داده‌ها به با ارزش‌ترین دارایی جهان تبدیل شده‌اند. پیشرفت در زمینه‌های مختلف اعم از قابلیت دسترسی و ظرفیت ابزارهای جمع‌آوری ، انتقال ، ذخیره‌سازی، تجزیه و تحلیل و عمل به داده‌ها ، جمع‌آوری اطلاعات و تبدیل آنها به دانش را آسان می‌کند.
جریان عظیم داده‌ای در فرایند دیجیتالی سازی
با رشد IoT ،جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از میلیاردها دستگاه در هر ثانیه در سراسر جهان، و ادامه دیجیتالی سازی مشاغل ، باعث شده‌است که جریان عظیم داده‌ای که به کلان‌داده معروف است تا سال ۲۰۲۲ به یک صنعت ۲۷۴ میلیارد دلاری تبدیل شود. بخش عمده‌ای از این مقدار ناشی از رشد هوش مصنوعی (AI) است که برای آموزش به سیستم‌ها ( از راه حل های تجزیه و تحلیل پیش بینی گرفته تا دستیارهای مجازی بسیار شخصی) به مقدار زیادی داده احتیاج دارد.
بینش عملی با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده ها
کلان‌داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل آن برای بدست آوردن بینش عملی، به یک منبع مهم برای شرکت‌های دولتی و خصوصی تبدیل شده‌است و تکامل ساخت نرم‌افزارهای ابری باعث می‌شود کلان‌داده و تجزیه و تحلیل پیشرفته بیش از هر زمان دیگری در دسترس باشد. در اینجا ۱۰ ترند کلان‌داده و تجزیه و تحلیل آن آورده شده‌است که باید در سال آینده به آنها توجه کنید.
Augmented analytics
طبق IBM ، آماده‌سازی داده‌ها تا ۸۰٪ از وقت ارزشمند تحلیلگران داده را اشغال می کند. در تجزیه و تحلیل افزوده هدف این است که این مشکل را با اتوماتیک کردن کارِ زمانبرِ آماده‌سازیِ داده‌ها برای تجزیه و تحلیل آنها، حل کند.
تجزیه و تحلیل افزوده به عنوان آینده هوش تجاری، فن‌آوری‌های آماری و زبانی را برای بهبود پروسه‌های مدیریت داده بکار میگیرد. با تولید بیشتر داده‌ها به مرور زمان ، پیش‌بینی می‌شود بازار تجزیه و تحلیل افزوده تا سال ۲۰۲۳ به ۱۸٫۴ میلیارد دلار برسد.
سردخانه‌ی ذخیره سازی داده‌ها و بهینه سازی ابر
داده‌ها هرگز از مد نمی افتند ، اما شرکت‌ها درگیر این هستند که با داده‌هایی که در سیلوهای داده و سیستم‌های قدیمی به دام افتاده‌اند چه کنند. فضای ذخیره‌سازی سرد که به عنوان سرویس ابری تحویل داده می‌شود ممکن است جوابگوی این دسته از مشکلات باشد. بهینه‌سازی سرویس‌های ابری برای راه‌حل‌های داده محور، روش ذخیره و تحویل اطلاعات سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. از آنجا که مقدار داده‌های بزرگ تولید شده بیش از کوئینتیلیون بایت را لمس می‌کند، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی سرد می‌توانند تا ۵۰٪ از هزینه‌های کلی ذخیره اطلاعات را کاهش دهد.
هوش مستمر
هوش مستمر (CI) خطوط داده را با تجزیه و تحلیل تصمیم‌گیری خودکار ادغام می‌کند ، که باعث می‌شود بینش کلان‌داده علاوه بر پشتیبانی از فرایند تصمیم‌گیری و تشویق به حرکت به سمت اتوماسیون‌سازی فرایندها، برای همه افراد در تجارت قابل دسترس باشد.
اگرچه یک روند در حال ظهور است، اما هوش مستمر راه‌حل‌های هوشمندانه متناسب با نیازها و انتظارات مشتری را ارائه می‌دهد. بررسی‌های گارتنر ازجمله پیش‌بینی استقرار هوش مستمر در ۵۰ درصد از سیستم‌های تجاری جدید تا پایان سال ۲۰۲۲، روند کلان‌داده را که انتظار می‌رود شتاب بگیرد، پیش‌بینی می‌کند.
بلاکچین
بیشترین بحث کهکلان‌داده را احاطه کرده است، در صحت و حریم خصوصی داده‌ها است. بلاکچین علاوه بر امکان قابلیت دسترسی به اطلاعات برای نودهای خود، می تواند امنیت کلان‌داده را نیز تضمین کند.
