معیارهایی مانند حجم (Volume)، سرعت (Velocity) و تنوع (Variety) به‌عنوان سه عنصر اصلی در تعریف Big Data مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما علاوه بر این‌ها، عناصری مانند صحت (Veracity) و ارزش (Value) نیز می‌توانند در تعریف Big Data در نظر گرفته شوند.

Big Data به عنوان یک فرازمینه مهم در عصر اطلاعات شناخته می‌شود و در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی مانند مالی، بهداشت، علوم پزشکی، انرژی، حمل و نقل، رسانه و ارتباطات، اینترنت اشیاء و بسیاری دیگر، نقش مهمی ایفا می‌کند.

مزایای استفاده از Big Data شامل قدرت بیشتر در تحلیل و پیش‌بینی، شناسایی الگوها و روابط پنهان، افزایش بهره‌وری، بهبود تصمیم‌گیری و افزایش قابلیت رقابتی است. با این حال، مواجهه با چالش‌هایی مانند ذخیره‌سازی، پردازش، استخراج اطلاعات مفید و حفظ حریم خصوصی نیز در مورد Big Data وجود دارد. برای مدیریت Big Data، ابزارها و تکنولوژی‌هایی مانند سیستم‌های پایگاه داده توزیع‌شده، فناوری‌های پردازش موازی، فناوری‌های ذخیره‌سازی ابری و الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

ویژگی‌های شاخص بیگ دیتا (Big Data) یا همان Big Dataها به شرح زیر است:

• حجم زیاد: بیگ دیتا به مجموعه‌ای از داده‌ها اشاره دارد که حجم آن بیشتر از ظرفیت و قابلیت‌های سنتی مدل‌ها و ابزارهای مدیریت داده‌ها است. این داده‌ها معمولاً به صورت مجموعه‌های بسیار بزرگ، پیچیده و متنوعی ظاهر می‌شوند.
• سرعت بالا: داده‌های بیگ دیتا معمولاً با سرعت بسیار بالا تولید می‌شوند و نیاز به پردازش و تحلیل در زمان واقعی دارند. اجزای تشکیل‌دهنده بیگ دیتا می‌توانند از منابع مختلفی مانند سنسورها، دستگاه‌های متصل به اینترنت، شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های آنلاین حاصل شوند.
• تنوع: بیگ دیتا از انواع مختلف داده‌ها تشکیل شده است از جمله متن، تصویر، صوت، ویدئو، داده‌های جغرافیایی و غیره. این تنوع در بیگ دیتا نیازمند ابزارها و تکنیک‌های مناسب برای استخراج و تحلیل اطلاعات است.
• تنوع منبع: بیگ دیتا معمولاً از منابع متعددی مانند سیستم‌های موجود در سازمان، داده‌های عمومی، شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع مختلف تولید می‌شود. این تنوع مبدأ نیازمند یک مدیریت داده‌های خوب و ابزارهایی برای ادغام و ترکیب داده‌ها است.
• اطلاعات ناهمگون: بیگ دیتا شامل اطلاعات ناهمگون است که ممکن است از طریق ساختارهای مختلفی نظیر داده‌های ساختارمند، نیمه ساختارمند و غیرساختارمند در دسترس باشند. این نوع تنوع اطلاعات نیازمند روش‌ها و فنونی برای تفکیک و استخراج اطلاعات از این تنوع است.
• ارزش: ارزش بیگ دیتا در توانایی استخراج اطلاعات، الگوها و روابط مخفی در داده‌ها قرار دارد. با تحلیل بیگ دیتا، می‌توان اطلاعات مفیدی را برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و کسب و کار به دست آورد.
• پیچیدگی: بیگ دیتا ممکن است شامل داده‌هایی با ساختارهای پیچیده و متنوعی باشد که نیازمند ابزارها و تکنیک‌های مناسب برای استخراج اطلاعات و الگوها از آن‌ها است.

کلان داده‌ها نقش بسیار مهمی در دنیای هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی بر پایه تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و اطلاعات مفید از آن‌ها بنا شده است. در اینجا، کلان داده‌ها به عنوان منبع اصلی اطلاعات برای آموزش و تغذیه سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند. اگر بخواهیم نقش Big Dataها در هوش مصنوعی را به شکل فهرست‌وار مورد بررسی قرار دهیم به موارد زیر می‌رسیم:

