बड़ा डेटा, सामाजिक विज्ञान और कैसे नकारात्मक परिणामों को सकारात्मक में बदलना है

मोबाइल उपकरणों, सोशल मीडिया और अन्य असंरचित स्रोतों से डेटा के उपयोग के कारण डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है। Hadoop जैसी बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियां विभिन्न स्रोतों में डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए नए तरीकों को पेश करके व्यवसाय की दुनिया में ड्राइवर की सीट पर ले जा रही हैं।

बिग डेटा को डेटा की मात्रा, विविधता और वेग के रूप में परिभाषित किया गया है जो एक ऑर्गनाइजिन की समय पर फैशन का प्रबंधन और विश्लेषण करने की क्षमता से अधिक है। बड़े डेटा का असली फायदा तब महसूस होता है जब इसे तेजी से, तथ्य-आधारित निर्णयों के लिए काटा जा सकता है, जिससे बड़े व्यापारिक निर्णय हो सकते हैं। इसलिए, जो संगठन बड़े डेटा का पता लगाने और उसका लाभ उठाने में सक्षम हैं, उनके लिए एक अलग लाभ है। यहां हम इस बात पर एक नज़र डालेंगे कि बड़ा डेटा क्या कर सकता है, इसे एक डेटा-रिच फ़ील्ड में कैसे लागू किया जा सकता है, और व्यवसाय और सरकार के अन्य क्षेत्रों के लिए इसके क्या व्यापक अनुप्रयोग हैं।

डेटा धमाका

आईबीएम पर स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान के लिए बड़े डेटा समाधान के निदेशक चार्ली स्किक कहते हैं, "बड़े डेटा को परिभाषित करने का सबसे अच्छा तरीका" जानकारी की बढ़ती मात्रा और जटिलता है जो हम सभी हर दिन बनाते हैं और उपभोग करते हैं। वास्तव में, हर दिन हम विभिन्न खरीद लेनदेन रिकॉर्ड से लेकर स्वास्थ्य देखभाल चिकित्सा छवियों तक, वैज्ञानिक अनुसंधान निष्कर्षों से लेकर सोशल मीडिया संदेशों तक विभिन्न स्रोतों का उपयोग करके लगभग 2.5 क्विंटल बाइट्स बनाते हैं।

सोशल मीडिया के साथ-साथ ट्विटर जैसे खोज इंजनों ने बड़े पैमाने पर एकत्रित किए जा रहे छोटे बिट डेटा का एक नया उदाहरण स्थापित किया है। इसने, इस डेटा को एकत्र करने और प्रबंधित करने के बारे में हमारी सोच को भी बदल दिया है। वर्तमान संस्कृति कम समय में बड़ी मात्रा में इन छोटे डेटा टुकड़ों का उपभोग करना है। यह दृष्टिकोण बड़ी चुनौतियों के साथ-साथ डेटा प्रबंधन के लिए रोमांचक अवसर भी प्रस्तुत करता है। एक व्यवसाय मॉडल सफल होने के लिए, डेटा के बड़े संस्करणों को संसाधित करने में सक्षम होना चाहिए, छोटे और तेजी से विविध तरीकों से कब्जा कर लिया गया।

डेटा की मात्रा को देखते हुए, इसे इकट्ठा करने के लिए एक कुशल तंत्र ढूंढना एक चुनौती बन जाता है। आइए हम स्वास्थ्य देखभाल और सोशल मीडिया डेटा के मामले पर विचार करें। इन दोनों क्षेत्रों में डेटा के बड़े सेट हैं। इन क्षेत्रों के लिए डेटा संग्रह बड़े डेटा के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम है। डेटा एकत्र करने के लिए एक उपयुक्त तंत्र के बिना, हमारे पास सटीक परिणाम नहीं हो सकते हैं।

बिग डेटा की खोज और प्रसंस्करण

आगे बढ़ते हुए, यह माना जाता है कि संगठन जो बड़े डेटा का पता लगा सकते हैं और लाभ उठा सकते हैं, उन्हें जल्दी से अधिक साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में सक्षम होना चाहिए। बड़े डेटा का उपयोग करके, हम किसी भी क्षेत्र के बारे में कुछ महत्वपूर्ण सवालों के जवाब आसानी से दे सकते हैं। हालांकि, हम सामाजिक सेवाओं के क्षेत्र पर एक नज़र डालेंगे, एक ऐसा क्षेत्र जहां बड़ा डेटा एक बड़ा प्रभाव बनाने की शक्ति रखता है।

