මොනවද මේ Big Data?

0
824
views

ගෙවුණු වසර කීපය තුළ Data හා සම්බන්ධ terms ගණනාවක්ම ලෝකයේ වැඩි වශයෙන් කතා බහට ලක්වුණා. Big Data, Data Mining, Data Warehousing… ඔව්, මේ ඔක්කොම අපිට නිතරම අහන්න දකින්න ලැබුණා. මේ හැම term එකකම data කියන වචනේ තියෙන නිසා, මේ හැමදේම data වලට සම්බන්ධයි කියල දැනගෙන හිටියත්, ඒ එක් එක් terms වල නියම තේරුම නොදන්නා අයත් අපි අතර ඕනෑ තරම් ඇති. ඉතින් ඒ නිසාවෙන්ම, අද මේ සුදානම් වෙන්නේ Big Data ගැන හරි අදහසක් නැති කෙනෙක්ට ඒ පිළිබඳව යම්කිසි අවබෝධයක් ලබා දෙන්නයි.

Big Data ගැන දැනගන්න කලින් අපි බලමු data කියන්නේ මොනවද කියලා…

Data යනු?

අකුරු, ඉලක්කම්, සංකේත, පින්තුර මේ වගේ ඕනෑම දේක එකතුවකට අපිට දත්ත, එහෙමත් නැත්නම් data කියලා කියන්න පුලුවන්. මේ දත්ත අවිධිමත්, තේරුමක් රහිත, කිසිම සංවිධානාත්මක බවකින් තොර කරුණුවල එකතුවක්. දැන් data කියන්නේ මොනවද කියලා යම් අවබෝධයක් අපිට තියෙනවා. මීළඟට අපි බලමු Big Data කියන්නේ මොනවද කියලා.

Big Data යනු?

Big Data කියන්නෙත් Dataම තමයි, නමුත් ඒවා ප්‍රමාණයෙන් විශාලයි. තවත් පැහැදිලිව කියනවා නම්, සම්ප්‍රධායික data management tools භාවිතයෙන් store කිරීමට සහ process කිරීමට අපහසු, ප්‍රමාණයෙන් විශාල, කාලයත් සමග තව තවත් ප්‍රමාණයෙන් විශාල වෙන දත්ත ගොණු, Big Data විදියට හඳුන්වන්න පුලුවන්.

Big Data වලට උදාහරණ මොනවද?

  1. Social Media ආශ්‍රිත දත්ත : වාර්තා වල සඳහන් වෙන විදියට ටෙරාබයිට් 500කටත් වඩා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක්, Facebook සමාජ ජාලයට අදාළ database එකට දිනක් තුළදී එකතු වෙනවා. ඉතින් ප්‍රමාණයෙන් විශාල, දිනෙන් දින ප්‍රමාණයෙන් වැඩි වෙන social media වලට අදාළ මේ වගේ දත්ත, Big Data සඳහා හොඳම උදාහරණයක්
  2. Jet Engines මගින් ලබා දෙන data : එක් Jet Engine එකකින් විනාඩි 30ක ගුවන් කාලයක් ඇතුළත ටෙරාබයිට් 10කට ආසන්න දත්ත ප්‍රමාණයක් ලබා දෙනු ලබනවා. දිනකට දහස් ගණනක ගුවන් ගත කිරීම් සමගින් මේ නිෂ්පාදනය කරන දත්ත ප්‍රමාණය පෙටාබ්යිටි වැනි විශාල දත්ත ප්‍රමාණයන් දක්වා විහිදෙන බව තමයි වාර්තා වෙන්නේ. ඉතින් මෙයත් Big Data සඳහා හොඳම උදාහරණයක්.

Big Data වල ගුණාංග මොනවද?

Big Data වල ගුණාංග ගැන කතාකරද්දී 3V සංකල්පය බොහොම ප්‍රචලිතයි. මෙයින් කියවෙන්නේ Volume, Vareity, සහ Velocity.

