مفهوم Big Data
Big Data عبارتی است که به معنای حجم گسترده ای از داده های ساخت یافته و بدون ساختار است و همانطور که از آن نام مشخص است بسیار حجیم است و پردازش آن با استفاده از پایگاه داده های سنتی و تکنیک های نرم افزاری قدیمی دشوار است. در بیشتر سازمان‌ها و شرکت ها ، حجم داده خیلی بزرگ است و یا خیلی سریع به سمت حجیم شدن پیش رفته و نهایتا از ظرفیت پردازش فعلی فراتر می رود.
تصمیمات هوشمند
Big Data این پتانسیل را دارد که به شرکتها در بهبود عملیات و تصمیم گیری سریعتر و هوشمندانه کمک کند. داده ها از تعدادی از منابع از جمله ایمیل ، دستگاه های تلفن همراه ، برنامه ها ، پایگاه داده ها ، سرورها و خیلی از موارد دیگر جمع آوری می شوند. این داده ها ، در هنگام مطالعه ، قالب بندی ، دستکاری ، ذخیره و سپس تجزیه و تحلیل ، می توانند به یک شرکت کمک کنند تا بینش مفیدی را برای افزایش درآمدها، جذب مشتری، حفظ مشتری و بهبود عملیات به دست آورند.
آیا Big Data یک اسم است یا یک فناوری؟
در حالی که ممکن است این اصطلاح به حجم داده اشاره داشته باشد ، همیشه اینگونه نیست. اصطلاح big data ، به ویژه هنگامی که توسط فروشندگان مورد استفاده قرار می گیرند ، ممکن است مربوط به فناوری (که شامل ابزارها و فرآیندها است) باشد که یک سازمان نیاز دارد تا مقادیر زیادی از داده ها و امکانات ذخیره سازی را اداره کند. اعتقاد بر این است که این اصطلاح توسط شرکت های جستجوی وب سرچشمه گرفته است که نیاز به جستجوی دیتا‌های توزیع شده بسیار بزرگ از داده های ساختاری برطرف شود.
یک مثال کاربری از big data
یک نمونه از big data ممکن است petabytes (1،024 ترابایت) یا اگزابایدها (1،024 petabytes) از داده های متشکل از میلیارد ها تا تریلیون سوابق میلیون ها نفر و همه داده‌ها از منابع مختلف (به عنوان مثال وب ، فروش ، مرکز تماس با مشتری ، رسانه های اجتماعی ، موبایل) و غیره باشد. این داده ها به طور معمول داده های ساختاری کاملی دارند که غالباً ناقص و غیرقابل دسترسی هستند.
مجموعه داده های تجاری
هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگتر ، سازمان ها در ایجاد اطلاعات ، دستکاری و مدیریت داده های بزرگ با مشکل روبرو هستند. Big Data در صورتی که بستر بررسی آن فراهم نشده باشد به ویژه در تجزیه و تحلیل تجارت مشکل ساز است زیرا ابزارها و رویه های استاندارد برای جستجو و تجزیه و تحلیل داده های گسترده از قبل پیش بینی و طراحی نشده اند.
مطالب زیر را حتما بخوانید:
چنانچه دیدگاهی توهین آمیز باشد و متوجه اشخاص مدیر، نویسندگان و سایر کاربران باشد تایید نخواهد شد. چنانچه دیدگاه شما جنبه ی تبلیغاتی داشته باشد تایید نخواهد شد. چنانچه از لینک سایر وبسایت ها و یا وبسایت خود در دیدگاه استفاده کرده باشید تایید نخواهد شد. چنانچه در دیدگاه خود از شماره تماس، ایمیل و آیدی تلگرام استفاده کرده باشید تایید نخواهد شد. چنانچه دیدگاهی بی ارتباط با موضوع آموزش مطرح شود تایید نخواهد شد.
نظرات کاربران