बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न और उत्तरों का परिचय
यदि आप बिग डेटा से संबंधित नौकरी की तलाश में हैं, तो आपको बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न के लिए तैयार करने की जरूरत है। हालांकि हर बिग डेटा साक्षात्कार अलग है और नौकरी का दायरा भी अलग है, हम शीर्ष बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न और उत्तरों के साथ आपकी मदद कर सकते हैं, जो आपको छलांग लगाने में मदद करेगा और आपको अपने बिग डेटा साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करेगा।
नीचे कुछ महत्वपूर्ण बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न और उत्तर हैं और इन प्रश्न के जवाब दो भागों में विभाजित हैं:
भाग 1 – बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न (मूल)
इस पहले भाग में मूल बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न और उत्तर शामिल हैं
1.बिग डेटा का अर्थ क्या है और यह अलग कैसे है?
उत्तर:
इंटरनेट पर जेनरेट किए गए सभी प्रकार के डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाला शब्द बिग डेटा है। इंटरनेट पर सैकड़ों जीबी डेटा केवल ऑनलाइन गतिविधि द्वारा उत्पन्न होता है। यहां, ऑनलाइन गतिविधि का अर्थ वेब गतिविधि, ब्लॉग , टेक्स्ट , वीडियो / ऑडियो फाइलें, छवियां, ईमेल , सोशल नेटवर्क गतिविधि आदि है। इन सभी गतिविधियों से बनाए गए डेटा को बिग डेटा संदर्भित किया जा सकता है। ऑनलाइन उत्पन्न डेटा ज्यादातर असंगठित रूप में है। बिग डेटा में डेटाबेस , सिस्टम लॉग फाइलों में लेनदेन डेटा , सेंसर, आईओटी , आरएफआईडी टैग जैसे स्मार्ट उपकरणों से उत्पन्न डेटा के साथ-साथ ऑनलाइन गतिविधियों के अतिरिक्त भी शामिल होगा।
बिग डेटा को सभी असंगठित डेटा को संसाधित करने के लिए विशेष सिस्टम और सॉफ़्टवेयर उपकरण की आवश्यकता होती है। वास्तव में, कुछ उद्योग अनुमानों के मुताबिक इंटरनेट पर उत्पन्न लगभग 85% डेटा असंगठित है। आमतौर पर, संबंधपरक डेटाबेस में एक संरचित प्रारूप होता है और डेटाबेस केंद्रीकृत होता है। इसलिए, आरडीबीएमएस प्रोसेसिंग के साथ एसक्यूएल जैसी क्वेरी भाषा का उपयोग करके जल्दी से किया जा सकता है । दूसरी तरफ, बिग डेटा बहुत बड़ा है और इंटरनेट पर वितरित किया जाता है और इसलिए बिग डेटा को प्रोसेस करने के लिए वितरित सिस्टम और उपकरण को उनसे जानकारी निकालने की आवश्यकता होगी। बिग डेटा को हडूप, हाइव , या अन्य जैसे विशेष उपकरण की आवश्यकता होती है , साथ ही उच्च-प्रदर्शन हार्डवेयर और नेटवर्क को संसाधित करने के लिए।
- बिग डेटा की विशेषताएं क्या हैं?
