بگ ڈیٹا اینالیٹکس - بصیرت کو عملی جامہ پہنانا

جس طرح کہا جاتا ہے کہ پوری کائنات اور ہماری کہکشاں بگ بینگ دھماکے کی وجہ سے تشکیل پائی ہے ، اسی طرح بہت ساری تکنیکی ترقی کی وجہ سے ، اعداد و شمار بھی تیزی سے بڑھ رہے ہیں جس سے بگ ڈیٹا دھماکے کا باعث بنتے ہیں۔ یہ ڈیٹا مختلف ذرائع سے آتا ہے ، مختلف فارمیٹس رکھتے ہیں ، متغیر شرح سے تیار کیا جاتا ہے اور اس میں عدم موافقیاں بھی ہوسکتی ہیں۔ اس طرح ، ہم آسانی سے اس طرح کے اعداد و شمار کے دھماکے کی اصطلاح کہہ سکتے ہیں .میں آپ کو بگ ڈیٹا تجزیات کے بارے میں بصیرت دینے کے لئے اس بلاگ میں درج ذیل عنوانات کی وضاحت کروں گا۔

• بگ ڈیٹا تجزیات کیوں؟
• بگ ڈیٹا تجزیات کیا ہے؟
• بگ ڈیٹا ٹولز
• بڑے ڈیٹا ڈومینز
• بگ ڈیٹا استعمال کیسز
• بگ ڈیٹا تجزیات میں رجحانات

بگ ڈیٹا تجزیات کیوں؟

اس سے پہلے کہ میں آپ کو بتادوں کہ کیا ہے تجزیات ، مجھے آپ لوگوں کو بتانے دو کہ اس کی ضرورت کیوں ہے۔ میں آپ لوگوں کو یہ بھی بتا دوں کہ ہم ہر دن ڈیٹا کے تقریبا 2.5 2.5 کوئنٹیلین بائٹس تیار کرتے ہیں! لہذا اب جب کہ ہم نے بگ ڈیٹا جمع کرلیا ہے ، ہم نہ تو اسے نظرانداز کرسکتے ہیں اور نہ ہی ہم اسے بیکار رہنے دے سکتے ہیں اور اسے ضائع ہونے میں ناکام بنا سکتے ہیں۔

متعدد فوائد حاصل کرنے کے ل the دنیا بھر میں مختلف تنظیموں اور سیکٹروں نے بگ ڈیٹا تجزیات کو اپنانا شروع کیا۔ بگ ڈیٹا اینالیٹکس بصیرت فراہم کرتا ہے جسے بہت ساری کمپنیاں کام میں بدل رہی ہیں اور دریافتوں کے ساتھ ساتھ بہت بڑا منافع بھی کما رہی ہیں۔ میں دلچسپ مثالوں کے ساتھ ساتھ اس طرح کی چار وجوہات بیان کرنے جارہا ہوں۔

پہلی وجہ یہ ہے ،

1. ہوشیار اور زیادہ موثر تنظیم بنانا
   میں آپ کو ایسی ہی ایک تنظیم ، نیویارک پولیس ڈیپارٹمنٹ (NYPD) کے بارے میں بتاتا ہوں۔ NYPD بڑے اعداد و شمار اور تجزیہ کاروں کا انکشاف کرنے سے پہلے جرائم کی نشاندہی کرنے اور ان کی شناخت کے لئے استعمال کرتا ہے۔ وہ تاریخی گرفتاری کے نمونوں کا تجزیہ کرتے ہیں اور پھر ان کا نقشہ جات جیسے وفاقی تعطیلات ، تنخواہوں ، ٹریفک کی روانی ، بارش وغیرہ جیسے پروگراموں سے بناتے ہیں۔اس سے ان اعداد و شمار کے نمونوں کو بروئے کار لاتے ہوئے معلومات کا فوری تجزیہ کرنے میں مدد ملتی ہے۔ بگ ڈیٹا اور تجزیات کی حکمت عملیمدد کرتا ہےوہ جرائم کے مقامات کی نشاندہی کرتے ہیں ، جس کے ذریعے وہ اپنے افسران کو ان مقامات پر تعینات کرتے ہیں۔ اس طرح جرائم کا ارتکاب کرنے سے پہلے ان مقامات پرپہنچ کر ، وہ جرائم کی وارداتوں کو روکتے ہیں۔
   
