What is Big Data in Hindi | बिग डाटा क्या है? और कैसे काम करता है

नमस्कार दोस्तों इस पोस्ट में आपको बिलकुल आसान शब्दो में Big data की जानकारी मिलेगी, आखिर Big data क्या है (What is big data in Hindi)

बिग डाटा को समझने से पहले आपको डाटा को समझना पड़ेगा, डाटा से अर्थ Information से है, यदि समान्य तोर पर बात करें तो information यानि जानकारी, यह किसी भी रूप में हो सकती है, जैसे आप अखबार पढ़ते हैं, तो इसमें आपको विभिन्न प्रकार की जानकारियाँ पढ़ने को मिल जाती हैं, जो एक कागज पर लिखी होती हैं। 

लेकिन यदि इन्ही जानकारियों के डिजिटल रूप कि बात की जाए तो वह कंप्यूटर द्वारा तैयार और process की जाती हैं, यानि डिजिटली की जाने वाली कोई भी गतिविधि एक डाटा तैयार करती है, जैसे आप कोई ईमेल भेजते हैं, कोई फोटो खींचते हैं, वीडियो बनाते हैं, या आप इस पोस्ट को ही ले लीजिए यह सभी एक डाटा है।

Big data क्या है | What is big data in Hindi

बिग डाटा से अर्थ डाटा के एक बहुत बड़े रूप से है, जो विभिन्न छोटे डाटा के आकार में बड़ते चले जाने से तैयार होता है। यह अलग अलग formats में रहता है, जिसे परंपरागत tools और applications से संभाला नहीं जा सकता है, थता लगातार इस डाटा के size में वृद्धि होती रहती है। यानि Big data, डाटा का ही एक विशाल रूप है।

Big data कैसे काम करता है

जिस तरह big data में प्रति सेकंड हजारों GB का डाटा इखट्टा होता रहता है, उनमे टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो, इमेजेज और सोशल साइट् हर प्रकार का का डाटा रहता है, जिसमे से कुछ डाटा structured रहता है, जैसे कंपनियों इत्यादि का, और अधिकतर मात्रा unstructured or raw डाटा की होती है, जो सोशल साइट और दूसरे श्रोतो से आता है।

तो डाटा की इतनी बड़ी मात्रा को सँभालने के लिए customized data processing सॉफ्टवेयर टूल इत्यादि और हार्डवेयर devices का इस्तेमाल किया जाता है, जिनके द्वारा raw डाटा में से अपनी काम की जानकारी निकाल ली जाती हैं।

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Big data का क्या इस्तेमाल है | Uses of big data

Data analyst Customized सॉफ्टवेयर tool’s द्वारा बिग डाटा की पूरी छानबीन करते हैं, इसके लिए data mining और data analysis प्रक्रिया का इस्तेमाल किया जाता है, जिसके बाद Big data में से अपने काम की जरुरी information’s को निकाल लिया जाता है।

वह information’s कुछ भी हो सकती है, जिनमे कंपनियों का डाटा, लोगो का पर्सनल डाटा, सोशल साइट का डाटा यानि लोगो द्वारा प्रतिदिन इस्तेमाल में लाई गयी हर डिजिटल गतिविधि का डाटा शामिल होता है।

फिर इन सभी जानकारियों का इस्तेमाल बड़ी कंपनियां अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को डेवेलोप करने, कस्टमर Behaviour को समझने और कस्टमर satisfaction को बढ़ाने में करती हैं, जिससे अपने products को interested customers तक पहुँचाया जा सके और अपनी sales को बढ़ाया जा सके।

Big data Analysis के फायदे | Benefits of Big data analysis in Hindi

Big data analysis के कई फायदे हैं, जिनका इस्तेमाल करके विभिन्न क्षेत्रों जैसे रिटेल, स्वास्थ, बैंकिंग और पॉलिटिक्स इत्यादि सभी में बड़े बदलाव किए जा सकते हैं, और कस्टमर की जरूरतों को समझकर सर्विसेज की गुणवत्ता को बढ़ाया जा सकता है।

रिटेल

मार्किट ट्रेंड को समझा जा सकता है,यानि मार्किट में कस्टमर किस समय क्या प्रोडक्ट चाहता है, और किस प्रकार के प्रोडक्ट में कस्टमर रूचि रखता है इन सभी points की जानकारी बिग डाटा से निकाली जा सकती है और बिज़नेस sales को बढ़ाया जा सकता है।

स्वास्थ्य

स्वास्थ्य के क्षेत्र में बिग डाटा एनालिसिस की अहम भूमिका है जिसमे विभिन्न hospitals द्वारा लाखों मरीजों की जानकारी इकट्ठा करके विश्लेषण किया जा सकता है, और इलाज में उठाए गए कदमो की जानकारी भी ली जा सकती है जिससे आगे आने वाले मरीजों का सही इलाज हो सके और बेहतर देखभाल की जा सके।

