تفاوت داده های بزرگ و هوش تجاری

تفاوت داده های بزرگ و هوش تجاری

مقدمه

 بین داده های بزرگ و هوش تجاری تفاوت هایی وجود دارد. هوش تجاری از آمار توصیفی از داده‌های با چگالی بالا برای اندازه‌گیری و تشخیص روندهای موجود استفاده می‌کند، در حالی که داده‌های بزرگ از آمار استقرایی و مفهومی برای ارائه قوانین (رگرسیون، روابط غیرخطی و…) در مجموعه بزرگی از داده‌هایی که چگالی اطلاعات کمتری دارند استفاده می‌کند تا روابط، وابستگی‌ها و پیش‌بینی‌هایی از رفتارها و خروجی‌ها ارائه دهد.

ویژگی ها و مشخصات داده های بزرگ

1. حجم : مقدار و میزان تولید در حوزه های بزرگ بسیار مهم است. در واقع حجم را تعیین می کند که آیا میزان آن را در چهارچوب داده های بزرگ قرار می دهد یا نه چرا که نام «داده های بزرگ» خود مفهوم بزرگی را به دنبال دارد.
2. تنوع : تنوع داده ها برای کسانی که با تحلیل داده ها سر و کار دارند بسیار مهم است ، چرا که به آنها کمک می کند تا به عوامل موثرتری داده ها را در جهت مزیت های خود به کار بگیرند.
3. سرعت و شتاب : شتاب و سرعت در حوزه داده‌های کلان به سرعت تولید داده‌ها و نحوه پردازش آن‌ها برای اهداف توسعه و رشد اشاره دارد.
4. تغییرپذیری : این ویژگی مشکل بزرگی برای تحلیل‌گران ایجاد می‌کند، زیرا با گذشت زمان تناقضاتی در داده‌ها ایجاد می‌شود که مانع مدیریت و پردازش آن‌ها می‌شود.
5. صحت : کیفیت داده هایی که از منابع مختلف به دست آمده بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل دقیق و تحلیل داده ها به اطلاعات منابع داده ها وابسته است.
6. پیچیدگی : مدیریت داده‌ها می‌توانند به یک فرآیند تبدیل شوند، مخصوصاً زمانی که حجم زیادی از داده‌ها از منابع متعدد آمده باشند. این‌ها باید به هم متصل شوند و ارتباط درستی بین آن‌ها ایجاد شود تا بتوان اطلاعات درستی را از آنها به‌وجود آورد.

چهارچوب های فناوری داده های بزرگ

چهارچوب اشتراک فایل های منتشر شده را در سال 2000 شرکت سیزینت برای ذخیره سازی و جستجو در داده ها، توسعه داد که می تواند ساختاریافته، نیمه ساخت یافته و غیرساخت یافته را در سرورهای مختلف ذخیره شده و تولید کند.

فناوری های پردازش داده های بزرگ

داده‌های بزرگ به فناوری‌های فوق‌العاده‌ای برای پردازش‌های عظیم نیازمند تجزیه و تحلیل در زمان معقول پاسخگوی نیازها و مفاهیم و پردازش‌ها هستند. در سال 2011، موسسه مک‌کینزی فناوری‌ها برای ارائه‌های بزرگ پیشنهاد داد که شامل جمع‌سپاری، گداخت و یکپارچه‌سازی اطلاعات، الگوریتم ژنتیک، ماشین‌سازی، پردازش زبان طبیعی، پردازش‌های شبیه‌سازی، تحلیل‌های زمانی و مصورسازی بود.

تأثیرات داده‌های بزرگ بر سازمان‌ها

داده‌های بزرگ فرهنگی را در سازمان‌ها ایجاد می‌کنند که از طریق آن کسب‌وکارها و فناوری‌های اطلاعاتی برای استفاده از تمام ارزش‌های پنهان در داده‌ها هدایت می‌شوند. این ارزش‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با بینش تصمیم‌گیری‌هایی را انجام دهند، ارتباط نزدیک‌تری با مشتریان داشته باشند، فعالیت‌های خود را به خوبی انجام دهند، با رایزنی‌ها و در نهایت سرمایه‌های خود را بر روی منبعی از سود پنهان در داده‌ها می‌کنند. برای دستیابی به این اهداف، سازمان‌ها نیازمند معماری جدید، ابزارهای نوین و تلاش‌های مستمر هستند تا از مزایای استفاده‌های بزرگ بهره‌مند شوند.

از داده های بزرگ در بخش دولتی

در بخش دولتی، از داده‌های بزرگی که باعث کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و ظهور نوآوری‌های جدید می‌شود، استفاده می‌شود. برای استفاده از چهارچوب‌های مورد استفاده برای داده‌های بزرگ، مشارکت بخش‌هایی از جمله وزارتخانه‌ها، بخش‌های محلی و شرکت‌های دولتی مورد نیاز است.

نمونه های استفاده از داده های بزرگ در جاهای مختلف

• ایالات متحده آمریکا : در سال ۲۰۱۲، دولت آمریکا برای انجام پروژه‌ها و حل مسائل دولتی از طرح‌های تحریكات و توسعه در حوزه‌های بزرگ استفاده كرد.
• انگلستان : یکی از بهترین مثال‌ها استفاده از داده‌های بزرگ در بخش خدمات عمومی است، مانند مدیریت داده‌های هواشناسی.
• آمازون : این شرکت روزانه میلیون‌ها عملیات را مدیریت می‌کند و از سال ۲۰۰۵ سه دیتابیس بزرگ جهان را بر روی لینوکس به خود اختصاص داده است.
• وال‌مارت : این شرکت روزانه بیش از ۱ میلیون تراکنش خود را مدیریت می‌کند.