آج کے دور میں بے شمار سوشل ایپس تیار کی جا رہی ہیں جس کے نتیجے میں ڈیٹا میں ہر روز بڑے پیمانے پر اضافہ ہو رہا ہے۔ اور جب ہم Social Media Platforms کی بات کرتے ہیں تو لاکھوں صارفین روزانہ کی بنیاد پر جڑتے ہیں۔ جب بھی صارفین سوشل میڈیا پلیٹ فارم یا کوئی دوسری ویب سائٹ استعمال کرتے ہیں تو معلومات شیئر کی جاتی ہیں. اب سوال یہ ہے کہ ڈیٹا کی اتنی بڑی مقدار کو کس طرح سے سمبھالا جاتا ہے؟ اور ڈیٹا کو کس ٹول کی مدد سے پروسیس اور سٹور کیا جاتا ہے؟ ان جیسے سوالوں کا ہمیں جو یک لفظی جواب ملتا ہے، وہ Big Data ہی ہے۔
آج کے اس آرٹیکل میں ہم دیکھیں گے کہ Big Data کیا ہے، اس کی آج کے دور میں کیا اہمیت ہے، اور اس کے لیے کون کونسے ٹولز کا استعمال کیا جاتا ہے۔
بِگ ڈیٹا کیا ہے؟
پہلی دفعہ یہ لفظ سننے پر ہم سب کے ذہنوں میں یہی سوال آیا ہو گا
"?What is Big Data”
نام سے ہی ظاہر ہے، بِگ ڈیٹا ایک ایسی اصطلاح ہے جو کہ ڈیٹا کی بہت بڑی تعداد کو ظاہر کرتی ہے۔ اس میں دونوں طرح کا ڈیٹا شامل ہے، structured اور unstructured۔ جو روزانہ کی بنیاد پر کاروبار کو متاثر کرتی ہے۔ لیکن اہم چیز ڈیٹا کی تعداد نہیں ہے۔ اہم یہ ہے کہ کوئی بھی آرگنائزیشن اس ڈیٹا کے ساتھ کیا کرتی ہے اور اس کو کس طرح استعمال کرتی ہے۔ اس کی مدد سے مستقبل میں فیصلوں کے لیے بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے جو بہتر فیصلوں اور سٹریٹجک کاروباری چالوں کا باعث بنتے ہیں۔
کیا آپ اب بھی نہیں سمجھ سکے کہ Big Data کیا ہے؟ آئی ٹی انڈسٹری، بِگ ڈیٹا کیا ہے اور کیا نہیں ہے، اس کا اندازہ لگانے کی کوشش میں، بگ ڈیٹا کے Vs کے نام سے جانے والے concept کا استعمال کرتا ہے۔ یہ تصور ڈیٹا کے حوالے سے پیش کیا جاتا ہے جس سے اس بات کا تعین ہوتا ہے کہ کسی ڈیٹا کو Big Data کہا جا سکتا ہے یا نہیں۔ بنیادی طور پر تین طرح کے Vs کا استعمال ہوتا ہے جو کہ یہ ہیں:
- Volume: ڈیٹا کی مقدار بہت زیادہ ہے۔ ذرائع کے مطابق ہر روز 2.3 ٹریلین گیگا بائٹس نیا ڈیٹا بنایا جا رہا ہے۔
- Velocity: ڈیٹا اور پروسیسنگ کی رفتار (قریب یا حقیقی وقت کے نتائج پیدا کرنے کے لیے اسٹریمنگ ڈیٹا کا تجزیہ)۔
- Variety: یہ V ڈیٹا کی مختلف اقسام کو ظاہر کرتا ہے یعنی منظم ڈیٹا اور غیر منظم ڈیٹا۔
بڑے ڈیٹا کا تصور برسوں سے موجود ہے۔ زیادہ تر آرگنائزیشنز اب سمجھتی ہیں کہ اگر وہ اپنے کاروبار میں آنے والے تمام ڈیٹا کو منظم کر لیتے ہیں، تو وہ analysis کر کے اس سے اہم معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔
جب کسی کمپنی کے پاس ہر مہینے کئی Terabytes کا ڈیٹا ہوتا ہے تو اس کے لیے ضروری ہوتا ہے کہ وہ اس ڈیٹا کا تجزیہ کریں اور اس سے مطلوبہ نتائج حاصل کریں۔ لیکن اتنی بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کام عام ٹولز سے ممکن نہیں ہے۔ تاہم اگر آپ کسی طرح ان پر کام کرنے کے لیے کوئی راستہ نکال بھی لیں، تب بھی ان معمولی ٹولز کی مدد سے درست نتائج حاصل کرنے میں کئی دن لگ جائیں گے۔ اسی لیے بگ ڈیٹا ٹولز کا استعمال اس ڈیٹا کو سنبھالنے اور مختصر وقت میں درست نتائج حاصل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
