در عصر حاضر داده‌ها یکی از مهم‌ترین و با ارزش‌ترین منابع بشری به حساب می‌آیند. داده‌ها و اطلاعات در دنیای امروز با ظهور اینترنت بیشتر از هر زمان دیگری مورد توجه قرار گرفت، تا آنجا که بخشی از علوم دانشگاهی به کار بر روی این پدیده جدید اختصاص داده شد. گذر زمان و پیشرفت در حوزه اینترنت و علوم کامپیوتری و تکنولوژیکی روزبه‌روز به حجم داده‌های موجود افزود و اقیانوسی از داده‌های مختلف از موضوعات مختلف را به وجود آورد. حجم عظیم داده‌های موجود به یکباره توجه متخصصین را به خود جلب کرد. آنها متوجه شدند که این منبع با ارزش از داده‌ها می‌تواند برای بشر کاربردهای بسیاری داشته باشد، لذا در برهه‌ای از زمان توجه افراد به استخراج و نگهداری و استفاده از این داده‌ها جلب شد. این حجم عظیم داده‌ها در دنیای تکنولوژی و علوم کامپیوتری، کلان داده یا Big Data نامیده می‌شود. در این مقاله قصد داریم بیشتر با این مفهوم آشنا شویم و بدانیم که Big Data واقعاً چیست؟ از کجا آمده، چه کاربردهایی دارد و رابطه آن با هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌تواند به پیشرفت آن کمک کند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید. 

آشنایی با Big Data:

Big Data یا کلان داده به حجم عظیمی از داده‌های دیجیتالی اشاره دارد که می‌تواند از هر منبع دیجیتالی به دست آید. حجم داده مورد بحث ما در این اینجا فراتر از گیگابایت، ترابایت و اگزابایت‌هاست. شاید بتوان این حجم از داده‌های دیجیتالی را با واحد بزرگ‌تری مثل زتابایت بیان کرد. این داده‌ها از منابع مختلفی همچون اینترنت، کامپیوترها، گوشی‌های هوشمند، شبکه‌های اجتماعی، ماهواره‌ها، دستگاه‌های اینترنت اشیا و هر منبع دیجیتالی دیگر به دست می‌آید. حجم این داده‌های دیجیتالی به‌اندازه‌ای بزرگ است که پردازش آن از توان سیستم‌های مدیریت داده سنتی خارج است. از چند دهه اخیر با پیشرفت‌های روزافزون در حوزه فناوری اطلاعات، سیستم‌های کامپیوتری و اینترنت، روزبه‌روز به حجم داده‌های دیجیتالی موجود افزوده شد تا به یکباره متخصصین این حوزه به این نتیجه رسیدند که می‌تواند از این حجم عظیم داده‌ها برای برای پیشبرد اهداف شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ استفاده کرد. همین موضوع باعث شد تا در عصر حاضر توجه به داده‌ها و اطلاعات دیجیتالی از هر زمانی دیگری بیشتر شود. این داده‌ها می‌توانند برای بهبود عملکرد، تصمیم گیری، تولید محصول، ارتباط با مشتری، بهبود خدمات و بسیاری از زمینه‌های دیگر به شرکت‌ها و کسب و کارها کمک کنند. در چند سال اخیر و با ظهور و پررنگ‌تر شدن هوش مصنوعی در حوزه تکنولوژی، توجهات یکبار دیگر به سمت کلان داده‌ها جلب شد. ارتباط هوش مصنوعی و سیستم های خبره با کلان داده‌ها از این جهت مورد توجه است که این دو حوزه به صورت مستقیم با یکدیگر در ارتباط بوده و به نوعی تکمیل کننده و مکمل هم می‌باشند. از هوش مصنوعی می‌تواند برای ساختارمند کردن داده‌ها و تشخیص الگوها و روند موجود در داده‌ها استفاده کرد و به صورت هدفمند از آنها استفاده کرد، از طرفی کلان داده‌ها میتوانند به عنوان یک منبع غنی از اطلاعات و داده‌های آموزشی برای مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند. این همبستگی بین هوش مصنوعی و کلان داده‌ها یکی از جذاب‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه تکنولوژیکی را در دهه اخیر رقم زده است. 

