स्माल डेटा और बिग डेटा के बीच अंतर
प्राचीन काल से हम मनुष्यों को हमारे चारों ओर डेटा एकत्रित करने, वर्गीकृत करने और दृष्टि से प्रतिनिधित्व करने में रुचि रखते हैं। डेटा की मात्रा हर दिन तेजी से बढ़ती है। दुनिया में लगभग 9 0% डेटा पिछले दो वर्षों में बनाया गया है और डेटा हर जगह से आ रहा है – सोशल मीडिया से आईओटी उपकरणों तक लेकर जीपीएस सिग्नल तक।
जब डेटा वॉल्यूम एक निश्चित सीमा से परे बढ़ता है पारंपरिक सिस्टम और पद्धतियां डेटा को संसाधित करने या डेटा को एक उपयोगी प्रारूप में बदलने के लिए पर्याप्त नहीं होती हैं। यही कारण है कि डेटा को आम तौर पर दो डेटा में वर्गीकृत किया जाता है – स्माल डेटा बनाम बिग डेटा
स्माल डेटा बनाम बिग डेटा (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख तुलना में प्रमुख
स्माल डेटा और बिग डेटा के बीच अंतर शीर्ष 10 नीचे दिया गया है
स्माल डेटा बनाम बिग डेटा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा संग्रह– आमतौर पर छोटे डेटा ओएलटीपी सिस्टम का हिस्सा होते हैं और अधिक नियंत्रित तरीके से एकत्र किए जाते हैं, फिर कैशिंग परत या डेटाबेस में डाले जाते हैं। डेटाबेस आवश्यकतानुसार तत्काल विश्लेषण क्वेरी का समर्थन करने के लिए प्रतिकृतियां पढ़ लेंगे । बिग डेटा कलेक्शन पाइपलाइन में उच्च-वेग डेटा को संतुलित करने के लिए एडब्ल्यूएस किनेसिस या गूगल पब / सब जैसे कतार होंगे। डाउनस्ट्रीम में रीयल-टाइम एनालिटिक्स और ठंड डेटा प्रोसेसिंग के लिए बैच जॉब्स के लिए स्ट्रीमिंग पाइपलाइन होगी ।
- डेटा प्रोसेसिंग– लेनदेन प्रणाली के माध्यम से उत्पन्न छोटे डेटा के रूप में, इसके शीर्ष पर विश्लेषिकी बैच उन्मुख होते हैं। कुछ दुर्लभ मामलों में, विश्लेषण क्वेरी सीधे लेनदेन प्रणालियों के शीर्ष पर चलती हैं। बिग डेटा वातावरण में बैच दोनों होंगे और प्रसंस्करण पाइपलाइनों। स्ट्रीम का उपयोग रीयल-टाइम एनालिटिक्स जैसे क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी का पता लगाने या स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान के लिए किया जाता है। बैच प्रसंस्करण डेटा और उन्नत एल्गोरिदम के साथ जटिल व्यावसायिक तर्क को लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है ।
- स्केलेबिलिटी– छोटे डेटा सिस्टम आमतौर पर लंबवत पैमाने पर स्केल करते हैं। वर्टिकल स्केलिंग एक ही मशीन में अधिक संसाधन जोड़कर सिस्टम क्षमता में वृद्धि कर रही है। वर्टिकल स्केलिंग महंगा है लेकिन प्रबंधन के लिए कम जटिल है। बिग डेटा सिस्टम ज्यादातर क्षैतिज स्केलेबल आर्किटेक्चर पर निर्भर करता है जो कम लागत के साथ अधिक चपलता देता है क्लाउड में उपलब्ध। खाली-खाली वर्चुअल मशीन क्षैतिज स्केलेबल सिस्टम को और भी किफायती बनाती है।
