Big Data چیست؟ بررسی نحوه کار و کاربردهای بیگ دیتا

برای پاسخ به سوال این بیگ دیتا (big data) چیست، چند روز درگیر بودیم تا بتوانیم مقاله ای برایتان تدوین کنیم تا هم به آسانی آن را درک کنید و هم مثال های ملموسی از آن را ارائه دهیم. خوشخبتانه مقاله ای که انتظارش را داشتیم را برایتان تهیه کردیم و از این که قرار است شما در این مقاله همراه ما باشید تا باهم با مفهوم بیگ دیتا آشنا شویم، خوشحالیم. پس ادامه این مقاله را از دست ندهید، چرا که این اطمینان را می توانیم به شما بدهیم که هیچ نکته ای را از کلان داده باقی نخواهیم گذاشت و شما چه فروشنده باشید و چه ارائه دهنده خدمات، بیگ دیتا به شما کمک می کند مشتریان هدف را به سمت خود بکشید و بیشتر بفروشید.

بیگ دیتا حجم عظیمی از اطلاعات و داده ها است که از رسانه ها و کانال های مختلف به دست می آید و می توان از آن ها در بخش های مختلف استفاده کرد؛ مانند: تبلیغات، رشد کسب و کار، سیاست و ...

بیگ دیتا چیست؟

توضیح مفهوم بیگ دیتا کمی زمان بر اما شیرین است؛ کمی حوصله به خرج دهید تا با این بحث شیرین بیشتر آشنا شویم.

برایتان پیش آمده است که دنبال یک محصول در اینترنت باشید و پس از آن هرجا که رفتید تبلیغات آن محصول را مشاهده کنید؟ هیچ می دانستید که هیچ کدام از این ها اتفاقی نیستند؟ با ذکر یک مثال داستان را برایتان روشن تر می کنیم. احتمالا از این الگوریتم آگاه هستید که شبکه اجتماعی مانند اینستاگرام بر اساس علاقه مندی های شما پست ها را به شما نشان می دهد. شبکه های اجتماعی و موتورهای جستجو اطلاعات علاقه مندی ها و بازدید های شما را از صفحات مختلف به دست می آورند و بر اساس آن ها صفحاتی را به شما نشان می دهند. اما این کار به چه دردی می خورد؟ زمانی که شما پست هایی را مشاهده می کنید که به آن ها علاقه دارید، احتمال خریدتان بالاتر می رود. بسیاری از شرکت ها از این داده ها و اطلاعات استفاده می کنند و پست ها و محصولاتی را به شما نشان می دهند تا فروششان بیشتر شود. اما قضیه به این سادگی نیست! از بیگ دیتا در سیاست هم استفاده می شود. احتمالا شما هم شنیده اید که مثلا فیس بوک اطلاعات کاربرانش را فروخته است. اما چه کسانی بابت این اطلاعات پول می دهند و چرا؟

آفرین؛ حدستان درست است. یکی از این افرادی که بابت به دست آوردن این اطلاعات حاضر به پرداخت مبالغ زیاد هستند، سیاست مداران هستند. یکی از این سیاست مدارانی که بابت بیگ دیتا هزینه زیادی پرداخت کرد، ترامپ بود! ترامپ از اطلاعات کاربران در شبکه های اجتماعی و موتورهای جستجو استفاده کرد و از آن ها برای اهداف تبلیغاتی خودش استفاده کرد و توانست با مهندسی کردن تبلیغات، بیشترین تاثیر را از تبلیغات داشته باشد و برای ریاست جمهوری آمریکا، موفقیت به دست آورد. احتمالا شما هم فکر می کنید که این کار یک تقلب است؛ اما این کار غیرقانونی نبود، بلکه ترامپ توانست از این خلا قانونی به نفع خودش استفاده کند.

بیگ دیتا دادهای عظیمی را از افراد زیاد دارد که این داده ها از منابع مختلف به دست آمده است. این داده ها به قدری زیاد هستند که نمی توان از آن ها به راحتی سردرآورد و حتما نیاز به افراد متخصص در زمینه علوم داده (دیتاساینس) دارد. احتمالا تا اینجا مفهوم بیگ دیتا را درک کرده اید اما می خواهیم قضیه را کمی تخصصی تر بیان کنیم.

بیگ دیتا یا کلان داده حجم عظیمی از اطلاعات داده محور است که ویژگی مشخص دارند و برای هدف خاصی جمع آوری شده اند. در چندسال گذشته اطلاعات با حجم بالا روی سرورها و قطعات الکترونیکی ذخیره می شدند که این کار هزینه زیادی را طلب می کرد و همین دلیل کافی بود تا هر کسب و کاری نتواند کلان داده جمع آوری کند و این کار به سازمان های دولتی و بزرگ محدود میشد. اما با گذشت زمان و پیشرفت کردن تکنولوژی و دسترسی آسان تر به ابزارهای ذخیره سازی ارزان و با حجم بالا، کسب و کارها این امکان را پیدا کرده اند که بتواند کلان داده جمع آوری کنند و آن ها را تحلیل کنند و از آن ها برای استراتژی های مدیریتی و تصمیم های سازمانی و نیز بازاریابی و توسعه کسب و کارشان استفاده کنند. صنایع و سازمان های مختلفی هستند که از بیگ دیتا استفاده می کنند، مانند صنایع پزشکی، نظامی، سیاسی و اقتصادی.

