बड़ा डेटा क्या है और यह एक बड़ा सौदा क्यों है?

इन दिनों तकनीकी दृश्य के आसपास बिग डेटा गूढ़ शब्द है। क्लाउड की तरह, एआई और मशीन लर्निंग, अवधारणा को समझाने में काफी मुश्किल है।

इसमें कोई आश्चर्य नहीं कि इतने षड्यंत्र सिद्धांतकारों के पास क्षेत्र का दिन है। अब वे उत्सुक जनता के लिए अपने परेशान संस्करणों को पढ़ाते हैं। सबसे पहले, इस अवधारणा और विश्व प्रभुत्व के बीच कोई संबंध नहीं है। अब आप आराम कर सकते हैं।

तो बड़े डेटा का क्या मतलब है?

इसका मतलब डेटा की भारी मात्रा है । लेकिन यह वहां नहीं रुकता है। इसमें इस पैटर्न को खोजने के लक्ष्य के साथ इस विशाल मात्रा में डेटा का अध्ययन भी शामिल है। यह उपयोगी अंतर्दृष्टि खोजने के लिए जानकारी प्रसंस्करण का एक लागत प्रभावी और जटिल तरीका है।

आज कितना डेटा संग्रहीत किया जाता है?

आज ऑनलाइन डेटा की अनुमानित मात्रा लगभग 2.7 zettabytes है। चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एक ज़ेटाबाइट एक बिलियन टेराबाइट के बराबर है!

प्रवृत्ति धीमा नहीं हो रही है। अध्ययनों से पता चलता है कि फेसबुक सर्वर प्रतिदिन 500 टेराबाइट प्राप्त करते हैं। इसके अलावा, हम हर दिन करीब 2 9 0 अरब ईमेल भेजते हैं। हम उम्मीद करते हैं कि 2020 तक हम 200 9 में 44 गुना अधिक डेटा का उत्पादन करेंगे!

उपर्युक्त आंकड़े दिलचस्प हैं। दो दिनों में हमारे द्वारा उत्पादित डेटा की मात्रा 2003 तक समय की शुरुआत से उत्पन्न राशि के बराबर होती है।

आज हमारे पास डेटा की मात्रा कंप्यूटर और इंटरनेट के आविष्कार का प्रत्यक्ष परिणाम है। सोशल मीडिया प्लेटफार्मों, मंचों, व्यवसायों आदि पर अपलोड की गई जानकारी इस अवधारणा का हिस्सा है।

बिग डेटा के लक्षण

बड़े डेटा में पांच विशेषताएं हैं जो इसके उपयोग और दर्शन का वर्णन करती हैं:

वॉल्यूम - बेशक, जब तक कि डेटा का आकार एक महत्वपूर्ण राशि न हो, आप इसे बड़े डेटा के रूप में संदर्भित नहीं कर सकते। वॉल्यूम अवधारणा की प्राथमिक विशेषता है।
विविधता - यह विशेषता प्रकृति और डेटा कंप्यूटर के प्रकार का विश्लेषण करेगी।
वेग - वास्तविक डेटा वास्तविक समय में हमेशा उपलब्ध होता है, जिसका अर्थ यह है कि पर्याप्त डेटा सेट का विश्लेषण करते समय भी, आप डेटा तक पहुंच सकते हैं।
परिवर्तनीयता - डेटासेट की स्थिरता यह निर्धारित करती है कि डेटा इस अवधारणा के अनुरूप है।
सत्यता - सत्यापन विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता है। केवल गुणवत्ता डेटा गुणवत्ता के संदर्भ और पैटर्न का उत्पादन कर सकते हैं। अन्यथा, यह समय बर्बाद है।

बड़े डेटा का अध्ययन

डेटा की इतनी बड़ी मात्रा का विश्लेषण करना बहुत जटिल है। हर दिन, बड़े पैमाने पर डेटा सेट को संसाधित करने के लिए प्रोग्रामर नए एल्गोरिदम लिखते हैं। जटिलता के इस स्तर का भी अर्थ है कि बहुत जटिल हार्डवेयर को प्रक्रिया में भाग लेना पड़ता है।

लेकिन सादगी के लिए, यहां शामिल प्रक्रियाओं का एक उच्च स्तरीय रंडाउन है।

1. डेटा कैप्चरिंग

पहला कदम डेटा कैप्चर करना है। यदि आपके पास डेटा प्राप्त करने का साधन है तो आप केवल अपनी डेटा लाइब्रेरी बढ़ा सकते हैं। अपनी डेटा लाइब्रेरी को पॉप्युलेट करने के लिए आवश्यक डेटा ढूंढने के लिए एक परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करें।

2. क्यूरेशन

सिस्टम कैप्चर किए गए डेटा को कम करता है और उन्हें छोटी इकाइयों में टाइप करता है। इस प्रक्रिया के लिए एक एल्गोरिदम भी जिम्मेदार है। इस सॉर्टिंग का कारण प्रक्रिया के बाद के चरण में सरलीकरण की अनुमति देना है।

3. डेटा को अनुक्रमणित करना - डेटा को खोजने योग्य बनाना

डेटा प्रवाह की गति के कारण, डेटा वैज्ञानिक डेटा सेट को खोजने योग्य लाइब्रेरी में व्यवस्थित करते हैं। प्रणाली सबकुछ व्यवस्थित और अनुक्रमित करती है। इस तरह कोई भी इसे देख सकता है और जानकारी खींच सकता है - वास्तविक समय में।

