بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟

تاریخچه‌ی انسان‌ها در پی بررسی آسمان و نقاط نورانی که شبانه می‌تابیدند، به‌ویژه در زمان‌هایی که دانش علمی و تخیلات فنی کمتری داشتند، بسیار جذاب است. آن زمان‌ها، مردم به دنبال تبیین و تفسیر این نقاط نورانی بودند. آنها اغلب افسانه‌ها و داستان‌هایی ایجاد می‌کردند تا به این پدیده‌های ماوراءی توجیهی بدهند یا به زندگی روزمره‌شان ارتباط بدهند.

اما با پیشرفت علم و تکنولوژی، ما به تدریج توانسته‌ایم رازهای آسمان را برملا کنیم و اطلاعات دقیق‌تری درباره‌ی نقاط نورانی و اجرام آسمانی بدست آوریم. از کشف ساختار سیارات و ستارگان تا درک فیزیکی پشت پدیده‌های نوری و نجومی، دانش ما در این زمینه‌ها به طور چشمگیری افزایش یافته است.

با این حال، همچنان همجنیناً، انسان‌ها به دنبال ایجاد ارتباط‌ها و معانی در آسمان هستند. تماشای آسمان شب، هنوز هم برای ما جذابیت دارد و ما در تلاشیم تا از رازهای باقی‌مانده‌ی آسمان زمین‌ایمان پرده برداری کنیم.

در نهایت، تاریخچه‌ی ما در پی بررسی وصل کردن نقاط نورانی و تخیل سازی موجودات و داستان‌ها برای توضیح آنها، نشان می‌دهد که علاقه‌ی انسان به کشف معنا و ارتباط همواره باقی می‌ماند، بگریزان از پیشرفت علم و دانش فنی.

حالا با استفاده از توانایی‌های قدرتمند رایانه‌ها، انسان‌ها به سادگی می‌توانند مفاهیم و اطلاعات گرانبها را از میان توده‌های پیچیده و بی‌ساختاری از داده‌ها استخراج کنند. این داده‌های فراوان و بدون ساختار، همان بیگ دیتا یا کلان داده هستند که توانسته‌اند دنیای اطلاعات را تغییر دهند.

بیگ دیتا، به طور گسترده‌ای از عبارت‌های مهم و جذاب استفاده می‌شود و به فرآیند جمع‌آوری، استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده اشاره دارد که ابزارهای معمولی نمی‌توانند به تنهایی به اهداف موردنظر دست یابند. با استفاده از بیگ دیتا، امکان دستیابی به اهداف و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک به طرز چشمگیری تقویت می‌شود.

بیگ دیتا، جهانی از اطلاعات بی‌پایان را در خود جای داده است. اما تعبیر ساده‌ای نمی‌تواند جلوه‌ی کامل این امر را نشان دهد. این عبارت تنها به داده‌ها اشاره می‌کند، در حالی که دنیای بیگ‌دیتا دربرگیرنده جنبه‌های متعددی از علم داده، استخراج داده، تحلیل داده، یادگیری ماشین و حتی هوش مصنوعی است.

در اینجا، قصد داریم مفهوم بیگ دیتا یا به عبارتی کلان‌داده را با واژه‌هایی روشن‌تر و جذاب‌تر بازنمایی کنیم. سپس به بررسی کاربردها، راهکارها، ابعاد گوناگون و چالش‌هایی که این علم همراه دارد، می‌پردازیم. اگرچه ساده می‌توانیم بیگ دیتا را تعریف کنیم، اما جذابیت و اهمیت واقعی آن را در این مقاله به نمایش می‌گذاریم.

بیگ دیتا چیست؟ به زبان ساده

اگر بخواهیم بیگ‌دیتا را به زبانی ساده و دلچسب توصیف کنیم، داستان موفقیت آقای اعظمی در کتابفروشی را در اینجا می‌آوریم.

آقای اعظمی، صاحب یک کتابفروشی با تاریخ قدیمی، در مرکز شهر خود دارای مغازه‌ای بزرگ می‌باشد. او از زمانی که به ارث کتابفروشی پدری خود آمده، همواره با دستیابی به اهداف خود مشغول بوده است. یک دفتر روی میزش قرار داده بود که هر جزئیات کتاب‌های فروخته شده را به دقت ثبت می‌کرد، از جمله تاریخ فروش، نام کتاب، و قیمت آن. این دستاورد نه تنها به او در مدیریت مالی کمک می‌کرد بلکه به تحلیل و پیش‌بینی روند فروش نیز کمک می‌کرد.

هر زمان که آقای اعظمی قصد خرید کتاب جدیدی را داشت، ابتدا به دفتر فروش مراجعه کرده و با دقت به تاریخچه فروش‌ها نگاه می‌کرد. سپس به طور هوشمندانه کتاب‌هایی را انتخاب می‌کرد که درخواست مشتریان بیشتری داشته و تاکید بر موضوعات محبوبی می‌کرد. او به دقت نیز به تنوع قیمت‌ها توجه داشت تا از همه لایه‌های جامعه به خوبی خریداری شود.

با این استراتژی، آقای اعظمی توانست در طی سال‌ها به بهبود فروش خود بپردازد و درآمد قابل توجهی کسب نماید. او به تدریج مشتریان خود را شناخت و به علایقشان آگاه شد. به عبارت دیگر، او تبدیل به یک شناخته‌شده حرفه‌ای در زمینه خدمات کتابفروشی شده و توانست به مشتریانش به نحو بهتری خدمت رسانی نماید.

با پیر شدن، آقای اعظمی پسر جوان خود را نیز به کمک در کارهای کتابفروشی دست داد. اشکان، پسر آقای اعظمی، با بهره‌گیری از فناوری‌های رایانه‌ای، عملیات مدیریتی را ساده‌تر نمود. با استفاده از کامپیوتر، امکان جستجوی سریع در موجودی کتاب‌ها، انجام سفارشات آنلاین، و حسابرسی دقیق مالیات ایجاد شد.

اشکان به طرز واضحی متوجه شد که تغییر در عادات خرید مردم دلیل کاهش فروش در مغازه بوده است. او با شجاعت و با استفاده از ایده‌آل‌های نوین، یک فروشگاه اینترنتی تأسیس نمود. با این تصمیم، او موفق شد فروش خود را نه تنها حفظ کند بلکه در دنیای آنلاین نیز محبوبیت زیادی را کسب نماید.