ویژگی‌های بیگ دیتا

برای آن که بتوانیم به یک سری داده ها، از نام بیگ دیتا استفاده کنیم، باید یک سری ویژگی ها و استانداردها را بشناسیم. این ویژگی ها را در زیر برایتان آورده ایم:

برخورداری از حجم زیاد

زمانی که از واژه حجم زیاد در داده های کلان استفاده می کنیم، منظورمان واقعا حجم زیاد است! نه یک سری اکسل که اطلاعاتی را در خودش جای داده است. حجم این داده ها باید به قدری بزرگ باشد که به آسانی و با ابزارهای معمولی نتوان آن ها را تحلیل کرد (در این صورت اصلا نیاز به دانشمندان این حوزه نبود و هرکسی می توانست این داده ها را تحلیل کند). بسیاری از افراد هستند که می گویند حجم این داده ها باید در اندازه پتابایت باشد (هر پتابایت چیزی در حدود ۱۰۲۴ ترابایت است)؛ که این تصور درست نیست! دلیل این حرفمان این است که این اندازه به نوع داده بستگی دارد و حجم فیلم یا تصویر با حجم متن قابل قیاس نیست.

داشتن فاکتور نرخ تولید بالا

منظورمان از داشتن فاکتور نرخ تولید بالا این است که داده ها به صورت مقطعی نباشند و به صورت مستمر تولید شوند و بتوانند حجم اطلاعات را به صورت مداوم افزایش دهند. یکی از مثال های بارزی که برای این فاکتور می توانیم ارائه دهیم، شبکه های اجتماعی است. از آنجایی که میلیون ها نفر در شبکه های اجتماعی فعالیت می کنند، به همین علت نرخ تولید بالا است.

انعطاف پذیری در تغییرپذیری و برخورداری از تنوع زیاد

اطلاعات لزوما یک دست و در یک نوع نیستند. منظورمان از تنوع اطلاعات، ویدیو، عکس یا متن بودن آن نیست؛ بلکه چیزی فراتر از آن است. روزانه پست ها و استوری های مختلفی در اینستاگرام تولید می شود که هرکدام اطلاعات مختلف دیگری را به ما می دهند؛ مثلا شما ساعت و زمان انتشار پست و محتوای پست منتشر شده و واکنش کاربران نسبت به آن. در توییتر نیز اینگونه است. معمولا در اینستاگرام و توییتر با پست هایی مواجه می شوید که از شما یک سری اطلاعات در رابطه با شهرتان، خاطراتتان، سن و … را از شما می خواهند که به نظر اطلاعات ساده ای به نظر می رسد، اما این احتمال بسیار قوی است که این اطلاعات در جای دیگری استفاده شوند.

صحت داده ها

این بسیار اهمیت دارد که داده هایی که قرار است آن ها را تحلیل کنیم، صحت داشته باشند. اگر اطلاعاتی که جمع آوری شده اند صحت کافی را نداشته باشند، در این صورت استراتژی هایی که قرار است بر پایه این داده ها صورت بگیرد، به درد نمی خورد! البته کسب اطمینان از صحت اطلاعات، استاندارد ها و شاخص های بسیار پیچیده و تخصصی دارد که مانع از این می شود که تحلیل گران به خطا بروند.

اطمینان داشتن از صحت داده ها، در مرحله فیلتر کردن داده ها اهمیت بیشتری پیدا می کند. پایه و اساس مراحل بعدی، است.

ارزش داشتن

هر داده ای با ارزش نیست. تنها برخی از داده ها هستند که ارزش دارند و برای تشخیص آن که داده ای باارزش است یا نه، باید این سوال را پرسید: چگونه می توان داده ها را برای استخراج کردن چیزی با معنی در رابطه با اهداف کسب و کارها به کار گرفت؟

داده ای ارزشمند به حساب می آید که سازمان را برای رسیدن به این هدف یاری کند وگرنه یک داده بی ارزش و هرز است. معمولا در سازمان و شرکت ها شاهد تولید حجم زیادی از داده ها هستیم که برعکس تصور بسیاری از مدیران، داده هایی هرز هستند.

میزان و حجم یا فناوری در big data یعنی چه؟

زمانی که ما واژه بیگ دیتا را می شنویم، این تصور را داریم که حتما باید حجم داده ها زیاد باشد، اما لزوما همیشه اینگونه نیست! در بسیاری از موقعیت ها، بیگ دیتا فناوری خاصی است که کار ذخیره سازی و پردازش اطلاعات زیادی را انجام می دهد.

اگر یک ارائه دهنده خدمات میزبانی از اصطلاح بیگ دیتا استفاده کند، بهتر است این نکته را بدانید که احتمالا این واژه به فناوری خاصی اشاره می کند و یک سازمان برای رسیدگی به حجم دادهای کلان و ذخیره کردن آن نیاز دارد.