اگرچه یک روند در حال ظهور است، اما دیدن اینکه چگونه مدل‌های یادگیری هوش مصنوعی / یادگیری ماشین که در بالای لایه‌های داده تولید شده توسط بلاکچین که شفاف و غیرقابل تغییر عمل می‌کنند ، درست می شود بسیار جالب است. پیشگامانی که این روند را می‌پذیرند ، سرمایه‌گذاری خواهند کرد و سودهای کلانی کسب می‌کنند.
داده های تاریک(dark data)
اگرچه نقشه‌ی دیجیتال موجود، مقدار زیادی از کلان‌داده را ایجاد می‌کند ، اما سازمان‌ها در نهایت فقط از کسری از آن را استفاده می‌کنند. داده‌های باقیمانده در سیلوهای داده تاریک به دام می افتند.
داده های تاریک که به عنوان شبکه ای از داده‌های غیر ساختاری تعریف شده‌اند ، نه تنها یک تکه کوچک نیستند بلکه سریعترین رشد در بخش کلان‌داده هستند. آنها پتانسیل اطلاعاتی قابل توجهی در مورد رفتارهای مشتری ، تجزیه و تحلیل رقبا و بازارهای هدف برای دسترسی و طراحی استراتژی ، دارند.
محاسبه لبه
همه‌گیری کرونا، مدل جدیدی را برای تداوم تجارت الزام و مشاغل بیشتری را تحریک می‌کند تا فعالیت‌های خود را به ابر برسانند. همچنین این مدل مکمل افزایش دستگاه‌های اینترنت اشیا در سرتاسر اینترنت است
این نیاز باعث ایجاد یک مدل مرسوم از رایانش ابری شده است، محاسبات لبه‌ای که مهمترین داده‌ها را پردازش می‌کند و آنها را در مکانی که به راحتی برای حسگرهای اینترنت اشیا قابل دسترسی است قبل از انتقال به ابر ذخیره می‌کند .
کلان‌داده به عنوان سرویس
نرم افزار کلان‌داده-as-a-Service (BDaaS) انبارداری داده‌ها ، مدل‌های سرویس زیرساخت و پلتفرم را تحت یک پلتفرم یکپارچه گردآوری می‌کند تا تجزیه و تحلیل پیشرفته کلان‌داده را به طور کارآمد برای ایجاد بینش هوشمند تجاری ارائه دهد.
BDaaS آینده اقتصاد جهانی را پیش خواهد برد. توانایی بهره‌برداری ایمن از منابع اطلاعاتی حاضر در همه جا و بدون سرمایه‌گذاری زیاد در ایجاد یک مجموعه داده، برای موفقیت شرکت بسیار مهم خواهد بود.
تجزیه و تحلیل در زمان واقعی
تجزیه و تحلیل کلان‌داده، هوش تجاری منعطفی را تولید می کند. این می‌تواند به شناسایی تهدیدات امنیت سایبری کمک کند و عملکرد خدمات و برنامه‌های حیاتی مستقر در ابر را اندازه‌گیری کند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در زمان واقعی به یک داشبورد در زمان واقعی راه پیدا می‌کند و برای بسیاری از مشاغل یک روند بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسد.
هوش تجاری خودکار
تحلیلگران داده‌های شهروندان و هوش تجاری خودکار(BI) حرکت بی وقفه کلان‌داده را در انبارهای داده در سراسر زنجیره‌های ارزش پیش می برد. هوش تجاری خودکار به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا در یک چهارچوب مبتنی بر داده از طریق ERP ، برنامه نویسی مالی ، CRM و اتوماسیون بازاریابی ادغام شوند.
این امر به توسعه‌دهندگان برای ایجاد تجارب شخصی‌تر در غنی‌سازی اقدامات مبتنی بر کلان‌داده از طریق حلقه BI ، آزادی بیشتری می بخشد.
استراتژی‌های کلان‌داده
پیشرفت‌ها در سیستم‌های فرآیند زبان طبیعی (NLP) ذینفعان کلان‌داده را قادر می‌سازد تا کاربران را در داده‌های سفارشی مبتنی بر مکالمه درگیر کنند. استراتژی‌های کلان‌داده راهگشای آنها در صنایع مختلف از جمله مخابرات ، حمل و نقل ، خرده فروشی ، BFSI ، بیمه و تجارت الکترونیکی پویا است.
فاطمه بختیاری