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डेटा जानकारी है, लेकिन यह कहानी का केवल एक हिस्सा है। किसी घटना के बारे में एक विवरण या मानव स्वास्थ्य के बारे में एक तथ्य के साथ काम करने के लिए अधिक डेटा नहीं है। जब हम डेटा के बारे में बात करते हैं तो यह जानकारी का संग्रह, संगठन और भंडारण है जिसके बारे में हम सोचते हैं।
इंटरनेट के युग में, दुनिया भर की कंपनियों और संगठनों ने इतना अधिक डेटा एकत्र किया है कि अब हम बड़े पैमाने पर मामलों के बारे में बात कर रहे हैं। अब बड़ा डेटा है, और यह हम सभी के जीवन पर बहुत बड़ा प्रभाव डाल रहा है।
बिग डेटा क्या है?
बड़ा डेटा इतना बड़ा डेटा सेट है कि जानकारी के प्रबंधन के हमारे पारंपरिक साधन काम के लिए नहीं हैं। यह संग्रह कई रूप ले सकता है।
बिग डेटा के उदाहरण
- ट्वीट्स ट्विटर के सर्वर पर संग्रहीत हैं
- कार की सवारी पर नज़र रखने से Google को जो जानकारी मिलती है
- एक देश के स्थानीय और राष्ट्रीय चुनाव परिणामों का पूरा सेट, जहां तक रिकॉर्ड रखा गया है, वापस जा रहा है
- स्वास्थ्य बीमा कंपनियां क्या जानती हैं कि कौन किस अस्पताल में क्या इलाज करवाता है
- क्रेडिट कार्ड पर दिखाई देने वाली खरीदारी के प्रकार और स्थान
- नेटफ्लिक्स पर लोग क्या देखते हैं , कब, कहाँ और कितनी देर तक
बिग डेटा टेक्नोलॉजी क्या है?
हमारे पीसी काफी हद तक डेटा का प्रबंधन कर सकते हैं। ज़रा सोचिए कि एक ही स्प्रेडशीट में कितनी सारी जानकारी रटना संभव है। डेटाबेस सॉफ्टवेयर अधिक मात्रा में सूचना को संभालने में सक्षम है। ये उपकरण एकल हार्ड ड्राइव डेटा पर क्रैम कर सकते हैं अन्यथा नोटबुक और फ़ोल्डर्स से भरे बक्से से भरे अलमारियों की आवश्यकता होगी।
लेकिन ये उपकरण उन सभी सूचनाओं को संभालने के लिए अपर्याप्त हैं जिन्हें हम बड़े डेटा के रूप में संदर्भित करते हैं। उसके लिए, हमने नए तरीके विकसित किए हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग हमारे पीसी से दूर के सर्वर पर काम को उतार देती है। वहां से, जानकारी तक पहुंचने और उपयोग करने के कई तरीके हैं।
बिग डेटा के लिए उल्लेखनीय उपयोग
बड़ा डेटा अपने आप नहीं आया। कई प्रवृत्तियों ने इसके अस्तित्व को प्रोत्साहित किया है।
चीजों की इंटरनेट
वर्तमान में आप जिस इंटरनेट के बारे में जानते हैं वह लोगों का इंटरनेट है। यह वह जगह है जहां लोग एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं, उस संचार को सुविधाजनक बनाने वाली मशीनों के साथ। आप उन साइटों को देखते हैं जिन्हें लोग डिज़ाइन करते हैं। आपने ऐसे शब्द पढ़े जो लोगों ने टाइप किए।
इंटरनेट ऑफ थिंग्स वह है जहां डिवाइस मानव भागीदारी के बिना एक दूसरे के साथ सीधे संवाद करते हैं। एक उपकरण मौसम की निगरानी करता है। एक स्मार्ट थर्मोस्टेट उस जानकारी तक पहुँचता है और आपके घर के तापमान में समायोजन करता है।
बिग डेटा और इंटरनेट ऑफ थिंग्स अन्योन्याश्रित हैं। ये डिवाइस उनके लिए उपलब्ध सभी डेटा के लिए धन्यवाद के साथ स्वयं कार्रवाई करने में सक्षम हैं। इस तरह से जितने अधिक उपकरण कार्य करते हैं, उतना ही अधिक डेटा उत्पन्न होता है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग से तात्पर्य कंप्यूटर की डेटा से सीखने की क्षमता से है। इस प्रकार पेंडोरा रेडियो स्टेशन आपकी विशेष शैली में ढल जाते हैं। YouTube और Netflix पर सामग्री अनुशंसाओं के पीछे मशीन लर्निंग भी है।
ये भविष्यवाणियां एल्गोरिदम के कारण हैं। गूगल का सर्च एल्गोरिथम? वह एल्गोरिथम जो निर्धारित करता है कि आप फेसबुक के न्यूज फीड में क्या देखते हैं? यह काम पर मशीन लर्निंग है।
ये कुछ उदाहरण हैं कि कैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हमारे दैनिक अनुभवों को प्रभावित कर रहे हैं।
कृत्रिम होशियारी
मशीन लर्निंग के बाद आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अगला कदम है। यहां, न केवल एक कंप्यूटर डेटा से सीख रहा है, बल्कि यह उस जानकारी का उपयोग अपने निर्णय लेने और अपने व्यवहार को आकार देने के लिए कर रहा है।
Microsoft और Google दोनों ने ह्यूमनॉइड रोबोट बनाने के प्रयासों को दिखाया है। आत्महत्या रोकने में मदद के लिए फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर रहा है। प्रौद्योगिकी उस दर से आगे बढ़ रही है जहां ऐसे कई उदाहरण हैं जहां कंप्यूटर की सोच ने मानव की सोच को पीछे छोड़ दिया है।
बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?
