15 ابزار برتر یادگیری علم داده در سال 2020 (قسمت پنجم: ابزارهای تحلیل کلان داده)

در سری مقالات 15 ابزار برتر یادگیری علم داده در سال 2020، به بررسی کاربردی‌ترین ابزار یادگیری علم داده در زمینه‌های متفاوت از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، مصورسازی داده‌ها و زبان‌های برنامه نویسی ترند که شامل ابزارهای  Scikit Learn و Weka برای یادگیری ماشین، Python و R  برای زبان‌های برنامه نویسی، TensorFlow، Keras و Pythorch برای فریم ورک‌های یادگیری عمیق و Matplotlib و  Seaborn به عنوان کاربردی‌ترین ابزارهای مصور سازی داده‌ها معرفی شدند. در این قسمت از مقاله به معرفی برترین ابزار تحلیل کلان داده می‌پردازیم. با منظومه ایرانیان در این مقاله همراه باشید.

تحلیل کلان داده به چه معناست؟

Big Data در واقع به معنای حجم انبوهی از اطلاعات سازماندهی نشده، زیاد و گسترده است که با سرعت بسیار زیاد و بدون وقفه در حال تولید است، به طوری که آنالیز آنها به صورت همزمان با روش‌های سنتی و با استفاده از مغز انسان، غیر ممکن باشد. دستیابی و ذخیره سازی کلان-داده و آنالیز آنها برای دستیابی به اطلاعاتی ارزشمندتر، مدت‌ها است که توسط انسان‌ها صورت می‌پذیرد اما مفهوم داده کاوی و آنچه که امروزه به عنوان کلان-داده شناخته می‌شود برای اولین بار در سال 2000 میلادی و توسط یک تحلیلگر صنعتی به نام "داگ لنی" معرفی شد که معنی و مفهوم کلی آن در غالب سه تعریف اصلی بیان می‌شود که در زبان انگلیسی به قانون 3V برای کلان-داده معروف است، Volume(حجم)، Velocity( سرعت) و Variety (تنوع). این 3V  در غالب جملات زیر تعریف می‌شوند.

Volume(حجم): سازماندهی اطلاعاتی از منابع متنوع و گسترده شامل تراکنش‌های مالی و تجاری، دستگاه‌های هوشمند (IOT)، تجهیزات صنعتی، رسانه‌ها و شبکه‌های اجتماعی و ... در گذشته ذخیره سازی این اطلاعات یکی از چالش‌های بزرگ بشری بود اما در زمان حال، پلتفورم‌های ذخیره سازی اطلاعات مانند Hadoop و Data Lake، این کار را تسهیل بخشیده‌اند.

Velocity (سرعت): با گسترش اینترنت اشیا و ابزارهای هوشمند، جریانی بی سابقه از اطلاعات و دیتا از مشاغل  وصنایع مختلف به دست می‌آید که باید به موقع مدیریت شوند. تگ‌های هویتی مانند RFID  و سنسورها باید توانایی هندل کردن این حجم عظیم از اطلاعات که با سرعتی غیر قابل تصور در حال تولید هستند را داشته باشند.

Variety (تنوع): دیتا و اطلاعات به دست آمده در فورمت‌های بسیار متنوع و متفاوتی به دست می‌آید که ساختارهای متفاوتی می‌توانند داشته باشند. از داده‌های عددی و دارای ساختار گرفته تا دیتاهای غیرعددی و بدون ساختار مشخص و داده‌های متنی و بسیار گسترده، ایمیل‌ها، صوت‌ها، تراکنش‌های مالی و تجاری و ...

