What is Big data, type of Big Data , use Of big Data.pptx

What is Big data, type of Big Data , use Of big Data

1. Big Data The Unique Computers

2. What is Big Data? English: Big Data refers to extremely large and complex datasets that cannot be handled, processed, or analyzed using traditional data processing tools. It includes structured, semi-structured, and unstructured data coming from multiple sources such as social media, sensors, online transactions, and more. Big Data requires advanced tools like Hadoop, Spark, and AI-based analytics for meaningful insights. Hindi: बिग डेटा का मतलब होता है बहुत बड़ी और जटिल डेटा की मात्रा, जिसे पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग टूल्स से संभालना, प्रोसेस करना या विश्लेषण करना संभव नहीं होता। इसमें संगठित ( structured), अर्ध-संगठित ( semi-structured), और असंगठित ( unstructured) डेटा शामिल होता है जो सोशल मीडिया, सेंसर, ऑनलाइन ट्रांजेक्शन आदि जैसे विभिन्न स्रोतों से आता है। इस डेटा का विश्लेषण करने के लिए Hadoop, Spark और AI जैसे एडवांस टूल्स की जरूरत होती है।

3. The Rise of Bytes English: In the digital era, data is being generated at an unprecedented rate. The journey began with kilobytes, megabytes, and gigabytes, and has now reached terabytes, petabytes, exabytes , and even zettabytes. This exponential rise in data is due to the increase in internet users, digital devices, IoT , social media platforms, and multimedia content. As data volume rises, traditional data processing methods are becoming insufficient. Hindi: डिजिटल युग में डेटा अभूतपूर्व गति से उत्पन्न हो रहा है। यह यात्रा किलोबाइट्स, मेगाबाइट्स, और गीगाबाइट्स से शुरू हुई थी और अब टेराबाइट्स, पेटाबाइट्स, एक्साबाइट्स और ज़ेट्टाबाइट्स तक पहुँच चुकी है। यह डेटा वृद्धि इंटरनेट उपयोगकर्ताओं, डिजिटल डिवाइसों, IoT , सोशल मीडिया और मल्टीमीडिया सामग्री के बढ़ने के कारण हो रही है। डेटा की इतनी मात्रा पारंपरिक प्रोसेसिंग तरीकों के लिए चुनौती बन चुकी है।

4. Types of Data English: Data is classified into three main types: Structured Data – Easily organized in tables (e.g., databases, spreadsheets). Unstructured Data – No predefined format (e.g., videos, images, social media posts). Semi-structured Data – Combination of both (e.g., JSON , XML files). Hindi: डेटा को मुख्य रूप से तीन प्रकारों में बाँटा गया है: संगठित डेटा ( Structured Data) – जिसे तालिकाओं में आसानी से व्यवस्थित किया जा सकता है (जैसे डेटाबेस, स्प्रेडशीट)। असंगठित डेटा ( Unstructured Data) – जिसका कोई निश्चित प्रारूप नहीं होता (जैसे वीडियो, छवियाँ, सोशल मीडिया पोस्ट)। आधा-संगठित डेटा ( Semi-structured Data) – दोनों का मिश्रण (जैसे JSON , XML फाइलें)।

5. Digital Universe Study by IDC-EMC English: IDC-EMC’s Digital Universe Study revealed that the global data volume is doubling every two years. In 2010, the digital universe was around 1.2 zettabytes. It predicted exponential growth, reaching over 40 zettabytes by 2020. This study highlighted the need for efficient storage, analysis, and management of such massive data. Hindi: IDC-EMC की डिजिटल यूनिवर्स स्टडी के अनुसार वैश्विक डेटा की मात्रा हर दो वर्षों में दोगुनी हो रही है। 2010 में डिजिटल यूनिवर्स लगभग 1.2 ज़ेट्टाबाइट्स था। यह अध्ययन अनुमान लगाता है कि 2020 तक यह 40 ज़ेट्टाबाइट्स से अधिक हो जाएगा। इस अध्ययन ने बड़े पैमाने पर डेटा को संग्रहीत, विश्लेषित और प्रबंधित करने की आवश्यकता को उजागर किया।

