મોટા ડેટા, મફત સ Softwareફ્ટવેર અને ખુલ્લા સ્રોત: ઉપલબ્ધ એપ્લિકેશનો

બિગ ડેટા એ તકનીકી ખ્યાલ છે જે ડેટાના મોટા પ્રમાણમાં મેનેજમેન્ટ સાથે સંબંધિત છે, સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ, જે હાલમાં મોટા વ્યવસાય, તકનીકી, વૈજ્ .ાનિક અને સરકારી ક્ષેત્રો દ્વારા પણ સંચાલિત થાય છે.

તેમ છતાં જ્યારે વાત મોટા ડેટા, તે ખરેખર ડેટાની માત્રા નથી જે મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ સંસ્થાઓ ડેટા સાથે શું કરે છે. બિગ ડેટા, તેની સાથે સંકળાયેલ તકનીક, તેમને એવા વિચારો મેળવવા માટે વિશ્લેષણ કરી શકે છે કે જે વધુ સારા નિર્ણય, હલનચલન અને વ્યૂહરચના તરફ દોરી જાય. અને આ પાસામાં, ફ્રી સ .ફ્ટવેર (એસએલ) અને ઓપન સોર્સ (સીએ) એ આ તકનીકીમાં ઘણું યોગદાન આપ્યું છે, કારણ કે આ વિકાસના બંધારણમાં ઘણી વિકસિત એપ્લિકેશનો લાગુ કરવામાં આવી છે.

મોટા ડેટા અને મુક્ત સ Softwareફ્ટવેર

કલામાં કુશળ લોકો માટે, તે પહેલેથી જ જાણીતું છે કે મફત સ Softwareફ્ટવેર, તેનું વિકાસ મોડેલ, તેનું ફિલસૂફી, ટેકનોલોજી, મુખ્યત્વે સ softwareફ્ટવેર ઉત્પાદનો બનાવવા પર આધારિત છે, જે બદલામાં ઉપયોગ કરી, સુધારી અને મુક્તપણે વહેંચી શકાય. અને તે મુક્ત સ્રોત મફત સ softwareફ્ટવેરના વિકાસમાં એક મહત્વપૂર્ણ તત્વ છે, કારણ કે તે ઉત્પાદનની સ્વતંત્રતા અને નાગરિકોની નૈતિકતાને બદલે આ વિકાસના ગતિશીલના વ્યવહારિક ફાયદા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.

તેથી, જ્યારે એસએલ / સીએ મોટા ડેટાને હાથ ધરવાના માધ્યમમાં ફાળો આપે છે, બિગ ડેટા આને પરોક્ષ રીતે પૂરક બનાવે છે, ફક્ત તકનીકી વિકાસના ઝડપી વિસ્તરણના ફાયદા માટે જ નહીં, પરંતુ બિગ ડેટા તેની સાથે લાવેલી માહિતીની ofક્સેસની સ્વતંત્રતા માટે પણ છે.

મોટો ડેટા શું છે?

ખ્યાલ

સ Softwareફ્ટવેર અને તકનીકી વિકાસના મહાનમાંથી એક માટે, IBM, મોટા ડેટા એ છે:

«... ટેકનોલોજી કે જેણે સમજણ અને નિર્ણય લેવાના નવા અભિગમના દરવાજા ખોલ્યા છે, જેનો ઉપયોગ વિશાળ માત્રામાં ડેટા (સ્ટ્રક્ચર્ડ, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અને અર્ધ-માળખાગત) માટે કરવામાં આવે છે જે વધુ સમય લેશે અને લોડ કરવામાં ખૂબ ખર્ચાળ હશે. વિશ્લેષણ માટેના સંબંધી ડેટાબેસમાં.

ઉદ્દેશ

મોટા ડેટા, તેની તકનીકી, ડેટા વિશ્લેષણના સમગ્ર સ્પેક્ટ્રમને શક્ય આવરી લેવાના ઉદ્દેશ્યથી જન્મે છે, એટલે કે, વર્તમાન અને જુદી જુદી તકનીકીઓ સાથે અસ્તિત્વમાં છે અને હલ થાય છે તે બંનેને coverાંકવા માટે, તેમજ હાલની તકનીકો દ્વારા જેનું નિરાકરણ નથી, જેમ કે સ્ટોરેજ અને ડેટાના મોટા પ્રમાણમાં તેનું સંચાલન કે જે ખૂબ જ વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ ધરાવે છે.

