دیتاست چیست؟ انواع دیتاست و روش‌ های استفاده از آن

آیا تابه‌حال به این فکر کرده‌اید که چقدر داده در یک روز تولید می‌شود؟ از همان لحظه‌ای که بیدار می‌شویم و در رسانه‌های اجتماعی پیمایش می‌کنیم، تا زمانی در یک فروشگاه مواد غذایی کارت می‌کشیم و با بسیاری از کارهایی که در فاصله بیداری تا خواب خود انجام می‌دهیم، به طور دائم در حال ایجاد جریانی از داده هستیم. این داده‌ها پس از آنکه جمع‌آوری و سازماندهی شدند، به شکل بلوک‌هایی به نام دیتاست در می‌آیند. دیتاست را به شکل یک صندوق گنج غول‌پیکر و پر از اطلاعات فکر کنید. هر قطعه داده مانند یک سکه است، اما وقتی همه قطعه‌ها را کنار هم قرار دهید، می‌توانند بینش‌ها و الگوهای ارزشمندی به دست دهند.

دیتاست می‌تواند به‌تقریب در هر زمینه‌ای که تصور می‌کنید مورد استفاده قرار بگیرد؛ از کمک به کسب‌وکارها در درک مشتریانشان تا توانمندسازی دانشمندان برای انجام اکتشاف‌های پیشگامانه. در این مقاله، سفری جذاب را برای رازگشایی از مفهوم دیتاست آغاز خواهیم کرد. ما در مورد چیستی، انواع، و نقش دیتاست در شکل‌دهی جهانی که امروز داریم، بحث خواهیم کرد؛ بنابراین، چه یک کارشناس داده باشید، چه فردی که فقط کنجکاو هستید تا بیشتر بدانید، از این مقاله لذت خواهید برد.

دیتاست چیست؟

خوب، بیایید صندوقچه گنج را باز کنیم و ببینیم دیتاست به‌واقع چیست. دیتاست، مجموعه‌ای از داده‌ها است که با روش خاصی سازماندهی شده‌اند. کتابخانه‌ای را با کتاب‌های بی‌شمار تصور کنید که هر کدام پر از اطلاعات هستند. هر دیتاست مانند یکی از کتاب‌های این کتابخانه است؛ اما به‌جای اینکه حاوی داستان یا مقاله باشد، مجموعه‌ای از ورودی‌ها را در خود جای می‌دهد که از ساختاری ثابت پیروی می‌کنند.

به‌معمول این ساختار در شکل یک جدول است که سطر و ستون دارد. هر سطر نشان‌دهنده یک بخش از داده‌ها بوده و هر ستون، مشخص‌کننده دسته‌ای است داده‌ها در آن قرار می‌گیرند. برای نمونه، یک دیتاست حاوی اطلاعات مربوط به چند یا هزاران فیلم می‌تواند دارای چند ستون باشد: عنوان، کارگردان، نویسنده، ستاره‌ها، سال انتشار، ژانر و چندین ستون دیگر باشد. همچنین، هر سطر از این دیتاست مربوط به یک فیلم است که جزئیات مربوط به آن در ستون‌ها پر می‌شود.

اما دیتاست‌ها فقط به‌صورت جدول نمایش داده نمی‌شوند. گاهی داده‌ها را می‌توان در قالب‌های دیگر، مانند فایل‌های متنی یا حتی تصویر، ذخیره‌سازی و ارائه کرد. نکته کلیدی ساختار است. یک دیتاست همیشه دارای ساختاری است که امکان سازمان‌دهی و تجزیه‌وتحلیل را فراهم می‌کند.

به این موضوع فکر کنید: مُشتی سکه در دست‌تان گرفته‌اید که ممکن است مقداری ارزش داشته باشند، اما تا زمانی که آن‌ها را سازماندهی نکنید، دشوار خواهد بود که دقیق بدانید چقدر پول دارید. ازاین‌رو باید دارایی خود را در دسته‌های طلا، نقره، مس، نیکل و سایر دسته‌بندی کنید. اگر داده‌ها را به‌طور ساختاریافته دسته‌بندی کنید، دیتاست‌هایی خواهید داشت که تجزیه‌وتحلیل، درک و سرانجام کشف گوهرهای دانش نهفته در آن‌ها آسان‌تر خواهد بود.