با این نوآوری، اشکان از افزایش سودآوری خود بهره‌برد و از این طریق، تجربه غنی پدرش در تجارت کتاب را به عملی موفق تبدیل کرد. او به این نتیجه رسید که شناخت دقیق از مشتریان و پیش‌بینی نیازهای آینده می‌تواند کلید موفقیت در کسب و کار باشد، همان مهارتی که پدرش با سال‌ها تجربه بدست آورده بود.

اشکان، در آغاز ناامید از جستجوی بی پایانی بود و ساعت‌ها به دنبال راهی برای اقدام خود بود. اما بلافاصله توانایی‌اش در یافتن راه حل‌ها ظاهر شد؛ طی ساعاتی طولانی، او به دنبال اطلاعاتی درباره داده و داده‌کاوی گشت.

سرانجام، یک شرکت حرفه‌ای داده‌کاوی برای اشکان شناسایی شد و او درخواست خود را مطرح کرد. تخصص‌های آن‌ها به اشکان ایده‌ای جذاب ارائه دادند: ایجاد پیش‌بینی برای کتاب بعدی هر مشتری با تجمیع داده‌هایی از جهان وسیع اینترنت.

آن‌ها از منابع متعددی داده‌ها را جمع‌آوری کردند:

• مشخصات فردی مشتریان
• لیست کتاب‌هایی که خوانده‌اند
• فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی نظیر لایک‌ها
• علایق خاص از تیم‌های ورزشی تا موسیقی
• واکنش‌ها به تبلیغات و پیشنهادها
• فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی دیگران مانند نظرات در پست‌های اینستاگرام
• توئیت‌ها در مورد کتاب
• مقالات منتشرشده با محتوای کتاب
• آمار جستجوی بالا در اینترنت برای کتاب‌ها

با اعتماد به نفس و پذیرش چالش‌های جدید، اشکان به دنیای داده‌ها خوشامد گفت. پیشنهاد شرکت داده‌کاوی را با اشتیاق قبول کرد.

با جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌ها و ایجاد مدل‌های بیگ‌دیتا، فروشگاه اشکان به یکی از پرفروش‌ترین کتاب‌فروشی‌های اینترنتی تبدیل شد. این موفقیت اساسی‌اش را به پیشنهادهای هوشمندانه در زمینه کتاب‌ها اختصاص می‌دهد که توسط تحلیل‌های بیگ‌دیتا به دست آمدند.

با استفاده از این روش، هر کتاب جدید به‌طور موثر به دست مخاطبانی که با احتمال بالایی به آن علاقه دارند، معرفی می‌شود و بیش از 50 درصد از این مخاطبان اقدام به خرید آن می‌نمایند.

در این مثال، از دو منبع گردآوری داده استفاده شده است که توانایی فراوانی در افزایش جذابیت دارند:

1. داده‌هایی که از تجربیات مشتریان گذشته به‌دست آمده‌اند.
2. اطلاعات به‌دست آمده از تولیدات افراد در فضای مجازی.

با ترکیب این دو منبع ارزشمند، مدلی شکل گرفته است که قادر به ایجاد پیشنهادهایی دقیق و شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان می‌باشد. این اقدام نه‌تنها باعث ارتقاء تجربه مشتریان می‌شود، بلکه امکان ارائه خدمات هدفمند و به‌صورت دقیق‌تر نیز فراهم می‌آید.

داده‌ها از کجا و چطور تولید می‌شوند؟

داده‌ها، تاریخچه‌ها و آمارهایی هستند که گرانبها به دست می‌آیند و ارزش بی‌شماری در بر دارند. این بخشی از جهان دیجیتال که تا به حال به آن پنجره‌ای نگاه نکرده‌اید، پر از گنجینه‌های نهفته است که در انتظار استخراج و تحلیل توسط شماست.

در زمینه کلان‌داده، اطلاعات خام به طلا تبدیل می‌شوند. وقتی از داده‌ها برای شناخت الگوها و روندها استفاده می‌کنید، آن‌ها به اطلاعاتی تبدیل می‌شوند که می‌توانند مسیرهای جدیدی را در کسب و کارتان آشکار کنند.

اما دقت کنید، داده‌ها از هر جایی جمع نمی‌شوند. از پرسشنامه‌های کاغذی گرفته تا فیلم‌های نظارتی شهری، همه گونه اطلاعات می‌توانند در این گنجینه‌های دیجیتالی قرار گیرند. حتی خریداری یک بلیط اتوبوس، خوراکی انتخابی یا حتی پرسه زدن به دنیای مجازی، جزئی از داده‌های شماست که می‌توانند راهنمای تصمیم‌گیری‌های آینده شما باشند.

از آنجا که داده‌ها دارای ارزشی بی‌اندازه هستند، به شما توصیه می‌شود که به دنبال فرصت‌هایی باشید تا از آن‌ها بهره‌برداری کنید. با کشف الگوهای پنهان، می‌توانید به دستاوردهایی دست یافت که تا به حال تصورشان را هم نمی‌کردید.

بیایید با هوشیاری و دقت به دنیای داده‌ها نگاه کنیم. این دنیا در حال انتظار است که شما را در سفری پر از اکتشافات همراهی کند.

کاربردهای بیگ دیتا؛ از امید تا ترس

در ذهن خود تصاویر بی‌شماری از کاربردهای شگفت‌انگیز بیگ دیتا را زنده کنید. در ادامه، با چند نمونه واقعی، شگفتی‌هایی که بیگ دیتا در حوزه‌های متنوع به ارمغان می‌آورد، را به شما نشان می‌دهیم. همچنین، یک مثال ترسناک نیز ارائه خواهیم داد تا نشان دهیم حتی در زمینه‌های چالش‌برانگیز نیز بیگ دیتا می‌تواند نقشی مؤثر داشته باشد.

بیگ دیتا در آموزش

بیگ‌دیتا، در هر مرحله از آموزش، از کودکی تا آموزش عالی یا هر دوره آموزشی دیگر، قابلیت‌هایی بی‌شماری دارد که می‌تواند به نحوی خلاقانه و مؤثر در بهبود عملکرد و موفقیت دانش‌آموزان و دانشجویان تأثیر گذار باشد.

برای بیان اهمیت آن، فرض کنید: انتخاب رشته و کاریابی برای دانشجویان مهمتر از همیشه تبدیل شود. به جای استفاده از روش‌های سنتی، از داده‌های بیگ‌دیتا برای ترتیب بهتر دروس و تسهیل فرآیند کاریابی استفاده کنیم. این تجربه شگفت‌انگیزی را برای هر دانشجو ایجاد می‌کند، که در آن هر دانشجو با توجه به توانمندی‌ها و علایق خود، برنامه‌ای شخصی‌سازی شده از آموزش و یادگیری دریافت می‌کند. این امر به بهبود بهره‌وری و افزایش توانایی‌های دانشجویان کمک می‌کند.

