ویژگی های تجزیه و تحلیل داده های کلان (Big Data) و نیازمندی ها

 

تجزیه و تحلیل داده های کلان (Big Data) چیست؟

تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) ، فرآیند کشف روندها، الگوها و همبستگی‌ها در مقادیر زیادی از داده‌های خام را برای کمک به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده توصیف می‌کند. این فرآیندها از تکنیک‌های آشنای تجزیه و تحلیل آماری – مانند خوشه‌بندی و رگرسیون – استفاده می‌کنند و آن‌ها را با کمک ابزارهای جدیدتر در مجموعه‌های داده گسترده‌تر به کار می‌برند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده دقیقاً همان چیزی است که به نظر می رسد – آنها به کاربران کمک می کنند مجموعه های داده های بزرگ و متنوع را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها را بررسی کنند و بینش ها را ترسیم کنند.

این داده ها می تواند هر چیزی باشد، از ترجیحات مشتری گرفته تا روندهای بازار، و برای کمک به صاحبان مشاغل در تصمیم گیری های آگاهانه تر و مبتنی بر داده ها استفاده می شود.

اما چگونه متوجه می شوید که به ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نیاز دارید؟

تفاوت بین هوش تجاری (BI) و کلان داده (Big Data) چیست؟

چه ویژگی های Big Data را باید در ابزار تجزیه و تحلیل جستجو کنید؟

برای پاسخ به این پرسش‌ها، فهرستی از ویژگی‌های کلان داده آورده شده است که به شما کمک می‌کند تا در مسیر درست تعیین کنید که نیازهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ شما چقدر باید باشد:

 

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

 

۱- پردازش داده ها

ویژگی های پردازش داده شامل جمع آوری و سازماندهی داده های خام برای تولید معنی است. مدل سازی داده ها مجموعه داده های پیچیده ای را می گیرد و آنها را در یک نمودار یا نمودار بصری نمایش می دهد.

این باعث می شود که برای کاربرانی که سعی در استفاده از آن داده ها برای تصمیم گیری دارند، قابل هضم و آسان باشد. ابزارهای داده کاوی به کاربران این امکان را می دهد که داده ها را از دیدگاه های مختلف استخراج و تجزیه و تحلیل کنند و آن ها را در بینش های عملی خلاصه کنند.

این به ویژه در مجموعه داده های بزرگ بدون ساختار جمع آوری شده در یک دوره زمانی مفید است.

 

Big Data

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ باید وارد کردن داده ها را از منابعی مانند مایکروسافت اکسس، مایکروسافت اکسل، فایل های متنی و سایر فایل های تخت فعال کنند. امکان ادغام داده‌ها از منابع متعدد و در قالب‌های مختلف، با جلوگیری از نیاز به تبدیل داده‌ها، کار را کاهش می‌دهد و با وارد کردن مستقیم به سیستم، فرآیند کلی را سرعت می‌بخشد.

همین امر در مورد قابلیت‌های صادرات نیز صدق می‌کند – توانایی گرفتن مجموعه داده‌های تجسم‌شده و صادر کردن آن‌ها به صورت PDF، فایل‌های Excel، فایل‌های Word یا فایل‌های .dat برای سودمندی و قابلیت انتقال داده‌های جمع‌آوری‌شده در فرآیندهای قبلی بسیار مهم است.

• Modeling (مدل سازی)
• Data Mining (داده کاوی)
• Data File Sources |( منابع فایل داده)
• File Exporting (صادرات فایل)

 

۲- برنامه های کاربردی پیش بینی

مدیریت هویت (یا مدیریت هویت و دسترسی) فرآیند سازمانی برای کنترل افرادی است که به داده های شما دسترسی دارند. عملکرد مدیریت هویت، داده های شناسایی را برای هر چیزی که به یک سیستم دسترسی دارد، از جمله کاربران فردی، سخت افزار کامپیوتر و برنامه های نرم افزاری را مدیریت می کند.

مدیریت هویت همچنین با مسائلی از جمله نحوه دستیابی کاربران به هویت با دسترسی، حفاظت از آن هویت ها و پشتیبانی از سایر حفاظت های سیستم مانند پروتکل های شبکه و رمز عبور سروکار دارد.

تعیین می کند که آیا کاربر به یک سیستم دسترسی دارد یا خیر و سطح دسترسی که کاربر مجاز به استفاده از آن است یا خیر. هدف برنامه های مدیریت هویت این است که اطمینان حاصل کنند که فقط کاربران تأیید شده می توانند به سیستم شما و در نتیجه به داده های شما دسترسی داشته باشند.

این یک عنصر حیاتی از برنامه امنیتی هر سازمانی است و شامل قابلیت‌های تحلیل زمان واقعی امنیت و تقلب می‌شود. تجزیه و تحلیل تقلب شامل انواع مختلفی از عملکردهای کشف تقلب است.

