داده های بزرگ (Big Data) مجموعه از تکنیک ها و تاکتیک هایی است که نیازمند شکل جدیدی از یکپارچگی هستند تا بتوانند ارزش های بزرگی را که در مجموعه های بزرگ، وسیع، پیچیده و متنوع داده پنهان شده اند، آشکار سازند.
از این رو با رشد روز افزون داده ها و نیاز به بهره برداری و تحلیل از این داده ها، بکارگیری زیرساخت های Big Data از اهمیت ویژه ای برخوردار شده است. این شرکت نیز در سال های اخیر با درک این موضوع، توانسته است گام های موثری در راستای تسلط به این حوزه بردارد و افتخار دارد که یکی از موسسات پیشرو در این زمینه در کشور باشد.
عبارت Big Data مدتها است که برای اشاره به حجمهاي عظیمی از دادهها که توسط سازمانهای بزرگ، کارخانجات، سازمان های دولتی و ... ذخیره و تحلیل ميشوند مورد استفاده قرار ميگیرد. اما به تازگي، این عبارت بیشتر برای اشاره به مجموعههای دادهاي بزرگی استفاده ميشود که به قدری بزرگ و حجیم هستند که با ابزارهای مدیریتی و پایگاههاي داده سنتي و معمولي قابل مدیریت نیستند.
برای ایجاد یک دید مناسب در خصوص کلان داده و اهمیت آن، جامعه ای را تصور کنید که در آن جمعیت بطور نمایی در حال افزایش است، اما خدمات و زیرساخت های عمومی آن نتواند پاسخگوی رشد جمعیت باشد و از عهده مدیریت آن برآید. چنین شرایطی در حوزه داده در حال وقوع است.
چالش های حوزه کلان داده
در بحث کلان داده، ما نیاز داریم که داده ها را به منظور استخراج اطلاعات، کشف دانش و در نهایت تصمیم گیری در خصوص مسائل مختلف کاربردی به صورت صحیح مدیریت کنیم. مدیریت داده ها عموما شامل 5 فعالیت اصلی میباشد.
جمع آوری
ذخیره سازی
جستجو
به اشتراک گذاری
تحلیل
تاکنون چالشهای زیادی در حوزه کلان داده مطرح شده است که تا حدودی از جنبه تئوری ابعاد مختلفی از مشکلات این حوزه را بیان میکنند. این چالش ها در ابتدا سه بعد اصلی حجم داده، نرخ تولید و تنوع به عنوان 3V’s مطرح شدند ولی در ادامه چالش های بیشتری در ادبیات موضوع توسط محققان مطرح شده است:
حجم داده (Volume): حجم داده ها به صورت نمایی در حال رشد می باشد. منابع مختلفی نظیر شبکه های اجتماعی، لاگ سرورهای وب، جریان های ترافیک، تصاویر ماهواره ای، جریان های صوتی، تراکنش های بانکی، محتوای صفحات وب، اسناد دولتی و ... وجود دارد که حجم داده بسیار زیادی تولید می کنند.
نرخ تولید (Velocity): داده ها از طریق برنامه های کاربردی و سنسورهای بسیار زیادی که در محیط وجود دارند با سرعت بسیار زیاد و به صورت بلادرنگ تولید می شوند. بسیاری از کاربردها نیاز دارند به محض ورود داده به درخواست کاربر پاسخ دهند.
تنوع (Variety): انواع منابع داده و تنوع در نوع داده بسیار زیاد می باشد که در نتیجه ساختارهای داده ای بسیار زیادی وجود دارد.
صحت (Veracity): با توجه به اینکه داده ها از منابع مختلف دریافت میشوند، ممکن است نتوان به همه آنها اعتماد کرد. مثلا در یک شبکه اجتماعی، ممکن است نظرهای زیادی در خصوص یک موضوع خاص ارائه شود.
اعتبار (Validity): با فرض اینکه دیتا صحیح باشد، ممکن است برای برخی کاربردها مناسب نباشد یا به عبارت دیگر از اعتبار کافی برای استفاده در برخی از کاربردها برخوردار نباشد.
