Home-theater-designers
ڈیٹا معلومات ہے ، لیکن یہ کہانی کا صرف ایک حصہ ہے۔ ایک واقعہ کے بارے میں ایک تفصیل یا انسانی صحت کے بارے میں ایک حقیقت کے ساتھ کام کرنے کے لیے زیادہ ڈیٹا نہیں ہے۔ یہ معلومات کا مجموعہ ، تنظیم اور ذخیرہ ہے جس کے بارے میں ہم سوچتے ہیں جب ہم ڈیٹا کے بارے میں بات کرتے ہیں۔
انٹرنیٹ کے دور میں ، دنیا بھر کی کمپنیوں اور تنظیموں نے اتنا ڈیٹا اکٹھا کیا ہے کہ اب ہم بڑے پیمانے پر معاملات کے بارے میں بات کر رہے ہیں۔ اب بڑا ڈیٹا ہے ، اور اس کا ہماری تمام زندگیوں پر بہت بڑا اثر پڑ رہا ہے۔
بگ ڈیٹا کیا ہے؟
بڑا ڈیٹا ایک ڈیٹا سیٹ ہے جو اتنا بڑا ہے کہ معلومات کے انتظام کے ہمارے روایتی ذرائع کام کے لیے تیار نہیں ہیں۔ یہ مجموعہ کئی شکلیں لے سکتا ہے۔
بگ ڈیٹا کی مثالیں۔
- ٹوئٹر کے سرورز پر محفوظ کردہ ٹویٹس۔
- کاروں کی سواریوں کو ٹریک کرنے سے گوگل کو جو معلومات ملتی ہیں۔
- ملک کے مقامی اور قومی انتخابی نتائج کا مکمل سیٹ ، جہاں تک ریکارڈ رکھا گیا ہے واپس جا رہے ہیں۔
- ہیلتھ انشورنس کمپنیاں کیا جانتی ہیں کہ کون کون سے ہسپتالوں میں کیا علاج کراتا ہے۔
- خریداری کی اقسام اور مقامات جو کریڈٹ کارڈ پر ظاہر ہوتے ہیں۔
- لوگ نیٹ فلکس پر کیا دیکھتے ہیں ، کب ، کہاں ، اور کتنی دیر تک۔
بگ ڈیٹا ٹیکنالوجی کیا ہے؟
ہمارے کمپیوٹر کافی حد تک ڈیٹا کا انتظام کر سکتے ہیں۔ ذرا ان تمام معلومات کا تصور کریں جو ایک ہی اسپریڈشیٹ میں گھسنا ممکن ہے۔ ڈیٹا بیس سافٹ ویئر معلومات کی زیادہ مقدار کو سنبھالنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ ٹولز ایک سنگل ہارڈ ڈرائیو کے ڈیٹا کو گھیر سکتے ہیں جو دوسری صورت میں نوٹ بک اور فولڈرز سے بھری بکسوں سے بھری شیلفوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
لیکن یہ ٹولز ان معلومات کے تمام حجم کو سنبھالنے کے لیے ناکافی ہیں جن کو ہم بڑے ڈیٹا کہتے ہیں۔ اس کے لیے ، ہم نے نئے طریقے تیار کیے ہیں۔ کلاؤڈ کمپیوٹنگ ہمارے پی سی سے کام کو دور سرورز پر آف لوڈ کرتی ہے۔ وہاں سے ، معلومات تک رسائی اور استعمال کرنے کے کئی طریقے ہیں۔
بڑے ڈیٹا کے لیے قابل ذکر استعمال
بڑا ڈیٹا خود نہیں آیا۔ کئی رجحانات نے اس کے وجود کی حوصلہ افزائی کی ہے۔
چیزوں کا انٹرنیٹ۔
انٹرنیٹ جو آپ فی الحال جانتے ہیں وہ لوگوں کا انٹرنیٹ ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں لوگ ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں ، مشینیں اس رابطے کو آسان بناتی ہیں۔ آپ وہ سائٹس دیکھتے ہیں جو لوگ ڈیزائن کرتے ہیں۔ آپ وہ الفاظ پڑھتے ہیں جو لوگ ٹائپ کرتے ہیں۔
چیزوں کا انٹرنیٹ وہ ہے جہاں آلات انسانی مداخلت کے بغیر ایک دوسرے سے براہ راست بات چیت کرتے ہیں۔ ایک آلہ موسم کی نگرانی کرتا ہے۔ ایک ہوشیار ترموسٹیٹ اس معلومات تک رسائی حاصل کرتا ہے اور آپ کے گھر کے درجہ حرارت میں ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے۔
