मोठा डेटा, मुक्त सॉफ्टवेअर आणि मुक्त स्त्रोत: उपलब्ध अनुप्रयोग

बिग डेटा ही एक तांत्रिक संकल्पना आहे जी मोठ्या प्रमाणात डेटाच्या व्यवस्थापनाशी संबंधित आहे, संरचित आणि अ-संरचित, जे सध्या मोठ्या व्यवसाय, तांत्रिक, वैज्ञानिक आणि अगदी सरकारी क्षेत्रांद्वारे हाताळले जातात.

बोलत असताना तरी मोठा डेटा, तो खरोखर महत्वाचा डेटा असतो असे नाही, परंतु संस्था डेटासह काय करतात. बिग डेटा, त्याच्याशी संबंधित तंत्रज्ञान, चांगले निर्णय घेण्याच्या, हालचाली आणि कार्यनीती बनविणार्‍या कल्पना मिळविण्यासाठी त्यांचे विश्लेषण करू शकते. आणि या पैलूमध्ये, या तंत्रज्ञानामध्ये फ्री सॉफ्टवेयर (एसएल) आणि ओपन सोर्स (सीए) चे खूप योगदान आहे, अनेक विकसित अनुप्रयोग या विकास स्वरूपात लागू केले गेले असल्याने.

बिग डेटा आणि विनामूल्य सॉफ्टवेअर

कलेमध्ये कुशल असणार्‍यांना हे आधीच माहित आहे विनामूल्य सॉफ्टवेअर, त्याचे विकास मॉडेल, त्याचे तत्त्वज्ञान, तंत्रज्ञान तयार करण्यावर आधारित आहे, मुख्यत: सॉफ्टवेअर उत्पादने, जे यामधून वापरल्या जाऊ शकतात, सुधारित आणि मुक्तपणे वितरित केल्या जाऊ शकतात. मुक्त सॉफ्टवेअरच्या विकासामध्ये मुक्त स्त्रोत हा एक महत्वाचा घटक आहे, कारण उत्पादनाच्या स्वातंत्र्याच्या आचार-विचारांपेक्षा डायनॅमिक या विकासाच्या व्यावहारिक फायद्यांवर त्याचा भर असतो. नागरिक.

म्हणून, तर बिग डेटा आणण्यासाठी एसएल / सीए हातभार लावतात, बिग डेटा हे अप्रत्यक्षपणे पूरक आहे, केवळ तंत्रज्ञानाच्या विकासाच्या वेगवान विस्ताराच्या फायद्यासाठीच नाही तर बिग डेटा आपल्याद्वारे आणलेल्या माहितीच्या प्रवेशाच्या स्वातंत्र्यासाठी देखील आहे.

मोठा डेटा म्हणजे काय?

concepto

सॉफ्टवेअर आणि तंत्रज्ञानाच्या विकासाच्या महानतेपैकी एकासाठी, IBM, मोठा डेटा एक आहे:

«... तंत्रज्ञान ज्याने समजून घेणे आणि निर्णय घेण्याच्या नवीन पध्दतीची दारे उघडली आहेत, ज्याचा वापर मोठ्या प्रमाणावर डेटाचे वर्णन करण्यासाठी केला जातो (संरचित, संरचनात्मक आणि अर्ध-संरचित) जे खूप जास्त वेळ घेईल आणि एखादा अपलोड करणे खूप महाग असेल विश्लेषणासाठी रिलेशनल डेटाबेस.

उद्दिष्ट

बिग डेटा, त्याचे तंत्रज्ञान, डेटा विश्लेषण संपूर्ण स्पेक्ट्रम कव्हर करण्याच्या उद्देशाने जन्माला आले, म्हणजे, विद्यमान आणि भिन्न तंत्रज्ञानाद्वारे काय अस्तित्वात आहे आणि सोडविलेले आहे तसेच विद्यमान तंत्रज्ञानाद्वारे काय सोडवले जात नाही यासारखे दोन्ही कव्हर करणे. मोठ्या प्रमाणात डेटाचे संग्रहण आणि व्यवस्थापन ज्यामध्ये खूप विशिष्ट वैशिष्ट्ये आहेत.

डेटा

बिड डेटा सहसा खालील वैशिष्ट्यांद्वारे परिभाषित केलेल्या डेटाची मात्रा हाताळते:

• खंडः एकाधिक स्रोतांकडील डेटाचा आकार.
• वेग: एकाधिक स्रोतांमधून डेटा कोणत्या वेगात येईल आणि व्यवस्थापित केला जाईल याची गती.
• विविधता: एकाधिक स्त्रोतांमधून विश्लेषण केलेल्या डेटाचे स्वरूप.

म्हणजे डेटा व्हॉल्यूम जे सामान्यत: स्ट्रक्चर्ड, सेमी स्ट्रक्चर्ड आणि अनस्ट्रक्स्टर्ड डेटाचे बनलेले असतात, आणि बहुतेकदा उच्च प्रमाणात उपसर्ग असलेल्या जसे की: तेरा, पेटा किंवा एक्सा इत्यादींसह वर्णन केलेल्या मोठ्या प्रमाणात हाताळले जाऊ शकतात.