نگاهی به ساختار کلان داده

برای آن که بیگ دیتا را در دیتابیس های سنتی بارگذاری کنید و از آن ها برای تحلیل استفاده کنید، نیاز به هزینه های زیادی وجود دارد و به همین دلیل روش های جدیدتری برای تحلیل بیگ دیتا به وجود آمد که در آن الگو ها و حجم داده ها کمتر مورد توجه قرار می گیرد. در روش نوین داده کاوی، داه های خام در محلی جمع می شوند و توسط ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی بررسی می شوند تا با استفاده کردن از الگوریتم های پیچیده، الگوهایی که تکراری هستند را پیدا کنند و داده ها را تحلیل کنند. مزیتی که این روش دارد، این است که دیگر لزومی به پردازش کردن تک تک داده ها به صورت مستقل نیست و استفاده از نتیجه خروجی الگوریتم هایی که استخراج شده اند، کافی است.

بیگ دیتا چگونه کار می کند؟

همانطور که گفتیم بیگ دیتا از پایگاه های داده و منابع مختلف اطلاعات به دست می آید و کسب این اطلاعات به تنهایی کافی نیست و زمانی ارزشمند است که تحلیل شوند. از آن جایی که حجم این اطلاعات بسیار وسیع است، به همین دلیل ما نمی توانیم آن ها را به صورت دستی بررسی کنیم. برای بررسی و تجزیه و تحلیل این داده ها، باید از سیستم های کامپیوتری و ابزارهایی که در این حوزه وجود دارد، استفاده کنید. برای مثال معروف ترین نرم افزاری که وجود دارد، مجموعه نرم افزاری Apache Hadoop نام دارد که به شما این امکان را می دهد که بتوانید اطلاعات را به روش خاص تحلیل کنید. Hadoop پلتفرمی است که مجموعه ای از ابزارها را دارد. این ابزارها از توان پردازشی چندین کامپیوتر برای تحلیل داده ها استفاده می کنند. البته Hadoop از متدها و روش های مختلفی برای تحلیل داده ها استفاده می کند؛ یکی از این متدهایی که استفاده می کند، مدل برنامه نویسی نگاشت کاهش (MapReduce) است.

در این نرم افزار مکانیزم حرفه ای و الگوریتم های ظریف و معادلاتی استفاده شده است که این توانایی را به نرم افزار می دهد که بتواند تجزیه و تحلیل را در مقیاس پتابایت انجام دهد. گوگل و یاهو از جمله موتورهای جستجویی هستند که از این ابزار و مشابه آن را استفاده می کنند و از آن برای پیشبرد اهداف تجاری خودشان استفاده می کنند.

واقعیت این است که کلان داده پیچیدگی های خاص خودش را دارد و کسب و کارهای کوچک به تنهایی قادر نیستند اقدام خاصی در این رابطه انجام دهند، اما می توانند با کمک گرفتن از سازمان های دیگر، در این مسیر حرکت کنند. تعدادی شرکت وجود دارند که این سرویس را به مشتریان ارائه می دهند.

به صورت کلی اگر بخواهید از کلان داده بهره مند شوید، باید سه نکته را در نظر داشته باشید:

• برخورداری از فضای کافی برای ذخیره سازی اطلاعات
• داشتن امکاناتی مانند ابزارهای تجزیه و تحلیل
• داشتن تخصص و دانش در زمینه استفاده صحیح از نتایج تجزیه و تحلیل

توصیه ما این است که اگر شما یکی کسب و کارهای کوچک یا متوسط هستید و می خواهید از بیگ دیتا یا داده های موجود بهره برداری کنید و کسب و کارتان را توسعه دهید، از ابزارهای ساده تری که وجود دارد، استفاده کنید. یکی از این ابزارهای ساده، رپیدمایندر است. RapidMiner امکانات و ویژگی های زیر را برایتان فراهم می کند:

• بتوانید مشتریان را تحلیل کنید و دسته بندی کنید
• صدای مشتریان را تحلیل کنید (نظرات و انتقادات مشتریان که در کانال های مختلف وجود دارد)
• میزان تقاضا را پیش بینی کنید
• از فعالیت های مشکوک و تقلب هایی که انجام می شود، آگاه شوید.
• قیمت ها را بهینه سازی کنید
• خرید مشتریان را پیش بینی کنید
• مدیریت ریسک انجام دهید
• اطلاعات کاربردی از داده های نوشتاری را استخراج کنید

البته ابزارهای دیگری نیز وجود دارند که می توانید از آن ها استفاده کنید؛ مانند:

• IBM SPSS Modeler
• Knime
• Orange
• SAS

البته این ابزارها برای تعیین کلمه های هدف مفید هستند تا بدانید که باید روی چه کلیدواژه ای سرمایه گذاری کنید.

بیگ دیتا چه کاربردهایی در بازاریابی دارد؟

فکر می کنیم که این بخش جذاب ترین بخش این مقاله باشد. کسب و کارها (البته منظورمان کسب و کارهای بزرگ است) از طریق روش های مختلفی می توانند داده های کلان را به دست آورند و یکی از روش های متداولی که وجود دارد، اطلاعات خود کسب و کار است که به وسیله مشتریان و کاربرانی که وارد سایت می شوند، به دست می آید. روش های دیگری که از آن برای به دست آوردن اطلاعات استفاده می شود، گوگل آنالتیکس و سرچ کنسول است.

