علم داده، کلان داده و تحلیل داده
داده همه جا هست. مقدار دادههای دیجیتال موجود به سرعت در حال افزایشاند، این مقدار هر دو سال دو برابر میشود و روش زندگی ما را تغییر میدهد. در مقالهای از Forbes گفته شده که رشد دادهها از قبل هم سریعتر شده است. تا سال ۲۰۲۰، در هر ثانیه به ازای هر شخص بر روی زمین حدود ۱.۷ مگابایت اطلاعات جدید تولید خواهد شد و به همین دلیل حداقل آشنایی با اصول این حوزه بسیار مهم است.
در این مقاله به تفاوت بین علم داده، کلان داده و تحلیل داده میپردازیم.
بیایید اول با شناخت این مفاهیم شروع کنیم.
علم داده چیست؟
علم داده حوزهای است شامل هرچیزی که به پاکسازی، آمادهسازی و تحلیل داده، چه دادهی بدون ساختار و چه ساختار یافته، مربوط میشود. علم داده ترکیبی است از آمار، ریاضیات، برنامهنویسی، حل مسئله، دستیابی به داده با روشهایی نوآورانه، توانایی متفاوت نگریستن به مسائل، و فعالیتهای مربوط به پاکسازی، تعمیر و همترازی داده. به بیان ساده، علم داده پوششی است برای روشهایی که در هنگام تلاش برای استخراج بینشها و اطلاعات از دادهها به کار گرفته میشود.
کلان داده چیست؟
کلان داده به حجم عظیمی از داده اشاره دارد که پردازش موثر آن با برنامههای سنتی موجود، امکان پذیر نیست. پردازش کلان داده با دادهی خامی که انباشته نشده باشد شروع میشود و اغلب غیرممکن است که آن را در حافظهی یک کامپیوتر ذخیره کرد.
کلان داده، لغت باب روزی که این روزها برای توصیف حجم عظیمی از داده، هم بدون ساختار و هم ساختار یافته، به کار میرود یک تجارت روزمره را در بر میگیرد. کلان داده را میتوان برای تحلیل بینشهایی که منجر به تصمیمات بهتر و اقدامات تجاری استراتژیک میشوند، به کار برد.
تعریفی که گارتنر از کلان داده ارائه کرده به این شرح است: «کلان داده، داراییهای اطلاعاتی هستند که از حجم، سرعت یا تنوع بالایی برخوردارند. این اطلاعت اشکال مقرون به صرفه و خلاقانهای از پردازش اطلاعات را میطلبند تا به بینشها بیفزایند و تصمیم گیری و خودکارسازی فرایند را فراهم کنند.»
تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده علم بررسی دادههای خام است به منظور استنتاج اطلاعات. تحلیل داده شامل به کار گیری روندی الگوریتمی و مکانیکی است به منظور استباط بینشها و، برای مثال، گذر از میان چندین مجموعه داده برای یافتن ارتباطی بامعنی در میان آنها.
از تحلیل داده در صنایع مختلفی استفاده میشود تا به سازمانها و شرکتها فرصت تصمیمگیری بهتر و همچنین تایید و رد نظریهها یا مدلهای موجود را بدهد. تمرکز تحلیل داده بر استنباط است و اینکه روند نتیجهگیری تنها بر پایهی آن چیزی است که محققان در حال حاضر میدانند.
حالا بگذارید تا به کاربردهای علم داده، کلان داده و تحلیل داده بپردازیم.
کاربردهای علم داده
. جستجوی اینترنتی
موتورهای جستجو از الگوریتمهای علم داده استفاده میکنند تا بهترین نتایج جستجو را در کسری از ثانیه ارائه دهند.
. تبلیغات دیجیتال
تمام طیف بازاریابی دیجیتال- از بنرهای نمایشی تا بیلبوردهای دیجیتال- از الگوریتمهای علم داده استفاده میکند. این دلیل اصلی تبلیغات دیجیتال است که به جای تبلیغات سنتی از CTR بالاتری استفاده کنند.