उत्तर:
बिग डेटामें तीन मुख्य विशेषताएं हैं: वॉल्यूम, विविधता, और वेग।
वॉल्यूम विशेषता डेटा के आकार को संदर्भित करती है। अनुमान बताते हैं कि हर दिन 3 मिलियन से अधिक जीबी डेटा उत्पन्न होता है। डेटा की इस मात्रा को प्रोसेस करना सामान्य पर्सनल कंप्यूटर या क्लाइंट-सर्वर नेटवर्क में सीमित गणना बैंडविड्थ और स्टोरेज क्षमताओं वाले कार्यालय वातावरण में संभव नहीं है। हालांकि, क्लाउड सेवाएं बिग डेटा वॉल्यूम को संभालने के लिए समाधान प्रदान करती हैं और वितरित कंप्यूटिंग वास्तु-कला का उपयोग करके उन्हें कुशलता से संसाधित करती हैं।
विविधता विशेषता बिग डेटा के प्रारूप को संदर्भित करती है – संरचितया असंगठित। पारंपरिक आरडीबीएमएस संरचित प्रारूप में फिट बैठता है। असंगठित डेटा प्रारूप का एक उदाहरण है, एक वीडियो फ़ाइल प्रारूप, छवि फ़ाइलें, सादा पाठ प्रारूप, वेब दस्तावेज़ या मानक एमएस वर्ड दस्तावेज़ों से, सभी में अद्वितीय प्रारूप हैं, और इसी तरह। यह भी ध्यान रखें, आरडीबीएमएस में असंगठित डेटा स्वरूपों को संभालने की क्षमता नहीं है। इसके अलावा, यह सभी असंगठित डेटा को समूहीकृत और समेकित किया जाना चाहिए जो विशेष उपकरणों और प्रणालियों की आवश्यकता पैदा करता है। इसके अलावा नया, प्रत्येक दिन डेटा जोड़ा जाता है, या प्रत्येक मिनट और डेटा लगातार बढ़ता है। इसलिए बिग डेटा विविधता के साथ अधिक समानार्थी है।
वेग विशेषता उस गति को संदर्भित करती है जिस पर डेटा बनाया जाता है और सभी डेटा को संसाधित करने के लिए आवश्यक दक्षता। उदाहरण के लिए, फेसबुक एक महीने में 1.6 अरब से अधिक उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है। इसी प्रकार, अन्य सोशल नेटवर्क साइट्स, यूट्यूब , गूगल सेवाएं इत्यादि हैं। ऐसे डेटा स्ट्रीम को वास्तविक समय में प्रश्नों का उपयोग करके संसाधित किया जाना चाहिए और डेटा हानि के बिना संग्रहीत किया जाना चाहिए। इस प्रकार, बिग डेटा प्रोसेसिंग में वेग विशेषता महत्वपूर्ण है।
इसके अलावा, अन्य विशेषताओं में सत्यता और मूल्य शामिल है। सत्यता डेटा की निर्भरता और विश्वसनीयता निर्धारित करेगा और मूल्य बिग डेटा प्रोसेसिंग से संगठनों द्वारा प्राप्त मूल्य है।
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- संगठनों के लिए बिग डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?
उत्तर:
यह एक साक्षात्कार में पूछा गया मूल बिग डेटा साक्षात्कार प्रश्न है। बिग डेटा महत्वपूर्ण है क्योंकि बिग डेटा को संसाधित करके, संगठन इनसाइट जानकारी से संबंधित जानकारी प्राप्त कर सकते हैं:
• लागत में कमी
• उत्पादों या सेवाओं में सुधार
• ग्राहक व्यवहार और बाजारों को समझने के लिए
• प्रभावी निर्णय लेने
• अधिक प्रतिस्पर्धी बनने के लिए
- बिग डेटा प्रोसेसिंग में इस्तेमाल किए गए कुछ उपकरण या सिस्टम का नाम दें?
उत्तर:
बिग डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण का उपयोग करके किया जा सकता है,
• हडूप
• हाइव
• पिग
• महाउट
• फ्ल्यूम
भाग 2 – बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न (उन्नत)
आइए अब उन्नत बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न पर नज़र डालें।
- बिग डेटा समर्थन संगठन कैसे कर सकते हैं?
उत्तर:
बिग डेटा में कई तरीकों से संगठनों का समर्थन करने की क्षमता है। बिग डेटा से निकाली गई जानकारी का उपयोग किया जा सकता है,
• ग्राहकों और हितधारकों के साथ बेहतर समन्वय और समस्याओं को हल करने के लिए
• उत्पाद या सेवा सुधार के लिए रिपोर्टिंग और विश्लेषण में सुधार
• चयनित बाजारों में उत्पादों और सेवाओं को अनुकूलित
करना
• बेहतर जानकारी साझा करना सुनिश्चित करना • प्रबंधन निर्णयों में सहायता
• नए अवसरों, उत्पाद विचारों और नए बाजारों की पहचान करें
• एकाधिक स्रोतों से डेटा इकट्ठा करें और भविष्य के संदर्भ के लिए उन्हें संग्रहित करें
• डेटाबेस बनाए रखें, सिस्टम
• प्रदर्शन मीट्रिक निर्धारित करें
• व्यावसायिक कार्यों के बीच परस्पर निर्भरता को समझें
• संगठनात्मक प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
- समझाएं कि व्यापार मूल्य बढ़ाने के लिए कितने बिग डेटा का उपयोग किया जा सकता है?
