مصنوعی ذہانت
بڑا ڈیٹا بمقابلہ چھوٹا ڈیٹا: کلیدی فرق
تمام سائز کے آج کے بہت سے کاروباروں کو توانائی فراہم کرنے والا ایندھن ڈیٹا ہے، جو ڈیٹا سے چلنے والی تبدیلیوں اور مصنوعی ذہانت (AI) کی حکمت عملیوں کے پیچھے کلید ہے۔ آج کے کاروباری ماحول میں یہ بالکل ضروری ہے، اور یہ بہت سی اعلیٰ سطحی بات چیت کا مرکز ہے۔
چونکہ ڈیٹا بہت بنیادی اور کاروباری عمل میں مربوط ہے، اس لیے اس کی شاخیں ٹوٹ چکی ہیں اور اب اس میں بہت سی مختلف اقسام شامل ہیں، جس کی وجہ سے یہ کچھ لوگوں کو خوفزدہ کر سکتا ہے۔ اگرچہ بہت سے لوگوں نے "بڑے ڈیٹا" کے بارے میں سنا ہے، ہو سکتا ہے کہ وہ بالکل نہیں جانتے ہوں گے کہ اس میں کیا شامل ہے یا یہ کہ ڈیٹا کی دوسری قسمیں ہیں، جیسے کہ "چھوٹا ڈیٹا۔"
آئیے پہلے ان دونوں کی وضاحت کرتے ہوئے شروع کریں:
- چھوٹا ڈیٹا: چھوٹے ڈیٹا میں چھوٹے ڈیٹا سیٹس شامل ہوتے ہیں جو اکثر موجودہ وقت میں فیصلوں پر اثر انداز ہوتے ہیں، یعنی یہ عام طور پر اتنا چھوٹا ہوتا ہے کہ وہ حجم اور شکل کے لحاظ سے انسانوں کو سمجھ سکے۔ جب مجموعی کاروبار کی بات آتی ہے تو چھوٹے ڈیٹا کا بڑے ڈیٹا جیسا اثر نہیں ہوتا۔ اس کے بجائے، اس کا مختصر مدت اور موجودہ فیصلوں پر زیادہ اثر پڑتا ہے۔
- بڑا ڈیٹا: "بگ ڈیٹا" کی اصطلاح پچھلے کچھ سالوں میں بہت مقبول ہوئی ہے۔ یہ سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا کا ایک بڑا مجموعہ ہے جس پر عمل کرنا انسانوں کے لیے بہت پیچیدہ ہے۔ ہر روز تقریباً 2.5 کوئنٹلین بائٹس ڈیٹا بنتا ہے، جس کی وجہ سے بڑے ڈیٹا میں اضافہ ہوا ہے۔ اس سے مراد ڈیجیٹل طور پر تیار کردہ ڈیٹا کی بڑی مقدار ہے، بشمول ای میلز، ویب سائٹس، سوشل نیٹ ورکنگ سائٹس، اسٹریمنگ پلیٹ فارمز، اور مزید کے ذریعے تیار کردہ ویب ڈیٹا۔ بگ ڈیٹا سے مراد بڑے ڈیٹا سیٹس بھی ہیں جن پر روایتی ڈیٹا پروسیسنگ کے طریقوں سے عملدرآمد کرنا بہت پیچیدہ ہے، یعنی نئی الگورتھمک تکنیکوں کا استعمال کرنا ضروری ہے۔
بگ ڈیٹا کے تین Vs
ماہرین کی طرف سے بڑے ڈیٹا کی وضاحت اکثر "تین V's" کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے، جو حجم، مختلف قسم اور رفتار ہیں۔ یہ تین وی بڑے ڈیٹا اور چھوٹے ڈیٹا کے درمیان بڑے فرق میں سے ایک ہیں۔
- حجم: ڈیٹا کا حجم پروسیسنگ کے لیے دستیاب ڈیٹا کی مقدار ہے۔ بڑے ڈیٹا کے لیے بڑی مقدار میں معلومات کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ چھوٹے ڈیٹا کے لیے اس حد تک نہیں ہوتی۔
- مختلف قسم: ڈیٹا کی قسم ڈیٹا کی اقسام کی تعداد ہے۔ جب کہ ڈیٹا کبھی ایک جگہ سے اکٹھا کیا جاتا تھا اور اسے ایک فارمیٹ میں فراہم کیا جاتا تھا، جیسے کہ ایکسل یا csv، اب یہ بہت سی غیر روایتی شکلوں جیسے ویڈیو، ٹیکسٹ، پی ڈی ایف، سوشل میڈیا گرافکس، پہننے کے قابل آلات وغیرہ میں دستیاب ہے۔ مختلف قسم کی اس سطح کو قابل انتظام بنانے کے لیے مزید کام اور تجزیاتی طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔
