داده ها با ارزش ترین منابع یک سازمان هستند. داده ها هرگز از بین نمی روند در هر ثانیه داده های زیادی از میان وب سایت ها و تلفن ها و سنسور ها و… ساخته می شوند.
این داده ها را ما برای آینده ذخیره می کنیم. به این اعداد نگاهی بیاندازید، ما بیش از ۲٫۵ کوانتیلیون بایت در هر روز داده تولید می کنیم و سازمان ها در حال حاضر یاد گرفتند که چطور این داده ها را برای موفقیت سازمان خود استفاده کنند.

ما در یک اقتصاد داده محور زندگی می کنیم، با ظهور اینترنت اشیاء اتصالات به دنیای مجازی افزایش یافت و به طبع داده های بیشتری برای شرکت ها تولید شد و تولید بیشتر داده منجربه آنالیز بهتر داده شده است.
بیگ دیتا کمک شایانی به تصمیم گیری مدیران می کند، بیگ دیتا به عنوان یک مزیت رقابتی بین شرکت ها تبدیل گشته است.

چه صنایعی از بیگ دیتا استفاده می کنند؟

تجزیه و تحلیل داده ها تغییرات قابل ملاحظه ای را در اکثر صنایع در طی چند سال گذشته بوجود آورده است.
صنایعی که به طور گسترده در آن از بیگ دیتا استفاده می شود عبارت است از:

  • بانکداری و اوراق بهادار
  • ارائه دهندگان خدمات بهداشتی
  • ارتباطات، رسانه ها و سرگرمی
  • آموزش
  • تولید و منابع طبیعی
  • دولت
  • بیمه
  • تجارت خرده فروشی و عمده فروشی
  • حمل و نقل
  • انرژی و آب و برق

اجازه بدهید یه نگاهی به کاربردهای بیگ دیتا در صنایع مختلف بیاندازیم:

comparision-data-characteristics-industry

منبع: http://www.slideshare.net/wilson_lucas/everis-big-datawilsonv14

در روش های قدیمی تجزیه و تحلیل داده ها کارشناسان علوم داده نزدیک به ۷۰ الی ۸۰ درصد از وقت خود را صرف پیدا کردن داده ها می کردند، یعنی تنها ۲۰ درصد از زمان سپری شده صرف تجزیه و تحلیل داده ها می شد.
استفاده از روش های قدیمی برای پیش بینی آینده زیاد توانمند نیست.
امروزه سازمان ها باید به سمت روش های داده محور حرکت کنند تا تصمیم گیری های آنها بیش تر به واقعیت نزدیک باشد.
نگاهی به فرآیند زیرساخت ها بیگ دیتا بیاندازیم:

smart-analytics-infrastructure

مدیریت بیگ دیتا (Big data management): اطلاعات ایجاد شده توسط دستگاه و داده ها انسانی مثل ایمیل ها و سخنرانی ها و… که استفاده از این اطلاعات بستگی به کاری دارد که می خواهید انجام دهید.
مدیریت داده ها و ذخیره سازی (Data management and storage): داده ها ساخت یافته و غیرساخت یافته در یک مرحله ذخیره می شوند.
موتورها (Engines): موتور ها وظیفه پردازش بیگ دیتا را دارند مانند آپاچی و هدوپ که در مقیاس ها بزرگ، از این پردازش گرها استفاده می شود.
آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل(Preparing data for analytics): این مرحله شامل بهبود کیفیت، یکپارچه سازی داده ها می باشد.
تجزیه و تحلیل داده های مصور(Analytics and data visualization): داده های جمع آوری شده در یک ساختار برای آنالیز آماده می شوند در این مرحله ارتباطات پنهان بین داده ها مشخص می شود.
نتیجه گیری
با بیگ دیتا و تحلیل هوشمند، تحلیل گران تنها ۲۰ درصد از زمان خودشان را صرف پیدا کردن داده می کنند و این بدان معنی است که ۸۰ درصد تمرکزشان بر روی آنالیز داده ها قرار می دهند.

دیدگاه شما چیست؟

Your email address will not be published.