نوسان (Volatility): سرعت تغییر ارزش داده های مختلف در طول زمان میتواند متفاوت باشد. در یک سیستم معمولی تجارت الکترونیک، سرعت نوسان داده ها زیاد نیست و ممکن است داده های موجود مثلا برای یک سال ارزش خود را حفظ کنند، اما در کاربردهایی نظیر تحلیل ارز و بورس، داده با نوسان زیادی مواجه هستند و داده ها به سرعت ارزش خود را از دست میدهند و مقادیر جدیدی به خود می گیرند. اگرچه نگهداری اطلاعات در زمان طولانی به منظور تحلیل تغییرات و نوسان داده ها حائز اهمیت است. افزایش دوره نگهداری اطلاعات، مسلما هزینه های پیاده سازی زیادی را دربر خواهد داشت که باید در نظر گرفته شود.
نمایش (Visualization): یکی از کارهای مشکل در حوزه کلان داده، نمایش اطلاعات است. اینکه بخواهیم کاری کنیم که حجم عظیم اطلاعات با ارتباطات پیچیده، به خوبی قابل فهم و قابل مطالعه باشد از طریق روش های تحلیلی و بصری سازی مناسب اطلاعات امکان پذیری است.
ارزش (Value): این موضوع دلالت بر این دارد که از نظر اطلاعاتی برای تصمیم گیری چقدر داده حائز ارزش است. بعبارت دیگر آیا هزینه ای که برای نگهداری داده و پردازش آنها میشود، ارزش آن را از نظر تصمیم گیری دارد یا نه. معمولا داده ها میتوانند در لایه های مختلف جابجا شوند. لایه های بالاتر به معنای ارزش بیشتر داده می باشند. بنابراین برخی از سازمانها میتوانند هزینه بالای نگهداری مربوط به لایه های بالاتر را قبول کنند.
تحلیل و مدیریت داده های عظیم (Big data)
با ورود به عصر اطلاعات و ارتباطات و آغاز استفاده از داده ها و اطلاعات به عنوان سرمایه های اصلی در حرکت علمی، اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی جوامع، سازمان ها و شرکت های مختلف و توسعه مشارکت افراد در جهان اینترنت و ارتباطات شبکه ای در دنیا، دغدغه ای بروز پیدا کرد که از جنس همین داده هایی بود که همه روز و با سرعت وحشتناک در دنیا و در عرصه های مختلفی که فناوری اطلاعات ورود پیدا کرده بود، تولید می شود و آن اینکه چگونه این حجم بزرگ و متنوع داده ها و اطلاعات را با توجه به ساختار هایی که در فضای فناوری اطلاعات وجود دارد، می توان مدیریت، کنترل و پردازش کرد و از آن در جهت بهبود ساختارها و سودآوری بیشتر بهره جست؟
شرکت رایان نت نمایندگی رسمی آی تی ریسرچز در ایران، ارایه دهنده طیف وسیعی از خدمات پردازش داده مبتنی بر فناوری های Big Data و فریمورک فدرتمند Hadoop می باشد.
این مجموعه با در اختیار داشتن نیروهای کارآمد و متخصص جوان و مجرب در امر توسعه و تولید نرم افزار با استفاده از آخرین دانش و تکنولوژی روز سعی نموده است
معرفی شرکت :
این مجموعه در سال 1386 با اخذ نمایندگی رسمی مرکز تحقیقات و شرکت بین المللی آی تی ریسرچز (IT Researches) فعالیت خود را در ایران آغاز نمود، شرکت بین المللی و مرکز تحقیقات IT researches یک کمپانی فعال در فناوری اطلاعات و تحقیقات علوم کامپیوتر مستقر در انگلستان است که با شعبه های متعدد در کشور های مختلف پهنای وسیعی از خدمات تجاری و علمی را بر پایه هوش مصنوعی به شرکتها و سازمانها در سراسر جهان ارائه می نماید.
خدمات این شرکت طیف وسیعی از راهکار های فناوری اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی را شامل می شود، هوش مصنوعی به سیستمهایی گفته میشود که میتواند واکنشهایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیهسازی فرایندهای تفکری و شیوههای استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند.
برخی از تخصص ها و تکنولوژی های مورد استفاده شرکت در انجام پروژه ها به شرح زیر است : شبکه های عصبی ، الگوریتم ژنتیک، سیستم های فازی، یادگیری ماشینی، داده کاوی، کلان داده، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پردازش صدا، هوش تجاری، سیستم های خبره و ...
ایمیل-مدیریت : Iran@itresearches.co.uk
ایمیل-پشتیبانی : support@itresearches.ir
ایمیل-ارتباطات : info@itresearches.ir
لینک مستقیم :
https://www.itresearches.ir/کلان-داده-داده-عظیم-یا-big-data