با تحلیل دقیق داده‌ها، می‌توان نقاط ضعف دوره‌های آموزشی را شناسایی و از انصراف دانشجویان جلوگیری کرد. این رویکرد، مشاوره فردی را تقویت می‌کند و به دانشجویان کمک می‌کند تا بهترین عملکرد را در مسیر تحصیلی خود داشته باشند.

یک نمونه واقعی از این استراتژی، تجربه دانشگاه ایالتی جورجیا است. با تجمیع و تحلیل داده‌ها، این دانشگاه توانست نقاط ضعف را تشخیص داده و با برنامه‌ریزی دقیق‌تر و مشاوره جامع‌تر، درصد فارغ‌التحصیلی را به طرز قابل توجهی افزایش دهد.

با استفاده از بیگ‌دیتا، مدیران و اساتید می‌توانند به بهبود فرآیند آموزش و یادگیری پیش بروند و از این امکانات برای ارتقاء سطح تحصیلی دانشجویان بهره‌برداری کنند. این اقدام نه تنها به موفقیت دانشجویان کمک می‌کند، بلکه به توسعه و پیشرفت جامعه تحصیلی نیز سهمی مهم می‌دهد.

بیگ دیتا در رسانه و تلویزیون

سریال‌های تلویزیونی از گذشته تاکنون داستان‌های فوق‌العاده جذابی ارائه داده‌اند. این اثرات جذابیت‌بخش در سریال‌ها تاثیر بی‌نظیری دارد. علاوه بر این، پیدا کردن سریالی که با شخصیت و سلیقه هر افراد همخوانی داشته باشد به نسبت ساده است.

یک مثال معروف از استفاده مؤثر از تکنولوژی بیگ دیتا در دنیای سریال‌های تلویزیونی، توسط شرکت نتفلیکس به‌کار گرفته شده است. این شرکت با بهره‌گیری از بیگ دیتا، تمایلات و علایق مخاطبان خود را تشخیص داده و در ابتدا سریال‌های متناسب با آنها را پیشنهاد می‌دهد. سپس از اطلاعات به‌دست‌آمده، در ساخت و تولید سریال‌های جدید خود بهره می‌برد.

حتی در همین راستا، در فرآیند تولید و انتشار سریال “خانه‌ی پوشالی” (House of Cards)، از تحلیل دقیق بیگ‌دیتا برای بهبود و جذابیت داستان‌های فصل‌های آینده استفاده شده است. این تلاش‌ها باعث شده تا جذب مخاطبان بیشتر و تجربه‌ی تماشایی بهتری ایجاد شود.

بیگ دیتا در پزشکی و سلامت

در حوزه سلامت، رشد چشمگیری به پروژه‌های مبتنی بر بیگ‌دیتا شاهد بوده‌ایم. این پروژه‌ها، به منظور بهبود و تجمیع اطلاعات حوزه سلامت شهروندان، شناخت علل ابتلاء به بیماری‌ها و ایجاد برنامه‌های پیشگیری، به اجرا درآمده‌اند.

شرکت AlayaCare به عنوان یک مثال موفق از استفاده از بیگ‌دیتا در حوزه پزشکی و سلامت معرفی می‌شود. این اپلیکیشن فعال در زمینه مراقبت و درمان در منزل، با پایش دورافتاده اطلاعات مشتریان و تحلیل هوشمند سوابق بیماران، توانسته تا 73 درصد از تعداد مراجعات نیازمند به پزشکان تخصصی به منزل افراد را کاهش دهد.

یک نمونه دیگر که در کشورهای پیشرفته به پیشرفته است، شناسایی عوامل خطر در بدن افراد قبل از بروز بیماری است. به عنوان مثال، تشخیص الگوی تغییرات ضربان قلب افراد در معرض خطر، می‌تواند در پیشگیری از سکته قلبی مؤثر باشد. امروزه با تکنولوژی‌هایی همچون ساعت‌های هوشمند که اطلاعاتی از قبیل ضربان قلب، فشار خون و الگوی خواب را ثبت می‌کنند، جمع‌آوری داده‌های سلامت به نحوی موثرتر و آسان‌تر انجام می‌شود.

بیگ دیتا در بورس

درک بهتر زمان مناسب برای خرید و فروش سهام، اصل حیاتی‌ای در دنیای بازار بورس به حساب می‌آید. افراد حاضر در بازار، با بررسی تاریخچه و تحلیل پیش‌بینی‌ها، سعی می‌کنند تا زمانی که بهره‌وری بیشتری دارد را تشخیص دهند.

در دوران‌های اخیر، شرکت‌های سرمایه‌گذاری بهره‌گیری از فناوری کلان‌داده و یادگیری ماشین را در خلق سیستم‌های پیشرفته‌ای برای تجزیه و تحلیل تأثیرگذاری عوامل مختلف بر بازار بورس، تجربه کرده‌اند. این امکان با دقت بیشتری به تعیین نقشه‌ی راه برای عملکرد بهتر در بازار کمک می‌کند.

تاثیر ترسناک بیگ دیتا در انتخابات

بیگ دیتا، همچون هر ابزار دیگری، می‌تواند برای دستیابی به اهداف نادرست یا خلاف اخلاق به کار گرفته شود. در سال 2016، در انتخابات ریاست جمهوری آمریکا، نمونه‌ای آشکار از سوءاستفاده از بیگ دیتا ظاهر شد که بسیار شهیر شد.

مهم است به یاد داشته باشیم که در این موارد به هیچ وجه کارهای غیرقانونی انجام نمی‌شود. در واقع، این تخلفات از نقاط ضعف قوانین و نادانی مردم بهره‌برداری می‌کنند.

برنده شدن ترامپ در انتخابات ریاست جمهوری باعث ایجاد حاشیه‌های زیادی شد. یکی از این حاشیه‌ها مرتبط با استفاده از بیگ دیتا در تبلیغات هدفمند میکرو است.

تبلیغات هدفمند میکرو یا میکروتارگتینگ، به این معناست که محتوا یا تبلیغی مناسب با سلیقه و ویژگی‌های فرد به او نمایش داده می‌شود تا تأثیر بیشتری داشته باشد. از سوی دیگر، تبلیغاتی که ممکن است تاثیر منفی داشته باشند، به او نمایش داده نمی‌شوند.

