اتومبیل های بدون سرنشین، ربات های انسان نما و هواپیماهای بدون سرنشین از جمله چهرهای جذاب تغییرات تکنولوژیک محیط پیرامون ما هستند.

 

هیچ یک از اینها بدون داده – مایع حیات انقلاب چهارم صنعتی – و فناوری تحلیلی که تفسیر و درک داده را تسهیل می کند، امکان پذیر نیست.

Big Data اصطلاحی است که برای توصیف فناوری و عمل کار با داده هایی استفاده می شود که نه تنها از نظر حجم زیاد بلکه سریع نیز هستند و به اشکال مختلف نیز در می آیند. برای هر فردی که یک ماشین بدون سرنشین تسلا دارد یا از فروشگاه بدون صندوق دار اینترنتی آمازون خریداری می کند، یک عملیات پیچیده Big Data و سیلی از متخصصان باهوش داده وجود دارد که یک چشم انداز را به واقعیت تبدیل کرده اند.

اصطلاح Big Data ممکن است برای همه نام آشنا نباشد، چرا که جهان ما با این مفهوم درآمیخته شده است. در عین حال یک مفهوم قدیمی نیست. واقعیت این است که حتی امروز، اکثر سازمان ها برای بدست آوردن داده های با ارزش بسیار تلاش می کنند. این مفهوم هنوز در مرحله توسعه است.

در ادامه این مقاله نگاهی داریم به روندهای اصلی در خصوص نحوه استفاده و تجزیه و تحلیل BIG DATA در صنعت بازی و موارد دیگر در سال 2021 و سال های پیش رو.

هوش مصنوعی بینش عمیق و اتوماسیون پیشرفته را ایجاد می کند

هوش مصنوعی (AI) یک ابزار تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. با وجود حجم عظیم داده های ساختاریافته و ساختارنیافته تولید شده توسط شرکت ها و مشتریان، فرم های دستی ساده نمی توانند تجزیه و تحلیل این حجم از داده ها را انجام دهند.

اگر تنها محاسبات سنتی را در دسترس داشته باشیم، ممکن است بتوانیم با ایجاد یک پایگاه داده که به ما نشان می دهد مشتریان بیشترین پول را کجا خرج می کنند، یک منطق تصمیم گیری ایجاد کنیم. اما اگر مشتری جدیدی وارد شود که مبلغی بیشتر از میانگین مشتریان را در روز اول هزینه کند چطور؟ آیا مشتریان سابق با ارزش تر هستن برای تصمیم گیری شرکت یا مشتریان کنونی؟ به منظور درک این موضوع ما به داده های بزرگ مانند ارزش متوسط مشتری در طول حیات فروشگاه و همچنین داده های شخصی مشتری مانند سن، عادت های خرج کردن یا سطح درآمد نیز نیاز داریم.

تفسیر، درک و دریافت بینش از همه آن مجموعه داده ها، روند بسیار پیچیده تری است. هوش مصنوعی در این مرحله بسیار مفید است چرا که می تواند همه داده ها را با هم تفسیر کند و پیش بینی کند که ارزش بالقوه مشتری چقدر است. یک عنصر مهم در این مورد این است که لزوماً پاسخ های “درست” یا “غلط” ارائه نمی دهد – دامنه ای از احتمالات را فراهم می کند و سپس بسته به میزان دقیق بودن این پیش بینی ها، نتایج خود را اصلاح می کند.

روش های جدید و غنی برای کاوش و تفسیر داده ها

قبل از اینکه ما براساس یافته های خود تصمیم گیری کنیم، تصویرسازی داده ها “آخرین مرحله” فرایند تجزیه و تحلیل است. ارتباط بین ماشین و انسان با تصویر سازی، به شکل نمودارها و داشبوردها انجام می شود که یافته های اصلی را برجسته می کند و به ما کمک می کند تا تصمیم گیری درست براساس داده ها انجام دهیم.

مسئله اصلی این است که تمام مردم دارای بینش بالقوه داده و مهارت آماری لازم نیستند. از آنجا که اهمیت بینش داده محور در فعالیت های روزانه بسیار مهم است، روشهای جدیدی به منظور انتقال این یافته ها در حال توسعه هستند.

مورد دیگر، فناوری های جدید است که به ما امکان می دهد با غرق شدن در جزئیات داده ها، یک دید کلی و درک بهتری از اطلاعات داشته باشیم. واقعیت گسترده (XR) – واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) از مواردی هستند که باوجود آنها فناوری های نوظهور ملموس تر می شوند . از VR می توان به منظور ایجاد انواع جدیدی از تصویر سازی استفاده کرد که به ما امکان می دهد معنای غنی تری از داده ها داشته باشیم، در حالی که AR می تواند مستقیماً به ما نشان دهد که چگونه نتایج تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی بر جهان تأثیر می گذارند. به عنوان مثال، مکانیکی که می خواهد مشکلی را در اتومبیل تشخیص دهد ممکن است بتواند ایراد موتور را با عینک AR ببیند و پیش بینی کند که چه اجزای احتمالیی مشکل آفرین هستند و ممکن است نیاز به تعویض داشته باشند. در آینده نزدیک، باید انتظار داشته باشیم که روشهای جدیدی به منظور تصویر سازی داده یا برقراری ارتباط با داده ها، گسترش دسترسی به تجزیه و تحلیل ها و بینش ها داشته باشیم.

Hybrid cloud

محاسبات ابری یکی دیگر از روندهای فناوری است که تأثیر زیادی بر نحوه تجزیه و تحلیل Big Data داشته است. توانایی دسترسی به انبارهای عظیم داده و اطلاعات، بدون نیاز به زیرساخت های گران قیمت داخلی، باعث رونق برنامه ها و استارتاپ هایی شده است که خدمات داده محور را بر اساس تقاضا ارائه می دهند. اما اتکای کامل به ارائه دهندگان سرویس ابری بهترین مدل برای هر کسب و کار نیست و باید موارد امنیتی داده ها نیز در فضای ابری بازنگری شود.

اکنون بسیاری از شرکت ها به دنبال سیستم های ابری ترکیبی هستند، جایی که برخی از اطلاعات در سرورهای آمازون وب سرویس، Microsoft Azure یا Google Cloud نگهداری می شوند، در حالی که سایر اطلاعات، شاید اطلاعات شخصی یا حساس تر، در هاردهای اختصاصی نگهداری می شوند. ارائه دهندگان ابر با استفاده از این روند به طور فزاینده ای در حال فعالیت هستند و راه کار ابر در محل” را ارائه می دهند که به طور بالقوه تمام ویژگی های غنی و استحکام ابر را فراهم می کند اما به صاحبان داده ها اجازه می دهد اطلاعات خود را به طور کامل نگهداری کنند.