجزیه و تحلیل چیست. اکنون اجازه دهید در مورد موارد استفاده مختلف از داده های بزرگ بحث کنیم. در زیر برخی از موارد استفاده از داده های بزرگ

از حوزه های مختلف آورده شده است:

• نتفلیکس از داده های بزرگ برای بهبود تجربه مشتری استفاده می کند
• تجزیه و تحلیل تبلیغات و کمپین توسط هولدینگ سیرز
• تحلیل احساسات
• تحلیل ریزش مشتری
• تحلیل پیش بینی کننده
• تطبیق و ارائه آگهی در زمان واقعی

فناوری های کلان داده

فن آوری های زیادی برای حل مشکل ذخیره سازی و پردازش داده های بزرگ وجود دارد. چنین فناوری هایی عبارتند از Apache Hadoop، Apache Spark، Apache Kafka

و غیره. بیایید یک به یک مروری بر این فناوری ها داشته باشیم.

آپاچی هادوپ

کلان داده ها تأثیر بزرگی بر صنایع امروزی ایجاد می کنند. بنابراین 50 درصد از داده های جهان قبلاً به Hadoop منتقل شده اند.

پیش‌بینی می‌شود که تا سال ۲۰۱۷، بیش از ۷۵ درصد از داده‌های جهان به Hadoop منتقل شود و این فناوری مانند اکنون بیشترین تقاضا را در بازار داشته باشد.

آپاچی اسپارک

بهبود بیشتر این فناوری منجر به تکامل Apache Spark – موتور محاسباتی سریع و عمومی برای پردازش در مقیاس بزرگ شده است. می تواند داده ها را تا 100

برابر سریعتر از MapReduce پردازش کند.

آپاچی کافکا

آپاچی کافکا افزوده دیگری به این اکوسیستم کلان داده است که یک سیستم پیام رسانی توزیع شده با توان عملیاتی بالا است که اغلب با Hadoop استفاده می شود.

سازمان‌های فناوری اطلاعات برای مدیریت بهتر داده‌های خود، تجسم این داده‌ها، به‌دست آوردن بینشی از این داده‌ها در صورت لزوم و یافتن فرصت‌های تجاری جدید

برای سرعت بخشیدن به رشد کسب‌وکار خود، ابتکار داده‌های بزرگ را در نظر گرفته‌اند.

هر CIO می خواهد شرکت خود را متحول کند، مدل های کسب و کار خود را ارتقا دهد و منابع درآمدی بالقوه را شناسایی کند، خواه از حوزه مخابرات، حوزه بانکی،

خرده فروشی یا حوزه مراقبت های بهداشتی و غیره باشد.چنین تحولی در کسب و کار نیازمند ابزارهای مناسب و استخدام افراد مناسب است تا اطمینان حاصل شود

که بینش درست در زمان مناسب از داده های موجود استخراج می شود.

نتیجه

از این رو، داده های بزرگ یک معامله بزرگ و یک مزیت رقابتی جدید برای رونق دادن به حرفه شما و ایجاد شغل رویایی شما در صنعت است!!!امیدواریم این وبلاگ

به شما کمک کند تا بفهمید داده های بزرگ چیست و نیاز به یادگیری فناوری های آن را دارید. اگر سؤال دیگری دارید، لطفاً با گذاشتن نظر در بخش زیر با ما در میان بگذارید.