ડેટા

બિડ ડેટા ડેટાની માત્રાને સંભાળે છે જે સામાન્ય રીતે નીચેની લાક્ષણિકતાઓ દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે:

• વોલ્યુમ: બહુવિધ સ્રોતોમાંથી ડેટાનું કદ.
• ગતિ: બહુવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા આવે છે અને મેનેજ કરે છે તે ગતિ સાથે.
• વિવિધતા: બહુવિધ સ્રોતોના વિશ્લેષિત ડેટાનું ફોર્મેટ.

મારો મતલબ ડેટાના વોલ્યુમો કે જે સામાન્ય રીતે સ્ટ્રક્ચર્ડ, અર્ધ-માળખાગત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાથી બનેલા હોય છે, અને વિશાળ માત્રામાં હેન્ડલ કરવામાં આવે છે જેનો વારંવાર quantityંચા જથ્થાના ઉપસર્ગ સાથે વર્ણવવામાં આવે છે, જેમ કે: તેરા, પેટા અથવા એક્સા, અન્યમાં.

અને ઇન્ટરનેટ જેવા તમામ પ્રકારના સ્રોતમાંથી (સોશિયલ નેટવર્ક, ડિજિટલ મીડિયા, વેબસાઇટ્સ અને ડેટાબેસેસ), હોમ (મોબાઇલ ફોન, મલ્ટિમીડિયા પ્લેયર્સ, પોઝિશનિંગ સિસ્ટમ્સ, સિવિલ અને industrialદ્યોગિક ડિજિટલ સેન્સર્સ, અન્ય લોકો) અને સંસ્થાઓ (ખાનગી અને જાહેર, વાણિજ્યિક, સરકાર અને સમુદાય).

મહત્વ

સંસ્થાઓ માટે બિગ ડેટાને આવી ઉપયોગી તકનીક શું બનાવે છે (ખાનગી અને જાહેર, વાણિજ્યિક, સરકાર અને સમુદાય), તે મૂલ્યવાન માહિતી પ્રદાન કરે છે તે હકીકત છે જે ઘણીવાર એવા પ્રશ્નોના સચોટ અને વિશ્વસનીય જવાબ તરીકે સેવા આપે છે જે પૂછવામાં આવ્યાં નથી અમુક પરિસ્થિતિઓ અથવા સમસ્યાઓ માટે. એટલે કે, તેની ઉપયોગીતા ઘણીવાર તે પાસાઓ પર જોવા મળે છે જે સામાન્ય રીતે સમાન માહિતી એકત્રિત અને સંચાલિત થાય છે.

માહિતીના મોટા પ્રમાણમાં પ્રક્રિયા કરવાથી પ્રોસેસ્ડ ડેટાને સૌથી યોગ્ય રીતે આકાર અથવા પરીક્ષણ કરવાનું સરળ બને છે. અથવા સ્પષ્ટ કરેલ છે, જે તેના સંચાલક દ્વારા યોગ્ય માનવામાં આવે છે. આ બિગ ડેટાનો ઉપયોગ કરતી સંસ્થાઓને વધુ સમજી શકાય તેવી રીતે સમસ્યાઓ ઓળખવામાં સમર્થ થવા દે છે.

તેમની અંદરના વલણો શોધવા માટે વિશાળ પ્રમાણમાં ડેટા અને તેના અનુગામી વિશ્લેષણનો સંગ્રહ સંગઠનોને વધુ અસરકારક અને કાર્યક્ષમ બનાવવાની મંજૂરી આપે છે., તેમના પર વધુ ઝડપથી, સરળ અને સમયસર રીતે ખસેડીને. આ ઉપરાંત, સમસ્યાઓ તેમના કરતા આગળ વધે તે પહેલાં તે સમસ્યાઓના ક્ષેત્રને દૂર કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેનાથી તેઓ લાભ, પ્રતિષ્ઠા અથવા ટેકો ગુમાવે છે.