4. भंडारण

हालांकि उपर्युक्त सभी प्रक्रियाएं चल रही हैं, सिस्टम एक साथ डेटा संग्रहित कर रहा है। लेकिन क्योंकि यह अभी भी कच्चा और छूटा हुआ है, डेटा केवल अस्थायी रूप से संग्रहीत है। इंडेक्सिंग और स्टोरेज समवर्ती रूप से होता है। तो किसी भी समय, नियंत्रण में एल्गोरिदम जानता है कि डेटा सेट कहां खोजें।

5. डेटा का विश्लेषण

इस चरण में बुनियादी ढांचे के हुड के नीचे बहुत सी चीजें चल रही हैं। एल्गोरिदम के बहुत सारे चल रहे हैं, और कंप्यूटर प्रोसेसर गर्म हो रहे हैं। सिस्टम संग्रहित डेटा सेट की जांच करता है और पैटर्न का विश्लेषण करता है।

6. साझा करना और स्थानांतरण करना

यहां, सिस्टम विश्लेषण डेटासेट को साझा करने योग्य और हस्तांतरणीय बनाता है। जेनरेट किया गया यह नया डेटा अभी भी पूरी प्रक्रिया को फिर से जाने के लिए तैयार है।

7. विजुअलाइजेशन

डेटा के विश्लेषण में खोजे गए पैटर्न एल्गोरिदम का उपयोग करके दृश्य विवरण बनाते हैं। ये चित्र विभिन्न डेटा सेट और डेटा प्रकारों के बीच संबंध दिखाते हैं। यह पैटर्न और संदर्भ भी प्रदान करता है।

8. सूचना गोपनीयता

उपर्युक्त सभी प्रक्रियाएं महंगी हैं। वे भी गोपनीय हैं और संबंधित कंपनी से बाहर निकलना नहीं चाहिए। सूचना अवधारणा इस अवधारणा में अंतिम प्रक्रिया है।

यह समझें कि सिस्टम पूरी प्रक्रिया को क्रमबद्ध करता है, यह सब वास्तविक जीवन में समवर्ती रूप से होता है। बहुत सारे प्रोसेसर ऑपरेशन के एक सेट को संभालने में कामयाब हो सकते हैं जबकि अन्य दूसरे सेटों को पूरा करते हैं।

बड़े डेटा के लाभ

इस तकनीक में बहुत से निगम बड़े निवेश कर रहे हैं। एक अच्छे कारण के लिए भी। व्यापार रणनीति में इस अवधारणा को लागू करने के लाभ निवेश को औचित्य देते हैं।

पैसे बचाता है : अवधारणा को लागू करने से कंपनियों को व्यवसाय करने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी तरीकों का अध्ययन करने में मदद मिलती है।
समय बचाता है : प्रक्रिया के बारे में डेटा के विशाल मात्रा का विश्लेषण करके अधिक सरल तरीकों का विकास करना आपको समय बचाता है।
अपनी प्रतिस्पर्धा को समझें : बड़ी डेटा अवधारणा को लागू करने से व्यवसायों को उनकी प्रतिस्पर्धा से आगे रहने में मदद मिलती है और साथ ही साथ उनके मुनाफे में वृद्धि होती है।
नए और बेहतर उत्पादों का विकास : डेटा की बड़ी मात्रा की जांच के कारण, आपके नए उत्पाद विचार की संभावना अधिक है।
उपभोक्ता या बाजार को समझें : यह असंभव नहीं है कि सिस्टम उपभोक्ता व्यवहार का अध्ययन करे और एक पैटर्न विकसित करे।

आपको सामान्य समस्याएं जाननी चाहिए

हां, बिग डेटा आपके काम को हवा, अधिक आनंददायक और लाभदायक बनाने में मदद कर सकता है। लेकिन यह कांटों के बिना सभी गुलाब नहीं है। उपयोगकर्ताओं को नीचे सूचीबद्ध कुछ नुकसान का सामना करना पड़ा है:

यह अवधारणा खुद को क्वेरी समाधानों के आधार पर उधार नहीं देती है।
अपने एकत्रित डेटा को उपयोगी अंतर्दृष्टि में बदलना कठिन और जटिल हो सकता है।
डेटा विश्लेषण आपको गुमराह कर सकता है।
बिग डेटा सटीक अद्यतनों को बनाए रखने के लिए डेटा वितरण की गति की मांग करता है। यदि रीयल-टाइम डेटा डिलीवरी की आपकी दर पर्याप्त तेज़ नहीं है, तो आपका विश्लेषण गुणवत्ता में गलत या निम्न होगा। और कभी-कभी, डेटा बिल्कुल उपलब्ध नहीं है।
उच्च ओवरहेड खर्च।

समेट रहा हु

बिग डेटा एक जटिल विषय है और इसे पूरी तरह से समझने के लिए गहन शोध और शायद कुछ वास्तविक जीवन अभ्यास की आवश्यकता होगी। लेकिन इस लेख के साथ, आप सही रास्ते पर हैं। लाभ दूरगामी हैं, और प्रगति जल्द ही धीमा नहीं हो रही है। यदि आप अभिनव समाधान की तलाश में एक व्यवसाय कर रहे हैं, तो आप इस बैंडवागन पर अभी हॉप करना चाहेंगे!