برای مثال، اگر کسی به داروهای خاصی برای بهبود وضعیت خود نیاز داشته باشد، تبلیغات مرتبط با پوشش بیمه‌ای داروها به او نمایش داده می‌شود. به علاوه، اگر این فرد به حفاظت از محیط زیست اهمیت می‌دهد، تبلیغات مرتبط با سیاست‌های حفاظت از محیط زیست به او نمایش داده نمی‌شوند.

این نوع تبلیغات نیازمند داده‌های جامع از هر فرد در جامعه است. با تجمیع اطلاعات شهروندان، می‌توان به نتایج مختلفی دست یافت، از جمله پیش‌بینی رای آن‌ها در انتخابات، درک گرایش‌های سیاسی، شناخت مشکلات زندگی، تشخیص شک‌ها و ترجیحات در انتخابات، و دستیابی به ده‌ها اطلاعات دیگر.

استفاده از داده‌های شهروندان به ستاد تبلیغاتی ترامپ کمک کرد تا این رویه را پیش بگیرد. اما چگونه این امر اتفاق افتاد و چرا در آن زمان کسی به آن توجه نکرد؟ در بخش آینده به این موضوع خواهیم پرداخت.

رئیس جمهور شدن ترامپ با کمک بیگ دیتا

در انتخابات‌های قبل از سال 2016، قدرت بیگ دیتا برای پیش‌بینی نتایج و شناسایی مناطق استراتژیک جهت تبلیغات، به‌عنوان یک ابزار موثر به کار گرفته شد. اما وقوعی که در سال 2016 رخ داد، تازگی و گستردگی بیشتری داشت.

داستان از شرکت داده‌کاوی کمبریج آنالتیکا آغاز می‌شود، که ابتدا با هدف تحقیقات علمی تأسیس شده بود؛ اما به مرور زمان، در جریان چندین انتخابات، به پشتیبانی از کمپین‌های تبلیغاتی مشغول شد. اعلام شده است که این شرکت در 44 انتخابات تأثیرگذاری کرده است.

روش فعالیت کمبریج آنالتیکا به‌طور پیچیده‌ای طراحی نشده بود. آنها با جمع‌آوری دو دسته داده، ابتدا داده‌هایی حاصل از فعالیت کاربران در شبکه‌های اجتماعی و سرویس‌های مختلف اینترنتی را بدون دخالت در خصوصیت، جمع‌آوری کردند. سپس اطلاعاتی از طریق اپلیکیشن‌های تست شخصیت و روانشناسی مثل «my personality» و «This Is Your Digital Life» را تحلیل کرده و در مورد حدود 80 میلیون کاربر تحقیقات انجام دادند.

شرکت کمبریج آنالتیکا با دریافت 5 میلیون دلار از تیم تبلیغاتی ترامپ، با بهره‌گیری از داده‌ها، توانست مخاطبان را متقاعد کند که رای خود را به سمت ترامپ رها کنند.

از طریق داده‌های جمع‌آوری شده و با تأکید بر متریک‌های روانشناسی نظیر پنج عامل بزرگ شخصیت، علایق شخصی، محل سکونت، وضعیت اقتصادی و…، کمبریج آنالتیکا توانست یک مدل موثر ایجاد کند که به احتمال قوی پیش‌بینی کند کدام فرد به چه کاندیدا رای می‌دهد یا درباره رای‌دهندگان شکل‌گیری نظر دارد.

این اطلاعات به ستادهای انتخابی هر شهر ارائه می‌شد تا تبلیغات به صورتی هدفمندتر و با توجه به وضعیت شهروندان ارائه شود. با داشتن اطلاعاتی همچون آدرس ایمیل یا آدرس منزل، امکان ارتباط با مخاطبان مورد نظر با محتوای جذاب و جهت‌دهی دقیق‌تر فراهم می‌شد.

حتی تیم‌های اجرایی این ستادها از این اطلاعات در استراتژی تبلیغات خانه‌به‌خانه استفاده می‌کردند. داوطلبان کمپین‌ها به مناطق مختلف می‌رفتند و با برقراری ارتباط مستقیم، شهروندان را به حمایت از ترامپ ترغیب می‌کردند.

بعد از انجام انتخابات و پیروزی ترامپ، انتشار اخبار جنجالی درباره همکاری فیسبوک که بیشترین حجم داده‌ها را به‌دست آورده بود و در اختیار کمبریج آنالیتیکا قرار داده بود، برای توجه عمومی ایجاد شد.

در پی این اتفاقات، فیسبوک و تعدادی از شرکت‌های دیگر که به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم اطلاعات را به کمپین ترامپ ارائه کرده بودند، سیاست‌های فروش داده را تغییر دادند و دسترسی به اپلیکیشن‌های آزمون شخصیت و روانشناسی قطع شد.

در پایان، شرکت کمبریج آنالیتیکا در سال 2018 ورشکستگی خود را اعلام کرد، اما ترامپ هم‌اکنون رئیس‌جمهور آمریکاست!

آیا فکر می‌کنید این آخرین مورد استفاده از داده‌های بزرگ در انتخابات بود؟

در ادامه، به بررسی ویژگی‌های داده‌های بزرگ خواهیم پرداخت و با چند نکته تعریف این مفهوم را به وضوح بیان خواهیم کرد.

ویژگی های بیگ دیتا

در ابتدا به کلان داده شه ویژگی (3V) گفته می‌شد؛ اما اکنون گفته میشود Big Data دارای 5 ویژگی زیر است.

1. حجم زیاد (Volume)

وقتی به داده‌های بزرگ اشاره می‌کنیم، منظورمان چند صد سطر اطلاعات متمایز در جدول اکسل مشتریان نیست.

در زمانی که از مفهوم داده‌های بزرگ یاد می‌کنیم، آنچه را در نظر داریم حجمی از داده‌ها است که به اندازه‌ی آن نیازمند ابزارهای ویژه‌ای برای تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات هستیم.

لازم به ذکر است که استفاده از واحدهای اندازه‌گیری مانند ترابایت یا پتابایت برای توصیف دقیق حجم داده‌ها مناسب نیست، زیرا این وابسته به نوع داده‌هاست. به عنوان مثال، حجم یک فیلم یا تصویر قابل مقایسه با حجم یک متن نیست.

۲. نرخ تولید بالا (Velocity)

در اغلب موارد، جمع‌آوری داده‌ها به شکل پیوسته و پیوسته صورت نمی‌گیرد. به این معناست که این داده‌ها همچنان در حال تولید می‌باشند و حجم اطلاعات به طور روزافزون در حال افزایش است.

