बिग डेटा क्या है?
बिग डेटा क्या है? यह एक शब्द है जो टेराबाइट्स से लेकर एक्साबाइट और अधिक तक डेटा की एक विशाल मात्रा को संदर्भित करता है। डेटा को किसी भी प्रकार का होने की अनुमति है जैसे कि संरचित, अन-स्ट्रक्चर्ड या यहां तक कि अर्ध-संरचित। डेटा वेयरहाउस का उपयोग डेटा को स्टोर करने के लिए किया जाता है और धीरे-धीरे ऑर्गनाइजेशन क्लाउड टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल कर रहे हैं ताकि महंगे हार्डवेयर के लिए किए गए भारी निवेश को बचाने के लिए अपने डेटा को माइग्रेट कर सकें।
बिग डेटा क्या है? परिभाषा
यहां सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इन आंकड़ों के साथ संगठन क्या उपलब्ध हैं? तेजी से बढ़ती प्रौद्योगिकियों के साथ, कंपनियों के लिए दिन-प्रतिदिन के आधार पर उत्पन्न आंकड़ों से सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना एक बुरा सपना है। बड़ी डेटा अवधारणा की शुरुआत के साथ, एक संगठन विभिन्न बाह्य उपकरणों जैसे कि मोबाइल डिवाइस, सोशल मीडिया फीड, मापने के उपकरण, पूर्वानुमान रिपोर्ट, IoT डिवाइस, रिलेशनल डेटाबेस सर्वर और कई अन्य स्रोतों से डेटा एकत्र करता है। व्यावसायिक समस्याओं का समाधान प्रदान करने, ग्राहकों की प्रवृत्ति के बारे में ज्ञान प्राप्त करने, लोगों पर भावुक विश्लेषण, राजस्व बढ़ाने और परिचालन प्रदर्शन में वृद्धि के लिए इन आंकड़ों को स्वरूपित, हेरफेर और विश्लेषण किया जा सकता है।
वी के बिग डेटा को समझना
1. आयतन
बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना और संसाधित करना एक आम समस्या है। यह अन्य तकनीकों का उपयोग करता है जैसे कि Hadoop, Apache Spark, और HDFS को आसानी से कार्य करने के लिए ।
2. वेग
संगठन त्वरित परिणामों को संसाधित करने के लिए उच्च गति पर डेटा एकत्र करते हैं। यह निर्बाध प्रसंस्करण और परिणाम प्रदान करने के लिए इसका सामना कर सकता है। स्टॉक एक्सचेंज और वेदर रिपोर्ट वास्तविक समय के कुछ उदाहरण हैं।
3. विविधता
- संरचित
एक पूर्व निर्धारित प्रारूप के साथ डेटा का सेट, जो एक रिलेशनल डेटाबेस से प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, चीजों की पूर्वनिर्धारित स्कीमा के साथ एक कर्मचारी का वेतन पत्रक।
- असंरचित
ये उचित प्रारूप या संरेखण के बिना यादृच्छिक डेटा हैं। उन्हें अधिक प्रसंस्करण समय की आवश्यकता होती है। उदाहरणों में Google खोज, सोशल मीडिया पोल, वीडियो स्ट्रीम शामिल हैं।
- अर्द्ध संरचित
यह स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा दोनों का संयोजन है। उनके पास एक उचित संरचना है फिर भी आवश्यक परिभाषा का अभाव है।
कैसे काम आसान हो गया है?
इससे पहले कि यह अस्तित्व में आया, रैखिक और उपलब्ध डेटा पर एक लाइन-बाय-लाइन विश्लेषण किया गया था। बाद में एक्सेल स्प्रेडशीट के साथ कंप्यूटर जीवन की शुरुआत को आसान बना दिया गया था। उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग रिकॉर्ड को सारणीबद्ध करने और एक सार्थक रिपोर्ट प्राप्त करने के लिए आवश्यक अध्ययन करने की आवश्यकता थी। यह कई अलग-अलग तरीकों से गेम चेंजर था। टेराबाइट तक विस्तृत डेटा सेट को संसाधित और विश्लेषण किया जा सकता है। जटिल प्रश्न और एल्गोरिदम लागू होते हैं। रिपोर्ट लगभग शून्य विफलताओं के साथ एक बेहतर परिणाम के साथ उत्पन्न होती है। खिलाए गए डेटा के आकार के आधार पर मिनटों से लेकर घंटों तक ये सभी।
शीर्ष कंपनियां
यह विभिन्न प्रकार के डोमेन जैसे मैन्युफैक्चरिंग, हेल्थकेयर, एनर्जी, इंश्योरेंस, स्पोर्ट्स आदि में नियोजित है। इनमें से कुछ शीर्ष कंपनियां नीचे सूचीबद्ध हैं:
- आईबीएम
- माइक्रोसॉफ्ट
- Amazon
- HP enterprise
- Teradata
अवयव