6. What is Big Data & its Sources English: Big Data refers to extremely large datasets that cannot be processed using traditional data tools. It includes data from diverse sources like: Social media platforms Sensor data from IoT devices Web logs Financial transactions Healthcare records These datasets require advanced analytics tools like Hadoop and Spark for analysis. Hindi: बिग डेटा बहुत बड़ी डेटा मात्रा को कहा जाता है जिसे पारंपरिक डेटा टूल्स से प्रोसेस नहीं किया जा सकता। इसके स्रोतों में शामिल हैं: सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स IoT डिवाइसों से प्राप्त सेंसर डेटा वेब लॉग्स वित्तीय लेनदेन स्वास्थ्य संबंधी रिकॉर्ड्स इन डेटा सेट्स के विश्लेषण के लिए Hadoop, Spark जैसे उन्नत टूल्स की आवश्यकता होती है।

7. Big Data Sources English: Big Data is generated from a wide variety of sources: Social Media: Facebook, Twitter, Instagram generate billions of posts, likes, and shares daily. IoT Devices: Sensors in smart homes, vehicles, and cities generate real-time data. Business Transactions: Online shopping, banking, and financial services produce vast transactional data. Healthcare: Medical records, lab results, wearables generate health-related data. Multimedia: Videos, images, and audio files from YouTube, Netflix, etc. Web Logs & Clickstreams: Data from user activities on websites and apps. Hindi: बिग डेटा विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न होता है: सोशल मीडिया: फेसबुक, ट्विटर, इंस्टाग्राम पर रोज़ाना अरबों पोस्ट, लाइक और शेयर होते हैं। IoT डिवाइस: स्मार्ट होम, वाहन और शहरों में लगे सेंसर रीयल टाइम डेटा जनरेट करते हैं। व्यवसायिक लेनदेन: ऑनलाइन शॉपिंग, बैंकिंग और वित्तीय सेवाएं बहुत सारा ट्रांजैक्शनल डेटा उत्पन्न करती हैं। हेल्थकेयर: मेडिकल रिकॉर्ड, लैब रिपोर्ट, और वियरेबल डिवाइस स्वास्थ्य संबंधी डेटा जनरेट करते हैं। मल्टीमीडिया: यूट्यूब, नेटफ्लिक्स आदि से वीडियो, इमेज और ऑडियो फाइल्स। वेब लॉग और क्लिकस्ट्रीम: वेबसाइट और ऐप पर उपयोगकर्ताओं की गतिविधियों से डेटा।

8. A Peek into Quantum of Data Generated by Facebook English: Facebook is a leading example of Big Data generation: 500,000 comments posted every minute 4 million likes per minute Over 300 million photos uploaded daily This vast data is analyzed to improve user experience, deliver targeted ads, and predict user behavior . Hindi: फेसबुक बिग डेटा उत्पादन का एक प्रमुख उदाहरण है: हर मिनट 5 लाख कमेंट पोस्ट किए जाते हैं हर मिनट 40 लाख लाइक्स होते हैं हर दिन 30 करोड़ से अधिक फोटो अपलोड होती हैं इस डेटा का विश्लेषण उपयोगकर्ता अनुभव सुधारने, टार्गेटेड विज्ञापन दिखाने और उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी करने में किया जाता है।

9. Why Did Big Data Suddenly Become So Prominent English: Big Data became prominent due to: Massive increase in internet-connected devices Growth of social media and digital platforms Affordable data storage and computing power Need for real-time decision making Advancement in data analytics tools like Hadoop, Spark, etc. These factors enabled organizations to harness data as a valuable asset. Hindi: बिग डेटा अचानक से प्रमुख क्यों बना: इंटरनेट से जुड़े डिवाइसों की भारी वृद्धि सोशल मीडिया और डिजिटल प्लेटफार्म का विकास किफायती डेटा स्टोरेज और कंप्यूटिंग पावर रीयल टाइम निर्णय लेने की आवश्यकता Hadoop, Spark जैसे डेटा विश्लेषण टूल्स का विकास इन कारणों से संगठन डेटा को एक मूल्यवान संसाधन के रूप में उपयोग करने लगे।

