बड़ी डेटा चुनौतियां जिन्हें दूर किया जाना चाहिए

बिग डेटा क्या है?

मशीनों की क्षमता सीमित है। उनकी प्रदर्शन सीमाओं में, डेटा का आकार है जिसे वे संसाधित कर सकते हैं। जबकि आजकल मशीनें बड़े आकार के डेटा को संभालने में सक्षम हैं, डेटा के आकार में घातीय वृद्धि अभी भी एक बड़ी समस्या है।

आज की तारीख में डेटा विशाल है और तेजी से बढ़ रहा है। आकार में इस वृद्धि के कारण, डेटा संग्रहीत करने और संसाधित करने के पारंपरिक तरीके बुरी तरह विफल हो जाते हैं।

इस समस्या को दूर करने के लिए, हमें एक ऐसी प्रणाली या प्रक्रिया की आवश्यकता है जो इस विशाल मात्रा में डेटा से निपट सके। बिग डेटा वह प्रक्रिया है जो उन्नत और रीयल-टाइम प्रोसेसिंग इकाइयों और आसानी से उपलब्ध हार्डवेयर का उपयोग करती है जो विशाल डेटा को आसानी से संभाल सकती है।

डेटा अब उस रूप का नहीं है जो पुराने समय में हुआ करता था। जबकि पुराने दिनों में डेटा मुख्य रूप से लेन-देन था, अब यह लेन-देन और असंरचित डेटा का मिश्रण है। यह असंरचित डेटा निजी तौर पर एकत्र किया जाता है लेकिन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है।

इस तरह के डेटा के परिणामस्वरूप सार्वजनिक और निजी दोनों डेटा केंद्रों के लिए एक बिल्कुल नई संरचना तैयार हुई है। नतीजतन, बिग डेटा के लिए बहुत सारी चुनौतियां हैं। डेटा गुणवत्ता और सटीकता प्रदान करने के लिए इन बड़ी डेटा चुनौतियों पर विजय प्राप्त की जानी चाहिए।

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बड़ी डेटा चुनौतियाँ जिन पर विजय प्राप्त की जानी चाहिए?

यह लेख डेटा सटीकता और गुणवत्ता बनाए रखने के लिए बिग डेटा को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा, इसके बारे में है। वे क्या हैं जानने के लिए पढ़ना जारी रखें:

<मजबूत>1. डेटा एकीकरण में बिग डेटा द्वारा सामना की जाने वाली समस्या:

चूंकि यह ज्ञात है कि बिग डेटा प्रक्रिया भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन और एकीकरण करती है, इसलिए डेटा एकत्र करने और संसाधित करने में कोई भी त्रुटि गलत परिणाम दे सकती है।

संगठनों द्वारा बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र किए जाने के कारण, बिग डेटा को डेटा एकीकरण में बहुत सारी समस्याओं का सामना करना पड़ता है। एकीकरण प्रक्रिया कितनी प्रभावी है, इसकी निगरानी करना भी बहुत कठिन है।

यह मुख्य रूप से उन तरीकों से संबंधित गलत धारणाओं के कारण होता है जिनमें डेटा एकत्र, सत्यापित, संग्रहीत और फिर अंत में उपयोग किया जाना चाहिए। इन गलत धारणाओं के कारण गलत परिणाम हो सकते हैं और इसलिए यह एक बड़ी चुनौती है जिसका ध्यान रखा जाना चाहिए।

<मजबूत>2. डेटा जटिलता:

यह देखा गया है कि समय के साथ डेटा जटिलता तेजी से बढ़ रही है। नतीजतन, बिग डेटा सिस्टम को और अधिक उन्नत और सटीक होना चाहिए, और यह तभी प्राप्त किया जा सकता है जब कई बाधाओं और पहलुओं पर विचार किया जाए।

अब एक दिन का कच्चा डेटा कई चरणों और संचालन, उपभोक्ताओं और कई अन्य स्रोतों से गुजरता है। इस प्रकार, डेटा की जटिलता कई गुना बढ़ गई है। जो चीज़ और जोड़ती है वह है विभिन्न चरणों और चैनलों के माध्यम से डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों का प्रकार।

इसमें शामिल डेटा जटिलता और प्रौद्योगिकियां बिग डेटा के लिए इसे प्रोसेस करना बेहद कठिन बना देती हैं।

<मजबूत>3. डेटा सुरक्षा प्रदान करने में बड़े डेटा का सामना करने वाली चुनौतियाँ:

बिग डेटा चुनौतियों के बीच, एक अन्य चुनौती डेटा सुरक्षा है।

असंख्य स्त्रोतों से एकत्रित डाटा को कहीं भी संग्रहित नहीं किया जा सकता है। एक प्रमुख आवश्यकता जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता है वह सुरक्षा है। संगठनों और लोगों ने डेटा स्टोर करने के लिए क्लाउड सेवाओं का उपयोग करना शुरू कर दिया है क्योंकि क्लाउड पर संग्रहीत डेटा आसानी से एक्सेस किया जा सकता है।

हालांकि क्लाउड सेवाएं डेटा स्टोर करने का एक आसान विकल्प हैं, फिर भी यह असुरक्षित है।

अगर प्राथमिक स्तर पर उपाय किए जाएं तो इन सभी समस्याओं से बचा जा सकता है।

यदि बिग डेटा इसे जीत लेता है, तो संपूर्ण डेटा प्रोसेसिंग और एकीकरण सुगम हो जाएगा।

<मजबूत>4. डेटा मूल्य:

डेटा को कैसे संग्रहीत किया जाना चाहिए, इसके पुराने दर्शन बदल दिए गए हैं। सभी डेटा मूल्य के लिए धन्यवाद। वर्तमान में, शामिल डेटा का प्रकार संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है और इसलिए इसकी उपयोगिता बढ़ गई है।

The current scenario requires data to be stored for longer time periods and should also be easily addressable.

This accurate and long-term data proves beneficial to analyze data and produce the desired result.

Big Data Challenges:Problems Will Persist:

While there are so many challenges that Big Data face, organizations and businesses need to find a way that can make the process of locating, extracting, arranging and then storing it easy.

With such a massive amount of data, Big Data challenges don’t seem to resolve soon.