منظور از تجزیه‌وتحلیل Big Data چیست؟ بررسی مهمترین ابزار و نرم‌افزار تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ – قسمت اول

Big Data چیست؟ Big Data حجم انبوهی از مجموعه داده‌ها است که نمی‌توان آن‌ها را با استفاده از ابزارهای سنتی ذخیره، پردازش یا تجزیه‌وتحلیل کرد. امروزه میلیون‌ها منبع داده وجود دارد که داده‌ها را با سرعت بسیار بالایی تولید می‌کنند. این منابع داده در سراسر جهان وجود دارد. برخی از بزرگ‌ترین منابع داده، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و شبکه‌ها هستند. بیایید از فیس‌بوک به‌عنوان‌مثال استفاده کنیم هرروز بیش از 500 ترابایت داده تولید می‌کند. این داده‌ها شامل تصاویر، فیلم‌ها، پیام‌ها و موارد دیگر می‌شوند.

داده‌ها همچنین در قالب‌های مختلفی مانند داده‌های ساختاریافته، داده‌های نیمه ساختاریافته و داده‌های بدون ساختار وجود دارند. به‌عنوان‌مثال، در یک صفحه معمولی اکسل، داده‌ها به‌عنوان داده‌های ساختاریافته طبقه‌بندی می‌شوند با یک قالب مشخص. در مقابل، ایمیل‌ها در بخش نیمه ساختاریافته قرار می‌گیرند و تصاویر و ویدیوهای شما در زیر داده‌های بدون ساختار قرار می‌گیرند. همه این داده‌ها که با یکدیگر ترکیب‌شده‌اند Big Data را تشکیل می‌دهند.

تجزیه‌وتحلیل Big Data چیست؟

تجزیه‌وتحلیل Big Data فرآیندی است برای به دست آوردن درک عمیق، مانند الگوهای پنهان، همبستگی‌های ناشناخته، ترندهای بازار و ترجیحات کاربران. تجزیه‌وتحلیل Big Data مزایای مختلفی را ارائه می‌دهد  ازجمله می‌توان از آن برای تصمیم‌گیری بهتر و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه در میان موراد دیگر استفاده کرد.

داده تا زمانی که به اطلاعات و دانش مفیدی تبدیل نشود که بتواند به مدیریت در تصمیم‌گیری کمک کند بی‌معنی است. برای این منظور، ما چندین نرم‌افزار خوب Big Data را در بازار داریم. این نرم‌افزارها به ذخیره، تجزیه‌وتحلیل، گزارش دهی و انجام کارهای بیشتر با داده‌ها کمک می‌کند. ذخیره، تجزیه‌وتحلیل، گزارش دهی و انجام کارهای بیشتر با داده‌ها کمک می‌کند.

بیشتر بخوانید: مفهوم Big Data در دنیای تکنولوژی

Big Data امروزه به بخشی جدایی‌ناپذیر از مشاغل تبدیل‌شده است و شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای به دنبال افرادی هستند که با ابزارهای تجزیه‌وتحلیل Big Data آشنا هستند. انتظار می‌رود کارکنان در مجموعه مهارت‌های خود شایستگی بیشتری داشته باشند و استعدادها و فرآیندهای فکری را به نمایش بگذارند که مکمل مسئولیت‌های ویژه سازمانشان باشد. مهارت‌های به‌اصطلاح تقاضایی که تاکنون محبوب بودند، کنار گذاشته‌شده‌اند و آن چیزی که امروزه پرطرفدار است، تحلیل Big Data است.

انواع تجزیه‌وتحلیل Big Data

. تجزیه‌وتحلیل توصیفی یا Descriptive

. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده یا Predictive

. تجزیه‌وتحلیل تجویزی یا Prescriptive

. تجزیه‌وتحلیل تشخیصی  یا Diagnostics

چرا داده‌ها باید اصلاح شوند؟

مانند سوخت، داده‌ها تنها زمانی ارزشمند هستند که به شکل قابل‌استفاده باشند. همان‌طور که نفت خام در پالایشگاه‌های نفت به محصولات مفیدتری مانند میعانات نفتی تبدیل می‌شود، داده‌های خام نیز باید پیش‌پردازش شوند تا بتوان از آن برای تجزیه‌وتحلیل استفاده کرد. در عمل، داده‌های دنیای واقعی توسط کسب‌وکارها برای تجزیه‌وتحلیل جمع‌آوری‌شده‌اند ممکن است از برخی از نقص‌های زیر رنج ببرند:

داده‌ها حاوی اطلاعات ناسازگار یا غیردقیق هستند.

 داده‌ها حاوی اطلاعات گم‌شده هستند.

 داده‌ها جمعیتی را که قرار بود نشان دهد نشان نمی‌دهد.

.داده‌ها به شکلی نیستند که برای تحلیل‌های پیش‌بینی کننده یا predictive مهیا باشند.

یک پیش‌بینی در سال 2022 می‌گوید  هر کاربر در هر ثانیه 1.7 مگابایت داده جدید ایجاد می‌کند. ظرف یک سال، 44 تریلیون گیگابایت داده در جهان انباشته خواهد شد. این داده‌های خام باید برای تصمیم‌گیری تجاری، بهینه‌سازی عملکرد کسب‌وکار، مطالعه ترند مای کاربران و ارائه محصولات و خدمات بهتر تجزیه‌وتحلیل شوند.

