آموزش دیجیتال مارکتینگ

کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) چیست؟

طبیعتا با شنیدن کلمه بیگ دیتا یا کلان داده تا حدودی می‌توان معنای آن را تصور کرد. با ترجمه تحت اللفظی می‌توان آن را داده بزرگ یا عظیم ترجمه کرد.

خب این عبارت در ظاهر حجم زیادی از اطلاعات و مطالب را با خود حمل می‌کند. کلان داده در واقع گستره‌ای از اطلاعات است که به صورت روزمره رو به افزایش است و همه‌ی افراد در هر زمینه کاری با آن سر و کار دارند.

در ادامه این مقاله همراه باشید تا به صورت کامل آن برای شما شرح دهیم.

کلان داده یا بیگ دیتا چیست؟

بیگ دیتا چیست

کلان داده یا بیگ دیتا، به مجموعه‌های متنوع و گسترده‌ای از اطلاعات گفته می‌شود که با سرعت فزاینده‌ای رشد می‌کنند.
این شامل حجم اطلاعات، سرعت یا تغییر ایجاد و جمع آوری بیگ دیتا می‌شود. کلان داده غالباً در قالب‌های مختلفی به دست می‌آید.

انواع کلان داده

ساختار یافته (استراکچر دیتا)

استراکچر دیتا یکی از انواع داده‌های کلان است و منظور ما از داده‌های ساختار یافته، داده‌هایی است که می‌توانند در قالب ثابت پردازش، ذخیره و بازیابی شوند.

استراکچر دیتا به اطلاعات سازمان یافته‌ای گفته می‌شود که می‌توانند به آسانی و یکپارچه از طریق پایگاه داده و با استفاده از الگوریتم‌های موتور جستجوی ذخیره و قابل دسترسی باشند.

به عنوان مثال، جدول کارمندان در پایگاه داده شرکت به گونه‌ای ساختار می‌یابد که مشخصات کارمند، موقعیت شغلی، حقوق و غیره به صورت سازمان یافته وجود داشته باشد.

بدون ساختار

داده‌های بدون ساختار به داده‌هایی گفته می‌شود که فاقد هرگونه فرم یا ساختار خاصی باشد. این امر پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار را بسیار دشوار و وقت گیر می‌کند.

ایمیل نمونه‌ای از داده‌های بدون ساختار است. داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار دو نوع از کلان داده هستند.

نیمه ساختاریافته

داده‌های نیمه ساختار یافته سومین نوع بیگ دیتا هستند. داده‌های نیمه ساختار یافته مربوط به داده‌های حاوی هر دو قالب ذکر شده در بالا، یعنی داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است.

این نوع داده، به طور دقیق، به داده‌هایی اشاره دارد که اگرچه در یک مخزن خاص (پایگاه داده) طبقه‌بندی نشده‌اند، اما حاوی اطلاعات حیاتی یا برچسب‌هایی هستند که عناصر جداگانه را در داده‌ها تفکیک می‌کند.

معایب مزایای کلان داده

افزایش میزان داده‌های موجود، هم فرصت‌ها و هم مشکلات را به همراه دارد. به طور کلی، داشتن اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان (بخصوص مشتریان بالقوه) باید به شرکت‌ها اجازه دهد تا محصولات و تلاش‌های بازاریابی را به منظور ایجاد بالاترین سطح رضایت و تکرار در کسب و کار مناسب‌تر کنند.

شرکتهایی که داده‌های زیادی را جمع آوری می‌کنند، این فرصت را دارند که تجزیه و تحلیل عمیق‌تر و غنی‌تری را برای منافع کلیه سهامداران انجام دهند.

امروزه با توجه به مقدار داده‌های شخصی موجود در افراد، بسیار مهم است که شرکت‌ها برای محافظت از این داده‌ها گام بردارند.

کلان داده موضوعی است که امروزه به بحث داغی در دنیای آنلاین تبدیل شده است. به ویژه با بسیاری از نقض داده‌ها که شرکت‌ها در چند سال گذشته آن را تجربه کرده اند.

در حالی که تجزیه و تحلیل بهتر یک امتیاز مثبت است، بیگ دیتاها می‌توانند باعث ایجاد برتری بیشتر شوند و از سودمندی آن بکاهند.

