بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟

انواع تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و اهداف آنها را خواهیم شناخت.

انواع تحلیل داده های بزرگ

هدف از تجزیه و تحلیل کلان داده به هدف کسب و کاری که می خواهید انجام دهید بستگی دارد. با این حال، نتیجه هر تحلیل باید یک گزارش، استراتژی، روند، مدل یا پیش بینی باشد.

به طور کلی انواع تحلیل بر اساس کلان داده را می توان به چهار نوع تقسیم کرد.

1. شرح تجزیه و تحلیل

نتیجه تحلیل توصیفی یک نمودار، جدول یا هر نوع گزارش دیگری است که به مدیران کمک می کند تا بفهمند در یک فضای معین چه اتفاقی می افتد. این نوع محاسبه بر اساس رویدادهای گذشته است.

مثال: نظر مردم در مورد کار دولتی در حال حاضر چیست؟

2. تشخیص

یک تشخیص به دنبال علت یک مشکل است. این نوع محاسبات پیچیده‌تر و عمیق‌تر از توصیف است و به همین دلیل در بسیاری از موارد نیازمند سیستم‌هایی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

مثال: دلیل کاهش فروش چیست؟

داده های تحلیلی در مورد پدر خانواده

3. تحلیل پیش بینی

با ترکیب الگوریتم‌های پیشرفته و هوش مصنوعی، می‌توان مشکل را قبل از وقوع پیش‌بینی کرد.وقتی مشکلی قبل از وقوع پیش‌بینی می‌شود، می‌توانید در هزینه‌های زیادی صرفه‌جویی کنید.

مثال: برای خرید محصول چه شرایطی وجود خواهد داشت؟

4. مجله

این نوع تجزیه و تحلیل پیچیده ترین و گران ترین نوع تجزیه و تحلیل کلان داده است. در این نوع تحلیل، راه حل هایی برای مشکلاتی که هنوز رخ نداده اند، شناسایی می شوند.

مثال: کدام روش بازاریابی در رکود بازار آتی مؤثرتر خواهد بود؟

آیا داده های بزرگ در بازاریابی دیجیتال استفاده می شود؟

خوب، تا اینجا ما در مورد سیاست، بهداشت، آموزش و غیره صحبت کرده ایم و جنبه های کلان داده را با هم مرور کرده ایم. اکنون به بازاریابی دیجیتال می‌رسیم که در آن داده‌های بزرگ کاربردهای زیادی دارد و من مطمئن هستم که در آینده ما را شگفت‌زده‌تر خواهد کرد.

ما از داده های بزرگ در بازاریابی دیجیتال برای دستیابی به اهداف مختلف زیر استفاده می کنیم که عبارتند از:

مشتری را بشناسید

تحلیل احساسات

تمرکز شخصی

افزایش اثربخشی کمپین های تبلیغاتی

بهینه سازی هزینه

در ادامه هر یک از اهداف را با مثال به اختصار توضیح می دهیم.

مشتری را بشناسید

هر کسب و کاری باید پرسونای مشتریان خود را بشناسد (اگر با مفهوم پرسونا و کاربردهای آن آشنایی ندارید، مقاله پرسونای مشتری را در وبلاگ نوین بخوانید).اگر از داده های بزرگ در شناسایی مشتری استفاده کنیم، می توان تغییرات را به صورت زنده دنبال کرد و نسبت به آن واکنش نشان داد.

به عنوان مثال، با استفاده از داده ها، می توانیم بدانیم که:

کدام دسته از مشتریان را جذب می کنیم؟

مشتریان چگونه ما را پیدا می کنند؟

مشتریان چگونه با ایمیل های ما ارتباط برقرار می کنند؟

ارتباط آنلاین با مشتریان چگونه است؟

این اطلاعات بعداً به ما در جمعیت شناسی کمک می کند تا مخاطبان هدف خود و رفتار آنلاین مشتریان را بشناسیم.

تحلیل احساسات

اکنون راه های زیادی برای کشف دیدگاه مشتری وجود دارد. یک روش رایج برای شناسایی مشتریان با داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل احساسات است. با کانسپت کاوی می توان فهمید که آیا مردم ایده خوبی در مورد برند دارند یا خیر.

به عنوان مثال، اگر توییت های افراد در مورد برند Z به طور مداوم مورد ارزیابی قرار گیرد، موارد مثبت یا منفی که مشتریان می توانند در هر زمان دنبال کنند.

