بڑے ڈیٹا 3 ویز - مواقع اور ماڈلز

اصطلاح `ڈیٹا` ہمارے لئے نیا نہیں ہے. جب آپ انفارمیشن ٹیکنالوجی اور کمپیوٹرز کا انتخاب کرتے ہیں تو یہ بنیادی چیزوں میں سے ایک ہے. اگر آپ یاد کر سکتے ہیں، ڈیٹا کو معلومات کے خام شکل سمجھا جاتا ہے. اگرچہ پہلے سے ہی ایک دہائی کے لئے، اصطلاح بڑی ڈیٹا ان دنوں ایک بوج ہے. اصطلاح کے طور پر، بوجھ، اور لوڈ کے اعداد و شمار سے ظاہر ہوتا ہے، بڑے ڈیٹا ہے اور ضروری معلومات کو خریدنے کے لئے مختلف طریقوں اور آلات کے استعمال سے مختلف طریقے سے عملدرآمد کیا جا سکتا ہے. یہ مضمون بڑی ڈیٹا کے تصورات کے بارے میں بات چیت کرتا ہے، ڈیٹا سٹوریج کے میدان میں ایک پائیجر ڈوم لینے نے کہا ہے کہ 3 وی کا استعمال کرتے ہوئے، جو انفومیشنزکس (انفارمیشن انڈسٹری) کے میدان کو شروع کیا جاتا ہے سمجھا جاتا ہے.

آپ آگے بڑھنے سے پہلے، شاید آپ کو بنیادی مضامین کے بڑے اعداد و شمار اور بڑے اعداد و شمار کے استعمال پر اپنے مضامین کو پڑھنا چاہتے ہیں جوہر کو سمجھنا. وہ بڑے ڈیٹا تصورات کے مزید وضاحت کے لئے اس پوسٹ کو شامل کرسکتے ہیں.

بڑے ڈیٹا 3 بم

ڈیٹا، اس کے بڑے فارم میں، مختلف وسائل کے ذریعہ جمع کردہ مختلف ڈیٹا بیس میں مناسب طریقے سے درج کی گئی تھی اور کچھ وقت کے بعد ڈمپ کیا گیا تھا. جب تصور سامنے آتا ہے کہ زیادہ اعداد و شمار، یہ معلوم کرنا آسان ہے کہ مختلف اور متعلقہ معلومات - دائیں اوزار کا استعمال کرتے ہوئے، کمپنیوں نے طویل عرصے تک ڈیٹا ذخیرہ کرنا شروع کر دیا. یہ نئے سٹوریج کے آلات کو شامل کرنے یا اعداد و شمار کو خریدنے کے لئے کچھ بھی شکل میں اعداد و شمار کو ذخیرہ کرنے کے لئے بادل کا استعمال کرتے ہوئے ہے: اس دستاویزات، اسپریڈ شیٹس، ڈیٹا بیسس، اور ایچ ٹی ایم ایل، وغیرہ. اس کے بعد بھاری مقدار کی پروسیسنگ کے قابل کرنے کے قابل ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے مناسب فارمیٹس کا اہتمام کیا جاتا ہے. ڈیٹا.

نوٹ: بڑے ڈیٹا کا گنجائش اس ڈیٹا تک محدود نہیں ہے جو آپ اپنے احاطہ اور کلاؤڈ میں جمع اور ذخیرہ کرتے ہیں. اس میں دیگر دیگر ذرائع سے ڈیٹا شامل ہوسکتا ہے، لیکن عوامی ڈومین میں اشیاء تک محدود نہیں.

بڑے ڈیٹا کا 3D ماڈل مندرجہ ذیل V کی بنیاد پر ہے:

1. حجم: ڈیٹا اسٹوریج کے انتظام سے مراد ہے
2. رفتار: ڈیٹا پروسیسنگ کی رفتار سے اشارہ کرتا ہے
3. مختلف قسم: مختلف، بظاہر مطابقت رکھتا ڈیٹا سیٹ

درج ذیل پیراگراف نے تفصیلات میں ہر طول و عرض (ہر وی) کے بارے میں بات کرکے بگ ڈیٹا ماڈلنگ کی وضاحت کی.

A] بڑے اعداد و شمار کا حجم

بگ ڈیٹا کے بارے میں بات چیت، خام معلومات کا ایک بڑا مجموعہ کے طور پر کسی کو حجم سمجھ سکتا ہے. اگرچہ یہ سچ ہے، یہ اعداد و شمار کے اسٹوریج کے اخراجات کے بارے میں بھی ہے. اہم ڈیٹا احاطے پر بادل پر ذخیرہ کیا جا سکتا ہے، بعد میں لچکدار اختیار ہوتا ہے. لیکن کیا آپ کو سب کچھ اور ہر چیز کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت ہے؟

میٹا گروہ کے ذریعہ جاری کردہ واٹایپرپپ کے مطابق، اعداد و شمار میں اضافہ کے حجم میں، اعداد و شمار کے حصوں کو غیر ضروری طور پر شروع کرنا شروع ہوتا ہے. اس کے علاوہ، یہ بتاتا ہے کہ صرف اعداد و شمار کا حجم برقرار رکھا جانا چاہئے جس کے کاروبار کو استعمال کرنا ہے. دوسرے اعداد و شمار کو مسترد کیا جاسکتا ہے یا اگر کاروباری اداروں کو "لازمی طور پر غیر اہم اعداد و شمار" جانے کی اجازت نہیں دی جا سکتی ہے، تو وہ غیر استعمال شدہ کمپیوٹر کے آلات پر اور ٹیپ پر بھی ڈمپ کیے جاسکتے ہیں تاکہ کاروباری اداروں کو اس طرح کے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لئے ادائیگی نہيں کی جاسکے.