ایجاد استراتژی کلان داده

استراتژی کلان داده

در این بخش ما یک روش ۶ مرحله‌ای ایجاد کرده‌ایم که می‌تواند به شما در ایجاد استراتژی کلان داده موفق کمک کند.
بیایید مراحلی که در پیاده‌سازی استراتژیک کلان داده نقش دارند را بررسی کنیم:

۱. آنچه می‌خواهید را شناسایی کنید

هدف نهایی شما بیشترین تأثیر را در شکل استراتژی کلی شما دارد. شما باید تصمیم بگیرید که آیا می‌خواهید بازده تکرار مشتری را افزایش دهید، بهره وری عملیاتی را بهبود ببخشید، درآمد را افزایش دهید، تجربه بهتری به مشتری را ارائه دهید یا بازاریابی را بهبود ببخشید.

هدفی که دارید باید دقیق، مشخص و مستقیم باشد. هر استراتژی فقط با داشتن هدف و بررسی آن میسر است.
با داشتن هدف مشخص، شما می‌توانید کارمندان را استخدام کنید و منابع درست داده را در دسترس آن‌ها قرار دهید. بنابراین اهداف هوشمند (خاص، قابل اندازه گیری، قابل دستیابی، مرتبط و به موقع) ایجاد کنید و بر این اساس برنامه ریزی کنید.

۲. استفاده از استراتژی اثبات شده

۴ روش اثبات شده برای ایجاد استراتژی کلان داده فعال وجود دارد. بر اساس هدف نهایی و در دسترس بودن داده‌ها، می‌توانید برای دستیابی به نتایج موفقیت‌آمیز، یکی از استراتژی‌های بیگ دیتا زیر را انتخاب کنید:

الف) مدیریت عملکرد

این شامل استفاده از داده‌های معاملاتی مانند سابقه خرید مشتری، گردش مالی و سطح موجودی کالا برای تصمیم گیری در مورد مدیریت فروشگاه و برتری عملیاتی است.

مدیریت عملکرد داده‌ها در داخل سازمان موجود است و در مورد موضوعات مربوط به تصمیم گیری کوتاه مدت و برنامه ریزی بلند مدت سیگنال می‌دهد.
مدیریت عملکرد با شرکتهای دارای پایگاه داده بزرگ تاریخی که می‌توانند از آن استفاده کنند، به خوبی کار می‌کند. همچنین می‌تواند به تقسیم‌بندی و هدف‌گذاری بهتر مشتری کمک کند.

ب) اکتشاف داده‌ها

این روش برای یافتن راه حل‌ها و همبستگی‌هایی که به راحتی با داده‌های داخلی قابل کشف نیستند، بررسی و تحقیقات بسیار استفاده می‌کند.

ج) تجزیه و تحلیل اجتماعی

تجزیه و تحلیل اجتماعی، داده‌های غیر معاملاتی را در رسانه‌های مختلف اجتماعی اندازه گیری می‌کند و سایت‌هایی را مانند Facebook، Twitter و Google+ مرور می‌کند.

این مقاله براساس تجزیه و تحلیل مکالمات و بررسی‌هایی است که در این سیستم عامل‌ها ارائه می‌شود. این سه تجزیه و تحلیل اصلی یعنی، آگاهی، تعامل، بازاریابی دهان به دهان بسیار کارساز هستند.

تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند تجزیه و تحلیل و هدف قرار دادن احساسات در این موارد بسیار موثر هستند.
اطلاعات تجزیه و تحلیل در مورد هویت نام تجاری و نظرات مشتری در مورد پیشنهادات و خدمات جدید هستند.
تجزیه و تحلیل اجتماعی همچنین در پیش بینی تقاضا برای محصولات خاص موثر است.

د) علم تصمیم گیری

علم تصمیم گیری به آزمایشات و تجزیه و تحلیل داده‌های غیر معاملاتی مانند محتوای تولید شده توسط مصرف کننده، ایده‌ها و بررسی‌ها اشاره دارد.

علم تصمیم گیری کارآمدتر اندازه گیری اهداف می‌باش

د. برخلاف تحلیل اجتماعی، که مبتنی بر تجزیه و تحلیل تعامل است، علم تصمیم گیری بر آزمایش فرضیه و فرایند ایده‌پردازی متمرکز است.علم تصمیم گیری شامل استفاده گسترده از متن و تجزیه و تحلیل احساسات برای درک نظرات مشتری در مورد خدمات و طرح‌های جدید است.

ایده قهوه استارباکس نمونه کاملی از علم تصمیم گیری است. این کار برنامه به مشتریان امکان می‌دهد تا ایده‌های محصولات Starbucks، تجربه مشتری و مشارکت جامعه را در مورد ایده‌های خود ارائه دهند.

