बड़े डेटा की अवधारणा अंग्रेजी भाषा की है और रॉयल स्पेनिश अकादमी ( RAE ) द्वारा विकसित शब्दकोश का हिस्सा नहीं है। धारणा डेटा की एक बड़ी मात्रा के भंडारण और प्रबंधन को संदर्भित करती है।

बड़े डेटा से संबंधित मुद्दों का अध्ययन और उपचार सूचना और संचार प्रौद्योगिकी ( आईसीटी ) द्वारा किया जाता है। विज्ञान और विषयों का यह समूह बहुत बड़े डेटा सेटों को एकत्र करने, भंडारण, खोज, विश्लेषण और प्रदर्शित करने के लिए समाधान प्रदान करता है।

मॉडल और आंकड़े विकसित करते समय बड़ा डेटा महत्वपूर्ण है। तुलना करने के लिए, भविष्यवाणियां करें और सटीक रिपोर्ट प्रदान करें यह आमतौर पर बहुत सारी जानकारी के साथ काम करने के लिए आवश्यक है: अन्यथा, परिणामों की कोई वैधता या सटीकता नहीं है।

डेटा की कोई सटीक मात्रा नहीं है जो बड़े डेटा के बारे में बात करने की अनुमति देता है। जिन सीमाओं को संभाला जाता है वे टेराबाइट्स, पेटाबाइट्स या ज़ेटाबैबीज़ के चारों ओर घूमती हैं। इतनी बड़ी मात्रा में जानकारी के साथ काम करने के लिए उन्नत तकनीकी संसाधनों के उपयोग की आवश्यकता होती है।

इसका मतलब यह है कि होम कंप्यूटर वाला उपयोगकर्ता शायद ही बड़े डेटा के साथ काम कर सकता है, क्योंकि ये कंप्यूटर इतनी जानकारी का प्रबंधन और भंडारण करने के लिए तैयार नहीं हैं।

हालाँकि, बड़ा डेटा विभिन्न प्रकार के डेटाबेस में डाला जाता है । संरचित डेटा (जिसका प्रारूप पहले से परिभाषित है), अर्ध-संरचित डेटा (वे एक विशिष्ट क्षेत्र तक सीमित नहीं हैं लेकिन तत्वों के भेद के लिए मार्कर हैं) और असंरचित डेटा (विशिष्ट प्रारूप के बिना) का प्रबंधन करना संभव है। दूसरी ओर, डेटा को जरूरत के अनुसार विभिन्न कंप्यूटर टूल्स द्वारा कैप्चर और विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है।

इस अवधारणा का महत्व कई कंपनियों के लिए असंभव है, क्योंकि यह उन्हें अपने सही कामकाज के लिए हजारों आवश्यक सवालों के जवाब एक गति से प्राप्त करने की अनुमति देता है जो मानव कार्य के माध्यम से असंभव होगा । विभिन्न डेटा हैंडलिंग और परामर्श प्रणालियों द्वारा दी गई बहुमुखी प्रतिभा के लिए धन्यवाद, "अनुकूलित" परिणाम प्राप्त करना संभव है जो समझना आसान है।

आधुनिक जीवन के प्रमुख शब्दों में से एक है " प्रवृत्ति ": मानव का यह झुकाव कुछ गतिविधियों को करने या कुछ उत्पादों और सेवाओं का उपभोग करने के लिए कुछ कंपनियों को उनके स्वाद और जरूरतों के अनुरूप अपने प्रस्तावों को ढालने के लिए प्रेरित करता है, और उसके लिए सांख्यिकीय डेटा के बड़े संस्करणों का संचय आवश्यक है।

बड़े डेटा की क्वेरी और विश्लेषण व्यवसाय को बेहतर तरीके से निर्देशित करने के लिए काम करते हैं, सही निर्णय लेते हैं, संभावित नुकसान से बचने और उन लोगों की ओर इशारा करते हैं जो अब तक नहीं लिए गए हैं लेकिन इससे महत्वपूर्ण विकास हो सकता है।

संक्षेप में, बड़े डेटा का उपयोग सभी के लिए एक सुखद अंत है: कंपनियां अधिक विपुल व्यवसाय करती हैं, अपने संचालन की दक्षता और अपने मुनाफे की मात्रा बढ़ाती हैं, जबकि ग्राहक उन उत्पादों और सेवाओं को प्राप्त करते हैं जो वे चाहते हैं। और यह सब बाजार पर सकारात्मक प्रभाव डालता है।

यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि डेटा भंडारण हमेशा एक कंपनी की अपनी सुविधाओं में नहीं किया जाता है; बहुत प्रतिस्पर्धी कीमतों के साथ क्लाउड में बड़ी डेटा सेवाएं हैं, जो मेमोरी के विस्तार को मजबूर करने वाले विशिष्ट विकारों से बचने के अलावा, उपकरणों के संचालन और रखरखाव में एक महत्वपूर्ण बचत का प्रतिनिधित्व कर सकती हैं।

यह सब समझने के लिए, आइए एक बहुत ही सरल उदाहरण के बारे में सोचते हैं: एक व्यक्ति एक व्यवसाय बनाना चाहता है, लेकिन एक अच्छी तरह से परिभाषित विचार नहीं है, इसलिए वह प्रेरणा खोजने के लिए अपने पड़ोसियों का निरीक्षण करने के लिए अपनी खिड़की में बैठता है; दिन भर में, वह सुनता है कि बहुत से लोग क्षेत्र में किराने की दुकान की कमी के बारे में शिकायत करते हैं और, उक्त आंकड़ों के आधार पर, उसने कहा कि जरूरत को पूरा करने के लिए अपने आप को खोलने का फैसला करता है। बड़े डेटा के विश्लेषण से लाखों "कहानियों" का एक साथ इलाज करने की अनुमति मिलती है, नए विचारों के द्वार खोलने के लिए जो कई बार उपयोगकर्ताओं को स्वयं होने की जानकारी नहीं थी।