مواد
- روایتی ڈیٹا اور آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا کیا ہیں؟
- روایتی ڈیٹا تجزیات اور IOT سے تیار ڈیٹا تجزیات کے مابین فرق
- نتیجہ اخذ کرنا
ماخذ: ڈینیسماگیلوف / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
انٹرنیٹ آف چیز آف ڈیٹا کے تجزیے کے لئے روایتی اعداد و شمار سے بالکل مختلف حکمت عملی کی ضرورت ہے۔ یہاں ہم دیکھتے ہیں کہ ڈیٹا کی دو اقسام کو کس طرح سنبھالا جاتا ہے۔
روایتی اعداد و شمار کے پروسیسنگ نقطہ نظر اور انٹرنیٹ آف تھنگ (IOT) آلات یا سینسر سے آنے والے ڈیٹا اسٹریمز کے مابین بنیادی اختلافات موجود ہیں۔ جامد یا روایتی اعداد و شمار کا تجزیہ ایک لکیری عمل ہوتا ہے ، جبکہ آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا تجزیہ نہیں ہوتا ہے۔ آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لئے درکار ٹیکنالوجی اور مہارت بالکل مختلف ہیں۔
روایتی اعداد و شمار اور آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا کے درمیان ایک اہم فرق یہ ہے کہ مؤخر الذکر کو حقیقی وقت میں پہنچایا جاسکتا ہے ، جو کچھ صنعتوں جیسے بینکاری ، ٹیلی کام اور دفاع کے لئے اہم ہے۔ دوسری طرف ، جامد ڈیٹا ریئل ٹائم ڈیٹا فراہم نہیں کرتا ہے ، لیکن پھر بھی اس کی بہت زیادہ افادیت ہے۔ اس نے کہا ، آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا کافی عرصے سے توجہ کا مرکز رہا ہے اور اس کے ارد گرد بہت ساری آوازیں چل رہی ہیں۔ تاہم ، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ روایتی ڈیٹا کا وقت گزر گیا ہے۔
روایتی ڈیٹا اور آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا کیا ہیں؟
روایتی یا جامد ڈیٹا ، سیدھے الفاظ میں ، وہ ڈیٹا ہے جو تبدیل نہیں ہوتا ہے۔ آئیے ہم اسے ایک مثال سے سمجھتے ہیں۔ آپ ایک ایسا فارم پُر کررہے ہیں جہاں آپ کو فہرست سے اپنی رہائش گاہ کا انتخاب کرنا ہوگا۔ اس فہرست میں کوئی تبدیلی نہیں آتی ہے کیوں کہ ریاستہائے متحدہ میں ریاستوں کی تعداد میں کوئی تبدیلی نہیں آتی ہے (یا ، 1959 کے بعد سے ، ویسے بھی نہیں)۔ اب ، ریاستوں کی اس فہرست کو سسٹم میں کہیں بھی برقرار رکھا گیا ہے ، اور چونکہ اس فہرست میں کوئی تبدیلی نہیں آتی ہے ، لہذا یہ محفوظ طور پر کہا جاسکتا ہے کہ اعداد و شمار تک کثرت سے رسائی نہیں ہوتی یا اس پر کارروائی نہیں ہوتی ہے۔
آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا سینسروں کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹا ہے جو آپس میں منسلک آلات میں نصب ہوتا ہے۔ IoT اسکیم کی چیزوں میں ، ہر ڈیوائس کا ایک IP پتہ ہوگا تاکہ وہ IP پتے والے دوسرے آلات کے ساتھ بات چیت کرسکے۔ مثال کے طور پر یہ اعداد و شمار کا تبادلہ کرسکتا ہے۔ اب ، یہ آلات کسی سرور سے منسلک ہوسکتے ہیں جو ان آلات سے مسلسل ڈیٹا اکٹھا کررہا ہے۔ مثال کے طور پر ، آپ کا اسمارٹ فون ایک ایسی ایپ انسٹال کرسکتا ہے جو آپ کی صحت سے متعلق معلومات اکٹھا کرتا ہے اور اسے کسی سرور تک پہنچا سکتا ہے جسے اسپتال کے ذریعہ رسائی حاصل ہوسکتی ہے۔ لہذا ، آپ ہر منٹ سرور میں مختلف قسم کے ڈیٹا کے سیلاب کی مقدار کا تصور کرسکتے ہیں۔ اعداد و شمار مستقل اور مسلسل بدلا رہا ہے۔ آئی او ٹی سے تیار کردہ ڈیٹا ، ایک لحاظ سے ، متحرک ڈیٹا بھی ہے کیونکہ اس میں تبدیلی کا رجحان ہوتا ہے۔