بِگ ڈیٹا کی اہمیت
بگ ڈیٹا اینالیٹکس واقعی انفارمیشن ٹیکنالوجی کے میدان میں ایک انقلاب ہے۔ کمپنیوں کے ذریعہ ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال ہر سال بڑھ رہا ہے۔ بڑے ڈیٹا میں اعلیٰ قسم، حجم اور رفتار کی خصوصیات ہوتی ہیں۔ بگ ڈیٹا میں تجزیاتی تکنیکوں کا استعمال شامل ہے جیسے کہ Machine Learning, Data Mining, Natural Language Processing اور Statistics۔ بِگ ڈیٹا کی مدد سے ایک پلیٹ فارم پر متعدد آپریشن کیے جا سکتے ہیں۔ آپ کئی Terabytes تک کے ڈیٹا کو اسٹور کر سکتے ہیں، اس پر pre-processing کر سکتے ہیں، ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور کچھ بِگ ڈیٹا ٹولز کی مدد سے ڈیٹا کو visualize کر سکتے ہیں۔
کاروبار کے لیے تجزیہ فراہم کرنے کے لیے ڈیٹا کو نکالا، تیار کیا اور ملایا جاتا ہے۔ بڑے کاروباری ادارے اور ملٹی نیشنل ادارے ان تکنیکوں کو ان دنوں مختلف طریقوں سے بڑے پیمانے پر استعمال کر رہے ہیں۔
بگ ڈیٹا اینالیٹکس کمپنیز کو اپنے ڈیٹا کے ساتھ موثر طریقے سے کام کرنے اور اس ڈیٹا کو استعمال کرنے میں مدد کرتا ہے تاکہ نئے مواقع کی نشاندہی کی جا سکے۔ ڈیٹا سے پیشین گوئی کرنے کے لیے مختلف طریقوں اور الگورتھمز لاگو کیے جا سکتے ہیں۔ کمپنی کی مستقبل کی کامیابی کے لیے متعدد کاروباری حکمت عملیوں کو لاگو کیا جا سکتا ہے اور اس سے بہتر کاروباری چالیں، زیادہ موثر آپریشنز اور زیادہ منافع ہوتا ہے۔
درج ذیل تین اہم وجوہات بگ ڈیٹا کی اہمیت کا منہ بولتا ثبوت ہیں:
کم قیمت (Cost Reduction): جب ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سٹور کرنے کی بات آتی ہے تو بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجیز جیسے کہ Hadoop اور Cloud-based Analytics کم لاگت جیسے اہم فوائد پیش کرتی ہیں۔
تیز اور زیادہ بہتر فیصلہ سازی: Hadoop کی رفتار اور In-Memory Analytics اور ڈیٹا کے نئے ذرائع کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، مختلف کاروبار فوری طور پر معلومات کا تجزیہ کرنے اور جو کچھ انہوں نے سیکھا ہے اس کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے قابل ہو جاتے ہیں۔
نئی پراڈکٹس اور سروسز: تجزیات کے ذریعے کسٹمر کی ضروریات اور اطمینان کا اندازہ لگانے کی صلاحیت کے ساتھ صارفین کو وہ چیز دینے کی طاقت آتی ہے جو وہ چاہتے ہیں۔
Big Data Analytics کے کچھ فوائد
بگ ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال دوسرے شعبوں کے لیے بھی بہت لچکدار (Flexible) ہے۔ بِگ ڈیٹا کے بہت زیادہ استعمال سے متعدد صنعتوں میں زبردست ترقی ہوئی ہے۔ ان میں سے کچھ یہ ہیں:
- بینکنگ
- ٹیکنالوجی
- کنزیومر
- مینوفیکچرنگ (Manufacturing)