ابزاردیگری که برای به دست آوردن اطلاعات وجود دارد، ابزار Social listening است. برخی از شرکت ها وجود دارند که اطلاعات بیشتر را از شرکت های بزرگ تر خریداری می کنند. پس از جمع آوری این اطلاعات، از هوش مصنوعی و متخصصان آمار و دیتا استفاده می کنند و این اطلاعات را تجزیه و تحلیل می کنند و در موارد زیر استفاده می کنند:

به کمک تحلیل رفتار مشتری، خدمات مشتریان را بهبود می دهند

یکی از نرم افزارهایی که داده های زیادی دارد و می تواند ویژگی بیگ دیتا را داشته باشد، نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری یا CRM است. به کمک تحلیل کلان داده می توانید اطلاعات این نرم افزار را تجزیه و تحلیل کنید و از آن ها برای بهبود دادن خدمات مشتریان استفاده کنید و بر اساس شناخت رفتارهای مشتریان، خدمات متناسب با نیاز و علاقه آنان را ارائه دهید.

شخصی سازی کردن پیشنهادات

گفتیم که به کمک نرم افزارهای مخصوص می توان رفتار مشتریان و علاقه مندی های آنان را بررسی کرد و به دست آورد. شما می توانید از این علاقه مندی مشتریان استفاده کنید و بر اساس علاقه مندی آن ها، پیشنهاد خرید یا خدمات را بدهید. طبیعی است که این کار شانس فروش شما را افزایش می دهد.

بگذارید با یک مثال قضیه را برایتان بازتر کنیم. تصور کنید که شما یک سایت فروشگاهی آنلاین دارید که از شیر مرغ تا جون آدمیزاد را می فروشید. زمانی که شما بدانید کدام مشتری شما بیشتر از دسته بندی خرید می کند، بهتر می توانید تبلیغات خودتان را انجام دهید. فرض کنید که یک مشتری دارید که بیشتر از لوازم آرایشی و بهداشتی خرید کرده است. شما طبیعتا تخفیف های مرتبط با این دسته بندی را برای این مشتری ارسال کنید بازدهی بهتری را خواهید گرفت، اما اگر تخفیفات و پیشنهادات مرتبط با دسته بندی لوازم جانبی خودرو مانند روغن موتور را بفرستید، احتمال فروش به این مشتری بسیار پایین است. اگر حالا تصور کنید یکی از مشتریان شما خریدهای قبلی که انجام داده است، مام ضدعرق و اسپری بدن بوده است، در صورتی که شما تخفیف های عطر و ادکلن را به این مشتری اطلاع رسانی کنید، در این صورت می توانید این انتظار را داشته باشید که این تبلیغ، منجر به فروش شود.

بخش بندی بازار

تصور کنید که شما می خواهید یک محصول مانند کفش را تولید کنید. شما باید ابتدا باید این را بدانید که می خواهید کفش برای کودکان تولید کنید یا بزرگسالان، کفش زنانه می خواهید تولید کنید یا مردانه، این کفش مجلسی خواهد بود یا اسپورت یا کفش کوهنوردی. پس از آن که محصولی که می خواهید تولید کنید را انتخاب کردید، باید بازار را بسنجید و بدانید که مخاطب هدف شما، چه چیزی نیاز دارد و چه چیزی می خواهد. در این صورت می توانید محصولی را طراحی کنید که بازار هدف شما به آن علاقه دارد و می توانید به راحتی فروش انجام دهید. زمانی از بخش بندی بازار صحبت می کنیم یعنی گروهی از مشتریانی که نیازها و خواسته های مشابهی دارند. برای مثال اگر کفش مجلسی زنانه تولید کنید، می توانید چند نیاز مشتری را پیش بینی کنید؛ مانند: راحتی، شیک بودن و زیبایی، استحکام و کیفیت بالا، قیمت مناسب، به روز بودن و… . به کمک بیگ دیتا می توانید اطلاعات بیشتری را به کمک الگوریتم های پیشرفته به دست آورید.

سیستم های توصیه گر

احتمالا شما هم زمانی که به اکسپلور اینستاگرام یا یوتیوب سر می زنید، احساس می کنید که در یک مثلث برموردا گیر کرده اید و نمی توانید از آن خارج شوید. علت این امر این است که پست هایی که به شما نشان داده می شود، بر اساس علاقه مندی های شما است و به همین دلیل شما بازدید بیشتری از آن پست ها انجام می دهید و تعامل بیشتری هم خواهید داشت. تمام این ها به کمک بیگ دیتا و هوش مصنوعی انجام می شود.

سئو

اطلاعاتی مانند سرچ های کاربران، صفحاتی که با کلمات کلیدی مورد نظرشان از آن بازدید می کنند، تایم آن سایت و … همه جزو بیگ دیتا هستند که شما می توانید به کمک این اطلاعات سایتتان را بهینه سازی کنید و از این کار برای افزایش فروش استفاده کنید.

