در مورد بیگ دیتا یا کلان داده صحبت های زیادی در شبکه های اجتماعی و محیط های فنی مطرح می شود. اولین سوالی که ممکن به ذهن هر کسی بیاید این است که بیگ دیتا چیست؟ در ادامه ۵ نکته جذاب و کاربردی را با یکدیگر بررسی می کنیم.
۱. بیگ دیتا چیست؟
به عبارت ساده ، بیگ دیتا به مجموعه داده های بزرگی اطلاق می شود که برای محاسبه الگوها و روندهای مربوط به داده ها ، از نظر محاسباتی مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. در واقع بیگ دیتا طبقه بندی داده های با حجم زیاد است.داده‌های بزرگی که معمولاً شامل مجموعه‌های داده‌ای با اندازه‌هایی فراتر از توانایی ابزارهای نرم‌افزاری رایج برای جمع‌آوری، مدیریت، مدیریت و پردازش داده‌ها در مدت زمان است.
چه کسی کلان داده را معرفی کرد؟
واژه کلان داده از دهه 1990 مورد استفاده قرار گرفته است و جان مشی این اصطلاح را رایج کرده است.
2.چگونه می توانم به بیگ دیتا دسترسی پیدا کنم؟
در بسیاری از وب سایت ها می توان به راحتی به داده های حجیم دسترسی پیدا کرد. با یک جستجوی ساده در Google می توانید مخزن داده را تقریباً برای همه موارد پیدا کنید. بسیاری از مردم از میزان اطلاعات موجود برای آنالیز و تجزیه و تحلیل آگاهی ندارند. لیست گسترده ای از مجموعه داده های Data Mining و Data Science در لینک زیر موجود است
https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
نحوه دستیابی و استفاده از این داده ها را می توان به شش قسمت تقسیم کرد:
استخراج اطلاعات
قبل از هر فعالیتی ، نیاز است داده های مورد نیاز جمع آوری شوند. این کار را می توان به روشهای مختلفی انجام داد. می توان داده ها را از طریق API یا یک خزنده وب جمع آوری کرد.
ذخیره اطلاعات
مشکل اصلی در بیگ دیتا مدیریت نحوه ذخیره سازی آن است. همه اینها به بودجه و تخصص فردی که مسئولیت تنظیم ذخیره اطلاعات را دارد بستگی دارد زیرا بیشتر ارائه دهندگان برای پیاده سازی نیاز به دانش برنامه نویسی دارند. یک ارائه دهنده خوب باید به شما مکانی امن و مستقیم برای ذخیره و پرس و جو از داده های شما بدهد.
تمیز کردن داده ها
چه بخواهیم و چه نخواهیم ، مجموعه داده ها در هر شکل و اندازه ای ارائه می شوند. قبل از اینکه حتی به چگونگی ذخیره سازی داده ها فکر کنید ، باید مطمئن شوید که آنها در قالبی تمیز و قابل قبول هستند.
داده کاوی
داده کاوی فرایند کشف بینش در یک پایگاه داده است. هدف از این کار ارائه پیش بینی ها و تصمیم گیری بر اساس داده های موجود در حال حاضر است.
تحلیل داده ها
پس از جمع آوری تمام داده ها ، لازم است داده ها تجزیه و تحلیل شود تا به دنبال الگوها و روندهای جالب بگردید. یک تحلیلگر داده توانمند باید بتواند اطلاعاتی را ارایه دهد که به صورت شهودی قابل برداشت نباشد.
مصور سازی داده ها
شاید این بخش مهم تریم جز کار باشد. این بخشی است خروجی بخش های قبلی را به تصویر می کشد به طوری که هر کسی بتواند درک درستی از تحلیل داده ها داشته باشد. این کار را می توان با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوااسکریپت یا نرم افزارهایی مانند Tableau انجام داد.
۳. مشاغل مربوط به بیگ دیتا
با رشد داده ها و کلان داده ها نیاز به متخصصین این حوزه بیش از پیش است. یک مهندس حرفه ای حوزه کلان داده و بیگ دیتا به طور متوسط سالینا 150,000 دلار درآمد دارد.
کدام شرکت ها، استارتاپ ها و اپلیکیشن ها از داده های بزرگ استفاده می کنند؟
به طور کلی این موج فراگیر بساری از کسب کارهایی که دارای مخاطبان زیاد و اطلاعات حجیم از رفتار و مشخصات کاربران دارند را تحت تاثیر قرار داده است اما به صورت شاخص تر در بخش رسانه و سرگرمی اکثر شرکت های ارائه دهنده خدمات رسانه و سرگرمی مانند نتفلیکس، آمازون پرایم، اسپاتیفای داده های جمع آوری شده از کاربران خود را تجزیه و تحلیل می کنند.
4.آیا کلان داده یک صنعت در حال رشد است؟
بله علاقه و دسترسی عمومی به Big Data در حال افزایش است. این نمودار Google افزایش محبوبیت عبارت جستجوی ‘Big Data’ را بین سال 2004 و امروز نشان می دهد.
همچنین بررسی ها نشان می دهد که گردش مالی این حوزه در سال 2020 در حدوده 210 میلیارد دلار است.
آینده کلان داده چیست؟در آینده، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به طور فزاینده ای بر تازگی داده ها با هدف نهایی تجزیه و تحلیل بلادرنگ تمرکز خواهد کرد، که امکان تصمیم گیری با اطلاعات بهتر و افزایش رقابت را فراهم می کند.
۵- چگونه می توان کار با بیگ دیتا را فرا گرفت؟
بیگ دیتا یک حوزه گسترده است. شخصی که می خواهد در این زمینه فعالیت کند باید مجموعه ای از توانایی ها را داشته باشد.
توانایی های لازم برای متخصص بیگ دیتا:
- دانش یک زبان برنامه نویسی که مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها است مانند ، Python ، R یا SQL
- درک خوبی از ریاضیات و آمار
- توانایی کار با API ها یا طراحی خزنده وب برای جمع آوری داده ها از وب
امروزه یادگیری الکترونیک بسیار گسترده شده است. بسیاری از وب سایت ها دوره های آموزشی خوبی برای یادگیری کلان داده آماده کرده اند. اینجا و اینجا می توانید برخی از این دوره ها را مشاهده کنید.