آشنایی با ویژگی های بیگ دیتا

ویژگی های بیگ دیتا

در مقاله حاضر قصد داریم تا شما را با ویژگی های بیگ دیتا آشنا کنیم. در مقاله قبل در مورد اینکه بیگ دیتا چیست و چه اهمیتی دارد صحبت کردیم. شما برای آشنایی بهتر می توانید مقاله بیگ دیتا چیست را در بخش مجله آنلاین ایران هاستینگ 24 مطالعه کنید. امروز قصد داریم تا به بررسی ویژگی های بیگ دیتا و اینکه چه مواردی در زمره بیگ دیتا قرار می گیرد بپردازیم. با ما همراه باشید.

چه مواردی در دسته بندی بیگ دیتا قرار می گیرد؟

در ابتدای مقاله آشنایی با ویژگی های بیگ دیتا می خواهیم به این سوال پاسخ دهیم که چه مواردی در دسته بندی بیگ دیتا قرار می گیرد؟ همان‌ طور که از تعریف big data مشخص است، بیگ دیتا ها از منابع زیادی به‌ دست می‌ آیند؛ برخی از منابع قابل ذکر شامل سیستم‌ های پردازش تراکنش، پایگاه‌ های داده مشتریان، اسناد، ایمیل‌ ها، سوابق پزشکی، گزارش‌ های جریان کلیک‌ های اینترنتی، برنامه‌ های موبایل و شبکه‌های اجتماعی می‌ شود.

همچنین داده‌ های تولید شده توسط ماشین، مانند فایل‌ های گزارش شبکه و سرور و داده‌ های حسگر های ماشین‌ های تولیدی، تجهیزات صنعتی و دستگاه‌ های اینترنت اشیاء نمونه‌ هایی هستند که بیگ دیتا ها را ایجاد می‌ کنند. علاوه بر داده‌ های سیستم‌ های داخلی، داده‌های بیگ دیتا اغلب داده‌ های خارجی در مورد مصرف‌کنندگان، بازارهای مالی، شرایط آب‌وهوایی و ترافیک، اطلاعات جغرافیایی، تحقیقات علمی ‌و موارد دیگر را در خود جای می‌دهند.

تصاویر، ویدئوها و فایل‌های صوتی نیز اشکال دیگری از بیگ دیتا هستند و بسیاری از کاربردهای بیگ دیتا شامل جریان‌هایی از داده‌ها هستند که به‌طور مداوم پردازش می‌شوند.

آشنایی با ویژگی های بیگ دیتا

ویژگی های بیگ دیتا شامل چندین مورد می شود. Volume یا حجم داده‌ها رایج‌ترین مشخصه برای بیگ دیتاها هستند. حتماً لازم نیست که بیگ دیتاها دارای حجم زیادی از داده‌ها باشند، اما بیش‌تر آن‌ها به‌دلیل ماهیت داده‌هایی که در آن‌ها جمع‌آوری شده است دارای چنین مشخصه‌ای هستند. جریان کلیک‌‌ها، گزارش‌های سیستم و سیستم پردازش جریانی از جمله منابعی هستند که معمولا حجم عظیمی ‌از داده‌ها را به‌صورت مداوم تولید می‌کنند.

بیگ دیتاها همچنین دارای تنوع گسترده‌ای از انواع داد‌ه‌ها هستند، از جمله این موارد عبارتند از:

• داده‌های ساخت‌یافته، مانند معاملات و سوابق مالی
• داده‌های بدون ساختار مانند متن، اسناد و فایل‌های چند رسانه ‏ای
• داده‌های نیمه ساخت‌یافته مانند گزارش وب سرور و جریان داده‌ها از حسگرها

گاهی اوقات لازم است که انواع مختلف داده با هم در سیستم بیگ دیتا ذخیره و پردازش شوند. علاوه بر این موارد، کاربردهای بیگ دیتا اغلب شامل مجموعه داده‌های متنوعی هستند که ممکن است از قبل یکپارچه سازی نشوند. به‌عنوان مثال، ممکن است که یک پروژه تجزیه‌وتحلیل بیگ دیتا سعی کند که میزان فروش یک محصول را با استفاده از همبستگی داده‌های مربوط به فروش‌های گذشته، بازده، بررسی‌های آنلاین و تماس‌های خدمات مشتری پیش‌بینی کند.

Velocity یا سرعت رشد داده به سرعتی که در آن داده‌ها تولید، پردازش و تجزیه‌وتحلیل می‌شوند اشاره می‌کند. در بسیاری از موارد، مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ به‌جای به‌روزرسانی روزانه، هفتگی یا ماهیانه که در بسیاری از انبارهای داده سنتی انجام می‌شود، به‌صورت بی‌درنگ یا تقریبا بی‌درنگ به‌روزرسانی می‌شوند.

مدیریت سرعت داده‌ها نیز مولفه مهمی ‌در بیگ دیتا محسوب می‌شود، چرا که تجزیه‌و‌تحیل داده‌های بزرگ به مباحثی نظیر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گسترش می‌یابد. در واقع این دو فناوری همان جایی است که فرآیندهای تحلیل به‌طور خودکار الگوهایی را در داده‌ها می‌یابند و از آن‌ها برای ایجاد بینش استفاده می‌کنند.

سایر ویژگی های بیگ دیتا

Veracity یا صحت، به میزان دقت مجموعه داده‌ها و میزان قابل اعتماد بودن آن‌ها اشاره دارد. داده‌های خام جمع‌آوری شده از منابع مختلف می‌تواند باعث بروز مسائلی در کیفیت داده‌ها شود که تشخیص دقیق آن‌ها ممکن است دشوار باشد. اگر چنین داده‌هایی از طریق فرآیند پاک‌سازی حذف نشوند منجر به خطاهایی در تجزیه‌وتحلیل خواهند شد که می‌تواند ارزش طرح‌های تجزیه‌وتحلیل تجاری را کاهش دهد. تیم‌های مدیریت داده و آنالیز داده نیز باید این اطمینان را داشته باشند که داده‌های دقیق کافی را برای تولید نتایج معتبر در اختیار دارند.

برخی از دانشمندان و مشاوران داده نیز ارزشمندی (Value) را به لیست ویژگی‌های بیگ دیتا اضافه کرده‌اند. همه داده‌های موجود در یک بیگ دیتا دارای ارزش یا مزایای تجاری نیستند. در نتیجه، سازمان‌ها باید قبل از اینکه از داده‌ها در پروژه‌های تجزیه‌وتحلیل خود استفاده کنند مطمئن شوند که داده‌ها به مسائل کسب‌و‌کار مرتبط هستند.

Variability یا تغییرپذیری همچنین اغلب برای مجموعه‌ای از بیگ دیتاها اعمال می‌شود که ممکن است معانی متعددی داشته باشند یا اینکه از منابع جداگانه‌ای دریافت شده باشند. عواملی وجود دارند که مدیریت و آنالیز داده‌های بزرگ را پیچیده‌تر می‌کنند.