Big Data and its types बिग डेटा क्या हैं और इसके के प्रकार क्या हैं

बिग डाटा को समझने से पहले डाटा क्या होता है यह समझते हैं।

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What is data – डेटा क्या है?

डेटा तथ्यों का एक संग्रह है, जैसे कि संख्या, शब्द, माप, अवलोकन या केवल चीजों का विवरण। यह पोस्ट एक डाटा है अपने फेसबुक, यूट्यूब, कोई वीडियो या इमेज टैक्स सोशल मीडिया पर डालते हैं तो यह सभी प्रकार का डाटा बोला जाता है डाटा भी दो प्रकार का होता है न्यूमैरिक डाटा और अल्फा न्यूमैरिक डाटा

Numeric data:  न्यूमैरिक डाटा वह डाटा होता है जिसमें नंबर आते हैं।

Alpha numeric data: अल्फान्यूमैरिक डाटा वह डाटा होता है जिसमें इमेजेस, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट आदि शामिल होते है। 
 

What is big data – बिग डेटा क्या होता हैं? 

यदि इस को एक लाइन में समझने की कोशिश करते हैं तो कह सकते हैं कि बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने को बिग डाटा कहा जाता है। Big data की हेल्प से कंपनी क्या बिजनेस में होने वाले नुकसान और फायदे के बारे में बिग डाटा  से डिसीजन लेने में आसानी होती है।

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What is Big Data and its types in Hindi
डेटा की दुनिया में आपका स्वागत है। इसलिए डेटा आज पहले की तुलना में तेजी से बढ़ रहा है जिससे डेटा साइंस, बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स जैसे डोमेन की मूल बातें जानना हमारे लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। इसलिए अधिकांश लोग वास्तव में इन शर्तों के बीच भ्रमित हो रहे हैं। इसलिए इस लेख मैं data science, big data और data analytics के बीच अंतर के बारे में जानेंगे  कि यह क्या है, कहाँ इसका उपयोग किया जाता है। आप अपने कौशल और प्रत्येक क्षेत्र में वेतन संभावनाओं के साथ क्षेत्र में पेशेवर बनने के लिए भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को भी देखेंगे और फिर हम अमेज़न का उदाहरण लेंगे ताकि उनकी संबंधित कार्य जिम्मेदारियों को देखा जा सके। तो आइए इनकी मूल अवधारणाओं को समझने के साथ शुरू करते हैं।
इतना बड़ा डेटा Big data की विशाल मात्रा है जो  structured, unstructured और semi structured हो सकता है और वे मोबाइल, इंटरनेट और सोशल मीडिया आदि जैसे विभिन्न डिजिटल चैनलों के माध्यम से मल्टी टेराबाइट्स में उत्पन्न होते हैं और ये पारंपरिक ऍप्लिकेशन्स का उपयोग करके संसाधित करने में सक्षम नहीं होते हैं। अब आरडीबीएमएस जैसी पारंपरिक तकनीकों के विपरीत, बिग डेटा वास्तव में बड़ी मात्रा में डेटा को तेज गति से प्रोसेसे करता है और आपको विभिन्न उपकरणों, टेक्नोलोजी और कार्यप्रणाली के साथ डेटा को स्टोर करने का अवसर भी प्रदान करता है।

What is big data concept – बिग डेटा का कांसेप्ट क्या हैं? 

अब बिग डेटा सॉल्यूशंस वास्तव में सेकंड में डेटा को कैप्चर करने, स्टोर करने और विश्लेषण करने की तकनीक भी प्रदान करते हैं जो इनोवेशन और प्रतिस्पर्धी गेम के लिए Insight और रिश्ते खोजना आसान बनाते हैं। इसलिए उपयुक्त विश्लेषण के साथ, बिग डेटा का उपयोग व्यावसायिक विफलता, लागत में कमी, समय की बचत, बेहतर निर्णय लेने और नए उत्पाद निर्माण के कारणों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। इसलिए बिग डेटा के ज्ञान वाले व्यक्तियों को big data स्पेशलिस्ट के रूप में संदर्भित किया जाता है और इसलिए बिग डेटा स्पेशलिस्ट को हडॉप, Map reduce, स्पार्क, NO SQL और DB टूल्स जैसे HBase, कैसेंड्रा और मैंगो DB आदि में विशेषज्ञता प्राप्त होगी ताकि डेटा साइंस वास्तव में जानकारी निकालने के लिए big data से निपटता है।