. سیستمهای توصیهگر
سیستمهای توصیهگر نه تنها یافتن محصولات مرتبط را در بین بیلیونها محصول موجود آسان میکنند بلکه به تجربهی کاربر میافزایند. شرکتهای بسیاری از این سیستم استفاده میکنند تا محصولات و پیشنهاداتشان را مطابق با نیازهای کاربر و در ارتباط با اطلاعات ترویج دهند. توصیهها بر اساس نتایج جستجوهای قبلی کاربر میباشد.
کاربردهای کلان داده
. کلان داده برای خدمات مالی
شرکتهای کارت اعتباری، بانکهای خردهفروشی، مشاوران خصوصی مدیریت ثروت، شرکتهای بیمه، صندوقهای سرمایهگذاری، و بانکهای سرمایهگذاری سازمانی برای خدمات مالیشان از کلان داده استفاده میکنند. مشکل رایج در بین تمام اینها، حجم عظیم دادههای چند ساختاری است که در سیستمهای مختلف چندگانه وجود دارند. این مشکل تنها توسط کلان داده قابل حل است.
. کلان داده در ارتباطات
دستیابی به اشتراکات جدید، مشتریان خردهفروشی، توسعه در پایگاههای مشترکین حال حاضر برای ارائه دهندگان خدمات ارتباطات از راه دور در اولویت بالایی قرار دارند. راهحل این چالشها در توانایی ترکیب و تحلیل انبوه دادههایی است که هر روز توسط مشتری و ماشینآلات تولید میشوند.
. کلان داده در خرده فروشی
برای تجارتهای خشت و ملات (تجارتهایی با وجود خارجی که در مقابل سازمانهای مجازی قرار دارند) یا خردهفروشیهای آنلاین، راهحل ماندن در بازی و رقابت کردن، درک بهتر مشتری برای خدمترسانی است. این امر به توانایی تجزیه و تحلیل منابع دادهی مختلفی که سازمانها هر روز با آنها سروکار دارند، از جمله وبلاگها، دادههای دادوستد مشتریان، شبکههای اجتماعی، دادههای کارتهای اعتباری فروشگاههای معتبر، و دادههای برنامههای وفاداری، نیاز دارد.
کاربردهای تحلیل داده
. مراقبت بهداشتی
چالش اصلی بیمارستانهایی که با فشار هزینه روبهرواند، این است که اکثر بیماران را تا جایی که میتوانند به شکلی موثر و با حفظ بهبود کیفیت درمان کنند. بیمارستانها برای ردیابی و بهینهسازی جریان درمان بیمار و تجهیزاتی که در بیمارستان مورد استفاده قرار میگیرند، به طور فزاینده از ابزار و دادههای ماشینی استفاده میکنند. تخمین زده شده که دستیابی به ٪۱ کارآیی میتواند بیش از ۶۳ بیلیون دلار در مراقب بهداشتی جهانی ذخیره کند.
. سفر
تحلیل داده میتواند تجربهی خرید از طریق موبایل/ وبلاگ و تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی را بهینه کند. از طریق برقراری ارتباط بین فروشهای حال حاضر با جستجوهای بعدی، که باعث میشود به وسیلهی بستهها و پیشنهادات دلخواه تبدیل جستجو به خرید را افزایش دهیم، میتوانیم محصولات را به مشتری بفروشیم. توسط تحلیل دادهی شبکههای اجتماعی، همچنین میتوان توصیههای مسافرتی شخصی ارائه داد.
. بازی
تحلیل داده کمک میکند به منظور بهینهسازی و مصرف داده در سراسر بازیها آنها را جمعآوری کنیم. شرکتهای بازی توسط مواردی که مورد پسند کاربران نیست، روابط یا موارد مورد پسندشان، بینشهایی را کسب میکنند.
. مدیریت نیرو
اکثر شرکتها از تحلیل داده برای مدیریت نیرو، شامل مدیریت شبکه هوشمند، بهینهسازی نیرو، توزیع نیرو، و اتوماسیون ساختمان در شرکتهای خدماتی استفاده میکنند. کاربرد در اینجا بر کنترل و نظارت دستگاههای شبکهای، اعزام افراد و مدیریت قطع خدمات متمرکز است. خدمات رفاهی این توانایی را فراهم میکند تا میلیونها نقاط داده را در عملکرد شبکه ادغام کرد و به مهندسان فرصت داد تا از تحلیلها برای نظارت بر شبکه استفاده کنند.