• آموزش مدل‌های هوش مصنوعی: Big Dataها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، به خصوص مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، استفاده می‌شوند. با تغذیه مدل‌ها با حجم بالایی از داده‌ها، می‌توان الگوها و روابط پیچیده‌تر را شناسایی و تشخیص داد.
• ارائه ورودی به سیستم‌های هوش مصنوعی: Big Dataها به عنوان ورودی به سیستم‌های هوش مصنوعی، مانند سامانه‌های پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، تشخیص الگو و سیستم‌های توصیه‌گر، استفاده می‌شوند. این داده‌ها اطلاعات مورد نیاز را فراهم می‌کنند تا سیستم‌ها بتوانند وظایف خاصی را انجام دهند.
• بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی: با توسعه و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی، Big Dataها به عنوان یک نمونه‌گیری بزرگ از جوانب مختلف مسئله، به سیستم‌ها کمک می‌کنند تا به دقت و قدرت بیشتری در تشخیص الگوها و پیش‌بینی رخدادها دست یابند.
• پیش‌بینی و تحلیل: با استفاده از Big Dataها و تکنیک‌های تحلیل داده، می‌توان الگوها، روندها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کرد. این اطلاعات پیش‌بینی می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و بهبود عملکرد سازمان‌ها و سیستم‌ها مورد استفاده قرار گیرند.
• بهبود تجربه کاربری: با استفاده از کلان داده‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهبود تجربه کاربریبهبود تجربه کاربری: با استفاده از کلان داده‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهبود تجربه کاربری را فراهم کنند. با تحلیل رفتار کاربران، پیشنهادهای شخصی‌سازی شده و خدمات به موقع و دقیقتری ارائه می‌شود.

به طور کلی، Big Dataها در هوش مصنوعی نقش حیاتی دارند، زیرا مواد اولیه برای آموزش مدل‌ها، اطلاعات مفید برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی و ارتباط بین مسائل پیچیده هستند. با توجه به رشد روزافزون حجم داده‌ها، اهمیت Big Dataها در هوش مصنوعی نیز رو به افزایش است.

برای مدیریت Big Dataها، مجموعه‌ای از ابزارها و تکنولوژی‌ها در دسترس است که به شما کمک می‌کنند داده‌ها را ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنید. در زیر، به برخی از ابزارهای معروف برای مدیریت Big Dataها اشاره خواهم کرد:

•  Hadoop: آپاچی هدوپ (Apache Hadoop) یک سکوی منبع باز برای پردازش و ذخیره Big Data است. آن شامل دو بخش اصلی است: Hadoop Distributed File System (HDFS) برای ذخیره داده‌ها و Apache MapReduce برای پردازش توزیع شده.
•  Spark: آپاچی اسپارک (Apache Spark) یک سکوی پردازش داده توزیع شده است که عملکرد بالا، قابلیت پایداری و پشتیبانی از چندین زبان برنامه‌نویسی را فراهم می‌کند. این ابزار قدرتمندی برای پردازش و تحلیل کلان داده‌ها، ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته است.
•  Cassandra: آپاچی کاساندرا (Apache Cassandra) یک سیستم مدیریت پایگاه داده توزیع‌شده است که برای ذخیره داده‌های بزرگ و پرس و جوی سریع مناسب است. این ابزار مناسب برای سناریوهایی است که نیاز به بالا بردن مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان دارند.
•  Kafka: آپاچی کافکا (Apache Kafka) یک سیستم صف و رویداد توزیع‌شده است که برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش جریان داده‌ها (Streaming Data) به کار می‌رود. این ابزار قابلیت انتقال داده‌ها در زمان واقعی را فراهم می‌کند و برای سناریوهایی مانند استریمینگ و تجزیه و تحلیل داده‌های واقع‌زمانی مناسب است.
•  Storm: آپاچی استورم (Apache Storm) یک سکوی پردازش جریان داده توزیع شده است که برای پردازش داده‌ها در زمان واقعی و برخط مناسب است. این ابزار می‌تواند جریان‌های بزرگی از داده‌ها را به صورت پیوسته و به طور همزمان پردازش کند.
•  Flink: آپاچی فلینک (Apache Flink) نیز یک سکوی پردازش جریان داده و پردازش داده توزیع‌شده است که امکان پردازش داده‌ها در زمان واقعی و یکپارچه را فراهم می‌کند. این ابزار قابلیت اجرای الگوریتم‌های پیچیده و پردازش دادهتوجه کنید که این فهرست فقط چند مثال از ابزارهای مدیریت Big Data است و هنوز ابزارهای دیگری نیز وجود دارند. انتخاب ابزار مناسب برای مدیریت Big Dataها وابسته به نیازها و موارد کاربرد خاص شما است.