आणि इंटरनेटसारख्या सर्व प्रकारच्या स्त्रोतांकडून (सामाजिक नेटवर्क, डिजिटल मीडिया, वेबसाइट्स आणि डेटाबेस), Equipos (मोबाइल फोन, मल्टीमीडिया प्लेयर, पोझिशनिंग सिस्टम, सिव्हिल आणि इंडस्ट्रियल डिजिटल सेन्सर, इतरांपैकी) आणि संस्था (खाजगी आणि सार्वजनिक, वाणिज्यिक, शासन आणि समुदाय).

महत्त्व

संघटनांसाठी बिग डेटा अशा उपयुक्त तंत्रज्ञानास काय बनवते (खाजगी आणि सार्वजनिक, वाणिज्यिक, शासन आणि समुदाय), हे बहुमोल माहिती प्रदान करते जे बर्‍याच वेळा विचारले गेले नव्हते अशा प्रश्नांचे अचूक आणि विश्वासार्ह उत्तर म्हणून काम करते विशिष्ट परिस्थिती किंवा समस्यांसाठी. दुस words्या शब्दांत, त्याची उपयुक्तता सहसा गोळा केलेल्या आणि व्यवस्थापित केलेल्या समान माहितीतून उद्भवलेल्या पैलूंवर दिसून येते.

मोठ्या प्रमाणात माहितीच्या प्रक्रियेस प्रक्रिया केलेल्या डेटासाठी सर्वात योग्य मार्गाने आकार देणे किंवा त्याची चाचणी करणे सुलभ करते. किंवा निर्दिष्ट करते, जे त्याच्या प्रशासकाद्वारे योग्य मानले जाते. यामुळे बिग डेटा वापरणार्‍या संस्थांना अधिक समजण्यायोग्य मार्गाने समस्या ओळखण्यात सक्षम होण्यास अनुमती देते.

त्यातील ट्रेंड शोधण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटाचे संग्रह आणि त्यानंतरच्या विश्लेषणामुळे संस्था अधिक प्रभावी आणि कार्यक्षम होऊ शकतात., त्यांच्यापेक्षा अधिक जलद, सहजतेने आणि वेळेवर हलवून. याव्यतिरिक्त, समस्येवर विजय मिळविण्यापूर्वी ते समस्या क्षेत्रे दूर करण्यास परवानगी देते, यामुळे त्यांचे फायदे, प्रतिष्ठा किंवा समर्थन गमावतात.

फायदे

बिग डेटा संस्थांना त्यांचा डेटा अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करण्यात मदत करतो, याचा परिणाम त्यांच्या सदस्यांसाठी (ग्राहक किंवा नागरिक) नवीन सकारात्मक किंवा उत्पादक संधी ओळखतात. आणि यामधून, अधिक हुशार आणि अधिक कार्यक्षम कृती होते, तास / श्रम आणि पैशांची बचत होते, जे बहुतेकदा प्रत्येकजण गुंतलेल्या व्यक्तीसाठी आनंदात बदलते. जेव्हा मोठा डेटा वापरला जातो, तेव्हा सामान्यत: खालील मार्गांनी केलेल्या क्रियांमध्ये मूल्य जोडले जाते:

• दर कपात: मोठ्या प्रमाणातील डेटाच्या संग्रहण आणि व्यवस्थापनात.
• वेळ कपातः निर्णय घेताना अधिक कार्यक्षमता आणि प्रभावीता.
• नवीन उत्पादने आणि सेवा: वापरकर्त्यांची (ग्राहक आणि / किंवा नागरिक) गरजा व समस्या मोजण्यासाठी आणि अपेक्षेने विचार करण्याच्या क्षमतेमुळे त्यांचे समाधान वाढते.

फायदे

वापरलेला बिग डेटा बहुतेकदा वास्तविक वेळेत अपयश, समस्या आणि दोषांचे मूळ कारणे निर्धारित करण्यास सक्षम असतो. तथापि, ते लक्षात घेणे आहे बिग डेटा तंत्रज्ञान स्वतःच रामबाण उपाय नाही. म्हणून तंत्रज्ञानाचा आणखी एक उत्कृष्ट उल्लेख करीत ओरॅकल, हे जोडले जाऊ शकते की:

“मोठ्या डेटाचे मूल्य ओळखणे म्हणजे केवळ त्याचे विश्लेषण करणे नव्हे (जे आधीपासून स्वत: मध्ये एक फायदा आहे). ही एक संपूर्ण शोध प्रक्रिया आहे ज्यात विश्लेषक, व्यावसायिक वापरकर्ते आणि कार्यकारी यांना योग्य प्रश्न विचारण्याची, नमुने ओळखण्यासाठी, योग्य निर्णय घेण्याची आणि वर्तनाची भविष्यवाणी करण्याची आवश्यकता आहे.