بسیاری از کسب و کارها در مورد فعالیت های تقلبی واکنش نشان می دهند – آنها به جای جلوگیری فعالانه با این تأثیر برخورد می کنند. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند با ارائه تست‌های تکرارپذیری که می‌توانند در هر زمان روی داده‌های شما اجرا شوند، در تشخیص تقلب نقش داشته باشند و اطمینان حاصل کنند که آیا چیزی اشتباه است.

شما همچنین به جای اتکا به بررسی لحظه ای در تراکنش های مالی، پوشش گسترده تری از داده های خود را در کل دارید. تجزیه و تحلیل می تواند یک ابزار هشدار اولیه برای شناسایی سریع و کارآمد فعالیت های بالقوه کلاهبرداری قبل از اینکه فرصتی برای تأثیرگذاری بر تجارت شما در کل داشته باشد.

• مدیریت هویت
• تجزیه و تحلیل تقلب

 

 

۳- تجزیه و تحلیل

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، بسته ها و ماژول های تحلیلی متنوعی را ارائه می دهند تا گزینه هایی را به کاربران ارائه دهند. برای مثال، تجزیه و تحلیل ریسک، مطالعه عدم قطعیت پیرامون هر اقدام معین است. می توان از آن در ترکیب با پیش بینی برای به حداقل رساندن اثرات منفی رویدادهای آینده استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل ریسک به کاربران این امکان را می دهد که با تعریف و درک واضح میزان تحمل و قرار گرفتن در معرض خطر سازمان خود، این خطرات را کاهش دهند. مدیریت تصمیم گیری شامل فرآیندهای تصمیم گیری برای اداره یک کسب و کار است. ماژول های مدیریت تصمیم، تصمیمات را به عنوان دارایی های قابل استفاده در نظر می گیرند.

این فناوری را در نقاط کلیدی به کار می گیرد تا بخش هایی از آن فرآیند تصمیم گیری را خودکار کند. تجزیه و تحلیل متن فرآیند بررسی متنی است که در مورد یا توسط مشتریان نوشته شده است. نرم افزار تجزیه و تحلیل به شما کمک می کند تا الگوهایی را در آن متن پیدا کنید و اقدامات بالقوه ای را ارائه می دهد که بر اساس آنچه یاد می گیرید انجام دهید.

این نوع تجزیه و تحلیل به ویژه برای جلب بینش در مورد خواسته ها و نیازهای مشتریان شما به طور مستقیم از تعامل آنها با سازمان شما مفید است.

تجزیه و تحلیل محتوا بسیار شبیه به تجزیه و تحلیل متن است، اما شامل تجزیه و تحلیل همه فرمت های مستندات از جمله صدا، ویدئو، تصاویر و غیره است همچنین تجزیه و تحلیل آماری مجموعه داده های متشکل از اعداد را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند. هدف این است که نمونه ای از کل داده ها ترسیم شود که نماینده کل جمعیت باشد.

تجزیه و تحلیل آماری در پنج مرحله انجام می‌شود:

1. توصیف ماهیت داده‌ها
2. بررسی رابطه داده‌ها با جمعیتی که آن‌ها را ارائه کرده‌اند
3. ایجاد مدلی برای خلاصه کردن ارتباطات،
4. اثبات یا رد اعتبار آن
5. استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای هدایت تصمیم‌گیری و ساخت

تجزیه و تحلیل پیش بینی یک گام طبیعی بعدی برای تجزیه و تحلیل آماری است. این ویژگی داده‌های جمع‌آوری‌شده و تحلیل‌شده را می‌گیرد، سناریوهای what-if را ارائه می‌کند و مشکلات احتمالی آینده را پیش‌بینی می‌کند.

• Risk Analytics (تجزیه و تحلیل ریسک)
• Decision Management (مدیریت تصمیم گیری)
• Text Analytics (تجزیه و تحلیل متن)
• Content Analytics (تجزیه و تحلیل محتوا)
• Statistical Analysis (تحلیل آماری)
• Predictive Analytics (تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده)
• Social Media Analytics (تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی)

 

۴- گزارش ویژگی ها

عملکردهای گزارش دهی کاربران را در بالاترین سطح کسب و کار خود نگه می دارد. گزارش‌دهی هم‌زمان داده‌های دقیقه به دقیقه را جمع‌آوری می‌کند و آن‌ها را معمولاً در قالب داشبورد بصری به شما منتقل می‌کند.

این به کاربران این امکان را می‌دهد تا در موقعیت‌های بسیار محدود زمانی تصمیمات فوری بگیرند و در جامعه‌ای که با سرعت نور حرکت می‌کند، آماده‌تر و رقابتی‌تر باشند.