همچنین آن‌ها می‌توانند ایده خود را به اشتراک بگذارند و در مورد آن‌ها نظر دهند.

اکنون که ایده مختصری درباره انواع استراتژی‌های کلان داده دارید، می‌توانید از هر یک از موارد بالا استفاده کنید یا چندین استراتژی را برای استفاده از کلان داده در سازمان خود ترکیب کنید.

بیگ دیتا در بازاریابی

۳. تغییرات زیرساختی را شناسایی کنید

برای استفاده از پایگاه داده‌های بزرگ به ویژه پایگاه داده‌های تاریخی، ممکن است لازم باشد تغییرات زیرساختی زیادی در شرکت ایجاد کنید.اگر داده‌های شرکت قدیمی در قالب‌های سنتی ذخیره شده باشد، ممکن است اجرای الگوریتم‌های پیچیده و تجزیه و تحلیل را کمی پیچیده کند.

علاوه بر این، بخشهای مختلف ممکن است برای جمع آوری و ساده‌سازی داده‌ها برای قرار دادن آن‌ها در قالب قابل استفاده‌تر، به ادغام نیاز داشته باشند.

ادغام بین بخشهای مختلف برای ایجاد و اجرای تغییرات در مقیاس کلیدی است. اگر زیرساخت‌های موجود به درستی بهم پیوسته نباشند، باید آماده تغییرات بزرگ شوید.

۴. در رضایت مشتری وسواس داشته باشید

استفاده کلیدی از کلان داده، ایجاد بینش‌هایی است که می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا به روش بهتری به مشتریان خود خدمات ارائه دهند.بازاریابی و مشتری مداری روش جدید نزدیک شدن به بازار و درآمدزایی است.

در پایان روز، شما باید با مشتری خود ارتباط برقرار کنید و این را متوجه وی کنید که برای حل مشکل در کنار او هستید نه صرفا برای درآمدزایی با او ارتباط دارید.

بیگ دیتا چنین دیدگاه‌هایی را در مورد ذهنیت مشتری ارائه می‌دهد که می‌تواند برای بهبود و حتی تغییر شیوه‌های فعلی بازاریابی مورد استفاده قرار گیرد.

نکته دیگری که باید روی آن تمرکز کنید ایجاد مرزی بین جمع آوری داده‌ها و سو استفاده از حریم خصوصی است. باید به مشتریان خود احساس امنیت بدهید.

۵. اطمینان از قابلیت استفاده

در بسیاری از مواقع اتفاق می‌افتد که بینش ایجاد شده توسط آمارشناسان برای کارمندان فراتر از درک شما است. داده‌ها، تجزیه و تحلیل‌ها و بینش‌هایی که توسط تحلیل گران جمع آوری می‌شود، باید دقیقاً به تیم پیاده‌سازی منتقل شود.

اطلاعات باید به گونه‌ای درک و نشان داده شود که ارزش آن توسط افرادی که از نظر آماری مشخص نیستند، تعیین شوند. این کار را می‌توان با استفاده از نمایش گرافیکی و با ابلاغ دستورالعمل‌های مستقیم به تیم‌های درگیر انجام داد.

۶. چابک باشید

شما باید بودجه، افراد و ایدئولوژی‌های خود را براساس شرایط و بینش‌هایی که جمع می‌کنید تنظیم کنید. بهتر است ابتدا با یک برنامه سطح بالا شروع کنید و بر اساس نیاز تغییراتی را اعمال کنید.

در پایان، شما ممکن است یک برنامه عملی ارائه دهید که هیچ کجا به ایده اولیه نزدیک نباشد اما ارزش زحمت آن را داشته باشد.

کلان داده چگونه کار می‌کند؟

بیگ دیتا

کلان داده را می‌توان به عنوان داده‌ای ساختار ناپذیر یا داده‌ی ساختاری طبقه‌بندی کرد. داده‌های ساختار یافته شامل اطلاعاتی هستند که قبلاً توسط سازمان در پایگاه داده و صفحات گسترده مدیریت شده اند.

ماهیت بیگ دیتا اغلب عددی است. داده‌های بدون ساختار نیز، اطلاعاتی هستند که غیر سازمان یافته است و در یک مدل یا قالب از پیش تعیین شده قرار نمی‌گیرند.

این شامل اطلاعات جمع آوری شده از منابع رسانه‌های اجتماعی است که به موسسات کمک می‌کند تا اطلاعات مربوط به نیاز مشتری را جمع آوری کنند.

