7 چالش برتر داده های بزرگ و راه حل ها

کلان داده Big Data می‌تواند ابزاری انقلابی برای کسب‌وکارها در همه صنایع باشد، اما مانند همه ابزارها، اثربخشی آن به میزان استفاده از آن بستگی دارد – و استفاده از داده‌های بزرگ برای بسیاری از سازمان‌ها به‌ویژه دشوار است. برای رقابتی ماندن در یک چشم انداز به طور فزاینده داده محور، کسب و کارها باید یاد بگیرند که چگونه از پتانسیل داده های بزرگ سرمایه گذاری کنند. این مقاله به چالش‌های کلان داده‌ها می‌پردازد و به بررسی این موضوع می‌پردازد که چرا بسیاری از پروژه‌های کلان داده کمتر از انتظارات هستند. همچنین هفت مانع رایجی که شرکت ها با آن مواجه هستند را ارائه می دهد و نقشه راه برای غلبه بر آنها و استفاده حداکثری از داده های بزرگ را ارائه می دهد.

 

کلان داده/Big Data چیست؟

کلان داده چیزی بیش از اطلاعات در مقادیر زیاد است – به طور خاص، داده‌های بسیار بزرگ و پیچیده برای مدیریت یا پردازش با روش‌های مرسوم هستند. پردازش حتی کسری از میلیون ها ترابایت داده تولید شده روزانه، توان محاسباتی و ظرفیت ذخیره سازی قابل توجهی را می طلبد. همچنین کیفیت داده ها، مدیریت داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها تخصص دارد تا همه آن داده ها حفظ شود و پتانسیل آن باز شود.

حتی مقدار کمی از داده‌ها می‌تواند برای کسب‌وکارهایی که می‌دانند چگونه از آن برای کسب اطلاعات بیشتر درباره رفتار مشتری، عملکرد محصول و روندهای بازار استفاده کنند، مفید باشد – اما حجم کم داده نیز قابلیت اطمینان محدودی را ارائه می‌کند. همانطور که حجم نمونه بزرگتر تضمین می کند که آزمایش های علمی بیشتر نماینده دنیای واقعی هستند، داده های بزرگ نگاه بهتری به رویدادها و روندهای واقعی ارائه می دهند.

 

کلان داده “3 V”

“مفهوم کلان یا بزرگ” در کلان داده سه دسته اصلی را پوشش می دهد که به سه V معروف هستند – حجم/ Volume، سرعت/ Velocity و تنوع/ Variety :

• Volume/حجم این ساده‌ترین مورد از این سه مورد است، زیرا داده‌های بزرگ به طور طبیعی شامل مقادیر زیادی داده می‌شوند. مقیاس محض اطلاعات در این مجموعه داده‌ها، سیستم‌های ذخیره‌سازی و مدیریت معمولی را به طور موثر بی‌فایده می‌سازد.
• Velocity/سرعت. کلان داده از نظر سرعت یا سرعت جمع آوری و پردازش اطلاعات جدید نیز بسیار زیاد است. برای همگام شدن با سرعت اطلاعات، پردازش باید سریع باشد.
• Variety/تنوع. اطلاعات موجود در این مجموعه داده‌ها در قالب‌های مختلف از منابع متعدد – به عنوان مثال، دستگاه‌های صنعتی، کانال‌های رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها – می‌آیند و می‌توانند شامل متن، داده‌های فروش، ویدیوها، تصاویر یا اطلاعات حسگر باشند. این تنوع غنی تصویر کامل تری از آنچه کسب و کار می خواهد بفهمد ارائه می دهد.

این سه بعد راه مفیدی برای تفکر در مورد کلان داده و چالش های کار با آن فراهم می کند.

چالش های داده های بزرگ

این حجم، سرعت و تنوع داده‌ها می‌تواند کسب‌وکارها را بیشتر از همیشه پیش ببرد، اما اکثر پروژه‌های کلان داده شکست می‌خورند. در اینجا هفت مورد از رایج ترین دلایل و راه حل هایی برای کمک به غلبه بر این موانع آورده شده است.

1. امنیت سایبری و حریم خصوصی

امنیت یکی از مهم ترین خطرات کلان داده است. مجرمان سایبری به احتمال زیاد مشاغلی را هدف قرار می دهند که اطلاعات حساس را ذخیره می کنند و هر نقض داده می تواند هزینه، زمان، پول و شهرت داشته باشد. به طور مشابه، قوانین حفظ حریم خصوصی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده های اتحادیه اروپا (GDPR) جمع آوری مقادیر زیادی از داده ها را در حالی که استانداردهای حریم خصوصی کاربران را رعایت می کنند، دشوار می کند.