  1. Volume (ප්‍රමාණය) : Big dataවල සුවිශේෂීම ලක්ෂණයක් තමයි ප්‍රමාණයෙන් විශාල වීම. ඒ නිසා යම්කිසි දත්ත ගොනුවක් big data විදියට හඳුනා ගැනීමට ප්‍රමාණය ගැන සළකා බැලිය යුතු වෙනවා.
  2. Vareity (වීවීධත්වය) : අතීතයේදී නම් දත්ත විදියට අපිට හඳුනා ගන්න පුලුවන් වුණේ ගොඩක් විට අකුරු නැත්නම් ඉලක්කම්. නමුත් අද වෙන විට දත්ත වල ලොකු විවිධත්වයක් දකින්න ලැබෙනවා. දත්ත emails, audios, videos, images.. මේ ඕනෑම ආකාරයකින් තියෙන්න පුළුවන්.
  3. Velocity (වේගය) : මෙහිදී වේගය විදියට සළකන්නේ දත්ත නිෂ්පාදනයේ සහ process කිරීමේ වේගය. Big Data වලට අදාළව dataවල අඛණ්ඩ ගලායාම ඉතාමත් වේගවත්.

Big Data වර්ග මොනවද?

  • Structured : මෙහිදී fixed format එකකට අනුව දත්ත store කිරීම, access කිරීම සහ process කිරීම සිදු වෙනවා. මේ සඳහා හොඳම උදාහරණය විදියට database එකක table එකක් දක්වන්න පුලුවන්.
  • Unstructured : කිසිදු ආකෘතියකට අනුකුල නොවන ආකාරයේ දත්ත මෙලෙස හඳුන්වනු ලබනවා. Google Search වෙතින් texts, images, videos මේ සියල්ලම අඩංගු වන ලෙසට අපිට ලබා දෙන output එක මෙයට නිදසුනක්.
  • Semi-structured : මේ සඳහා structured සහ unstructured යන වර්ග දෙකේම දත්ත අඩංගු අවස්ථා අදාල වෙනවා. XML file එකක දත්ත නිරුපණය මෙයට අනුරුපයි.

Big Dataවල ඇති වැදගත්කම මොන වගේද?

වර්තමානය වන විට දියුණු තත්වයේ පවතින ආයතන බොහොමයක් මේ big data ප්‍රයෝජනයට ගන්නවා. ඒ big data ඔවුන්ට වාසි කීපයක්ම ළඟා කර දෙන නිසයි.

  1. අද වෙන විට big data tools ඉතාමත් ප්‍රචලිතයි. ඉතින් මේ tools භාවිතයෙන් ප්‍රමාණයෙන් විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ඉතාමත් කාර්යක්ෂමව සහ අඩු වියදමකින් store කිරීමට සහ process කිරීමට අවකාශය නිර්මාණය වෙලා තියෙනවා.
  2. මේ big data tools හරහා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් පහසුවෙන් analyze කර, ඉතාමත් ඉක්මන් සහ නිවැරදි තීරණ ලබාගන්න අවස්ථාව ලැබෙනවා.
  3. Big Data නවෝත්පාදනයන් සඳහා මග සලසනවා. දත්ත ගොනුවල සැඟවී ඇති දත්ත රටා ආදිය පහසුවෙන් හඳුනාගන්න big data tools උපකාරී වෙන අතර ඒ ඇසුරෙන් නවෝත්පාදනයන් සිදු විය යුතු ආකාරය තීරණය කිරීමට අවශ්‍ය තොරතුරු ලබා දෙනවා.
  4. Big Data හරහා සමස්ත ආයතනයේම කාර්යක්‍ෂමතාවය වැඩි වීමට හේතු යෙදෙන නිසාවෙන් එය තරඟකාරී ආයතන සඳහා විශාල ලෙස වාසිගත තත්වයන් උදා කර දෙනවා.

Big Data ගැන ගැඹුරින් අධ්‍යනය කරනවා නම් big data tools සහ techniques ඇතුළත්ව තවත් බොහෝ දේ ඔබට දැනගන්න ලැබේවි. ඒ ගැන දැනගන්න කැමති නම් ඒ දේවල් ගැනත් අනිවාර්යෙන්ම හොයලා බලලා ඔබේ දැණුම වර්ධනය කරගන්න අමතක කරන්න එපා.

නැවතත් හමුවෙමු…

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here