کاربردهای تحلیل کلان داده

امروزه استفاده از داده‌های بزرگ  و تجزیه و تحلیل آنها، اهداف تجاری دنیای امروز را به سمت و سویی متفاوت به پیش می‌برد و در زمینه‌های بسیار متفاوتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. داده‌هایی نظیر دیتای به دست آمده از کلیک‌های اینترنتی، گزارش‌های به دست آمده از وب سرورها، محتوای منتشر شده در شبکه‌های اجتماعی، ایمیل‌های تجاری و درخواست‌های مشتریان، نظرسنجی‌های گسترده در سطح جهانی و اینترنتی، سوابق تلفن همراه افراد و همچنین اطلاعات به دست آمده از تجهیزات هوشمند در راستای بهبود IOT از جمله اطلاعاتی هستند که روزانه به صورت فزاینده در تمام دنیا در حال تولید هستند و توسط سیستم‌های Big Data جمع آوری و آنالیز می‌شوند. الگوهای پنهان، همبستگی‌های ناشناخته، پیش بینی تغییرات اکوسیستم، روند بازار و ترجیحات مشتریان و ... در راستای بهبود تصمیم گیری‌های آگاهانه تجاری از آنالیز Big Data به دست می‌آیند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ که توسط سیستم‌ها و نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل تخصصی و سیستم‌های محاسبات پرقدرت انجام می‌شوند، اهداف تجاری متفاوتی را دنبال می‌کنند به عنوان مثال:

*زمینه‌های جدید کسب درآمد

*بازاریابی موثر

*خدمات پس از فروش کارآمدتر

*زمینه‌های رقابتی بین برندهای مختلف

و ...

ابزارها و تکنولوژی‌های تحلیل کلان- داده

انواع داده‌های بدون ساختار و یا حتی نیمه ساختار یافته، معمولا در انبارهای داده که مبتنی بر دیتابیس‌های متفاوت هستند، برای استفاده مناسب نیستند، به علاوه اینکه ذخیره سازی داده‌ها نمی تواند اهداف پردازشی حاصل از جمع آوری داده‌های فزاینده که به صورت مستمر در حال افزایش هستند را ارضا نماید، در نتیجه بسیاری از سازمان‌هایی که داده‌های بزرگ را جمع آوری می‌نمایند پایگاه داده‌های NoSQL  و Hadoop  و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های آنها را پشتیبانی نموده و از آنها استفاده می‌نمایند. برخی از این ابزارهای تجزیه و تحلیل داده عبارتند از:

YARN،  MapReduce، HBase، Hive، Kafka و Pig

ساز و کار آنالیز Big Data

کلاسترهای هدوپ و سیستم‌های NoSQL در درجه اول برای تقسیم بندی و دسته بندی داده ها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. در بیشتر اوقات، تحلیلگران کلان-داده از اصطلاح دریاچه داده‌های  (Data Lake) هدوپ به عنوان مخزن اصلی ورود جریان داده‌های خام استفاده می‌کنند. در چنین معماری‌هایی، داده‌ها می‌توانند به طور مستقیم در یک کلاستر هدوپ مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند یا از طریق یک موتور پردازشی مانند Spark اجرا شوند. پس از آماده شدن داده ها، می توان آنها را با نرم افزارهایی که معمولا برای فرآیندهای تحلیلی پیشرفته استفاده می شوند، انالیز نمود. این ابزارها عبارتند از:

*داده کاوی (Data mining)

*تحلیل های پیش بینی کننده (Predictive analytics)

*یادگیری ماشین (Machine Learning)

*یادگیری عمیق (Deep Learning)

همچنین نرم افزارهای استخراج متن و تجزیه و تحلیل آماری می‌توانند در فرآیند تحلیل داده‌ها، نقش مهمی داشته باشند و می‌توانند نرم‌افزارهای هوش تجاری و مصورسازی داده‌ها را در خود جای دهند. زبان‌های برنامه نویسی پایتون، Scala، R  و SQL زبان‌های استاندارد برای دیتابیس‌ها هستند که از طریق فناوری‌های SQL-on-Hadoop پشتیبانی می‌شوند. در ادامه به معرفی پرکاربردترین ابزارهای تحلیل کلان-داده که برای یادگیری توصیه می‌شوند، می‌پردازیم.

ابزار تحلیل کلان-داده Hadoop MapReduce

هنگام کار با مقدار زیادی از داده‌ها نیاز به منابع ذخیره‌سازی اطلاعات بسیار گسترده‌ای داریم که به عبارتی لایتناهی باشند. برای دستیابی به این منابع، دو راه وجود دارد: مقیاس گذاری افقی و مقیاس گذاری عمودی.

