What is Big Data Analytics | Understanding Big Data | Characteristics of Big Data

What is Big Data Analytics | Understanding Big Data | Characteristics of Big Data

बिग डेटा एक शब्द है जिसका उपयोग डेटा के संग्रह का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो इतना बड़ा और जटिल है कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग विधियों का उपयोग करके इसे प्रोसेस करना मुश्किल है। बड़े डेटा की विशेषता निम्नलिखित पाँच V द्वारा होती है

Understanding Big Data

Vol (वॉल्यूम)-

बड़े डेटा सेट को आमतौर पर टेराबाइट्स, पेटाबाइट्स या एक्साबाइट्स में मापा जाता है।

Diversity (विविधता)-

बड़ा डेटा संरचित, असंरचित या अर्ध-संरचित हो सकता है।  स्ट्रक्चर्ड डेटा को टेबल जैसे नियमित फ़ॉर्मैट में व्यवस्थित किया जाता है.  असंरचित डेटा को एक नियमित प्रारूप में व्यवस्थित नहीं किया जाता है, जैसे पाठ, चित्र या वीडियो। अर्ध-संरचित डेटा कहीं संरचित और असंरचित डेटा के बीच में है।

Vag (वेग)-

बड़ा डेटा बहुत तेज गति से उत्पन्न और संसाधित होता है।

veracity (सत्यता)-

बड़ा डेटा गलत हो सकता है

Understanding Big Data (बिग डेटा को समझना) -

बिग डेटा से तात्पर्य डेटा की बड़ी मात्रा, विविधता और वेग से है जो सोशल मीडिया, सेंसर, लेनदेन रिकॉर्ड और अन्य जैसे विभिन्न स्रोतों से अभूतपूर्व दर से उत्पन्न होता है। यह मूल्यवान अंतर्दृष्टि, पैटर्न और प्रवृत्तियों को निकालने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का संग्रह, भंडारण और विश्लेषण शामिल करता है जो निर्णय लेने और नवाचार को चलाने में सहायता कर सकता है।

Characteristics of Big Data (बिग डेटा के लक्षण)-

Vol (वॉल्यूम)-

बिग डेटा में भारी मात्रा में डेटा शामिल होता है जो पारंपरिक डेटाबेस सिस्टम की प्रोसेसिंग क्षमताओं को पार करता है। इसमें टेराबाइट्स, पेटाबाइट्स, या डेटा के एक्साबाइट्स भी शामिल हैं।

Diversity (विविधता)- 

बिग डेटा विभिन्न स्वरूपों में आता है, जिसमें संरचित डेटा (रिलेशनल डेटाबेस), असंरचित डेटा (पाठ, चित्र, वीडियो) और अर्ध-संरचित डेटा (XML, JSON) शामिल हैं। डेटा प्रकारों की इस विविधता के लिए प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए उन्नत तकनीकों की आवश्यकता होती है।

Bag (वेग)-

बड़ा डेटा उच्च गति से उत्पन्न होता है और इसके लिए रीयल-टाइम या रीयल-टाइम प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों से सोशल मीडिया डेटा, स्टॉक मार्केट डेटा और सेंसर डेटा तेजी से उत्पन्न होते हैं और सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए इसे जल्दी से संसाधित किया जाना चाहिए।

veracity (सत्यता)-

बिग डेटा में डेटा की सटीकता, गुणवत्ता और विश्वसनीयता से संबंधित समस्याएँ हो सकती हैं। इसमें त्रुटियां, विसंगतियां और अधूरी जानकारी हो सकती है। विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।

Value (मूल्य)- 

बिग डेटा का अंतिम लक्ष्य विशाल मात्रा में डेटा से मूल्य प्राप्त करना है। बिग डेटा का विश्लेषण करके, संगठन ग्राहकों के व्यवहार, बाजार के रुझान, परिचालन दक्षता में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और व्यावसायिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं।

Technologies and techniques for big data (बड़े डेटा के लिए प्रौद्योगिकियां और तकनीकें)-

Data Collection (डेटा संग्रहण)-

पारंपरिक डेटाबेस अक्सर बिग डेटा की मात्रा और विविधता को संभालने में असमर्थ होते हैं। Apache Hadoop, वितरित फ़ाइल सिस्टम (जैसे, HDFS), और NoSQL डेटाबेस (जैसे, MongoDB, Cassandra) जैसी तकनीकें आमतौर पर स्केलेबल और वितरित स्टोरेज के लिए उपयोग की जाती हैं।

Data Processing (डेटा प्रोसेसिंग)

बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए Apache Spark, Apache Flink, या Hadoop MapReduce जैसे वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क की आवश्यकता होती है। ये ढांचे बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए प्रसंस्करण को कई नोड्स में वितरित करते हैं।

Data analysis (डेटा विश्लेषण)-

बिग डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विश्लेषण जैसी तकनीकों को नियोजित किया जाता है। ये तकनीकें डेटा के भीतर पैटर्न, प्रवृत्तियों, सहसंबंधों और विसंगतियों की पहचान कर सकती हैं।

Data Visualization (डेटा विज़ुअलाइज़ेशन)- 

बिग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल विश्लेषित डेटा को देखने में आकर्षक और समझने योग्य प्रारूप में प्रस्तुत करने में मदद करते हैं। यह निर्णय लेने वालों को अंतर्दृष्टि को आसानी से समझने और सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

Applications of Big Data (बिग डेटा के अनुप्रयोग)

Business analytics (बिजनेस एनालिटिक्स)-

बिग डेटा एनालिटिक्स संगठनों को ग्राहकों की प्राथमिकताओं, बाजार के रुझान और प्रतिस्पर्धी खुफिया जानकारी हासिल करने में मदद करता है। यह मूल्य निर्धारण रणनीतियों, विपणन अभियानों को अनुकूलित करने और समग्र व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार करने में सहायता करता है।

HealthCare (हेल्थकेयर)-

बिग डेटा एनालिटिक्स इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड, मेडिकल इमेज और जीनोमिक डेटा का विश्लेषण करके रोगी की देखभाल बढ़ा सकता है। यह शुरुआती बीमारी का पता लगाने, व्यक्तिगत उपचार और चिकित्सा अनुसंधान में मदद करता है।

Smart Cities (स्मार्ट सिटीज)-

शहरी नियोजन, परिवहन प्रणालियों, ऊर्जा खपत और सार्वजनिक सुरक्षा को अनुकूलित करने के लिए सेंसर, ट्रैफिक कैमरा, सोशल मीडिया और अन्य स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए बिग डेटा तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

Financial analysis (वित्तीय विश्लेषण)-

बिग डेटा एनालिटिक्स वित्तीय लेनदेन, धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम मूल्यांकन और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के वास्तविक समय के विश्लेषण को सक्षम बनाता है।

Internet of Things (IoT) (इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT))-

IoT उपकरणों द्वारा उत्पन्न डेटा की भारी मात्रा का परिचालन दक्षता में सुधार, रखरखाव की जरूरतों का अनुमान लगाने और स्मार्ट स्वचालन को सक्षम करने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है।

बिग डेटा अवसर और चुनौतियां दोनों लाता है। जबकि यह नवाचार और अंतर्दृष्टि के लिए अपार संभावनाएं प्रदान करता है, संगठनों को बिग डेटा के साथ काम करते समय गोपनीयता संबंधी चिंताओं, डेटा सुरक्षा, नैतिक विचारों और नियामक अनुपालन को संबोधित करने की आवश्यकता है।