فرض کنید روزانه هزاران نظر مانند زیر در مورد یک برند منتشر می شود. با این داده ها، مفهوم کاوی آسان می شود.

امروز از Z سفارش دادم بعد از واریز پول موجودی نداریم.اگر محصولی ندارید، چرا آن را برای فروش بگذارید؟ (منفی)

من عاشق نام تجاری Z هستم. پشتیبانی عالی، سرعت عالی، همه چیز خوب است (خوب).

مقادیر Z آنقدر زیاد است که هر بار که سایت شما را باز می کنم، از زندگی غمگین می شوم (منفی).

با تجزیه و تحلیل این شخصیت ها از طریق نرم افزار، می توان:

نقاط قوت و ضعف برند را می بینید

بهبود خدمات به مشتریان

بهبود کیفیت محصول

فرصت های جدیدی پیدا کرد

تمرکز شخصی

تبلیغات هدفمند و شخصی سازی شده این روزها به یک ضرورت برای کسب و کارها تبدیل شده است. ابزارهای کلان داده می توانند با تجزیه و تحلیل موقعیت جغرافیایی، تاریخچه مرور، تاریخچه کلیک، سابقه خرید و اولویت ها، تعیین کنند که کدام تبلیغات باید به کدام کاربران نشان داده شود.

نمونه معروف این نوع تبلیغات توسط گوگل انجام می شود. نمی دانم با تبلیغات گوگل کار کرده است یا نه. اما با این غول تبلیغاتی گوگل می توانید تبلیغات را به گونه ای هدفمند به مشتریان نشان دهید که چندین برابر بیشتر از روش های دیگر کار کند. حتما بخوانید: مفیدترین افزونه های وردپرس که باید نصب کنید

به عنوان مثال، می توانید یک کمپین تبلیغاتی در گوگل راه اندازی کنید و از آن بخواهید که تبلیغ شما را به مردان 23 تا 38 ساله که به بازاریابی دیجیتال علاقه دارند نشان دهد.گوگل با داده هایی که دارد، درخواست شما را بهتر هدف قرار می دهد و تبلیغات شما را به افراد مناسب نشان می دهد.

افزایش اثربخشی کمپین های تبلیغاتی

هنگامی که می خواهید یک کمپین پیامکی اجرا کنید، ابتدا باید به سه سوال مهم پاسخ دهید:

برای کی بفرستیم؟

کی ارسال کنیم؟

چه چیزی می توانیم پیشنهاد کنیم؟

این سه سوال را می توان به راحتی از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ پاسخ داد.

در روش سنتی با آزمون و خطا و تحلیل هوشمند مشخص می شود که مثلا ساعت 21 پیامکی برای مشتریان 20 تا 30 ساله رده سنتی ارسال می شود که شامل کد تخفیف 10 درصدی است. اما با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می توانید 10 پیامک هدفمند ایجاد کنید که می توانند در 10 زمان مختلف و با پیشنهادات مختلف ارسال شوند.

زیرا می دانیم کدام کاربر وقت آزاد دارد و چه چیزی می تواند او را به یک سرنخ یا مشتری تبدیل کند.

بهترین بودجه بازاریابی

تصمیم گیری و توزیع هزینه ها یک وظیفه چالش برانگیز برای مدیران کسب و کار است. قیف فروش در چه سطحی باید بیشتر باشد؟ کدام مرحله نیاز به هزینه ندارد؟ کدام کانال ها ارزش پول را دارند؟

پاسخ به هر یک از این سوالات و ده ها سوال دیگر نیازمند ساعت ها تحلیل و تحقیق است.گاهی موضوع پیچیده می شود. زیرا ردیابی سفر مشتری در چندین کانال، پلتفرم و دستگاه دشوار است.

به عنوان مثال، اگر کاربر صبح که سر کار است بفهمد فردا تولد مادرش است، در گوگل برای خرید هدیه تولد در رایانه شرکت جستجو کند و چند پست وبلاگ را بخواند، محصول کوچک را پیدا می کند، اما انجام می دهد. او چیزی نخرید

وقتی در تاکسی در راه هستید، محصولات مشابه دیگر را در تلفن همراه خود جستجو می کنید و چیزی نمی خرید.

در نهایت وقتی شب با همسرتان هستید، یکی از محصولاتی را که همسرتان در اینستاگرام دیده است، مشورت کرده و سفارش می دهند.