آشنایی با انواع کلان داده‌ها:

حالا که با مفهوم کلان داده آشنا شدیم، باید اشاره کنیم که کلان داده‌ها دارای انواع مختلفی هستند و از نظر ساختار داده به دو دسته اصلی و یک دسته فرعی تقسیم می‌شوند. در ادامه انواع کلان داده‌ها را بررسی کرده و در مورد هر کدام توضیحاتی را ارائه می‌دهیم:

داده‌های ساختارمند:

همان طور که از نام آن مشخص است، داده‌های ساختارمند به داده‌هایی که با ساختار و نظم خاصی ذخیره می‌شوند، اطلاق می‌شود. جداول موجود در Excel و یا پایگاه‌های داده نمونه‌هایی از این نوع داده‌ها هستند. داده‌های ساختارمند از آنجایی که دارای ساختار هستند به سادگی می‌توان آنها را توسط سیستم‌های مدیریت داده مانند SQL مدیریت کرد، لذا از این نظر لزوماً کلان داده محسوب نمی‌شوند. 

داده های بدون ساختار:

این دسته از کلان داده‌ها دارای هیچ‌گونه ساختاری نیستند و به صورت رندوم از تصاویر، ویدئوها، متون موجود در وب، نظرات کاربران تولید می‌شوند و به صورت کلی هر اطلاعات و داده دیجیتالی که در محیط دیجیتالی تولید می‌شود و امکان ساختارمندی برای آن وجود ندارد از این نوع از داده‌ها به حساب می‌آیند. تکنولوژی Deep fake یکی از تکنولوژی هایی است که از این داده های تصویری استفاده میکند. یکی از منابع تولید این نوع از داده‌ها شبکه‌های اجتماعی می‌باشد. اهمیت این نوع داده‌ها برای کسب و کارها بسیار بالاست ولی تجزیه و تحلیل و کار با آنها و استخراج اطلاعات مفید از این داده‌ها به روش سنتی کاری بسیار دشوار، زمان بر و پرهزینه‌ای است. در اینجاست که می‌توان از هوش مصنوعی برای حل این چالش استفاده کرد.

داده‌های نیمه ساختارمند:

به غیر از دو نوع اصلی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، نوع دیگر از کلان داده‌ها به نام داده‌های نیمه ساختارمند وجود دارد که تقریباً در تعریف آن می‌تواند گفت که ترکیبی از داده‌های ساختارمند و بدون ساختار است. به این معنی که در این نوع داده‌ها هم داده‌های ساختار یافته موجود است هم داده‌های بدون ساختار. ایمیل‌ها یکی از مثال‌های این نوع داده‌ها می‌باشد. متن موجود در ایمیل‌ها جز داده‌های بدون ساختار و بخش گیرنده و فرستنده موجود در ایمیل‌ها جز داده‌های ساختارمند به حساب می‌آیند.

نتیجه گیری:
همان‌طور که قبلاً هم اشاره شد، داده‌ها یکی از اصلی‌ترین بخش‌ها در آموزش مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌باشد. زیرشاخه‌های مختلف علم هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مستقیماً با داده‌ها سروکار دارند، تا آنجا که حجم داده‌های مورد استفاده در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین معیارها در کارآمدی مدل‌های هوش مصنوعی است. هر روز با پیشرفت بشر در حوزه فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتری به حجم داده‌های دیجیتالی افزوده می‌شود، لذا نیاز به علمی برای مدیریت و سازمان دهی آن یکی چالش‌ها مهم بر سر راه بشریت است. حجم عظیم داده‌ها مفهومی به نام کلان داده را به روی زبان‌ها انداخته که اشاره به حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات دیجیتالی موجود دارد که امروزه از اهمیت قابل توجهی در بسیاری از زمینه‌ها از کسب و کارها و شرکت‌های بزرگ و کوچک گرفته تا سازمان‌های علمی برخوردار است. هوش مصنوعی هم که به عنوان یکی از حوزه‌های مهم و مرتبط با داده‌ها شناخته می‌شود به شدت به کلان داده‌ها وابسته بوده و از آن استفاده می‌کند. به عبارتی می‌تواند پیشرفت در کلان داده را پیشرفت در علم هوش مصنوعی در نظر گرفت.