বিগ ডেটা উদাহরণ এবং সংজ্ঞা

ইনফরমটেক ডিজিটাল » তথ্য বিশ্লেষণ » বিগ ডেটা উদাহরণ এবং সংজ্ঞা

বিগ ডেটা বলতে এমন একটি বিস্তৃত শব্দ বোঝায় যা এত বড় বা জটিল যে ঐতিহ্যবাহী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলি অপর্যাপ্ত। বিগ ডেটাতে যেকোনো ধরণের তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত উভয় ধরণের।

বিগ ডেটা উদাহরণ এবং সংজ্ঞা

বড় ডেটা সেট

বিগ ডেটা বলতে এমন একটি বিস্তৃত শব্দ বোঝায় যা এত বড় বা জটিল যে ঐতিহ্যবাহী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলি অপর্যাপ্ত। বিগ ডেটার পরিধি যেকোনো আকারের হতে পারে, টেরাবাইট থেকে পেটাবাইট (১ ট্রিলিয়ন বাইট) এবং তার বেশি। সাধারণভাবে, বৃহৎ তথ্যের পরিধিতে কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত উভয় ধরণের তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে।

বিগ ডেটা বলতে ইন্টারনেট, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অন্যান্য উৎস থেকে উৎপন্ন বিপুল পরিমাণ তথ্যকে বোঝায়। বিগ ডেটা বলতে এমন ডেটাসেটকে বোঝায়, যার আকার প্রচলিত রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) ব্যবহার করে সেগুলোকে কার্যকরভাবে ধারণ, সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে ঐতিহ্যবাহী ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট টুলগুলোর সক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায় ।

অনুমান করা হয় যে বিশ্বের ৯৮% তথ্য গত দুই বছরে তৈরি করা হয়েছে।

তথ্য দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে। প্রকৃতপক্ষে, অনুমান করা হয় যে বিশ্বের ৯৮% তথ্য গত দুই বছরে তৈরি করা হয়েছে। আর যদি তুমি ভাবছো বাকি ২% এর কি হয়েছে, তাহলে আমরা সেটাও জানি না।

এই দ্রুত বর্ধনশীলতার সাথে আমরা কীভাবে মানিয়ে নিতে পারি? এর জন্য আমাদের একটি নতুন ডেটা স্টোরেজ মডেল প্রয়োজন , যা আমাদের সমস্ত তথ্য সংরক্ষণ করতে এবং পরে তা দিয়ে কী করব (কিংবা করব না) তা ঠিক করতে সাহায্য করবে।

এই কারণেই বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠান একেবারে গোড়া থেকে নিজস্ব পরিকাঠামো তৈরি করা অথবা ওরাকল ডিবিএমএস বা মাইক্রোসফট এসকিউএল সার্ভার ডিবিএমএস-এর মতো প্রচলিত রিলেশনাল ডেটাবেস ব্যবহার করার পরিবর্তে অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস (AWS), গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) বা মাইক্রোসফট অ্যাজুর-এর মতো ক্লাউড স্টোরেজ পরিষেবা ব্যবহার করছে ; কারণ ওইসব ডেটাবেসে থাকা গিগাবাইটের পর গিগাবাইট ডিজিটাল সম্পদ সংরক্ষণ করে রাখার জন্য প্রতি বছর ব্যয়বহুল লাইসেন্সের মূল্য পরিশোধ করতে হয়।

বিগ ডেটার চারটি বনাম

বৃহৎ তথ্যের চারটি বনাম হল আয়তন, বৈচিত্র্য, বেগ এবং সত্যতা।

ভলিউম বলতে আপনার কোম্পানি যে পরিমাণ ডেটা প্রসেস করে, তাকে বোঝায়। ভ্যারাইটি বলতে এর সমস্ত প্রকারকে বোঝায়: স্ট্রাকচার্ড (যেমন স্প্রেডশিট) এবং আনস্ট্রাকচার্ড (যেমন ছবি)। ভেলোসিটি বলতে সময়ের সাথে সাথে তথ্য কত দ্রুত পরিবর্তিত হয়, তাকে বোঝায়: যদি কোনো অনলাইন স্টোরের বিক্রির পরিসংখ্যান প্রায় প্রতি ঘণ্টায় পরিবর্তিত হয়, তবে আপনার এমন একটি সিস্টেম প্রয়োজন যা সেই পরিবর্তনগুলো যথেষ্ট দ্রুততার সাথে সামাল দিতে পারে, যাতে সেগুলো ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত না করে।

