અત્યારના સમયમાં ‘બિગ ડેટા’ કેમ મહત્ત્વનું પરિબળ છે?
Table of Contents
થઈ છે
આજનો સમય એ ડેટા યુગ છે, દરેક વ્યક્તિ હોય કે સંસ્થા તમામ માટે ડેટા એ એક
પ્રકારની કીમતી સંપત્તિ બની ચૂક્યો છે, દરેક વ્યક્તિ કે સંસ્થા દ્વારા થતી કોઈ પણ
પ્રકારની ઓનલાઇન એક્ટિવિટીથી ડેટાનું સર્જન થાય છે અને સતત તેમાં વધારો થઈ રહ્યો
છે.
પ્રકારની કીમતી સંપત્તિ બની ચૂક્યો છે, દરેક વ્યક્તિ કે સંસ્થા દ્વારા થતી કોઈ પણ
પ્રકારની ઓનલાઇન એક્ટિવિટીથી ડેટાનું સર્જન થાય છે અને સતત તેમાં વધારો થઈ રહ્યો
છે.
આમ, ડેટા નાના સ્વરૂપમાંથી વિશાળ સ્વરૂપ એટલે કે બિગ ડેટામાં પરિણમી રહ્યો છે.
વધુમાં આજના સમયમાં જેની પાસે સૌથી વધુ ડેટા હોય એ વ્યક્તિ કે સંસ્થાને સૌથી
શક્તિશાળી માનવામાં આવે છે, પરંતુ મારા મતે ડેટા હોવાથી કોઈપણ શક્તિશાળી બની
શકતું નથી, તેને શક્તિશાળી બનવા માટે ડેટા પર યોગ્ય પ્રકારની વિશ્લેષણની
પ્રક્રિયા કરવી પડે છે, તો જ તે ડેટા અર્થપૂર્ણ બની રહે છે.
વધુમાં આજના સમયમાં જેની પાસે સૌથી વધુ ડેટા હોય એ વ્યક્તિ કે સંસ્થાને સૌથી
શક્તિશાળી માનવામાં આવે છે, પરંતુ મારા મતે ડેટા હોવાથી કોઈપણ શક્તિશાળી બની
શકતું નથી, તેને શક્તિશાળી બનવા માટે ડેટા પર યોગ્ય પ્રકારની વિશ્લેષણની
પ્રક્રિયા કરવી પડે છે, તો જ તે ડેટા અર્થપૂર્ણ બની રહે છે.
બિગ ડેટાને સમજતા પહેલાં ડેટાનો અર્થ સમજવાની જરૂર છે. જો આપણે સામાન્ય શબ્દોમાં
વાત કરીએ તો ડેટાનો અર્થ છે કોઈપણ પ્રકારની માહિતી, જેમ કે વ્યક્તિને લગતા ડેટા
એટલે વ્યક્તિનું નામ, સરનામું, બર્થ ડેટ વગેરે આમ, ડેટા કોઈપણ સ્વરૂપમાં હોઈ શકે
છે.
વાત કરીએ તો ડેટાનો અર્થ છે કોઈપણ પ્રકારની માહિતી, જેમ કે વ્યક્તિને લગતા ડેટા
એટલે વ્યક્તિનું નામ, સરનામું, બર્થ ડેટ વગેરે આમ, ડેટા કોઈપણ સ્વરૂપમાં હોઈ શકે
છે.
ડેટાનાં મુખ્ય ચાર સ્વરૂપ છે. લેખિત, મૌખિક, કમ્પ્યૂટરકૃત અને
બિનકમ્પ્યૂટરકૃત, </b >પણ બિગ ડેટા એ ડેટાનું કમ્પ્યૂટરકૃત કે ડિજિટલ સ્વરૂપ છે. હવે જો આપણે ડેટાનાં
ડિજિટલ સ્વરૂપ વિશે વાત કરીએ તો તે કમ્પ્યૂટર કે મોબાઈલ દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવે
છે.
બિનકમ્પ્યૂટરકૃત, </b >પણ બિગ ડેટા એ ડેટાનું કમ્પ્યૂટરકૃત કે ડિજિટલ સ્વરૂપ છે. હવે જો આપણે ડેટાનાં
ડિજિટલ સ્વરૂપ વિશે વાત કરીએ તો તે કમ્પ્યૂટર કે મોબાઈલ દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવે
છે.