बड़े डेटा के स्रोत हमें अपने आप कुछ नहीं बताते हैं। किसी को उस सारी जानकारी को समझना होगा। बिग डेटा एनालिटिक्स का क्षेत्र यही है: बड़ी मात्रा में सूचनाओं को देखना और यह देखना कि हम क्या सीख सकते हैं।
आज, अधिक संगठन नई बड़ी डेटा परियोजनाएं शुरू कर रहे हैं, और कंपनियां कई अलग-अलग क्षेत्रों में अपने विशेष प्रकार के बड़े डेटा विश्लेषण की पेशकश करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। इन कार्यों के माध्यम से बड़ा डेटा आपके जीवन पर प्रभाव डाल रहा है, भले ही आप आधुनिक समय के लुडाइट हों।
लोग ऐसा क्यों कर रहे हैं? क्योंकि सही अंतर्दृष्टि के साथ बड़ा डेटा बहुत कुछ अच्छा कर सकता है।
बिग डेटा के लाभ
लोग हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए दौड़ रहे हैं। यहां कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहां बड़ा डेटा काम कर रहा है।
किशोरों के लिए मुफ्त ऑनलाइन डेटिंग साइट
हेल्थकेयर में बड़ा डेटा
स्वास्थ्य सेवा उद्योग नई तकनीकों को अपनाने में सबसे तेज़ नहीं है। कुछ प्रदाता अभी भी कागज से भंडारण के डिजिटल साधनों की ओर पलायन कर रहे हैं। बहरहाल, ऐसे क्षेत्र हैं जहां बड़ा डेटा फर्क कर रहा है। एक है एकीकरण का क्षेत्र। बीमाकर्ता और प्रदाता विभिन्न स्रोतों से डेटा के संयोजन पर काम कर रहे हैं, जैसे कि दावे, एक्स-रे, डॉक्टरों के नोट और नुस्खे।
छवि क्रेडिट: एमजीडीबोस्टन/ मुर्दाघर
कई लोगों का मानना है कि अगर स्वास्थ्य देखभाल के आंकड़ों को बेहतर तरीके से एकीकृत किया जाए, तो यह कम लागत पर बेहतर देखभाल प्रदान कर सकता है। जब अमेज़ॅन, बर्कशायर हैथवे और जेपी मॉर्गन ने इस साल की शुरुआत में घोषणा की कि वे स्वास्थ्य सेवा पर एक साथ काम कर रहे हैं, तो उन्होंने प्रौद्योगिकी को अपने फोकस के क्षेत्र के रूप में उद्धृत किया, जैसा कि अभिभावक कवर।
वित्त में बड़ा डेटा
कंप्यूटर विश्लेषण के आधार पर निर्णय लेने के विचार पर वित्त उद्योग पूरी तरह से है। वॉल स्ट्रीट फ्लैश क्रैश स्वचालित व्यापार के कारण होते हैं, मशीनों के साथ बाजार में क्या हो रहा है, इसके आधार पर मानव हस्तक्षेप के बिना स्टॉक को तेजी से बेच रहा है। इसे हाई फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग कहते हैं।
अब वित्तीय डेटा वैज्ञानिक बड़े डेटा का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करते हैं कि कौन से स्टॉक सफल होंगे और भविष्य में कब क्रैश होने की संभावना है। बैंक बड़े डेटा को अपना राजस्व बढ़ाने के तरीके के रूप में भी देखते हैं।
ईकॉमर्स और मार्केटिंग में बड़ा डेटा
जब हम खरीदारी करते हैं तो हम बहुत सारी जानकारी उत्पन्न करते हैं। स्टोर में, क्रेडिट कार्ड और लॉयल्टी कार्ड हमारी हर खरीदारी को ट्रैक करते हैं। कुछ दुकानें कैमरों का उपयोग करती हैं या हमारे फोन को भी ट्रैक करती हैं यह देखने के लिए कि स्टोर का कौन सा हिस्सा हमारा ध्यान सबसे लंबे समय तक रखता है। ऑनलाइन, हमें खरीदारी से पहले खाते बनाने होते हैं, जिससे साइटों को न केवल हम जो खरीदते हैं उसे ट्रैक करने की अनुमति देते हैं, बल्कि प्रत्येक वस्तु जिसे हम देखते हैं।
स्टोर उपभोक्ता की रुचि और व्यवहार के आधार पर अपने लेआउट को आधार बनाते हैं। ऑनलाइन विक्रेता जनसांख्यिकीय जानकारी और अन्य मीट्रिक के आधार पर तय करते हैं कि हम क्या देखते हैं। अमेज़ॅन के नए ईंट-और-मोर्टार स्टोर दो दुनियाओं के एक साथ विलय का एक उदाहरण हैं।
हमारे हितों और ऑनलाइन व्यवहार की निगरानी से आने वाली अंतर्दृष्टि की बड़ी मांग है। Facebook और Google ऐसे विज्ञापन बेचने की क्षमता के कारण लाभदायक तकनीकी दिग्गज हैं जो अन्य विज्ञापन विधियों और प्लेटफार्मों की तुलना में विशिष्ट उपभोक्ता समूहों को लक्षित करने में बेहतर हैं। जब हम उनकी सेवाओं का उपयोग करते हैं तो वे हमारे द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी जानकारी के लिए धन्यवाद करने में सक्षम होते हैं।
क्या बिग डेटा खतरनाक है?