Types of Big Data – बिग डेटा के प्रकार

बिग डाटा तीन टाइप का होता है
Structured data स्ट्रक्चर्ड डेटा
 इस टाइप के डेटा में सब कुछ एक स्ट्रक्चर में होता है जैसे employee  टेबल नेम के नीचे नेम आईडी के नीचे आईडी सब कुछ एक स्ट्रक्चर में होता है इस टाइप के डेटा को स्ट्रक्चर्ड डेटा कहा जाता है। 
Unstructured dataअनस्ट्रक्चर्ड डेटा 
यहां पर कोई भी डेटा स्ट्रक्चर नहीं होता है अनस्ट्रक्चर्ड डेटा रॉ डेटा भी बोल सकते हैं यहां पर वीडियो, ऑडियो, images, टेक्स्ट में डेटा रहता है।
Semi structured data सेमी स्ट्रक्चर्ड डेटा 
सेमी स्ट्रक्चर्ड डेटा इन दोनों डेटा का कॉम्बिनेशन होता है इन दोनों स्ट्रक्चर के  कॉमिनेशन को सेमी स्ट्रक्चर्ड डेटा कहा जाता है  इसमें अलग-अलग वैरायटी का डेटा होता है और अरेंज भी होता है केटेगरी  by arrange होता हैं।

What are the advantages of big data – बिग डेटा के फायदे

1. अगर हम बिग डेटा का उपयोग करते हैं तो आपकी कार्य क्षमता बढ़ जाती है
2. Big data आपके मूल्य निर्धारण में सुधार करता है
3. यह हार्ड वेयर और सॉफ्टवेयर विफलता दोनों को संभाल सकता है
4. आप बड़े व्यवसायों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं
5. आप ग्राहक की आवश्यकता पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
6. बिग डेटा आपको बिक्री बढ़ाने में मदद करता है
7. यह बड़ी मात्रा में डेटा को संभाल सकता है

What are the disadvantages of big data – बिग डेटा के नुकसान

1. आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल
2. Big data बहुत जटिल डेटा है
3. गोपनीयता और सुरक्षा के मुद्दे।
4. तकनीकी विशेषज्ञ की आवश्यकता
5. विशेष कुशल की आवश्यकता होती है जैसे, डेटा खनन, डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषण

What is data science – डेटा साइंस क्या है?

तो यह एक फिल्ड है जो सभी को गले लगा रहा है जो उपयोगी Insight तैयार करने, साफ करने, विश्लेषण करने और प्राप्त करने के साथ शुरू होने वाले structured और unstructured डेटा के साथ जुड़ा हुआ है और फिर से यह गणित, सांख्यिकी, बुद्धिमान डेटा कैप्चर प्रोग्रामिंग आदि का एक संयोजन है, इसलिए संक्षेप में यह संयोजन है। कई तकनीकों और प्रक्रियाओं डेटा के बड़े मंथन पर काम कर जानकार ज्ञान प्राप्त करने के लिए।
वह डेटा साइंटिस्ट है। इसलिए, एक डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर है जो डेटा को व्यवसाय के दृष्टिकोण से कड़ाई से पेश करता है और व्यावसायिक मूल्य में सहायता प्रदान करने वाली भविष्यवाणियों को वितरित करने के लिए जिम्मेदार है। वे structured और unstructured दोनों से निपटते हैं। डेटा वैज्ञानिकों का काम वहाँ समाप्त नहीं होता है, उनसे यह भी अपेक्षा की जाती है कि वे डेटा के सही उत्तर की पहचान करें जहाँ से वे relevance उत्तर पा सकते हैं ताकि किसी भी व्यवसाय से संबंधित समस्या उत्पन्न होने पर मदद मिल सके।
तो अंत में डेटा वैज्ञानिक वास्तव में इससे कुछ उपयोगी जानकारी निकालेंगे। अब डेटा वैज्ञानिक एक व्यावसायिक दृश्य में डेटा को समझते हैं और उसी के लिए सटीक भविष्यवाणी और शुल्क प्रदान करते हैं और इस प्रकार एक व्यवसायी को भविष्य के नुकसान से बचाते हैं। इसलिए डेटा वैज्ञानिकों का यह कहना होगा कि सांख्यिकी, लॉजिस्टिक्स और लीनियर रिग्रेशन डिफरेंशियल और अन्य गणितीय तकनीकों के बीच Integral calculus है। अब आप  पायथन, सास, एसक्यूएल, और tableau जैसे उपकरण भी इस्तेमाल कर सकते हैं।
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बिग डेटा क्या हैं और इसके के प्रकार क्या हैं

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स में क्या अंतर है?