ایجاد پرسونای مشتریان

زمانی که از پرسونای مشتریان صحبت می کنیم، منظورمان این است که مخاطبان ما چه کسانی هستند؟ اکثریت آن را زنان تشکیل می دهند یا مردان؟ سن مخاطبان بیشتر در چه بازه ای است؟ تحصیلات و علاقه مندی های آنان چه چیزی است و چه نیازهایی دارند؟ این اطلاعات تاحدی از مخاطب به شما شناخت می دهد اما کافی نیست و شما به اطلاعات بیشتری برای فروش نیاز دارید. بیگ دیتا اطلاعات بیشتری از مشتریان را در اختیار شما قرار می دهد و به شما این امکان را می دهد که تبلیغات هدفمندتری انجام دهید. در پرسونای مشتریان قرار است به سوالات زیر پاسخ دهیم:

• مخاطب هدف ما کدام دسته از مشتریان است؟
• مشتریان چگونه موفق به پیدا کردن ما می شوند؟
• واکنش مشتریان به ایمیل های تبلیغاتی ما چیست؟
• ارتباط آنلاین ما با مشتریان به چه صورت است؟
• شبکه های اجتماعی

میزان اطلاعاتی که در شبکه های اجتماعی تولید می شود، بسیار زیاد است و به همین دلیل اطلاعات بسیار خوبی را می توان از این داده ها به دست آورد. یکی از اطلاعاتی که شبکه های اجتماعی به شما می دهد، اطلاع از ترندهای روز است. زمانی که شما از آن چه در لحظه اتفاق می افتد اطلاع داشته باشید، می توانید موج سواری کنید و توجه مخاطبان زیادی را به دست آورید. ابزارهای Social listening که از بیگ دیتا ساخته شده اند، اطلاعات لازم برای کسب و کارهای مختلف را می توانند در اختیارشان قرار دهند.

بهبود و توسعه KPI

بسیاری از سایت ها داده ها و اطلاعات زیادی دارند که بررسی کردن این اطلاعات کار آسانی نیست. KPI یا شاخص کلیدی عملکرد مهم ترین کاری است که در بازاریابی عملکرد انجام شود، اما زمانی که حجم داده ها بالا است، قضیه مشکل خواهد بود. شما می توانید از ابزارهای تحلیل دیتا استفاده کنید و KPI را محاسبه کنید و از این روش آن را بهبود و توسعه دهید.

استارت آپ ها

زمانی که شرکتی تازه شروع به کار می کند، هیچ اطلاعاتی در دست ندارد و نمی تواند در نقطه صفر شروع، از آن اطلاعات استفاده کند، اما می تواند از کلان داده هایی که از کسب و کارهای قبلی و کسب و کارهای مرتبط دیگر به دست آمده است استفاده کند و از آن ها برای تحلیل کردن بازار و رفتار مشتریان استفاده کند.

قیمت گذاری

تعیین کردن قیمت نهایی یک محصول یک فرایند تخصصی و پیچیده ای است که فاکتورهای زیادی در آن دخیل هستند. معمولا قیمت نهایی که برای یک محصول در نظر گرفته می شود، پروسه پیچیده ای را طی می کند، اما برخی از کالاها و خدمات نیز هستند که نیاز به قیمت گذاری لحظه ای دارد و شما باید به صورت روزانه شرایط بازار را تحلیل کنید و رقبایتان را رصد کنید. معمولا برای فرایند قیمت گذاری از بیگ دیتا و تحلیل های آن هم استفاده می شود.

دیجیتال مارکتینگ

یکی از مواردی که بیگ دیتا در آن کاربرد دارد، دیجیتال مارکتینگ است. اما از بیگ دیتا برای دستیابی به چه اهدافی در دیجیتال مارکتینگ استفاده می شود؟

شناخت پرسونای مشتریان (که در بالاتر به صورت مفصل توضیح دادیم)

• عقیده کاوی مشتریان
• بهینه کردن هزینه ها
• افزایش دادن تاثیر تبلیغات
• تعیین هدف اختصاصی

عقیده کاوی مشتریان:

این کار بیشتر برای شنیدن صدای مشتریان به کار می رود. یعنی شما مدام دیدگاه ها و نظرات مشتریان را بررسی کنید و ببینید که مشتریان نسبت به برند شما چه نظری دارند یا انتقادهایی انجام می دهند.

تعیین کردن هدف به صورت اختصاصی

یکی از ضرورت های تبلیغاتی که وجود دارد، انجام تبلیغات به صورت هدفمند است. کلان داده برای انجام تبلیغات به صورت هوشمند و هدفمند به کمک می آید. از ابزارهای بیگ دیتا می توانید استفاده کنید و موقعیت جغرافیایی کاربران را بررسی کنید، سوابق سرچ ها و بازدید صفحات کاربران، سوابق کلیک هایی که انجام داده اند و لایک ها را بررسی کنید و در نهایت استراتژی لازم برای نمایش تبلیغات به کاربران را تدوین کنید.

یکی از بهترین مثال هایی که در این مورد وجود دارد، تبلیغات گوگل است؛ شما می توانید به راحتی یک کمپین تبلیغاتی اجرا کنید و جامعه هدف خودتان را آقایانی انتخاب کنید که فرضا به حوزه املاک علاقه دارند و بین رنج سنی 30 تا 40 سال هستند.