اعداد و شمار کی قطعی مختلف نوعیت کے پیش نظر ، یہ ظاہر ہے کہ ڈیٹا کو محفوظ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے طریق کار بالکل مختلف ہوں گے۔ ذیل کے پیراگراف روایتی اور IOT سے تیار کردہ ڈیٹا کے مابین اہم اختلافات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔
روایتی ڈیٹا تجزیات اور IOT سے تیار ڈیٹا تجزیات کے مابین فرق
چونکہ دونوں قسم کا ڈیٹا مختلف ہے ، لہذا ذخیرہ کرنے اور پروسیسنگ کے بنیادی طریقوں کو مختلف ہونا چاہئے۔ آئی او ٹی سے تیار کردہ اعداد و شمار نے بہت توجہ اور تعریفیں پیدا کیں ، کچھ کی تجویز ہے کہ روایتی اعداد و شمار کی اب صنعت میں کوئی جگہ نہیں ہے۔ یہ سچ نہیں ہے. تجزیہ کاروں کی دو اقسام کے مابین واضح اختلافات ذیل میں زیربحث ہیں۔
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
روایتی ڈیٹا پر معیاری طلب زبانیں جیسے ایس کیو ایل کی مدد سے عمل کیا جاسکتا ہے اور معیاری پروگرامنگ زبانوں کی مدد سے تجزیات تیار کیا جاسکتا ہے۔ روایتی اعداد و شمار کے تجزیات کو انجام دینے کے ل any کوئی نئی تعلیم نہیں لیتی۔ آئی او ٹی کے اعداد و شمار کے ساتھ صورتحال کچھ زیادہ چیلنجنگ ہے ، جسے بہت سے لوگ بڑے اعداد و شمار سے بھی دیکھتے ہیں۔ ہڈوپ ، آج تک ، بگ ڈیٹا پروسیسنگ کا سب سے مقبول فریم ورک ہے ، لیکن بہت سارے اب بھی اس کے بارے میں عارضی ہیں۔ آئی او ٹی ڈیٹا سے استفسار کرنا کوئی آسان کام نہیں ہے کیونکہ ابھی تک ٹیکنالوجی تیار نہیں ہوئی ہے اور ٹولز کو صارف دوست بنانے کے لئے بہت زیادہ سرمایہ کاری درکار ہے۔ آئی او ٹی کے اعداد و شمار کی نوعیت روایتی اعداد و شمار سے بالکل مختلف ہے ، اور اسی وجہ سے یہ صنعت ابھی بھی کم سرمایہ کاری میں اچھ analyے تجزیات حاصل کرنے کے طریقے ڈھونڈ رہی ہے۔
نتیجہ اخذ کرنا
ان کے اختلافات کے باوجود ، روایتی تجزیات IoT تجزیات کی تکمیل کرسکتے ہیں۔ ایک لحاظ سے ، آئی او ٹی ڈیٹا بھی کچھ عرصے کے بعد تاریخی ڈیٹا بن جاتا ہے۔ آئی او ٹی کے حملوں کے باوجود ، روایتی ڈیٹا اینالٹیکس جلد ہی کسی بھی وقت دور نہیں ہوگا۔ آئی او ٹی ڈیٹا اور بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کو اب بھی عارضی طور پر دیکھا جارہا ہے اور اس میں بہت احتیاط برتی جارہی ہے۔ صنعتوں کو کوئی ایسی چیز اپنانے میں وقت لگتا ہے جو نئی ، پیچیدہ ہے اور اس میں سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ دوسری طرف روایتی ڈیٹا اینالٹکس ثابت اور قائم ہے۔ اگرچہ یہ ایک دلچسپ صورتحال ہے ، ایسا لگتا ہے کہ چند سالوں کے بعد ، IOT کو اور زیادہ اعتبار حاصل ہونے والا ہے اور کمپنیاں روایتی ڈیٹا تجزیات سے ہٹ جانے والی ہیں۔ ایسا ہونے کے لئے ، IOT ڈیٹا تجزیات کے انفراسٹرکچر کو واقعتا پختہ اور قبولیت تلاش کرنے کی ضرورت ہے۔ تبدیلی - ہمیشہ - ایک سست اور ایک پیچیدہ عمل ہے۔