उदाहरण के लिए, बड़ा डेटा निम्नलिखित प्रश्नों का विश्लेषण और जवाब देने में सक्षम होना चाहिए और अंततः बेहतर रोगी परिणाम प्रदान कर सकता है:

• सामाजिक सेवाओं में फिर से प्रवेश और पहुंच के बीच संबंध क्या है?
• क्या ठहरने की लंबाई और हस्तक्षेप की प्रभावशीलता के बीच कोई संबंध है?
• घर के पते और यात्रा की आवृत्ति के बीच की कड़ी क्या है?
• क्या परिवार की स्थिति, हस्तक्षेप और परिणामों के बीच एक लिंक ढूंढना संभव है जो हमें समान हस्तक्षेप वाले उम्मीदवारों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं क्योंकि वे देखभाल प्रणाली में प्रवेश करते हैं?
• क्या जनसंख्या के एक खंड में कोई अंतर्दृष्टि है जो हमें हमारे कार्यक्रमों को या तो प्रतिक्रिया देने या किशोर गर्भावस्था या घरेलू हिंसा जैसी नकारात्मक प्रवृत्तियों से आगे बढ़ने के लिए निर्देशित करती है?

यह एक तथ्य है कि सामाजिक सेवा क्षेत्र में बड़े डेटा का उपयोग करने से सामाजिक कार्यकर्ता नकारात्मक रुझानों पर नजर रख सकते हैं और समय पर आवश्यक कार्रवाई कर सकते हैं। यदि हम क्लाइंट के बारे में जानने से पहले ही उसकी जरूरतों को पहचानने में सक्षम हो जाते हैं, तो हम स्थिति को बहुत कुशल तरीके से संभाल सकते हैं। युवा क्षेत्र के भीतर, स्कूल से बाहर निकालना एक संभावित उदाहरण माना जा सकता है। यदि हम उन रुझानों की जाँच करते हैं जिनके बारे में युवा स्कूल से विघटन करते हैं या उन क्रियाओं का प्रदर्शन करते हैं जो अधिक जोखिम वाले व्यवहार या शैक्षिक अधिरचना की ओर ले जाती हैं - जब डेटा स्पष्ट रूप से उच्च क्षमता दिखाता है - तो निवारक उपायों के साथ हस्तक्षेप करना संभव हो जाता है, जो कि लागत नहीं हो सकती है, लेकिन अधिक प्रभावी हैं और क्लाइंट को संचालित किया जा सकता है।

बड़ा डेटा इन स्थितियों को संभालना और समस्याओं के कारण की खोज करना संभव बनाता है। यह हमें समस्या को मिटाने में मदद करता है, एक बार पहचानने के बाद। हम केवल रुझानों और ऐतिहासिक आंकड़ों को देखकर समस्या का पता लगा सकते हैं। सोशल मीडिया में, डेटा का विश्लेषण करते समय हमारे पास एक प्रवृत्ति विश्लेषण तंत्र होना चाहिए। डेटा का बड़ा सेट हम विश्लेषण करते हैं, बेहतर, अधिक सटीक परिणाम जो हम प्राप्त कर सकते हैं। बिग डेटा न केवल डेटा के बड़े संस्करणों को संभालने के तरीके प्रदान करता है, बल्कि यह डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला को संसाधित करने के लिए अभिनव समाधान भी प्रदान करता है। बिग डेटा में संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित सेट डेटा को संभालने की क्षमता होती है। (5 रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम्स बिग डेटा सॉल्व कर सकते हैं और जानें।)

सामाजिक विज्ञान में बिग डेटा विश्लेषण

सामाजिक डेटा विश्लेषण सामाजिक डेटा का विश्लेषण करने के अलावा और कुछ नहीं है। यह डेटा किसी भी क्षेत्र से आ सकता है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, हमें नकारात्मक परिणामों के सटीक कारण का पता लगाने की आवश्यकता है - जैसे कि एक निश्चित क्षेत्र में हाई स्कूल ड्रॉप आउट -। एक बार समस्या की पहचान हो जाने के बाद स्थिति को संभालना आसान हो जाता है। बिग डेटा एक ऐसा उपकरण है जो इन जानकारियों को खोजना संभव बनाता है।