استفاده از Big Dataها برای آموزش مدل‌های هوشمند یک فرآیند مهم در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. در زیر، مراحل کلی برای استفاده از Big Dataها برای آموزش مدل‌های هوشمند را توضیح خواهم داد:

1.  جمع‌آوری و تهیه داده‌ها: در این مرحله، نیاز است تا داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های هوشمند خود را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، لاگ‌ها و حسگرها به دست آید.
2.  پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌ها را پیش‌پردازش می‌کنید تا مناسب برای آموزش مدل‌های هوشمند شوند. این شامل تمیزکاری داده‌ها، حذف داده‌های نامعتبر یا خطا دار، خروجی ساختاردهی و استخراج ویژگی‌ها است.
3.  انتخاب معماری مدل: در این مرحله، باید معماری مدل هوشمند خود را انتخاب کنید. این معماری می‌تواند شامل شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines)، درخت تصمیم (Decision Trees) و غیره باشد.
4.  آموزش مدل: در این مرحله، با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده و پیش‌پردازش شده، مدل را بر روی داده‌ها آموزش می‌دهید. این مرحله شامل تعیین پارامترهای مدل، تعیین تابع هدف (Loss Function) و اجرای الگوریتم آموزش است.
5.  ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، باید آن را ارزیابی کنید تا بفهمید که آیا مدل به طور قابل قبولی عمل می‌کند یا خیر. این شامل استفاده از معیارهای ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، دقت متوسط (Precision)، بازخوانی (Recall) و فرابرسی (F1-Score) است.
6.  بهینه‌سازی و تنظیم مدل: اگر مدل شما نتایج مطلوب را نمی‌دهد، می‌توانید از روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم مدل مانند تغییر پارامترها، تغییر معماری مدل و اعمال روش‌های مناسب برای جلوگیری از بیش‌یه‌های مدل  استفاده کنید.
7.  استفاده از مدل آموزش دیده: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی، تشخیص الگوها، تولید خودکار وظایف و بسیاری دیگر از کاربردهای هوشمند استفاده کنید.

مهم است بدانید که موفقیت در استفاده از Big Dataها برای آموزش مدل‌های هوشمند، نیازمند دقت در جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش موثر، انتخاب معماری مناسب، پارامترهای بهینه مدل و ارزیابی صحیح است. همچنین، نیاز به قدرت پردازشی و ذخیره‌سازی مناسب برای مقیاس‌پذیری و مدیریت حجم بزرگ داده‌ها وجود دارد.

تحلیل کلان داده (Big Data Analytics) شامل مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌های تحلیلی است که برای استخراج اطلاعات، الگوها و تفاوت‌های معنادار از مجموعه‌های بزرگ داده‌ها استفاده می‌شود. در زیر، به برخی از اصلی‌ترین انواع تحلیل کلان داده اشاره می‌کنم:

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): در این نوع تحلیل، داده‌ها به صورت خلاصه و توصیفی بررسی می‌شوند تا الگوها، روندها و ویژگی‌های مشخصی که در داده‌ها وجود دارند شناسایی شود. این تحلیل به توصیف و تفسیر داده‌ها می‌پردازد و معمولاً با استفاده از روش‌هایی مانند جداول، نمودارها و نمودارهای توصیفی انجام می‌شود.
• تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics): در این نوع تحلیل، با استفاده از روش‌های آماری و الگوریتم‌های پیش‌بینی، تلاش می‌شود تا الگوها و روندهای آینده را بر اساس داده‌های گذشته و موجود پیش‌بینی کنیم. این نوع تحلیل معمولاً برای پیش‌بینی رفتار مشتریان، رشد بازار، عملکرد مالی و سایر متغیرهای آینده استفاده می‌شود.
• تحلیل روابط (Relationship Analytics): در این نوع تحلیل، بررسی روابط و ارتباطات بین داده‌ها و متغیرها انجام می‌شود. به عنوان مثال، این تحلیل می‌تواند نشان دهد که چگونه تغییر یک متغیر تأثیری بر متغیرهای دیگر دارد و رابطه‌های علّی و ناعلّی را مشخص کند. این تحلیل معمولاً با استفاده از روش‌های آماری و مدل‌سازی انجام می‌شود.
• تحلیل رفتاری (Behavioral Analytics): در این نوع تحلیل، رفتار و الگوهای رفتاری افراد و مشتریان مورد بررسی قرار می‌گیرد. با تحلیل رفتارهای گذشته و موجود، تلاش می‌شود الگوها و روندهای رفتاری را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها تصمیمات بهتری درباره استراتژی‌های بازاریابی و خدمات مشتریان اتخاذ کرد.
• تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics): این نوع تحلیل شامل استفاده از روش‌هایی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تکاملی و تحلیل متن و تصویر است. این تکنیک‌ها برای استخراج اطلاعات پیچیده، تحلیل پیشرفته داده‌ها و کشف الگوهای نهفته استفاده می‌شوند. برخی از روش‌های پرکاربرد در تحلیل کلان داده عبارتند از:
• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine Learning and Deep Learning): این روش‌ها به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی برای آموزش سیستم‌ها به منظور تشخیص الگوها، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها می‌پردازند.
• استخراج اطلاعات (Data Mining): این روش به استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی، تحلیل خطی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و معناشناسی متن برای استخراج الگوها و اطلاعات مفید از داده‌ها می‌پردازد.
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis): این روش برای بررسی روابط و الگوهای اجتماعی در شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های تعاملی و شبکه‌های مرتبط با استفاده از مفاهیم شبکه‌های گرافی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• تحلیل متن (Text Analytics): این روش به استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از متن‌ها می‌پردازد. این شامل تحلیل موضوعی، تحلیل احساسات، تشخیص الگوها و استخراج اطلاعات از متن‌های بزرگ است.
• تحلیل تصویر (Image Analytics): این روش به استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی برای تحلیل و استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدئوها می‌پردازد. مثال‌هایی از این تحلیل شامل تشخیص الگوها، تشخیص چهره، تحلیل شناختی تصاویر و دسته‌بندی تصاویر هستند.