10. Characteristics of Big Data – 3 V’s is now 6 V’s English: Initially, Big Data was defined by 3 V’s : Volume – Massive data quantity Velocity – Speed of data generation Variety – Different data formats Now, 3 more V’s have been added: Veracity – Accuracy and trustworthiness of data Value – Business value that data provides Variability – Inconsistency in data flow Hindi: शुरुआत में बिग डेटा को 3 V's से परिभाषित किया गया था: वॉल्यूम ( Volume) – डेटा की विशाल मात्रा वेलोसिटी ( Velocity) – डेटा बनने की गति वैरायटी ( Variety) – विभिन्न प्रकार के डेटा प्रारूप अब इसमें 3 और V’s जोड़े गए हैं: वेरासिटी ( Veracity) – डेटा की सटीकता और विश्वसनीयता वैल्यू ( Value) – डेटा से मिलने वाला व्यावसायिक लाभ वेरीएबिलिटी ( Variability) – डेटा प्रवाह में अस्थिरता

11. Various Use Cases for Big Data ( Part1 ) English: Big Data is used across various sectors: Retail: Personalized recommendations (like Amazon) Healthcare: Disease prediction, patient monitoring Banking: Fraud detection, credit scoring Manufacturing: Predictive maintenance, quality control Education: Student performance tracking, adaptive learning Hindi: बिग डेटा का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है: रिटेल: व्यक्तिगत सुझाव (जैसे Amazon पर) हेल्थकेयर: बीमारी की भविष्यवाणी, मरीज की निगरानी बैंकिंग: धोखाधड़ी की पहचान, क्रेडिट स्कोरिंग मैन्युफैक्चरिंग: पूर्वानुमानित रखरखाव, गुणवत्ता नियंत्रण शिक्षा: छात्र प्रदर्शन की निगरानी, अनुकूलन शिक्षण

12. Various Use Cases for Big Data ( Part1 )

13. Various Use Cases for Big Data ( Part2 ) English: Additional use cases: Transportation: Route optimization, traffic predictions Social Media: Sentiment analysis, user behavior tracking Energy Sector: Smart grids, consumption forecasting Agriculture: Crop monitoring, weather forecasting Government: Policy-making, crime analysis Hindi: अतिरिक्त उपयोग: परिवहन: मार्ग अनुकूलन, ट्रैफिक की भविष्यवाणी सोशल मीडिया: भावना विश्लेषण, उपयोगकर्ता व्यवहार ऊर्जा क्षेत्र: स्मार्ट ग्रिड, खपत पूर्वानुमान कृषि: फसल की निगरानी, मौसम पूर्वानुमान सरकार: नीतिगत निर्णय, अपराध विश्लेषण

14. Challenges of Big Data English: Key challenges include: Data privacy and security Storing large and varied data Ensuring data quality and accuracy Integration of multiple data sources Real-time data processing Lack of skilled professionals Hindi: प्रमुख चुनौतियाँ: डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा बड़ी और विविध डेटा मात्रा का भंडारण डेटा की गुणवत्ता और सटीकता सुनिश्चित करना विभिन्न डेटा स्रोतों का एकीकरण रीयल टाइम डेटा प्रोसेसिंग कुशल पेशेवरों की कमी

15. Summary English: Big Data has transformed the way organizations operate. With massive volumes, high speed, and diverse data types, Big Data offers new opportunities and insights. However, it comes with challenges like privacy, security, and storage. Leveraging Big Data effectively can drive innovation, efficiency, and competitive advantage. Hindi: बिग डेटा ने संगठनों के कार्य करने के तरीके को बदल दिया है। इसकी विशाल मात्रा, उच्च गति और विविधता नई संभावनाएँ और अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करती है। लेकिन इसमें गोपनीयता, सुरक्षा और स्टोरेज जैसी चुनौतियाँ भी हैं। बिग डेटा का प्रभावी उपयोग नवाचार, दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त दिला सकता है।