کمپین های تبلیغاتی پربازده اجرا کنید

برای آن که تبلیغاتی که اجرا می کنید، بازدهی بیشتری داشته و سرمایه گذاری که انجام می دهید از بین نرود، باید چند مورد را در نظر داشته باشید و با توجه به آن اجرا کنید:

• مخاطب هدف من چه کسی باشد و چه کسانی تبلیغات من را مشاهده کنند؟
• تبلیغاتم را صبح ارسال کنم، ظهر، عصر یا شب؟
• چه چیزی برای مخاطب هدف من جذاب است؟

این سوال ها به نظر ساده می رسد، اما واقعیت این است که برای آن که پاسخ دقیق و درست این سوالات را به دست آورید، باید از راه آزمون و خطا بروید تا این را متوجه شوید که موثرترین کار برای تبلیغات شما چیست. اما راهی که شما را سریع تر به مقصد می رساند و به شما کمک می کند بدون آن که خودتان را درگیر آزمون و خطا کنید، موثرترین تبلیغات را انجام دهید، کلان داده است. کلان داده به شما این امکان را می دهد که بتوانید برای مثال 15 نوع تبلیغ مختلف ایجاد کنید و گروه های مختلفی را مورد هدف قرار دهید و بتوانید از هرکدام از این دسته ها، بالاترین بازدهی را دریافت کنید.

بودجه بازاریابی را بهینه سازی کنید

این موضوع را نمی توان انکار کرد که یکی از مهم ترین کارهایی که باید انجام شود، مدیریت کردن بودجه بازاریابی است. مدیران بازاریابی همیشه با این موضوع چالش دارند. اگر با قیف بازاریابی آشنا باشید، می دانید که این قیف چند مرحله دارد و شما باید این استراتژی را تدوین کنید که بیشترین هزینه را روی کدام مرحله قیف فروش بگذارید و در کدام مرحله هزینه ای صرف نکنید. این سوال ها به نظر ساده می آید، اما در واقع برای آن که پاسخ این سوالات را بدهید، نیاز است که ساعت ها دیتاهای مختلف را تحلیل و بررسی کنید. یکی از ابزارهایی که به شما کمک می کند تا بتوانید به این هدفتان برسید، Google Attribution است که مخاطبان را از کانال های مختلف به کمک بیگ دیتا و ماشین لرنینگ رصد کنید.

بیگ دیتا توسط چه سازمان هایی استفاده می شود؟

مواردی که بیگ دیتا برای آن ها استفاده می شود را گفتیم اما اینجا می خواهیم سازمان هایی را معرفی کنیم که به این سیستم وابسته هستند. برخی از کسب و کارها وجود دارند که یک دپارتمان مستقل برای این موضوع دارند.

سیستم های بانکداری و موسسات مالی

یکی از مهم ترین موسساتی که از بیگ دیتا استفاده می کند، بانک ها و موسسات مالی هستند. در عصر حاضر هر ثانیه میزان اطلاعاتی که ردوبدل می شود، بسیار زیاد است که بیشترین بخش آن متعلق به سیستم های بانکداری و موسسات مالی هستند. این اطلاعات نیاز مدیریت دارد و این سیستم ها همیشه به دنبال راهی هستند که بتوانند هرچه بهتر این اطلاعات را مدیریت کنند. اما تنها مدیریت این اطلاعات کافی نیست و باید همزمان که رضایت مشتریان را جلب می کنند، احتمال خطر را به کمترین میزان و به نزدیک صفر برسانند. بیگ دیتا راهی است که این هدف را محقق می کند و با طریق آنالیز های پیچیده و تخصصی برای چالش های سخت آماده می شوند و هم می توانند یک راه جدیدتر برای ارتباط و تعامل بهتر با مشتریان پیدا کنند.

سیستم های آموزشی از مدارس تا دانشگاه ها!

داده ها و اطلاعات بروز در بحث آموزش اهمیت زیادی دارند. هر سازمان و ارگانی که یک جزو سیستم آموزشی به حساب می آید، باید بتواند در هر لحظه پایگاه اطلاعات خودشان را آپدیت کنند و بتوانند مباحث بروز و تکنیک های آموزشی مدرن را در تامین کنند. اما نقش بیگ دیتا در اینجا چیست؟ بیگ دیتا برای رفع کردن نواقص کاری این سیستم به کار می آید و سیستم های آموزشی می توانند از بیگ دیتا برای تدوین برنامه های درسی استفاده کنند. البته این موضوع تنها در جنبه آموزشی آن است و از جنبه پرورش نیز کمک می کند تا دانش آموزانی که شرایط متفاوتی دارند، شناسایی شوند و برایشان برنامه ریزی کنند.

به صورت کلی بیگ دیتا روندی را ایجاد می کند که بتوان از طریق آن پیشرفت دانش آموزان را با پیشرفت تحصیلی کلی تطبیق دهند و با شناسایی و رفع مشکلات موجود، سیستم آموزشی خودشان را بهبود و توسعه دهند و بهره وری سیستم آموزشی را افزایش دهند.

