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। आगे, Ingenium मैगज़ीन कहती है, “प्राकृतिक घटनाओं (जैसे भूस्खलन, जलवायु परिवर्तन, प्राकृतिक घटनाएं) पर डेटा और जानकारी एकत्र करने के लिए हमारे पर्यावरण के हर हिस्से को “समृद्ध” किया जा सकता है, दोनों व्यवहारिक और सामाजिक घटनाएं (जैसे यातायात, लोगों का 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 बढ़ते ऐप्स पर उपलब्ध है। बिग डेटा का हिस्सा 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 होते हैं जिन पर उपयोगकर्ता आमतौर पर निर्भर करते हैं।
बिग डेटा का प्रभाव
बिग डेटा के परिदृश्य बदलने के साथ, कुछ उद्योगों का उन पर बड़ा प्रभाव पड़ा है। उद्योग के अनुसार इनमें से कुछ प्रभाव नीचे सूचीबद्ध हैं।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> विपणन पर प्रभाव: जब विपणन का संबंध होता है, बड़ा डेटा बेहतर उपभोक्ता जुड़ाव, उनके प्रतिधारण और वफादारी में मदद करता है और विपणन रणनीतियों से इष्टतम आउटपुट/प्रदर्शन के साथ आता है। यह कहना कोई अतिशयोक्ति नहीं होगी कि बड़े डेटा ने मार्केटिंग परिदृश्य को अंदर से बदल दिया है।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> व्यवसायों पर प्रभाव: मटिसिया कंसल्टेंट्स के सीईओ और संस्थापक क्रिस्टीना रोथ कहते हैं, "बिग डेटा के साथ, व्यवसाय प्रत्येक सुधार परियोजना से सबक सीखकर और उन्हें अगले प्रोजेक्ट में शामिल करके तेजी से, बेहतर और कम लागत में सुधार करना सीख सकते हैं।" इसके अलावा, इसने संगठन को अपना डेटा सुरक्षित रखने में मदद की है। एक सर्वेक्षण ने निम्नलिखित पहलुओं को उजागर किया है। - 64% आईटी कंपनियां बड़े डेटा में भारी निवेश कर रही हैं।
- 69% उत्तरदाताओं ने पुष्टि की कि बड़ा डेटा महत्वपूर्ण और उच्च प्राथमिकता है।
- 75% सीआईओ ने खुलासा किया है कि बड़े ने उनकी उत्पादकता और समग्र दक्षता पर सकारात्मक प्रभाव डाला है।
- 70% प्रतिभागियों ने खुलासा किया है कि उनके व्यवसायों ने उनके बड़े डेटा निवेश के कारण सकारात्मक प्रभाव देखा है
<पी शैली ="पाठ-संरेखण:औचित्य;"> <मजबूत> 
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> समाज पर प्रभाव: अन्य सभी बातों के अलावा, बिग डेटा ने रोजमर्रा की जिंदगी और समाज को भी प्रभावित किया है। अधिक स्पष्टता के लिए, हम नई तकनीकों का अवलोकन कर सकते हैं जो बुद्धिमत्ता के साथ जीवन को आसान बना रही हैं, जैसे कि स्व-चालित कारें जो सभी इंटि-टेक के माध्यम से नेविगेट की जाती हैं। निकट भविष्य में समस्याएं सामने आने से पहले ही सुलझ जाएंगी। इंटेलिजेंट ऐप्स और गैजेट्स की भी मौजूदा ऐप्स और गैजेट्स की अदला-बदली होने की संभावना है।
इन सबके अलावा, बिग डेटा का चिकित्सा, सोशल मीडिया मार्केटिंग, विज्ञापन, अर्थव्यवस्था के अन्य पहलुओं पर भी बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है।
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भविष्य में बड़े डेटा की संभावनाएँ
यह सब कहने के बाद, अधिक से अधिक कंपनियां निकट समय में बड़े डेटा को अपनाएंगी। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने भविष्य में बड़े डेटा की विभिन्न संभावनाओं को भी चिन्हित किया है। यहाँ इनमें से कुछ हैं:
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> परिचालन से विश्लेषणात्मक की ओर बदलाव: जबकि मौजूदा तकनीक ने डेटा स्ट्रीमिंग के संचालन में मदद की है, आने वाले उन डोमेन के डेटा का विश्लेषण करने के लिए अधिक इच्छुक होंगे जो वे इसे कैप्चर कर रहे हैं। दूसरे शब्दों में, रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग बड़े डेटा का भविष्य का पहलू होगा।
<उल शैली ="पाठ्य-संरेखण:औचित्य;"> गोपनीयता एक चुनौती होगी: जब डेटा वृद्धि बिना किसी रोक-टोक के तेज हो रही है, तो गोपनीयता इस उभरती हुई तकनीक के लिए एक चुनौती होगी। यह बैंकिंग, सोशल मीडिया और इसी तरह के उद्योगों में अधिक होगा, जहां उपयोगकर्ता की जानकारी आवश्यक है और महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
व्यवसायों को इससे भारी लाभ मिलेगा: जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, व्यवसाय बड़े डेटा से लाभान्वित हो रहे हैं। यह भविष्य में और भी अधिक होगा। उन्नत अनुकूलन और उत्पादकता प्रमुख लाभ होंगे। अधिक विशेष रूप से, व्यवसायों को उत्पादकता लाभ के रूप में 430 बिलियन डॉलर देखने की उम्मीद है।
अगर कोई बड़ी तकनीक है जिस पर हम अब विचार कर रहे हैं, तो क्या बड़े डेटा के अलावा कोई और नहीं हो सकता है, जो बड़े पैमाने पर डेटा बनाने के लिए तैयार है। इसके साथ ही कहा गया है कि बड़ा डेटा समय के साथ बेहतर होता जाएगा और बेहतर के लिए दुनिया में क्रांति लाएगा।
