وقتی از کلان داده صحبت می کنیم منظورمان وضعیتی است که در آن حجم زیادی از داده‌ها، با سرعت زیاد و تنوع گسترده تولید می‌شوند. حال سوالی که پیش می آید این است که، چگونه می توان از چنین وضعیتی بهره برد؟! در ادامه به کاربرد های کلان داده (Big Data Applications) یا به عبارت بهتر کاربرد تحلیل کلان داده‌ها می پردازیم.دانشمندان علوم داده‌ها (Data Scientists)، متخصصان هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و فعالان داده کاوی (Data-mining) از جمله کسانی هستند که می‌توانند کاربردهای Big Data را در حوزه‌های مختلف بیابند و توسعه دهند.
استفاده از نرم افزار اتوماسیون اداری، نرم افزار دبیرخانه و نرم افزار بایگانی در سازمان ها و اداره ها پیشنهاد می شود.
کاربردهای تحلیل کلان داده ها
از جمله کاربرد هایی که ما هر روزه از آن استفاده می کنیم، بحث مسیریابی است. برای مثال می توان به سرویس های مسیریابی مانند Waze و بخش Navigation در Google Maps اشاره کرد. حجم زیادی از اطلاعات وسایل نقلیه در لحظه پردازش و بهترین مسیر به آن ها پیشنهاد می شود.در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری یا همان (CRM) با بررسی و تحلیل رفتار مشتریان و بخش بندی بازار، می توانید تصمیمات خوبی در این زمینه بگیرید. که منجر به ارتباطلات دقیق تر و مفید تر در جهت منافع سازمان می شود.در زمینه ی شخصی سازی خدمات (Personalization) و سیستم های توصیه گر (Recommendation Engines) که از جمله کاربردهای کلان داده در کسب و کار های الکترونیکی و دیجیتال هستند، استفاده از Big Data در این زمینه، نتایج محسوس و موفقیت آمیزی نسبت به قبل در زمانی که با حجم زیاد و متنوع دیتا مواجه هستیم، به همراه داشته است.در حوزه های پزشکی می توان به اپلیکیشن‌ها و ابزارهای متعددی که امروزه در حوزه‌ی سلامت استفاده می‌شوند همچون سنسور شتاب‌سنج موبایل که در بخش زیادی از روز، حرکت‌های شما را ثبت می‌کند، اشاره کرد. همچنین اطلاعات عددی گسترده و متنوعی که می‌توان از بیماران به دست آورد در حوزه های مختلف پیشگیری و درمان بیماری ها به کار برده می شود.در حوزه ی دیجیتال مارکتینگ نیز سئو از جمله حوزه هایی است که به شدت از تحلیل های کلان داده استفاده می کند. برای نمونه موتور های جستجو مانند گوگل با تحلیل داده ها و رسیدن به الگوریتم های تحلیل رفتاری، باعث شده اند که روش‌های سنتی سئوی کلاه سیاه دیگر به سادگی موثر نباشند.
چالش های پیش رو برای بیگ دیتا
- چه تغییراتی در فرایندهای کسب و کار خود ایجاد کنیم تا داده‌های مفید بیشتری به دست بیاوریم؟
- داده‌ها را کجا و چگونه ذخیره کنیم؟ متمرکز یا توزیع شده؟
- کدام داده‌ها را کمتر نیاز داریم؟ آیا نمی‌توانیم بخشی از داده‌ها را Cache کنیم تا فشار کمتری به سیستم‌هایمان وارد شود؟
- آیا حتماً همه‌ی داده‌ها را باید خام دریافت کنیم و خودمان پردازش کنیم؟
- چگونه این داده‌ها را پردازش کنیم؟
- هر یک از داده‌هایی که می‌توانیم به دست بیاوریم چقدر مفید هستند؟
- کدام داده‌ها ارزش گردآوری ندارند؟
- نسبت سود حاصل از کسب و ذخیره و تحلیل یک داده، به نسبت هزینه‌ی این کار چقدر است؟ آیا گردآوری و تحلیل داده‌ها، توجیه اقتصادی دارد؟
قطعا بحث های تخصصی پیرامون کلان داده ها زیاد است. تحلیل این داده ها باعث به وجود آمدن سرویس های مفیدی در زمینه ی فناوری اطلاعات شده است. اگر چه برای آن مزایای زیادی نام برده شده است، همانطور که دیدید با چالش هایی نیز مواجه است. به مرور زمان و با تحقیقات گسترده ای که در بحث کلان داده ها انجام می شود، روز به روز زوایای بیشتری از این فناوری در سراسر دنیا بررسی می شود و در پی آن کاربرد های بیشتری از آن به همگان معرفی می شود.