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स दोनों समान हैं जो कि ऐसा नहीं है। हां, data science और data analytics के बीच कुछ अंतर हैं और इसे गहन एकाग्रता के माध्यम से देखा जा सकता है। अब डेटा एनालिटिक्स डेटा विज्ञान का मूलभूत स्तर है डेटा एनालिटिक्स डेटा खनन और तकनीकों और टूल का उपयोग विश्लेषण किए गए डेटा सेट में पैटर्न खोजने के लिए करता है। डेटा साइंस एप्लिकेशन इन तक सीमित नहीं हैं। हाँ, इसे वेब डेवलपमेंट, ईकॉमर्स, फाइनेंस, टेलिकॉम आदि पर लागू किया जा सकता है, जबकि दूसरी ओर हेल्थकेयर के लिए डेटा एनालिटिक्स। डेटा विश्लेषक कौन है? एक डेटा विश्लेषक वह है जो डेटा को एक तरह से इकट्ठा, जांच और प्रतिनिधित्व करता है ताकि हर कोई इसे समझ सके। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उनके प्रॉफेशनल डे टू डे रूटीन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।
हालांकि डेटा साइंटिस्ट अधिकांश वे कार्य कर सकते हैं, जो डेटा एनालिस्ट करते हैं, लेकिन डेटा वैज्ञानिक डेटा के स्रोत के संदर्भ में अलग-अलग होते हैं, जिस पर वे काम करते हैं, यानी डेटा एकाधिक और डिस्कनेक्ट किए गए स्रोतों से आ सकता है। वे भी बेहतर व्यवहार निर्णय लेने के लिए अधिक निपुण हैं।

What is the difference between data science and data analytics and big data

डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स और बिग डेटा के बीच का अंतर इतना है कि जो आपको लगता है 
डाटा साइंस का जनरल मतलब हे कि यदि हम बहुत सारा ले डेटा और उसे हम एनालिसिस करें और उसके behalf पर डिसीजन ले सके तो उसे डाटा साइंस कहते हैं। एक डेटा विश्लेषक वह है जो डेटा को एक तरह से इकट्ठा, जांच और प्रतिनिधित्व करता है ताकि हर कोई इसे समझ सके। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उनके प्रॉफेशनल डे टू डे रूटीन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यदि बिग डाटा को एक लाइन में समझने की कोशिश करते हैं तो कह सकते हैं कि बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने को बिग डाटा कहा जाता है।

What is big data meaning – बिग डेटा का अर्थ क्या है?

बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने को बिग डाटा कहा जाता है। बिग डाटा का यूज बिजनेस या कंपनी के लिए किया जाता है बिग डाटा पर लोग  या बड़ी बड़ी कंपनी बिग डाटा पर प्रोसेस करती हैं और इंपॉर्टेंट इंफॉर्मेशन निकाली जाती है और इस इंफॉर्मेशन को कंपनी या बिजनेस यूज़ करते हैं और पैसा कमाते हैं और हमारी इंफॉर्मेशन से पैसा कमाते हैं हाल ही में आपने सुना होगा झूम या फेसबुक का डाटा बेचा जा रहा है इसमें लोगों का इंटरेस्ट रिलेटेड human thinking  डाटा का यूज किया जाता है बिग डाटा की हेल्प से कंपनी क्या बिजनेस में होने वाले नुकसान और फायदे के बारे में बिग डाटा मैं इंफॉर्मेशन स्टोर रहती है बिग डाटा से हम डिसीजन लेने में आसानी होती है 

Career opportunities in big data – बिग डेटा में कैरियर के अवसर?

यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं तो आपको असंरचित डेटा के साथ काम करने में सक्षम होना चाहिए, जो कि बहुत महत्वपूर्ण है और फिर आपको हाडोप प्लेटफॉर्म का अच्छा ज्ञान होना चाहिए और इसके साथ ही यह एक अतिरिक्त लाभ भी है यदि आप कोडिंग और बाइट जानते हैं क्योंकि लड़ाई को पर्ल के अलावा डेटा साइंस में इस्तेमाल होने वाली सबसे आम कोडिंग भाषा के रूप में जाना जाता है जावा सी, सी ++ आदि।

 How to make a data analyst – डेटा विश्लेषक कैसे बने?