در مقیاس بندی افقی، این مساله با استفاده از اضافه نمودن ماشین‌های بیشتر با همان ظرفیت و توزیع بار، حل می‌شود اما در مقیاس بندی عمودی، اضافه کردن توابع محاسباتی بیشتر مانند RAM  یا CPU به ظرفیت ذخیره سازی اطلاعات راهکار افزایش جحم منابع ذخیره سازی اطلاعات به شمار می‌رود. مقیاس پذیری عمودی نسبت به مقیاس گذاری افقی، ساده‌تر و کنترل پذیرتر است. MapReduce  مبتنی بر مقیاس بندی افقی است که در آن از خوشه‌ای از رایانه‌ها برای موازی سازی استفاده می‌شود که مدیریت داده‌های کلان را آسان‌تر می‌سازد. در MapReduce داده‌های ورودی گرفته می‌شوند و دسته بندی می‌گردند. سپس هر قسمت به یک دستگاه دیگر ارسال می‌شود تا با توجه به عملکرد آن، مورد پردازش قرار گیرد و این داده‌های پردازش شده در انتها تجمیع می‌شوند.

ابزار تحلیل کلان-داده Apache Spark

فریم ورک Apache Spark از فریم ورک MapReduce پیشرفته‌تر و کاربردی‌تر می‌باشد. آنچه باعث می‌شود که این فریم ورک از رقبای خود متمایز شود و در بین آنها به عنوان فریم ورک پیشرو محسوب گردد، سرعت اجرای آن است که تقریبا 100 برابر سریع‌تر از MapReduce است زیرا در Apache Spark نتایج لایه‌های میانی، ذخیره نمی‌شوند و همه پردازش‌ها در حافظه صورت می‌گیرند. Apache Spark معمولا برای موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرد:

1. خواندن داده‌های ذخیره شده و دیتایی که به صورت انلاین در حال جمع آوری هستند (Real time Data)
2. پیش پردازش و پردازش حجم زیادی از داده‌ها (SQL)
3. آنالیز دیتا توسط یادگیری ماشین و پردازش گراف‌های شبکه عصبی

Apache Spark به صورت کاربردی از زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R و Scala پشتیبانی می‌نماید. برای استفاده از Apache Spark، اپلیکیشن‌های مبتنی بر رایانش ابری یا کلود مانند وب سرویس‌های آمازون، Microsoft Azure و Databricks، به صورت متداول بهره برده می‌شود. در هنگام استفاده از Spark، داده‌های کلان به کمک مجموعه داده‌های توزیع شده (RDD)، موازی سازی می‌شوند. RDDها اصلی‌ترین بخش‌های آپاچه سپارک هستند که داده‌های اصلی را دریافت نموده و ان را بین خوشه‌های (کلاستر Cluster) مختلف تقسیم می‌نمایند، علاوه بر این، RDDها در برابر خطاهای احتمالی نیز ایزوله هستند به این معنا که قادر به بازیابی داده‌های از دست رفته در صورت عدم موفقیت در خوشه بندی صحیح داده‌ها می‌باشند. داده ها پس از عبور از RDD، تحول می‌بایند به عنوان مثال دچار فیلتراسیون، مپ شدن یا کاهش راهبردی می‌گردند و مجموعه جدیدی از داده‌ها به دست می‌آید سپس این مجموعه‌های جدید از داده‌ها، به یک RDD جدید تحویل داده می‌شوند.

نتیجه گیری:

تحلیل کلان- داده از جمله زمینه‌های بسیار گسترده و فزاینده‌ای است که امروزه به صورت مستمر در همه بخش‌های صنعت، دفاع، بیزینس و ... مورد استفاده قرار می‌گیرد و با توجه به اهمیت این آنالیزها، ابزارهای بسیار متنوعی برای تحلیل داده‌های جمع آوری شده مورد استفاده قرار می‌گیرند که عرصه بسیار گسترده‌ای از علم داده را تشکیل می دهند. برخی از این ابزارها عبارتند از: هدوپ، استورم، اسپارک، آپاچی ماهوت، دریاد و... که در این مقاله به بررسی دو ابزار بسیار مهم که نسبت به بقیه ابزارها کاربردی تر هستند (MapReduce Hadoop و Apache Spark) پرداختیم. یادگیری این فریم ورک ها برای تحلیل کلان داده به عنوان ابزارهای اولیه و بیسیک، بسیار توصیه می‌شود.