એટલે કે ડિજિટલ રીતે કરવામાં આવતી કોઈપણ પ્રવૃત્તિ ડેટા બનાવે છે. જેમ કે, તમે
ઇ-મેઇલ મોકલો છો, ફેટો લો છો, વીડિયો બનાવો છો વગેરે. આ બધું એક પ્રકારનો ડિજિટલ
ડેટા જ છે. બિગ ડેટા એ ડેટાના ખૂબ મોટા સ્વરૂપનો ઉલ્લેખ કરે છે, જે વિવિધ
પ્રકારના નાના કદના ડેટાને ભેગો કરીને બનાવવામાં આવે છે. ડેટા વિવિધ ફેર્મેટમાં
કે સ્વરૂપમાં રહે છે, જેને પરંપરાગત સાધનો અને એપ્લિકેશનો દ્વારા નિયંત્રિત કરી
શકાતો નથી અને આ ડેટાનું કદ સતત વધતું રહે છે.
એટલે કે બિગ ડેટા એ આજના સમયમાં ડેટાનું જ એક વિશાળ સ્વરૂપ છે અને તેના દ્વારાઇ-મેઇલ મોકલો છો, ફેટો લો છો, વીડિયો બનાવો છો વગેરે. આ બધું એક પ્રકારનો ડિજિટલ
ડેટા જ છે. બિગ ડેટા એ ડેટાના ખૂબ મોટા સ્વરૂપનો ઉલ્લેખ કરે છે, જે વિવિધ
પ્રકારના નાના કદના ડેટાને ભેગો કરીને બનાવવામાં આવે છે. ડેટા વિવિધ ફેર્મેટમાં
કે સ્વરૂપમાં રહે છે, જેને પરંપરાગત સાધનો અને એપ્લિકેશનો દ્વારા નિયંત્રિત કરી
શકાતો નથી અને આ ડેટાનું કદ સતત વધતું રહે છે.
આજના સમયમાં રોજગારીની નવી તકો ઊભી થઈ છે તેમજ તમામ ક્ષેત્રે તેનાથી ફયદો જ થઈ
રહ્યો છે. બિગ ડેટાના મહત્ત્વને સમજીએ
બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ શું છે?
બિગ ડેટા એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ ઔદ્યોગિક અને વ્યાપારી કંપનીઓમાં ડેટા વિશ્લેષણનાંતારણો પર આધારિત નિર્ણાયક નિર્ણયો લેવા માટે થાય છે. વધુમાં બિગ ડેટા
એનાલિટિક્સના આધારે ડેટા પૃથક્કરણનું સરળ રીતે અવલોકન કરવા, મહત્ત્વપૂર્ણ નિર્ણય
લેવા માટે તેમજ તારણો કાઢવા માટેના ડેટાનો અભ્યાસ કરવાની ક્રિયાઓ તરીકે પણ વર્ણવી
શકાય છે. સાથે જ ટેક્નોલોજીના વિકાસ સાથે કેટલીક અદ્યતન વિશ્લેષણાત્મક તકનીકોનો
ઉપયોગ કરીને પણ યોગ્ય રીતે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકાય છે, જેમાં માળખાગત અથવા
સ્ટ્રક્ચર અને અર્ધ-સ્ટ્રક્ચર પ્રકારના ડેટાનો અભ્યાસ પણ સામેલ કરવામાં આવ્યો છે.
ટૂંકમાં, બિગ ડેટા એ ડેટા સેટ્સનો સંદર્ભ આપવા માટે વપરાતો શબ્દ છે, જેનો અર્થ
ખૂબ જ વિશાળ છે અને તેને ડેટાબેઝ માટે ઉપયોગમાં આવતી પરંપરાગત વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ
સાથે ક્યારેય નિયંત્રિત કરી શકાતો નથી, સમગ્ર વિશ્વમાં ડેટા વિશ્લેષણ કરતી કંપનીઓ
વ્યવસાયકારોને ઝડપી, કાર્યક્ષમ અને વિચારશીલ નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે, તેથી તે
કંપનીઓ આજના સમયમાં વ્યવસાયકારો માટે ખૂબ જ મહત્ત્વની બની ચૂકી છે, કારણ કે દરેક
વ્યવસાયકારો અન્ય વ્યવસાયકારોની તુલનાએ આગળ રહેવા માંગે છે.
બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ ક્ષેત્રે કેવા પ્રકારની કારકિર્દીની તકો રહેલી છે?
આજના સમયમાં બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ ક્ષેત્ર ખૂબ જ ઝડપી ગતિએ વિકાસ પામી રહ્યું છે
તેમજ ડેટા એનાલિસ્ટ કરનારને ખાનગી અને સરકારી એમ બંને રીતે ડેટા એનાલિસિસના
ક્ષેત્રમાં ઉચ્ચતમ પગારધોરણે કામ કરવાની પૂરતી તકો મળી રહે છે.
