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Big Data in Hindi: बिग डाटा क्या है & Big Data Kya Hai

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What is Big Data in Hindi?

Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data-processing application software are inadequate to deal with them.

बिग डाटा क्या है? Big Data Kya Hai

बिग डेटा डेटा सेट है जो इतनी बड़ी या जटिल है कि पारंपरिक डाटा प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों अपर्याप्त हैं। चुनौतियां जैसे विश्लेषण,कैप्चर,खोज,साझा करने,भंडारण,हस्तांतरण,दृश्य,क्वेरी,अद्यतन करने और जानकारी की गोपनीयता में शामिल हैं। बिग डेटा अक्सर विश्लेषण,उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण या कुछ अन्य उन्नत डेटा एनालिटिक्स तरीकों कि डेटा दुर्लभ,निकालने का उपयोग करने के लिए बस संदर्भित करता है। बड़ा डेटा में सटीकता और अधिक आत्मविश्वास निर्णय लेने के लिए नेतृत्व होता हैं और बेहतर निर्णय अधिक से अधिक परिचालन दक्षता,लागत में कमी और कम जोखिम में परिणाम हो सकता हैं।

डेटा सेट का विश्लेषण से हम हाजिर व्यापार प्रवृत्तियों,बीमारियों को रोकने,मुकाबला अपराध आदि के लिए नए सहसंबंध पा सकते हैं। वैज्ञानिकों,व्यापार के अधिकारियों, चिकित्सा, विज्ञापन और सरकारों के चिकित्सकों को समान रूप से नियमित रूप से इंटरनेट खोज,वित्त,शहरी सूचना विज्ञान और व्यापार सूचना सहित क्षेत्रों में बड़े डेटा सेट के साथ कठिनाइया होते है। डेटा सेट बहुत ही तीव्र-गति से बढ़ रहे हैं क्योंकि वे तेजी से सस्ता और कई जानकारी संवेदन मोबाइल उपकरणों,हवाई(रिमोट सेंसिंग),सॉफ्टवेयर लॉग,कैमरों,माइक्रोफोन,रेडियो आवृत्ति पहचान (आरएफआईडी) पाठकों और वायरलेस सेंसर नेटवर्क द्वारा इकट्ठा कर रहे हैं।

संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों और डेस्कटॉप सांख्यिकी और दृश्य संकुल अक्सर कठिनाई बड़ा डेटा को संभालने की है। बिग डाटा से यह माना जाता है कि उनके उपयोगकर्ताओं और उनके उपकरणों की क्षमताओं पर निर्भर करता है और विस्तार क्षमताओं से बड़ा डेटा एक चलती लक्ष्य बनाते हैं। कुछ संगठनों के लिए, पहली बार के लिए डेटा के गीगाबाइट का सामना करना पड़ सैकड़ों डेटा प्रबंधन विकल्प पर पुनर्विचार करने की जरूरत हो सकती है। दूसरों के लिए यह दसियों या टेराबाइट्स के सैकड़ों ले सकता है इससे पहले डेटा आकार एक महत्वपूर्ण विचार हो जाता है।

बिग डाटा “आकार” एक लगातार चलती लक्ष्य है , 2012 के आंकड़ों के कई पटाबाइट्स करने के लिए कुछ दर्जन टेराबाइट्स से लेकर के रूप में है। बिग डेटा डेटासेट कि विविध जटिल कर रहे हैं जो अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए तकनीक और एकीकरण के नए रूपों के साथ प्रौद्योगिकियों के एक सेट की आवश्यकता है और एक विशाल पैमाने भी है। बिग डाटा उच्च मात्रा,उच्च वेग,और/या उच्च किस्म जानकारी संपत्ति है जो प्रसंस्करण के नए रूपों मे बढ़ाया निर्णय लेते है,अंतर्दृष्टि की खोज और अनुकूलन प्रक्रिया को सक्षम करने की आवश्यकता मिलते है। एक लोकप्रिय ट्यूटोरियल मे ऐ-ईईई ऐक्सेस जर्नल में प्रकाशित,लेखकों ने बड़ा डेटा क परिभाषा तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया है:गुण परिभाषा , तुलनात्मक परिभाषा और वास्तु परिभाषा है। लेखकों को भी एक बड़े डेटा प्रौद्योगिकी नक्शा है।

2001 में एक शोध रिपोर्ट और संबंधित व्याख्यान में, एम-ई-टी-आ समूह (अब गार्टनर) विश्लेषक डौग लेनी तीन आयामी जा रहा है, यानी अंदर और बाहर की मात्रा ( डेटा की राशि) , वेग (गति डेटा की वृद्धि के रूप में डेटा विकास की चुनौतियों और अवसरों परिभाषित ) और विविधता (डेटा प्रकार और सूत्रों की रेंज)। गार्टनर, और अब इस उद्योग के ज्यादा , बड़ा डेटा वर्णन करने के लिए इस ‘ 3वि ” मॉडल का उपयोग करने के लिए जारी है|

इस प्रकार के रूप में 2012 में, गार्टनर इसकी परिभाषा अद्यतन : “। बिग डाटा उच्च मात्रा, उच्च वेग, और / या उच्च किस्म जानकारी संपत्ति है कि प्रसंस्करण के नए रूपों बढ़ाया निर्णय लेने, अंतर्दृष्टि की खोज और अनुकूलन प्रक्रिया को सक्षम करने की आवश्यकता है ” 3Vs की गार्टनर की परिभाषा अभी भी व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाता है , और एक आम सहमति से परिभाषा है कि कहा गया है कि के साथ समझौते में ” बिग डाटा जानकारी संपत्ति इस तरह के एक उच्च मात्रा की विशेषता का प्रतिनिधित्व करता है , वेग और विविधता में मूल्य अपने परिवर्तन के लिए विशिष्ट प्रौद्योगिकी और विश्लेषणात्मक तरीकों की आवश्यकता होती है “।

बिग डेटा निम्नलिखित विशेषताएं द्वारा वर्णित किया जा सकता है:

आयतन: डेटा के आकार मूल्य और संभावित निर्धारित करता है और यह वास्तव में बड़ा डेटा पर विचार किया जा सकता है।

वैराइटी: प्रकार और डेटा की प्रकृति। यह मदद करता है,जो लोगों के लिए यह विश्लेषण प्रभावी ढंग से जिसके परिणामस्वरूप अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के लिए।

वेग:जिस गति से डेटा उत्पन्न होता है और कार्रवाई की है ताकि उनके मांग और चुनौतियों पुरा कर सके।

परिवर्तनशीलता: डेटा सेट की विसंगति को संभालने और यह प्रबंधन के लिए प्रक्रियाओं को प्रभावित कर सकते हैं।

सच्चाई: डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित करने सटीक विश्लेषण बहुत भिन्न हो सकते है।

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