বিগ ডেটা এবং ট্রাডিশনাল ডেটা (Traditional Data) উভয়ই তথ্য সংরক্ষণ ও প্রক্রিয়া করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। ট্রাডিশনাল ডেটা সাধারণত ছোট আকারের, নির্দিষ্ট কাঠামো অনুযায়ী সংগঠিত ডেটা, যা সুনির্দিষ্ট ডেটাবেস সিস্টেমে সংরক্ষিত হয়। অন্যদিকে, বিগ ডেটা হলো বিশাল পরিমাণে ডেটা, যা দ্রুত প্রবাহিত হয় এবং বিভিন্ন ধরনের হতে পারে।
নিচে ট্রাডিশনাল ডেটা এবং বিগ ডেটার মধ্যে পার্থক্যগুলো বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো:
1. ডেটার পরিমাণ (Volume)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটা সাধারণত ছোট আকারের হয় এবং এটিকে সাধারণ ডেটাবেস সিস্টেমে সহজেই সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করা যায়। যেমন: এক বা দুটি টেবিলের মধ্যে সীমাবদ্ধ ডেটা।
Big Data:
বিগ ডেটা বিশাল পরিমাণে ডেটার সমন্বয়, যা টেরাবাইট (TB) বা পেটাবাইট (PB) পরিমাণেও থাকতে পারে। এটি একাধিক সোর্স থেকে তৈরি হতে পারে এবং এর পরিমাণ এত বেশি থাকে যে, সাধারণ ডেটাবেস সিস্টেমে স্টোর করা এবং প্রক্রিয়া করা কঠিন।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: ছোট ব্যবসার ইনভয়েস বা গ্রাহক তথ্য।
- বিগ ডেটা: সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, ওয়েবসাইটের লগ ডেটা, সেন্সর ডেটা ইত্যাদি।
2. ডেটার গতি (Velocity)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটার গতিবেগ সাধারণত ধীর এবং এটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে তৈরি হয়। এতে ডেটার প্রবাহ স্থির থাকে এবং এটি বিভিন্ন উৎস থেকে আসতে পারে না।
Big Data:
বিগ ডেটার গতি খুব দ্রুত। এটি রিয়েল-টাইম বা হাই-ভোলিউম ডেটার প্রবাহ হতে পারে যা ধারাবাহিকভাবে উৎপন্ন হচ্ছে। এটি ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT), সোশ্যাল মিডিয়া, ট্রানজ্যাকশন সিস্টেম ইত্যাদি থেকে আসতে পারে।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: দৈনিক লেনদেনের ডেটা।
- বিগ ডেটা: রিয়েল-টাইম ফিনান্সিয়াল মার্কেট ডেটা, সোশ্যাল মিডিয়া আপডেট ইত্যাদি।
3. ডেটার বৈচিত্র্য (Variety)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটা সাধারণত স্ট্রাকচারড (Structured) হয়, যেমন টেবিল বা ডাটাবেসে সংরক্ষিত ডেটা। এতে নির্দিষ্ট কলাম এবং সারি থাকে।
Big Data:
বিগ ডেটায় স্ট্রাকচারড, সেমি-স্ট্রাকচারড এবং আনস্ট্রাকচারড (Unstructured) ডেটার সংমিশ্রণ থাকে। এটি বিভিন্ন ধরনের ফাইল, ছবি, ভিডিও, টেক্সট ডকুমেন্ট, ইমেইল, লগ ফাইল ইত্যাদি হতে পারে।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: এক্সেল বা SQL ডাটাবেসে থাকা পণ্য বিক্রির রেকর্ড।
- বিগ ডেটা: সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, ভিডিও কন্টেন্ট, গ্রাহকের রিভিউ এবং মন্তব্য।
4. বিশ্বস্ততা (Veracity)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটা সাধারণত নির্ভুল এবং নির্দিষ্ট উৎস থেকে আসে, যা বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত থাকে। এর মধ্যে ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য কম থাকে।
Big Data:
বিগ ডেটাতে অনেক সময় অস্পষ্ট, ভুল, অসম্পূর্ণ অথবা মিথ্যা তথ্য থাকতে পারে। এই ধরনের ডেটাকে বিশ্লেষণ করতে বিশেষজ্ঞদের জন্য বিশ্বস্ততা যাচাই করতে হয়।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: নির্দিষ্ট তথ্যভিত্তিক রিপোর্ট, যেমন বিক্রয়ের মাসিক তালিকা।
- বিগ ডেটা: সোশ্যাল মিডিয়ার পোস্টে ভুল বা অস্পষ্ট তথ্য।
5. ডেটার প্রক্রিয়াকরণ (Data Processing)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সহজ এবং তা সাধারণত প্যারালাল প্রক্রিয়া (Parallel Processing) ছাড়াই করা যায়। এতে SQL বা অন্যান্য ট্র্যাডিশনাল ডেটাবেস টুল ব্যবহার করা হয়।
Big Data:
বিগ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য উচ্চক্ষমতা সম্পন্ন প্রযুক্তি যেমন Hadoop, Spark, NoSQL ডেটাবেস ব্যবহার করা হয়। এটি অনেক সময় প্যারালাল প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে পরিচালিত হয়, কারণ একাধিক সার্ভার ও কম্পিউটিং ক্লাস্টার ব্যবহার করা হয়।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: একক সার্ভারে SQL দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করা তথ্য।
- বিগ ডেটা: বহু সার্ভারের মাধ্যমে Apache Spark বা Hadoop দ্বারা বিশাল ডেটা প্রক্রিয়াজাত করা।
6. ডেটার স্টোরেজ (Data Storage)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটা সাধারণত রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) ব্যবহার করে স্টোর করা হয়, যেখানে ডেটার মধ্যে স্পষ্ট সম্পর্ক থাকে। এতে সাধারণত ডিস্ক বা ডেটাবেস সিস্টেম ব্যবহৃত হয়।
Big Data:
বিগ ডেটা স্টোরেজে নন-রিলেশনাল ডেটাবেস (NoSQL), ক্লাউড স্টোরেজ, এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম যেমন Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) ব্যবহার করা হয়। এই ধরনের স্টোরেজ বড় আকারের ডেটা সংরক্ষণে সক্ষম।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: SQL ডাটাবেসে সংরক্ষিত তথ্য।
- বিগ ডেটা: Hadoop HDFS বা MongoDB তে সংরক্ষিত বিশাল পরিমাণের ডেটা।
7. ডেটার বিশ্লেষণ (Data Analysis)
Traditional Data:
ট্রাডিশনাল ডেটার বিশ্লেষণ সাধারণত SQL কুয়েরি বা স্ট্যাটিস্টিক্যাল টুল দ্বারা করা হয়, যেখানে স্পষ্ট কাঠামো থাকে এবং এর বিশ্লেষণ সহজ।
Big Data:
বিগ ডেটার বিশ্লেষণ করতে উন্নত অ্যালগোরিদম এবং টুলস যেমন মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং, এবং ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন টুলস ব্যবহার করা হয়, যা বৃহৎ পরিসরে দ্রুত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।
উদাহরণ:
- ট্রাডিশনাল ডেটা: গ্রাহকের ক্রয় ইতিহাস বিশ্লেষণ করা SQL ব্যবহার করে।
- বিগ ডেটা: গ্রাহক আচরণ বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগোরিদম ব্যবহার করা।
সারাংশ
ট্রাডিশনাল ডেটা এবং বিগ ডেটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য হচ্ছে তাদের আকার, গতি, বৈচিত্র্য, বিশ্বস্ততা এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা। ট্রাডিশনাল ডেটা ছোট, কাঠামোবদ্ধ এবং সহজে বিশ্লেষণযোগ্য, যেখানে বিগ ডেটা বৃহৎ আকারের, দ্রুত পরিবর্তনশীল, এবং বিভিন্ন ধরনের হতে পারে। বিগ ডেটা বিশ্লেষণ করতে উন্নত প্রযুক্তি এবং অ্যালগোরিদম প্রয়োজন হয়, যা একাধিক ডেটা উৎস থেকে অস্বচ্ছ বা অসম্পূর্ণ তথ্যের মধ্যেও মূল্যবান তথ্য বের করতে সহায়তা করে।
Read more
