از علم نو ظهور پیش بینی اتفاقات توسط داده های بزرگ چه می دانید؟

داده های بزرگ روز به روز بزرگ و بزرگ تر می شوند و کسب و کارهای بیشتری نیز خود را با آن ها وفق می دهند. چرا که نه! کسب و کارها با این داده ها سریع تر و کارآمدتر می شوند.

از علم نو ظهور پیش بینی اتفاقات توسط داده های بزرگ چه می دانید؟

کلیک- از طریق داده های بزرگ، کسب و کارها به راحتی می توانند به اطلاعات زیادی دسترسی داشته باشند و از آن ها برای تصمیم گیری های بهتر استفاده کنند.

قطعا داده های بزرگ مزایای زیادی برای شرکت ها به همراه دارد و به شرکت ها اطلاعات مفیدی در مورد آینده می دهند. سوال اینجاست که در سال های آینده، داده های بزرگ چگونه می توانند شرکت ها و صنایع را تحت تاثیر قرار می دهد؟

هر چقدر که حجم داده ها رشد می کند، روش های تحلیلی بهبود می یابند. هنوز SQL استاندارد است. با این حال، راه های زیادی در حال ظهور است که چگونه داده های بزرگ مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. یکی از ابزارهای خوبی که برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند مورد استفاده قرار گیرد،ابزار Spark است. این ابزار ساده است و کاربران قادر خواهند بود که به سادگی از آن استفاده نمایند و بدون هیچ دانشی از برنامه نویسی داده های خود را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. مایکروسافت و سلسزفورس قبلا این ابزارها را معرفی کرده بودند که افراد نا آشنا با برنامه نویسی، برنامه های خود را ایجاد کنند و اطلاعات مورد نیاز خود را مشاهده کنند.

bigdata_new

کارشناسان فناوری پیش بینی کرده اند که در سال ۲۰۱۷، کسب و کار سازمان ها در استفاده از اطلاعات برای تصمیم گیری زمان واقعی افزایش خواهد یافت و به همین دلیل ابزارهای پیشرفته تحلیل نیز مورد استفاده گسترده ای قرار خواهد گرفت.

در این شرایط، حریم خصوصی بزرگترین چالش پیش رو خواهد بود.

گارتنر پیش بینی کرده است که تا سال ۲۰۱۸، تقریبا ۵۰ درصد کسب و کارها در ارتباط با داده های بزرگ با نقض روبرو خواهند شد. در واقع، زمانی که اتحادیه اروپا، قوانین و مقررات جدیدی در خصوص حفظ حریم خصوصی به اجرا گذاشت، این چالش پیش بینی می شد.

همین طور گفتنی است که هر چقدر که هوش مصنوعی پیچیده تر می شود، شرکت های بیشتری بر روی این فناوری تکیه می کنند، مانند روبات های دستیار، مشاوران هوشمند و وسایل نقلیه مستقل که امروزه کم و بیش سعی دارند در بازار جای خود را پیدا کنند.

همچنین فناوری های شاختی مانند محاسبات شناختی ظهور کرده و به یک ضرورت تبدیل خواهد شد. محاسبات شناختی کم کم با تجزیه و تحلیل معادل خواهد شد و با استفاده از این فناوری، بر روی داده های بزرگ تجزیه و تحلیل های پیچیده ای برای درک رابطه و شباهت بین داده ها صورت می گیرد.

این بدان معناست که ممکن است داده های بزرگ به قسمت های کوچکتری تقسیم شوند تا کار کردن بر روی آن ها کارآمدتر و عملی تر باشد.

همان طور که برخی از متخصصان در این حوزه بیان کردند، زمانی که بر روی داده های بزرگ کار می کنید، حجم مهم نیست. چرا که همه شرکت ها که به داده های بزرگی دسترسی دارند، از همه آن یعنی از تمام حجم داده ها استفاده نمی کنند. بنابراین، به جای ذخیره سازی حجم زیادی از داده ها، شرکت ها باید بدانند که چگونه می توان از داده های که در دسترس دارند استفاده مناسبی بکنند.

ارسال نظر