एक डेटा विश्लेषक होने के लिए आपको बाहर मैप करने और raw  डेटा को बदलने की आवश्यकता है एक और प्रारूप जो इसे उपभोग के लिए और अधिक सुविधाजनक बना देगा और फिर अच्छे संचार और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कौशल के साथ फिर से आवश्यकता के रूप में होना चाहिए और आपके पास डेटा होना चाहिए एक अंतर्ज्ञान, जिसका अर्थ है कि आपको डेटा विश्लेषक की तरह सोचने और तर्क करने की आवश्यकता है, इसलिए ये आवश्यक शर्तें थीं जो आपको वास्तव में होनी चाहिए यदि आप इस संबंधित डोमेन में अपना कैरियर बनाना चाहते हैं और फिर तीनों के प्रोफाइल को पूरी तरह से अलग बनाते हैं जो यह बनाता है उनकी सैलरी एक-दूसरे से अलग-अलग होती है।
डेटा विश्लेषक कौन है? एक डेटा विश्लेषक वह है जो डेटा को एक तरह से इकट्ठा, जांच और प्रतिनिधित्व करता है ताकि हर कोई इसे समझ सके। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उनके प्रॉफेशनल डे टू डे रूटीन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।
अब हम एक ऐसे बिंदु पर आ गए हैं जहां हम समझने के लिए अमेज़ॅन के एक उदाहरण पर चर्चा करेंगे कि प्रत्येक कैसे वे संबंधित हैं और इसके लाभ प्रदान कर रहे हैं तो चलो Big data के साथ शुरू करते हैं इसलिए यहां विभिन्न स्रोतों से Uninterrupted data की भारी मात्रा उत्पन्न हो रही है अमेज़ॅन उदाहरण में डेटा वैज्ञानिकों की भूमिका क्या है इसलिए यहां हम बात करने जा रहे हैं डेटा डेटा का उपयोग करके अमेज़ॅन अपने व्यवसाय का अनुकूलन कैसे करता है, इसलिए डेटा वैज्ञानिक एक है जो इरादों के उत्पाद की सिफारिशों के साथ बिक्री को ड्राइव करने में सक्षम होगा और फिर वह भविष्य के राजस्व की भविष्यवाणी भी करेगा
जो प्रत्येक ग्राहक एक निश्चित अवधि में आपके व्यवसाय में लाएगा और वे भी भविष्यवाणी करेंगे कि वे कितनी बार खरीदारी करने की संभावना रखते हैं और ग्राहक जीवन भर के मूल्य मॉडलिंग के साथ प्रत्येक खरीद का औसत मूल्य अब उन्हें यह भी पता चलेगा कि ग्राहकों को कौन सा मंथन करने की संभावना है जो नए ग्राहकों को प्राप्त करने के साथ-साथ मौजूदा डेटा के साथ संबंध बनाए रखने के लिए कहेंगे। अब डेटा विश्लेषकों को उपयोगकर्ता अनुभव एनालिटिक्स में भी शामिल किया जाएगा जिसमें मुख्य रूप से पोर्टफोलियो में उत्पाद खोज कैसे शामिल है या वोट रैंकिंग का फैसला करता है। किसी विशेष खोज के लिए उत्पादों का ऑर्डर या फेसबुक आदि से आने वाले ग्राहक के लिए सबसे अच्छा लैंडिंग पेज क्या है

 

What is the work of big data – बिग डाटा का काम क्या होता है?

 बिग डाटा का यूज बिजनेस या कंपनी के लिए किया जाता है बिग डाटा पर लोग  या बड़ी बड़ी कंपनी बिग डाटा पर प्रोसेस करती हैं और जरूरी  इंफॉर्मेशन निकाली जाती है और इस इंफॉर्मेशन को कंपनी या बिजनेस यूज़ करते हैं और पैसा कमाते हैं और हमारी इंफॉर्मेशन से पैसा कमाते हैं हाल ही में आपने सुना होगा झूम या फेसबुक का डाटा बेचा जा रहा है इसमें लोगों का इंटरेस्ट रिलेटेड human thinking  डाटा का यूज किया जाता है बिग डाटा की हेल्प से कंपनी क्या बिजनेस में होने वाले नुकसान और फायदे के बारे में बिग डाटा मैं इंफॉर्मेशन Store रहती है बिग डाटा से हम डिसीजन लेने में आसानी होती है 

What is Data Engineer – डाटा इंजीनियर क्या होता है?

