મોટા ડેટાના યુગમાં, અમે ડેટાના ભંડારમાંથી વધુ વ્યક્તિગત સેવાઓ મેળવી રહ્યા છીએ, પરંતુ અમે વ્યક્તિગત માહિતી લીક થવા અને ગોપનીયતાના આક્રમણના જોખમનો પણ સામનો કરી રહ્યા છીએ. કંપનીઓ ગ્રાહક પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવા અને માર્કેટિંગ વ્યૂહરચના વિકસાવવા માટે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરી રહી છે, પરંતુ આ પ્રક્રિયામાં ગોપનીયતા વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બની રહી છે. આધુનિક વિશ્વમાં વ્યવસાયિક ઉપયોગ અને ડેટાના રક્ષણ વચ્ચે સંતુલન શોધવું એ એક મોટો પડકાર છે.

“○○, તમે વર્ગ માટે મોડું થઈ જશો. ઉતાવળ કરો અને શાળાએ જાઓ!”

"હા, હું ત્યાં જ હોઈશ, હું ત્યાં જ હોઈશ, હું મારા માર્ગ પર છું."

કોલેજના વિદ્યાર્થીઓ માટે સવાર સરળ નથી હોતી. દરરોજ સવારે, ભલે હું ગમે તેટલો વ્યસ્ત હોઉં, એક પગલું હું ક્યારેય છોડતો નથી: મેકઅપ લાગુ કરવું! મારા ચહેરાને સારા ક્લીંઝરથી સાફ કર્યા પછી, હું મારી ત્વચાને શેક કરું છું. થોડા ટીપાં બહાર આવે છે, પરંતુ પછી તે અટકી જાય છે. મારો ચહેરો ત્વચાના અભાવે શુષ્ક છે અને ઝડપથી લાલ થઈ જાય છે. જ્યારે તેણી ઘરની બહાર ઉતાવળ કરે છે, તેણીને ㅇㅇ કોસ્મેટિક્સ તરફથી એક ટેક્સ્ટ પ્રાપ્ત થાય છે, જે કંપની તેણીએ અગાઉ ઘણી વખત ખરીદી છે.
'માત્ર સભ્યો માટે વિશેષ વેચાણ, ત્વચા ઉત્પાદનો પર 30% છૂટ, માત્ર બે દિવસ માટે, આ તક ચૂકશો નહીં~!
○○ ના ચહેરા પર સ્મિત ફેલાય છે. "વાહ! બહુ સરસ. જ્યારે મને તેની જરૂર હોય ત્યારે જ વેચાણ, વહુ." ટેક્સ્ટ પ્રાપ્ત કર્યાની ત્રણ મિનિટની અંદર, તેણીએ તેના સ્માર્ટફોન પર સ્કીન માટે ઓર્ડર આપ્યો અને ચૂકવણી કરી. શું તે ખરેખર સંયોગ છે કે ○○, જેમને ત્વચાની જરૂર હતી, તેને કોસ્મેટિક્સ કંપની તરફથી પ્રમોશનલ ટેક્સ્ટ મળ્યો?

