दुनिया तेजी से एक डेटा स्पेस बनती जा रही है, जहां हर दिन अधिक से अधिक डेटा उत्पन्न हो रहा है। एक शोध के अनुसार, हर दिन उपयोगकर्ता 55 मिलियन तस्वीरें, 340 मिलियन ट्वीट्स और 1 बिलियन दस्तावेज़ अपलोड करते हैं, जो कुल मिलाकर 2.5 क्विंटिलियन डेटा बनाते हैं। जी हां, आपने सही पढ़ा!
अब सवाल यह है कि जब पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन इसके लिए अपर्याप्त हैं, तो हम इस बड़े डेटा को कैसे प्रबंधित करें। लगातार बढ़ते डेटा निर्माण ने एक नई तकनीक को जन्म दिया है, जिसे हम बिग डेटा कहते हैं। यह बस बड़ी मात्रा में डेटा मूल्य 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 तेजी से बढ़ रहा है। अनजान लोगों के लिए, इसमें तीन V शामिल हैं- वॉल्यूम, वेलोसिटी और वैरायटी।
- वॉल्यूम: डेटा व्यवसाय लेनदेन, सोशल मीडिया, मशीन-टू-मशीन डेटा और अन्य स्रोतों जैसे कई स्रोतों से एकत्र किया जाता है। साथ में, यह विशाल डेटा संग्रह में बदल जाता है, जिसे हडूप जैसी नई तकनीकों के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है। यह एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर है जो वितरित कंप्यूटिंग वातावरण में डेटा के बड़े सेट के प्रसंस्करण की अनुमति देता है। दूसरे शब्दों में, हडूप आपको बड़ी मात्रा में डेटा को निर्बाध रूप से स्टोर और प्रबंधित करने देता है, वह भी समय के एक अंश में।
- वेलोसिटी: यह वह दर है जिस पर डेटा प्राप्त/एकत्र किया जाता है और उस पर कार्रवाई की जाती है। Search Cloud Computing कहता है, "हर बिग डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट डेटा स्रोतों को निगलेगा, सहसंबंधित करेगा और विश्लेषण करेगा, और फिर एक व्यापक क्वेरी के आधार पर एक उत्तर या परिणाम प्रस्तुत करेगा। इसका मतलब है कि मानव विश्लेषकों के पास उपलब्ध डेटा की विस्तृत समझ होनी चाहिए और उनके पास इस बात का कुछ अंदाजा होना चाहिए कि वे किस उत्तर की तलाश में हैं।" इसलिए, यह उचित डेटा स्ट्रीमिंग के लिए निकट वास्तविक समय और वास्तविक समय डेटा विश्लेषण को समझता है।
- वैरायटी: डेटा, आमतौर पर, संरचित और असंरचित डेटा जैसे विभिन्न रूपों में आता है, जिनमें पारंपरिक डेटाबेस में संख्यात्मक डेटा और दस्तावेज, ईमेल, ऑडियो, वीडियो, वित्तीय लेनदेन और स्टॉक टिकर डेटा शामिल हैं। जबकि संरचित डेटा को संसाधित करने के लिए किसी पूर्वापेक्षा की आवश्यकता नहीं होती, असंरचित डेटा को होगी। इसे संसाधित करने के लिए सममित संरचना की आवश्यकता होती है।
ये V बिग डेटा की पारंपरिक परिभाषा को पूरा करते हैं। हालांकि, आधुनिक शोध ने इसमें अतिरिक्त V जोड़े हैं, जो हैं:
- वेरासिटी: डेटा में वेरासिटी डेटा की सार्थकता को संदर्भित करती है। दूसरे शब्दों में, डेटा में पूर्वाग्रह, शोर और असामान्यता। जबकि डेटा मूल्यों की बौछार होती है, उनमें से सभी महत्वपूर्ण नहीं होते। डेटा को एकत्र करने और विश्लेषण करने के चरण में फ़िल्टर किया जाना चाहिए ताकि केवल मूल्यवान जानकारी संसाधित हो और असंगत को नजरअंदाज किया जाए। जाहिर है, डेटा छानने के लिए एक ठोस टीम और भागीदारों की आवश्यकता होती है।
- वैलिडिटी: डेटा वैधता बिग डेटा का एक और पहलू है। डेटा वेरासिटी के समान, वैधता भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह इच्छित उपयोग के लिए डेटा की शुद्धता और सटीकता को संदर्भित करता है। एक बार फ़िल्टर हो जाने पर, इसका आगे विश्लेषण और प्रसंस्करण किया जाता है।
