बिग डेटा एनालिटिक्स का परिचय
बिग डेटा उन डेटा सेटों के लिए है जो आम तौर पर ज्ञात डेटा सेटों की तुलना में बहुत अधिक बड़े और जटिल होते हैं जो आमतौर पर RDBMS द्वारा हैंडल किए जाते हैं। खैर, पारंपरिक डेटा प्रबंधन एप्लिकेशन जैसे RDBMS उन डेटा सेट को प्रबंधित करने में सक्षम नहीं हैं। आवश्यकताओं और जरूरतों के आधार पर बिग डेटा को अन-स्ट्रक्चर्ड, स्ट्रक्चर्ड और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा सेट पर लागू किया जा सकता है। जबकि बिग डेटा ज्यादातर अन-स्ट्रक्चर्ड डेटा सेट पर लागू होता है। कई प्रसिद्ध कम्प्यूटिंग उपकरण, बिजनेस एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर को अपने बिग डेटा सेट को संभालने के लिए बिग डेटा की आवश्यकता होती है। आजकल बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों जैसे मीडिया, शिक्षा, हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग, विभिन्न सरकारी और गैर-सरकारी क्षेत्रों इत्यादि में किया जाता है।
बिग डेटा और बिग डेटा एनालिटिक्स की अवधारणा
बिग डेटा एक बड़े और जटिल डेटा सेट के लिए खेलने के लिए आता है जिसे टेराबाइट्स के गुणकों से एक्सैबाइट्स तक माना जा सकता है। RDBMS जैसे सामान्य पारंपरिक डेटा प्रबंधन अनुप्रयोगों द्वारा इस विशाल और जटिल डेटा सेट में हेरफेर नहीं किया जा सकता है। यहाँ उन बिग डेटा सेट को प्रबंधित करने के लिए बिग डेटा का उपयोग किया गया है। आवश्यकताओं और जरूरतों के आधार पर बिग डेटा को अन-स्ट्रक्चर्ड, स्ट्रक्चर्ड और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा सेट पर लागू किया जा सकता है। जबकि बिग डेटा मुख्य रूप से अन-स्ट्रक्चर्ड डेटा सेट पर केंद्रित है। आजकल बिग डेटा एनालिटिक्स को विभिन्न क्षेत्रों जैसे मीडिया, शिक्षा, हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग , विभिन्न सरकारी और गैर-सरकारी क्षेत्रों पर लागू किया गया है और इसका उपयोग जटिल एनालिटिक्स, आर इल-टाइम धोखाधड़ी प्रबंधन में भी किया गया है, यातायात प्रबंधन, ग्राहक-केंद्रित विश्लेषण और बहुत कुछ।
बिग डेटा एनालिटिक्स की मुख्य विशेषताएं।
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आयतन
वॉल्यूम डेटा के आकार के लिए है जो वास्तव में संग्रहीत और उत्पन्न होता है। डेटा के आकार पर निर्भर करता है यह निर्धारित किया गया है डेटा सेट बिग डेटा है या नहीं।
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वैराइटी
विविधता प्रकृति, संरचना और डेटा के प्रकार के लिए है जिसका उपयोग किया जा रहा है।
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वेग
वेग एक विशेष विकास प्रक्रिया प्रवाह में संग्रहीत और उत्पन्न की गई डेटा की गति के लिए खड़ा है।
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सच्चाई
सत्यापन डेटा की गुणवत्ता को दर्शाता है जिसे कैप्चर किया गया है और यह डेटा विश्लेषण को निर्धारित लक्ष्य तक पहुंचने में मदद करता है।
बिग डेटा एनालिटिक्स के प्रकार
बिग डेटा एनालिटिक्स के चार प्रकार हैं जो इस प्रकार हैं:
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भविष्यिक विश्लेषण:
यह विश्लेषिकी मूल रूप से एक भविष्यवाणी आधारित विश्लेषण है। प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स डेटा सेट पर काम करता है और निर्धारित करता है कि क्या हो सकता है। यह मूल रूप से भविष्य की भविष्यवाणी प्रदान करने के लिए पिछले डेटा सेट या रिकॉर्ड का विश्लेषण करता है।
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प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स:
प्रिस्क्रिप्टिव Analytics डेटा सेट पर काम करता है और निर्धारित करता है कि किन क्रियाओं को करने की जरूरत है। यह एक मूल्यवान विश्लेषण है लेकिन व्यापक रूप से इसका उपयोग नहीं किया गया है। कई स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्रों ने अपनी व्यावसायिक गतिविधियों का प्रबंधन करने के लिए विभिन्न गतिविधियों के शीर्ष पर इस विश्लेषण का उपयोग किया।
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वर्णनात्मक विश्लेषिकी:
वर्णनात्मक Analytics वास्तव में अतीत का विश्लेषण करता है और निर्धारित करता है कि वास्तव में क्या होता है और क्यों होता है। यह इस विश्लेषण की कल्पना करने में भी मदद करता है डैशबोर्ड चित्रमय प्रतिनिधित्व या किसी अन्य प्रारूप में हो सकता है।
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नैदानिक विश्लेषण:
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स वर्तमान डेटा सेट पर निष्पादित करता है। इसका उपयोग आने वाले रीयल-टाइम डेटा सेट के आधार पर विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। व्यापार खुफिया उपकरण जैसे कई सिस्टम इस विश्लेषण का उपयोग वास्तविक समय के डैशबोर्ड और रिपोर्ट बनाने के लिए करते हैं।
बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरण:
बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरण कई प्रकार के होते हैं। कई संगठन इस बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरण का उपयोग अपने विशाल वर्तमान और पिछले डेटा सेट के आधार पर विभिन्न रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने के लिए करते हैं। बिग डेटा के विभिन्न प्रकार के विश्लेषण हैं जैसे कि प्रिडिक्टिव एनालिसिस, प्रिस्क्रिपटिव एनालिसिस, डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस और डायग्नोस्टिक एनालिसिस। उन विश्लेषणों का उपयोग बिग डेटा एनालिटिक्स द्वारा अपने वर्तमान और पिछले रिकॉर्ड के आधार पर विभिन्न ग्राफिकल रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने के लिए किया जाता है जो संरचित, अर्ध-संरचित या असंरचित के रूप में हो सकता है।
बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरण का उपयोग उन कुछ उदाहरणों के बीच विभिन्न रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए किया जाता है:
- धोखाधड़ी प्रबंधन रिपोर्ट जो आमतौर पर बैंकिंग सेक्टरों में धोखाधड़ी लेनदेन, हैकिंग, खाते में अनधिकृत पहुंच और इतने पर खोजने के लिए उपयोग की जाती है।
- लाइव ट्रैकिंग रिपोर्ट जो आमतौर पर परिवहन सेक्टर जैसे मेरु, ओला, उबेर और मेगा द्वारा वाहनों को ट्रैक करने, ग्राहक के अनुरोध, भुगतान प्रबंधन, आपातकालीन चेतावनी और दैनिक जरूरतों और राजस्व और इतने पर खोजने के लिए उपयोग की जाती है।
- बिक्री रिपोर्ट और भविष्य का लक्ष्य और लक्ष्य विश्लेषण जो कि ज्यादातर क्षेत्रों द्वारा अपनी बिक्री, राजस्व और ग्राहकों की जरूरतों का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है और भविष्य के लक्ष्य और इतने पर निर्धारित करने के लिए भी उपयोग किया जाता है।
- लाइव डेटा पर आधारित कई रिपोर्टें ज्यादातर कई मनोरंजन साइटों, शेयर बाजार, वास्तविक समय सेंसेक्स डेटा आदि में लाइव डेटा का प्रबंधन करने के लिए उपयोग की जाती हैं।
- विभिन्न गतिविधियों के आधार पर विभिन्न प्रकार के अलार्म उत्पन्न करें जैसे कि डेटा सेंटर द्वारा उत्पन्न अलार्म, विभिन्न सूचनाएं बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरणों का उपयोग यहां किया गया है।
- गूगल एनालिटिक्स रिपोर्ट बताती है कि हम कितने उपयोगकर्ता की यात्रा की गणना कर सकते हैं, उपयोगकर्ता किस स्थान से है, किस डिवाइस से साइट एक्सेस कर रहा है इत्यादि।
- कई स्वास्थ्य देखभाल संगठन आजकल हमारे दैनिक जीवन को बेहतर बनाने के लिए बिग डेटा प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स पेश करते हैं। इसका उपयोग हेल्थकेयर क्षेत्रों के कई प्रोटोकॉल को अपडेट करने के लिए किया गया है और इसका उपयोग संपूर्ण आबादी के खिलाफ परिणामों को बेहतर बनाने के लिए भी किया गया है।
- बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरणों ने कई आपदा स्थितियों में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। वर्ष 2015 के अप्रैल में भूकंप ने नेपाल में कई लोगों को मार डाला और कई लोगों को घायल कर दिया। इस स्थिति में, उत्तरी कैरोलिना स्थित एसएएस को एनालिटिक्स द्वारा विकसित किया गया है जिसे बचाव और राहत अभियान में एक बड़ी भूमिका निभाई गई है।
- बाल कल्याण में भी बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरणों का उपयोग किया गया है। लंदन में एक पड़ोस में, एक अंग्रेज फिजिशियन को इकट्ठा किया गया और 19 वें में बड़े पैमाने पर हैजा हमले के खिलाफ समाधान निकालने के लिए विशाल डेटा का उपयोग किया गया
- ऑनलाइन और फिजिकल सिक्योरिटी में बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग अनधिकृत गतिविधियों की पहचान करने, उन हमलों को रोकने के लिए विभिन्न कदम उठाने, धोखाधड़ी गतिविधियों को कम करने के लिए वास्तविक समय की निगरानी और संदिग्ध कार्यों के खिलाफ अलार्म को सक्रिय करने के लिए किया गया है।
निष्कर्ष –
अंत में, हम कह सकते हैं कि बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरणों का उपयोग करके हम विभिन्न क्षेत्रों और व्यवसाय में एक बड़ा मूल्य जोड़ सकते हैं, जहाँ हम आसानी से किसी बिग डेटा सेट से किसी भी जटिल प्रश्न का परिणाम जान सकते हैं, भविष्य के विश्लेषण का भी अनुमान लगा सकते हैं जो मदद करेगा अधिक सटीक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए।
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