کلان داده را می‌توان از طریق نظرات به اشتراک گذاشته شده عمومی در شبکه‌های اجتماعی و وب سایت‌ها، به طور داوطلبانه از طریق وسایل الکترونیکی شخصی و برنامه‌ها، از طریق پرسشنامه، خرید محصولات و اعلام حضورهای الکترونیکی جمع آوری کرد.

وجود سنسورها و سایر ورودی‌ها در دستگاه‌های هوشمند امکان جمع آوری داده‌ها را در طیف گسترده‌ای از شرایط و موارد فراهم می‌کند.

بیگ دیتا غالباً در پایگاه داده‌های رایانه‌ای ذخیره می‌شود و با استفاده از نرم افزاری که به طور خاص برای مدیریت مجموعه‌های داده پیچیده و بزرگ طراحی شده است، تحلیل می‌شوند.

بسیاری از شرکت‌های نرم افزاری به عنوان سرویس (SaaS) در مدیریت این نوع داده‌های پیچیده تخصص دارند.

کاربرد کلان داده

تحلیلگران داده برای تعیین وجود همبستگی به رابطه بین انواع مختلف داده‌ها مانند داده‌های جمعیت شناختی و سابقه خرید نگاه می‌کنند.چنین ارزیابی‌هایی ممکن است در داخل یا خارج توسط شخص ثالث انجام شود که تمرکز آن بر پردازش داده‌های بزرگ به قالب‌های قابل هضم است.

مشاغل معمولاً از ارزیابی کلان داده چنین متخصصانی استفاده می‌کنند تا آن‌ها را به اطلاعات عملی و نتیجه تبدیل کنند.

بسیاری از شرکت‌ها مانند Alphabet و Facebook با قرار دادن تبلیغات هدفمند برای کاربران در شبکه‌های اجتماعی و کسانی که در وب جست و جو می‌کنند، از بیگ دیتا برای درآمدزایی در تبلیغات استفاده می‌کنند.

تقریباً هر بخش در یک شرکت می‌تواند از یافته‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، از منابع انسانی و فن آوری گرفته تا بازاریابی و فروش استفاده کند.
هدف کلان داده‌ها افزایش سرعت ورود محصولات به بازار، کاهش زمان و منابع مورد نیاز برای دستیابی به پذیرش بازار، مخاطبان هدف و اطمینان از رضایت مشتری است.

مشخصات کلان داده

مشخصات کلان داده

خصوصیاتی که در این قسمت وجود دارد، به تنهایی کافی است تا بدانید داده‌های بزرگ چه هستند. بیایید به آن‌ها نگاهی عمیق کنیم:

۱) تنوع

تنوع کلان داده به داده‌های ساختار یافته، بدون ساختاری و نیمه ساختار یافته محدود می‌شود که از چندین منبع جمع آوری شده اند.

در حالی که در گذشته داده‌ها فقط از صفحه گسترده و پایگاه داده جمع آوری می‌شدند، امروزه داده‌ها به صورت آرایه‌ای از جمله ایمیل‌ها، PDFها، عکس‌ها، فیلم‌ها، فایل‌ها، پیام کوتاه و موارد دیگر تقسیم می‌شوند. تنوع یکی از خصوصیات مهم بیگ دیتا است.

۲) سرعت

سرعت بیگ دیتا، در اصل به سرعت ایجاد داده در زمان واقعی اشاره دارد. در چشم‌انداز وسیع‌تر، این نرخ شامل تغییر، پیوند دادن مجموعه داده‌های دریافتی با سرعت‌های مختلف و فعالیت است.

۳) حجم

حجم یکی از ویژگی‌های کلان داده است. همانطور که می‌دانید، بیگ دیتا، نشان دهنده حجم عظیمی از داده‌ها است که به طور روزانه از منابع مختلف مانند سیستم عامل رسانه‌های اجتماعی، فرایندهای تجاری، ماشین آلات، شبکه‌ها، تعاملات انسانی و غیره تولید می‌شود.

مثالی از کلان داده

مثال کلان داده

کلان داده در صنعت آموزش

صنعت آموزش و پرورش با حجم عظیمی از داده‌های مربوط به دانشجویان، اساتید، دوره‌ها، نتایج و غیره روبرو است.اکنون، ما دریافته‌ایم که مطالعه و تجزیه و تحلیل مناسب این داده‌ها می‌تواند بینشی فراهم کند که می‌تواند برای بهبود کارایی عملیاتی و عملکرد موسسات آموزشی مورد استفاده قرار گیرد.

