दुनिया एक डेटा स्थान बनती जा रही है और हर दिन अधिक से अधिक डेटा उत्पन्न हो रहा है। एक शोध कहता है, हर दिन उपयोगकर्ता 55 मिलियन तस्वीरें, 340 मिलियन ट्वीट्स और 1 बिलियन दस्तावेज़ अपलोड करते हैं, जो कुल मिलाकर 2.5 क्विंटल डेटा की गणना करता है। जी हां, आपने सही पढ़ा!
अब सवाल यह है कि जब पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन इसके लिए अपर्याप्त हैं तो हम इतना डेटा कैसे प्रबंधित करते हैं। निरंतर गहन डेटा निर्माण ने एक नई तकनीक को जन्म दिया है, जिसे हम बिग डेटा कहते हैं। यह ढेर सारे डेटा वैल्यू को स्टोर, प्रबंधित और साझा करने की एक नई तकनीक है। बिग डेटा ने 2000 के दशक की शुरुआत में गति प्राप्त की, हालांकि, वर्तमान परिदृश्य में इसका महत्व फलफूल रहा है। शुरुआती लोगों के लिए, इसमें तीन V- वॉल्यूम शामिल हैं , वेग और विविधता । <उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;">
वॉल्यूम: डेटा कई स्रोतों से एकत्र किया जाता है जैसे व्यापार लेनदेन, सोशल मीडिया, मशीन-टू-मशीन डेटा और अन्य स्रोत। साथ में, यह विशाल डेटा संग्रह में बदल जाता है, जिसे Hadoop जैसी नई तकनीकों के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है। यह एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर है जो डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग वातावरण में डेटा के लेगर सेट को प्रोसेस करने की अनुमति देता है। दूसरे शब्दों में, हडूप आपको बहुत कम समय में ढेर सारे डेटा को समेकित रूप से संग्रहित और प्रबंधित करने देता है।
वेग: यह वेग दर है जिस पर डेटा प्राप्त/एकत्रित किया जाता है और उस पर कार्य किया जाता है। सर्च क्लाउड कंप्यूटिंग का कहना है, “हर बड़ा डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट डेटा स्रोतों को निगलेगा, सहसंबंधित और विश्लेषण करेगा, और फिर एक व्यापक क्वेरी के आधार पर एक उत्तर या परिणाम प्रस्तुत करेगा। इसका मतलब है कि मानव विश्लेषकों को उपलब्ध डेटा की विस्तृत समझ होनी चाहिए और उन्हें इस बात की थोड़ी समझ होनी चाहिए कि वे किस उत्तर की तलाश कर रहे हैं।" इसके बाद, यह उपयुक्त डेटा स्ट्रीमिंग के लिए लगभग वास्तविक समय और वास्तविक समय डेटा विश्लेषण को समझता है।
किस्म: डेटा, आमतौर पर, संरचित और असंरचित डेटा जैसे विभिन्न रूपों में आता है, जिसमें क्रमशः पारंपरिक डेटाबेस और दस्तावेजों, ईमेल, ऑडियो, वीडियो, वित्तीय लेनदेन और स्टॉक टिकर डेटा में संख्यात्मक डेटा शामिल होता है। जबकि संरचित डेटा को संसाधित करने के लिए किसी और चीज की आवश्यकता नहीं होती है, असंरचित डेटा होगा। इसे संसाधित करने के लिए सममित संरचना की आवश्यकता है।
इन Vs में बिग डेटा की पारंपरिक परिभाषा शामिल है। हालाँकि, आधुनिक शोध ने इसमें अतिरिक्त Vs जोड़े हैं, जो हैं:
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> सच्चाई: डेटा में सत्यता से तात्पर्य डेटा की सार्थकता से है। दूसरे शब्दों में, डेटा में पूर्वाग्रह, शोर और असामान्यता। जबकि डेटा मूल्यों पर बमबारी की जाती है, यह सब महत्वपूर्ण नहीं है। डेटा को एकत्र करने और आगे की स्ट्रीमिंग के लिए उसका विश्लेषण करने के चरण में फ़िल्टर किया जाना चाहिए। जाहिर है, डेटा सिफ्टिंग के लिए एक ठोस टीम और भागीदारों की आवश्यकता होती है और यह सुनिश्चित किया जाता है कि केवल महत्वपूर्ण जानकारी को संसाधित किया जाए जबकि महत्वहीन को अनदेखा किया जाए।
