بیگ دیتا چیست؟ آشنایی با کلان داده (Big Data) و کاربردهای آن

بیگ دیتا چیست؟ بیگ دیتا (Big Data) یا کلان داده­ اقیانوسی است از اطلاعات؛ زتابایت‌­های عظیمی از داده­ که از رایانه­‌ها، تلفن‌های همراه و حسگرها جاری می‌­شوند. این داده­‌ها توسط سازمان­‌ها برای تصمیم­‌گیری، بهبود فرایندها و راهکارها، و تولید محصولات، خدمات و تجربیات مشتری‌محور استفاده می­‌شوند. بیگ‌دیتا نه‌تنها به دلیل حجم آن، بلکه به دلیل تنوع و پیچیدگی ماهیت آن با این عنوان تعریف می‌شود. توان موردنیاز برای پردازش کلان‌داده­­‌ها از ظرفیت پایگاه داده­‌های سنتی بسیار فراتر است؛ داده‌هایی که می‌­توانند از هر نقطه یا هرچیزی روی زمین که ما قادر به نظارت دیجیتالی آن‌ها هستیم، به دست آیند. ماهواره‌های آب‌و‌هوایی، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، دوربین‌های ترافیکی، رسانه‌های اجتماعی تنها تعدادی از منابع کلان‌داده‌ها هستند که به‌منظور بهبود و رقابت کسب‌وکارها، استخراج و تجزیه‌و‌تحلیل می‌شوند.

اهمیت تحلیل بیگ دیتا چیست؟

ارزش واقعی بیگ دیتا با میزان توانایی شما برای تجزیه و تحلیل و درک آن، اندازه­‌گیری می‌­شود. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و فناوری‌های مدرن پایگاه داده با مصورسازی و و تحلیل کلان­‌داده­‌ها امکان ارائه‌ی اینسایت‌های  کاربردی را درلحظه امکان‌پذیر می‌کنند. تحلیل کلان‌داده­‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود برای درک فرصت‌های جدید و ایجاد مدل‌های تجاری استفاده کنند.

بدون تحلیل کلان داده­‌ها، شرکت‌­ها نابینا و ناشنوا هستند و مانند آهویی در یک بزرگراه، در وب سرگردانند.

جافری مور، نویسنده و تحلیلگر مدیریت

سیر تکاملی بیگ دیتا

امروزه غیرقابل تصور به نظر می‌رسد اما کامپیوتر هدایت­گر آپولو، اولین سفینه­‌ی فضایی را با حافظه‌ای کمتر از ۸۰ کیلوبایت به ماه فرستاد. از آن زمان به بعد، فناوری رایانه و همین طور تولید داده با سرعتی تصاعدی رشد کرده است. در واقع، ظرفیت ذخیره‌سازی فناوری‌های جهان از دهه ۱۹۸۰ تقریباً هر سه سال، دو برابر شده است. درست بیش از ۵۰ سال پیش، زمانی که آپولو ۱۱ پرتاب شد، مقدار داده‌های دیجیتال تولید‌شده در کل جهان می‌توانست بر روی یک لپ‌تاپ معمولی ذخیره شود.

تخمین زده می‌شود که تاکنون ۶۴.۲ زتابایت داده ایجاد شده است و میزان داده‌های دیجیتالی ایجاد‌شده طی پنج سال آینده، بیش از دوبرابر مقدار کل داده‌­ها از زمان ظهور ذخیره‌­سازی دیجیتال خواهد بود.

statista.com, 2020

با پیشرفت روزافزون نرم‌­افزارها و فناوری، سیستم­‌های غیر­دیجیتالی پاسخگوی پردازش و مدیریت داده‌ها نیستند. داده‌هایی که به‌صورت دیجیتالی تولید و جمع‌آوری شده‌اند، نیازمند سیستم‌های مدیریت داده­‌ی پیشرفته‌تر برای مدیریت آن­‌ها هستند. علاوه بر این، رشد تصاعدی پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، فناوری‌های تلفن‌های همراه هوشمند و دستگاه‌های IoT همگی در ایجاد عصر کلان‌­داده‌­ی کنونی نقش داشته‌اند.