در زیر برخی از زمینه‌های صنعت آموزش و پرورش وجود دارد که توسط تغییرات بزرگ مبتنی بر داده تغییر شکل داده اند:

برنامه‌های یادگیری سفارشی و پویا

با استفاده از داده‌های جمع آوری شده بر اساس تاریخچه یادگیری هر دانش آموز، می‌توان برنامه‌ها و طرح‌های سفارشی را برای منافع دانشجویان ایجاد کرد. این نتایج کلی دانشجویان را بهبود می‌بخشد.

تنظیم مجدد مطالب دوره

قالب‌بندی مجدد مطالب درسی با توجه به داده‌هایی که براساس آنچه دانش آموز می‌آموزد جمع آوری می‌شود و تا چه اندازه با نظارت زمان واقعی بر مولفه‌های یک دوره برای دانشجویان مفید است.

سیستم‌های درجه‌بندی

در نتیجه تجزیه و تحلیل مناسب داده‌های دانش آموزان، پیشرفت‌های جدید در سیستم‌های درجه‌بندی ارائه شده است.

پیش بینی شغلی

تجزیه و تحلیل مناسب و مطالعه سوابق هر دانش آموز به درک پیشرفت، نقاط قوت، ضعف، علایق و موارد دیگر هر دانش آموز کمک می‌کند. این امر همچنین در تعیین مناسب‌ترین شغل برای دانشجو در آینده نیز کمک کند.

کاربردهای کلان داده با مشارکت در راه حل‌های یادگیری الکترونیکی راه حلی برای یکی از بزرگترین مشکلات در سیستم آموزش و پرورش، یعنی یک روش متناسب با همه تنظیمات دانشگاهی، فراهم کرده است.

مثال

دانشگاه آلاباما بیش از ۳۸۰۰۰ دانشجو و دریایی از داده‌ها را دارد. در گذشته که هیچ راه حلی برای تحلیل داده‌ها وجود نداشت، برخی از آن‌ها بی‌فایده به نظر می‌رسیدند.
اما اکنون، مدیران می‌توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها برای این موارد، الگوهای دانشجویان را در جذب و نگهداری دانشگاه را ترسیم کنند.

کلان داده در صنعت بهداشت

بهداشت و درمان صنعت دیگری است که مجبور به تولید داده‌های زیادی دارد. در زیر برخی از راه‌هایی که بیگ دیتا در مراقبت‌های بهداشتی نقش داشته‌اند آورده شده است:

کلان داده‌ها هزینه‌های درمان را کاهش می‌دهد زیرا احتمال انجام تشخیص غیرضروری در آن کمتر است. این امر در پیش بینی شیوع بیماری‌های همه گیر و همچنین تصمیم گیری در مورد اقدامات پیشگیرانه برای به حداقل رساندن تأثیرات مشابه کمک می‌کند.

با شناسایی آن‌ها در مراحل اولیه به جلوگیری از بیماری‌های قابل پیشگیری می‌توان کمک کرد. تولید داده از بدتر شدن بیماری جلوگیری می‌کند، که به نوبه خود درمان آن‌ها را آسان و موثر‌تر می‌کند.

می‌توان داروی مبتنی بر شواهد به بیماران ارائه داد که پس از تحقیق در مورد نتایج پزشکی گذشته شناسایی و تجویز می‌شود.

مثال

دستگاه‌ها و حسگرهای پوشیدنی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی معرفی شده‌اند که می‌توانند بازخورد و عملکرد بیمار را در لحظه را به پرونده الکترونیکی سلامت بیمار ارائه دهند. یکی از این فناوری‌ها از طرف اپل انجام می‌شود.

اپل با فناوری‌های Apple HealthKit، CareKit و ResearchKit ارائه شده است. هدف اصلی این است که کاربران آیفون بتوانند دسترسی به سوابق سلامت در زمان واقعی بر روی تلفن داشته باشند.

جمع‌بندی و نتیجه گیری

کلان داده به مجموعه متنوع و گسترده‌ای از اطلاعات گفته می‌شود که با سرعت زیادی رشد می‌کنند. بیگ دیتاها شامل حجم اطلاعات، سرعت یا تغییر ایجاد و جمع آوری می‌شود. هم‌چنین کلان داده‌ها غالباً در قالب‌های مختلفی به دست می‌آیند.

انواع بیگ دیتا نیز شامل موارد ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته است. مجموعه‌های بزرگی نیز مانند فیسبوک از بیگ دیتا برای درآمدزایی و تبلیغات استفاده می‌کنند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا