کلان داده چیست؟ بررسی مزایا و معایب آن

کلان داده مقدار زیادی از اطلاعات متنوع است که با حجم فزاینده و با سرعت هر چه بیشتر به دست می‌آیند.

کلان داده ها می توانند ساختار یافته (اغلب عددی هستند به راحتی قالب بندی و ذخیره می شوند) یا ساختارن یافته (به شکل‌های آزادتر اما کمتر قابل اندازه گیری) باشند.

تقریباً هر بخش از شرکت می تواند از یافته های حاصل از تجزیه و تحلیل کلان داده استفاده کند، اما مدیریت آشفتگی و اختلالات آن ممکن است مشکلاتی ایجاد کند.

کلان داده ها را می توان از نظرات عمومی به اشتراک گذاشته شده در شبکه های اجتماعی و وب سایت ها که به طور داوطلبانه و از طریق پرسشنامه ها، خرید محصول و بررسی الکترونیکی از وسایل الکترونیکی و برنامه های شخصی جمع آوری می شوند به دست آورد.

کلان داده ها اغلب در پایگاه های داده کامپیوتری ذخیره می شوند و با استفاده از نرم افزارهایی که به طور خاص برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده طراحی شده اند، تجزیه و تحلیل می شوند.

کارکرد کلان داده

کلان داده ها را می توان به عنوان به دو دسته داده‌های ساختاریافته و ساختارنیافته طبقه‌بندی کرد. داده های ساختاریافته شامل اطلاعاتی هستند که قبلاً توسط سازمان و در پایگاه های داده و صفحات گسترده سازمان‌دهی شده‌اند و غالباً ماهیت عددی دارد. داده های ساختارنیافته اطلاعاتی هستند که سازماندهی نشده اند و در یک مدل یا قالب از پیش تعیین شده قرار نمی گیرند. این داده‌ها اطلاعات جمع آوری شده از منابع رسانه های اجتماعی را شامل می‌شود و به موسسات کمک می کند تا اطلاعات مربوط به نیازهای مشتریان را جمع آوری کنند.

کلان داده ها را می توان از نظرات به اشتراک گذاشته شده عمومی در شبکه های اجتماعی و وب سایت ها، که به طور داوطلبانه و از طریق پرسشنامه ها، خرید محصول، و بررسی الکترونیکی از وسایل الکترونیکی شخصی و برنامه ها، جمع آوری می شوند به دست آورد. تعبیه‌ی حسگرها و سایر ورودی‌ها در دستگاه‌های هوشمند امکان جمع‌آوری داده‌ها را در طیف گسترده‌ای از موقعیت‌ها و شرایط مختلف فراهم می‌کند.

کلان داده ها اغلب در پایگاه های داده کامپیوتری ذخیره می شوند و با استفاده از نرم افزارهایی که به طور خاص برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده طراحی شده اند، تجزیه و تحلیل می شوند. بسیاری از شرکت های نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) در مدیریت این نوع داده های پیچیده تخصص دارند.

موارد استفاده از کلان داده ها

تحلیلگران داده‌ها با بررسی رابطه بین انواع مختلف داده‌ها مانند داده‌های جمعیت‌شناختی و سابقه خرید وجود یا عدم وجود هم‌بستگی در میان آن‌ها را بررسی می‌کنند.  این ارزیابی‌ها ممکن است به صورت داخلی یا خارجی و توسط نهاد ثالثی که بر پردازش کلان داده‌ ها در قالب‌های قابل درک تمرکز دارد انجام شود. کسب‌وکارها اغلب برای تبدیل کلان داده‌ ها به اطلاعات کاربردی از ارزیابی این دسته از متخصصان استفاده می‌کنند.

واقعیت سریع

بسیاری از شرکت‌ها، مانند آلفابت و متا (فیسبوک سابق) از کلان داده‌ ها برای نمایش تبلیغات هدفمند به کاربران رسانه‌های اجتماعی و افرادی که وب گردی می‌کنند و تولید درآمد تبلیغاتی استفاده می‌کنند.

تقریباً هر بخش شرکت از منابع انسانی و فناوری گرفته تا بازاریابی و فروش می تواند از یافته های حاصل از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کند. هدف کلان داده افزایش سرعت ورود محصولات به بازار، کاهش زمان و منابع مورد نیاز برای پذیرش بازار، هدف قراردادن مخاطبان و اطمینان از رضایت مشتریان است.

مزایا و معایب کلان داده ها

افزایش حجم داده های موجود هم فرصت ها و هم مشکلاتی را ایجاد می کند. به طور کلی، داشتن داده‌های بیشتر در مورد مشتریان (و مشتریان بالقوه) بایستی به شرکت‌ها اجازه دهد تا محصولات و تلاش‌های بازاریابی را به‌منظور ایجاد بالاترین سطح رضایت و تداوم کسب‌وکار خود بهتر تنظیم کنند. شرکت‌هایی که حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، این فرصت را به دست می‌آورند که تجزیه و تحلیل عمیق‌تر و غنی‌تری از این داده‌ها به نفع همه ذینفعان انجام دهند.

مهم

امروزه با توجه به حجم داده های شخصی موجود در مورد افراد، توجه شرکت‌ها به اتخاذ تدابیر لازم برای محافظت از این داده ها اهمیت حیاتی دارد.  این موضوع به ویژه با توجه موارد روزافزون سرقت داده ها که بسیاری از شرکت ها در چند سال اخیر تجربه کرده اند به یکی از بحث‌های داغ دنیای آنلاین امروزی تبدیل شده است،.

اگرچه تجزیه و تحلیل بهتر نکته‌ی مثبتی به حساب می‌آید اما کلان داده هم‌چنین می توانند مشکلاتی مانند اضافه بار و آشفتگی ایجاد کنند و سودمندی تجزیه و تحلیل را کاهش دهند. شرکت ها باید حجم روزافزونی از داده ها را مدیریت و تعیین کنند که کدام داده‌ها حاوی علائمی هستند و کدام داده‌ها اختلال و آشفتگی به حساب می‌آیند. تصمیم گیری در مورد اینکه چه چیزی به داده ها اهمیت می‌بخشد به یک عامل کلیدی تبدیل شده است.

علاوه بر این، قبل از استفاده عملی از داده‌ها ممکن است ماهیت و قالب آن‌ها نیز نیاز به رسیدگی خاصی داشته باشد،. داده های ساختاریافته که از مقادیر عددی تشکیل شده‌اند را می‌توان به راحتی ذخیره و مرتب کرد. داده‌های ساختارنیافته مانند ایمیل‌ها، ویدئوها، و اسناد متنی ممکن است پیش از تبدیل شدن به داده‌های مفید نیاز به تکنیک‌های تحلیلی پیچیده‌تری داشته باشند.