بڑا ڈیٹا اور چیزوں کا انٹرنیٹ ایک دوسرے پر منحصر ہیں۔ یہ ڈیوائسز ان تمام ڈیٹا کی بدولت اپنے طور پر اقدامات کرنے کے قابل ہیں جو ان کے لیے دستیاب ہیں۔ جتنے زیادہ ڈیوائسز اس طرح کام کرتی ہیں ، اتنا ہی زیادہ ڈیٹا تیار ہوتا ہے۔
مشین لرننگ۔
مشین لرننگ سے مراد کمپیوٹر کی ڈیٹا سے سیکھنے کی صلاحیت ہے۔ اس طرح پنڈورا ریڈیو اسٹیشن آپ کے مخصوص انداز کے مطابق ڈھلتے ہیں۔ مشین لرننگ یوٹیوب اور نیٹ فلکس پر مواد کی سفارشات کے پیچھے بھی ہے۔
یہ پیش گوئیاں الگورتھم کی وجہ سے ہیں۔ گوگل کی سرچ الگورتھم؟ وہ الگورتھم جو اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آپ فیس بک کی نیوز فیڈ میں کیا دیکھتے ہیں؟ کام پر یہ سب مشین لرننگ ہے۔
یہ صرف چند مثالیں ہیں کہ کس طرح مشین لرننگ الگورتھم ہمارے روزمرہ کے تجربات کو متاثر کر رہے ہیں۔
مصنوعی ذہانت۔
مشین لرننگ کے بعد مصنوعی ذہانت اگلا مرحلہ ہے۔ یہاں ، نہ صرف کمپیوٹر ڈیٹا سے سیکھ رہا ہے ، بلکہ وہ اس معلومات کو اپنے فیصلے کرنے اور اپنے رویے کی تشکیل کے لیے استعمال کر رہا ہے۔
مائیکروسافٹ اور گوگل دونوں نے ہیومنائیڈ روبوٹ بنانے کی کوششیں دکھائی ہیں۔ فیس بک خودکشی کو روکنے میں مدد کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کر رہا ہے۔ ٹیکنالوجی اس رفتار سے ترقی کر رہی ہے جہاں کئی ایسے واقعات سامنے آئے ہیں جہاں کمپیوٹر کی سوچ نے انسان کی سوچ کو پیچھے چھوڑ دیا ہے۔
بگ ڈیٹا اینالیٹکس کیا ہے؟
بڑے ڈیٹا کے ذرائع ہمیں خود کچھ نہیں بتاتے۔ کسی کو اس تمام معلومات کو سمجھنا ہوگا۔ بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کا میدان یہی ہے: ناقابل فہم بڑی مقدار میں معلومات کو دیکھنا اور یہ دیکھنا کہ ہم کیا سیکھ سکتے ہیں۔
آج ، زیادہ تنظیمیں نئے بڑے ڈیٹا پراجیکٹس شروع کر رہی ہیں ، اور کمپنیاں بہت سے مختلف شعبوں میں اپنے بڑے اعداد و شمار کے تجزیے کو پیش کرنے کے لیے مقابلہ کر رہی ہیں۔ یہ ان اعمال کے ذریعے ہے کہ بڑے اعداد و شمار آپ کی زندگی پر اثر انداز ہو رہے ہیں ، چاہے آپ جدید دور کے لڈائٹ ہوں۔
لوگ ایسا کیوں کر رہے ہیں؟ کیونکہ صحیح بصیرت کے ساتھ ، بڑا ڈیٹا بہت اچھا کام کرسکتا ہے۔
بڑے ڈیٹا کے فوائد۔
لوگ ہماری زندگی کو بہتر بنانے کے لیے بڑے ڈیٹا کو استعمال کرنے کی دوڑ میں لگے ہوئے ہیں۔ یہاں کچھ ایسے علاقے ہیں جہاں بڑا ڈیٹا کام کر رہا ہے۔
کیا میں ایئر پوڈز کو ایکس بکس سے جوڑ سکتا ہوں؟
ہیلتھ کیئر میں بڑا ڈیٹا۔
ہیلتھ کیئر انڈسٹری نئی ٹیکنالوجیز اپنانے میں سب سے تیز نہیں ہے۔ کچھ فراہم کرنے والے اب بھی کاغذ سے ذخیرہ کرنے کے ڈیجیٹل ذرائع کی طرف ہجرت کر رہے ہیں۔ بہر حال ، ایسے علاقے ہیں جہاں بڑے ڈیٹا سے فرق پڑ رہا ہے۔ ایک انضمام کا علاقہ ہے۔ بیمہ دہندگان اور فراہم کنندگان مختلف ذرائع ، جیسے دعوے ، ایکسرے ، ڈاکٹروں کے نوٹ ، اور نسخے کے ڈیٹا کو یکجا کرنے پر کام کر رہے ہیں۔
