बड़ा डेटा बनाम डेटा माइनिंग – वास्तविक अंतर क्या है?

क्या आप बड़ा डेटा और डेटा माइनिंग के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं? बड़ा डेटा और डेटा माइनिंग दो अलग-अलग शब्द हैं जो अलग-अलग उद्देश्यों की सेवा करते हैं। वे दोनों बड़े डेटासेट का उपयोग करके अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उपयोग किए जाते हैं। दुनिया बड़े डेटा से संचालित होती है, जिससे संगठनों को डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञता वाले विशेषज्ञों की तलाश करनी पड़ती है जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम हों। बड़े डेटा विश्लेषण के लिए वैश्विक बाजार 2029 तक 655 अरब डॉलर से अधिक के अनुमानित मूल्य के साथ घातांक द्वारा बढ़ेगा।

पीटर नोर्विग कहते हैं, “अधिक डेटा चतुर एल्गोरिदम से बेहतर है, लेकिन बेहतर डेटा अधिक डेटा से बेहतर है।” इस लेख में, हम बड़े डेटा और डेटा माइनिंग, इसके प्रकारों और व्यवसायों के लिए उनके महत्व का अन्वेषण करेंगे।

बड़ा डेटा क्या है?

यह एक बड़ी मात्रा में डेटा को संदर्भित करता है जो संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित हो सकता है, जो समय के साथ घातांक द्वारा बढ़ता है। इसके बड़े आकार के कारण, कोई भी पारंपरिक प्रबंधन प्रणाली या उपकरण इसे कुशलता से संसाधित नहीं कर सकता है।

न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज प्रतिदिन एक टेराबाइट डेटा उत्पन्न करता है। इसके अलावा, फेसबुक 5 पेटाबाइट डेटा उत्पन्न करता है।

बड़े डेटा को निम्नलिखित विशेषताओं द्वारा वर्णित किया जा सकता है।

• आयतन

आयतन डेटा के आकार या डेटा की मात्रा को संदर्भित करता है।

• विविधता

विविधता विभिन्न प्रकार के डेटा जैसे वीडियो, छवियों, वेब सर्वर लॉग, आदि को संदर्भित करती है।

• गति

गति डेटा की वृद्धि दर को दर्शाती है और डेटा तेजी से बढ़ रहा है।

• विश्वसनीयता

विश्वसनीयता डेटा की अनिश्चितता को संदर्भित करती है, जैसे कि सोशल मीडिया पर डेटा विश्वसनीय है या नहीं।

• मूल्य

यह डेटा के बाजार मूल्य को संदर्भित करता है। क्या यह उच्च राजस्व उत्पन्न करने में सक्षम है? बड़े डेटा से अंतर्दृष्टि और मूल्य निकालना संगठनों का अंतिम लक्ष्य है।

बड़ा डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?

संगठन बड़े डेटा का उपयोग अपने संचालन को सुव्यवस्थित करने, अच्छी ग्राहक सेवा प्रदान करने, व्यक्तिगत विपणन अभियान बनाने और अन्य आवश्यक कार्यों के लिए करते हैं जो राजस्व और लाभ को बढ़ा सकते हैं।

आइए कुछ सामान्य अनुप्रयोगों पर एक नज़र डालें।

• चिकित्सा शोधकर्ता बीमारी के संकेतों और जोखिम कारकों की पहचान करने और रोगियों में बीमारियों का निदान करने में मदद करने के लिए इसका उपयोग करते हैं।
• सरकार इसका उपयोग अपराधों को रोकने, धोखाधड़ी को रोकने, आपातकालीन प्रतिक्रिया और स्मार्ट सिटी पहल के लिए करती है।
• परिवहन और विनिर्माण कंपनियां वितरण मार्गों को अनुकूलित करती हैं और अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रभावी ढंग से प्रबंधन करती हैं।

डेटा माइनिंग क्या है?

यह प्रक्रिया डेटा का विश्लेषण और इसका सारांश करने में शामिल है। कंपनियां इस जानकारी का उपयोग अपने लाभ को बढ़ाने और अपने परिचालन व्यय को कम करने के लिए करती हैं।

डेटा माइनिंग की आवश्यकता

डेटा माइनिंग भावना विश्लेषण, क्रेडिट जोखिम प्रबंधन, चूर्ण पूर्वानुमान, मूल्य अनुकूलन, चिकित्सा निदान, सिफारिश इंजन और बहुत कुछ के लिए आवश्यक है। यह खुदरा, थोक वितरण, दूरसंचार क्षेत्र, शिक्षा, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और सोशल मीडिया सहित किसी भी उद्योग में एक प्रभावी उपकरण है।

डेटा माइनिंग के प्रकार

दो प्रमुख प्रकार हैं:

• पूर्वानुमान डेटा माइनिंग

पूर्वानुमान डेटा माइनिंग आंकड़ों और डेटा पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करती है। यह उन्नत विश्लेषण पर आधारित है जो ऐतिहासिक डेटा, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करके भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए करता है। व्यवसाय भविष्यवाणी विश्लेषण का उपयोग डेटा में पैटर्न खोजने और अवसरों और जोखिमों की पहचान करने के लिए करते हैं।

• विवरणात्मक डेटा माइनिंग

विवरणात्मक डेटा माइनिंग डेटा को सारांशित करने और पैटर्न खोजने और डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने के लिए करती है। एक典型 कार्य अक्सर एक साथ खरीदे जाने वाले उत्पादों की पहचान करना होगा।

डेटा माइनिंग तकनीक

कुछ तकनीकों पर नीचे चर्चा की गई है:

• सहयोग

सहयोग में, हम उन पैटर्नों की पहचान करते हैं जहां घटनाएं जुड़ी हुई हैं। सहयोग नियमों का उपयोग संबंधों और सह-उद्भव के बीच संबंधों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। मार्केट बास्केट विश्लेषण डेटा माइनिंग में सहयोग नियम की एक प्रसिद्ध तकनीक है। खुदरा विक्रेता इसका उपयोग ग्राहक खरीदारी पैटर्न को समझने के द्वारा बिक्री को बढ़ावा देने के लिए करते हैं।

• क्लस्टरिंग

क्लस्टरिंग विश्लेषण उन वस्तुओं के समूह को निर्धारित करने के लिए करता है जो एक दूसरे के समान हैं लेकिन अन्य समूहों की वस्तुओं से अलग हैं।

बड़ा डेटा और डेटा माइनिंग में अंतर

बड़ा डेटा और डेटा माइनिंग का भविष्य

कंपनियों के लिए, बड़े डेटा को संभालने में सक्षम होना आगामी वर्षों में अधिक चुनौतीपूर्ण होगा। इसलिए, व्यवसायों को डेटा को एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में मानना चाहिए और इसका उचित उपयोग करना चाहिए।

डेटा माइनिंग का भविष्य आश्चर्यजनक लगता है और यह “स्मार्ट डेटा खोज” में निहित है, जो बड़े डेटासेट में पैटर्न और रुझानों के निर्धारण को स्वचालित करने की धारणा है।

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