پیگیری این نوع کاربران و بهینه سازی بودجه بازاریابی در این مورد کار ساده ای نیست. زیرا موضوعات مختلف زیادی را در دستگاه های مختلف جستجو می کنید، در شبکه های اجتماعی اسکرول می کنید، صفحات فرود و صفحات محصول زیادی را می بینید و در نهایت یکی را انتخاب می کنید.

بهترین ابزار برای رسیدن به این هدف، سرویس Google Attribution است که با کمک داده های بزرگ و یادگیری ماشین، کاربران را رصد می کند.

اگر کسب و کاری دارید که برای حل یک مشکل به داده کاوی نیاز دارد یا صرفاً به دنبال بهبود هستید، باید یکی از راه حل های موجود را با توجه به سطح پیچیدگی اهداف خود انتخاب کنید.در بخش بعدی یک ابزار رایج را معرفی می کنیم.

ابزارهای داده کاوی برای مشاغل کوچک و متوسط

فهرست ابزارهای موجود در پایگاه داده بزرگ به قدری گسترده است که نمایش همه آنها در این مقاله غیرممکن است. برای اینکه یک دید کلی از این ابزارها داشته باشید، تصویر زیر مروری بر ابزارها و کاربرد آنها است. برای مشاهده تصویر بزرگتر کلیک کنید حتما بخوانید: KPI چیست؟ شاخصی برای سنجش عملکرد در دستیابی به اهداف

ابزارهای زیادی وجود دارد که با توجه به نیازها و اهداف خاص کسب و کارها، کار را برای کسب و کارهای خاص آسان می کند.

اما شاید هیچ یک از این ابزارها نیازهای شما را برآورده نکنند، زیرا شما داده هایی دارید که می خواهید مستقیماً خودتان آن ها را تجزیه و تحلیل کنید.

مثلا؛.

من یک فروشگاه اینترنتی لباس دارم. برند من در مجموع یک میلیون دنبال کننده در شبکه های اجتماعی دارد. می خواهم بدانم کاربران با تجزیه و تحلیل نظرات کاربران در سایت و شبکه های اجتماعی بیشتر به دنبال چه محصولاتی هستند و در مورد برند من چه فکری می کنند؟

در پاسخ به این نیاز می توان راه حل های مختلفی را پیشنهاد داد. اگر صاحب یک کسب و کار کوچک یا متوسط ​​هستید و می خواهید از داده های موجود بهره برداری کنید، پیشنهاد می کنیم از یک ابزار ساده و بدون کد مانند RapidMiner استفاده کنید.با RapidMiner می توانید از داده ها برای موارد زیر استفاده کنید:

تجزیه و تحلیل و طبقه بندی مشتریان

تحلیل صدای مشتری

پیش بینی تقاضا

فعالیت های متقلبانه و مشکوک را شناسایی کنید

بهینه سازی هزینه

پیش بینی خرید مشتری

مدیریت ریسک

استخراج اطلاعات مفید از داده های نوشته شده

سایر ابزارهای جایگزین در زیر پیشنهاد می شوند:

مدل IBM SPSS

Knime

نارنجی

SAS

معرفی این ابزارها به شرط جستجوی کلمات کلیدی برای یافتن راه حل های مورد نیاز مفید خواهد بود.

آینده کلان داده ها

کارشناسان علوم داده می گویند که هر فردی که در حال حاضر در یک شهر پیشرفته زندگی می کند و به دستگاه های دیجیتال دسترسی دارد، حدود 1.5 مگابایت داده در ثانیه تولید می کند. این تعداد هر روز در حال افزایش است و این داده ها به سرعت ذخیره می شوند.

Big Data به معنای دقیق آن چیز عجیبی نیست. در واقع ما انسان ها می دانیم که با داده های بیشتر می توانیم ارتباط بین پدیده ها را کشف کنیم، اما ابزار و بستر لازم برای این کار را نداریم.

به لطف اینترنت و ظهور فناوری های دیگر، این بستر فراهم شده است و در آینده نزدیک با گسترش اینترنت اشیا، سرعت و حجم تولید داده ها افزایش چشمگیری خواهد داشت.شکی نیست که کسب و کارها مجبور هستند به سمت فرآیندهای داده محور حرکت کنند، اما کسانی که موفق خواهند شد در اسرع وقت وارد این فضا خواهند شد.

پیش بینی شما برای آینده چیست؟ آیا داده ها آینده را تاریک یا روشن می کنند؟

.انواع تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و اهداف آنها را خواهیم شناخت.