میں "ممکنہ طور پر غیر معمولی اعداد و شمار" کا استعمال کرتا ہوں کیونکہ میں یہ بھی سمجھتا ہوں کہ مستقبل میں کسی بھی قسم کے کاروبار کی طرف سے کسی بھی قسم کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوسکتی ہے - جلد یا بعد میں - اور اس طرح آپ کو معلوم ہے کہ ڈیٹا ہے بے شک غیر اہم. ذاتی طور پر، میں نے یسٹریئرز اور کبھی کبھی ڈی وی ڈی پر ہارڈ ڈرائیو پر پرانا ڈیٹا ڈمپ دیا. اہم کمپیوٹرز اور کلاؤڈ اسٹوریج میں ایسے اعداد و شمار شامل ہیں جن میں میں اہم ہو اور جانتا ہوں کہ میں استعمال کروں گا. اس اعداد و شمار میں بھی، استعمال میں ایک بار قسم کا ڈیٹا ہے جو کچھ سال کے بعد ایک پرانے ایچ ڈی ڈی پر ختم ہوسکتا ہے. اوپر کی مثال صرف آپ کی سمجھ کے لئے ہے. یہ بڑے اعداد و شمار کی تفصیل سے مطابقت نہیں رکھتا ہے کیونکہ کاروباری کاروباری اداروں کو بڑے اعداد و شمار کے مقابلے میں بہت کم ہے.

B ] بڑے ڈیٹا میں رفتار

پروسیسنگ ڈیٹا کی رفتار ایک اہم عنصر ہے. بگ ڈیٹا کے تصورات کے بارے میں بات کرتے وقت. بہت سے ویب سائٹس ہیں، خاص طور پر ای کامرس. گوگل نے پہلے سے ہی تسلیم کیا تھا کہ رفتار کی درجہ بندی بہتر بنانے کے لئے ضروری ہے. دریں اثناء کے علاوہ، رفتار بھی صارفین کے لئے آرام دہ اور پرسکون فراہم کرتے ہیں جبکہ وہ خریداری کرتے ہیں. اسی طرح ڈیٹا کی دیگر معلومات کے لئے عملدرآمد کیا جاتا ہے.

رفتار کے بارے میں بات کرتے ہوئے، یہ جاننا ضروری ہے کہ یہ صرف اعلی بینڈوڈتھ سے باہر ہے. یہ مختلف تحلیل کے اوزار کے ساتھ آسانی سے قابل استعمال ڈیٹا جوڑتا ہے. آسانی سے قابل استعمال ڈیٹا کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا کے ڈھانچے کو بنانے کے لئے کچھ ہوم ورک کام کرنا آسان ہے. اگلے طول و عرض - مختلف قسم، اس پر مزید روشنی پھیل جاتی ہے.

سی] مختلف قسم کے اعداد و شمار

جب بوجھ اور ڈیٹا کا بوجھ موجود ہے تو، ان کو منظم کرنے کے لئے یہ ضروری ہوتا ہے کہ تجزیہ کے اوزار آسانی سے عمل کرسکیں. ڈیٹا. اعداد و شمار کو منظم کرنے کے لئے آلات بھی ہیں. ذخیرہ کرنے کے بعد، اعداد و شمار غیر معقول اور کسی بھی شکل کی جا سکتی ہے. یہ آپ کو معلوم ہے کہ آپ کے ساتھ دوسرے اعداد و شمار کے ساتھ کیا تعلق ہے. ایک بار جب آپ رشتہ کا پتہ لگاتے ہیں تو آپ مناسب اوزار اٹھا سکتے ہیں اور ڈیٹا کو مطلوبہ شکل میں ترتیب دیں اور ترتیب کردہ ترتیب کے لۓ تبدیل کرسکتے ہیں.

خلاصہ

دوسرے الفاظ میں، بگ ڈیٹا کے 3D ماڈل تین طول و عرض پر مبنی ہے: قابل ڈیٹا آپ کے پاس ہے ڈیٹا کا مناسب ٹیگنگ؛ اور تیزی سے پروسیسنگ. اگر یہ تین کی پرواہ کی جاتی ہیں تو، آپ کے اعداد و شمار کو جو کچھ بھی آپ چاہتے ہیں اس کے بارے میں آسانی سے عملدرآمد یا تجزیہ کیا جا سکتا ہے.

اوپر مندرجہ ذیل تصورات اور بڑے ڈیٹا کے 3D ماڈل کی وضاحت کرتا ہے. اگر آپ تصور میں نئے ہیں تو دوسری پارٹ میں منسلک آرٹیکل اضافی معاونت ثابت کرے گی.

اگر آپ کچھ بھی شامل کرنا چاہتے ہیں، تو براہ کرم تبصرہ کریں.