انواع دیتاست

دنیای داده‌ها و دیتاست‌هایی که آن‌ها را نگهداری می‌کنند بسیار گسترده و متنوع است. درست مانند جهان متنوع کتاب‌های یک کتابخانه، دیتاست‌ها نیز بسته به نوع داده‌هایی که دارند، در قالب‌هایی گوناگون ارائه می‌شوند. ازاین‌رو، در دو دسته قرار می‌گیرند: داده‌های ساختاریافته و داده‌های بدون ساختار.

داده‌های ساختاریافته (Structured Data)

این همان دیتا کلاسیک در سبک «جدول‌بندی» است که در مورد آن صحبت کردیم. داده‌های ساختاریافته بسیار سازمان‌دهی‌شده هستند که از ردیف و ستون تشکیل می‌شوند؛ هر ردیف نشان‌دهنده یک رکورد منحصربه‌فرد (در مثال ما یک فیلم) و هر ستون نشان‌دهنده ویژگی خاصی از آن رکورد (در مثال ما عنوان، کارگردان و غیره) است.

بنابراین دیتاست ساختاریافته را به‌عنوان یک صفحه گسترده (SpreadSheet) در نظر بگیرید که در آن، اطلاعات به طور واضح و مرتب دسته‌بندی و برچسب‌گذاری شده‌اند. مایکروسافت اکسل و گوگل شیت دو مورد از رایج‌ترین ابزارها برای ساخت و مدیریت دستی دیتاست ساختاریافته هستند. در کلان‌داده (Big Data) نیز ابزارهای پیشرفته‌ای وجود دارد که دیتاست‌های بسیار بزرگ و گسترده می‌سازند.

دیتاست‌های ساختاریافته در هوش تجاری، پژوهش‌های علمی و بسیاری دیگر از زمینه‌ها که داده‌های شفاف و سازمان‌یافته در آن‌ها حیاتی است، مورداستفاده قرار می‌گیرند.

مطلب پیشنهادی: قرارداد هوشمند چیست؟

داده‌های بدون ساختار

همه داده‌ها این‌گونه نیستند که به‌خوبی در ردیف‌ها و ستون‌ها قرار بگیرند. دیتاست بدون ساختار، مجموعه‌ای از داده‌ها است که در قالب از پیش تعریف‌شده قرار نمی‌گیرند. این دسته گستره‌ای از منابع گوناگون را در بر می‌گیرد؛ از جمله سند متنی، ایمیل، پست رسانه‌های اجتماعی، تصویر، صدا و حتی فیلم.

دیتاست‌های بدون ساختار، در نگاه اول آشفته به چشم می‌آیند. اما می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را در خود داشته باشند. آن‌ها را گنجینه‌ای بینید که پر از مجله، عکس، نوار کاست، نوار ویدئو، حلقه‌های سی‌دی و دی‌وی‌دی، نامه و چیزهای این‌چنینی است. رازگشایی از آن‌ها ممکن است تلاش بخواهد، اما پرونده‌ها، داستان‌ها و تجربه‌هایی در اختیار دارند که می‌تواند بسیار غنی باشد.

افزون بر ساختار، راه‌های دیگری نیز برای دسته‌بندی دیتاست‌ها وجود دارد. به‌مثل برخی از دیتاست‌ها در دسترس عموم هستند، درحالی‌که برخی دیگر خصوصی بوده و برای دسترسی به آن‌ها باید مجوز داشت. نوع داده و هدف از بررسی آن‌ها تعیین می‌کند که دیتاست عمومی باشد یا خصوصی.

بسیار مهم است که انواع دیتاست‌ها را بشناسید؛ زیرا به شما کمک می‌کند که نوع مناسب را برای کار خود در نظر بگیرید؛ داده‌های ساختاریافته می‌توانند برای تجزیه‌و‌تحلیل رفتار مشتریان یک کسب‌وکار عالی باشند، درحالی‌که داده‌های بدون ساختار، بهترین گزینه برای درک احساسات عمومی با تجزیه‌وتحلیل رسانه‌های اجتماعی هستند. پایانی بر امکانات و احتمالات نیست و در این امکانات و احتمالات، الماس‌هایی از دانش نهفته است که تنها با کمک یک دیتاست مناسب می‌توان کشف‌شان کرد.