انواع بیگ دیتا چیست؟

مجموعه­‌داده‌ها معمولاً بر اساس ساختار و میزان پیچیدگی‌شان، در سه دسته طبقه‌بندی می‌شوند:

داده‌­های ساختاریافته (Structured data): این نوع داده‌ها که می‌توانند شامل مواردی مانند داده­‌های مالی، گزارش ماشین‌ها و اطلاعات جمعیت آماری باشند، ساده­‌ترین داده‌ها برای سازماندهی و جستجو هستند. صفحه‌‌ی گسترده‌­ی اکسل، با ستون‌ و ردیف‌های ازپیش‌تعریف‌شده، راه خوبی برای تجسم داده‌های ساختاریافته است؛ اجزای آن به‌راحتی دسته‌بندی شده‌اند و این امکان برای طراحان و مدیران پایگاه داده وجود دارد تا الگوریتم­‌های ساده­‌ای را برای جستجو و تحلیل داده‌ها تعریف کنند. داده‌های ساختار‌یافته در حجم بالا، لزوماً کلان‌داده محسوب نمی‌­شوند؛ زیرا مدیریت داده‌های ساختار‌یافته به‌خودی‌خود نسبتاً ساده هستند و بنابراین معیارهای تعریف‌کننده­‌ی کلان‌داده را برآورده نمی‌کنند. از گذشته پایگاه­‌های داده از یک زبان برنامه‌نویسی به نام Structured Query Language یا SQL برای مدیریت داده­‌های ساختار‌یافته استفاده می‌­کنند. SQL در دهه ۱۹۷۰ توسط IBM توسعه یافت تا امکان ساخت و مدیریت پایگاه­‌های داده‌ی رابطه‌­ای (relational database) را که استفاده از آن‌ها در آن زمان به‌تازگی مرسوم شده بود را برای توسعه‌دهندگان فراهم آورند.

داده­‌های بدون ساختار (Unstructured Data): این دسته از داده­‌ها می‌­توانند شامل مواردی مانند پست‌­های رسانه­‌های اجتماعی، فایل‌­های صوتی، تصاویر و نظرات مشتریان باشند. این نوع داده‌ها را نمی‌توان به‌راحتی در پایگاه‌‌های داده­‌ی رابطه‌ایِ سطری‌ستونیِ استاندارد نمایش داد. در گذشته شرکت‌­هایی که می‌­خواستند حجم زیادی از داده­‌های بدون ساختار را جستجو، مدیریت و یا تحلیل کنند، مجبور بودند از فرایندهای دستی پرزحمتی استفاده کنند. درمورد ارزش بالقوه­‌ی تحلیل و درک چنین داده­‌هایی شکی وجود نداشت، اما هزینه­‌ی انجام این کار اغلب آن‌قدر گزاف بود که ارزش آن را نداشت و با توجه به زمان صرف‌شده، نتایج اغلب حتی قبل از ارائه، منسوخ شده بودند. به‌جای صفحات گسترده یا پایگاه‌های داده­‌ی رابطه­‌ای، داده­‌های بدون ساختار معمولاً در دریاچه­‌های داده (data lake)، انبارهای داده (data warehouses) و پایگاه­‌های داده­‌ی NoSQL ذخیره می‌­شوند.

داده­‌های نیمه‌ساختاریافته (Semi-structured Data): همان طور که از نامش مشخص است، داده­‌های نیمه‌ساختار‌یافته، ترکیبی از داده­‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستند. ایمیل‌ها مثال خوبی از این نوع داده هستند، زیرا شامل داده‌های بدون ساختار در متن پیام و همچنین ویژگی‌های سازمان‌­یافته‌­­ی بیشتری مانند فرستنده، گیرنده، موضوع و تاریخ هستند. دستگاه‌هایی که از برچسب‌گذاری جغرافیایی (geo-tagging)، برچسب‌های زمانی (time stamp) یا تگ‌های معنایی (semantic tag) استفاده می‌کنند نیز می‌توانند داده‌های ساختاریافته را در کنار محتوای بدون ساختار ارائه دهند. به عنوان مثال، یک تصویر ناشناس از گوشی هوشمند هنوز می­‌تواند زمان و مکانی که عکس در آن گرفته شده است را به شما بگوید. یک پایگاه داده‌­ی مدرن که از فناوری هوش مصنوعی بهره می‌برد، نه‌تنها می‌تواند فوراً انواع مختلف داده‌ها را شناسایی کند، بلکه می‌تواند درلحظه الگوریتم‌هایی را برای مدیریت و تحلیل مؤثر مجموعه‌داده‌های مختلف تولید کند.