बड़ा डेटा वादे के साथ आता है, लेकिन यह जोखिम के साथ भी आता है। सबसे पहले निजता का क्षरण है। मानव इतिहास के किसी भी बिंदु की तुलना में अधिक लोग हम में से प्रत्येक के बारे में अधिक जानते हैं। यह न केवल यह पता लगाना आसान है कि हम कहाँ रहते हैं, बल्कि हम कहाँ जाते हैं, हम किससे प्यार करते हैं, हम कैसे रहते हैं और हम क्या सोचते हैं।
यह व्यक्तियों और समाजों को हेरफेर के लिए अधिक खुला बनाता है। हमें अपने पासवर्ड और क्रेडिट कार्ड नंबर देने के लिए धोखा दिया जा सकता है या उन उम्मीदवारों को वोट देने के लिए प्रभावित किया जा सकता है जिनका हम अन्यथा समर्थन नहीं करेंगे। अधिक डेटा विज्ञापनदाताओं और मीडिया कंपनियों को हमारी इच्छाओं और मूल्यों को आकार देने के अधिक तरीके प्रदान करता है।
हमारे बारे में पहले की तुलना में अधिक डेटा है, और वह डेटा अधिक स्थानों पर संग्रहीत है। यह हमले के लिए अधिक लक्ष्य बनाता है। अब यह हमारी अपनी मशीनों की सुरक्षा के लिए पर्याप्त नहीं है। डेटा उल्लंघन अब एक नियमित घटना है, हमारे डेटा के हमारे नियंत्रण से बाहर होने का क्या होता है .
यहां तक कि कंपनियां जो हमारे डेटा को बाहरी हमले से बचाने का एक अच्छा काम कर सकती हैं, अक्सर उस डेटा के साथ संदिग्ध चीजें करती हैं, जैसा कि फेसबुक के मामले में है।
फिर इस बात का जोखिम है कि लोग जानकारी के साथ क्या करते हैं बड़ा डेटा उन्हें भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है। क्या हम अस्वास्थ्यकर खाने की आदतों वाले लोगों से स्वास्थ्य बीमा के लिए अधिक शुल्क लेते हैं? क्या हमें उन क्षेत्रों में पुलिस व्यवस्था बढ़ानी चाहिए जिनके बारे में हम अनुमान लगाते हैं कि अधिक अपराध होंगे? क्या हम समृद्ध क्षेत्रों में रहने वाले ऑनलाइन खरीदारों के लिए कीमतें बढ़ाते हैं?
हमारे डेटा को सुरक्षित रखने के तरीके खोजना, हमारी गोपनीयता का सम्मान करना, और हमारे मूल्यों को बनाए रखना निरंतर चुनौतियां होंगी क्योंकि बड़े डेटा की ओर रुझान जारी है। फिर भी कोई फर्क नहीं पड़ता कि हम इसके बारे में कैसा महसूस करते हैं, बेहतर या बदतर के लिए, हम सभी बड़े डेटा की दुनिया में रहते हैं।
साझा करना साझा करना कलरव ईमेल Android पर Google के बिल्ट-इन बबल लेवल को कैसे एक्सेस करेंयदि आपको कभी यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि कुछ चुटकी में स्तर है, तो अब आप सेकंड में अपने फोन पर बबल स्तर प्राप्त कर सकते हैं।
आगे पढ़िए संबंधित विषय- प्रौद्योगिकी की व्याख्या
- चीजों की इंटरनेट
- बड़ा डेटा
बर्टेल एक डिजिटल न्यूनतावादी है जो भौतिक गोपनीयता स्विच वाले लैपटॉप और फ्री सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा समर्थित ओएस से लिखता है। वह सुविधाओं पर नैतिकता को महत्व देता है और दूसरों को अपने डिजिटल जीवन पर नियंत्रण रखने में मदद करता है।
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