انواع تحلیل داده های بزرگ

هدف از تجزیه و تحلیل کلان داده به هدف کسب و کاری که می خواهید انجام دهید بستگی دارد. با این حال، نتیجه هر تحلیل باید یک گزارش، استراتژی، روند، مدل یا پیش بینی باشد.

به طور کلی انواع تحلیل بر اساس کلان داده را می توان به چهار نوع تقسیم کرد.

1. شرح تجزیه و تحلیل

نتیجه تحلیل توصیفی یک نمودار، جدول یا هر نوع گزارش دیگری است که به مدیران کمک می کند تا بفهمند در یک فضای معین چه اتفاقی می افتد. این نوع محاسبه بر اساس رویدادهای گذشته است.

مثال: نظر مردم در مورد کار دولتی در حال حاضر چیست؟

2. تشخیص

یک تشخیص به دنبال علت یک مشکل است. این نوع محاسبات پیچیده‌تر و عمیق‌تر از توصیف است و به همین دلیل در بسیاری از موارد نیازمند سیستم‌هایی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

مثال: دلیل کاهش فروش چیست؟

داده های تحلیلی در مورد پدر خانواده

3. تحلیل پیش بینی

با ترکیب الگوریتم‌های پیشرفته و هوش مصنوعی، می‌توان مشکل را قبل از وقوع پیش‌بینی کرد.وقتی مشکلی قبل از وقوع پیش‌بینی می‌شود، می‌توانید در هزینه‌های زیادی صرفه‌جویی کنید.

مثال: برای خرید محصول چه شرایطی وجود خواهد داشت؟

4. مجله

این نوع تجزیه و تحلیل پیچیده ترین و گران ترین نوع تجزیه و تحلیل کلان داده است. در این نوع تحلیل، راه حل هایی برای مشکلاتی که هنوز رخ نداده اند، شناسایی می شوند.

مثال: کدام روش بازاریابی در رکود بازار آتی مؤثرتر خواهد بود؟

آیا داده های بزرگ در بازاریابی دیجیتال استفاده می شود؟

خوب، تا اینجا ما در مورد سیاست، بهداشت، آموزش و غیره صحبت کرده ایم و جنبه های کلان داده را با هم مرور کرده ایم. اکنون به بازاریابی دیجیتال می‌رسیم که در آن داده‌های بزرگ کاربردهای زیادی دارد و من مطمئن هستم که در آینده ما را شگفت‌زده‌تر خواهد کرد.

ما از داده های بزرگ در بازاریابی دیجیتال برای دستیابی به اهداف مختلف زیر استفاده می کنیم که عبارتند از:

مشتری را بشناسید

تحلیل احساسات

تمرکز شخصی

افزایش اثربخشی کمپین های تبلیغاتی

بهینه سازی هزینه

در ادامه هر یک از اهداف را با مثال به اختصار توضیح می دهیم.

مشتری را بشناسید

هر کسب و کاری باید پرسونای مشتریان خود را بشناسد (اگر با مفهوم پرسونا و کاربردهای آن آشنایی ندارید، مقاله پرسونای مشتری را در وبلاگ نوین بخوانید).اگر از داده های بزرگ در شناسایی مشتری استفاده کنیم، می توان تغییرات را به صورت زنده دنبال کرد و نسبت به آن واکنش نشان داد.

به عنوان مثال، با استفاده از داده ها، می توانیم بدانیم که:

کدام دسته از مشتریان را جذب می کنیم؟

مشتریان چگونه ما را پیدا می کنند؟

مشتریان چگونه با ایمیل های ما ارتباط برقرار می کنند؟

ارتباط آنلاین با مشتریان چگونه است؟

این اطلاعات بعداً به ما در جمعیت شناسی کمک می کند تا مخاطبان هدف خود و رفتار آنلاین مشتریان را بشناسیم.

تحلیل احساسات

اکنون راه های زیادی برای کشف دیدگاه مشتری وجود دارد. یک روش رایج برای شناسایی مشتریان با داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل احساسات است. با کانسپت کاوی می توان فهمید که آیا مردم ایده خوبی در مورد برند دارند یا خیر.

به عنوان مثال، اگر توییت های افراد در مورد برند Z به طور مداوم مورد ارزیابی قرار گیرد، موارد مثبت یا منفی که مشتریان می توانند در هر زمان دنبال کنند.

