बिग डेटा, फ्री सॉफ्टवेयर और ओपन सोर्स: उपलब्ध एप्लीकेशन

बिग डेटा एक तकनीकी अवधारणा है जो डेटा के बड़े संस्करणों के प्रबंधन से संबंधित है, संरचित और असंरचित, जो वर्तमान में बड़े व्यवसाय, तकनीकी, वैज्ञानिक और यहां तक ​​कि सरकारी क्षेत्रों द्वारा प्रबंधित हैं।

हालांकि जब बात हो रही है बिग डेटा, यह वास्तव में महत्वपूर्ण डेटा की मात्रा नहीं है, लेकिन डेटा के साथ संगठन क्या करते हैं। बिग डेटा के बाद से, इसकी संबद्ध तकनीक, उन विचारों को प्राप्त करने के लिए उनका विश्लेषण कर सकती है जो बेहतर निर्णय लेने, आंदोलनों और रणनीतियों का नेतृत्व करते हैं। और इस पहलू में, मुफ्त सॉफ्टवेयर (SL) और ओपन सोर्स (CA) ने इस तकनीक में बहुत योगदान दिया है, क्योंकि कई विकास अनुप्रयोगों को इस विकास प्रारूप में लागू किया गया है।

बिग डेटा और फ्री सॉफ्टवेयर

कला में कुशल लोगों के लिए, यह पहले से ही ज्ञात है फ्री सॉफ्टवेयर, इसका विकास मॉडल, इसका दर्शन, तकनीक बनाने पर आधारित है, मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर उत्पाद, जो बदले में स्वतंत्र रूप से उपयोग, संशोधित और वितरित किए जा सकते हैं। और यह मुक्त स्रोत मुक्त सॉफ्टवेयर के विकास में एक महत्वपूर्ण तत्व है, क्योंकि यह उत्पाद की स्वतंत्रता और नागरिकों की नैतिकता की तुलना में इस विकास के व्यावहारिक लाभों पर ध्यान केंद्रित करता है।

इसलिए, जबकि बिग डेटा को अंजाम देने के साधनों के साथ SL / CA का योगदान है, बिग डेटा इन अप्रत्यक्ष रूप से, न केवल तकनीकी विकास के त्वरित विस्तार के लाभ के लिए, बल्कि बिग डेटा अपने साथ लाए जाने वाली जानकारी तक पहुंच की स्वतंत्रता के लिए भी इसका अनुपालन करता है।

बड़ा डेटा क्या है?

संकल्पना

सॉफ्टवेयर और तकनीकी विकास के महानों में से एक के लिए, आईबीएम, बिग डेटा है:

«... प्रौद्योगिकी जिसने समझ और निर्णय लेने के लिए एक नए दृष्टिकोण के लिए दरवाजे खोल दिए हैं, जिसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा (संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित) का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो बहुत अधिक समय लेगा और लोड करने के लिए बहुत महंगा होगा विश्लेषण के लिए एक रिलेशनल डेटाबेस में।

लक्ष्य

बिग डेटा, इसकी तकनीक, डेटा विश्लेषण के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करने के उद्देश्य से पैदा हुई थी, अर्थात्, जो मौजूद है उसे दोनों को कवर करने के लिए और वर्तमान और विभिन्न तकनीकों के साथ हल किया गया है, साथ ही मौजूदा प्रौद्योगिकियों द्वारा हल नहीं किया गया है, जैसे कि भंडारण और डेटा की बड़ी मात्रा का प्रबंधन जिसमें बहुत विशिष्ट विशेषताएं हैं।

डेटा

डेटा की बोली डेटा उन संस्करणों को संभालती है जिन्हें आमतौर पर निम्नलिखित विशेषताओं द्वारा परिभाषित किया जाता है:

• मात्रा: कई स्रोतों से डेटा का आकार।
• गति: स्पीड जिसके साथ कई स्रोतों से डेटा आता है और प्रबंधित किया जाता है।
• विविधता: कई स्रोतों से विश्लेषण किए गए डेटा का प्रारूप।

मेरा मतलब है, डेटा वॉल्यूम जो आमतौर पर संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा से बना होता है, और भारी मात्रा में नियंत्रित किया जाता है जो आमतौर पर उच्च मात्रा उपसर्गों के साथ वर्णित होते हैं, जैसे: तेरा, पेटा या एक्सा, दूसरों के बीच।