बिग डेटासाठी एसएल / सीए अनुप्रयोग

संशोधन, चाचणी आणि अंमलबजावणीसाठी उल्लेखनीय असे नि: शुल्क सॉफ्टवेअर आणि मुक्त स्त्रोत अनुप्रयोग आहेत:

संबंधित

• अपाचे हडूप: हडूप वितरित फाइल सिस्टम (एचडीएफएस), हडूप मॅपरेड्यूस आणि हॅडूप कॉमन यांचे बनलेले मुक्त स्त्रोत प्लॅटफॉर्म.
• अव्रो: अपाचे प्रोजेक्ट जो सिरीलायझेशन सेवा प्रदान करतो.
• कॅसॅन्ड्रा: च्या स्टोरेज मॉडेलवर आधारित नॉन-रिलेशनल डेटाबेस वितरीत केले , जावा मध्ये विकसित.
• चुकवा: मोठ्या प्रमाणात संग्रह आणि इव्हेंट लॉगच्या विश्लेषणासाठी डिझाइन केलेले सॉफ्टवेअर.
• बासरी: सॉफ्टवेअर ज्याचे मुख्य कार्य एका स्रोताकडून काही इतर ठिकाणी डेटा निर्देशित करणे आहे.
• HBase: एचडीएफएसवर चालू असलेला स्तंभ डेटाबेस (स्तंभ-आधारित डेटाबेस).
• पोळे: "डेटा वेअरहाउस" पायाभूत सुविधा जी वितरित वातावरणात संग्रहित केलेल्या मोठ्या प्रमाणात डेटाच्या प्रशासनास सुविधा देते.
• जाक्लः कार्यक्षम आणि घोषणात्मक भाषा जी माहितीच्या मोठ्या प्रमाणात प्रक्रिया करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या जेएसओएन स्वरूपनात डेटाच्या शोषणास अनुमती देते.
• लुसीन: मजकूर अनुक्रमित करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी लायब्ररी प्रदान करणारे सॉफ्टवेअर.
• ओझी: ओपन सोर्स प्रोजेक्ट जो प्रत्येक प्रक्रियेदरम्यान कार्यप्रवाह आणि समन्वय सुलभ करते.
• डुक्कर: सॉफ्टवेअर जे हॅडॉप वापरकर्त्यांना सर्व डेटा सेटचे विश्लेषण करण्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करण्यास आणि मॅपड्र्यूड प्रोग्राम तयार करण्यात कमी वेळ घालविण्यास अनुमती देते.
• प्राणीसंग्रहालय: केंद्रावरील पायाभूत सुविधा आणि सेवा ज्या क्लस्टरमधून प्रक्रिया सिरीअलाइज्ड किंवा समक्रमित केल्या आहेत हे सुनिश्चित करण्यासाठी अनुप्रयोगांद्वारे वापरल्या जाऊ शकतात.

स्वतंत्र

इतर तितकेच सुप्रसिद्ध आहेत, परंतु ओपन सोर्स प्लॅटफॉर्म हडोपशी संबंधित नाहीत:

• लवचिकता: पूर्ण-मजकूर-आधारित शोध आणि विश्लेषण इंजिन.
• मंगोडीबी: दस्तऐवज डेटा मॉडेलवर आधारित NoSQL डेटाबेस.
• कॅसॅन्ड्रा: NoSQL डेटाबेस प्रशासनासाठी डिझाइन केलेले अपाचे मुक्त स्रोत प्रकल्प.
• कौचडीबी: सुलभ प्रवेशयोग्यता आणि विविधतेसह वेब सुसंगततेसाठी सामान्य मानकांवर आधारित मुक्त स्त्रोत NoSQL डेटाबेस.
• सोलर: Lucene प्रकल्प जावा लायब्ररीवर आधारित मुक्त स्त्रोत शोध इंजिन.
  इतर आरडीबीएमएस साधने: मायएसक्यूएल क्लस्टर आणि व्होल्टडीबी.

निष्कर्ष

आमचा सध्याचा (आणि तत्काळ पुढचा) वेळ एका मोठ्या प्रमाणात आणि डेटामध्ये बुडलेला किंवा बुडलेला आहे, ज्यांचा संपूर्णपणे वैयक्तिकरित्या विचार करण्यापेक्षा बरेच काही आहे. म्हणूनच, सध्याच्या आणि नजीकच्या भविष्यात बिग डेटा तंत्रज्ञानाचा वापर समाज, संपूर्ण माणुसकीला अशा गोष्टींचे एक अनंत (घटना किंवा आविष्कार) शोधण्यात मदत करेल, ज्यांना स्वतःहून शोधण्यात अनेक वर्षे लागतील. , याचा उपयोग केल्याशिवाय.

पासून मोठा डेटा आणि त्याची साधने पुरेसे विश्लेषण गती प्रदान करतात प्राप्त झालेल्या निकालाचे त्वरेने विश्लेषण करा आणि आपण ज्या ठिकाणी पोहोचण्याचा प्रयत्न करीत आहात त्याचे खरे किंवा जवळचे मूल्य शोधण्यासाठी अल्पावधीतच त्यास आवश्यक तितक्या वेळा पुन्हा कार्य करा. आपणास बिग डेटाचा विषय रंजक वाटला असेल तर आपण तो वाचून या विषयाचा थोडा अधिक विस्तार करू शकता बीबीव्हीए.