कंप्यूटर इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी जर्नल

रियल-टाइम बिग डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोग

जोचन ब्लोम

पीढ़ी में वृद्धि ने सूचना के अतिप्रवाह को जन्म दिया है, जिसके लिए अधिक परिष्कृत सांख्यिकी भंडारण प्रणालियों की आवश्यकता है। क्षेत्र अन्वेषण से तथ्यों के स्वचालित अधिग्रहण के माध्यम से प्रिंटिंग प्रेस के आविष्कार से तकनीकी विशेषताओं ने सांख्यिकी विस्फोट को बढ़ावा दिया है। तथ्यों के गोदामों की लगातार बढ़ती संख्या, प्रत्येक कठिन-पुनरुत्पादन जानकारी और चुंबकीय टेप, ने किसी न किसी तरह से रिकॉर्ड की सीमा को संघनित करते हुए इसकी सामग्री को बनाए रखने की आवश्यकता को प्रमाणित किया। सांख्यिकी विस्फोट से परे सांख्यिकी की वृद्धि को दबाने की आवश्यकता महत्वपूर्ण हो गई और तथ्यों की इस वृद्धि का वर्णन करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन पर सम्मेलन के मुकदमों में पहली बार बड़े डेटा शब्द का इस्तेमाल किया गया। इस प्रणाली में, आउट-ऑफ-मिडिल विज़ुअलाइज़ेशन का एक समाधान प्रस्तावित किया गया है जब एक अविवाहित डेटा सेट जिसे हम विज़ुअलाइज़ करना चाहते हैं वह सबसे पहले स्मरण की क्षमता से बड़ा है और रिमोट-आउट ऑफ़ मिडल विज़ुअलाइज़ेशन जबकि एक एकल तथ्य सेट पास की स्मृति और डिस्क की क्षमता से बड़ा है। सांख्यिकी की मात्रा बढ़ाने में कई कारक योगदान देते हैं। रिकॉर्ड एक मूर्त उपयोगी संसाधन बन रहे हैं और उन्हें त्यागा नहीं जा रहा है। परिणामस्वरूप, समय के साथ संग्रहीत लेन-देन-आधारित रिकॉर्ड, सोशल मीडिया से आने वाली असंरचित जानकारी, सेंसर और सिस्टम से डिवाइस रिकॉर्ड तक एकत्रित होने से सांख्यिकी की बढ़ती सीमा में योगदान मिलता है जिसे ऑनलाइन गैरेज पर अतिरिक्त खरीदारी के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है। टियरड गैरेज सिस्टम को लागू करने, रिकॉर्ड नियंत्रण को आउटसोर्स करने, सूचना स्रोतों की प्रोफाइलिंग जैसी विभिन्न रणनीतियों का पालन किया जा रहा है। अतीत में तथ्यों का भंडारण मुख्य समस्या बन गया, हालाँकि गैरेज खर्च को कम करने के साथ अन्य मुद्दे सामने आते हैं जैसे कि बड़े पैमाने पर डेटा वॉल्यूम के भीतर प्रासंगिकता कैसे निर्धारित करें और प्रासंगिक तथ्यों से लागत बनाने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करें।