   
2. کسٹمر سلوک کا تجزیہ کرکے کاروباری آپریشنز کو بہتر بنائیں زیادہ تر تنظیمیں گاہکوں کی اطمینان فراہم کرنے کے لئے صارفین کے طرز عمل کے تجزیات کا استعمال کرتی ہیں اور اسی وجہ سے ، اپنے صارفین کی بنیاد میں اضافہ کرتے ہیں۔ اس کی عمدہ مثال ایمیزون ہے۔ ایمیزون ایک بہترین اور سب سے زیادہ استعمال شدہ ای کامرس ویب سائٹ میں سے ایک ہے جس کے کسٹمر کی تعداد تقریبا 300 ملین ہے۔ وہ کسٹمائزڈ ویب صفحات پر اپنی مرضی کے مطابق نتائج فراہم کرنے کے لئے صارفین کے کلک اسٹریم ڈیٹا اور تاریخی خریداری کا ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔ تجزیہ کرنا ان کی ویب سائٹ پر آنے والے ہر دیکھنے والے کے کلکس انھیں سائٹ کے نیویگیشن سلوک ، صارف کی مصنوعات خریدنے کے ل to راستے ، ان راستوں کی وجہ سے جس سے وہ سائٹ چھوڑ دیتے ہیں اور بہت کچھ سمجھنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔ یہ تمام معلومات ایمیزون کو اپنے صارف کے تجربے کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے ، اس طرح ان کی فروخت اور مارکیٹنگ میں بہتری آتی ہے۔
3. قیمت میں کمی جب بڑی ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کی بات آتی ہے تو بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجیز اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ جیسی تکنیکی ترقییں لاگت کے اہم فوائد لاتی ہیں۔ میں آپ کو بتاتا ہوں کہ کس طرح صحت کی دیکھ بھال اپنے اخراجات کو کم کرنے کے لئے بگ ڈیٹا اینالٹکس کا استعمال کرتی ہے۔ آج کل مریض گھر میں یا باہر جب سینسر کے نئے آلات استعمال کر رہے ہیں ، جو اعداد و شمار کی مستحکم دھاریاں بھیجتے ہیں جن کی نگرانی اور ان کا تجزیہ حقیقی وقت میں کیا جاسکتا ہے تاکہ مریضوں کو ان کی حالتوں کا خود انتظام کرکے اسپتال میں داخل ہونے سے بچنے میں مدد ملے۔اسپتال میں داخل مریضوں کے لئے ، معالج نتائج کو بہتر بنانے اور پڑھنے میں کمی لانے کے لئے پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کرسکتے ہیں۔پارکلینڈ ہسپتال اعلی خطرے والے مریضوں کی شناخت کے ل analy تجزیات اور پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ کا استعمال کرتا ہے اور مریضوں کو گھر بھیجے جانے کے بعد ممکنہ نتائج کی پیش گوئی کرسکتا ہے۔ نتیجے کے طور پر ، پارک لینڈ نے دل کی خرابی کے مریضوں کے لئے 30 دن کی ریڈیمیز میں 31٪ کی کمی کردی، سالانہ ،000 500،000 بچت ہے۔

نئی نسل کی مصنوعات

تجزیات کے ذریعہ صارفین کی ضروریات اور اطمینان کی پیمائش کرنے کی صلاحیت کے ساتھ ، صارفین کو اپنی مرضی کے مطابق دینے کی طاقت آتی ہے۔ مجھے یہاں پیش کرنے کے لئے اس طرح کی تین دلچسپ مصنوعات ملی ہیں۔ پہلا ، گوگل کاخود ڈرائیونگ کارجو ہر سفر پر لاکھوں حساب کتاب کرتا ہے جس سے کار کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد ملتی ہے کہ کب اور کہاں موڑنا ہے ، چاہے رفتار کو تیز کرنا ہے یا کب لین تبدیل کرنا ہے - وہی فیصلے جو پہیے کے پیچھے ایک انسانی ڈرائیور کرتا ہے۔

دوسرا ایک ہےنیٹ فلکس جس نے اپنے انتہائی مقبول شو ہاؤس آف کارڈز کے دو سیزن کے لئے عہد کیا ، بگ ڈیٹا اینالیٹکس پر مکمل اعتماد کیا۔ پچھلے سال ، نیٹ فلکس نے اپنے امریکی صارفین کی تعداد میں 10٪ کا اضافہ کیا اور دنیا بھر سے قریب 20 ملین صارفین کو شامل کیا۔