با توجه به توانایی اینترنت و فناوری‌های جمع‌آوری داده (از سنسورهای مختلف تا اپلیکیشن‌های موبایل)، فرآیند جمع‌آوری حجم زیادی از اطلاعات به راحتی قابل انجام است.

به عنوان یک نمونه برجسته از نرخ تولید فراوان داده‌ها، شبکه‌های اجتماعی می‌توانند مطرح گردند. در هر لحظه، میلیون‌ها کاربر در این شبکه‌ها به فعالیت مشغول هستند که این امر نشان‌دهنده قدرت و اهمیت این داده‌ها در جامعه می‌باشد.

۳. تغییر پذیری و تنوع زیاد (Variety)

در این مسیر طوفانی از اطلاعات، هر یک به سبک ویژه‌ای درخشانند. در دنیای پر از محتوا، شبکه اجتماعی توئیتر به مثابه یک سرزمین بی‌محدود از نوشته‌ها، عکس‌ها، ویدیوها و لینک‌هاست که روزانه میلیون‌ها از آنها به اشتراک گذاشته می‌شوند. هر توئیت به تنهایی یک جواهر با ارزش است، از اطلاعات ساده و بنیادی مانند زمان و تاریخ تا جزئیات عمیق‌تر از قبیل ماهیت محتوا و نوع واکنش‌های کاربران به آن. به یاد داشته باشید، همچون داستان جذاب کتاب‌فروشی آقای اعظمی که از تنوع داده‌ها بهره‌برداری کرد، در توئیتر نیز می‌توانید با دقت و هوشمندی به اشتراک‌گذاری داده‌های خود بپردازید.

پس در تلاش‌های خود در توئیتر، از توئیت‌هایی که به یکباره تبدیل به ستاره‌های فراوان می‌شوند و شما را به افشای اطلاعات شخصی نظیر نام شهر، خاطره‌ها و سن و سال ترغیب می‌کنند، پرهیز کنید. این داده‌ها ممکن است در آینده در جاهای ناخواسته به کار گرفته شوند. به عقلانیت و دقت در اشتراک‌گذاری اطلاعات بپردازید، تا به طرز اثربخشی در جهان مجازی واقعیت افزوده و تاثیرگذار باشید.

۴. صحت داده‌ها (Veracity)

در جهان اطلاعاتی امروز، ارزش داده‌ها به گونه‌ای است که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. اما چگونه می‌توانیم به اطمینان کامل از دقت و صحت داده‌ها دست یابیم؟ راه حل اینچنینی در قرار دادن داده‌ها در دسته‌ای ویژه به نام بیگ دیتا است، اما تضمین صحت در اینجا بسیار حیاتی است.

ویژگی کلان داده، انتقال یقین درباره صحت منابع و دقت اطلاعات است. این امر می‌تواند ظاهراً آشنا باشد، اما اهمیت واقعی آن در تأمین استانداردها و شاخص‌های پیچیده و تخصصی است که تحلیل‌گران را از سوء‌تفاهم و تلبیغات خودداری می‌کند. تنها با داشتن اطمینان از صحت داده‌ها، می‌توان تضمین کرد که تحلیل‌ها و نتایج به درستی به دست آمده و ارزش واقعی خود را نشان خواهند داد.

مرحله اساسی در مدیریت داده‌ها، فیلتر کردن آن‌ها بر اساس دقت و صحت است. اگرچه این مرحله زمان‌بر و حوصله‌سربر است، اما نقش بنیادی در ایجاد پایه‌ای قوی برای تحلیل‌ها و نتایج نهایی ایفا می‌کند. بدون شک، اگر داده‌ها به درستی فیلتر نشوند، تمام تحلیل‌ها به خطر می‌افتد و ممکن است نتایج به واقعیت نزدیک نباشند.

پس در دنیایی پر از داده‌ها، ایجاد اطمینان از صحت و دقت آن‌ها امری اساسی است که نباید غفلت کرد. به این ترتیب، تحلیل‌ها و نتایج به دست آمده از داده‌ها تنها نتیجه‌ای دقیق و قابل اعتماد خواهند بود که واقعیت‌های مختلف را با اطمینان کامل به تصویر کشیده‌اند.

۵. ارزش (value)

برای ارزیابی اهمیت داده‌ها، باید به یک پرسش حیاتی پاسخ دهیم:

چگونه می‌توانیم از داده‌ها به نحوی مؤثر و معنادار برای دستیابی به اهداف فردی یا سازمانی استفاده کنیم؟

از داده‌ها فقط زمانی استفاده کنیم که به دستیابی به اهداف مشخص کمک کنند؛ در غیر این صورت، داده‌ها به نفع نیستند. در بسیاری از سازمان‌ها و کسب‌وکارها، حجم زیادی از داده‌ها تولید می‌شود که ابتدا ممکن است به نظر برسد که ارزش دارند، اما در واقع ممکن است بی‌ارزش باشند.

بیگ دیتا چه چیزی نیست؟

مدت‌ها پس از ورود فناوری و مفهوم جدید به بازار، همگان خواهان شناختن امکانات آن بوده‌اند. تمایل به بهره‌برداری بهینه از فناوری نوین باعث می‌شود که هر کس طبق نیازهای فردی خود، تفسیر و کاربردهای منحصر به فردی ارائه دهد.

بیگ دیتا، مانند سایر فناوری‌های پیچیده و تخصصی، دارای معانی مختلفی است که درست یا نادرست می‌باشند. در ادامه با اشاره به سه نکته، تلاش می‌کنیم تا اشتباهات رایج را از بین ببریم.

بیگ دیتا تنها به معنای حجم بیشمار داده‌ها نیست

یک اشتباه شایع در تعبیر بیگ دیتا، تصور هر حجم بزرگی از داده‌ها (مانند یک پتابایت) را به عنوان بیگ دیتا در نظر گرفتن است. حتی اگر یک بانک با سابقه‌ای از ده‌ها سال تصمیم به ذخیره تمام اطلاعات مشتریان خود کند و به طور روزانه به این حجم داده‌ها افزوده شود، هنوز نمی‌توان آن را بیگ دیتا تلقی کرد.

تنوع داده‌ها یک ویژگی مشترک در بیگ دیتا است. به عبارت دیگر، داده‌های جمع‌آوری شده مربوط به یک مجموعه اطلاعات تنوع زیادی ندارد. به عنوان مثال، شرکتی که پروژه بیگ دیتا را اجرا کرده است، از داده‌های فروش یا الگوهای جستجو قبل از ورود به وب‌سایت استفاده نکرده است.