21મી સદીમાં, ડેટામાં પૈસા છે

કેટલાકે આધુનિક વિશ્વને ડેટા ફ્લડના યુગ તરીકે દર્શાવ્યું છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે અમે જે સમાજમાં રહીએ છીએ તેમાં અમે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા જનરેટ કરીએ છીએ. એક ક્ષેત્ર જે તાજેતરના વર્ષોમાં ધ્યાન ખેંચી રહ્યું છે તે છે મોટા ડેટાનું ક્ષેત્ર. મોટા ડેટા એ વિશાળ માત્રામાં ડેટાનો ઉલ્લેખ કરે છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને એકત્રિત, સંગ્રહ, પુનઃપ્રાપ્ત અને વિશ્લેષણ કરવા મુશ્કેલ છે કારણ કે ડેટા જનરેશનનું વોલ્યુમ, ફ્રીક્વન્સી અને ફોર્મેટ પરંપરાગત ડેટાની તુલનામાં ખૂબ મોટી છે.
ઉપરોક્ત ઉદાહરણમાં, ધારો કે ચામડી ઉતરતી વખતે પ્રમોશનલ ટેક્સ્ટ આવ્યું તે કોઈ સંયોગ નથી, પરંતુ મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કંપનીનું વ્યૂહાત્મક માર્કેટિંગ છે. આને સમર્થન આપવા માટે કયો માર્ગ મજબૂત પુરાવો હોઈ શકે? જવાબ "થોડી વાર ખરીદ્યો" વાક્ય છે. જો કોઈ ગ્રાહક સ્કિન ખરીદે છે અને પછી દર ઘણી વખત તેની પુનઃખરીદી કરે છે, તો કંપની આ ખરીદીની માહિતી સાથે ગ્રાહકના ખર્ચ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે. આ ડેટાનો ઉપયોગ ગ્રાહકના વપરાશ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે, અને જ્યારે ઉપભોક્તા માટે ઉત્પાદનને ફરીથી ખરીદવાનો સમય આવે છે, ત્યારે કંપની વિવિધ પ્રમોશનલ પ્રવૃત્તિઓ ચલાવી શકે છે.
આ એવું નથી કે જે ભવિષ્યમાં બનવાનું છે, તે કંઈક છે જે અત્યારે આપણી આસપાસ થઈ રહ્યું છે. વાસ્તવમાં, ક્રેડિટ અને લોયલ્ટી કાર્ડ કંપનીઓ પાસે તેમના ખર્ચના ઇતિહાસ દ્વારા તેમના ગ્રાહકોની ખર્ચ પેટર્ન વિશે ખૂબ જ સચોટ માહિતી હોય છે. તેઓ આ માહિતીનો ઉપયોગ તેમના કાર્ડધારકોની ખર્ચ પેટર્નનું પૃથ્થકરણ કરવા માટે જ કરતા નથી, પરંતુ તેઓ તેને મૂલ્યવાન માર્કેટિંગ માહિતી તરીકે વિવિધ ઉત્પાદકોને વેચે છે. તે માત્ર નાણાકીય માહિતી જ નથી જે રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. સોશિયલ મીડિયા, વેબ પોર્ટલ હિસ્ટ્રી, મેડિકલ રેકોર્ડ, જીપીએસ લોકેશન ડેટા અને ઘણું બધું અમારી જાણ વગર ગુપ્ત રીતે રેકોર્ડ કરવામાં આવી રહ્યું છે.

ડેટા માઇનિંગ: મોટા ડેટામાં છુપાયેલા રત્નો શોધવા

પરંતુ શું આ તમામ લગભગ અનંત ડેટા અર્થપૂર્ણ અને મૂલ્યવાન છે? જવાબ ના છે. આ બધી માહિતીનું પૃથ્થકરણ કરવું અશક્ય છે એટલું જ નહીં, પરંતુ તે બધી માહિતીનું પૃથ્થકરણ કરવું અત્યંત બિનકાર્યક્ષમ હશે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, આપણે જે જોઈએ છે તે જ પસંદ કરવાની, તેનું વિશ્લેષણ કરવાની અને તેની કિંમત નક્કી કરવાની જરૂર છે, અને આ ડેટા માઇનિંગનું ક્ષેત્ર છે.
'માઇનિંગ' એ એક શબ્દ છે જેનો અર્થ થાય છે 'માઇનિંગ', અને ડેટા માઇનિંગનો અર્થ થાય છે 'માઇનિંગ ડેટા', તેથી તમે તેને એક એવા ક્ષેત્ર તરીકે વિચારી શકો છો જે વિશાળ માત્રામાં માત્ર જરૂરી ડેટા પસંદ કરીને ડેટા વિશ્લેષણની કાર્યક્ષમતા વધારી શકે છે. ડેટા તેને અદ્યતન આંકડાકીય વિશ્લેષણ અને મોડેલિંગ તકનીકોની જરૂર છે જે ખૂબ જ માંગ છે, અને તે ઔદ્યોગિક એન્જિનિયરિંગમાં અભ્યાસનું ક્ષેત્ર છે.
કોરિયામાં ડેટા માઇનિંગનું ક્ષેત્ર હજુ પણ પ્રારંભિક તબક્કામાં છે, પરંતુ હું તેના ભવિષ્ય વિશે ખૂબ આશાવાદી છું. આના બે કારણો છે: પ્રથમ, ડેટા માઇનિંગ વિના, ડેટા વિશ્લેષણ નોંધપાત્ર રીતે ઓછું અર્થપૂર્ણ અને કાર્યક્ષમ હશે. આનો અર્થ એ છે કે યોગ્ય ડેટા પસંદગી વિના, યોગ્ય વિશ્લેષણ પરિણામો અશક્ય છે. બીજું કારણ એ છે કે ડેટા માઇનિંગ એ ગ્રાહક વ્યવસ્થાપન માટે એક મુખ્ય તકનીક છે, જે આજકાલ વ્યવસાયના સૌથી મહત્વપૂર્ણ પાસાઓમાંનું એક છે.