از دیتاست چگونه استفاده می‌شود؟

اگر اکتشاف را یک خودرو در نظر بگیریم، دیتاست‌ها سوختی هستند که نیروی پیشران را برای آن تولید می‌کند. آنها ماده اولیه را برای گستره‌ای از کاربردهای گوناگون در چندین زمینه فراهم می‌کنند. در این بخش، چند روش کلیدی برای کاربست دیتاست‌ها آورده شده است.

یادگیری ماشین (هوش مصنوعی)

اگر دیتاست نباشد، یادگیری ماشین امکان‌پذیر نخواهد بود و در نتیجه هیچ هوش مصنوعی هم وجود نخواهد داشت. در هوش مصنوعی ماشین به سامانه‌ای گفته می‌شود که با یادگیری از الگوها و روندهای داده‌ها، رَوَندنماهایی (Algorithm) را می‌سازد که به آن توان پیش‌بینی و حل مسئله‌های پیچیده را می‌دهند.

برای نمونه، یک دیتاست که حاوی میلیون‌ها نظر از سوی مشتریان است، می‌تواند در یادگیری ماشینی مورداستفاده قرار بگیرد که قرار است ساخت محصولاتی را که ممکن است موردعلاقه کاربران باشند، توصیه کند.

هوش تجاری

مدیران کسب‌وکارها برای تصمیم‌گیری آگاهانه، متکی به داده هستند. دیتاست به آن‌ها امکان می‌دهد تا رقم‌های فروش را ردیابی، رفتار مشتریان را تجزیه‌و‌تحلیل و روندهای بازار را شناسایی کنند. کسب‌وکارها با درک داده‌های خود می‌توانند کمپین‌های بازاریابی را بهینه کنند، توسعه محصول را بهبود بخشند، و سرانجام سود خود را افزایش دهند.

پژوهش‌های علمی

دیتاست‌ها یک ابزار ضروری برای کشف علمی هستند. یک پژوهشگر می‌تواند از آن‌ها برای تجزیه‌وتحلیل همه‌چیز، از الگوهای تغییرات آب‌وهوا گرفته تا اثربخشی داروها استفاده کنند. با شناسایی روندها و الگوها در داده‌ها، دانشمندان می‌توانند نظریه‌های جدیدی را توسعه دهند، فرضیه‌های خود را آزمایش کنند و دانش بشر را پیش ببرند.

تجزیه‌وتحلیل رسانه‌های اجتماعی

حجم عظیم داده‌های تولید شده در رسانه‌های اجتماعی می‌تواند یک معدن طلا برای درک افکار عمومی و روندهای فعلی باشد. دیتاست پست‌های رسانه‌های اجتماعی را می‌توان برای سنجش احساسات عمومی نسبت به موضوعات خاص، ردیابی گسترش اطلاعات و حتی پیش‌بینی رویدادهای آینده تجزیه‌وتحلیل کرد.

این فقط نگاهی اجمالی به پتانسیل گسترده دیتاست‌ها بود. آن‌ها به روش‌هایی بی‌شمار دیگر و در برنامه‌های بی‌شمار دیگر، از برنامه‌ریزی شهری و مدیریت ترافیک گرفته تا طرح‌های بهداشت عمومی و پیش‌بینی اقتصادی مفید هستند. همان‌طور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می‌دهد، امکانات بهره‌مندی از دیتاست‌ها نیز همچنان روبه‌رشد خواهد بود.

مزایای استفاده از دیتاست

دیتاست‌ها فقط صندوقچه‌ای برای ذخیره اطلاعات نیستند. آن‌ها ابزارهای قدرتمندی هستند که می‌توانند دنیایی از مزیت را به کاربران ارائه دهند. در این بخش می‌توانید با برخی از مزایای کلیدی کاربست دیتاست‌ها آشنا شود.

تصمیم‌گیری آگاهانه

تصور کنید که در یک جنگل تاریک، بدون نقشه حرکت کنید؛ سخت و دلهره‌آور نیست؟ دیتاست‌ها در جایگاه آن نقشه قرار می‌گیرند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهند که می‌تواند فرایندهای تصمیم‌گیری را هدایت کند.

یک کسب‌وکار، با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند انتخاب‌هایی آگاهانه در هنگام تخصیص منابع، توسعه محصول و چینش راهبردهای بازاریابی داشته باشد. حتی دولت‌ها می‌توانند از دیتاست‌ها برای شناسایی حوزه‌های نیازمند بهبود، مانند مراقبت‌های بهداشتی یا آموزش، و اجرای سیاست‌های اثربخش استفاده کنند.