بینکنگ کے شعبے میں خاص طور پر، بڑے ڈیٹا ٹولز کو ان کے سسٹم سے منسلک کیا گیا ہے۔ ٹرانزیکشنل ڈیٹا پر متعدد آپریشنز کیے جا سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ Apache Hive جیسے ٹولز صارفین کو بہت کم وقت میں نتائج حاصل کرنے کے لیے اپنے ڈیٹا پر query کرنے کی سہولت فراہم کرتے ہیں۔ query کی بہتر کارکردگی حاصل کرنے کے لیے صارف قورے engine کو بہتر بنا سکتا ہے۔
تعلیمی شعبے میں بھی بڑے ڈیٹا کے استعمال میں اضافہ ہوا ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کرتے ہوئے تحقیق اور تجزیہ کے لیے نئے آپشنز موجود ہیں۔ بڑے ڈیٹا اینالیٹکس ٹولز کے ذریعے فراہم کردہ insights صارفین کی ضروریات کو بہتر طریقے سے جاننے میں مدد کرتی ہے۔
Big Data Analytics اور نوکری کے مواقع
بگ ڈیٹا ٹیکنالوجیز میں بڑی دلچسپی اور سرمایہ کاری کے ساتھ، بِگ ڈیٹا اینالیٹکس کی مہارت رکھنے والے پیشہ ور افراد کی بہت زیادہ مانگ ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیٹا انجینئرنگ جیسے فیلڈز آج کل سب سے زیادہ قابل قدر ہیں۔ جابز کی مارکیٹ میں آگے بڑھنے کے لیے آئی ٹی کمپنیز کے مالک، کاروبار افراد اور سافٹ ویئر انجینیئرز بِگ ڈیٹا ٹولز کو سیکھنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ چونکہ زیادہ تر بِگ ڈیٹا ٹولز Java اور Python جیسی programming languages کا استعمال کرتی ہیں، اس لیے ایسے پروگرامرز جو ان زبانوں میں کام کر ہے ہیں ان کے لیے اسے سیکھنا زیادہ مشکل نہیں ہو گا۔ مزید یہ کہ، ایسے لوگ جو data pre-processing اور data cleaning میں ماہر ہیں، وہ بھی آسانی سے Data Analyzation Tools کا استعمال سیکھ سکتے ہیں۔
Power Bi، Qlikview، Tableau وغیرہ جیسے visualization tools کی مدد سے، صارف آسانی سے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے اور مارکیٹنگ کی نئی حکمت عملی پیش کر سکتا ہے۔ انڈسٹری کی مختلف Domains میں، ملازمت کی نوعیت مختلف ہوتی ہے اور اسی طرح صنعت کی ضرورت بھی مختلف ہوتی ہے۔ چونکہ analytics ہر شعبے میں ابھر رہا ہے، اس لیے افرادی قوت کی ضرورت بھی اتنی ہی زیادہ ہے۔ ملازمت کے عنوانات میں بگ ڈیٹا اینالسٹ، بگ ڈیٹا انجینئر، بزنس انٹیلی جنس کنسلٹنٹس (Business Intelligence Consultant)، سولیوشن آرکیٹیکٹ (Solution Architect) وغیرہ شامل ہو سکتے ہیں۔
خلاصہ
بڑے ڈیٹا اینالیٹکس کی اہمیت شدید competition اور بِگ ڈیٹا پروفیشنلز کی مانگ میں اضافہ کا باعث بنتی ہے۔ ڈیٹا سائنس اور اینالیٹکس ایک ابھرتا ہوا میدان ہے جس میں بڑی صلاحیت ہے۔ مختلف شعبوں اور صنعتوں میں بِگ ڈیٹا اینالیٹکس کی بہت بڑی ضرورت اور اہمیت ہے۔ لہٰذا، ایک پیشہ ور کے لیے یہ ضروری ہو جاتا ہے کہ وہ خود کو ان تکنیکوں سے آگاہ رکھیں۔ ایک ہی وقت میں، کمپنیاں ان تجزیاتی ٹولز کو صحیح طریقے سے استعمال کر کے بہت کچھ حاصل کر سکتی ہیں۔
امید ہے آپ کو ایک ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی پر ہمارا آرٹیکل پسند آیا ہو گا۔ اس آرٹیکل کے بارے میں اپنی رائے کا اظہار کرنے کے لیے نیچے موجود کمنٹ سیکشن کا استعمال۔ اس کے علاوہ ٹیکنالوجی سے متعلق مزید آرٹیکلز پڑھنے کے لیے Urdu Stem پر تشریف لائیں۔
مزید پڑھیں:
میٹا ورس کیا ہے؟ اس کا مختصر تعارف