در اینجا، داده‌های جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی، علایق افراد، اخبار و محتواهای مرتبط با کتاب‌ها به همراه اطلاعات مشتریان مورد بررسی قرار گرفته‌اند تا الگوهای دقیقی برای پیش‌بینی کتاب‌هایی که هر مشتری علاقه دارد، ایجاد شود.

لطفاً توجه داشته باشید که اگرچه حجم اطلاعات مهمی در بیگ دیتا وجود دارد، اما هر داده بزرگی را نمی‌توان بیگ دیتا تلقی کرد.

بیگ دیتا تنها پاسخی برای تمام سوالات نیست

بهره‌برداری از بیگ دیتا همیشه به معنای پیدا کردن پاسخ به تمام سوالات نیست. اگر کسب‌وکاری دارید که با چالش‌ها و سوالات مختلفی مواجه است و فکر می‌کنید تحلیل بیگ دیتا می‌تواند به تنهایی تمام مشکلات و سوالات را حل کند، اشتباه می‌کنید.

گاهاً هدف اصلی از استفاده از بیگ دیتا پرسش‌ها و سوالات جدید است، نه فقط پاسخ‌ها. به عنوان مثال، مانیتور کردن بازار یک کاربرد مهم است که هر تغییر غیرمنتظره در آن سوالات جدیدی ایجاد می‌کند.

بیگ دیتا همیشه یک راه حل فوری و تضمین‌شده نیست

بسیاری از کسب‌وکارها با شنیدن وعده‌های شرکت‌های بیگ‌دیتا فکر می‌کنند که تنها در چند ماه می‌توانند از نتایج تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بهره‌برداری کنند؛ اما واقعیت اینگونه نیست! برخی پروژه‌های مبتنی بر داده‌های کلان به سرمایه‌گذاری طولانی‌مدت تا ده ها نیاز دارند.

اکنون به‌طور کامل با مفهوم بیگ‌دیتا آشنا شدیم. در ادامه، با انواع تحلیل‌های مختلف بیگ‌دیتا و هدف‌های آن‌ها آشنا خواهیم شد.

انواع تحلیل کلان داده

هدف اصلی از تحلیل بیگ دیتا، تحقق اهداف کسب و کاری است که به اجرای آن وابسته است. با این حال، نتایج هر تجزیه و تحلیل باید به صورت گزارش‌ها، الگوها، روندها، مدل‌ها یا پیش‌بینی‌هایی ارائه شوند.

می‌توان انواع مختلف تجزیه و تحلیل بیگ دیتا را به چهار دسته اصلی تقسیم کرد:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

نتیجه تجزیه و تحلیل توصیفی ممکن است یک نمودار، جدول یا هر نوع گزارش دیگر باشد که به مدیران کمک می‌کند تا در یک زمان خاص متوجه شوند چه اتفاقی رخ می‌دهد. این نوع از تجزیه و تحلیل بیشتر بر رویدادهای گذشته تمرکز دارد.

برای مثال: در حال حاضر، عملکرد دولت چگونه از نظر عموم ارزیابی می‌شود؟

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی به دنبال شناسایی دلایل وجود یک مشکل می‌باشد. این نوع تجزیه و تحلیل پیچیده‌تر و عمیق‌تر از توصیفی است و بنابراین در بسیاری از موارد به سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نیاز دارد.

برای مثال: چرا فروش‌ها کاهش یافته است؟

3. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

با ترکیب الگوریتم‌های پیشرفته و هوش مصنوعی، می‌توان قبل از وقوع مشکلات آنها را پیش‌بینی کرد. پیش‌بینی مشکلات قبل از وقوع آنها می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها شود.

برای مثال: چقدر تقاضا برای خرید محصول در آینده خواهد بود؟

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

این نوع تجزیه و تحلیل به عنوان پیچیده‌ترین و هزینه‌برترین نوع تحلیل بیگ دیتا محسوب می‌شود. در این نوع تحلیل، راه‌حل‌های مشکلاتی که هنوز وقوع نکرده‌اند، شناسایی می‌شوند.

برای مثال: کدام روش بازاریابی در شرایط رکود بازار در آینده، بهترین بازده را خواهد داشت؟

بیگ دیتا در دیجیتال مارکتینگ هم کاربرد دارد؟

خب، تا به اینجا از حوزه‌های مختلفی از جمله سیاست، سلامتی، آموزش و غیره حرف زده‌ایم و ویژگی‌های بیگ دیتا را با هم بررسی نموده‌ایم. حالا به دیجیتال مارکتینگ می‌پردازیم که بیگ دیتا در آن کاربردهایی فراوان دارد و بدون شک، در آینده بیش از پیش تعجب‌آور خواهد بود.

در دنیای دیجیتال مارکتینگ، بیگ دیتا برای دستیابی به اهداف متنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد که به شرح زیر می‌توان اشاره کرد:

1. شناخت بهتر از مشتریان و تفهیم عمیق‌تر نیازهای آن‌ها
2. تجزیه و تحلیل احساسات و عقاید مشتریان به منظور بهبود تعاملات
3. هدف‌گیری شخصی‌سازی شده بر اساس ویژگی‌ها و ترجیحات هر فرد
4. افزایش تأثیرگذاری و کارایی کمپین‌های تبلیغاتی
5. بهینه‌سازی هزینه‌ها و بهبود استراتژی‌های بازاریابی

با استفاده از بیگ دیتا در دیجیتال مارکتینگ، امکاناتی را تجربه خواهید کرد که تاکنون فراتر از تصورات شما بوده است. این ابزار قدرتمند به شما کمک خواهد کرد تا به رشد و توسعه پایدار در دنیای رقابتی دیجیتالی دست یابید.

در ادامه هر هدف را مختصر و همراه با مثال‌هایی توضیح می‌دهیم.

شناخت مشتریان

هر کسب و کاری باید درخور مشتریان خود را به طور کامل درک کند. پرسوناهای مشتریان، کلیدی‌ترین ابزار در این راستا هستند (می‌توانید با مراجعه به مطلب “پرسونای مشتری چیست؟” در وبلاگ فنابایت، در مورد مفهوم و کاربردهای پرسوناها بیشتر بدانید). با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ، می‌توان به طور پویا تغییرات در نیازها و ترجیحات مشتریان را پیگیری کرده و به آن‌ها واکنش نشان داد.