તેમજ ડેટા એનાલિસ્ટ કરનારને ખાનગી અને સરકારી એમ બંને રીતે ડેટા એનાલિસિસના
ક્ષેત્રમાં ઉચ્ચતમ પગારધોરણે કામ કરવાની પૂરતી તકો મળી રહે છે.
સાથે જ બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ ક્ષેત્રમાં એમ પણ કહી શકાય છે કે, જેમ વ્યવસાયો અને
પેઢીઓની સંખ્યા વધતી જાય છે તેમ તે ક્ષેત્ર પણ ઉચ્ચ ગતિએ વિકાસ પામી રહ્યું છે,
પરંતુ ડેટા એનાલિસ્ટ તરીકેની જગ્યાઓ ભરવા માટે આવડત અને જ્ઞાન ધરાવતો વર્ગ ખૂબ જ
ઓછા પ્રમાણમાં છે.
પેઢીઓની સંખ્યા વધતી જાય છે તેમ તે ક્ષેત્ર પણ ઉચ્ચ ગતિએ વિકાસ પામી રહ્યું છે,
પરંતુ ડેટા એનાલિસ્ટ તરીકેની જગ્યાઓ ભરવા માટે આવડત અને જ્ઞાન ધરાવતો વર્ગ ખૂબ જ
ઓછા પ્રમાણમાં છે.
કારણ કે બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ સંદર્ભે બહુ ઓછા વર્ગમાં જાગ્રતતા છે. વધુમાં ડેટા
એનાલિસ્ટનું કાર્યક્ષેત્ર માત્ર ને માત્ર ડેટા વિશ્લેષણનું કાર્ય કરીને કંપની
માટે વધુ સારા નિર્ણયો લેવા માટે અને તારણો દોરવા પૂરતું જ મર્યાદિત નથી, પરંતુ
તેઓ અન્ય પ્રકારનાં કાર્યો પણ સાથે કરી શકે છે. જેમ કે, મશીન લર્નિગ, ડેટા
આર્કિટેક્ટ્સ, ડેટા મૉડલર્સ વગેરે.
એનાલિસ્ટનું કાર્યક્ષેત્ર માત્ર ને માત્ર ડેટા વિશ્લેષણનું કાર્ય કરીને કંપની
માટે વધુ સારા નિર્ણયો લેવા માટે અને તારણો દોરવા પૂરતું જ મર્યાદિત નથી, પરંતુ
તેઓ અન્ય પ્રકારનાં કાર્યો પણ સાથે કરી શકે છે. જેમ કે, મશીન લર્નિગ, ડેટા
આર્કિટેક્ટ્સ, ડેટા મૉડલર્સ વગેરે.
જેમાં તેમને નવા અલગોરિધમ્સ શોધવાની અને તેને સ્થાપિત કરવાની જરૂર છે. ભારતમાં
ડેટા એનાલિસ્ટને વાર્ષિક સરેરાશ 10થી 15 લાખ સુધીનું સેલેરી પેકેજ સરળતાથી મળી
રહે છે.
ડેટા એનાલિસ્ટને વાર્ષિક સરેરાશ 10થી 15 લાખ સુધીનું સેલેરી પેકેજ સરળતાથી મળી
રહે છે.
બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ માટે ઉમેદવારમાં કયા પ્રકારનાં કૌશલ્યો હોવાં જરૂરી છે ?
બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ ક્ષેત્રમાં સંબંધિત નોકરીઓ માટે ઉમેદવારમાં સંખ્યાત્મક
કૌશલ્યો સાથે સારી વિશ્લેષણાત્મક કુશળતાની પણ જરૂર છે. કાર્યક્ષમ અને ઝડપી
નિર્ણયો લેવા માટે ઉમેદવાર તofસંગત અને વિવેચનાત્મક રીતે વિચારવા સક્ષમ હોવો
જોઈએ. ઉપરાંત, ચોક્કસ પ્રકારનાં ટેક્નિકલ કૌશલ્યો પણ જરૂરી છે, મોટાભાગે ડેટા
એનાલિટિક્સ સેક્ટરમાં નોકરી માટે અરજી કરનાર ઉમેદવાર પાસે કુલ 7 પ્રકારની કુશળતાઓ
હોવી અત્યંત આવશ્યક છે.