 

 

داشبوردها ابزارهای تجسم داده ها هستند که معیارها و KPI ها را ارائه می کنند. آنها اغلب قابل تنظیم هستند تا از یک متریک خاص یا مجموعه داده هدفمند گزارش دهند. یکی از نمونه‌های معیارهای هدفمند، بینش‌های مبتنی بر مکان است – این مجموعه‌های داده‌ای هستند که از مکان جمع‌آوری شده یا فیلتر شده‌اند و می‌توانند اطلاعات مفیدی درباره جمعیت‌شناسی به دست آورند.

• Real-Time Reporting (گزارش بلادرنگ)
• Dashboards (داشبوردها)
• Location-Based Insights (بینش مبتنی بر مکان)

 

۵- ویژگی های امنیتی

ایمن نگه داشتن سیستم شما برای یک کسب و کار موفق بسیار مهم است. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ باید ویژگی های امنیتی را برای اطمینان از امنیت و ایمنی ارائه دهند.

یکی از این ویژگی ها، یک ورود به سیستم است. این سرویس که SSO نیز نامیده می شود، یک سرویس احراز هویت است که به کاربران مجموعه ای از اعتبارنامه های ورود به سیستم را برای دسترسی به چندین برنامه اختصاص می دهد.

مجوزهای کاربر نهایی را تأیید می کند و نیازی به ورود چندین بار در طول یک جلسه را از بین می برد. همچنین می‌تواند فعالیت‌ها و حساب‌های کاربر را ثبت و نظارت کند تا افرادی که در سیستم چه کارهایی انجام می‌دهند را پیگیری کند. یکی دیگر از ویژگی های امنیتی ارائه شده توسط پلتفرم های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، رمزگذاری داده ها است.

رمزگذاری داده ها شامل تغییر اطلاعات الکترونیکی به قالب های غیرقابل خواندن با استفاده از الگوریتم ها یا کدها است. در حالی که مرورگرهای وب رمزگذاری خودکار را ارائه می دهند، شما می خواهید چیزی کمی قوی تر برای داده های اختصاصی حساس خود داشته باشی.

هنگامی که به دنبال یک برنامه کاربردی تجزیه و تحلیل داده هستید، مطمئن شوید که سیستم قابلیت های رمزگذاری جامعی را ارائه می دهد.

• Single Sign-On
• رمزگذاری داده ها

 

 

۶- پشتیبانی از فناوری ها

نرم افزار تجزیه و تحلیل شما باید از فناوری ها و وظایف مختلفی پشتیبانی کند که ممکن است برای شما مفید باشد. تست A/B یک مثال است.

تست تقسیم یا سطل نیز نامیده می شود، تست A/B دو نسخه از یک صفحه وب یا برنامه را با هم مقایسه می کند تا مشخص کند کدام یک بهتر عمل می کند.

نحوه تعامل کاربران با هر دو نسخه از صفحه وب را فهرست‌بندی می‌کند و تجزیه و تحلیل آماری را روی آن نتایج انجام می‌دهد تا مشخص کند کدام نسخه برای اهداف تبدیل مشخص شده بهترین عملکرد را دارد.

یکی دیگر از ویژگی های تجزیه و تحلیل کلان داده که باید به دنبال آن باشید ادغام با Hadoop است.

تجزیه و تحلیل کلان داده

Hadoop مجموعه ای از برنامه های منبع باز است که می تواند به عنوان ستون فقرات فعالیت های تجزیه و تحلیل داده ها عمل کند. از چهار ماژول تشکیل شده است:

• سیستم فایل توزیع شده: اجازه می دهد تا داده ها در قالبی قابل دسترسی در یک سیستم از دستگاه های ذخیره سازی مرتبط ذخیره شوند.
• MapReduce: داده‌های این فایل سیستم را می‌خواند و آن‌ها را به تصاویری که کاربران می‌توانند تفسیر کنند، قالب‌بندی می‌کند.
• Hadoop Common: مجموعه ای از ابزارهای جاوا مورد نیاز برای رایانه های کاربر برای خواندن این داده های ذخیره شده در سیستم فایل.
• YARN: منابع سیستم را مدیریت می کند که داده ها را ذخیره می کند و تجزیه و تحلیل را انجام می دهد.

ادغام با این ماژول ها به کاربران اجازه می دهد تا نتایج جمع آوری شده از Hadoop را به سیستم های دیگر ارسال کنند. قابلیت همکاری و انعطاف پذیری و همچنین ارتباطات را هم در داخل یک سازمان و هم بین سازمان ها ارتقا می دهد.

• تست A/B
• ادغام با Hadoop

 

امیدواریم اکنون درک داشته باشید که در اکثر ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چه چیزی وجود دارد و کسب و کار شما باید روی کدام یک از این ویژگی های کلان داده تمرکز کند.

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

 

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company