बैंक

बैंक की सीधे तोर पर कस्टमर के financial डाटा पर पहुँच रहती है जैसे की कस्टमर की सैलरी कितनी है,सेविंग कितनी होती है या फिर कस्टमर द्वारा खर्च कितना किया जा रहा है तो ऐसे में बिग डाटा प्रोसेसिंग की मदद से कस्टमर की बाकि सभी गतिविधियों पर भी नजर रखी जा सकती है

यानि कस्टमर Behaviour को समझा जा सकता है और उसी अनुसार Loan और Credits के लिए कस्टमर को ऑफर किया जाता है जहाँ पर sale की ज्यादा संभावना बन सके और साथ ही धोखाधड़ी नियंत्रण में भी बिग डाटा एनालिसिस का फायदा लिया जा सकता है।

पॉलिटिक्स

पॉलिटिक्स में भी इसकी बड़ी भूमिका है जिससे पिछले वोटिंग डाटा को समझा जा सकता है, और नए वोटर के रुझान का पता लगाया जा सकता है जिसमे व्यक्तिगत रूप से वोटर का पता लगाकर उनकी पसंद अनुसार विज्ञापन और दूसरे माध्यमों से आकर्षित किया जा सकता है, जिससे कही ना कही फायदे की संभावना बढ़ जाती है।

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Big data Generate कैसे होता है

मूल रूप से बिग डाटा में Machine generated और Human generated डाटा होता है।

Machine generated :- यह डाटा कम्प्यूटर्स और दूसरी मशीनो द्वारा खुद उत्पन्न हुवा डाटा होता है जिसमे मनुष्य का कोई भी हस्तक्षेप नहीं होता या जैसे कंप्यूटर लॉग्स,एप्लीकेशन लॉग्स इत्यादि।

Human generated :- यह डाटा मनुष्य द्वारा उत्पन्न होता है। हम सभी प्रतिदिन सोशल साइट जैसे फेसबुक, इंस्टाग्राम, यूट्यूब, ट्विटर,gmail इत्यादि का इस्तेमाल करते हैं इनमे फोटो ,वीडियो,ईमेल सभी प्रकार का डाटा शामिल होता है यह सभी human generated डाटा कहलाता है।

बिग डाटा एनालिटिक्स के प्रकार | Types of big data Analytics in Hindi

Descriptive Analytics :- यह डाटा प्रोसेसिंग का सबसे पहला stage है जिसमे raw डाटा में से पिछला historical डाटा निकाला जाता है और डाटा को अगली प्रक्रिया के लिए तैयार कर दिया जाता है। 

यानि इसके द्वारा किसी बिज़नेस के पिछले साल दर साल की प्रदर्शन रिपोर्ट को निकाला जा सकता है और उसी के अनुसार आगे की रणनीति बनायीं जा सकती है।

Diagnostic Analytics :- जिस तरह से descriptive analytics में पिछले डाटा को परख कर आगे की रणनीति तैयार की जाती है उसी तरह से diagnostic analytics में सवालों के जवाब ढूंढे जाते हैं।

उदाहरण के तोर पर साल के किसी एक समय में बिज़नेस में काफी तेजी आई या कमी आई उसके कारणों का पता लगाना हो तो diagnostic analytics में इस तरह के सवालों के जवाब ढूंढे जाते हैं और उस पर उचित एक्शन लिया जाता है।

Predictive Analytics :- इसमें descriptive और diagnostic Analytics डाटा के आधार पर आने वाली बिज़नेस opportunity का अनुमान लगाया जाता है जो पूरी तरह से डाटा की quality पर निर्भर करता है और इसी अनुसार बिज़नेस की रणनीति बनाई जाती है जैसे अगर रिटेल का उदाहरण ही लें तो डाटा के आधार पर आने वाली किसी प्रोडक्ट की बिक्री का अंदाजा लगाया जा सकता है और उस अनुसार उचित कार्य किया जा सकता है ।

Prescriptive Analytics :- इस द्वारा किसी बिज़नेस में होने वाली भविष्य की मुश्किलों को दूर करने के लिए historical डाटा का सहारा लिया जाता है, और उससे निपटने की तैयारियों के लिए रणनीति बनाने में मदद मिलती है जिसके लिए Artificial intelligence और Machine learning का इस्तेमाल किया जाता है।

निष्कर्ष

दोस्तों उम्मीद है आपको इस पोस्ट से जानकारी मिल गयी होगी Big data क्या है (What is big data in Hindi) अगर तो इसे अपने दोस्तों के साथ भी जरूर शेयर करें धन्यवाद।