همچنین، بسیاری از انواع تحلیل کلان داده شامل ترکیبی از این روش‌ها و تکنیک‌ها هستند و بسته به نوع داده‌ها و هدف تحلیل ممکن است شخصی‌سازی شوند.

توسعه سریع هوش مصنوعی مولد باعث رونق بازارها در سال جاری شده است، اما پس از خوشحالی از این توسعه، سرمایه‌گذاران از خطرات احتمالی آن نیز نگران هستند.از کسب و کارهایی مانند خدمات فناوری اطلاعات و مشاوره گرفته تا رسانه ها و آموزش، اکنون در حال ارزیابی پتانسیل اختلالات هوش مصنوعی میباشند.
طبق گفته مک کینزی، هوش مصنوعی مولد میتواند سالانه ۷.۳ تریلیون دلار به ارزش اقتصاد جهانی اضافه کند و نیمی از فعالیت های امروزی میتوانند بین سال های ۲۰۳۰ تا ۲۰۶۰ توسط هوش مصنوعی به صورت خودکار انجام شوند.

 این اتفاق ،بدان معنا نیست که هوش مصنوعی تنها تاثیر مثبتی بر جهان خواهد داشت. ژیل گیبوت رئیس استراتژی سهام اروپا در شرکت سرمایه گذاری AXA در پاریس گفت که ممکن است توسعه هوش مصنوعی بر جهان اثر تورمی داشته باشد.

آخرین نظرسنجی که توسط بانکی در آمریکا انجام شد ،نشان داد که ۲۹ درصد از سرمایه گذاران جهانی انتظار ندارند هوش مصنوعی باعث افزایش سود و یا ایجاد شغل شود. نگرانی ها در مورد هوش مصنوعی در حال حاضر در سراسر جهان و بازارهای مالی وجود دارد.

سهام شرکت هایی مانند شرکت فرانسوی تله پرفورمانس (Teleperformance) و تاسکوس (Taskus) مستقر در ایالات متحده در سال جاری حدود 30 درصد کاهش پیدا کرده است.

سهام شرکت پیرسون بریتانیا (PSON.L) نیز در یک روز 15درصد و همچنین سهام شرکت آمریکایی چِگ  (CHGG.N)به میزان 62 درصد در سال جاری به دلیل استفاده دانش آموزان از چت جی پی تی (ChatGPT) سقوط کرد.

آندره اسکوری، مدیر گروه لمانیک(Lemanik) گفت که عدم اطمینان در مورد هوش مصنوعی، او را از سرمایه گذاری در برخی از سهام شرکتهای خدمات فناوری اطلاعات، علیرغم جذاب به نظر رسیدن آنها، باز داشته است.

شرکت اکسنچر (Accenture) سه ماه پس از اعلام ۱۹ هزار اخراج یا حدود ۲.۵ درصد از نیروی کار خود، از یک برنامه سرمایه گذاری ۳ میلیارد دلاری برای تقویت هوش مصنوعی خود در ماه جاری پرده برداشت.ارزش سهام این شرکت در سال جاری میلادی ۱۹ درصد و ارزش سهام شرکت فرانسوی کپکام ۱۳ درصد افزایش یافته است.

با این وجود،سرمایه گذاران زیادی جهت سرمایه گذاری در پروژه های هوش مصنوعی آمادگی خود را اعلام کرده اند و ریسک این سرمایه گذاری را پذیرفته اند.