منابع بیگ دیتا چیست؟

دامنه­‌ی ماشین‌های تولید‌کننده­‌ی داده، از ماهواره­‌ها گرفته تا توسترها، با سرعتی خارق‌العاده در حال رشد است. با این حال منابع داده به‌طور کلی در سه دسته طبقه‌بندی می‌­شوند:

شبکه‌های اجتماعی: همان طور که از نامش مشخص است، این داده­‌ها از کامنت‌ها، پست‌­ها، تصاویر و ویدئوها در رسانه­‌های اجتماعی تولید می‌­شوند. با گسترش روزافزون شبکه­‌های 4G و 5G در جهان، تخمین زده می‌­شود که تعداد افرادی که در جهان به‌طور منظم محتوای ویدیوئی را در تلفن­‌های هوشمند خود تماشا می‌­کنند تا سال ۲۰۲۳ به ۲.۷۲ میلیارد نفر افزایش یابد. اگرچه شبکه‌های اجتماعی ترند و کاربرد آن­‌ها، به‌سرعت و به‌طور غیرقابل‌پیش‌بینی تغییر می­‌کنند، اما آنچه ثابت است رشد مداوم آن به‌عنوان یک تولید‌کننده‌­ی داده­‌های دیجیتال است.

داده‌های ماشینی: دستگاه‌ها و ماشین‌های اینترنت اشیا (IoT) مجهز به حسگر هستند و توانایی ارسال و دریافت داده‌های دیجیتالی را دارند. حسگرهای IoT به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های ماشینی را از دستگاه‌ها، وسایل نقلیه و تجهیزات جمع‌آوری و پردازش کنند. تعداد ماشین‌های تولید‌کننده‌­ی داده به‌سرعت در حال رشد است؛ از سنسورهای آب‌و‌هوا و ترافیک گرفته تا سیستم‌های نظارت امنیتی. پیش‌بینی می‌شود که تا سال ۲۰۲۵ بیش از ۴۰ میلیارد دستگاه IoT در جهان وجود خواهد داشت که تقریباً نیمی از کل داده­‌های دیجیتالی جهان را تولید می‌کنند.

داده‌های تراکنش‌های مالی: این نوع داده­‌ها از سریع‌­ترین داده­‌های در حال رشد در جهان هستند. به‌عنوان مثال، یک خرده‌فروش بین‌­المللی بزرگ هر ساعت بیش از یک میلیون تراکنش را پردازش می­‌کند. هنگامی که تمام تراکنش‌های بانکی و خرید را به آن اضافه ­کنید، حجم خیره‌کننده‌ا­ی از داده­‌های تولید‌شده به دست می‌­آورید. علاوه بر این، داده‌های تراکنشی به‌طور فزاینده‌ای از داده‌های نیمه‌ساختاریافته شامل مواردی مانند تصاویر و کامنت‌ها تشکیل می‌شوند که مدیریت و پردازش آن‌ها را پیچیده‌تر می‌کند.

پنج «V» تعریف‌کننده‌ی بیگ دیتا چیست؟

بزرگ‌بودن یک مجموعه‌داده‌، لزوماً به‌معنی کلان‌داده بودن آن نیست. برای واجد شرایط بودن به‌عنوان کلان‌داده، داده­‌ها باید حداقل دارای پنج ویژگی زیر باشند:

حجم (Volume): در حالی که حجم به‌هیچ‌وجه تنها مؤلفه‌ای نیست که مجموعه‌ای از داده‌ها را به‌عنوان کلان‌داده‌ها را تعریف می‌کند، اما مطمئناً یک ویژگی اصلی است. برای مدیریت و استفاده‌ی کامل از بیگ‌دیتا، الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مورد‌نیاز است. اما قبل از هرچیز، باید روشی امن و قابل‌اعتماد برای ذخیره‌سازی، سازماندهی و بازیابی ترابایت‌ها داده که توسط شرکت‌های بزرگ نگهداری می‌شوند، وجود داشته باشد.