ارگان ها و سازمان های دولتی

سهم زیاد کلان داده در امور دولتی را نمی توان انکار کرد و به همین علت است که دولت ها به صورت مستقیم با کلان داده در ارتباط هستند و از آن ها برای اهداف مختلف استفاده می کنند. اما این استفاده از بیگ دیتا توسط دولت ها به چه صورت استفاده می شود؟ یک سیستم یکپارچه وجود دارد که اتفاق ها و رخداد ها در آن ذخیره می شوند که جمع آوری آن ها توسط آژانس های دولتی یا شرکت های نیمه دولتی انجام می شود که در نهایت دولت از این اطلاعات استفاده می کند و از آن ها برای برنامه نویسی و تعیین استراتژی اقتصادی، سیاسی و دیگر مسائل مانند مسائل نظامی استفاده می کند.

می توانید حدس بزنید که این کار به دولت ها کمک می کند تا قدرت بیشتری در مدیریت کشور داشته باشند و بتوانند از مشکلات و بحران های مختلف پیشگیری کنند.

سازمان های مرتبط با بهداشت و سلامت

از جمله سازمان های دیگری که سهم زیادی در اطلاعات دارند، بیمارستان ها و مراکز درمانی هستند. جالب است بدانید که در بیشتر کشور ها یک بخش مستقل در وزارت بهداشت و درمان برای جمع آوری کردن اطلاعات مورد نیاز و آپدیت کلان داده فراهم می شود. از جمله اطلاعاتی که در سازمان های مرتبط با بهداشت و درمان مورد توجه قرار می گیرد، پرونده های پزشکی، آموزش درمانی، لیست داروها و … هستند. اما هدف این نیست که این اطلاعات آرشیو شوند، بلکه این اهمیت دارد که این اطلاعات استفاده شوند و از برای آئین نامه های جدید و حتی در سطح جهانی برای افزودن به دستورالعمل ها استفاده شود تا وضعیت بهداشت و سلامت مردم رو به بهبود رود.

کارخانه ها، بیزینیس ها و شرکت های تجاری

بر اساس آمار هایی که در چندین سال گذشته به دست آمده است، این موضوع به خوبی نشان داده می شود که بیگ دیتا در روند پیشرفت تجارت بیزینس های مختلف، تاثیر زیادی دارد. اگر کسب و کارهای موفق را بررسی کنید، متوجه خواهید شد که روی بیگ دیتا تمرکز زیادی دارند و از طریق بیگ دیتا می توانند تغییرات بازار را رصد کنند و دغدغه های جدید مشتریان را بررسی کنند و نسبت به نیازها، تغییراتی در کسب و کارشان ایجاد می کنند.

بیگ دیتا برای تمام کسب و کارها این امکان را فراهم می کند تا بتوانند استراتژی های خوبی را برای کسب و کارشان ایجاد کنند؛ فرق نمی کند کسب و کار شما بزرگ باشد یا کوچک، سنتی باشد یا آنلاین، در هر صورت می توانید بر اساس این بیگ دیتا تصمیمات لازم برای کسب و کارتان را ایجاد کنید.

شاید باورتان نشود، اما بسیاری از کسب و کارهای در حال ورشکستگی از این بیگ دیتا استفاده کردند و توانستند خودشان را نجات دهند و دوباره جایگاه خودشان را در بین بیزینس ها به دست آورند.

حتی اگر قصد دارید وارد حوزه ای شوید، توصیه ما این است که از بیگ دیتا استفاده کنید و از همان ابتدا با آگاهی و دانش وارد بیزینس جدیدتان شوید و با پیدا کردن خلا ها و پرکردن آن ها، جایگاه خودتان را در بین کسب و کارها پیدا کنید.

انواع روش های تحلیل بیگ دیتا

تا اینجا متوجه شدید که هدف بیگ دیتا کاملا وابسته به اهداف کسب و کارهایی است که می خواهند از آن استفاده کنند. هر خروجی که توسط یک تحلیل به دست می آید، باید شامل یک گزارش، الگو، روند و مدل یا پیش بینی باشد؛ اما می توان تحلیل دیتا را در 4 نوع دسته بندی جای داد که در زیر این دسته بندی را آورده ایم:

آمار و تحلیل توصیفی

زمانی که از تحلیل توصیفی استفاده می شود، نتیجه ای که به دست می آید، دارای یک نمودار، جدول یا … است که شما را قادر می سازد تا متوجه شوید که در یک نقطه معین چه اتفاقی در حال رخ دادن است. معمولا روش تحلیل این روش، روی رخدادهای پیشین است.

تحلیل تشخیصی یا دیاگنوستیک

این تحلیل برای پاسخ دادن به علت و چرایی یک مشکل به کار می رود و همانطور که از اسمش پیداست، برای تشخیص مشکل است و به صورت کلی سخت تر و عمیق تر از تحلیل توصیفی است. دقت داشته باشید که از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای تحلیل تشخیصی استفاده می شود.

تحلیل پیش بینی

در این نوع تحلیل شما می توانید مشکلات را پیش از آن که اتفاق بیافتد، پیش بینی کنید؛ اما این کار چگونه ممکن است؟ این کار با قرار دادن الگوریتم های پیشرفته و هوش مصنوعی در کنار یکدیگر اتفاق می افتد. به عبارت دیگر اگر بخواهید علاج واقعه قبل از وقوع کنید، این کار به شما کمک می کند و می توانید از هدر رفت هزینه های زیادی پیشگیری کنید.