- वोलैटिलिटी: बिग डेटा वोलैटिलिटी समय और उपयोगिता के संदर्भ में डेटा की वैधता को संदर्भित करती है। इस पहलू में वेरिएंट शामिल हैं जैसे डेटा कब तक वैध है और इसे कब तक संग्रहीत किया जाना चाहिए।
- वैरिएबिलिटी: वैरिएबिलिटी उस डेटा को संदर्भित करती है जिसका अर्थ लगातार बदल रहा है। अक्सर, यह उस डेटा के साथ होता है जो किसी विशेष समय पर सामने आता है जैसे सोशल मीडिया पर ट्रेंड या किसी समय अवधि से संबंधित जानकारी। इस प्रकार के डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण इसके महत्व के संदर्भ में किया जाता है।
बिग डेटा ने समय के साथ परिदृश्य को कैसे बदला और इसका प्रभाव
लगातार बढ़ते डेटा संग्रह के कारण संगठनों के लिए बिग डेटा तकनीक अपनाना अनिवार्य हो गया है। वर्तमान में, बिग डेटा ने कुछ विशिष्ट परिवर्तनों को जन्म दिया है। जाहिर है, हम इन परिवर्तनों को प्रौद्योगिकी के समय और युग भी कहते हैं।
- सोशल नेटवर्क/मीडिया: सोशल नेटवर्किंग अपने विभिन्न माध्यमों के माध्यम से वर्तमान समय में मुख्यधारा बन गई है। अरबों लोग दुनिया भर के लोगों से जुड़ने के लिए, एक शब्द फैलाने के लिए- व्यवसाय, विज्ञापन और आदान-प्रदान आदि के लिए सोशल मीडिया पर भरोसा करते हैं। इसलिए, सोशल मीडिया और इसके नेटवर्क के माध्यम से भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है और यह बिग डेटा का एक प्रकटीकरण है।
- डेटा स्रोत- सार्वजनिक/खुला डेटा: कई निजी और सार्वजनिक संगठनों ने पिछले समय के विपरीत, उपयोगकर्ताओं के लिए पढ़ने या उपयोग करने के लिए बहुत सारा डेटा उपलब्ध कराया है। अक्सर, यह जानकारी क्षेत्रीय और राष्ट्रीय डेटा, आर्थिक गतिविधियों से संबंधित डेटा, सार्वजनिक सेवाओं पर जानकारी, जनसांख्यिकीय या पर्यावरणीय घटनाओं पर, इन्फो-मोबिलिटी और परिवहन के साथ घटक होती है।
- इंटरनेट ऑफ थिंग्स: समय के हर उत्पाद और तत्व में इलेक्ट्रॉनिक्स का लघुकरण और व्यापक, मोबाइल, और "सर्वव्यापी" कनेक्शन क्षमताएं शामिल हैं, जो चीजों को डिजिटल रूप से नियंत्रित करने योग्य बनाती हैं। उदाहरण के लिए, कारें और अन्य घरेलू उत्पाद किसी न किसी तरह इंटरनेट और प्रौद्योगिकी के आसपास केंद्रित हैं। इसके अलावा, Ingenium Magazine कहता है, "हमारे पर्यावरण का हर हिस्सा डेटा और जानकारी एकत्र करने के लिए 'समृद्ध' किया जा सकता है, प्राकृतिक घटनाओं (जैसे भूस्खलन, जलवायु परिवर्तन, प्राकृतिक घटनाएं) पर व्यवहारिक और सामाजिक घटनाओं (जैसे यातायात, शहरी क्षेत्रों में लोगों का प्रवाह, सुरक्षा स्तर और सामुदायिक निगरानी) दोनों। आज की दुनिया के हर क्षेत्र को डिजिटाइज़ किया जा सकता है और, इस प्रकार, डेटा और जानकारी का लगभग असीमित स्रोत बन सकता है।"
- इंटरनेट, वेब, ई-कॉमर्स और ऐप्स: आज उत्पन्न जानकारी अधिक विशेष रूप से इंटरनेट/वेब या तेजी से बढ़ते ऐप्स पर उपलब्ध है। बिग डेटा का हिस्सा बनते हुए, इंटरनेट/वेब, ई-कॉमर्स और ऐप्स को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता। ये वे क्षेत्र हैं जिन पर उपयोगकर्ता आमतौर पर डेटा उपयोग के मामले में निर्भर करते हैं।
बिग डेटा का प्रभाव
बिग डेटा द्वारा परिदृश्य बदलने के साथ, कुछ उद्योगों पर इसका बड़ा प्रभाव पड़ा है। इनमें से कुछ प्रभाव नीचे उद्योग के अनुसार सूचीबद्ध हैं।