فرض کنید روزانه هزاران نظر مانند زیر در مورد یک برند منتشر می شود. با این داده ها، مفهوم کاوی آسان می شود.

امروز از Z سفارش دادم بعد از واریز پول موجودی نداریم.اگر محصولی ندارید، چرا آن را برای فروش بگذارید؟ (منفی)

من عاشق نام تجاری Z هستم. پشتیبانی عالی، سرعت عالی، همه چیز خوب است (خوب).

مقادیر Z آنقدر زیاد است که هر بار که سایت شما را باز می کنم، از زندگی غمگین می شوم (منفی).

با تجزیه و تحلیل این شخصیت ها از طریق نرم افزار، می توان:

نقاط قوت و ضعف برند را می بینید

بهبود خدمات به مشتریان

بهبود کیفیت محصول

فرصت های جدیدی پیدا کرد

تمرکز شخصی

تبلیغات هدفمند و شخصی سازی شده این روزها به یک ضرورت برای کسب و کارها تبدیل شده است. ابزارهای کلان داده می توانند با تجزیه و تحلیل موقعیت جغرافیایی، تاریخچه مرور، تاریخچه کلیک، سابقه خرید و اولویت ها، تعیین کنند که کدام تبلیغات باید به کدام کاربران نشان داده شود.

نمونه معروف این نوع تبلیغات توسط گوگل انجام می شود. نمی دانم با تبلیغات گوگل کار کرده است یا نه. اما با این غول تبلیغاتی گوگل می توانید تبلیغات را به گونه ای هدفمند به مشتریان نشان دهید که چندین برابر بیشتر از روش های دیگر کار کند. حتما بخوانید: مفیدترین افزونه های وردپرس که باید نصب کنید

به عنوان مثال، می توانید یک کمپین تبلیغاتی در گوگل راه اندازی کنید و از آن بخواهید که تبلیغ شما را به مردان 23 تا 38 ساله که به بازاریابی دیجیتال علاقه دارند نشان دهد.گوگل با داده هایی که دارد، درخواست شما را بهتر هدف قرار می دهد و تبلیغات شما را به افراد مناسب نشان می دهد.

افزایش اثربخشی کمپین های تبلیغاتی

هنگامی که می خواهید یک کمپین پیامکی اجرا کنید، ابتدا باید به سه سوال مهم پاسخ دهید:

برای کی بفرستیم؟

کی ارسال کنیم؟

چه چیزی می توانیم پیشنهاد کنیم؟

این سه سوال را می توان به راحتی از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ پاسخ داد.

در روش سنتی با آزمون و خطا و تحلیل هوشمند مشخص می شود که مثلا ساعت 21 پیامکی برای مشتریان 20 تا 30 ساله رده سنتی ارسال می شود که شامل کد تخفیف 10 درصدی است. اما با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می توانید 10 پیامک هدفمند ایجاد کنید که می توانند در 10 زمان مختلف و با پیشنهادات مختلف ارسال شوند.

زیرا می دانیم کدام کاربر وقت آزاد دارد و چه چیزی می تواند او را به یک سرنخ یا مشتری تبدیل کند.

بهترین بودجه بازاریابی

تصمیم گیری و توزیع هزینه ها یک وظیفه چالش برانگیز برای مدیران کسب و کار است. قیف فروش در چه سطحی باید بیشتر باشد؟ کدام مرحله نیاز به هزینه ندارد؟ کدام کانال ها ارزش پول را دارند؟

پاسخ به هر یک از این سوالات و ده ها سوال دیگر نیازمند ساعت ها تحلیل و تحقیق است.گاهی موضوع پیچیده می شود. زیرا ردیابی سفر مشتری در چندین کانال، پلتفرم و دستگاه دشوار است.

به عنوان مثال، اگر کاربر صبح که سر کار است بفهمد فردا تولد مادرش است، در گوگل برای خرید هدیه تولد در رایانه شرکت جستجو کند و چند پست وبلاگ را بخواند، محصول کوچک را پیدا می کند، اما انجام می دهد. او چیزی نخرید

وقتی در تاکسی در راه هستید، محصولات مشابه دیگر را در تلفن همراه خود جستجو می کنید و چیزی نمی خرید.

در نهایت وقتی شب با همسرتان هستید، یکی از محصولاتی را که همسرتان در اینستاگرام دیده است، مشورت کرده و سفارش می دهند.