મોટા ડેટા, ઓલરાઉન્ડર

તે સ્પષ્ટ છે કે મોટા ડેટા તાજેતરમાં એક હોટ વિષય રહ્યો છે. ડેટા માઇનિંગ દ્વારા મોટા ડેટા એનાલિટિક્સની એપ્લિકેશન ખૂબ જ વૈવિધ્યસભર છે. બિગ ડેટા એનાલિટિક્સનું સૌથી સફળ ઉદાહરણ સિઓલનું “ઓલ બસ” છે. આ એક મોડી રાતનો બસ રૂટ છે જે કેટીના કોલ વોલ્યુમ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને સ્થાપિત કરવામાં આવ્યો હતો, જે મોડી-રાત્રિના કલાકો દરમિયાન કોલર્સના ઇનકમિંગ અને આઉટગોઇંગ સ્થાનો અને સિઓલના ટ્રાફિક ડેટાને રેકોર્ડ કરે છે. આ શ્રેષ્ઠ માર્ગ શોધવા માટે અત્યંત સચોટ ડેટા પૃથ્થકરણનું ઉદાહરણ છે, જેના પરિણામે ઉચ્ચ વપરાશકર્તા સંતોષ થાય છે.
નિષ્ણાતો આગાહી કરે છે કે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ ભવિષ્યમાં વધુ વ્યાપક ક્ષેત્રોમાં કરવામાં આવશે. પ્રારંભિક એપ્લિકેશનોમાંની એક વ્યક્તિગત માર્કેટિંગ છે. આનો અર્થ એ છે કે માર્કેટિંગનું લક્ષ્ય સમગ્ર ઉપભોક્તા વસ્તી અથવા ચોક્કસ જૂથમાંથી વ્યક્તિમાં બદલાશે, જે માર્કેટિંગમાં જ એક દાખલો છે. તબીબી ક્ષેત્રમાં, મોટા ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ દર્દી ક્યારે બીમાર થશે અથવા અસાધ્ય રોગોની સારવાર માટે આગાહી કરવા માટે કરી શકાય છે. મોટા ડેટાનો વિકાસ અને અન્ય ક્ષેત્રો જેમ કે કૃષિ, રાજકારણ અને વહીવટમાં ઉપયોગ થવાની અપેક્ષા છે. કેટલાક વિદ્વાનો એવું પણ અનુમાન કરે છે કે કુદરતી આફતોની આગાહી કરવા અને તેને દૂર કરવા માટે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જે અગાઉ માનવ નિયંત્રણની બહાર હોવાનું માનવામાં આવતું હતું.