- डेटा मॉडलिंग– लेनदेन प्रणालियों से उत्पन्न छोटे डेटा सामान्यीकृत रूप में होंगे। आईईटीएल (ट्रांसफॉर्म लोड निकालें) डेटा पाइपलाइनों को डेटा वेयरहाउस में स्टार या हिमस्खलन स्कीमा में परिवर्तित कर दिया जाता है। डेटा लिखते समय स्कीमा हमेशा लागू होता है जो डेटा के अपेक्षाकृत आसान है अधिक संरचित। जैसा ऊपर बताया गया है, टैब्यूलर डेटा केवल बिग डेटा का एक अंश है। यहां डेटा विफलता हैंडओवर या अंतर्निहित डेटाबेस इंजन की कुछ सीमा के कारण कई कारणों के लिए दोहराया गया है (उदाहरण के लिए, कुछ डेटाबेस प्रति डेटासेट केवल एक द्वितीयक सूचकांक का समर्थन करते हैं) । लिखते समय एक स्कीमा लागू नहीं किया जाता है। इसके बजाए, डेटा पढ़ने के दौरान एक स्कीमा मान्य है।
- संग्रहण और गणना युग्मन –पारंपरिक डेटाबेस में जो अधिकतर छोटे डेटा को संभालने में सक्षम होते हैं, भंडारण और कंप्यूटिंग को कसकर जोड़ दिया जाता है। डाटाबेस को डेटा से और डेटा को पुनर्प्राप्त करना केवल इंटरफ़ेस के माध्यम से संभव है। डेटा को सीधे डेटाबेस फाइल सिस्टम में नहीं रखा जा सकता है, या मौजूदा डेटा नहीं कर सकता अन्य डीबी इंजनों का उपयोग करके पूछे जाने वाले प्रश्न। वास्तव में, यह आर्किटेक्चर डेटा अखंडता सुनिश्चित करने में बहुत मदद करता है। बिग डेटा सिस्टम में भंडारण और गणना के बीच बहुत ढीला युग्मन होता है। आम तौर पर, डेटा वितरित डेटा स्टोरेज सिस्टम जैसे एचडीएफएस , एडब्ल्यूएस एस 3 या गूगल जीसीएस और डेटा को क्वेरी करने के लिए कंप्यूट इंजन या ईटीएल बाद में चयनित । उदाहरण के लिए, इंटरैक्टिव प्रेस्टो का उपयोग कर प्रश्नों को निष्पादित किया जा सकता है ( लिंक करते हैं ) और उसी डेटा पर अपाचे हाइव का उपयोग करके ईटीएल संग्रहीत किया जाता है ।
- डेटा साइंस – मशीन लर्निंगएल्गोरिदम को अच्छी तरह से संरचित और उचित रूप से एन्कोडेड प्रारूप में इनपुट डेटा की आवश्यकता होती है, और अधिकांश समय इनपुट डेटा डाटा वेयरहाउस और डाटा लेक जैसे बिग डेटा स्टोरेज जैसे लेनदेन प्रणाली दोनों से होगा। माचिन लर्निंग एल्गोरिदम पूरी तरह से छोटे डेटा पर चल रहा है डेटा तैयारी चरण संकीर्ण होगा क्योंकि बिग डेटा पर्यावरण में डेटा को तैयार और समृद्ध करने में अधिक समय लगता है। बिग डेटा डेटा वॉल्यूम प्रयोग के लिए बहुत अधिक विकल्प देता है क्योंकि उच्च मात्रा और डेटा की विविधता होती है।
- डेटा सुरक्षा– छोटे डेटा के लिए सुरक्षा प्रथाएं जो एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस या संबंधित डेटाबेस प्रदाता द्वारा प्रदान की गई लेनदेन प्रणाली पर रहती हैं, जिसमें उपयोगकर्ता विशेषाधिकार, डेटा एन्क्रिप्शन, हैशिंग इत्यादि शामिल हो सकते हैं। बिग डेटा सिस्टम सुनिश्चित करना अधिक जटिल और चुनौतीपूर्ण है। सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं में शामिल हैं आराम और पारगमन पर डेटा एन्क्रिप्ट करना, क्लस्टर नेटवर्क को अलग करना, मजबूत पहुंच नियंत्रण नियम इत्यादि।
स्माल डेटा बनाम बिग डेटा तुलना तालिका
| तुलना का आधार | स्माल डेटा | बिग डेटा |
| परिभाषा | डेटा जो मानव समझ के लिए ‘छोटा’ है। वॉल्यूम और प्रारूप में जो इसे सुलभ, सूचनात्मक और क्रियाशील बनाता है | डेटा सेट जो इतने बड़े या जटिल हैं कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन उनके साथ सौदा नहीं कर सकते हैं |