دید اولین گام برای امنیت و حفظ حریم خصوصی است. شما باید بدانید که چه چیزی را جمع آوری می کنید، کجا آن را ذخیره می کنید و چگونه از آن استفاده می کنید تا بدانید چگونه از آن محافظت کنید و با قوانین حفظ حریم خصوصی مطابقت کنید. کسب و کارها باید یک نقشه داده ایجاد کنند و ممیزی های منظم را برای اطلاع از تغییرات امنیتی و حریم خصوصی و اطمینان از به روز بودن سوابق انجام دهند.

اتوماسیون می تواند کمک کند. ابزارهای هوش مصنوعی (AI) می توانند به طور مداوم مجموعه داده ها و اتصالات آنها را برای شناسایی و مهار فعالیت های مشکوک قبل از هشدار به متخصصان امنیتی نظارت کنند. به طور مشابه، هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیند رباتیک می‌تواند با مقایسه شیوه‌های داده با مقررات قابل اجرا و برجسته کردن زمینه‌های بهبود، انطباق را خودکار کند.

2.  کیفیت داده ها

کیفیت داده ها – دقت، ارتباط و کامل بودن داده ها – یکی دیگر از نقاط دردناک رایج است. تصمیم گیری انسانی و یادگیری ماشینی به داده های کافی و قابل اعتماد نیاز دارد، اما مجموعه داده های بزرگتر احتمالاً حاوی نادرستی، سوابق ناقص، خطاها و موارد تکراری است. اصلاح نکردن مسائل کیفی منجر به تصمیمات ناآگاهانه و از دست رفتن درآمد می شود.

قبل از تجزیه و تحلیل کلان داده، باید از طریق ابزارهای پاکسازی خودکار که موارد تکراری، ناهنجاری ها، اطلاعات از دست رفته و سایر خطاها را بررسی و تصحیح می کند، اجرا شود. تنظیم استانداردهای خاص کیفیت داده و اندازه‌گیری منظم این معیارها نیز با برجسته کردن مکان‌هایی که تکنیک‌های جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها باید تغییر کند، کمک خواهد کرد.

3.  یکپارچه سازی و سیلوهای داده

تنوع داده های بزرگ به پر کردن برخی از شکاف های کیفی کمک می کند، اما مشکلات یکپارچه سازی را نیز معرفی می کند. کامپایل چندین نوع فایل از منابع مختلف در یک نقطه دسترسی می تواند با ابزارهای معمولی دشوار باشد. داده‌ها اغلب به سیلوها ختم می‌شوند که مدیریت آن‌ها آسان‌تر است، اما دید را محدود می‌کند و امنیت و دقت را محدود می‌کند.

ابزارهای ذخیره سازی و مدیریت ابری به شما امکان می دهند اطلاعات را بین پایگاه های داده جابجا کنید تا آنها را بدون فرآیندهای انتقال طولانی و پرهزینه ادغام کنید. مجازی‌سازی همچنین می‌تواند ادغام را آسان‌تر کند—ابزار مجازی‌سازی داده به شما امکان می‌دهد بدون جابجایی اطلاعات از منابع مختلف دسترسی داشته باشید و آن‌ها را مشاهده کنید، که علیرغم حجم و سرعت داده‌های بزرگ، دید را افزایش می‌دهد.

4.  ذخیره سازی داده ها

ذخیره داده های بزرگ می تواند یک چالش و پرهزینه باشد. کسب‌وکارها تنها در سه ماهه اول سال ۲۰۲۳ ۲۱.۵ میلیارد دلار برای زیرساخت‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی هزینه کرده‌اند، و یافتن فضایی برای ذخیره‌سازی حجم به‌سرعت در حال افزایش داده‌های بزرگ با سرعت رو به افزایش آن با ابزارهای متعارف، چالش‌برانگیز، کند و پرهزینه است.

دور شدن از فضای ذخیره‌سازی داخلی به نفع فضای ابری می‌تواند به شما کمک کند—برای آنچه استفاده می‌کنید بپردازید و در یک لحظه افزایش یا کاهش دهید، موانع تاریخی مدیریت کلان داده را از بین ببرید و در عین حال هزینه‌ها را به حداقل برسانید. اما ابر به تنهایی برای حفظ سرعت کافی نخواهد بود. فشرده سازی، کپی برداری، و مدیریت چرخه عمر خودکار داده ها می تواند به به حداقل رساندن نیازهای ذخیره سازی کمک کند، و سازماندهی بهتر – که توسط اتوماسیون نیز فعال شده است – امکان دسترسی سریعتر را فراهم می کند و می تواند اطلاعات تکراری یا قدیمی را به راحتی آشکار کند.