डेटा इंजीनियरडेटा इंजीनियर वे हैं जो अपने कार्यों को करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों द्वारा आवश्यक प्रणालियों के निर्माण और अनुकूलन के लिए जिम्मेदार हैं। वे संगठनों के लिए डेटा पाइपलाइन का निर्माण करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा उस तक पहुंच योग्य हो, जिसे इस पर काम करने की आवश्यकता है। इसके साथ ही, प्राथमिक जिम्मेदारियों के डेटा इंजीनियर में यह सुनिश्चित करना शामिल है कि डेटा को ठीक से प्राप्त किया जाए, परिवर्तित किया जाए और डेटा के निर्माण के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचे या ढाँचे के साथ-साथ परिवर्तित किया जाए। डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक एक साथ मिलकर काम करते हैं,डेटा इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों को “बड़े डेटा” के साथ रिपोर्ट करते हैं जो वे वैज्ञानिक द्वारा विश्लेषण किए जाने के लिए तैयार करते हैं।

What is machine learning – मशीन लर्निंग क्या होता है?

जैसे-जैसे हम रोज सीख रहे हैं और अधिक सक्षम होते जा रहे हैं लेकिन क्या आप जानते हैं कि कंप्यूटर भी ऐसा कर सकते हैं। मशीन लर्निंग, कंप्यूटर और विज्ञान को एक साथ लाकर कंप्यूटर को यह जानने में सक्षम बनाता है कि किसी दिए गए कार्य को बिना प्रोग्राम किए कैसे किया जाए। जिस तरह आपका मस्तिष्क किसी कार्य को बेहतर बनाने के लिए अनुभव का उपयोग करता है, उसी प्रकार कंप्यूटर कहो कि आपको एक कंप्यूटर की आवश्यकता है जो कुत्ते की तस्वीर और बिल्ली की तस्वीर के बीच का अंतर बता सकती है जिसे आप छवियों को खिलाने से शुरू कर सकते हैं और इसे एक कुत्ते को बता सकते हैं, जो कि एक बिल्ली है। सीखने के लिए प्रोग्राम किया गया एक कंप्यूटर डेटा के भीतर सांख्यिकीय पैटर्न की तलाश करेगा जो इसे भविष्य में एक बिल्ली या कुत्ते को पहचानने में सक्षम करेगा, 
मशीन लर्निंग का जनरल मतलब समझे क्या मशीन सीख रही है कि किस तरह लोग व्यवहार करते हैं मशीन लर्निंग सीख रही है कि किस तरह लोग व्यवहार करते हैं मशीन लर्निंग पहले से ही व्यापक रूप से लागू है। यह फेशियल रिकॉग्निशन, टेक्स्ट टू स्पीच रिकग्निशन, आपके इनबॉक्स पर स्पैम फिल्टर, ऑनलाइन शॉपिंग या देखने की सिफारिशें, क्रेडिट कार्ड फ्रॉड डिटेक्शन और बहुत कुछ है। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में मशीन सीखने वाले शोधकर्ता एल्गोरिदम का निर्माण करने के लिए सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान का संयोजन कर रहे हैं जो अधिक जटिल समस्याओं को हल कर सकते हैं, अधिक कुशलतापूर्वक, चिकित्सा निदान से लेकर सोशल मीडिया तक कम कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करके हमारी दुनिया को बदलने के लिए मशीन सीखने की क्षमता वास्तव में दिमाग है
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What is Big Data and its types in Hindi?

Difference between data science and machine learning and big data

बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने को बिग डाटा कहा जाता है। बिग डाटा की हेल्प से कंपनी क्या बिजनेस में होने वाले नुकसान और फायदे के बारे में बिग डाटा मैं इंफॉर्मेशन स्टोर रहती है बिग डाटा से हम डिसीजन लेने में आसानी होती है
मशीन लर्निंग का जनरल मतलब समझे क्या मशीन सीख रही है कि किस तरह लोग व्यवहार करते हैं मशीन लर्निंग सीख रही है कि किस तरह लोग व्यवहार करते हैं
डाटा साइंस का जनरल मतलब हे कि यदि हम बहुत सारा ले और उसे हम एनालिसिस करें और उसके behalf पर डिसीजन ले सके तो उसे डाटा साइंस कहते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर है जो डेटा को व्यवसाय के दृष्टिकोण से कड़ाई से पेश करता है

What is big data explained in detail – बिग डेटा क्या है विस्तार से पढ़े ?