تیسرے ہوشیار یوگا چٹائی ، مثال کے طور پر واقعی ایک اچھی ٹھنڈی نئی چیزوں میں سے ایک ہے۔ پہلی بار جب آپ اپنی اسمارٹ چٹائی کا استعمال کرتے ہیں تو ، آپ کو آپ کے جسم کی شکل ، سائز اور ذاتی حدود کو جانچنے کے ل a کئی طرح کی حرکتوں میں لے جائے گا۔ یہ ذاتی پروفائل کی معلومات آپ کے اسمارٹ میٹ ایپ میں محفوظ کی گئی ہے اور جب آپ سیدھ یا توازن سے باہر ہوجاتے ہیں تو اسمارٹ میٹ کا پتہ لگانے میں مدد ملے گی۔ وقت گزرنے کے ساتھ ، یہ خود بخود اپ ڈیٹ شدہ ڈیٹا کے ساتھ تیار ہوگا جب آپ اپنی یوگا پریکٹس کو بہتر کریں گے۔

بگ ڈیٹا تجزیات کیا ہے؟

اب ہم باضابطہ طور پر وضاحت کرتے ہیں کہ 'بگ ڈیٹا اینالٹکس کیا ہے؟' بڑے اعداد و شمار کے تجزیات پوشیدہ نمونوں ، ارتباط اور دیگر بصیرتوں کو ننگا کرنے کے ل large بڑے اور مختلف قسم کے ڈیٹا کا جائزہ لیتے ہیں۔ بنیادی طور پر ، بگ ڈیٹا تجزیات بڑی حد تک کمپنیاں استعمال کرتے ہیں تاکہ ان کی نشوونما اور ترقی میں آسانی ہو۔ اس میں خاص طور پر اعداد و شمار کے دیئے گئے سیٹ پر مختلف ڈیٹا مائننگ الگورتھم کا اطلاق شامل ہے ، جو اس کے بعد انہیں بہتر فیصلہ سازی میں مدد فراہم کرے گا۔

بگ ڈیٹا اینالیٹکس میں مراحل

بگ ڈیٹا تجزیات کے عمل میں شامل مندرجہ ذیل مراحل ہیں:

بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کی اقسام

چار اقسام ہیں:

1. وضاحتی تجزیات: یہ ماضی کی بصیرت فراہم کرنے اور جواب دینے کے لئے ڈیٹا کی جمع اور ڈیٹا مائننگ کا استعمال کرتا ہے: 'کیا ہوا ہے؟' وضاحتی تجزیات بالکل وہی کام کرتے ہیں جو نام سے ظاہر ہوتا ہے کہ وہ خام ڈیٹا کو 'بیان' کرتے ہیں یا اس کا خلاصہ کرتے ہیں اور انسانوں کے ذریعہ اس کی ترجمانی کرتے ہیں۔
2. پیش گوئی کے تجزیات: یہ مستقبل کو سمجھنے اور جواب دینے کے لئے شماریاتی ماڈل اور پیشن گوئی کی تکنیک استعمال کرتا ہے: 'کیا ہوسکتا ہے؟' پیش گوئی کرنے والے تجزیات کمپنیوں کو اعداد و شمار پر مبنی قابل عمل بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ یہ مستقبل کے نتائج کے امکان کے بارے میں تخمینے فراہم کرتا ہے۔
3. نسخی تجزیات: یہ ممکنہ نتائج اور جوابات کے مشورے کے لئے اصلاح اور نقلی الگورتھم کا استعمال کرتا ہے: 'ہمیں کیا کرنا چاہئے؟' اس سے صارفین کو متعدد مختلف ممکنہ اعمال 'تجویز' کرنے اور حل کی طرف رہنمائی کرنے کی سہولت ملتی ہے۔ مختصر طور پر ، یہ تجزیاتی مشورے فراہم کرنے کے بارے میں ہے۔
4. تشخیصی تجزیات: یہ اس بات کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے کہ ماضی میں کچھ کیوں ہوا۔ اس کی خصوصیات ڈرل ڈاؤن ، ڈیٹا کی دریافت ، ڈیٹا کانوں کی کھدائی اور ارتباط جیسی تکنیک سے ہوتی ہے۔ تشخیصی تجزیات واقعات کی اصل وجوہات کو سمجھنے کے لئے اعداد و شمار پر گہری نظر ڈالتے ہیں۔

بڑا ڈیٹا اوزار

یہ بگ ڈیٹا اینالیٹکس کے لئے استعمال کیے گئے کچھ مندرجہ ذیل ٹولز ہیں۔ ہڈوپ ، ، اپاچی HBase ، اپاچی چنگاری ، ، ، اپاچی چھتے ، کافکا .