অবশেষে, সত্যতা আছে, অর্থাৎ নির্ভুলতা: তথ্য কতটা নির্ভরযোগ্য? যদি এটি কোনও বহিরাগত উৎস থেকে আসে, যেমন টুইটার বা ফেসবুকের মতো সামাজিক নেটওয়ার্ক, যেখানে যে কেউ যেকোনো সময় পূর্ব যাচাই ছাড়াই যেকোনো কিছু পোস্ট করতে পারে, তাহলে এটি ততটা নির্ভরযোগ্য নাও হতে পারে।

কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত তথ্য।

বিগ ডেটাতে যেকোনো ধরণের তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত উভয় ধরণের।

স্ট্রাকচার্ড ডেটার উদাহরণ: সামাজিক নিরাপত্তা নম্বর, ক্রেডিট কার্ড নম্বর এবং ফোন নম্বর।

অসংগঠিত ডেটার উদাহরণ: ওয়েব পেজ, ইমেল, টুইট এবং অন্যান্য সোশ্যাল মিডিয়া কন্টেন্ট।

মানব জিনোম বিশ্লেষণ করতে এবং রোগের জেনেটিক মার্কার খুঁজে বের করতে বিগ ডেটা প্রযুক্তি ব্যবহার করা যেতে পারে।

বিগ ডেটা প্রযুক্তি ব্যবহার করে মানব জিনোম বিশ্লেষণ করা যায় এবং রোগের জিনগত চিহ্ন খুঁজে বের করা যায়। ডিএনএ সিকোয়েন্সিং হলো বিগ ডেটা প্রযুক্তির একটি উদাহরণ , যা ২০০০-এর দশকের গোড়ার দিকে এর সূচনা থেকেই চিকিৎসা গবেষণায় ব্যবহৃত হয়ে আসছে। স্বতন্ত্র জিন এবং তাদের বৈচিত্র্য শনাক্ত করার মাধ্যমে গবেষকরা ক্যান্সার বা ডায়াবেটিসের মতো রোগের জন্য দায়ী জিনগত কারণগুলো সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত করতে পারেন।

জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিজ (GWAS) মাইক্রোঅ্যারে নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে যা বিজ্ঞানীদের জিনের প্রকাশের স্তরের নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি অনুসন্ধান করে একসাথে হাজার হাজার নমুনা বিশ্লেষণ করতে দেয়। এই প্রক্রিয়াটি তাদের আলঝাইমার বা সিজোফ্রেনিয়ার মতো রোগের সাথে সম্পর্কিত জেনেটিক রূপগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে; তবে, বেশিরভাগ GWAS ফলাফল মূলত অনিশ্চিত থাকে কারণ এগুলি ছোট নমুনা আকারের উপর ভিত্তি করে (অনেক ক্ষেত্রে, 100 জনেরও কম)।

এই গবেষণায় অংশগ্রহণকারী মানুষের সংখ্যা বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, এবং বিশেষ করে যদি সেই অংশগ্রহণকারীরা অতিরিক্ত পরীক্ষার জন্য সম্মত হন, তাহলে আমাদের নির্ভুলতার হার বৃদ্ধির পাশাপাশি জীবনের পরবর্তী পর্যায়ে উন্নয়নমূলক পর্যায়ে নির্দিষ্ট পরিবেশগত কারণগুলি কীভাবে আমাদের জিনের সাথে যোগাযোগ করে সে সম্পর্কে আরও বেশি বোঝার আশা করা উচিত।