سرعت (Velocity): در گذشته، هر داده­ای که تولید می‌­شد باید قبل از تحلیل یا بازیابی، در یک پایگاه داده­‌ی سنتی به‌صورت دستی وارد می­شد. امروزه، فناوری کلان‌داده به پایگاه‌های داده اجازه می‌دهد تا داده‌ها را در حین تولید، پردازش، تحلیل و پیکربندی کنند؛ گاهی فقط در چند میلی‌ثانیه. این بدان معناست که کسب‌وکارها می‌توانند داده‌های بلادرنگ را برای دریافت فرصت‌های مالی، پاسخ‌گویی به نیازهای مشتریان، خنثی کردن کلاهبرداری‌ها و رسیدگی به هر فعالیت دیگری که فاکتور سرعت در آن حیاتی است، استفاده کرد.

تنوع (Variety): مجموعه‌های داده‌ای که از داده‌های ساختار‌یافته تشکیل شده‌اند، صرف‌نظر از حجمشان، لزوماً کلان‌داده نیستند. کلان‌داده معمولاً از ترکیبی از داده­‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختار‌یافته تشکیل شده است. پایگاه‌های داده سنتی و راه‌حل‌های مدیریت داده، فاقد انعطاف‌پذیری و گستردگی­ برای مدیریت مجموعه‌داده‌های پیچیده و مختلفی که کلان‌داده را تشکیل می‌دهند، هستند.

صحت (Veracity): در حالی که فناوری پایگاه داده­‌ی مدرن این امکان را برای شرکت‌ها فراهم می‌کند که مقادیر و انواع کلان‌داده را جمع‌آوری و تفسیر کنند، تنها زمانی این کار ارزشمند است که دقیق و به‌موقع انجام شود. در پایگاه‌های داده سنتی که فقط با داده‌های ساختار‌یافته پر می‌شدند، خطاهای نحوی و اشتباهات تایپی عامل معمول درمورد نقص در دقت داده‌ها بودند. اما در داده­‌های بدون ساختار، مجموعه‌­ی جدیدی از چالش‌­های جدیدی درمورد صحت داده‌ها وجود دارد. جهت‌گیری‌های انسانی و مسائل مربوط به منشأ داده­‌ها و… همگی می‌­توانند بر کیفیت و صحت داده­‌ها تأثیر بگذارند.

ارزش (Value): بدون شک، نتایجی که از تحلیل کلان‌داده­‌ها به دست می‌آیند اغلب جذاب و غیرمنتظره هستند. اما برای کسب‌وکارها، تحلیل کلان‌داده‌­­ها باید اینسایت‌هایی ارائه دهد که به آن‌ها کمک کند تا رقابتی‌تر و انعطاف‌پذیرتر شده و به مشتریان خود خدمات بهتری ارائه کنند. فناوری‌های مدرن کلان داده، ظرفیت جمع‌آوری و بازیابی داده‌ها را فعال کرده و مزایایی قابل‌اندازه‌گیری برای سودآوری و انعطاف‌پذیری عملیاتی فراهم می‌کنند.

مزایای بیگ دیتا چیست؟

راه‌حل­های مدرنِ مدیریت کلان‌داده به شرکت­‌ها اجازه می‌­دهد تا داده­‌های خام را با سرعت و دقتی بی‌­سابقه به اینسایت‌های معنادار تبدیل کنند.

• توسعه­‌ی محصولات و خدمات: تحلیل کلان‌داده‌­ها به توسعه‌دهندگان محصول اجازه می‌­دهد تا داده­‌های بدون ساختار، مانند نظرات مشتریان و ترند­های فرهنگی را تجزیه و تحلیل کرده و به‌سرعت به آن‌ها پاسخ دهند.

• نگهداری پیشگویانه: نتایج یک نظرسنجی بین‌المللی نشان داد که تحلیل کلان‌داده­‌های استخراج‌شده از ماشین‌های مجهز به اینترنت اشیاء، هزینه‌های تعمیر و نگهداری تجهیزات را تا ۴۰ درصد کاهش می‌دهد.