| डेटा स्रोत | ● पारंपरिक उद्यम प्रणाली जैसे डेटा
○ उद्यम संसाधन योजना ○ ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) ● सामान्य खाता डेटा जैसे वित्तीय डेटा ● वेबसाइट से भुगतान लेनदेन डेटा |
● बिंदु-बिक्री से डेटा खरीदें
● वेबसाइटों से डेटास्ट्रीम डेटा ● जीपीएस स्ट्रीम डेटा – सर्वर पर भेजा गतिशीलता डेटा ● सोशल मीडिया – फेसबुक, ट्विटर |
| आयतन | दसियों या सैकड़ों जीबी की एक श्रृंखला में ज्यादातर मामले। कुछ मामले में कुछ टीबी (1 टीबी = 1000 जीबी) | कुछ टेराबाइट्स (टीबी) से अधिक |
| वेग (दर जिस पर डेटा प्रकट होता है) | ● नियंत्रित और स्थिर डेटा प्रवाह
● डेटा संचय धीमा है |
● डेटा बहुत तेज़ गति से पहुंच सकता है।
● बहुत ही कम समय के भीतर विशाल डेटा जमा हो सकता है |
| वैराइटी | जेएसओएन या एक्सएमएल प्रारूप में निश्चित स्कीमा और अर्ध-संरचित डेटा के साथ सारणीबद्ध प्रारूप में संरचित डेटा | उच्च विविध डेटा सेट जिनमें टैब्यूलर डेटा, टेक्स्ट फाइल, इमेज, वीडियो, ऑडियो, एक्सएमएल, जेएसओएन, लॉग, सेंसर डेटा इत्यादि शामिल हैं। |
| सत्यता (डेटा की गुणवत्ता) | नियंत्रित तरीके से एकत्रित डेटा के रूप में कम शोर होता है। | आम तौर पर, डेटा की गुणवत्ता की गारंटी नहीं है। प्रसंस्करण से पहले कठोर डेटा सत्यापन की आवश्यकता है। |
| मूल्य | बिजनेस इंटेलिजेंस, विश्लेषण और रिपोर्टिंग | भविष्यवाणी, सिफारिश, पैटर्न खोज आदि के लिए जटिल डेटा खनन |
| समय भिन्नता | डेटा के रूप में समान रूप से मान्य ऐतिहासिक डेटा ठोस व्यापार इंटरैक्शन का प्रतिनिधित्व करता है | कुछ मामलों में डेटा जल्द ही पुराना हो जाता है (जैसे धोखाधड़ी का पता लगाना)। |
| डेटा स्थान | एक उद्यम के भीतर डेटाबेस, स्थानीय सर्वर इत्यादि। | अधिकतर बादल या बाहरी फाइल सिस्टम में वितरित स्टोरेज में। |
| भूमिकारूप व्यवस्था | अनुमानित संसाधन आवंटन। सबसे लंबवत स्केलेबल हार्डवेयर | क्षैतिज स्केलेबल आर्किटेक्चर के साथ अधिक चुस्त बुनियादी ढांचा। सिस्टम पर लोड बहुत भिन्न होता है। |
निष्कर्ष – स्माल डेटा बनाम बिग डेटा
निर्णय लेने के समर्थन के लिए समय पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा विश्लेषण के लिए अंतिम लक्ष्य । उचित उपकरण के साथ अलग-अलग दुनिया के डेटा का विश्लेषण करने में चुनौतियों का सामना करने में चुनौतियों से निपटने के लिए डेटा को छोटी और बड़ी सहायता में वर्गीकृत करना। दो श्रेणियों के बीच की रेखा उभरती हुई उन्नत डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम के साथ बदलती है जो बहुत तेज़ और कम जटिल पूछताछ करने वाले बड़े डेटा भी बनाती है।
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यह स्माल डेटा बनाम बिग डेटा, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। इस आलेख में स्माल डेटा और बिग डेटा के बीच अंतर सभी महत्वपूर्ण शामिल हैं। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