بڑے ڈیٹا ڈومینز

• صحت کی دیکھ بھال: صحت کی دیکھ بھال لاگت کو کم کرنے ، وبائی امراض کی پیش گوئی کرنے ، روک تھام کرنے والی بیماریوں سے بچنے اور عام طور پر معیار زندگی کو بہتر بنانے کے ل data اعداد و شمار کے بڑے تجزیات کا استعمال کررہی ہے۔ سب سے بڑے پیمانے پرصحت کی دیکھ بھال میں بگ ڈیٹا کی درخواستیں الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ (EHRs) ہیں۔
• ٹیلی کام: وہ بگ ڈیٹا میں سب سے اہم تعاون کرنے والے ہیں۔ ٹیلی کام انڈسٹری نے خدمت کے معیار کو بہتر بنایا ہے اورزیادہ موثر طریقے سے ٹریفک کی راہ لیتا ہے۔ ریئل ٹائم میں کال ڈیٹا ریکارڈوں کا تجزیہ کرکے ، یہ کمپنیاں دھوکہ دہی والے سلوک کی نشاندہی کرسکتی ہیں اور ان پر فوری عمل کرسکتی ہیں۔ مارکیٹنگ ڈویژن اپنے صارفین کو بہتر طریقے سے نشانہ بنانے اور نئی مصنوعات اور خدمات کی ترقی کے ل gained حاصل کردہ بصیرت کا استعمال کرنے کے لئے اپنی مہمات میں ترمیم کرسکتا ہے۔
• انشورنس: یہ کمپنیاں خطرات کی تشخیص ، فراڈ کا پتہ لگانے ، مارکیٹنگ ، کسٹمر بصیرت ، کسٹمر کے تجربے اور بہت کچھ کے لئے ڈیٹا کے بڑے تجزیات کا استعمال کرتی ہیں۔
• حکومت: ہندوستانی حکومت نے ملک میں تجارت کا تخمینہ لگانے کے لئے اعداد و شمار کے بڑے تجزیات کا استعمال کیا۔ انہوں نے اس بات کا تجزیہ کرنے کے لئے مرکزی سیلز ٹیکس رسیدوں کا استعمال کیا جس میں ریاستیں ایک دوسرے کے ساتھ تجارت کرتی ہیں۔
• مالیات: بینک اور مالیاتی خدمات کی فرمیں تجارتی تجارتی لین دین سے جعلی تعامل کو فرق کرنے کے لئے تجزیات کا استعمال کرتی ہیں۔ تجزیاتی نظام فوری اقدامات کی تجویز کرتے ہیں ، جیسے فاسد لین دین کو روکنا ، جو دھوکہ دہی ہونے سے پہلے رک جاتا ہے اور منافع میں بہتری لاتا ہے۔
• گاڑی: رولس روائس جس نے سیکڑوں سینسروں کو اپنے انجنوں اور پرپولسن سسٹم میں فٹ کرکے بگ ڈیٹا کو گلے لگا لیا ہے ، جو ان کے آپریشن کے بارے میں ہر چھوٹی تفصیل ریکارڈ کرتے ہیں۔ ریئل ٹائم میں اعداد و شمار میں ہونے والی تبدیلیوں کی اطلاع انجینئروں کو دی جاتی ہے جو شیڈولنگ مینٹیننس یا انجینئرنگ ٹیموں کو بھیجنے جیسے عمل کے بہترین کورس کا فیصلہ کریں گے۔
• تعلیم: یہ وہ ایک فیلڈ ہے جہاں بگ ڈیٹا تجزیات آہستہ آہستہ جذب ہورہے ہیں۔روایتی لیکچر طریقوں کی بجائے سیکھنے کے آلے کے طور پر ڈیٹا سے چلنے والی بڑی ٹکنالوجی کا انتخاب ، طلباء کی سیکھنے کو بڑھاوا دیا اور ساتھ ہی اساتذہ کی مدد کی کہ وہ اپنی کارکردگی کو بہتر طریقے سے تلاش کرسکیں۔
• پرچون: ای کامرس اور ان اسٹورز سمیت خوردہ اپنے کاروبار کو بہتر بنانے کے لئے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کو وسیع پیمانے پر استعمال کررہے ہیں۔ مثال کے طور پر ، ایمیزون ، والمارٹ وغیرہ۔