- मार्केटिंग पर प्रभाव: जब मार्केटिंग की बात आती है, तो बिग डेटा बेहतर उपभोक्ता जुड़ाव, उनकी प्रतिधारण और वफादारी और मार्केटिंग रणनीतियों से इष्टतम आउटपुट/प्रदर्शन प्राप्त करने में मदद करता है। यह कोई अतिशयोक्ति नहीं होगी, बिग डेटा ने मार्केटिंग परिदृश्य को अंदर से बाहर तक बदल दिया है।
- व्यवसायों पर प्रभाव: माटिसिया कंसल्टेंट्स की CEO और संस्थापक क्रिस्टीना रोथ कहती हैं, "बिग डेटा के साथ, व्यवसाय प्रत्येक सुधार परियोजना से सबक सीखकर और उन्हें अगली परियोजना में शामिल करके तेजी से, बेहतर और कम लागत पर सुधार करना सीख सकते हैं।" इसके अलावा, इसने संगठनों को अपना डेटा सुरक्षित रखने में मदद की है। एक सर्वेक्षण ने निम्नलिखित पहलुओं को उजागर किया है।
- 64% IT कंपनियां बिग डेटा में भारी निवेश कर रही हैं।
- 69% उत्तरदाताओं ने 'पुष्टि की कि बिग डेटा महत्वपूर्ण और उच्च प्राथमिकता है।
- 75% CIOs ने खुलासा किया कि बिग डेटा ने उनकी उत्पादकता और समग्र दक्षता पर सकारात्मक प्रभाव डाला है।
- 70% प्रतिभागियों ने खुलासा किया कि उनके व्यवसायों पर उनके बिग डेटा निवेश के कारण सकारात्मक प्रभाव पड़ा है।
- समाज पर प्रभाव: बाकी सब चीजों के अलावा, बिग डेटा ने रोजमर्रा की जिंदगी और समाज को भी प्रभावित किया है। अधिक स्पष्टता के लिए, हम नई तकनीकों को देख सकते हैं जो खुफिया के साथ जीवन को आसान बना रही हैं, जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारें जो पूरी तरह से इंटी-टेक द्वारा नेविगेट की जाती हैं। निकट भविष्य में समस्याओं का समाधान उनके सामने आने से पहले ही हो जाएगा। इंटेलिजेंट ऐप्स और गैजेट्स भी मौजूदा वालों की जगह ले सकते हैं।
इसके अलावा, बिग डेटा का चिकित्सा, सोशल मीडिया मार्केटिंग, विज्ञापन, अर्थव्यवस्था के अन्य पहलुओं पर भी बड़ा प्रभाव पड़ता है।
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बिग डेटा की भविष्य की संभावनाएं
यह सब कहने के बाद, निकट भविष्य में अधिक से अधिक कंपनियां बिग डेटा अपनाएंगी। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने भविष्य में बिग डेटा की विभिन्न संभावनाओं को भी इंगित किया है। यहां उनमें से कुछ हैं:
- ऑपरेशनल से एनालिटिकल की ओर बदलाव: जबकि मौजूदा तकनीक ने डेटा स्ट्रीमिंग के संचालन में मदद की है, आगामी तकनीक उन डोमेन में डेटा का विश्लेषण करने की दिशा में अधिक झुकी होगी जहां वे इसे कैप्चर कर रहे हैं। दूसरे शब्दों में, रियल-टाइम स्ट्रीमिंग बिग डेटा का भविष्य पहलू होगा।
- गोपनीयता एक चुनौती होगी: जब डेटा वृद्धि बिना रुके लगातार तेज हो रही है, तो गोपनीयता इस उभरती तकनीक के लिए एक चुनौती होगी। यह बैंकिंग, सोशल मीडिया और इसी तरह के उद्योगों में अधिक होगा, जहां उपयोगकर्ता जानकारी आवश्यक है और महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
- व्यवसायों को इससे भारी लाभ होंगे: जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, व्यवसाय बिग डेटा से लाभान्वित हो रहे हैं। यह भविष्य में और भी अधिक होगा। उन्नत अनुकूलन और उत्पादकता प्रमुख लाभ होंगे। विशेष रूप से, व्यवसायों से 430 बिलियन डॉलर के उत्पादकता लाभ की उम्मीद है।
अगर कोई बड़ी तकनीक है जिसे हम अब देख रहे हैं, तो वह बिग डेटा के अलावा कोई और नहीं हो सकती, जो बनाए जा रहे विशाल डेटा को जमा करने के लिए पूरी तरह तैयार है। यह कहने के बाद, बिग डेटा समय के साथ बेहतर होगा और दुनिया को बेहतर के लिए क्रांति देगा।