इसलिए बिग डेटा वास्तव में विभिन्न तरीकों से उपयोग किया जाता है जैसे धोखाधड़ी विश्लेषिकी, ग्राहक विश्लेषण, परिचालन विश्लेषण और अनुपालन विश्लेषण। इसलिए यह प्रणाली उपयोगकर्ता के अनुभव में बहुत कुछ जोड़ती है और उपयोगकर्ताओं के लिए Relevant recommendations और उनकी रुचि के विकल्पों को खोजना आसान बनाती है। अब यह कुछ भी हो सकता है जैसे प्रासंगिक नौकरी पोस्टिंग, रुचि की फिल्में, सुझाए गए वीडियो, फेसबुक मित्र या ऐसे लोग जिन्होंने भी इसे खरीदा है आदि।
इसलिए कई कंपनियां वास्तव में उपयोगकर्ताओं की रुचि और प्रासंगिकता के अनुसार अपने सुझावों और उत्पादों को बढ़ावा देने के लिए इन सिफारिशकर्ता प्रणालियों का उपयोग कर रही हैं। अब एक और इंटरनेट खोज है। तो यहाँ कई खोज इंजन डेटा विज्ञान एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, केवल दूसरे के विभाजन में सर्वोत्तम परिणाम देने के लिए। और फिर पूरे डिजिटल मार्केटिंग इकोसिस्टम data science एल्गोरिदम का उपयोग करता है और यही प्रमुख कारण है कि डिजिटल विज्ञापनों को उच्च सीटीआर फिर विज्ञापनों के पारंपरिक रूप।
मैं आप को बता दूं कि डेटा साइंस एप्लिकेशन यहां  तक सीमित नहीं हैं। हाँ, इसे वेब डेवलपमेंट, ईकॉमर्स, फाइनेंस, टेलिकॉम आदि पर लागू किया जा सकता है, जबकि दूसरी ओर हेल्थकेयर के लिए डेटा एनालिटिक्स। चलो पता करते हैं। इसलिए आज अस्पतालों के सामने जो बड़ी चुनौती है, वह है लागत का दबाव जिसे अपने मरीजों का प्रभावी ढंग से इलाज करने के लिए दूर करने की जरूरत है और यहां मशीन और इंस्ट्रूमेंट डेटा का इस्तेमाल ट्रैकिंग और उपचार के अनुकूलन के लिए तेजी से किया जाता है। फिर गेमिंग के संदर्भ में। तो लाभ विश्लेषिकी यहाँ पर एक बड़ी भूमिका निभाती है जिसमें डेटा का संग्रह शामिल है ताकि खेल को अनुकूलित और खर्च किया जा सके। इसलिए जो कंपनियां इन खेलों को विकसित कर रही हैं उन्हें पसंद, नापसंद और अपने उपयोगकर्ताओं के साथ संबंधों में एक अच्छी सूक्ष्म दृष्टि मिलती है। तो फिर से डेटा एनालिटिक्स मोबाइल और सोशल मीडिया के माध्यम से खरीदारी के अनुभव को अनुकूलित करने में सक्षम है।
अब हम प्रत्येक में कुछ महत्वपूर्ण भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को देखें। क्षेत्र इतना Big data विशेषज्ञ एक पेशेवर है जो सर्वरों और अनुप्रयोगों के बीच डेटा के निर्बाध प्रवाह को सुनिश्चित करता है, इसलिए वे वास्तव में बिग डेटा परियोजनाओं को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ताकि Passing analysis और डेटा के बड़े सेटों को देखने के लिए जानकारी को गहराई में बदल दिया जाए।
हमें अपना कीमती समय देने के लिए बहुत बहुत धन्यवाद दोस्तों अगर आपको कोई प्रश्न पूछना हो तो हमसे बेझिझक संपर्क करें मुझे उम्मीद है इसमें आपको काफी कुछ नया जानने को मिला होगा। 
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