वैधता: डेटा वैधता बिग डेटा का दूसरा पहलू है। डेटा सत्यता के समान, वैधता भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह इच्छित उपयोग के लिए डेटा की शुद्धता और सटीकता को संदर्भित करता है। एक बार फ़िल्टर करने के बाद, इसका और विश्लेषण और प्रक्रिया की जाती है।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> अस्थिरता: बिग डेटा अस्थिरता समय और उपयोगिता के संदर्भ में डेटा की वैधता को संदर्भित करती है। इस पहलू में वैरिएंट शामिल हैं जैसे डेटा कब तक मान्य है और इसे कितने समय तक संग्रहीत किया जाना चाहिए।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> परिवर्तनशीलता: परिवर्तनशीलता उस डेटा को संदर्भित करती है जिसका अर्थ लगातार बदल रहा है। अधिक बार, यह उस डेटा के साथ होता है जो किसी विशेष समय पर सामने आता है जैसे कि सोशल मीडिया पर रुझान या समय अवधि से संबंधित जानकारी। इस प्रकार के डेटा का विश्लेषण और उसके महत्व के संदर्भ में संसाधित किया जाता है।
बिग डेटा ने समय और इसके प्रभाव के साथ परिदृश्य को कैसे बदल दिया है
लगातार बढ़ता डेटा संग्रह संगठनों के लिए बड़ी डेटा तकनीक को अपनाने के लिए इसे अपरिवर्तनीय बना देता है। वर्तमान में, बड़े डेटा के कारण कुछ विशिष्ट परिवर्तन हुए हैं। जाहिर है, हम इन परिवर्तनों को प्रौद्योगिकी का समय और युग भी कहते हैं।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> सोशल नेटवर्क/मीडिया: सोशल नेटवर्किंग इसके कई माध्यमों से वर्तमान समय में मुख्य धारा बन गई है। अरबों लोग आसपास के लोगों से जुड़ने के लिए सोशल मीडिया पर रिले करते हैं, एक शब्द- व्यापार, विज्ञापन और आदान-प्रदान आदि का प्रसार करने के लिए। इसके बाद, सोशल मीडिया और इसके नेटवर्क के माध्यम से विशाल डेटा उत्पन्न होता है और यह बड़े डेटा की अभिव्यक्ति है। डेटा स्रोत-सार्वजनिक/खुला डेटा: कई निजी और सार्वजनिक संगठनों ने पिछले समय के विपरीत, उपयोगकर्ताओं को पढ़ने या उपयोग करने के लिए बहुत अधिक डेटा उपलब्ध कराया है। अधिक बार, यह जानकारी क्षेत्रीय और राष्ट्रीय डेटा, डेटा से संबंधित आर्थिक गतिविधियों, सार्वजनिक सेवाओं की जानकारी, जनसांख्यिकीय या पर्यावरणीय घटनाओं, सूचना-गतिशीलता और परिवहन के साथ संघटक है।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> इंटरनेट ऑफ थिंग्स: प्रत्येक उत्पाद और समय के तत्व में इलेक्ट्रॉनिक्स और व्यापक, मोबाइल और "सर्वव्यापी" कनेक्शन क्षमताओं का लघुकरण शामिल है, जो चीजों को डिजिटल रूप से नियंत्रित करता है। उदाहरण के लिए, कार और अन्य घरेलू उत्पाद किसी न किसी तरह से इंटरनेट और प्रौद्योगिकी के आसपास केंद्रित हैं। इसके अलावा, Ingenium मैगज़ीन कहती है, "हमारे पर्यावरण के हर हिस्से को प्राकृतिक घटनाओं (जैसे भूस्खलन, जलवायु परिवर्तन, प्राकृतिक घटना) पर डेटा और जानकारी एकत्र करने के लिए" समृद्ध "किया जा सकता है, दोनों व्यवहारिक और सामाजिक घटनाएं (जैसे यातायात, लोग प्रवाह) शहरी क्षेत्रों में, सुरक्षा स्तर और सामुदायिक निगरानी)। आज की दुनिया के हर क्षेत्र को डिजिटाइज़ किया जा सकता है और इस तरह डेटा और जानकारी का लगभग असीमित स्रोत बन सकता है।”
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> इंटरनेट, वेब, ई-कॉमर्स और ऐप्स: आज जनरेट की गई जानकारी विशेष रूप से इंटरनेट/वेब या अप सर्जिंग ऐप्स पर उपलब्ध है। बड़े डेटा के हिस्से में बनते समय इंटरनेट/वेब, ई-कॉमर्स और ऐप्स को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। जब डेटा उपयोग की बात आती है तो ये ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर उपयोगकर्ता आमतौर पर निर्भर करते हैं।
बिग डेटा का प्रभाव
With big data changing the scenario, certain industries have had major impact on them. Some of these impacts are listed below, as per the industry.
