bigdata چیست و چرا اهمیت دارد؟

Big Data اصطلاحی رایج است که رشد و در دسترس بودن داده، چه ساختارمند و چه غیرساختارمند، را توصیف می ­کند. Big Data ممکن است به اندازه اینترنت برای کسب ­و­کار – و جامعه – مهم باشد. چرا؟ داده ­های بیشتر به تحلیل ­های دقیق ­تر می ­انجامد. تحلیل ­های دقیق ­تر منجر به تصمیم­ گیر ی­های مطمئن بیشتری شده و تصمیمات بهتر، می ­تواند معنای کارایی بیشتر عملیات، کاهش هزینه ­ها و کاهش ریسک­ ها باشد.

Big Data تعریف می ­شود

در سال 2001، تحلیلگر صنعت، داگ لنی (که اکنون با گارتنر کار می­ کند)، Big Data را به صورت سه V تعریف کرد: حجم (Volume)، سرعت (Velocity) و تنوع (Variety).

• حجم: فاکتورهای بسیاری به افزایش حجم داده ­ها کمک می­ کند. داده­ های بر پایه تراکنش ذخیره شده در طی سالیان، داده ­های غیرساختارمند سرازیر شده از رسانه ­های اجتماعی؛ مقدار در حال افزایش داده­ های ماشین-به-ماشین و سنسور جمع ­آوری شده. در گذشته، حجم انبوه داده یک مسئله ذخیره کردن بود. اما با کاهش هزینه ­های ذخیره، مسائل دیگری سر بر می ­آورند؛ شامل چگونگی تعیین ارتباط در حجم زیاد داده­ ها و چگونگی استفاده از علم تجزیه و تحلیل به منظور ایجاد ارزش از داده ­های مرتبط.
• سرعت: داده­ ها با سرعتی بی ­سابقه وارد شده و باید در زمان مناسب به سراغ آن­ها رفت. تگ­ های RFID، سنسورها و اندازه­ گیری هوشمند، نیاز به سر و کله زدن با جریانات داده را در اولین زمان نزدیک به اکنون را ایجاد می­ کنند. واکنش سریع به کار با سرعت داده ­ها، چالشی برای بیشتر سازمان­ هاست.
• تنوع: داده­ ها به شکل­ های گوناگونی وارد می­ شوند. داده ­های عددی ساختاریافته در پایگاه­ های داده سنتی؛ اطلاعات ایجاد شده از برنامه­ های کاربردی کسب ­و­کار؛ اسناد متنی غیرساختاریافته، ایمیل، صدا و تراکنش­ های مالی. مدیریت، ادغام و حاکمیت بر انواع گوناگون داده، چیزی است که بسیاری از سازمان­ ها هنوز با آن درگیرند.

چرا Big Data باید برای شما مهم باشد؟

مسئله واقعی این نیست که مقدار زیادی داده به دست آورید؛ این است که با آن چه می­ کنید. دیدگاه امیدوارانه این است که سازمان­ ها قادر به تحصیل داده از هر منبعی بوده، داده­ های مرتبط را تهیه کرده و آن را تحلیل کنند تا پاسخ سؤالاتی را بیابند که 1) کاهش هزینه­ ها، 2) کاهش زمان، 3) توسعه محصولات جدید و پیشنهادات جدید، و 4) تصمیم ­گیری هوشمندانه ­تر کسب ­وکار را مقدور می ­سازند. برای مثال، با ترکیب Big Data و تحلیل­ های قوی، این امکان وجود دارد تا:

• علت های اصلی شکست ها، مسائل و نقوص را در لحظه تعیین کرد تا سالانه تا میلیاردها دلار صرفه­ جویی کرد.
• مسیر وسیله ­های حمل بسته­ های تحویلی را زمانی که هنوز در جاده هستند، بهینه کرد.
• در چند دقیقه تمام سبد ریسک را دوباره حساب کرد.
• سریعاً مشتریانی که بیشترین اهمیت را دارند، شناسایی کرد.
• ……

Big Data واژه ­ای است برای مجموع ه­ای از ست داده ­های بسیار بزرگ و پیچیده، که استفاده از ابزارهای مدیریت پایگاه داده در دست و یا برنامه ­های کاربردی سنتی پردازش داده، برای پردازش آن­ها دشوار خواهد بود. چالش­ ها شامل استخراج، Curation، ذخیره ­سازی، جستجو، اشتراک، انتقال، آنالیز و بصری ­سازی است. در سال 2012، محدودیت اندازه ست داده ­ها، با زمان پردازش معقول، بر اگزابایت، میلیون ترابایت، قرار داشت.

کار با Big Data با استفاده از سیستم ­های مدیریت دیتابیس ­های رابطه ­ای و بسته ­های بصری ­سازی و تحلیل ­های دسکتاپ، دشوار بوده و نیازمند نرم ­افزار بسیار موازی در حال کار بر روی ده­ ها، صدها و یا حتی هزاران سرور هستند. آنچه که Big Data شناخته می ­شود، بنا بر قابلیت ­های سازمان مدیریت کننده آن، و قابلیت­ های برنامه ­های کاربردی که به طور سنتی در آن زمینه داده پردازش و تحلیل می­ کنند، متفاوت است. برای برخی سازمان­ ها، رویارویی با صدها گیگابایت داده برای اولین بار ممکن است نیاز به بازبینی آپشن ­های مدیریت داده را ایجاد کند. برای برخی دیگر، ممکن است تا ده ­ها و صدها ترابایت طول بکشد که سایز داده به موضوعی قابل توجه تبدیل شود.

v