મોટા ડેટાના બે ચહેરા

જો કે, મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં પણ સમસ્યાઓ છે, જેને "કિંમતી શરીર" તરીકે ગણવામાં આવે છે અને તે ઘણું ધ્યાન મેળવી રહ્યું છે. સૌથી મહત્વપૂર્ણ અને વિવાદાસ્પદ મુદ્દાઓમાંનો એક ડેટા લીકેજનો મુદ્દો છે. માહિતી લિકેજની એક નાની શ્રેણી એ વ્યક્તિગત માહિતીનું લીકેજ છે. મોટા ડેટાને જોડીને વ્યક્તિગત માહિતી શોધવાનું ખૂબ જ સરળ છે. આનું એક સરળ ઉદાહરણ એ છે કે વ્યક્તિના ઇન્ટરનેટ સર્ફિંગ, મુલાકાત લીધેલી સાઇટ્સ અને સોશિયલ મીડિયાના ઉપયોગનું આંકડાકીય રીતે વિશ્લેષણ કરીને, માત્ર તેમના લિંગને જ નહીં, પરંતુ ગર્ભાવસ્થા અથવા LGBT સ્થિતિ જેવી ખૂબ વિગતવાર માહિતી પણ શીખવી શક્ય છે. આ માત્ર ગોપનીયતા પર આક્રમણ જ નથી, પણ ગુનાહિત હેતુઓ માટે ઉપયોગ થવાની સંભાવના પણ છે.
આ વ્યક્તિગત સ્તરથી આગળ, રાષ્ટ્રીય મુદ્દાઓ, જેમ કે રાજ્યના રહસ્યો અથવા લશ્કરી રહસ્યોના લીક થવાની સંભાવના પણ છે. જ્યારે આપણે કહેવાતા “બિગ ડેટા યુગ”ના થ્રેશોલ્ડ પર ઊભા છીએ, ત્યારે આપણે ફક્ત મોટા ડેટાના વ્યવસાયિક પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાથી સાવચેત રહેવું જોઈએ. જો આપણે બિગ ડેટા લાવી શકે તેવી આડ અસરોને અવગણીએ, તો આપણો સમાજ 'બિગ ડેટા ડિસીઝ'થી પીડાય તે પહેલા માત્ર સમયની વાત છે. મોટા ડેટાનો નિષ્ઠાપૂર્વક ઉપયોગ કરતા પહેલા, મને લાગે છે કે બિગ ડેટાની આડ અસરોને રોકવા માટે એક યોજના તૈયાર કરવી એ આધુનિક બૌદ્ધિકોનું ગૌરવ છે.

બિગ ડેટા અને AIનું સંયોજન

મોટા ડેટાનું મહત્વ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ટેક્નોલોજીની પ્રગતિ સાથે જોડાયેલું છે. AI એ જટિલ સમસ્યાઓને ઉકેલવામાં મદદ કરવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટામાંથી શીખી શકે છે જે મનુષ્યો સંભાળી શકતા નથી. આરોગ્યસંભાળમાં, ઉદાહરણ તરીકે, AI અને મોટા ડેટાનું સંયોજન દર્દીઓના નિદાન અને સારવારની રીતમાં ક્રાંતિ લાવી રહ્યું છે. AI એલ્ગોરિધમ્સ દર્દીના તબીબી રેકોર્ડ્સ, આનુવંશિક માહિતી અને જીવનશૈલીના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને રોગ થવાની સંભાવનાની આગાહી કરી શકે છે અને વ્યક્તિગત સારવાર સૂચવી શકે છે.
સ્વાયત્ત વાહનોના ક્ષેત્રમાં પણ બિગ ડેટા અને AIની ભૂમિકા જરૂરી છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર સલામત અને કાર્યક્ષમ ડ્રાઇવિંગની ખાતરી કરવા માટે રસ્તાની સ્થિતિ, ટ્રાફિક સિગ્નલ અને વાહનો વચ્ચેના અંતરનું વાસ્તવિક સમયમાં વિશ્લેષણ કરે છે. આ પૃથ્થકરણ એઆઈ ટેક્નૉલૉજી વિના શક્ય નથી કે જે વિશાળ માત્રામાં ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે અને શીખી શકે. મોટા ડેટા અને AIનું સંયોજન સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં નવી શક્યતાઓ ખોલી રહ્યું છે અને ટેક્નોલોજીના ભાવિ પર મોટી અસર કરશે.
મોટા ડેટા અને AIનું સંયોજન નવી નવીનતાઓને સક્ષમ કરી રહ્યું છે જેની આપણે ક્યારેય કલ્પના પણ કરી નથી અને સામાજિક પરિવર્તનના ભવિષ્યમાં મોટી ભૂમિકા ભજવશે. પરંતુ આ તકનીકી પ્રગતિ સાથે નૈતિક અને સામાજિક મુદ્દાઓ આવે છે જેને સંબોધિત કરવાની જરૂર છે. ડેટાના ઉપયોગ અને રક્ષણ વચ્ચે સંતુલન શોધવું એ આપણા બધા માટે એક પડકાર હશે, અને અમને વધુ અદ્યતન સમાજ બનાવવામાં મદદ કરશે.