बिग डेटा क्या है मतलब और उदाहरण

बिग डेटा क्या है?

बड़ा डेटा सूचना के बड़े, विविध सेटों को संदर्भित करता है जो लगातार बढ़ती दरों पर बढ़ते हैं। इसमें सूचना की मात्रा, वह वेग या गति जिस पर इसे बनाया और एकत्र किया जाता है, और कवर किए जा रहे डेटा बिंदुओं की विविधता या दायरा (बड़े डेटा के “तीन वी” के रूप में जाना जाता है) को शामिल करता है। बड़ा डेटा अक्सर डेटा माइनिंग से आता है और कई स्वरूपों में आता है।

सारांश

  • बिग डेटा विविध सूचनाओं की एक बड़ी मात्रा है जो बढ़ती मात्रा में और हमेशा उच्च वेग के साथ आती है।
  • बड़े डेटा को संरचित किया जा सकता है (अक्सर संख्यात्मक, आसानी से स्वरूपित और संग्रहीत) या असंरचित (अधिक मुक्त-रूप, कम मात्रात्मक)।
  • एक कंपनी में लगभग हर विभाग बड़े डेटा विश्लेषण से प्राप्त निष्कर्षों का उपयोग कर सकता है, लेकिन इसके अव्यवस्था और शोर को संभालने से समस्याएं पैदा हो सकती हैं।
  • सामाजिक नेटवर्क और वेबसाइटों पर सार्वजनिक रूप से साझा की गई टिप्पणियों से बड़ा डेटा एकत्र किया जा सकता है, स्वेच्छा से व्यक्तिगत इलेक्ट्रॉनिक्स और ऐप से एकत्र किया जा सकता है, प्रश्नावली, उत्पाद खरीद और इलेक्ट्रॉनिक चेक-इन के माध्यम से।
  • बड़े डेटा को अक्सर कंप्यूटर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है और विशेष रूप से बड़े, जटिल डेटा सेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है।

बिग डेटा कैसे काम करता है

बिग डेटा को असंरचित या संरचित के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। संरचित डेटा में डेटाबेस और स्प्रैडशीट में संगठन द्वारा पहले से प्रबंधित जानकारी शामिल होती है; यह अक्सर प्रकृति में संख्यात्मक होता है। असंरचित डेटा ऐसी जानकारी है जो असंगठित है और पूर्व निर्धारित मॉडल या प्रारूप में नहीं आती है। इसमें सोशल मीडिया स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा शामिल हैं, जो संस्थानों को ग्राहकों की जरूरतों के बारे में जानकारी इकट्ठा करने में मदद करते हैं।

सामाजिक नेटवर्क और वेबसाइटों पर सार्वजनिक रूप से साझा की गई टिप्पणियों से बड़ा डेटा एकत्र किया जा सकता है, स्वेच्छा से व्यक्तिगत इलेक्ट्रॉनिक्स और ऐप से एकत्र किया जा सकता है, प्रश्नावली, उत्पाद खरीद और इलेक्ट्रॉनिक चेक-इन के माध्यम से। स्मार्ट उपकरणों में सेंसर और अन्य इनपुट की उपस्थिति डेटा को स्थितियों और परिस्थितियों के व्यापक स्पेक्ट्रम में एकत्र करने की अनुमति देती है।

बड़े डेटा को अक्सर कंप्यूटर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है और विशेष रूप से बड़े, जटिल डेटा सेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है। कई सॉफ्टवेयर-ए-ए-सर्विस (सास) कंपनियां इस प्रकार के जटिल डेटा के प्रबंधन में विशेषज्ञ हैं।

बिग डेटा का उपयोग

डेटा विश्लेषक विभिन्न प्रकार के डेटा के बीच संबंधों को देखते हैं, जैसे कि जनसांख्यिकीय डेटा और खरीद इतिहास, यह निर्धारित करने के लिए कि कोई सहसंबंध मौजूद है या नहीं। इस तरह के आकलन किसी तीसरे पक्ष द्वारा आंतरिक या बाह्य रूप से किए जा सकते हैं जो बड़े डेटा को सुपाच्य स्वरूपों में संसाधित करने पर केंद्रित है। व्यवसाय अक्सर ऐसे विशेषज्ञों द्वारा बड़े डेटा के मूल्यांकन का उपयोग इसे कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के लिए करते हैं।

कई कंपनियां, जैसे कि अल्फाबेट और मेटा (पूर्व में फेसबुक), सोशल मीडिया पर उपयोगकर्ताओं और वेब पर सर्फिंग करने वालों को लक्षित विज्ञापन देकर विज्ञापन राजस्व उत्पन्न करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करती हैं।

एक कंपनी में लगभग हर विभाग मानव संसाधन और प्रौद्योगिकी से लेकर विपणन और बिक्री तक डेटा विश्लेषण से प्राप्त निष्कर्षों का उपयोग कर सकता है। बड़े डेटा का लक्ष्य उस गति को बढ़ाना है जिस पर उत्पाद बाजार में आते हैं, बाजार को अपनाने, लक्षित दर्शकों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों की मात्रा को कम करना और ग्राहकों को संतुष्ट रहना सुनिश्चित करना है।

बिग डेटा के फायदे और नुकसान

उपलब्ध आंकड़ों की मात्रा में वृद्धि अवसरों और समस्याओं दोनों को प्रस्तुत करती है। सामान्य तौर पर, ग्राहकों (और संभावित ग्राहकों) पर अधिक डेटा होने से कंपनियों को उच्चतम स्तर की संतुष्टि और व्यवसाय दोहराने के लिए बेहतर दर्जी उत्पादों और विपणन प्रयासों की अनुमति मिलनी चाहिए। बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने वाली कंपनियों को सभी हितधारकों के लाभ के लिए गहन और समृद्ध विश्लेषण करने का अवसर प्रदान किया जाता है।

आज व्यक्तियों पर उपलब्ध व्यक्तिगत डेटा की मात्रा के साथ, यह महत्वपूर्ण है कि कंपनियां इस डेटा की सुरक्षा के लिए कदम उठाएं; एक विषय जो आज की ऑनलाइन दुनिया में एक गर्म बहस बन गया है, विशेष रूप से कई डेटा उल्लंघनों के साथ कंपनियों ने पिछले कुछ वर्षों में अनुभव किया है।

जबकि बेहतर विश्लेषण एक सकारात्मक है, बड़ा डेटा इसकी उपयोगिता को कम करते हुए अधिभार और शोर भी पैदा कर सकता है। कंपनियों को बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना चाहिए और यह निर्धारित करना चाहिए कि कौन सा डेटा शोर की तुलना में संकेतों का प्रतिनिधित्व करता है। डेटा को प्रासंगिक बनाने का निर्णय करना एक महत्वपूर्ण कारक बन जाता है।

इसके अलावा, डेटा की प्रकृति और प्रारूप पर कार्रवाई करने से पहले विशेष हैंडलिंग की आवश्यकता हो सकती है। संख्यात्मक मानों से युक्त संरचित डेटा को आसानी से संग्रहीत और क्रमबद्ध किया जा सकता है। ईमेल, वीडियो और टेक्स्ट दस्तावेज़ जैसे असंरचित डेटा को उपयोगी होने से पहले अधिक परिष्कृत तकनीकों को लागू करने की आवश्यकता हो सकती है।

make hindi me एक ऐसी वेबसाइट है जहा पर Internet की सभी जानकारी Hindi Me शेयर की जाती है यहाँ आपको हर तरह की जानकारी मिलेगी जेसे कैसे करे, कैसे बनाये, क्या है