Big data analytics क्या है? हिंदी में

आज हम इस पोस्ट में big data analytics in hindi के बारें में पढेंगे तो सबसे पहले यह जानते है कि big data क्या होता है?

what is big data in hindi (बिग डेटा क्या है?)

‘big data’ एक term है जिसका प्रयोग बहुत बड़े मात्रा के data को describe करने के लिए किया जाता है.

सरल शब्दों में कहें तो, “big data का अर्थ है huge data”. तथा यह data समय के साथ बढ़ता ही चला जाता है.

यह data इतना large तथा complex (कठिन) होता है कि इसे traditional सॉफ्टवेर एप्लीकेशन द्वारा store तथा process करना बहुत ही मुश्किल होता है.

example of big data:-

big data को अच्छी तरह समझने के लिए उदाहरण देखते है:-

facebook:– facebook के डेटाबेस में हर दिन 500 terabytes से ज्यादा का डेटा generate होता है. यह डेटा मुख्यतया photos तथा video uploads, messages, comment करने आदि से generate होता है.

Big data analytics in hindi (बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?)

“big data analytics एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें data के बहुत बड़े समूह को collect, organise तथा analyze किया जाता है जिससे कि hidden patterns तथा उपयोगी information को discover किया जा सकें.”

दूसरे शब्दों में कहें तो, “big data analytics एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें large data sets को examine किया जाता है जिससे कि organisation को hidden patterns, market trends, customer preference तथा अन्य उपयोगी सूचनाएं प्राप्त हो सकें.”

इस information का प्रयोग organisation अपने business decisions को बेहतर बनाने में करती है.
big data analytics के द्वारा data scientists तथा predictive modelers बहुत सारें sources में से डेटा को analyze करते है.

benefits of big data analytics in hindi

big data analytics के लाभ निम्नलिखित है:-

1:- इसके द्वारा कंपनी या organisation बेहतर ढंग से decision making कर सकती है, अर्थात् वह search engines तथा social media साइटों जैसे:-Facebook, twitter आदि में से data को एक्सेस करके एक बेहतर निर्णय ले सकती है.

2:- इसके द्वारा कंपनी में errors का पता बहुत जल्दी लग जाता है. errors में real time insights की मदद से कंपनी problem को जल्दी से solve कर लेती है.

3:- इससे customer service बेहतर होती है. जब कोई कंपनी customer के द्वारा use किये जाने वाले product को monitor करती है तो वह आने वाले किसी भी failure के लिए तैयार रहती है.
उदाहरण के लिए:- Cars जिनमें real time sensors लगे होते है वे sensors दुर्घटना होने से पहले ही driver को बता देती है कि car में कुछ गडबड है.

4:- cost savings:– big data के tools को implement करने की cost बहुत ज्यादा हो सकती है. परन्तु ये tools बहुत सारा पैसा बचाते है और ये कंपनी कंपनी के लिए बहुत लाभकारी होते है. इनके द्वारा हम बड़े amount के डेटा को स्टोर कर सकते है. तथा ये tools बिज़नस करने के लिए प्रभावी तरीके भी identify करते है.

5:- इसके द्वारा time की बचत होती है. big data tools जैसे- hadoop तथा in-memory analytics की speed बहुत ज्यादा तेज होती है. ये tools डेटा के नए sources को आसानी से identify कर लेते है जिससे डेटा को बहुत जल्दी analyze कर लिया जाता है तथा learning के आधार पर जल्दी decisions को ले लिया जाता है.

6:- new product development:- customers किस product को use कर रहे है तथा उनकी क्या जरूरतें है इनका पता big data analytics के द्वारा लग जाता है. तो इन analytics के आधार पर हम customer की जरुरत के हिसाब से नए product को develop कर सकते है.

7:- इसके द्वारा हम market की condition को समझ सकते है, big data को analyze करने के बाद हमें पता चलता है कि market की condition क्या है उदाहरण के लिए:- अगर कंपनी यह पता लगा लेती है कि market में customers कौन से product खरीद रहे है तथा सबसे ज्यादा कौन सा product बिक रहा है तो कंपनी अपने competitors से एक कदम आगे रहेगी.

8:- इसके द्वारा कंपनी अपनी online reputation को control कर सकती है. big data tools के द्वारा कंपनी को यह पता चल जाता है कि customers कंपनी के बारें में क्या feedback दे रहे है. अगर कंपनी अपनी online reputation को monitor तथा improve करना चाहती है तो वह big data analytics तथा tools की मदद से कर सकती है.

9:- इससे fraud का पता चल जाता है. criminals आजकल online धोखाधड़ी (fraud) करते है लेकिन कोई कोई भी criminal या hacker कंपनी के सिस्टम को hack करता है तो कंपनी को इसका पता तुरंत चल जाता है और कंपनी का IT department तुरंत जरुरी action ले सकता है.

big data analytics in hindi

types of big data analytics in hindi (बिग डेटा एनालिटिक्स के प्रकार)

big data analytics के निम्नलिखित प्रकार है:-

1:- perspective analytics
2:- predictive analytics
3:- diagnostic analytics
4:- descriptive analytics

perspective analytics

यह सबसे ज्यादा valuable big data analytics तकनीक है यह बहुत सारीं choices में से सबसे best solution को suggest करता है. जिससे कि suggested option का लाभ उठाया जा सके. और future risks को कम किया जा सके.

predictive analytics 

predictive analytics का प्रयोग सबसे ज्यादा किया जाता है. यह किसी situation को predict करता है कि उस situation में क्या हो सकता है?

यह situation को predict करने के लिए statistical, data modeling, data mining तथा machine learning तकनीकों का प्रयोग करता है.

सरल शब्दों में कहें तो, “predictive analytics जो है वह future में होने वाली घटनाओं को predict करता है.”

diagnostic analytics

data scientists इस तकनीक का प्रयोग तब करते है जब वे जानना चाहते है कि कोई चीज क्यों हो रही है अर्थात् इस चीज के होने के पीछे reason क्या है?

diagnostic analytics जो है वह past की performance को analyze करता है यह निर्धारित करने के लिए कि क्या हुआ था और क्यूँ?

descriptive analytics

इस तकनीक में बहुत ज्यादा समय लगता है तथा यह सबसे कम लाभ देती है.

descriptive analytics जो है वह historically data का insight प्रदान करती है जैसे:- summary statistics, clustering तथा association rules आदि.

निवेदन:- अगर आपको यह पोस्ट अच्छी लगी हो तो इसे अपने दोस्तों के साथ share करें तथा big data analytics का कोई सवाल हो तो comment में पूछ सकते हो.

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