تحلیل تجویزی

این روش تحلیل بیگ دیتا، یک روش پیچیده و تخصصی است که نیاز به صرف هزینه زیادی دارد؛ اما در عوض یکی از بهترین روش های تحلیل کلان داده به حساب می آید؛ چرا که مشکلاتی که هنوز رخ نداده اند را پیش بینی می کند و برای آن ها راهکار ارائه می دهد.

از کجا به منابع بیگ دیتا دسترسی داشته باشیم؟

احتمالا این سوال از اول مقاله تا اینجا در سر شما بوده است که کدام منابع چنین اطلاعاتی را در اختیار ما می گذارد؟

رسانه ها: رسانه هرچیزی را شامل می شود، از تلوزیون و رادیو تا شبکه های اجتماعی؛ به کمک رسانه ها می توانید الگوی رفتاری جمعیت را شناسایی کنید.

وب: دنیای وب یک مجموعه بزرگ و متنوع از داده ها است که شرکت ها و افراد مختلف به آن دسترسی دارند.

اینترنت اشیا: حسگرهایی وجود دارند که به دستگاه های الکترونیکی متصل هستند و داده هایی را تولید می کنند؛ مزیتی که این داده های جمع آوری شده دارد، این است که اطلاعات را در زمان واقعی ارائه می دهند.

پایگاه های داده: راه دیگری که شما می توانید به بیگ دیتا دسترسی داشته باشید، پایگاه های داده است. انواع مختلف منابع داده ها مانند موارد زیر وجود دارد:

• MS Access
• DB2
• Oracle
• SQL
• Amazon Simple

چشم انداز بیگ دیتا

متخصصین داده این اعتقاد را دارند که هر فردی که در یک شهر پیشرفته زندگی می کند و دسترسی به لوازم دیجیتال دارد، می تواند در هر ثانیه حدود 5.1 مگابایت دیتا تولید کند. با پیشرفت جوامع، این عدد بزرگتر می شود و سرعت ذخیره سازی داده ها هم با سرعت بیشتری انجام می شود.

چه در زمان گذشته و چه در زمان حال، بیشتر ما این را می دانیم که به کمک داده ها و آمار و اطلاعات می توانیم ارتباط بین پدیده ها را کشف کنیم؛ داشتن ابزارهای مناسب برای ما بستری را فراهم کرد تا بتوانیم این کار را محقق کنیم. آینده ای که بیگ دیتا در پیش دارد، بسیار روشن است و با گسترش اینترنت اشیا، داده ها با سرعت بالاتری و در حجم بیشتری تولید خواهند شد.

این واقعیت را بهتر است قبول کنید که دیر یا زود کسب و کارها نیاز دارند تا به سمت بیگ دیتا و فرایندهای داده محور حرکت کنند و موفقیت ازآن کسانی خواهد بود که سریع تر وارد این حوزه شوند.

بررسی حریم خصوصی و امنیت در بیگ دیتا

در می سال 2012 بود که مرکز فناوری اطلاعات اینتل، اقدام به بررسی 200 مدیر IT در شرکت های مطرح و بزرگ کرد. موضوع بررسی این بود که متوجه شوند آن ها چگونه بیگ دیتا را آنالیز می کنند. مرکز فناوری اطلاعات اینتل، استانداردهای مورد علاقه مدیران نسبت به تجزیه و تحلیل بیگ دیتا را بررسی کردند و نتیجه زیر حاصل شد:

• امنیت بالای اطلاعات
• برخورداری از تکنولوژی بسیار بالا برای نگهداری کردن داده های خصوصی کاربران
• شفاف بودن داده ها
• امکان تعیین معیار عملکرد، داده ها و قابلیت همکاری سیستم

بیگ دیتا چه مزایا و معایبی دارد؟

برای آن که بتوانید مزایا و معایب بیگ دیتا را به خوبی درک کنید و بتوانید آن ها را مقایسه کنید، در جدول زیر به صورت کامل آورده ایم.

سخن آخر

قصه بیگ دیتا هم به سر رسید، اما حکایت همچنان باقیست! ما سعی کردیم که شما را به صورت کامل با مفهوم و کاربرد های بیگ دیتا آشنا کنیم، اما در حقیقت بیگ دیتا یک علم است که به این سادگی نمی توان با آن به صورت کامل آشنا شد. متخصصانی در این حوزه فعالیت می کنند که می توانند به کسب و کار ها کمک کنند تا بتوانند رشد کنند و توسعه پیدا کنند، بدون آن که نیازی به آزمون و خطا باشد.

هرچند بیگ دیتا هزینه های زیادی را می طلبد و برای کسی که می خواهد به تازگی کسب و کاری را شروع کند، این هزینه ممکن است سنگین باشد، اما در واقع این کار یک سرمایه گذاری است که از ضررها و زیان های زیادی پیشگیری می کند.

نظر شما چیست؟ آیا واقعا بیگ دیتا ارزش سرمایه گذاری دارد یا در آینده کاربردی نخواهد بود؟ نظرات خودتان را حتما با ما به اشتراک بگذارید و اگر سوالی در این زمینه داشتید، مطرح کنید.