• تجربه­‌ی مشتری: نتایج یک نظرسنجی از رهبران تجارت جهانی در سال ۲۰۲۰ نشان داد که شرکت­‌های در حال رشد، فعال­‌تر از سایر شرکت­‌ها، داده­‌های تجربه‌­ی مشتری را جمع‌آوری می‌­کنند. تحلیل این داده­‌ها به کسب‌و‌کارها کمک می‌کند تا تجربه­‌ی مشتریان خود را بهبود بخشیده و شخصی‌سازی کنند. علاوه بر تحلیل کلان‌داده­‌ها، شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای از رویکردهای تحقیقی درمورد مشاهدات، احساسات و واکنش­‌های مشتریان استفاده می‌کنند. این رویکرد کلان‌داده­‌ها را تقویت کرده و به شرکت‌­ها درک جامع‌­تری نسبت به مشتریانشان ‌می‌دهد.

• انعطاف‌­پذیری و مدیریت ریسک: در همه‌گیری COVID-19 برای بسیاری از رهبران تجاری متوجه شدند که فعالیت‌هایشان چقدر در برابر اختلال، آسیب‌پذیر است. کلان‌داده می‌­تواند به شرکت­‌ها کمک کند تا ریسک را پیش‌بینی کرده و برای موارد غیرمنتظره آماده شوند.

• صرفه‌جویی در هزینه و کارایی بیشتر: زمانی که کسب‌و‌کارها، تحلیل‌های پیشرفته­‌ی کلان‌داده­‌ها­ را در تمام فرایندهای درون‌سازمانی خود اعمال می‌­کنند، نه‌تنها می‌­توانند ناکارآمدی­‌ها را شناسایی کنند، بلکه می‌­توانند راه‌حل­های سریع و مؤثری را نیز پیاده‌سازی کنند.

• بهبود رقابت: اطلاعات جمع‌آوری‌شده از کلان‌داده­‌ها می‌تواند به شرکت‌ها در صرفه‌جویی در هزینه‌ها، رضایت مشتریان، تولید محصولات بهتر و نوآوری در عملیات‌های تجاری کمک کند.

بیگ دیتا چگونه کار می­‌کند؟

کلان‌داده‌ها زمانی کارایی دارند که تحلیل آن‌ها، اطلاعات مرتبط و کاربردی را برای بهبود فرایندهای کسب‌و‌کار ارائه کند. در زمان آماده‌سازی برای تبدیل کلان‌داده‌ها، کسب‌و‌کارها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم­‌ها و فرایندهای آن‌ها به اندازه‌ی کافی برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل کلان‌داده­‌ها آماده هستند.

۱. جمع‌آوری کلان‌داده‌ها: بسیاری از کلان‌داده­‌ها از مجموعه­‌های عظیمی از داده­‌های بدون ساختار تشکیل شده‌اند که از منابع متفاوت و متناقضی جمع‌آوری می‌­شوند و پایگاه داده‌های مبتنی بر دیسک و مکانیسم‌های یکپارچه‌سازی سنتی داده‌ها متناسب مدیریت آن‌ها نیستند. مدیریت کلان‌داده مستلزم اتخاذ راه‌حل‌های پایگاه داده درون‌حافظه و راه‌حل‌های نرم‌افزاری خاص برای گردآوری کلان‌داده­‌ها است.

۲. ذخیره­‌سازی کلان‌داده‌ها: بسیاری از کسب‌وکارها از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داخلی استفاده می‌کنند و امیدوارند با تغییر کاربری این مخازن برای برآورده‌کردن نیازهای پردازش کلان‌داده­‌های خود، در منابع صرفه‌جویی کنند. با این حال، کلان‌داده‌­ها زمانی بهترین عملکرد را دارند که محدودیت اندازه و حافظه نداشته باشند. کسب‌وکارهایی که از ابتدا راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری را در مدل‌های کلان‌داده­‌ی خود وارد نمی‌کنند، معمولاً چند ماه بعد از این کار پشیمان می‌شوند.

۳. تحلیل کلان‌داده‌­ها: بدون استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل کلان‌داده‌­ها، بهره برده از پتانسیل کامل این داده‌ها امکان‌پذیر نیست. برای اینکه اطلاعات حاصل از کلان‌داده‌ها قابل‌اجرا و ارزشمند باشند، باید به‌سرعت ارائه شوند. فرایندهای تجزیه‌و‌تحلیل نیز باید بهینه باشند و بتوانند به‌طور منظم از تجربیات گذشته یاد بگیرند؛ خروجی‌هایی که تنها با استفاده از هوش مصنوعی و فناوری­‌های مدرن پایگاه داده می­‌توان به دست آورد.