और सभी प्रकार के स्रोतों से, जैसे कि इंटरनेट (सोशल नेटवर्क, डिजिटल मीडिया, वेबसाइट और डेटाबेस), उपकरण (मोबाइल फोन, मल्टीमीडिया खिलाड़ी, पोजिशनिंग सिस्टम, सिविल और औद्योगिक डिजिटल सेंसर, दूसरों के बीच) और संगठन (निजी और सार्वजनिक, वाणिज्यिक, सरकार और समुदाय)।

महत्व

क्या बिग डेटा संगठनों के लिए इस तरह की एक उपयोगी तकनीक बनाता है (निजी और सार्वजनिक, वाणिज्यिक, सरकार और समुदाय), तथ्य यह है कि यह बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है कई बार उन सवालों के सटीक और विश्वसनीय उत्तर के रूप में कार्य करता है, जिन्हें पूछा भी नहीं गया था कुछ स्थितियों या समस्याओं के लिए। यही है, इसकी उपयोगिता अक्सर उन पहलुओं पर देखी जाती है जो आमतौर पर एकत्र और प्रबंधित एक ही जानकारी से उत्पन्न होती हैं।

जानकारी के बड़े संस्करणों के प्रसंस्करण से संसाधित डेटा को सबसे उपयुक्त तरीके से आकार या परीक्षण करना आसान हो जाता है। या निर्दिष्ट करता है, जिसे इसके व्यवस्थापक द्वारा उपयुक्त माना जाता है। यह उन संगठनों को अनुमति देता है जो बिग डेटा का उपयोग करते हैं और अधिक समझ में आने वाली समस्याओं की पहचान करने में सक्षम होते हैं।

डेटा की बड़ी मात्रा का संग्रह और उसके भीतर के रुझानों की खोज करने के लिए उसके बाद के विश्लेषण से संगठन अधिक प्रभावी और कुशल हो सकते हैं, अधिक तेजी से, सुचारू रूप से और उन पर समय पर ढंग से आगे बढ़ते हुए। इसके अलावा, यह उन्हें समस्याओं से आगे निकलने से पहले समस्या क्षेत्रों को खत्म करने की अनुमति देता है, जिससे उन्हें लाभ, प्रतिष्ठा या समर्थन खोना पड़ता है।

लाभ

बिग डेटा संगठनों को अपने डेटा को बेहतर तरीके से प्रबंधित करने में मदद करता है, इससे उनके सदस्यों (ग्राहकों या नागरिकों) के लिए नए सकारात्मक या उत्पादक अवसरों की पहचान होती है। और यह बदले में, होशियार और अधिक कुशल कार्यों, घंटों / श्रम और धन में बचत की ओर जाता है, जो अक्सर सभी के लिए खुशी में तब्दील हो जाता है। जब बिग डेटा का उपयोग किया जाता है, तो आम तौर पर निम्नलिखित तरीकों से की जाने वाली गतिविधियों में मूल्य जोड़ा जाता है:

• लागत में कमी: भंडारण और डेटा के बड़े संस्करणों के प्रबंधन में।
• समय में कमी: निर्णय लेने में अधिक दक्षता और प्रभावशीलता।
• नए उत्पादों और सेवाओं: उपयोगकर्ताओं (ग्राहकों और / या नागरिकों) की जरूरतों और समस्याओं को मापने और अनुमान लगाने की क्षमता के साथ, उनकी संतुष्टि बढ़ जाती है।

लाभ

अच्छी तरह से उपयोग किया जाने वाला बिग डेटा अक्सर वास्तविक समय में लगभग विफलताओं, समस्याओं और दोषों के मूल कारणों को निर्धारित करने में सक्षम होता है। हालांकि, यह ध्यान में रखना है कि बिग डेटा तकनीक अपने आप में रामबाण नहीं है। तो एक और महान प्रौद्योगिकी का हवाला देते हुए जैसे ओरेकल, यह जोड़ा जा सकता है कि:

“बड़े डेटा के मूल्य की पहचान करने का मतलब केवल इसका विश्लेषण करना नहीं है (जो पहले से ही अपने आप में एक फायदा है)। यह एक संपूर्ण खोज प्रक्रिया है जिसमें विश्लेषकों, व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं और अधिकारियों को सही प्रश्न पूछने, पैटर्न की पहचान करने, सूचित निर्णय लेने और व्यवहार की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता होती है।

बिग डेटा के लिए SL / CA अनुप्रयोग

नि: शुल्क सॉफ्टवेयर और ओपन सोर्स एप्लिकेशन जो अनुसंधान, परीक्षण और कार्यान्वयन के लिए ध्यान देने योग्य हैं:

सम्बंधित

• अपाचे हाडोप: ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म Hadoop डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम (HDFS), Hadoop MapReduce, और Hadoop Common से बना है।
• एवरो: अपाचे परियोजना जो क्रमबद्धता सेवाएं प्रदान करती है।
• कैसंड्रा: के भंडारण मॉडल के आधार पर गैर-संबंधपरक डेटाबेस वितरित किया गया , जावा में विकसित किया गया।
• चुक्वा: बड़े पैमाने पर संग्रह और घटना लॉग के विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया सॉफ्टवेयर।
• फ्लुम: सॉफ्टवेयर जिसका मुख्य कार्य एक स्रोत से किसी अन्य स्थान पर डेटा को निर्देशित करना है।
• एचबेस: एचडीएफएस पर चलने वाला स्तंभ डेटाबेस (स्तंभ-उन्मुख डेटाबेस)।
• छत्ता: "डेटा वेयरहाउस" इन्फ्रास्ट्रक्चर जो वितरित वातावरण में संग्रहीत डेटा की बड़ी मात्रा के प्रशासन की सुविधा प्रदान करता है।
• जाकल: कार्यात्मक और घोषणात्मक भाषा जो JSON प्रारूप में डेटा के शोषण की अनुमति देती है जिसे बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• ल्यूसिन: सॉफ्टवेयर जो पाठ पर अनुक्रमण और खोज के लिए पुस्तकालय प्रदान करता है।
• ओजी: ओपन सोर्स प्रोजेक्ट जो प्रत्येक प्रक्रिया के बीच वर्कफ़्लो और समन्वय को सरल करता है।
• सुअर: सॉफ्टवेयर जो Hadoop उपयोगकर्ताओं को सभी डेटा सेटों के विश्लेषण पर अधिक ध्यान केंद्रित करने और MapReduce प्रोग्राम बनाने में कम समय बिताने की अनुमति देता है।
• चिड़ियाघर कीपर: केंद्रीकृत अवसंरचना और सेवाओं का उपयोग अनुप्रयोगों द्वारा किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि किसी क्लस्टर में प्रक्रियाएँ क्रमबद्ध या सिंक्रनाइज़ हैं।

स्वतंत्र

दूसरों को भी अच्छी तरह से जाना जाता है, लेकिन ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म Hadoop से संबंधित नहीं हैं:

• एलेस्टिक्स खोज: पूर्ण-पाठ-आधारित खोज और विश्लेषण इंजन।
• मोंगोडीबी: दस्तावेज़ डेटा मॉडल के आधार पर NoSQL डेटाबेस।
• कैसंड्रा: अपाचे ओपन सोर्स प्रोजेक्ट NoSQL डेटाबेस प्रशासन के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• काउचडीबी: आसान पहुंच और विविधता के साथ वेब संगतता के लिए सामान्य मानकों पर आधारित ओपन सोर्स NoSQL डेटाबेस।
• सोलर: ल्यूसिन प्रोजेक्ट जावा लाइब्रेरी पर आधारित ओपन सोर्स सर्च इंजन।
  अन्य RDBMS उपकरण: MySQL क्लस्टर और वोल्टबीडी।

निष्कर्ष

हमारा वर्तमान (और तत्काल अगला) समय डेटा के एक उच्च और बढ़ते द्रव्यमान में डूब या डूब जाता है, जिसे व्यक्तिगत रूप से कहने के लिए बहुत कुछ है। इसलिए, वर्तमान और तत्काल भविष्य में बिग डेटा तकनीक का उपयोग, समाज, संपूर्ण मानवता को चीजों की अनंतता (घटनाओं या आविष्कारों) की खोज करने में मदद करेगा, जो खुद को खोजने के लिए कई साल लग सकते थे, बिना। इसका उपयोग।

जैसे बिग डेटा और इसके उपकरण पर्याप्त विश्लेषण गति प्रदान करते हैं किसी परिणाम को जल्दी से प्राप्त करें और उसे कम से कम समय में, जिस तक पहुंचने के लिए आप प्रयास कर रहे हैं, सही या निकटतम मूल्य का पता लगाने के लिए उसे जितनी बार चाहें, उतने बार विश्लेषण करें। यदि आपको बिग डेटा का विषय रोचक लगा है तो आप इस रिपोर्ट को पढ़कर विषय का थोड़ा और विस्तार कर सकते हैं BBVA.