5. عدم تجربه

مسائل فنی ممکن است ساده‌ترین چالش‌ها برای تشخیص باشند، اما چالش‌های سمت کاربر نیز شایسته توجه هستند – و یکی از بزرگترین آنها فقدان تجربه کلان داده است. درک داده های بزرگ و مدیریت زیرساخت های پشتیبانی کننده آن نیازمند مهارتی است که در بسیاری از سازمان ها وجود ندارد. در سراسر کشور کمبود افراد جویای کار با مهارت‌هایی که شرکت‌ها به دنبال آن هستند وجود دارد، و این وضعیت بهتر نمی‌شود.

یک راه حل؟ به جای تمرکز بر استخدام های خارجی، استعدادهای داده را از درون نیروهای کار موجود پرورش دهید. فرصت‌های توسعه حرفه‌ای را ارائه دهید که به کارمندان برای گذراندن برنامه‌های آموزش علوم داده‌ای حقوق می‌دهد. مورد دیگر این است که به دنبال راه‌حل‌های تحلیلی کم‌کد یا بدون کد بگردید که به برنامه‌نویسان ماهر نیازی ندارند – به طور مشابه، نرم‌افزارهای آماده و راه‌حل‌های کلان داده‌های منبع باز رایج‌تر از همیشه هستند و استفاده از داده‌های بزرگ را بدون نیاز به آسان‌تر می‌کنند. تجربه گسترده

6.  تفسیر و تجزیه و تحلیل داده ها

به راحتی می توان فراموش کرد که کلان داده یک منبع است، نه یک راه حل – باید بدانید که چگونه اطلاعات را تفسیر و به کار ببرید تا ارزش هزینه و پیچیدگی آن را داشته باشد. با توجه به اندازه انبوه این مجموعه داده ها، تجزیه و تحلیل می تواند زمان بر و دشوار باشد تا با رویکردهای مرسوم به درستی انجام شود.

AI کلید اینجاست. کلان داده ها برای تجزیه و تحلیل سریع و دقیق دستی بسیار بزرگ و متنوع هستند. انسان‌ها نیز احتمالاً گرایش‌ها و ارتباطات ظریف در دریای اطلاعات را از دست می‌دهند. هوش مصنوعی در انجام وظایف با جزئیات و داده های سنگین برتری دارد و آن را به ابزاری عالی برای استخراج بینش از داده های بزرگ تبدیل می کند. البته خود هوش مصنوعی فقط یک ابزار است و مستعد خطا نیز هست. از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی به عنوان نقطه شروع استفاده کنید، سپس با تحلیلگران متخصص انسانی بررسی و اصلاح کنید تا مطمئن شوید که بر اساس اطلاعات دقیق و مرتبط عمل می کنید.

7.  مسائل اخلاقی

کلان داده ها همچنین با برخی نگرانی های اخلاقی همراه است. جمع آوری این مقدار اطلاعات به معنای افزایش احتمال اینکه اطلاعات شخصی قابل شناسایی بخشی از آن باشد، افزایش می یابد. علاوه بر سوالات در مورد حریم خصوصی کاربر، سوگیری در داده ها می تواند منجر به هوش مصنوعی مغرضانه شود که تعصبات انسانی را حتی بیشتر می کند.

برای جلوگیری از نگرانی‌های اخلاقی، کسب‌وکارها باید یک کمیته اخلاق داده‌ها تشکیل دهند یا حداقل یک فرآیند بازبینی اخلاقی منظم برای بررسی سیاست‌های جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها داشته باشند و اطمینان حاصل کنند که شرکت به حریم خصوصی افراد تجاوز نمی‌کند. پاک کردن داده های شناسایی عواملی مانند نژاد، جنسیت و …. نیز به حذف اطلاعات مستعد تعصب از معادله کمک می کند.

در حالی که اندازه یکی از قوی‌ترین دارایی‌های کلان داده است، به این فکر کنید که آیا به همه اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌کنید نیاز دارید یا خیر – ذخیره نکردن جزئیاتی که هدف خاصی برای ارزش افزوده ندارند، زمینه‌هایی را که ممکن است از خطوط اخلاقی عبور کنید به حداقل می‌رساند.

 

از بین بردن چالش ها برای موفقیت با کلان داده 

کلان داده یک مسئله پیچیده است. حجم و تنوع بسیار زیاد داده ها و سرعت جمع آوری آن، چالش های فنی را برای شرکت هایی ایجاد می کند که به دنبال ایجاد زیرساخت برای پردازش، ذخیره و تجزیه و تحلیل آن هستند. ماهیت کار همچنین نیاز به تخصص دارد که همیشه به راحتی به دست نمی آید. در نتیجه، اکثر پروژه های کلان داده با شکست مواجه می شوند. اما بازده آن نیز بزرگ است و شرکت‌هایی که به‌صورت استراتژیک به داده‌های بزرگ نزدیک می‌شوند و از موانع رایج جلوگیری می‌کنند یا بر آن‌ها غلبه می‌کنند، می‌توانند از وعده داده‌های بزرگ سرمایه‌گذاری کنند.

 

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Tableau

 

tableau desktop download