کاربرد­های بیگ دیتا چیست؟

اطلاعات و یادگیریِ عمیق ارائه‌شده به کمک بیگ دیتا، تقریباً می‌­تواند برای هر کسب‌و‌کار یا صنعتی مفید باشد. با این حال، سازمان‌های بزرگ با فعالیت‌های عملیاتی پیچیده اغلب می‌توانند بیشترین استفاده را از بیگ دیتا داشته باشند.

امور مالی: بیگ دیتا نقش مهمی در تغییر حوزه‌ی خدمات مالی، به‌ویژه در معاملات و سرمایه‌گذاری، اصلاحات مالیاتی، کشف کلاهبرداری، تحلیل ریسک و اتوماسیون دارد. بیگ دیتا همچنین با تجزیه‌و‌تحلیل داده­‌ها و بازخورد مشتریان برای به دست آوردن اطلاعات ارزشمند مورد‌نیاز برای بهبود رضایت و تجربه­‌ی مشتریان، به تغییر صنعت مالی کمک کرده است. مجموعه‌داده‌های تراکنشی از پرشتاب‌ترین و بزرگترین داده‌ها در جهان هستند. به‌کارگیری روزافزون راه‌حل‌های پیشرفته­‌ی مدیریت بیگ دیتا، به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک می‌کند تا از این داده‌ها محافظت کرده و از آن‌ها به‌صورتی استفاده کنند که هم برای مشتری و هم کسب‌وکارها مفید باشد.

بهداشت و درمان: تحلیل کلان‌داده­‌ها این امکان را برای متخصصان حوزه­‌ی بهداشت و درمان فراهم می‌کند تا تشخیص­‌هایی دقیق‌تر و مبتنی بر شواهد داشته باشند. همچنین از آنجایی که حوزه‌های مراقبت از بیماران و تحقیقات این حوزه هزینه‌های بالایی دارد، مدیران بیمارستان­‌ها با کمک بیگ دیتا می‌توانند روندها را شناسایی و خطرات را مدیریت کرده و هزینه‌های غیرضروری را به حداقل برسانند.

انرژی و تأسیسات: طبق داده‌های اداره آمار کار ایالات متحده، شرکت‌های خدمات شهری بیش از ۱.۴ میلیارد دلار برای دستگاه‌های کنتور هزینه می‌کنند و معمولاً به کنتورهای آنالوگ و قرائت‌های دستی غیرمستمر متکی هستند. کنتور­های هوشمند، بارها در روز داده‌های دیجیتالی را ارائه می‌کنند. همچنین با تحلیل آن‌ها می‌توان مصرف انرژی کارآمدتر و قیمت‌گذاری و پیش‌بینی دقیق‌تری را ارائه کرد.

رابطه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با بیگ دیتا چیست؟

مدیریت بیگ دیتا وابسته به سیستم­‌هایی است که توانایی پردازش و تحلیل معنادار مقادیر زیادی از اطلاعات متفاوت و پیچیده را دارند. در این راستا، بیگ دیتا و هوش مصنوعی تا حدودی رابطه‌ای متقابل دارند. بیگ دیتا بدون هوش مصنوعی برای سازماندهی و تجزیه و تحلیل آن، کاربرد عملی زیادی نخواهد داشت و میزان دقت تحلیل‌های هوش مصنوعی به وسعت مجموعه‌داده‌های موجود در کلان داده بستگی دارد.

ممکن است علاقه‌مند باشید: هوش مصنوعی چیست؟

الگوریتم­‌های یادگیری ماشین نیز داده­‌های دریافتی را تعریف کرده و الگوهای درون آن‌­ها را شناسایی می‌­کنند. این اطلاعات به اتخاذ تصمیمات تجاری و اتوماسیون فرایندها کمک می‌کنند. یادگیری ماشین با کمک بیگ دیتا رشد می­‌کند زیرا هرچه مجموعه‌داده­‌ها قوی‌­تر باشند، سیستم فرصت بیشتری برای یادگیری و تکامل مداوم و انطباق فرایندهای خود خواهد داشت.

ممکن است علاقه‌مند باشید: یادگیری ماشین چیست؟