נתונים גדולים או נתונים מסיביים מתייחסים לקבוצות נתונים כה גדולות שהם חורגים מהיכולת של יישומי מחשב מסורתיים להתמודד איתם בזמן סביר.
נתונים גדולים מורכבים מפיתוח מנגנונים המסוגלים לעבד ולנהל נתונים מאסיביים המגיעים ממקורות שונים ומשמשים למציאת דפוסים חוזרים, מודלים מנבאים או נתונים סטטיסטיים מדויקים יותר בתוך מיליוני הנתונים הללו. בסופו של דבר, המטרה היא לעבד נתונים אלה כדי להמיר אותם למידע המסוגל להתפרש על ידי בני האדם ולעזור להם לקבל החלטות.
מהיכן מגיעים הביג דאטה?
כל צעד שאנחנו עושים או כל צעד שאנחנו מבצעים מייצר מידע שניתן לעבד על ידי נתונים גדולים. מקורות ייצור הנתונים והאספקה גדולים ומגוונים יותר מדי יום, כגון:
- עסקאות בין אנשים וארגונים: תנועות בנק, חיובים, שיחות, מעבר דוא"ל …
- פעולות יומיומיות של אנשים: שליחת WhatsApp, עדכון רשתות חברתיות, מיקום גיאוגרפי של הטלפונים הניידים שלנו, ביקורים באתרים, פרסומות …
- מכונות: ישנם מכשירים רבים הפולטים כל הזמן נתונים כמו חיישני טמפרטורה, אור, סאונד, GPS, צמידים הפולטים נתונים על שנתו של כל אדם, צעדים שהלכו, פעימות, מכשירים למדידות פיזיקליות וכימיות …
- ביומטריה: קוראי טביעות אצבע, סורקי רשתית, סורקי DNA … ואלמנטים אחרים שהם חלק מהביטחון וההגנה.
ניתן להשיג נתונים:
- מובנה: אלה שמוגדרים בהם השדות, כמו למשל מאגרי המידע בהם כל שדה מכיל; פרובינציה, טלפון, שם … אלה מאוחסנים בטבלאות שהוגדרו מראש.
- לא מובנה: אלה חסרי פורמט סטנדרטי ולא ניתן לסווג אותם, כגון טקסט כתוב בחופשיות. יש ליישם עיבוד בשפה טבעית כדי לפרש את התוכן ולחלץ נתונים שניתן לנהל.
מה נעשה עם הנתונים שחולצו?
עם כל הנתונים שנוצרים באמצעות תוכנה, APP, אתרים וכלים אחרים, הם מאוחסנים בענן. כל חברה או מומחה לביג דאטה מפתחים אלגוריתמים המסוגלים לעבד מידע ולהעביר את הנתונים שמעניינים בכל עת. באמצעות מנגנונים אלה, דפוסי התנהגות מזוהים כדי ליצור מאוחר יותר מודלים ניבוי המבוססים על נתונים היסטוריים וכמעט מיידיים.
אספקת מידע זו משמשת או נקנית על ידי כל המעוניינים שיכולים לעזור להם בקבלת ההחלטות שלהם.
מהם היתרונות של נתונים גדולים?
אלה המגזרים העיקריים שבהם לביג דאטה הייתה השפעה רבה:
- בְּרִיאוּת: מעקב אחר סימנים חיוניים לשיפור איכות החיים. באמצעות צמידים המנתחים נתונים על אורח חיינו, אנו יכולים להיות מסוגלים להימנע מאורח חיים בישיבה, לזהות הפרעות בדופק, בחלום … ועזור לחוקרים רפואיים לחזות נתונים על בריאותם של אנשים.
- בנקאות וביטוח: גופים פיננסיים וחברות ביטוח כבר משתמשים במעקב ובחציית נתוני הלקוחות, עם פעולות שבוצעו, התנהגויות וכו 'המאפשרות לחזות תנועות לקוחות, לפלח אותן לפי התנהגותם ורמת הסיכון. פלחים אלה יאפשרו להציע מוצרים מתאימים יותר לכל לקוח בהתאם לצרכיו ולהפחית את הסיכון לאי תשלום שהם עלולים להיגרם.
- מיקום גיאוגרפי ותחבורה: הודות לנתונים גדולים בזמן אמת, יש יישומים המסוגלים להגדיר מסלולים מהירים יותר, עם פחות תעבורה, נתיבי תחבורה ציבורית … זה יחסוך זמן וכסף לנהגים, וכן יפחית את רמות הזיהום והרוויה של הכבישים.
