बिग डेटा (Big Data)-
- बिग डेटा से तात्पर्य उस डेटा से है जो इतना व्यापक अथवा जटिल है कि पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर और डेटाबेस वास्तविक समय में इसे प्रबंधित और संसाधित करने के लिए अपर्याप्त होते हैं।
- बिग डेटा स्रोतों के उदाहरण-
- (I) इंटरनेट सर्च (Internet Search)
- (II) सोशल मीडिया (Social Media)
- (III) ऑनलाइन लेनदेन (Online Transactions)
- (IV) सैटेलाइट इमेजिंग (Satellite Imaging) या मोबाइल GPS
बिग डेटा की विशेषताएं (Characteristics of Big Data)-
- बिग डेटा की 6 विशेषताएं है जिन्हें 6V विशेषताएंं कहा जाता है। जैसे-
- (I) वॉल्यूम (Volume)- उत्पन्न डेटा की मात्रा
- (II) वैरायटी (Varity) या किस्म- उत्पन्न डेटा का प्रकार (असंरचित या कच्चा, अर्ध-संरचित, संरचित)
- (III) वेलोसिटी (Velocity) या वेग- गति जिस पर बिग डेटा उत्पन्न होता है।
- (IV) वेरासिटी (Veracity) या सत्यता- जिस सीमा तक बिग डेटा पर भरोसा किया जा सकता है।
- (V) वैल्यू (Value) या मूल्य- डेटा का व्यावसायिक मूल्य
- (VI) वरिएबिलिटी (Variability) या परिवर्तनशीलता- बिग डेटा का उपयोग करने या उसे फॉर्मेट करने के तरीके
बिग डेटा एनालिटिक्स (Big Data Analytics)-
- बिग डेटा एनालिटिक्स एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें व्यापक डेटा समुच्चयों को व्यवस्थित और विश्लेषित किया जाता है ताकि संगठन, छिपे हुए पैटर्न (Hidden Patterns), बाजार के रुझान (Market Trends), ग्राहक वरीयेताओं (Customer Preferences) को समझ सके तथा अन्य उपयोगी सूचनाएं प्राप्त कर सके।
बिग डेटा एनालिटिक्स के प्रकार (Types of Big Data Analytics)-
- 1. पर्सपेक्टिव एनालिटिक्स (Perspective Analytics)- अनेक विकल्पों में से सर्वोत्तम समाधान सुझाता है।
- 2. प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स (Predictive Analytics)- भविष्य में होने वाली घटनाओं का अंदाजा लगाता है।
- 3. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स (Diagnostic Analytics)- कोई चीज क्यों हो रही है अर्थात् इस चीज के होने के पीछे कारण क्या है?
- 4. डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स (Descriptive Analytics)- ऐतिहासिक डेटा का अवलोकन
बिग डेटा के अनुप्रयोग (Application of Big Data)-
- 1. कृषि के क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Agriculture Sector)
- 2. औद्योगिक क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Industrial Sector)
- 3. चिकित्सा के क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Medical Sector)
- 4. गवर्नेन्स में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Governance)
- 5. विज्ञान एवं तकनीकी में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Science & Technology)
- 6. पर्यावरण में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Environment)
1. कृषि के क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Agriculture Sector)-
- बीज चयन (Seed Selection) जैसे- मिट्टी (Soil), जलवायु (Climate), जलस्तर (Water Level)
- देश में कृषि संपत्ति का ट्रैक रिकॉर्ड रखने के लिए जियो-टैगिंग (Geo-Tagging to Keep The Track Record of Agricultural Assets in The Country)
- सिंचाई और प्रभावी जल प्रबंधन (Irrigation and Effective Water Management)
- फसल रोगों की पहचान (Identification of Crop Diseases)
- खाद्य प्रसंस्करण (Food Processing) जैसे- वांछित गुणवत्ता (Desired Quality) और मात्रा (Amount)
- मूल्य निर्धारण (Pricing) जैसे- मांग और आपूर्ति (Demand and Supply)
2. औद्योगिक क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Industrial Sector)-
