बिग डेटा एनालिटिक्स का परिचय
बिग डेटा क्या है?
बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है? बिग डेटा डेटा की एक बड़ी मात्रा के अलावा कुछ भी नहीं है। डेटा किसी भी तरह का संरचित डेटा हो सकता है जैसे नंबर, तिथियां, शब्दों का समूह इत्यादि, अर्ध-संरचित जेसन, एक्सएमएल इत्यादि, या पाठ, छवियों, वीडियो इत्यादि जैसे असंगठित डेटा आदि। इस डेटा को संसाधित करना बहुत मुश्किल है पारंपरिक डेटाबेस। डेटा सोशल मीडिया, ईमेल, बैंकिंग लेनदेन, ऑनलाइन शॉपिंग, मोबाइल डिवाइस और कई अन्य स्रोतों जैसे विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है। इकट्ठा, छेड़छाड़, संग्रहित और विश्लेषण किए जाने पर यह डेटा संगठनों को अपने राजस्व में वृद्धि, नए हासिल करने और पुराने ग्राहकों को बनाए रखने और संचालन में सुधार करने के लिए उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सहायता कर सकता है।
हम बिग डेटा को तीन वीएस के रूप में परिभाषित कर सकते हैं:
वॉल्यूम: डेटा की मात्रा जो हर सेकेंड उत्पन्न होती है। सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स व्यवसाय, एयरलाइंस जैसे हर दिन संगठन बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं।
वेग: जिस दर पर डेटा उत्पन्न होता है। सोशल मीडिया का इस्तेमाल हर किसी द्वारा किया जा रहा है और हर सेकेंड में उत्पन्न होने वाले बहुत सारे डेटा होंगे क्योंकि लोग सोशल मीडिया पर बहुत सी चीजें करते हैं, वे टिप्पणियां पोस्ट करते हैं, फोटो की तरह, वीडियो साझा करते हैं।
विविधता: डेटा विभिन्न रूपों जैसे संख्यात्मक डेटा, टेक्स्ट, छवियों, वीडियो, वित्तीय लेनदेन इत्यादि जैसे अनियंत्रित डेटा या जेसन या एक्सएमएल जैसे अर्ध-संरचित डेटा जैसे हो सकते हैं।
हम इस बिग डेटा के साथ क्या कर रहे हैं?
हम इस बिग डेटा का उपयोग करके कुछ सार्थक अंतर्दृष्टि को संसाधित करने और खींचने के लिए उपयोग कर सकते हैं। बिग डेटा को संसाधित करने के लिए विभिन्न ढांचे उपलब्ध हैं। नीचे सूची लोकप्रिय ढांचे प्रदान करती है जिसका व्यापक रूप से बिग डेटा डेवलपर्स और विश्लेषकों द्वारा उपयोग किया जा रहा है।
अपाचे हडूप: हम मानचित्र को लिख सकते हैं – डेटा को संसाधित करने के लिए कार्यक्रम को कम कर सकते हैं ।
स्पार्क: हम स्पार्क का उपयोग करके डेटा को संसाधित करने के लिए स्पार्क प्रोग्राम लिख सकते हैं, हम डेटा की लाइव स्ट्रीम को भी संसाधित कर सकते हैं।
अपाचे फ्लिंक: इस ढांचे का उपयोग डेटा की धारा को संसाधित करने के लिए भी किया जाता है।
और तूफान, सांज़ा जैसे कई और।
बिग डेटा एनालिटिक्स:
बिग डेटा एनालिटिक्स छुपा पैटर्न, सहसंबंध और अन्य सार्थक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा एकत्रित करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया है। यह किसी संगठन को उनके डेटा में निहित जानकारी को समझने में सहायता करता है और इसका उपयोग अपने व्यापार को बेहतर बनाने के लिए नए अवसर प्रदान करने के लिए करता है जो बदले में अधिक कुशल संचालन, उच्च लाभ और खुश ग्राहकों की ओर जाता है।
डेटा की इतनी बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए, बिग डेटा एनालिटिक्स एप्लिकेशन संरचित और असंगठित डेटा की बढ़ती मात्रा का विश्लेषण करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स, डेटा वैज्ञानिक, पूर्वानुमानित मॉडलर, सांख्यिकीविद, और अन्य विश्लेषणात्मक कलाकारों को सक्षम बनाता है। यह विशेष सॉफ्टवेयर उपकरण और अनुप्रयोगों का उपयोग करके किया जाता है। इन उपकरणों का उपयोग विभिन्न डेटा संचालन डेटा माइनिंग, टेक्स्ट खनन, पूर्वानुमानित विश्लेषण, भविष्यवाणी आदि जैसे किया जा सकता है, ये सभी प्रक्रियाएं अलग-अलग प्रदर्शन की जाती हैं और उच्च-प्रदर्शन विश्लेषण का हिस्सा हैं। बिग डेटा एनालिटिक उपकरण और सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना एक संगठन को बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने और सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम बनाता है जो भविष्य में बेहतर व्यावसायिक निर्णय प्रदान करता है।
बिग डेटा एनालिटिक्स के पीछे प्रमुख तकनीकें:
एनालिटिक्स में विभिन्न तकनीकों शामिल हैं जो आपको डेटा से अधिक मूल्यवान जानकारी प्राप्त करने में सहायता करती हैं।
हडूप: खुला स्त्रोत ढांचे जिसका व्यापक रूप से डेटा की एक बड़ी मात्रा को स्टोर करने और कमोडिटी हार्डवेयर के क्लस्टर पर विभिन्न अनुप्रयोगों को चलाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह डेटा की विविधता और मात्रा में निरंतर वृद्धि के कारण बिग डेटा में उपयोग करने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक बन गया है और इसके वितरित कंप्यूटिंग मॉडल डेटा तक तेजी से पहुंच प्रदान करता है।
डेटा माइनिंग: डेटा प्रबंधन प्रणाली में डेटा संग्रहीत होने के बाद। आप डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग उन पैटर्नों को खोजने के लिए कर सकते हैं जिनका उपयोग आगे विश्लेषण और जटिल व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर के लिए किया जाता है। डेटा माइनिंग के साथ, सभी दोहराव वाले और शोर डेटा को हटाया जा सकता है और केवल सूचित जानकारी को इंगित करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रासंगिक जानकारी को इंगित किया जा सकता है।
टेक्स्ट माइनिंग: टेक्स्ट खनन के साथ, हम वेब से टेक्स्ट डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं जैसे टिप्पणियां, सोशल मीडिया से पसंद और अन्य टेक्स्ट-आधारित स्रोत जैसे ईमेल हम पहचान सकते हैं कि मेल स्पैम है या नहीं। टेक्स्ट माइनिंग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और विभिन्न पैटर्न खोजने के लिए मशीन लर्निंग या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी तकनीकों का उपयोग करती है।
भविष्यिक विश्लेषण: पूर्वानुमानित विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की पहचान करने के लिए डेटा, सांख्यिकीय एल्गोरिदम और मशीन सीखने की तकनीक का उपयोग करता है। यह सर्वोत्तम भविष्य के परिणाम प्रदान करने के बारे में है ताकि संगठन अपने वर्तमान व्यावसायिक निर्णयों में आत्मविश्वास महसूस कर सकें।
बिग डेटा एनालिटिक्स के लाभ:
बिग डेटा एनालिटिक्स विभिन्न संगठनों के बीच लोकप्रिय रहा है। ई-कॉमर्स उद्योग, सोशल मीडिया, हेल्थकेयर, बैंकिंग, एंटरटेनमेंट इंडस्ट्रीज इत्यादि जैसे संगठन विभिन्न पैटर्न को समझने, ग्राहक अंतर्दृष्टि एकत्र करने और उपयोग करने, धोखाधड़ी का पता लगाने, वित्तीय बाजार गतिविधियों की निगरानी आदि का विश्लेषण करने के लिए व्यापक रूप से विश्लेषण कर रहे हैं।
आइए ई-कॉमर्स उद्योग का उदाहरण लें:
ई-कॉमर्स उद्योग जैसे अमेज़ॅन, फ्लिपकार्ट, मित्रा और कई अन्य ऑनलाइन शॉपिंग साइटें बिग डेटाका उपयोग करती हैं।
वे कई तरीकों से ग्राहक डेटा एकत्र करते हैं
- ग्राहक द्वारा खोजी गई वस्तुओं के बारे में जानकारी एकत्रित करें
- उनकी वरीयताओं के बारे में जानकारी।
- उत्पादों की लोकप्रियता और कई अन्य डेटा के बारे में जानकारी
इस तरह के डेटा का उपयोग करके, संगठन कुछ पैटर्न प्राप्त करते हैं और सर्वोत्तम ग्राहक सेवा प्रदान करते हैं
- बेचे जाने वाले लोकप्रिय उत्पादों को प्रदर्शित करना।
- उन उत्पादों को दिखाएं जो ग्राहक द्वारा खरीदे गए उत्पादों से संबंधित हैं।
- सुरक्षित धन संक्रमण प्रदान करें और पहचानें कि क्या कोई धोखेबाज लेनदेन किए जा रहे हैं या नहीं।
- उत्पादों की मांग और कई अन्य लोगों का पूर्वानुमान।
निष्कर्ष
बिग डेटा एक गेम परिवर्तक है। कई संगठन सामरिक कार्यों को चलाने और बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने के लिए अधिक विश्लेषण का उपयोग कर रहे हैं। दक्षता या छोटी बचत में मामूली परिवर्तन से भारी लाभ हो सकता है, यही कारण है कि अधिकांश संगठन बिग डेटा की तरफ बढ़ रहे हैं।
अनुशंसा लेख:
यह बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है? के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। यहां हमने बुनियादी अवधारणाओं पर चर्चा की है जैसे बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है, इसका लाभ, बिग डेटा एनालिटिक्स के पीछे प्रमुख तकनीक इत्यादि। आप अधिक जानने के लिए निम्न लेख भी देख सकते हैं –
- बिग डेटा एनालिटिक्स के 5 चुनौतियां और समाधान
- बिग डेटा एनालिटिक्स उपकरण | आपको पता होना चाहिए
- आतिथ्य में बिग डेटा एनालिटिक्स का महत्व
- बिग डेटा तकनीकें