ویژگی های اصلی Big Data چیست

سه ویژگی اصلی Big Data وجود دارد که به آن‌ها  3V’s می‌گویند، یعنی حجم، تنوع و سرعت. حجم، تولید عظیمی از داده‌ها است که از منابع مختلف تولید می‌شود. تنوع در شکل‌گیری داده‌ها نمایان می‌شود. از سوی دیگر، سرعت  یا Velocity به‌عنوان یک نرخ که داده‌ها در آن تولید می‌شوند، نامیده می‌شود. به‌غیراز این سه، مجموعه Big Data نیز وجود دارد که از آن‌ها اطلاعات معناداری به دست می‌آوریم. همچنین برای اشاره به ناسازگاری‌ها و همچنین عدم قطعیت‌هایی که در داده‌ها وجود دارد استفاده می‌شود.

بیشتر بخوانید: پنج قدم مهم برای امنیت سایبری سازمان

ضروری است بدانید که تجزیه‌وتحلیل Big Data به‌طورکلی دارای سه قالب مختلف است، یعنی ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار.

. داده‌های ساختاریافته:  به‌صورت جداول بر اساس ستون.

. داده‌های بدون ساختار:  در قالب فایل‌های صوتی، فایل‌های ویدئویی، تصاویر و غیره.

. داده‌های نیمه ساختاریافته:  فاقد یک طرح سفت‌وسخت مناسب است و با یک مدل داده مطابقت ندارد.

بهترین ابزارهای تجزیه‌وتحلیل Big Data چیست

ابزارهای تجزیه‌وتحلیل Big Data راه‌حل‌هایی هستند که داده‌ها را از منابع متعدد بیرون می‌کشند و آن‌ها را برای تجسم و تحلیل آماده می‌کنند تا بینش‌های عمیق‌تر کسب‌وکار را در مورد روندها، الگوها و تداعی‌های درون داده‌ها کشف کنند. تجزیه‌وتحلیل Big Data فرآیندی است که دانشمندان داده را قادر می‌سازد چیزی را از مجموعه Big Data تولیدشده بسازند. این تجزیه‌وتحلیل Big Data با استفاده از ابزارهایی انجام می‌شود که ما آن‌ها را به‌عنوان ابزارهای تجزیه‌وتحلیل Big Data در نظر می‌گیریم.

Hadoop

Hadoop به ذخیره و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کمک می‌کند و به‌عنوان یکی از بهترین ابزارها برای مدیریت داده‌های عظیم در نظر گرفته می‌شود. به زبان جاوا نوشته‌شده است و یک چارچوب متن‌باز است. مستقیم از متن ساده و تصاویر گرفته تا ویدیوها، Hadoop پتانسیل این را دارد که همه‌چیز را نگه دارد. بسیار مقیاس‌پذیر است و کاربرد بسیار زیادی درزمینه تحقیق و توسعه دارد.

MongoDB در مجموعه داده‌هایی که مرتباً تغییر می‌کنند استفاده می‌شود. Talend  برای یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌ها استفاده می‌شود.  Talend ارائه‌دهنده نرم‌افزار یکپارچه‌سازی منبع باز پیشرو برای شرکت‌های داده محور است. کاربران ما در هرکجا و با هر سرعتی متصل می‌شوند. از فضای عادی تا cloud  و گروهی گرفته تا استریم، داده یا یکپارچه‌سازی برنامه، Talend در مقیاس کلان داده، 5 برابر سریع‌تر و با یک‌پنجم هزینه متصل می‌شود. یک پایگاه داده توزیع‌شده که برای مدیریت داده استفاده می‌شود. cassandras یک پایگاه داده توزیع‌شده که برای مدیریت مقدار قابل توجه ای داده استفاده می‌شود.

Apache Spark

Apache Spark یکی از قدرتمندترین ابزارهای open source تجزیه‌وتحلیل Big Data

است. این‌یک چارچوب پردازش داده است که می‌تواند به‌سرعت مجموعه داده‌های بسیار بزرگی را در اختیار داشته باشد. همچنین می‌تواند وظایف پردازش داده‌ها را در چندین رایانه، به‌تنهایی یا همراه با سایر ابزارهای محاسباتی توزیع‌شده، پیاده‌سازی کند.

MongoDB

MongoDB یک ابزار رایگان و open-source تجزیه‌وتحلیل داده است که به‌عنوان پشتیبانی از چندین فناوری و پلتفرم شناخته‌شده است. همچنین از چندین سیستم‌عامل ازجمله ویندوز ویستا و لینوکس پشتیبانی می‌کند. همچنین، MongoDB برای یادگیری، قابل‌اعتماد و مقرون‌به‌صرفه است و همه این ویژگی‌ها را شامل می‌شود.

 Pentaho

Pentaho موانعی را که توانایی سازمان‌ها را برای به دست آوردن اطلاعات ارزشمند از تمام داده‌ها مسدود می‌کند، برطرف می‌کند. این پلتفرم آماده‌سازی و ترکیب هر داده را ساده می‌کند و شامل طیفی از ابزارها برای تجزیه‌وتحلیل، تجسم، کاوش، گزارش و پیش‌بینی آسان است. Pentaho ، قابل جاسازی و توسعه‌پذیر است تا اطمینان حاصل شود که هر یک از اعضای گروه‌ها- از توسعه‌دهندگان گرفته تا کاربران تجاری – می‌توانند به‌راحتی داده‌ها را به ارزش تبدیل کنند.

 STORM 

Apache  Storm یک cross-platform، پردازش جریان توزیع‌شده، و چارچوب محاسباتی بدون مکث باتحمل خطا است.  که البته رایگان و متن‌باز نیز می باشد. توسعه‌دهندگان STORM  عبارت‌اند از Backtype و Twitter. آن‌ها به زبان Clojure و Java نوشته‌شده‌اند. معماری آن مبتنی بر spout ها و  boltهای سفارشی‌شده برای توصیف منابع اطلاعات و دست‌کاری‌ها به‌منظور امکان پردازش دسته‌ای و توزیع‌شده جریان مای نامحدود داده است.