تصویری کریڈٹ: ایم جی ڈی بوسٹن/ مورگیو فائل۔
بہت سے لوگوں کا خیال ہے کہ اگر صحت کی دیکھ بھال کے اعداد و شمار کو بہتر طور پر مربوط کیا جاتا تو یہ کم قیمت پر بہتر دیکھ بھال فراہم کر سکتا ہے۔ جب ایمیزون ، برکشائر ہیتھ وے ، اور جے پی مورگن نے اس سال کے شروع میں اعلان کیا کہ وہ صحت کی دیکھ بھال پر مل کر کام کر رہے ہیں ، انہوں نے ٹیکنالوجی کو اپنی توجہ کا علاقہ قرار دیا سرپرست کور
فنانس میں بڑا ڈیٹا۔
فنانس انڈسٹری کمپیوٹر کے تجزیے کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے خیال میں ہے۔ وال اسٹریٹ فلیش کریش خودکار ٹریڈنگ کی وجہ سے ہے ، مشینیں تیزی سے انسانی مداخلت کے بغیر اسٹاک فروخت کر رہی ہیں ، اس بات کی بنیاد پر کہ مارکیٹ میں کیا ہو رہا ہے۔ اسے ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ کہا جاتا ہے۔
اب مالیاتی اعداد و شمار کے سائنس دان بڑے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کرتے ہیں کہ کون سا اسٹاک کامیاب ہوگا اور کب مستقبل میں کریش ہونے کا امکان ہے۔ بینک اپنی آمدنی بڑھانے کے لیے بڑے اعداد و شمار کو بھی دیکھتے ہیں۔
ای کامرس اور مارکیٹنگ میں بڑا ڈیٹا۔
جب ہم خریداری کرتے ہیں تو ہم بہت ساری معلومات پیدا کرتے ہیں۔ اسٹور میں ، کریڈٹ کارڈ اور لائلٹی کارڈ ہماری ہر خریداری کو ٹریک کرتے ہیں۔ کچھ دکانیں کیمروں کا استعمال کرتی ہیں یا یہاں تک کہ ہمارے فونز کو ٹریک کرتی ہیں تاکہ دیکھیں کہ اسٹور کا کون سا حصہ ہماری توجہ سب سے زیادہ لمبا رکھتا ہے۔ آن لائن ، ہمیں خریداری سے پہلے اکاؤنٹس بنانا ہوتے ہیں ، جس سے سائٹوں کو نہ صرف یہ معلوم ہوتا ہے کہ ہم کیا خریدتے ہیں ، بلکہ ہر وہ چیز جو ہم دیکھتے ہیں۔
اسٹورز صارفین کی دلچسپی اور رویے کے ارد گرد اپنی ترتیب کو بنیاد بناتے ہیں۔ آن لائن بیچنے والے فیصلہ کرتے ہیں کہ ہم ڈیموگرافک معلومات اور دیگر میٹرکس کی بنیاد پر کیا دیکھتے ہیں۔ ایمیزون کے نئے اینٹ اور مارٹر اسٹورز دو جہانوں کو آپس میں ملانے کی ایک مثال ہیں۔
اس قسم کی بصیرت کی بڑی مانگ ہے جو ہمارے مفادات اور آن لائن رویے کی نگرانی سے آتی ہے۔ فیس بک اور گوگل منافع بخش ٹیک کمپنیاں ہیں کیونکہ ان کی اشتہارات فروخت کرنے کی صلاحیت ہے جو دوسرے اشتہاری طریقوں اور پلیٹ فارمز کے مقابلے میں مخصوص صارفین کے گروپوں کو نشانہ بنانے کے قابل ہیں۔ جب ہم ان کی خدمات کو استعمال کرتے ہیں تو وہ ان تمام معلومات کا شکریہ ادا کرتے ہیں جو ہم فراہم کرتے ہیں۔
کیا بڑا ڈیٹا خطرناک ہے؟
بڑا ڈیٹا وعدہ کے ساتھ آتا ہے ، لیکن یہ خطرے کے ساتھ بھی آتا ہے۔ پہلا رازداری کا خاتمہ ہے۔ انسانی تاریخ کے کسی بھی موڑ سے زیادہ لوگ ہم میں سے ہر ایک کے بارے میں زیادہ جانتے ہیں۔ یہ معلوم کرنا نہ صرف آسان ہے کہ ہم کہاں رہتے ہیں ، بلکہ ہم کہاں جاتے ہیں ، ہم کس سے محبت کرتے ہیں ، ہم کیسے رہتے ہیں ، اور ہم کیا سوچتے ہیں۔