پیگیری این نوع کاربران و بهینه سازی بودجه بازاریابی در این مورد کار ساده ای نیست. زیرا موضوعات مختلف زیادی را در دستگاه های مختلف جستجو می کنید، در شبکه های اجتماعی اسکرول می کنید، صفحات فرود و صفحات محصول زیادی را می بینید و در نهایت یکی را انتخاب می کنید.

بهترین ابزار برای رسیدن به این هدف، سرویس Google Attribution است که با کمک داده های بزرگ و یادگیری ماشین، کاربران را رصد می کند.

اگر کسب و کاری دارید که برای حل یک مشکل به داده کاوی نیاز دارد یا صرفاً به دنبال بهبود هستید، باید یکی از راه حل های موجود را با توجه به سطح پیچیدگی اهداف خود انتخاب کنید.در بخش بعدی یک ابزار رایج را معرفی می کنیم.

ابزارهای داده کاوی برای مشاغل کوچک و متوسط

فهرست ابزارهای موجود در پایگاه داده بزرگ به قدری گسترده است که نمایش همه آنها در این مقاله غیرممکن است. برای اینکه یک دید کلی از این ابزارها داشته باشید، تصویر زیر مروری بر ابزارها و کاربرد آنها است. برای مشاهده تصویر بزرگتر کلیک کنید حتما بخوانید: KPI چیست؟ شاخصی برای سنجش عملکرد در دستیابی به اهداف

ابزارهای زیادی وجود دارد که با توجه به نیازها و اهداف خاص کسب و کارها، کار را برای کسب و کارهای خاص آسان می کند.

اما شاید هیچ یک از این ابزارها نیازهای شما را برآورده نکنند، زیرا شما داده هایی دارید که می خواهید مستقیماً خودتان آن ها را تجزیه و تحلیل کنید.

مثلا؛.

من یک فروشگاه اینترنتی لباس دارم. برند من در مجموع یک میلیون دنبال کننده در شبکه های اجتماعی دارد. می خواهم بدانم کاربران با تجزیه و تحلیل نظرات کاربران در سایت و شبکه های اجتماعی بیشتر به دنبال چه محصولاتی هستند و در مورد برند من چه فکری می کنند؟

در پاسخ به این نیاز می توان راه حل های مختلفی را پیشنهاد داد. اگر صاحب یک کسب و کار کوچک یا متوسط ​​هستید و می خواهید از داده های موجود بهره برداری کنید، پیشنهاد می کنیم از یک ابزار ساده و بدون کد مانند RapidMiner استفاده کنید.با RapidMiner می توانید از داده ها برای موارد زیر استفاده کنید:

تجزیه و تحلیل و طبقه بندی مشتریان

تحلیل صدای مشتری

پیش بینی تقاضا

فعالیت های متقلبانه و مشکوک را شناسایی کنید

بهینه سازی هزینه

پیش بینی خرید مشتری

مدیریت ریسک

استخراج اطلاعات مفید از داده های نوشته شده

سایر ابزارهای جایگزین در زیر پیشنهاد می شوند:

مدل IBM SPSS

Knime

نارنجی

SAS

معرفی این ابزارها به شرط جستجوی کلمات کلیدی برای یافتن راه حل های مورد نیاز مفید خواهد بود.

آینده کلان داده ها

کارشناسان علوم داده می گویند که هر فردی که در حال حاضر در یک شهر پیشرفته زندگی می کند و به دستگاه های دیجیتال دسترسی دارد، حدود 1.5 مگابایت داده در ثانیه تولید می کند. این تعداد هر روز در حال افزایش است و این داده ها به سرعت ذخیره می شوند.

Big Data به معنای دقیق آن چیز عجیبی نیست. در واقع ما انسان ها می دانیم که با داده های بیشتر می توانیم ارتباط بین پدیده ها را کشف کنیم، اما ابزار و بستر لازم برای این کار را نداریم.

به لطف اینترنت و ظهور فناوری های دیگر، این بستر فراهم شده است و در آینده نزدیک با گسترش اینترنت اشیا، سرعت و حجم تولید داده ها افزایش چشمگیری خواهد داشت.شکی نیست که کسب و کارها مجبور هستند به سمت فرآیندهای داده محور حرکت کنند، اما کسانی که موفق خواهند شد در اسرع وقت وارد این فضا خواهند شد.

پیش بینی شما برای آینده چیست؟ آیا داده ها آینده را تاریک یا روشن می کنند؟

..