કૌશલ્યો સાથે સારી વિશ્લેષણાત્મક કુશળતાની પણ જરૂર છે. કાર્યક્ષમ અને ઝડપી
નિર્ણયો લેવા માટે ઉમેદવાર તofસંગત અને વિવેચનાત્મક રીતે વિચારવા સક્ષમ હોવો
જોઈએ. ઉપરાંત, ચોક્કસ પ્રકારનાં ટેક્નિકલ કૌશલ્યો પણ જરૂરી છે, મોટાભાગે ડેટા
એનાલિટિક્સ સેક્ટરમાં નોકરી માટે અરજી કરનાર ઉમેદવાર પાસે કુલ 7 પ્રકારની કુશળતાઓ
હોવી અત્યંત આવશ્યક છે.
- વિશ્લેષણાત્મક કુશળતા
- નિરીક્ષણ કુશળતા
- મશીન લર્નિગ
- જાવા, એસ.ક્યૂ.એલ, પાયથોન, સ્કાલા, મેથલેબ વગેરેમાં પ્રોગ્રામિંગની આવડત
- તર્કસંગત વિચાર
- ક્રિટિકલ થિંકિંગ
- નિર્ણય લેવાની કુશળતા
કેવા પ્રકારની નોકરીની તકો રહેલી છે?
અત્યારના સમયમાં અને આગામી વર્ષોને જોતાં બિગ ડેટા એનાલીસ્ટ માટે કુલ 10 પ્રકારની
જોબ કે વof પ્રોફઈલ ભારત સહિત સમગ્ર વિશ્વમાં ઓફ્ર કરવામાં આવી રહી છે.
જોબ કે વof પ્રોફઈલ ભારત સહિત સમગ્ર વિશ્વમાં ઓફ્ર કરવામાં આવી રહી છે.
(1) બિગ ડેટા એન્જિનિયર : બિગ ડેટા એન્જિનિયરનું કાર્ય વિશાળ પ્રમાણમાં
ઉપલબ્ધ ડેટાનું જરૂરિયાત મુજબ પૃથક્કરણ કરવાનું છે, જેનો ઉપયોગ વ્યવસાયકારો
દ્વારા ધંધાલક્ષી નિર્ણયો લેવા માટે થાય છે.
ઉપલબ્ધ ડેટાનું જરૂરિયાત મુજબ પૃથક્કરણ કરવાનું છે, જેનો ઉપયોગ વ્યવસાયકારો
દ્વારા ધંધાલક્ષી નિર્ણયો લેવા માટે થાય છે.
(2) ડેટા આર્કિટેક્ટ : ડેટા આર્કિટેક્ટનું કામ વિવિધ પ્રકારના બિઝનેસ
પ્રોજેક્ટ્સ મોડલને પહેલાં સમજવાના અને ત્યારબાદ તે બિઝનેસ પ્રોજેક્ટ્સ માટે
જરૂરી હોય તેવી યોગ્ય પ્રકારની વ્યૂહરચના અને જરૂરિયાત મુજબના ફ્લ્ડિ વિકસાવવા
માટે રિલેશનલ ડેટાબેઝ મોડલ અનુસાર ડેટાને ડિઝાઇન અને સ્ટ્રક્ચર કરવાનું છે.
પ્રોજેક્ટ્સ મોડલને પહેલાં સમજવાના અને ત્યારબાદ તે બિઝનેસ પ્રોજેક્ટ્સ માટે
જરૂરી હોય તેવી યોગ્ય પ્રકારની વ્યૂહરચના અને જરૂરિયાત મુજબના ફ્લ્ડિ વિકસાવવા
માટે રિલેશનલ ડેટાબેઝ મોડલ અનુસાર ડેટાને ડિઝાઇન અને સ્ટ્રક્ચર કરવાનું છે.
(3) ડેટાબેઝ મેનેજર : ડેટા મેનેજરનું કામ રિલેશનલ ડેટાબેઝમાં દાખલ કરવામાં
આવેલા ડેટાને જાળવવાનું અને યોગ્ય સમયે અપડેટ કરવાનું છે અને જ્યારે વ્યવસાયકારને
કોઈ પણ પ્રકારનો ધંધાકીય નિર્ણય લેવાની જરૂરિયાત ઊભી થાય ત્યારે ડેટાને આધારે
વિવિધ પ્રકારના રિપોર્ટ તૈયાર કરવા, જેથી તેનો ઉપયોગ વિવિધ પ્રકારના નિર્ણયો માટે
થઈ શકે.
આવેલા ડેટાને જાળવવાનું અને યોગ્ય સમયે અપડેટ કરવાનું છે અને જ્યારે વ્યવસાયકારને
કોઈ પણ પ્રકારનો ધંધાકીય નિર્ણય લેવાની જરૂરિયાત ઊભી થાય ત્યારે ડેટાને આધારે
વિવિધ પ્રકારના રિપોર્ટ તૈયાર કરવા, જેથી તેનો ઉપયોગ વિવિધ પ્રકારના નિર્ણયો માટે
થઈ શકે.