بگ ڈیٹا استعمال کیسز

استعمال کرنے کا پہلا کیس جو میں نے یہاں لیا ہے وہ اسٹار بکس کا ہے۔

دوسرا استعمال کیس جو میں آپ لوگوں کے ساتھ بانٹنا چاہتا ہوں وہ پراکٹر اینڈ گیمبل کا ہے۔

بگ ڈیٹا تجزیات میں رجحانات

نیچے دی گئی تصویر کو بگ ڈیٹا کی مارکیٹ آمدنی میںاربسال 2011 سے 2027 تک امریکی ڈالر۔

یہاں کچھ ہیں فوربس کے ذریعہ حقائق اور اعدادوشمار :

کیریئر کے امکانات بگ ڈیٹا تجزیات میں:

• تنخواہ کے پہلو: تجزیاتی ملازمتوں کی اوسط تنخواہ around 94،167 کے لگ بھگ ہے۔ ڈیٹا سائنٹسٹ کو تین سال چلانے کے لئے امریکہ میں بہترین ملازمت کا اعزاز دیا گیا ہے ، اس کی درمیانی تنخواہ $ 110،000 اور 4،524 ملازمت کی ابتدا ہے۔ ہندوستان میں تجزیہ کار پیشہ ور افراد کی شرح 10 لاکھ سے کم ہے جس میں تجزیہ کار پیشہ ور افراد کی شرح 15 لاکھ سے کم ہے۔ 17٪ 2016 میں اکیس٪ 2017 میں 22.3٪ 2018 میں
• ملازمت کے بہت بڑے مواقع: گوگل ، ایپل ، آئی بی ایم ، ایڈوب ، کوالکوم اور بہت سی کمپنیاں ، بگ ڈیٹا تجزیات پیشہ ور افراد کی خدمات حاصل کرتی ہیں۔

مہارت

بگ ڈیٹا تجزیات کے میدان میں اس کے کردار پر انحصار کرنا ضروری ہے۔

• بنیادی پروگرامنگ: کسی کو کم سے کم کچھ عمومی مقصد کی پروگرامنگ زبان جیسے جاوا اور ازگر کے بارے میں معلومات ہونی چاہ.۔
• اعداد و شمار اور مقدار کا تجزیہ: اعداد و شمار اور مقداری تجزیہ کے بارے میں خیال رکھنا مثالی ہے۔
• ڈیٹا سٹوریج: SQL اور NoSQL ڈیٹا بیس کا علم ضروری ہے۔
• ڈیٹا بصری شکل: بصیرت کو سمجھنے اور اس کو عملی طور پر لاگو کرنے کے ل the اعداد و شمار کو کس طرح تصور کرنا ہے یہ جاننا بہت ضروری ہے۔
• مخصوص کاروباری علم: کسی کو لازمی طور پر اس کاروبار سے آگاہ ہونا چاہئے جہاں وہ اپنے کاموں کو بہتر بنانے کے لئے تجزیات کا اطلاق کررہے ہیں۔
• کمپیوٹیشنل فریم ورک: کسی کو کم سے کم ایک یا دو ٹولز کے بارے میں معلوم ہونا چاہئے جو بگ ڈیٹا تجزیات کے ل required ضروری ہیں۔

اب جب آپ بگ ڈیٹا تجزیات کو جانتے ہیں تو ، چیک کریں ایڈوریکا کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد آن لائن سیکھنے والی کمپنی جس کی دنیا بھر میں 250،000 سے زیادہ مطمئن سیکھنے والوں کا نیٹ ورک موجود ہے۔ ایڈورکا بگ ڈیٹا ہاڈوپ سرٹیفیکیشن ٹریننگ کورس سیکھنے والوں کو ایچ ڈی ایف ایس ، سوت ، میپریڈوسیس ، پگ ، ہائوی ، ایچ بیس ، اوزئی ، فلایم اور سکوپ میں ماہر بننے میں مدد دیتا ہے جس کا استعمال خوردہ ، سوشل میڈیا ، ہوا بازی ، سیاحت ، فنانس ڈومین پر حقیقی وقت کے استعمال کے معاملات ہے۔

جاوا میں معدنیات سے متعلق کیسے کام کرتا ہے؟

ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائے کرم اس کا تذکرہ سیکشن میں ذکر کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