ابرداده چیست؟

ابرداده ها (Big data) یا به عبارتی کلان داده به مجموعه داده های بسیار بزرگ و پیچیده ای اطلاق می شود که نمی توان به راحتی با استفاده از ابزارهای پردازش داده سنتی مدیریت، پردازش یا تجزیه و تحلیل کرد.

ابرداده ها یا Big Data به مجموعه‌ای عظیم و پیچیده از داده‌ها گفته می‌شود که پردازش و تحلیل آن‌ها با روش‌های سنتی امکان‌پذیر نیست. این داده‌ها از منابع مختلفی مانند شبکه‌های اجتماعی، حسگرهای اینترنت اشیا، تراکنش‌های مالی و دستگاه‌های هوشمند بطور لحظه ای ، ساعتی و روزانه تولید و ثبت و ذخیره می‌شوند. ویژگی‌های اصلی ابرداده ها شامل حجم زیاد، سرعت بالای تولید و تنوع در قالب‌های داده‌ای است. به دلیل این ویژگی‌ها، سازمان‌ها و شرکت‌ها برای استخراج اطلاعات مفید از کلان‌داده‌ها نیاز به فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی (مطالعه مقاله نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها)، یادگیری ماشین و پردازش ابری دارند.

کلان‌داده‌ها نقش مهمی در بهبود تصمیم‌گیری، پیش‌بینی روندهای آینده و بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار (مشاهده ابزارهای هوش اقتصادی کسب و کار) ایفا می‌کنند. در حوزه‌هایی مانند سلامت، تحلیل داده‌های بیماران می‌تواند به کشف بیماری‌ها و ارائه درمان‌های دقیق‌تر کمک کند. در بازاریابی، تحلیل ابرداده ها به شناخت بهتر رفتار مشتریان و بهبود استراتژی‌های تبلیغاتی منجر می‌شود. در بازاریابی جغرافیایی (Geo-marketing) کلان داده های مکانی می تواند به شناخت الگوهای فضایی و کشف پراکنش های آینده عوامل و اثرات کمک نماید. ابرداده های جغرافیایی می تواند فاکتور مکان را در 4p بازاریابی به بهترین شکل ممکن شناسایی و تحلیل نماید. بسیاری از این ابرداده ها با نرم افزارهای اکسل (مطالعه مقاله کاربرد اکسل در پردازش ابرداده ها) و همچنین با نرم افزارهای مربوط به فناوری GIS اجرا می شود. بازاریابی جغرافیایی با استفاده از ابرداده های جغرافیایی (Geographical big data) براساس الگوریتم های ترکیب سنجی مکانی، بازخورد سنجی جغرافیایی، الگویابی فضایی، روندیابی جغرافیایی و بهینه سازی تصمیم گیری های جغرافیایی نقش مهمی در بهبود فرایندهای کاری و تصمیم گیری اقتصادی بازاریابی ایفا می کند.

ابزارهایی مانند Hadoop و Apache Spark برای مدیریت و پردازش این حجم عظیم از داده‌ها به کار می‌روند. با پیشرفت فناوری، اهمیت کلان‌داده‌ها در صنایع مختلف روزبه‌روز بیشتر می‌شود و به عاملی کلیدی در تحول دیجیتال تبدیل شده است. یکی از قابلیت های کلیدی همه این نرم افزارها و الگوریتم ها استفاده از گیراندازی دیتا برای رسیدن به اطلاعات ضروری مورد نیاز برای تصمیم گیری نهایی است.

ابرداده ها با 3V مشخص می شود:

1. حجم (Volume) – حجم عظیمی از داده های تولید شده از منابع مختلف مانند رسانه های اجتماعی، دستگاه های اینترنت اشیا، حسگرها، تراکنش ها و غیره قابل دانلود هستند.
2. سرعت (Velocity) – سرعتی که در آن داده ها بطور بهنگام تولید، جمع آوری و پردازش می شوند. مثلا روزانه داده ها با سنسورها یا دوربین ها برداشت و در هارد ذخیره و پردازش می شود.
3. تنوع (Variety) – انواع مختلف داده، از جمله ساختار یافته (پایگاه داده)، نیمه ساختاریافته (JSON، XML) و بدون ساختار (فیلم، تصاویر، متن) در این طیف قرار می گیرند.

گاهی اوقات، دو V بیشتر به این سه مورد اضافه می شود:

4. صحت (Veracity) – اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان داده ها. برای این منظور الگوریتم ها و توابعی تنظیم می شود که صحت داده ها را ارزیابی و از فیلتر های سنجشی عبور می دهد.
5. ارزش (Value) – استخراج بینش معنادار از داده ها برای هدایت تصمیمات تجاری. درک شیوه های استفاده از این ابرداده ها نیازمند دانش تئوری قوی و الگوریتم های مفهومی و ادراکی است تا بتوانیم از این دیتا به بهترین شکل ممکن استفاده کنیم.

داده های بزرگ در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، بازاریابی، امنیت سایبری و هوش مصنوعی استفاده می شود. فناوری‌هایی مانند Hadoop، Spark و پلتفرم‌های رایانش ابری به ذخیره و پردازش داده‌های بزرگ به طور موثر کمک می‌کنند.