برای مثال، از طریق داده‌ها می‌توان موارد زیر را مورد بررسی قرار داد:

• کدام دسته از مشتریان جذب می‌شوند؟
• چگونه مشتریان ما را پیدا می‌کنند؟
• چگونه از طریق ایمیل با مشتریان ارتباط برقرار می‌کنیم؟
• چگونه ارتباطات آنلاین ما با مشتریان پیش می‌رود؟

این اطلاعات به ما کمک می‌کنند تا در ترسیم پرسوناها، مخاطبان هدف خود را بهتر شناسایی کرده و نحوه رفتار آنلاین مشتریان را بهتر درک کنیم. با استفاده از این دانش، می‌توانیم استراتژی‌های بهتری را برای جذب و نگه‌داشتن مشتریان تدوین کنیم.

عقیده کاوی (Sentiment analysis)

در حال حاضر راه‌های بی‌شماری برای کاوش در دیدگاه مشتریان وجود دارد. یکی از روش‌های بسیار مؤثر در شناخت مشتریان، تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از طریق داده‌های بزرگ است. با استفاده از این روش می‌توان به سرعت متوجه شد که آیا مردم در حال حاضر نسبت به برند کسب‌وکار نظر مثبتی دارند یا خیر.

برای مثال، با مداوم بررسی توئیت‌ها و نظرات مردم درباره برند X، می‌توان در هر لحظه به صداهای مثبت یا منفی مشتریان دسترسی داشت.

تصور کنید هر روز هزاران نظر مشابه موارد زیر درباره برندی منتشر می‌شود؛ با داشتن این اطلاعات، تجزیه و تحلیل احساسات به راحتی انجام پذیر است.

• امروز من از برند X سفارش دادم و پس از واریز وجه، متوجه شدم که موجودی محصول مورد نظر در دسترس نیست. اگر موجودی نداشتید، چرا در ابتدا به فروش گذاشتید؟ (نظر منفی)
• بنده یک طرفدار کامل از برند X هستم. خدمات پشتیبانی بی‌نظیری دارد و سرعت ارائه خدمات آن بسیار بالاست؛ در واقع همه جانبه عالی عمل می‌کند. (نظر مثبت)
• قیمت‌های برند X به حدی بالا رفته که هر بار که به وب‌سایت آن مراجعه می‌کنم، احساس ناامیدی می‌کنم. (نظر منفی)

با تجزیه و تحلیل این نوشته‌ها با استفاده از نرم‌افزار، می‌توان به موارد زیر دست یافت:

• شناسایی نقاط قوت و ضعف برند
• ارتقاء خدمات به مشتریان
• بهبود کیفیت محصولات
• شناسایی فرصت‌های جدید

هدف‌گیری شخصی‌سازی شده

در این دوران، تبلیغات هدفمند و شخصی‌سازی شده به یک ضرورتی برای کسب‌وکارها تبدیل شده است. ابزارهای بیگ‌دیتا با تحلیل مکان جغرافیایی، سابقه فعالیت در اینترنت، پیشینه کلیک‌ها، سوابق خرید و ترجیحات، قادر به تشخیص این هستند که کدام تبلیغ باید به کدام کاربر نمایش داده شود.

یک نمونه برجسته از این رویکرد، گوگل را ذکر می‌کند. شاید پیش‌تر تجربه کار با گوگل ادز داشته باشید و در اینصورت آگاه باشید که با این ابزار قدرتمند تبلیغاتی، می‌توانید به گونه‌ای هدفمند عمل کنید که بازدهی آن به مراتب بیشتر از روش‌های دیگر خواهد بود.

فرض کنید بخواهید یک کمپین تبلیغاتی را در گوگل راه‌اندازی کنید و دقیقاً به گروهی از افراد 23 تا 38 ساله که به حوزه بازاریابی دیجیتال علاقه دارند، نمایش دهید. با دسترسی به داده‌های متنوع، گوگل قادر است تا به شما کمک کند تا به نحو احسن تبلیغتان را به این افراد نمایش دهید و همین امر باعث افزایش بهره‌وری بسیاری در تبلیغات شما خواهد شد.

افزایش تاثیرگذاری کمپین‌های تبلیغاتی

وقتی قرار است یک کمپین پیامکی اجرا کنید، ابتدا باید به سه سوال اساسی پاسخ دهید:

1. به چه افرادی باید پیامک ارسال شود؟
2. زمان مناسب ارسال پیامک چه زمانی است؟
3. چه پیشنهاد جذابی برای آنها ارسال کنیم؟

با تحلیل دقیق داده‌های کلان، به سادگی می‌توان به این سوالات پاسخ داد. در روش سنتی، اغلب از روش‌های آزمون و خطا و تحلیل تجربی برای تعیین زمان و محتوای پیامک‌ها استفاده می‌شود. اما با بهره‌گیری از تحلیل بیگ‌داده، امکان ساختن ده‌ها پیامک با زمانبندی‌ها و پیشنهادهای متفاوت فراهم می‌شود.

با شناخت دقیق اوقات فراغت و ترجیحات کاربران، می‌توان بهترین زمان ارسال پیامک را تعیین کرد و با ارائه پیشنهادهای جذاب و دلخواه، از آنها به عنوان سرنخ‌های ارزشمندی برای تبدیل به مشتری‌ها استفاده کرد.

بهینه‌سازی بودجه بازاریابی

برنامه‌ریزی و تخصیص بودجه برای تیم بازاریابی چالشی است که نیاز به توانایی و تجربه فراوان دارد. چگونه می‌توان بهترین نقطه برای سرمایه‌گذاری بیشتر در فرآیند فروش را شناسایی کرد؟ کدام مرحله از مسیر فروش بدون هزینه اضافی پیش برود؟ کدام کانال‌ها بهره‌وری بیشتری دارند و ارزش افزوده مؤثری ایجاد می‌کنند؟

پاسخ به این سوالات و سایر مشکلات مشابه نیازمند ساعت‌ها تحلیل دقیق و ارزیابی دقیق است. بعضی اوقات ممکن است موارد به پیچیدگی بیشتری دست یابند، زیرا دنبال کردن مسیر خرید مشتری از طریق چندین کانال، پلتفرم و دستگاه مختلف نیاز به شبکه‌ای از تصمیم‌ها و گزینه‌ها دارد.

به عنوان مثال، فرض کنید کاربری صبح زود که در مسیر به سمت محل کار است، متوجه می‌شود که فردا تولد مادرش است. او برای خرید هدیه‌ای مناسب از طریق جستجو در گوگل اقدام می‌کند، اما پس از مطالعه چندین پست وبلاگ و مشاهده محصولات مختلف، هیچ‌کدام را خریداری نمی‌کند.