- פיתוח עסקי: ניתן לחצות את הדור של נתונים גדולים בנושאי ייצור, הפצה, מכירה, חיוב וכדומה שחברות מייצרות, ולהצליח לחזות התנהגות עסקית. בעזרת נתונים אלה ניתן לנתח את התחרות ולהסתגל לעסק, כמו גם לייצר סינרגיות או לגלות הזדמנויות עסקיות חדשות. כל המידע שנוצר יעזור לקבלת החלטות עסקיות ולהפחית את חוסר הוודאות.
- משאבי אנוש: ניתן ליישם ביג דאטה ובינה מלאכותית גם בתחום משאבי אנוש. מבחינת הבחירה, ניתן להשתמש במסנני מסדי נתונים אוטומטיים כדי להשיג את הפרופילים המתאימים ביותר למיקום ספציפי ולהפחית את הזמן המושקע במיון תכניות הלימודים. באמצעות הערכות ביצועים ניתן למדוד רמות פרודוקטיביות במטרה לייעל את הזמן והתוצאות של כל עובד בעבודה.
- שיווק ומכירות: בכל פעם שאנחנו גולשים באינטרנט אנו משאירים עקבות, כלומר אנו מייצרים מיליוני נתונים אותם ניתן לחצות ולנתח למטרות שונות. הנתונים הגדולים שאנו מייצרים יכולים לשמש לשיפור השימושיות של האתרים, לייעל את הפרסום, לזהות את ערוצי המכירה הרווחיים ביותר ולבצע קמפיינים מפולחים על פי טעמו של כל אדם באמצעות מיצוב SEM, לחלץ מחקרי שוק המסייעים בשינוי הפרסום. או אסטרטגיה מסחרית …
- תהליכים תעשייתיים, כימיים או מטאורולוגיים: באמצעות חיישנים המודדים טמפרטורה, לחץ, תנאי אטמוספירה … ניתן לחלץ נתונים אינסופיים עם מספר יישומים בתחום המחקר המדעי והתעשייתי.
- זיהוי פעילות עבריינית: הודות לנתונים הגדולים שאנו מייצרים, ניתן לזהות מעשים פליליים, תוכן פלילי, מעבר מסרים, זיהוי פרופילים פסיכולוגיים של אזור מסוים וכו '. בארה"ב הם כבר בדקו מערכת זו ומקבלים נתונים ומסקנות שעד עכשיו לא היו ידועים בשיטות מסורתיות.
- פּוֹלִיטִיקָה: על ידי חציית נתונים ברשתות החברתיות, עם המיקום והפרופילים החברתיים של מי שמפרסם תוכן, ניתן לזהות מה נוגע לאזרחים, מה האינטרסים שלהם, הבעיות … ולהשתמש במידע הזה כדי לפתח קמפיין פוליטי למדידה ולזכייה הצבעת האזרחים.
בסופו של דבר, ארגונים יכולים להרוויח משימוש בביג דאטה לזיהוי הזדמנויות עסקיות חדשות, אופטימיזציה של התהליכים שלהם, הפחתת עלויות והגדלת ההכנסות. עבור כל אחד, נתונים גדולים יכולים לשפר את אורח חייהם, לעזור לחזות מחלות שניתן לרפא מוקדם יותר, לשפר את חוויית המשתמש שלהם באינטרנט, בכל הנוגע לצריכת פרסום ופשוט לחפש עבודה. במאמר זה אנו יכולים לראות בפירוט רב יותר כיצד נתונים גדולים משנים את חיינו.
אתגרי ביג דאטה
אנו חיים בעידן המידע בו החברה הופכת לדיגיטלית יותר מדי יום וערך הביג דאטה גדל מדי יום. היישומים המרובים שלה ומקורות איסוף הנתונים גדלים בקצב אקספוננציאלי.
אחד האתגרים העיקריים של החברה הוא ליצור מסגרת רגולטורית לגבי המושג החדש הזה, שבו אנשים מודעים לאן הנתונים שאנחנו מייצרים הולכים, לאן אנחנו רוצים שיגיעו, איך ולאילו מטרות.
אחד ממקצועות העתיד, ללא ספק, הוא המומחה לביג דאטה ובינה עסקית. זהו תחום חדש שיש הרבה מה לגלות, לנתח ויש צורך במומחים בתחום.