شناسایی گرایش‌ها و الگوها

دیتاست‌ها ما را توانمند ساخته‌اند که الگوها و روندهای پنهان را در اقیانوس گسترده اطلاعات کشف کنیم. با تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌توانیم روندهای بازارهای نوظهور را شناسایی کنیم، رفتار مشتریان آینده را حدس بزنیم و حتی الگوهای آب‌وهوایی را پیش‌بینی کنیم. این بینش‌ها به ما کمک می‌کند که فعال باشیم و برای چالش‌ها یا فرصت‌هایی که ممکن است پیش رو داشته باشیم، آماده شویم.

حل مسئله

دیتاست‌ها مانند قطعه‌های یک پازل هستند. هنگامی که ترکیب و تجزیه‌وتحلیل شوند، می‌توانند تصویر بزرگ‌تری را نشان دهند که دقت به آن‌ها کمک‌مان می‌کند که به راهکارهای نوآورانه دست پیدا می‌کنیم. به‌مثل، پژوهشگران می‌توانند از دیتاست برای شناسایی عامل‌های یک بیماری، توسعه درمان‌های اثربخش‌تر و در نهایت، نجات جان انسان‌ها بهره ببرند. دیتاست‌ها همچنین می‌توانند برای رویارویی با مسئله‌های پیچیده اجتماعی مانند فقر و جرم و جنایت مورداستفاده قرار گیرند و راه را برای فردایی بهتر هموار کنند.

پیشرفت دانش

دیتاست‌ها سوختی هستند که دانش را پیش می‌رانند. دانشمندان با تجزیه‌وتحلیل حجمی گسترده از داده‌ها، می‌توانند فرضیه‌ها را آزمایش کنند، نظریه‌های جدید را توسعه دهند و مرزهای دانش بشری را گسترش دهند. پژوهش‌های پزشکی، مطالعه روی تغییرات آب‌وهوا و حتی اکتشافات فضایی، برای رازگشایی از این جهان به‌شدت روی دیتاست‌ها تکیه زده‌اند.

کوتاه‌سخن اینکه یک دیتاست، چیزی بیش از یک دیتاست است. آن‌ها ابزار قدرتمندی هستند که به ما توان می‌دهند تا آگاهانه تصمیم بگیریم، مشکلات پیچیده را حل کنیم و پژوهش‌های علمی را پیش ببریم. همان‌طور که ما با سرعتی فزاینده به تولید و جمع‌آوری داده‌ها ادامه می‌دهیم، توان دیتاست‌ها نیز بیشتر و بیشتر خواهد شد. با بهره‌گیری از داده‌ها می‌توانیم آینده‌ای روشن‌تر را برای خود و نسل‌های آینده بسازیم.

مطلب پیشنهادی: کاربردهای یادگیری عمیق

نتیجه

بنابراین، فهمیدیم که دیتاست‌ها یک گنجینه هستند. در این مطلب، این گنجینه را باز کرده‌ایم و بررسی کرده‌ایم که آن‌ها چیستند، چه انواعی دارند و کاربردشان در شکل‌دهی به دنیای ما چیست. نکته کلیدی این است که دیتاست‌ها فقط یک مجموعه از داده‌های تصادفی نیستند، بلکه ساختارهایی سازمان‌یافته‌اند که پتانسیل بسیار زیادی برای کشف و پیشرفت دارند.

با استفاده از دیتاست‌ها می‌توانیم به دنیایی از مزایا دسترسی پیدا کنیم. تصمیم‌گیری آگاهانه، شناسایی الگوها و روندها، حل مسئله و پیشرفت‌های علمی تنها چند فایده هستند که می‌توانیم از دیتاست‌ها بگیریم. سفر به دنیای دیتاست‌ها تازه آغاز راه است. اگر کنجکاو هستید که بیشتر بدانید، منابع زیادی در اینترنت و کتابخانه‌ها در دسترس هستند که فنون تجزیه‌وتحلیل داده‌های خاص را عمیق‌تر بررسی می‌کنند. به یاد داشته باشید: داده‌هایی پیرامون ما هستند که می‌توانیم با ابزار و دانش مناسب، از آن‌ها برای تأثیرگذاری مثبت روی جهان بهره ببریم.