स्रोतों से उपलब्ध डेटा पर विश्लेषण करने के लिए नीचे सूचीबद्ध विभिन्न तृतीय-पक्ष उपकरण हैं। वे स्टैंडअलोन के रूप में और अन्य घटकों के सहयोग से भी प्रदर्शन करने में सक्षम हैं।
- Hadoop
- HDFS
- Sqoop
- Map Reduce
- अपाचे स्पार्क / स्टॉर्म
- Google बिग क्वेरी
- अमेज़ॅन किनिस
उदाहरण
- प्रबंधन बेहतर निर्णय ले सकता है।
- ग्राहक की जरूरतों के रुझानों को पहचानना और प्रासंगिक बने रहना।
- कम जोखिम वाले परिणाम।
- निर्णय मान्य
- लक्षित दर्शकों की पहचान की जाती है।
बिग डाटा के साथ काम करना
Hadoop, Spark जैसे थर्ड-पार्टी टूल्स की मदद से हम बड़े डेटा सेट को बाहरी स्टोरेज पर लोड कर सकते हैं। डेटा को मानवीय रूप से लिखित प्रश्नों के आधार पर संसाधित किया जाता है। व्यापार खुफिया टीम बनाता है इन रिपोर्टों का उपयोग भविष्य कहनेवाला पैटर्न को समझने और पिछले गलतियों को सुधारने के लिए। उपयोगी निर्णय लेने के लिए डेटा की कल्पना की जा सकती है।
लाभ
- व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरी तरह से समझा जा सकता है।
- संख्याओं के पीछे का अर्थ जानें।
- पिछली विफलताओं के मूल कारणों का विश्लेषण करें।
- आसानी से समझने वाली भाषा का उपयोग करके भविष्य के परिणामों पर अंतर्दृष्टि
- पूर्ण निर्णय लेने में योगदान दें।
ज़रूरी
इसके औजारों के उपयोग के लिए पूर्व-आवश्यकताएं नहीं हैं। जावा या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का बुनियादी ज्ञान सहायक होगा। यह समझना कि डेटाबेस कैसे काम करते हैं और व्यावहारिक प्रश्न पर्याप्त हैं। अन्य उच्च-स्तरीय भाषाएं हैं जैसे स्पार्क, सुअर जो सीखना और उपयोग करना आसान है । उपयोगकर्ता को वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए इनका उपयोग करने के तरीके में तकनीकी रूप से ध्वनि होनी चाहिए।
बिग डेटा क्यों उपयोग किया जाता है?
इसका उपयोग बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए अनुप्रयोगों और सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। विभिन्न लागत-कुशल समाधान निकाले जा सकते हैं। तेजी से बदलते परिवेश के साथ, ग्राहकों की मांगों को समझना आवश्यक है।
क्षेत्र
डेटा कभी पुराना नहीं हो रहा है और अत्याधुनिक तकनीकों के साथ, यह तेजी से बढ़ रहा है। बिग डेटा के क्षेत्र में पेशेवरों के लिए एक बड़ी आवश्यकता है । यह विकास की भारी संभावनाओं के साथ विकसित हो रहा है। डेटा एनालिस्ट इन तकनीकों के उचित उपयोग के साथ कंपनियों के निर्णय-निर्माता बन जाते हैं।
बिग डेटा के लिए की जरूरत है
आजकल डेटा विभिन्न रूपों में आते हैं। कार्यान्वयन की लागत और पेशेवरों की कमी के कारण अतीत में कई विश्लेषणात्मक समाधान संभव नहीं थे। इसके साथ, हम एक समय अंतराल के भीतर मशीन डेटा पर जटिल एल्गोरिदम प्रदर्शन करने में सक्षम हैं। इनमें धोखाधड़ी, पता लगाने, वैश्विक मंच पर दर्शकों को लक्षित करने, वेब विज्ञापन आदि जैसे कई वास्तविक समय के उपयोग के मामले हैं।
लक्षित दर्शक
संगठन जो निम्नलिखित प्राप्त करने के लिए अपने घटकों का उपयोग करते हैं:
- भविष्य के रुझान और ग्राहकों के व्यवहार पैटर्न का अनुमान लगाएं
- उपयोगी तरीकों से डेटा का विश्लेषण, समझ और प्रस्तुत करें
- प्रतिस्पर्धियों के साथ बने रहने और बाजार में प्रासंगिक बने रहने के लिए
- शक्तिशाली निर्णय लें
निष्कर्ष- बिग डेटा क्या है
बढ़ती मांग और प्रतिस्पर्धा के साथ एक पेशेवर के लिए अपडेट रहना आवश्यक है। व्यक्तिगत और संगठन दोनों का कुशलता से उपयोग करके कई तरह से लाभ प्राप्त कर सकते हैं। विश्लेषकों को उद्योग के बारे में बेहतर समझ है, जो श्रमिकों के लिए समान है। अनुमान और अंतर्ज्ञान पर भरोसा करने के बजाय रिपोर्टों के आधार पर निर्णय लिया जा सकता है।
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