(4) ડેટા સાયન્ટિસ્ટ : ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું કામ વૈશ્વિક માર્કેટમાં ઉપલબ્ધ
કાચા એટલે રૉ પ્રકારના ડેટાને પ્રાપ્ત કરવાનું અને તેનું વૈજ્ઞાનિક ઢબે વિશ્લેષણ
કરવાનું અને જો જરૂર પડે તો ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે નવા અલ્ગોરિધમ્સ અને
વિશ્લેષણ મેથડનો ઉપયોગ કરીને વધુ સારી ડેટા માઇનિંગ માટેની વ્યૂહરચનાઓ બનાવવાનું
છે.
કાચા એટલે રૉ પ્રકારના ડેટાને પ્રાપ્ત કરવાનું અને તેનું વૈજ્ઞાનિક ઢબે વિશ્લેષણ
કરવાનું અને જો જરૂર પડે તો ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે નવા અલ્ગોરિધમ્સ અને
વિશ્લેષણ મેથડનો ઉપયોગ કરીને વધુ સારી ડેટા માઇનિંગ માટેની વ્યૂહરચનાઓ બનાવવાનું
છે.
(5) ડેટાબેઝ ડેવલપર : ડેટાબેઝ ડેવલપરનું કાર્ય પુનરાવર્તિત પ્રકારના
ડેટાને દૂર કરીને ડેટાની અતિરેકતાને ઘટાડવાનું છે, જેથી કરીને ડેટાને વધુ
કાર્યક્ષમ બનાવી શકાય અને બિનજરૂરી ડેટાને ડેટાબેઝ સર્વરથી દૂર રાખી શકાય.
ડેટાબેઝ ડેવલપર તેમના આ પ્રકારનાં કામ માટે વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સ અને કોડિંગનો ઉપયોગ
કરે છે.
ડેટાને દૂર કરીને ડેટાની અતિરેકતાને ઘટાડવાનું છે, જેથી કરીને ડેટાને વધુ
કાર્યક્ષમ બનાવી શકાય અને બિનજરૂરી ડેટાને ડેટાબેઝ સર્વરથી દૂર રાખી શકાય.
ડેટાબેઝ ડેવલપર તેમના આ પ્રકારનાં કામ માટે વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સ અને કોડિંગનો ઉપયોગ
કરે છે.
(6) ડેટા એનાલિસ્ટ : ડેટા એનાલિસ્ટનું કામ વિવિધ પ્રકારના સ્ત્રોતમાંથી
ડેટા એકત્રિત અને સંગ્રહ કરવાનું છે, જેનો ઉપયોગ વિવિધ બિઝનેસ મોડલ્સ માટે
મહત્ત્વપૂર્ણ વ્યૂહરચના બનાવવા માટે થાય છે.
ડેટા એકત્રિત અને સંગ્રહ કરવાનું છે, જેનો ઉપયોગ વિવિધ બિઝનેસ મોડલ્સ માટે
મહત્ત્વપૂર્ણ વ્યૂહરચના બનાવવા માટે થાય છે.
(7) ડેટાબેઝ એડમિનિસ્ટ્રેટર : ડેટાબેઝ એડમિનિસ્ટ્રેટરનું કાર્ય ડેટાબેઝની
વિકાસ પ્રક્રિયાઓનું આયોજન કરવાનું અને તેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું છે, જેથી કરીને
કોઈપણ મુશ્કેલી વિના ડેટાના ઝડપી પ્રવાહને મંજૂરી આપી શકાય, સાથે ડેટા તેના
ગંતવ્યસ્થાન સુધી સલામત રીતે પહોંચી શકે તે માટેની સુરક્ષા પદ્ધતિને નિર્મિત
કરવાનું છે.
વિકાસ પ્રક્રિયાઓનું આયોજન કરવાનું અને તેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું છે, જેથી કરીને
કોઈપણ મુશ્કેલી વિના ડેટાના ઝડપી પ્રવાહને મંજૂરી આપી શકાય, સાથે ડેટા તેના
ગંતવ્યસ્થાન સુધી સલામત રીતે પહોંચી શકે તે માટેની સુરક્ષા પદ્ધતિને નિર્મિત
કરવાનું છે.
ઉપરોક્ત સિવાય ડેટા વેરહાઉસ મેનેજર, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એનાલિસ્ટ અને ડેટા મોડેલર
જેવી વર્ક પ્રોફાઈલ પણ હોય છે.
જેવી વર્ક પ્રોફાઈલ પણ હોય છે.
