بیگ دیتا و ابزارهای جمع آوری بیگ دیتا

بیگ دیتا، اهمیت و ابزارهای جمع آوری آن

مفهوم بیگ دیتا روش کسب و کارها و سازمان‌ها را در جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات متحول کرده است. ما در این مقاله به مفهوم بیگ دیتا به عنوان یک دارایی باارزش برای شرکتها و سازمانها، نحوه جمع آوری آنها و چالش‌های پیش رو می‌پردازیم.

مفهوم بیگ دیتا

بیگ دیتا به دیتاست‌های بسیار بزرگی گفته می‌شود که نمی‌توانند توسط دیتابیس‌های سنتی پردازش شوند. سه مشخصه اصلی آنها عبارتند از:

• Volume: The amount of data generated
• Velocity: The speed of which data is created
• Variety: The diverse forms of data collected

پروسه جمع آوری بیگ دیتا

پروسه جمع آوری بیگ دیتا شامل تکنیک‌ها و متدهای مختلف از جمله Data Mining و web scraping است. داده کاوی شامل مراحل مختلف از جمله جمع آوری داده‌ها می‌باشد. سازمانها داده‌ها را از منابع مختلف مثل دیتابیس‌ها، دیتاورهاوس و حتی پلتفرمهای شبکه‌های اجتماعی جمع می‌کنند. بعد از جمع آوری داده‌ها و پردازش داده‌ها، انجام آنالیز داده آغاز می‌شود. تکنیک دیگری که نقش مهمی در جمع آوری داده‌های بزرگ بازی می‌کند، web scraping است. این کار نیازمند ابزارهای ویژه برای پیمایش کردن وب سایتها، قرار دادن و استخراج داده‌ها در فرمت‌های مختلف است.

این تکنیک‌ها، سازمانها را قادر می‌سازند که دیتای ارزشمند برای مارکت را جمع آوری و آنالیز کنند. با جمع آوری داده‌ها از منابع مختلف، سازمانها می‌توانند نسبت به رفتار مشتریان، روندهای صنعتی و استراتژی‌های رقابتی دیدگاه پیدا کنند.

بیگ دیتا و ابزارهای جمع آوری بیگ دیتا

Apache Spark, Apache Hadoop, MongoDB از جمله ابزارهای جمع آوری بیگ دیتا هستند. این ابزارها به سازمانها اجازه می‌دهند حجم داده‌های بزرگ را جمع آوری و مدیریت کنند.

نقش AI  و یادگیری ماشین در جمع آوری دیتا

AI و ML نقش مهمی در استخراج یک دیدگاه معنایی از بیگ دیتا دارند. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای جالب از دیتا پیدا کنند. مقادیر جدید را پیش بینی کنند و پروسه تصمیم گیری را اتوماتیک کنند.

در بسیاری از مسائل واقعی، ما نمی‌توانیم دیتای لازم را از طریق مشتریان برای مثال جمع آوری کنیم. لذا دسترسی به ابزارهای فوق و ابزارهای جالب دیگر مثل LangChain،در پایتون  Selenium و … موثر است.

AWS-Cloud برای کار با دیتابیس‌ها

پلتفرمهای بر مبنای کلاد مثل AWS قادرند راه حل‌های مبتنی بر کاهش هزینه و راه حل‌های مقیاس پذیر جهت مدیریت داده‌های بزرگ در مکانی امن ارائه کنند. از جمله این سرویس‌ها، می‌توان به RDS و Aurora در AWS اشاره کرد. جالب توجه است که هم SQL Server و هم PostgreSQL توسط RDS و Aurora دیتابیس‌ها ساپورت می‌شوند. و مهمتر اینکه سرعت کار کردن با Aurora پنج برابر سریعتر از MySQL و سه برابر سریعتر از PostgreSQL است. و در مقایسه با RDS، اگر چه سریعتر و کارایی بیشتری دارد، اما هزینه آن ۲۰% بیشتر است. Redshift از دیگر دیتابیس‌های در AWS می‌باشد که بر پایه PostgreSQL است. از طرفی دیگر، DynomoDB یک دیتابیس NoSQL و بسیار سریع در AWS است.

چالش‌ها برای جمع آوری داده‌های بزرگ (Big Data)

با اینکه جمع آوری بیگ دیتا، قابلیت‌های زیادی به شرکت اضافه می‌کند، اما چالش‌ها و موانعی در سر راه خود دارد. برای مثال:

Web Scraping با چالش‌های خود همراه است. مثل Internet Protocol (IP) Blocking

از دیگر چالش‌ها می‌توان به حفاظت داده‌ها و مدیریت کردن حجم دیتای بزرگ اشاره کرد. جمع آوری داده‌ها مستلزم حفظ نکات و دسترسی‌های لازم است. از سوی دیگر، ذخیره و پردازش حجم داده‌های بزرگ نیازمند ساختارهای لازم و ابزارهای محاسباتی قدرتمند است.

حفاظت از داده‌ها

به آوران سیستم گیل شما را در جهت مدیریت، ذخیره و کار با مدلهای مختلف مناسب برای داده‌های بزرگ همراهی می کند.

برای اطلاع از تازه‌های Tech به کانال اینستاگرام ما py.thonia بپیوندید.

جهت مشاوره می‌توانید با شماره تلفن ۰۱۳۳۲۰۰۸۵۵۴ و یا ۰۹۱۱۲۴۸۱۴۰۲ تماس مستقیم داشته باشید و یا از طریق واتساپ به همین شماره پیام ارسال کنید.

ما در دوره آموزشی پایتون با بیگ دیتا نیز کار می‌کنیم.