اس سے افراد اور معاشرے ہیرا پھیری کے لیے زیادہ کھلے ہیں۔ ہمیں اپنے پاس ورڈز اور کریڈٹ کارڈ نمبرز چھوڑنے کے لیے دھوکہ دیا جا سکتا ہے یا ان امیدواروں کو ووٹ دینے کے لیے متاثر کیا جا سکتا ہے جن کی ہم دوسری صورت میں حمایت نہیں کریں گے۔ مزید ڈیٹا مشتہرین اور میڈیا کمپنیوں کو ہماری خواہشات اور اقدار کی تشکیل کے لیے مزید طریقے فراہم کرتا ہے۔
ہمارے بارے میں پہلے سے زیادہ ڈیٹا موجود ہے ، اور وہ ڈیٹا زیادہ جگہوں پر محفوظ ہے۔ یہ حملے کے لیے مزید اہداف پیدا کرتا ہے۔ اب یہ ہماری اپنی مشینوں کی حفاظت کے لیے کافی نہیں ہے۔ ڈیٹا کی خلاف ورزی اب ایک باقاعدہ واقعہ ہے ، جو ہمارے ڈیٹا سے باہر ہوتا ہے اس کے ساتھ کیا ہوتا ہے۔
یہاں تک کہ وہ کمپنیاں جو ہمارے ڈیٹا کو بیرونی حملے سے بچانے کے لیے مہذب کام کر سکتی ہیں اکثر فیس بک کے ساتھ ہی اس ڈیٹا کے ساتھ قابل اعتراض چیزیں کرتی ہیں۔
پھر اس بات کا خطرہ ہے کہ لوگ معلومات کے ساتھ کیا کرتے ہیں بڑا ڈیٹا انہیں پیش گوئی کرنے کے قابل بناتا ہے۔ کیا ہم صحت کی انشورنس کے لیے غیر صحت بخش کھانے کی عادات والے لوگوں سے زیادہ فیس لیتے ہیں؟ کیا ہمیں ان علاقوں میں پولیسنگ بڑھانی چاہیے جن کی ہم پیش گوئی کرتے ہیں کہ وہاں زیادہ جرائم ہوں گے؟ کیا ہم آن لائن خریداروں کے لیے قیمتیں بڑھاتے ہیں جو متمول علاقوں میں رہتے ہیں؟
ہمارے ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کے طریقے تلاش کرنا ، ہماری پرائیویسی کا احترام اور ہماری اقدار کو برقرار رکھنا جاری چیلنجز ہوں گے کیونکہ بڑے ڈیٹا کی طرف رجحان جاری ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ ہم اس کے بارے میں کیسا محسوس کرتے ہیں ، بہتر یا بدتر ، ہم سب بڑے ڈیٹا کی دنیا میں رہتے ہیں۔
بانٹیں بانٹیں ٹویٹ ای میل۔ اینڈرائیڈ پر گوگل کے بلٹ ان بلبل لیول تک کیسے رسائی حاصل کی جائے۔اگر آپ کو کبھی اس بات کو یقینی بنانے کی ضرورت پڑی ہے کہ کوئی چیز ایک چوٹکی میں برابر ہے تو ، اب آپ سیکنڈوں میں اپنے فون پر بلبلے کی سطح حاصل کرسکتے ہیں۔
اگلا پڑھیں۔ متعلقہ موضوعات۔- ٹیکنالوجی کی وضاحت
- چیزوں کا انٹرنیٹ۔
- بڑا ڈیٹا
برٹیل ایک ڈیجیٹل مرصع ہے جو لیپ ٹاپ سے فزیکل پرائیویسی سوئچز اور مفت سافٹ ویئر فاؤنڈیشن کے توثیق شدہ OS سے لکھتا ہے۔ وہ خصوصیات پر اخلاقیات کو اہمیت دیتا ہے اور دوسروں کو اپنی ڈیجیٹل زندگیوں پر قابو پانے میں مدد کرتا ہے۔
برٹیل کنگ سے مزیدہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں
ٹیک ٹپس ، جائزے ، مفت ای بکس ، اور خصوصی سودوں کے لیے ہمارے نیوز لیٹر میں شامل ہوں!
سبسکرائب کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