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> Impact on Marketing: When marketing is concerned, big data helps have a better consumer engagement, their retention and loyalty and come up with optimum output/performance out of marketing strategies. It would be no exaggeration to say, big data has changed the marketing scenario inside out.
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> Impact on Businesses: Kristina Roth, CEO &Founder of Matisia Consultants says, “with big data, businesses can learn to improve faster, better, and at lower costs by learning lessons from each improvement project and incorporating them into the next project.” In addition, it has helped organization keep their data safe and secure. One of the survey has unleashed the following aspects. - 64% of IT companies are heavily investing in big data.
- 69% of respondents ‘confirmed that big data is crucial and high priority.
- 75% of CIOs have revealed that big has positively impacted their productivity and overall efficiency.
- 70% of participants have revealed that their businesses have seen a positive impact on account of their big data investment
<पी शैली ="पाठ-संरेखण:औचित्य;"> <मजबूत> 
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> Impact on Society: Amongst everything else, big data has impacted everyday life and society as well. For more clarity, we can observe newer technologies that are making life easier with intelligence, such as self-driven cars that are navigated all through inti-tech. In the near future problems will be solved even before they’ll surface. Intelligent apps and gadgets are also likely to swap the existing ones.
In addition to all these, big data also has a huge impact on medical, social media marketing, advertising, other aspects of economy.
Also Read : 13 Commercial Data Extraction Tools of Big Datalso:
Future Prospects of Big Data
Having said all this, more and more companies will adopt big data in the near time. Further, researchers have also pinned various prospects of big data in future. Here are some of these:
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> A shift from operational to analytical: While the existing technology has helped operations of data streaming, the upcoming will be more inclined towards analyzing the data across domains they are capturing it. In other words, real-time streaming will be the future aspect of big data.
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> Privacy will be a challenge: When data growth is ever intensifying without a stoppage, privacy will be a challenge for this budding technique. This will more in industries like banking, social media, and alike, where user information is required and plays crucial role.
Businesses will see huge benefits from it: As discussed above, businesses are getting benefitted from big data. This will be even more in the future. Enhanced optimization and productivity will be the key benefits. More specifically, businesses are expected to see 430$ billion as productivity benefit.
If there is any big technology that we are now looking upon, couldn’t any else than big data, which is all set to amass huge data being created. With that been said, big data will get better with time and revolutionize the world for better.