ફાયદા

બિગ ડેટા સંસ્થાઓને તેમના ડેટાને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરવામાં મદદ કરે છે, આનાથી તેમના સભ્યો (ગ્રાહકો અથવા નાગરિકો) માટે નવી સકારાત્મક અથવા ઉત્પાદક તકોની ઓળખ થાય છે. અને આના પરિણામે, સ્માર્ટ અને વધુ કાર્યક્ષમ ક્રિયાઓ થાય છે, કલાકો / મજૂરી અને પૈસાની બચત થાય છે, જે સંડોવાયેલા દરેક લોકો માટે ઘણીવાર ખુશીમાં ભાષાંતર કરે છે. જ્યારે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ થાય છે, ત્યારે સામાન્ય રીતે નીચેની રીતોમાં કરવામાં આવતી પ્રવૃત્તિઓમાં મૂલ્ય ઉમેરવામાં આવે છે:

• ખર્ચ ઘટાડો: સ્ટોરેજ અને ડેટાના વિશાળ જથ્થાના સંચાલનમાં.
• સમય ઘટાડો: નિર્ણય લેવામાં વધુ કાર્યક્ષમતા અને અસરકારકતા.
• નવા ઉત્પાદનો અને સેવાઓ: વપરાશકર્તાઓ (ગ્રાહકો અને / અથવા નાગરિકો) ની જરૂરિયાતો અને સમસ્યાઓ માપવાની અને અપેક્ષા કરવાની ક્ષમતા સાથે, તેમના સંતોષમાં વધારો થયો છે.

લાભો

સારી રીતે વપરાયેલી બિગ ડેટા લગભગ અસલ સમયમાં નિષ્ફળતાઓ, સમસ્યાઓ અને ખામીના મૂળ કારણોને નિર્ધારિત કરવા માટે સક્ષમ છે. જો કે, તે ધ્યાનમાં લેવાનું છે બિગ ડેટા ટેક્નોલ aજી એ જાતે જ રામબાણિ નથી. તેથી તકનીકીની જેમ બીજી બીજી ટાંકીને ઓરેકલ, તે ઉમેરી શકાય છે કે:

"મોટા ડેટાના મૂલ્યને ઓળખવાનો અર્થ ફક્ત તેનો વિશ્લેષણ કરવાનો નથી (જે પહેલાથી જ પોતાનામાં એક ફાયદો છે). તે એક સંપૂર્ણ શોધ પ્રક્રિયા છે જેમાં વિશ્લેષકો, વ્યવસાયિક વપરાશકર્તાઓ અને અધિકારીઓએ યોગ્ય પ્રશ્નો પૂછવા, દાખલાઓ ઓળખવા, જાણકાર નિર્ણયો લેવાની અને વર્તનની આગાહી કરવાની જરૂર છે.

મોટા ડેટા માટે એસએલ / સીએ એપ્લિકેશન

નિ Softwareશુલ્ક સ Softwareફ્ટવેર અને ખુલ્લા સ્રોત એપ્લિકેશનોમાં જે સંશોધન, પરીક્ષણ અને અમલીકરણ માટે ઉલ્લેખનીય છે તે આ છે:

સંબંધિત

• અપાચે હાડોપ: હેડોપ ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ ફાઇલ સિસ્ટમ (એચડીએફએસ), હાડોપ મેપરેડ્યુસ અને હાડોપ કોમનથી બનેલું ઓપન સોર્સ પ્લેટફોર્મ.
• એવ્રો: અપાચે પ્રોજેક્ટ જે સિરિયલાઈઝેશન સેવાઓ પ્રદાન કરે છે.
• કેસંડ્રા: ના સ્ટોરેજ મોડેલના આધારે બિન-સંબંધી ડેટાબેસનું વિતરણ કર્યું , જાવા માં વિકસિત.
• ચુકવા: ઇવેન્ટ લsગ્સના મોટા પાયે સંગ્રહ અને વિશ્લેષણ માટે રચાયેલ સ Softwareફ્ટવેર.
• ફ્લ્યુમ: સ Softwareફ્ટવેર જેનું મુખ્ય કાર્ય ડેટાને એક સ્રોતથી બીજા કોઈ સ્થાન પર ડાયરેક્ટ કરવું છે.
• એચબેઝ: એચડીએફએસ પર ચાલતું કumnલમ ડેટાબેસ (ક columnલમલક્ષી ડેટાબેસ).
• મધપૂડો: "ડેટા વેરહાઉસ" ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર કે જે ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ વાતાવરણમાં સંગ્રહિત થયેલ ડેટાના વિશાળ વોલ્યુમના સંચાલનને સુવિધા આપે છે.
• જાકલ: વિધેયાત્મક અને ઘોષણાત્મક ભાષા જે માહિતીના મોટા પ્રમાણમાં પ્રક્રિયા કરવા માટે રચાયેલ JSON ફોર્મેટમાં ડેટાના શોષણને મંજૂરી આપે છે.
• લ્યુસીન: સ Softwareફ્ટવેર જે ટેક્સ્ટ પર અનુક્રમણિકા અને શોધ માટે પુસ્તકાલયો પ્રદાન કરે છે.
• Ozઓજી: ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ કે જે દરેક પ્રક્રિયાઓ વચ્ચે વર્કફ્લો અને સંકલનને સરળ બનાવે છે.
• પિગ: સ Softwareફ્ટવેર જે હેડૂપ વપરાશકર્તાઓને બધા ડેટા સેટ્સના વિશ્લેષણ પર વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની અને મેપરેડ્યુસ પ્રોગ્રામ્સના નિર્માણમાં ઓછો સમય આપવા માટે પરવાનગી આપે છે.
• ઝૂકીપર: સેન્ટ્રલાઇઝ્ડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને સેવાઓ કે જે ક્લસ્ટરની પ્રક્રિયાઓ સિરીયલાઈઝ અથવા સિંક્રનાઇઝ થયેલ છે તેની ખાતરી કરવા માટે એપ્લિકેશનો દ્વારા ઉપયોગમાં લઈ શકાય છે.

સ્વતંત્ર

અન્ય ફક્ત જાણીતા છે, પરંતુ ખુલ્લા સ્રોત પ્લેટફોર્મ હડોપથી સંબંધિત નથી:

• સ્થિતિસ્થાપકતા: પૂર્ણ-લખાણ-આધારિત શોધ અને વિશ્લેષણ એન્જીન.
• મોંગોડીબી: દસ્તાવેજ ડેટા મોડેલ પર આધારિત NoSQL ડેટાબેસ.
• કેસંડ્રા: NoSQL ડેટાબેઝ વહીવટ માટે રચાયેલ અપાચે ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ.
• કાઉચડીબી: સરળ accessક્સેસિબિલીટી અને વિવિધતા સાથેની વેબ સુસંગતતાના સામાન્ય ધોરણો પર આધારીત ઓપન સોર્સ NoSQL ડેટાબેઝ.
• સોલર: લ્યુસીન પ્રોજેક્ટ જાવા લાઇબ્રેરીના આધારે ઓપન સોર્સ સર્ચ એંજિન.
  અન્ય આરડીબીએમએસ ટૂલ્સ: માયએસક્યુએલ ક્લસ્ટર અને વોલ્ટડીબી.

નિષ્કર્ષ

આપણો વર્તમાન (અને તાત્કાલિક આગામી) સમય ડેટાના edંચા અને વધતા જતા સમૂહમાં ડૂબી જાય છે અથવા ડૂબી જાય છે, જેમાં વ્યક્તિગત રૂપે સંપૂર્ણ રીતે કહેવાનું ઘણું બધું છે. તેથી, વર્તમાન અને નજીકના ભવિષ્યમાં બિગ ડેટા ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ, સમાજને, સમગ્ર માનવતાને, વસ્તુઓ (ઘટનાઓ અથવા શોધ) ની અનંતતા શોધવામાં મદદ કરશે, જેને પોતાને શોધવામાં ઘણા વર્ષો લાગી શકે છે. આ ઉપયોગ.

ત્યારથી મોટા ડેટા અને તેના સાધનો વિશ્લેષણની પૂરતી ગતિ પ્રદાન કરે છે ઝડપથી પ્રાપ્ત થયેલા પરિણામનું વિશ્લેષણ કરો અને તમે પહોંચવા માટે પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો તે સાચા અથવા નજીકના મૂલ્યને શોધવા માટે, ટૂંકા સમયમાં ટૂંક સમયમાં, જરૂરી બને તેટલી વખત તેને ફરીથી તૈયાર કરો. જો તમને બિગ ડેટાના વિષયને રસપ્રદ લાગ્યો છે, તો તમે આ રિપોર્ટને વાંચીને આ મુદ્દાને થોડો વધુ વિસ્તૃત કરી શકો છો BBVA.