- رفتار: ڈیٹا کی رفتار وہ رفتار ہے جس پر معلومات حاصل کی جاتی ہیں اور اس پر کارروائی کی جاتی ہے۔ چونکہ بڑا ڈیٹا معلومات کے بڑے ٹکڑوں پر مشتمل ہوتا ہے، اس لیے اس کا عام طور پر وقتاً فوقتاً تجزیہ کیا جاتا ہے۔ دوسری طرف، چھوٹا ڈیٹا بہت تیزی سے پروسیس ہونے کی صلاحیت رکھتا ہے، یہی وجہ ہے کہ اس میں اکثر حقیقی وقت کی معلومات شامل ہوتی ہیں۔
چھوٹے اور بڑے ڈیٹا کے فوائد
بڑے ڈیٹا کے بجائے چھوٹا ڈیٹا استعمال کرنے کے بہت سے فائدے ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، یہ ہر جگہ موجود ہے جہاں آپ نظر آتے ہیں۔ مثال کے طور پر، سوشل میڈیا صارفین کے بارے میں چھوٹے ڈیٹا سے بھرا ہوا ہے، اور سمارٹ فونز اور کمپیوٹرز جب بھی ایپلی کیشنز میں لاگ ان ہوتے ہیں تو چھوٹا ڈیٹا بناتے ہیں۔
چھوٹے ڈیٹا کے کچھ دوسرے اہم فوائد یہ ہیں:
- آسان اور زیادہ قابل عمل: چھوٹے ڈیٹا کو انسانوں کے لیے سمجھنا اور اس پر کارروائی کرنا آسان ہے۔ یہ قلیل مدت میں زیادہ قابل عمل ہے، یعنی یہ فوراً کاروباری ذہانت میں ترجمہ کر سکتا ہے۔
- تصور اور معائنہ: چھوٹا ڈیٹا تصور اور معائنہ کے لیے بہت آسان ہے کیونکہ بڑے ڈیٹا کے ساتھ دستی طور پر ایسا کرنا ناممکن ہے۔
- آخری صارف کے قریب: کاروبار کو سمجھنے کے بہترین طریقوں میں سے ایک آخری صارفین پر توجہ مرکوز کرنا ہے، اور چونکہ چھوٹا ڈیٹا آخری صارف کے قریب ہوتا ہے اور اکثر افراد کے تجربے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اس لیے اس کو حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
- آسان: چھوٹا ڈیٹا بڑے ڈیٹا سے آسان ہے، جو اسٹیک ہولڈرز سے لے کر فیصلہ سازوں تک سب کے لیے سمجھنا آسان بناتا ہے۔ تقریباً کوئی بھی چھوٹے ڈیٹا کو سمجھ سکتا ہے، جو ان تنظیموں کے لیے مددگار ہے جو اپنے تمام ملازمین کو ڈیٹا سے چلنے والی طاقت سے آراستہ کرنا چاہتے ہیں۔
ان سب کے ساتھ، یہ تسلیم کرنا اب بھی ضروری ہے کہ بڑا ڈیٹا کاروبار میں ایک ناقابل یقین ٹول ہے، اور چھوٹے ڈیٹا پر اس کے اپنے بہت سے فوائد ہیں۔
بگ ڈیٹا کے چند اہم فوائد یہ ہیں:
- کسٹمر کی بہتر بصیرت: ڈیٹا کے بڑے ذرائع صارفین پر روشنی ڈالتے ہیں اور جدید کاروبار کو انہیں سمجھنے میں مدد کرتے ہیں۔
- مارکیٹ انٹیلی جنس میں اضافہ: بڑے ڈیٹا کا استعمال مارکیٹ کے متحرک ہونے کی گہری اور وسیع تر تفہیم کا باعث بھی بن سکتا ہے۔ مسابقتی تجزیہ کے علاوہ، یہ صارفین کی مختلف ترجیحات کو ترجیح دے کر مصنوعات کی ترقی میں بھی مدد کر سکتا ہے۔
- فراہمی کا سلسلہ انتظام: بڑے ڈیٹا سسٹمز صارفین کے رجحانات پر ڈیٹا کو ضم کرتے ہیں تاکہ پیشن گوئی کے تجزیات کو فعال کیا جا سکے، جس سے مانگ، پیداوار اور تقسیم کے عالمی نیٹ ورک کو اچھی طرح سے کام کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- ڈیٹا پر مبنی جدت: بڑے ڈیٹا ٹولز اور ٹیکنالوجیز نئی مصنوعات اور خدمات کی ترقی کا باعث بن سکتی ہیں۔ یہاں تک کہ ڈیٹا خود کو صاف اور تیار کرنے کے بعد ایک پروڈکٹ بن سکتا ہے۔