در مسیر سواری تاکسی به محل کار، او دوباره به دنبال هدیه می‌گردد و اینبار با استفاده از موبایل، اطلاعات بیشتری را در مورد محصولات مشابه جستجو می‌کند. با این حال، باز هم به تصمیم خرید نمی‌رسد.

نهایتاً، در شب و در کنار خانواده خود، تصمیم به خرید اتخاذ می‌کند؛ به دلیل اینکه از تجربه همسرش در اینستاگرام برای انتخاب محصول مناسب بهره‌برده است.

پیگیری و بهبود بودجه بازاریابی برای جذب این نوع مشتریان واقعی، چالش‌هایی خاص دارد. زیرا نیازمند جستجو در چندین دستگاه مختلف با استفاده از کلیدواژه‌های مختلف، حضور در شبکه‌های اجتماعی، بازدید از صفحات وب مختلف و در نهایت انتخاب یک محصول می‌باشد.

برای دستیابی به این هدف، ابزار Google Attribution یک گزینه بی‌نظیر است. این سرویس با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ و یادگیری ماشینی، به شما کمک می‌کند تا رفتار و ترجیحات مشتریان را بهبود بخشیده و استراتژی بازاریابی‌تان را بهینه کنید.

اگر صاحب کسب‌وکاری هستید که به دنبال حل مشکلات یا بهبود عملکرد خود هستید، بسته به پیچیدگی اهدافتان، از یکی از راهکارهای موجود بهره ببرید.

حالا در بخش بعد، با یک ابزار معمول و کارآمد آشنا خواهیم شد.

ابزارهای داده‌کاوی برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط

در جهان گسترده داده‌ها، انباشت ابزارهای مهم و بی‌نظیری در حوزه بیگ‌دیتا وجود دارد که تمام آنها را در اینجا معرفی کردن امکان‌پذیر نیست. از طریق تصویر زیر، به سادگی به دنیای جذاب این ابزارها نگاهی اجمالی خواهید داشت و با کاربردهایشان آشنا خواهید شد. این تصویر، درخت دانش بیگ‌دیتا را به شما نشان می‌دهد و غنای ابزارهایش را به طور خیره‌کننده‌ای ارائه می‌کند.

برای مشاهده تصویر بزرگتر با جزئیات بیشتر روی تصویر کلیک کنید.

برای مشاهده جزئیات بروز و لحظه ای از سایت مرجع کلیک کنید.

در دنیای پویای کسب‌وکار، هر ثانیه شمارش‌پذیر است و اطلاعات ارزشمندی که در اختیار دارید، به طور مستقیم تأثیرگذار بر تصمیمات شما خواهد بود. حالا فراموش کنید که تحلیل داده‌ها چیزی پیچیده و زمان‌بر است؛ به راحتی می‌توانید به اطلاعات با ارزش خود دسترسی پیدا کنید و از آن‌ها برای بهبود کسب‌وکارتان بهره‌برداری کنید.

برای مثال، فرض کنید که یک فروشگاه آنلاین پوشاک دارید و افتخار دارید که یک میلیون دنبال‌کننده وفادار به برندتان دارید. حالا تصور کنید که با تحلیل عمیق نظرات مشتریان در وب‌سایت و شبکه‌های اجتماعی، می‌توانید دست به تشخیص نیازها و تمایلات آن‌ها بزنید. این اطلاعات ارزشمند می‌توانند به شما در ارتقاء تجربه مشتری، ارتقاء محصولات محبوب و افزایش درآمد کمک کنند.

حالا، بی‌نیاز از هیچ تخصص فنی، می‌توانید از ابزارهایی مانند رپیدماینر (RapidMiner) استفاده کنید. این ابزار قدرتمند به شما امکان می‌دهد تا از داده‌های خود بهره‌برداری کرده و اطلاعات ارزشمندی را از آن‌ها استخراج کنید. از تحلیل و دسته‌بندی مشتریان گرفته تا پیش‌بینی تقاضا و مدیریت ریسک، همه چیز در دسترس شماست. به جای احساس گمراهی در دنیای داده‌ها، با ابزارهایی مانند رپیدماینر، خود را در مسیر موفقیت قرار دهید.

در ضمن، اگر به دنبال گزینه‌های دیگری هستید، نرم‌افزارهایی مانند IBM SPSS Modeler، Knime، Orange و SAS نیز به عنوان جایگزین‌های مطرح و کارآمد معرفی می‌شوند. انتخاب شماست که با چه ابزاری به بهبود کسب‌وکار خود بپردازید.

معرفی این ابزارها تا زمانی مفید خواهد بود که کلمات کلیدی را برای جستجوی راه حل های مورد نیاز خود بیابید.

آینده بیگ دیتا

دانشمندان متخصص در حوزه علوم داده به ما اطلاع می‌دهند که هر انسانی که در یک شهر پیشرفته زندگی می‌کند و به لوازم دیجیتال دسترسی دارد، در هر لحظه حدود 1/5 مگابایت از داده‌های با ارزش را ایجاد می‌کند. این جریان داده‌ها روز به روز در حال افزایش است و این اطلاعات با سرعتی سرسام آور ذخیره و نگهداری می‌شوند.

مفهوم بیگ دیتا در واقعیت‌اش هیچ‌گونه عجیبی ندارد. در واقع، ما انسان‌ها همواره آگاه بوده‌ایم که با دسترسی به حجم بیشتری از داده‌ها، می‌توانیم ارتباطات پنهان میان پدیده‌ها را کشف نماییم. اما تا به حال، منابع و زیرساخت‌های لازم برای این کار در دسترس نبوده است.

با ظهور اینترنت و سایر فناوری‌ها، امروزه این زیرساخت‌ها فراهم شده‌اند و در آینده‌ای نزدیک با گسترش اینترنت اشیاء، تولید و انتقال داده‌ها به سرعت وسیع‌تری ادامه خواهد داشت.

واضح است که کسب و کارها ناچار به پیشرفت و تطابق با فرآیندهای داده‌محور هستند. این تحول بی‌گمان می‌تواند برای آن‌ها یک فرصت منحصر به فرد باشد. کسب و کارهایی که با سرعت واکنش نشان می‌دهند و به سمت این تغییرات رو به جلو حرکت می‌کنند، می‌توانند به موفقیت‌های چشمگیری دست یابند.

حالا سوال اینجاست: چگونه شما آینده را پیش‌بینی می‌کنید؟ آیا داده‌ها قرار است راهنمایی کننده‌ای برای رونق و پیشرفت باشند یا به عنوان نوری در تاریکی آینده ما تابان خواهند شد؟