उत्तर:
बिग डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता को समझते समय, इस तरह के विश्लेषण से व्यवसायों को बाजारों में अपनी स्थिति की पहचान करने में मदद मिलेगी, और व्यवसायों को अपने प्रतिस्पर्धियों से खुद को अलग करने में मदद मिलेगी। उदाहरण के लिए, बिग डेटा विश्लेषण के परिणामों से, संगठन अनुकूलित उत्पादों की आवश्यकता को समझ सकते हैं या राजस्व और मूल्य में वृद्धि के लिए संभावित बाजारों को समझ सकते हैं। बिग डेटा का विश्लेषण करने से व्यापार से संबंधित रुझानों और जानकारी को समझने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना शामिल होगा। जब सही स्रोतों से डेटा एकत्र करके नियोजित तरीके से बिग डेटा विश्लेषण किए जाते हैं, तो संगठन आसानी से व्यापार मूल्य और राजस्व लगभग 5% से 20% तक उत्पन्न कर सकते हैं। ऐसे संगठनों के कुछ उदाहरण अमेज़ॅन, लिंक्डइन , वालमार्ट और कई अन्य हैं।
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- बिग डेटा समाधान कार्यान्वयन क्या है?
उत्तर:
व्यापार के लिए उचित अवधारणा के आधार पर, बिग डेटा समाधान पहले एक छोटे पैमाने पर लागू किए जाते हैं। नतीजतन, जो एक प्रोटोटाइप समाधान है, व्यापार समाधान आगे बढ़ाया जाता है। बिग डेटा साक्षात्कार में यह सबसे लोकप्रिय बिग डेटा साक्षात्कार के प्रश्न पूछे गए हैं, उद्योग में निम्नलिखित कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं में शामिल हैं,
• जहां भी आवश्यक हो, स्पष्ट परियोजना उद्देश्यों और सहयोग करने के लिए
• सही स्रोतों से डेटा एकत्र करना
• सुनिश्चित करें कि परिणाम खराब नहीं हैं क्योंकि इससे गलत निष्कर्ष
निकल सकते हैं
- संरचित और असंगठित प्रकारों के डेटा सहित प्रोसेसिंग में हाइब्रिड दृष्टिकोणों पर विचार करके नवाचार करने के लिए तैयार रहें, आंतरिक और बाहरी दोनों डेटा स्रोतों को शामिल करें
• संगठन में मौजूदा सूचना प्रवाह पर बिग डेटाके प्रभाव को समझें
- बिग डेटा समाधान में क्या कदम शामिल हैं?
उत्तर:
बिग डेटा समाधान इसके कार्यान्वयन में तीन मानक चरणों का पालन करते हैं। वे हैं:
डेटा इंजेक्शन: यह चरण एकाधिक स्रोतों से डेटा निकालने और समेकित करने के दृष्टिकोण को परिभाषित करेगा। उदाहरण के लिए, डेटा स्रोत सोशल नेटवर्क फ़ीड्स, सीआरएम, आरडीबीएमएस इत्यादि हो सकते हैं। विभिन्न स्रोतों से निकाले गए डेटा को हडूप वितरित फ़ाइल सिस्टम ( एचडीएफएस ) में संग्रहीत किया जाता है ।
डेटा भंडारण: यह दूसरा चरण है, निकाला गया डेटा संग्रहीत किया जाता है। यह स्टोरेज एचडीएफएस या एचबीएएस ( नोएसक्यूएल डेटाबेस ) में हो सकता है।
डेटा को संसाधित करें: यह अंतिम चरण है। संग्रहीत डेटा संसाधित किया जाना चाहिए। प्रसंस्करण स्पार्क, पिग, मैपराइडस, और अन्य जैसे उपकरणों का उपयोग करके किया जाता है।
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यह बिग डेटा साक्षात्कार प्रश्नों और उत्तरों का एक व्यापक मार्गदर्शक रहा है ताकि उम्मीदवार इन बिग डेटा साक्षात्कार प्रश्नों को आसानी से क्रैकडाउन कर सके। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