- بہتر کاروباری آپریشن: بڑا ڈیٹا لاگت کی بچت پیدا کرنے، پیداواری صلاحیت کو بڑھانے، اور گاہک کی اطمینان کو بڑھانے کے لیے کاروباری عمل کو بہتر بنانے میں مدد کر کے ہر طرح کی کاروباری سرگرمی کو بہتر بنا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر پیشن گوئی کے دیکھ بھال کے نظام الاوقات کو مطلع کرنے کے لیے یہ بڑے ڈیٹا اور ڈیٹا سائنس کو ملا کر جسمانی کارروائیوں کو بھی بہتر بنا سکتا ہے۔
بڑا ڈیٹا ہمیشہ بہتر ڈیٹا نہیں ہوتا ہے۔
بڑے اعداد و شمار کے ارد گرد بہت زیادہ ہائپ ہے، لیکن یہ ہمیشہ بہتر نہیں ہے. اگرچہ بڑا ڈیٹا ان دونوں میں زیادہ مقبول رہا ہے، چھوٹے ڈیٹا کو اس نئے کاروباری ماحول میں ایک بار پھر ایک اہم کھلاڑی کے طور پر تیزی سے پہچانا جا رہا ہے۔ چھوٹے ڈیٹا پر بڑے ڈیٹا کو ترجیح نہ دینے کی ایک بڑی وجہ سیکیورٹی اور اسٹوریج سے ہے۔
بڑی مقدار میں ڈیٹا سے نمٹنے کے دوران سیکیورٹی انتہائی اہم ہے، لیکن بڑا ڈیٹا کچھ تنظیموں کے لیے اسے انتہائی مشکل بنا سکتا ہے۔ جیسے جیسے بڑا ڈیٹا بڑھتا ہے، اسے ذخیرہ کرنا اور اس کا نظم کرنا بھی مشکل ہو جاتا ہے۔ چھوٹے ڈیٹا کے لیے استعمال ہونے والے روایتی ڈیٹا بیس بڑے ڈیٹا کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے ہیں۔ اس کی وجہ سے، بڑے ڈیٹا ڈیٹا بیس سیکورٹی کے مقابلے میں کارکردگی اور لچک کے حامی ہیں۔
چھوٹے اور بڑے ڈیٹا کا مستقبل
اگرچہ بڑا ڈیٹا ہر قسم کے کاروبار میں مقبول ہوتا رہے گا، لیکن چھوٹے ڈیٹا کی اہمیت اور مقبولیت میں اضافہ ہوتا رہے گا۔ اس کے پیچھے ایک اہم وجہ یہ ہے کہ چھوٹا ڈیٹا چھوٹے کاروباری اداروں کو ڈیٹا سے چلنے والی اس دنیا میں شامل ہونے کے قابل بنا رہا ہے۔
بڑے ڈیٹا کے لیے استعمال کی جانے والی کچھ وہی تکنیکیں چھوٹے ڈیٹا پر لاگو ہوتی رہیں گی، جیسے کہ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ، جو بہتر لیکن کم ڈیٹا کی بھوک والے AI حل کی طرف لے جا سکتی ہیں۔
اگرچہ کمپیوٹر کے بغیر چھوٹے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا ممکن ہے، لیکن مشین لرننگ اور شماریاتی طریقے ڈیٹا کو بہتر طور پر سمجھنے اور ان نمونوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتے ہیں جو بصورت دیگر اگر دستی طور پر کیا جائے تو ناممکن ہوگا۔ یہ نمونے پھر کاروبار اور اس کے صارفین کے بارے میں گہری تفہیم فراہم کر سکتے ہیں، اور جب چھوٹے ڈیٹا سے اخذ کیا جاتا ہے، تو وہ اکثر بڑے ڈیٹا اینالیٹکس سے زیادہ معلوماتی ہو سکتے ہیں، جن کا ترجمہ کرنا کبھی کبھی زیادہ مشکل ہوتا ہے۔
چاہے کوئی کمپنی چھوٹے ڈیٹا یا بڑے ڈیٹا کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کا فیصلہ کرے، یہ یقینی ہے کہ ڈیٹا کی اہمیت میں اضافہ ہی ہوتا رہے گا۔ ہم مستقبل میں ڈیٹا کی بہت سی نئی اقسام دیکھیں گے، اور یہ تمام اقسام مل کر ہماری ڈیٹا سے چلنے والی دنیا بناتی ہیں۔