বিগ ডেটার ব্যবহার

আজ বিগ ডেটার অনেক ব্যবহার রয়েছে যা আমাদের জীবনযাত্রা এবং কাজ করার ধরণ পরিবর্তন করছে।

বিগ ডেটা স্বাস্থ্যসেবা, গ্রাহক পরিষেবা এবং শিক্ষার উন্নতিতে ব্যবহার করা যেতে পারে । এটি জননিরাপত্তা সংস্থাগুলোকে তাদের সম্প্রদায়কে আরও ভালোভাবে রক্ষা করতে এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া উন্নত করার মাধ্যমে ব্যবসাগুলোকে নতুন সুযোগ কাজে লাগাতেও সাহায্য করতে পারে।

স্বাস্থ্যসেবা : ডাক্তার এবং নার্সরা চিকিৎসার সিদ্ধান্ত নিতে রোগীর রেকর্ড ব্যবহার করেন, কিন্তু প্রতিটি রোগী সম্পর্কে এত বেশি তথ্য উপলব্ধ থাকায়, প্রয়োজনের সময় প্রয়োজনীয় তথ্য খুঁজে পাওয়া কঠিন হয়ে পড়ে। বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স টুলের সাহায্যে, ডাক্তাররা তাদের রোগীদের চিকিৎসার ইতিহাস সম্পর্কে আগের চেয়ে অনেক বেশি তথ্য পাবেন, যার মধ্যে এই তথ্যও অন্তর্ভুক্ত থাকবে যে কোনো ওষুধ কোনো বিরূপ প্রতিক্রিয়া সৃষ্টি করেছে কিনা বা এমন অন্য কোনো ওষুধ আছে কিনা যা একে অপরের সাথে নেতিবাচকভাবে প্রতিক্রিয়া করতে পারে (যেমন রক্তচাপের ওষুধ)। এটি জীবন বাঁচাতে পারে, কারণ ডাক্তাররা পূর্ব অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে তাৎক্ষণিকভাবে জানতে পারবেন কোন চিকিৎসা সবচেয়ে ভালো কাজ করবে, এবং কোনো একটি যথেষ্ট ভালো কাজ না করা পর্যন্ত বিভিন্ন সংমিশ্রণ চেষ্টা করে সময় নষ্ট করার প্রয়োজন হবে না।

আজকাল বিগ ডেটার অনেক ব্যবহার রয়েছে যা আপনি হয়তো বুঝতে পারবেন না।

মানুষের আচরণ বিশ্লেষণের জন্য বিগ ডেটা বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহার করে মানুষ কীভাবে তাদের মোবাইল ডিভাইস ব্যবহার করে, কীভাবে তারা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে, এমনকি কীভাবে তারা তাদের অর্থ ব্যয় করে তা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

এখানে বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের কিছু উদাহরণ দেওয়া হল:

• আপনার চারপাশের জগতে এমন কী ঘটছে যা আপনি জানেন না (উদাহরণস্বরূপ, ফ্যাশন বা প্রযুক্তির প্রবণতা) তা খুঁজে বের করার জন্য সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ করুন।
• শহরগুলিতে ট্র্যাফিক পর্যবেক্ষণের জন্য সেন্সর এবং ক্যামেরা ব্যবহার করা, যাতে সরকারগুলি জনসাধারণের কাজের আরও ভাল পরিকল্পনা করতে পারে বা গণপরিবহন উন্নত করতে পারে।

উপসংহার

বিগ ডেটা শব্দটি এমন একটি শব্দ যা আমরা আমাদের দৈনন্দিন জীবনে যে বিপুল পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যবহার করতে পারি তা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এই তথ্য বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন রোগের জেনেটিক মার্কার খুঁজে বের করা অথবা মানুষের জিনোম কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে বোঝার জন্য বিশ্লেষণ করা। এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এই প্রযুক্তির সাথে সম্পর্কিত নেতিবাচক পরিণতিও রয়েছে, যেমন আপনার ব্যক্তিগত তথ্যে অ্যাক্সেস আছে এমন লোকেদের গোপনীয়তা সম্পর্কে উদ্বেগ।