- औद्योगिक उपकरणों के सर्विस साइकल को बेहतर करना और संभावित दोषों की भविष्यवाणी करना। (Optimize the service cycles of industrial equipment and predict potential faults)
- बाजार के रुझान और ग्राहकों की रूचि को समझना। (Understanding Market Trend and Customer Interest)
- कस्टमाइज्ड सेवाएं प्रदान करना। (Deliver Customized Services)
- जोखिम से बचान और नुकसान को न्यूनतम करना। (Evade Risks and Minimize Losses)
3. चिकित्सा के क्षेत्र में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Medical Sector)-
- रोगों का पूर्वानुमान लगाने में (Predicting Diseases)
- औषधि निर्देशन में (Prescribing Medicines)
- उपचार को बेहतर करने में (Optimizing Treatment)
- नए इलाज खोजने में (Finding New Cures/ R&D)
4. गवर्नेन्स में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Governance)-
- योजनाओं के लक्षित वितरण में
- नीतियों के प्रति नागरिकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने में
- भविष्य की प्रवृतियों और जनसंख्या की मांगों का पूर्वानुमान लगाने में
- जियो-टैगिंग मनरेगा जैसी किसी भी योजना की प्रभावशीलता का विश्लेषण करने में मदद कर सकती है।
- स्मार्ट शहरों के विकास में जैसे- यातायात में
- NPA कम करने में
- साइबर हमलों को रोकने में
- आपराधिक गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाने में (अपराध और अपराधी ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम- CCTNS)
- शिक्षा की गुणवत्ता सुधारने में
- आपदा प्रबंधन (Disaster Management) जैसे- आपदा के जोखिमों को समझने और कम करने में
- मनी लॉन्ड्रिंग (Money laundering), कर चोरी (Tax evasion) को रोकने में
- CCTNS का पूरा नाम अंग्रेजी में = Crime and Criminal Tracking Networks and Systems
- CCTNS का पूरा नाम हिन्दी में = अपराध और अपराधी ट्रैकिंग नेटवर्क और सिस्टम
- NPA का पूरा नाम अंग्रेजी में = Non Performing Assets
- NPA का पूरा नाम हिन्दी में = गैर-निष्पादित परिसंपत्तियां
5. विज्ञान एवं तकनीकी में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Science & Technology)-
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence)
- वृहद हैड्रॉन संघट्टक या लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (Large Hadron Collider- LHC)
- अंतरिक्ष का अध्ययन करने में (Studying Space)
- जैव सूचना विज्ञान में (Bio Informatics)
6. पर्यावरण में बिग डेटा के अनुप्रयोग (Applications of Big Data in Environment)-
- जलवायु परिवर्तन का अध्ययन करने में (Studying Climate Change)
बिग डेटा के लाभ (Benefits of big data)-
- 1. बेहतर निर्णयन (Better decision making) जैसे- व्यवसाय (Business), सरकार (Government)
- 2. बेहतर उत्पाद या सेवा वितरण (Better product/ Service delivery)
- 3. बेहतर ग्राहक या नागरिक संतुष्टि (Improved customer / Citizen satisfaction) जैसे- ग्राहक व्यवहार या रुचियों को समझकर (Understanding customer behavior/ interests)
- 4. लागत कम करना (Reducing cost)
- 5. बेहतर मार्केटिंग रणनीतियां विकसिक की जा सकती हैं। (Better marketing strategies can be developed)
बिग डेटा सम्बन्धी चुनौतियां (Challenges of big data)-
- 1. अपर्याप्त बुनियादी ढांचा (Inadequate Infrastructure)
- 2. डेटा की गुणवत्ता संदिग्ध हो सकती है। (Data quality may be doubtful)
- 3. डेटा सुरक्षा (Data security) जैसे- डेटा की गुमनामी (Anonymization of data) या निजता का हनन (Invasion of privacy)
- 4. डेटा का दुरुपयोग (Misuse of data)
- 5. अत्यधिक महँगी प्रक्रिया (Very expensive process) जैसे- भंडारण (Storage), प्रसंस्करण (Processing), सुरक्षा (Security)
- 6. तकनीकी चुनौतियां (Technological challenges) जैसे- वास्तिवक समय में डेटा विश्लेषण (Real time data analysis)
