મોટો ડેટા આપણા જીવનને સરળ બનાવી રહ્યો છે, પરંતુ તે વ્યક્તિગત ડેટા ભંગનું જોખમ પણ વધારી રહ્યો છે. શું આપણે સુરક્ષિત છીએ?

શું આ સંયોગ છે? શું આ માર્કેટિંગનો સમય છે?

"○○આહ, તું ક્લાસ માટે મોડો પડશે. જલ્દી કર અને સ્કૂલે જા!"
"હા, હું ત્યાં આવીશ, હું ત્યાં આવીશ, હું મારા રસ્તે છું."

કોલેજના વિદ્યાર્થીઓ માટે સવાર આરામદાયક હોતી નથી. દરરોજ સવારે, ભલે હું ગમે તેટલી વ્યસ્ત હોઉં, એક પગલું હું ક્યારેય ચૂકતો નથી: મેકઅપ લગાવવું! સારા ક્લીંઝરથી ચહેરો સાફ કર્યા પછી, હું મારી ત્વચાને હલાવું છું. થોડા ટીપાં બહાર આવે છે, પરંતુ પછી તે બંધ થઈ જાય છે. ત્વચાનો અભાવ તેના ચહેરાને શુષ્ક અને લાલ બનાવે છે. જ્યારે તે ઉતાવળમાં ઘરની બહાર નીકળે છે, ત્યારે તેને ㅇㅇકોસ્મેટિક્સ તરફથી એક મેસેજ મળે છે, જે કંપની તેણે પહેલા 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

કેટલાક લોકો આધુનિક વિશ્વને ડેટા ફ્લડના યુગ તરીકે વર્ણવે છે. આનું કારણ એ છે કે આપણે જે સમાજમાં રહીએ છીએ તેમાં આપણે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા ઉત્પન્ન કરીએ છીએ. તાજેતરના વર્ષોમાં એક ક્ષેત્ર જે ધ્યાન ખેંચી રહ્યું છે તે છે મોટા ડેટાનું ક્ષેત્ર. મોટા ડેટા એ વિશાળ માત્રામાં ડેટાનો ઉલ્લેખ કરે છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને એકત્રિત કરવા, સંગ્રહ કરવા, પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અને વિશ્લેષણ કરવા મુશ્કેલ છે કારણ કે ડેટા જનરેશનની માત્રા, આવર્તન 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 ભવિષ્યમાં બનવાનું નથી, તે એવી વસ્તુ છે જે હાલમાં આપણી આસપાસ બની રહી છે. હકીકતમાં, ક્રેડિટ અને લોયલ્ટી કાર્ડ કંપનીઓ પાસે તેમના કાર્ડ ખર્ચ ઇતિહાસ દ્વારા તેમના ગ્રાહકોના ખર્ચ પેટર્ન વિશે ખૂબ જ સચોટ માહિતી હોય છે. તેઓ આ માહિતીનો ઉપયોગ તેમના કાર્ડધારકોના ખર્ચ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવા માટે જ કરતા નથી, પરંતુ તેઓ તેને મૂલ્યવાન માર્કેટિંગ માહિતી તરીકે વિવિધ ઉત્પાદકોને પણ વેચે છે. તે ફક્ત નાણાકીય માહિતી જ નથી જે રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. સોશિયલ મીડિયા, વેબ પોર્ટલ ઇતિહાસ, તબીબી રેકોર્ડ્સ, GPS સ્થાન ડેટા અને ઘણું બધું આપણી જાણ વગર રેકોર્ડ કરવામાં આવી રહ્યું છે.

ડેટા માઇનિંગ: મોટા ડેટામાં છુપાયેલા રત્નો શોધવા

પરંતુ શું આ બધી લગભગ અનંત માહિતી અર્થપૂર્ણ અને મૂલ્યવાન છે? જવાબ ના છે. આ બધી માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવું અશક્ય છે, પરંતુ તે બધી માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવું પણ ખૂબ જ બિનકાર્યક્ષમ રહેશે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, આપણે ફક્ત તે જ પસંદ કરવાની જરૂર છે જે આપણને જોઈએ છે, તેનું વિશ્લેષણ કરવાની અને તેનું મૂલ્ય 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 વિકાસના 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 રહેશે. 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 ચર્ચાનો વિષય રહ્યો છે. ડેટા માઇનિંગ દ્વારા મોટા ડેટા એનાલિટિક્સના ઉપયોગો ખૂબ જ વૈવિધ્યસભર છે. મોટા ડેટા એનાલિટિક્સના સૌથી સફળ ઉદાહરણોમાંનું એક સિઓલ મેટ્રોપોલિટન સરકારની આઉલ બસ છે. આ મોડી રાતનો બસ રૂટ છે જે KT ના કોલ વોલ્યુમ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરીને સ્થાપિત કરવામાં આવ્યો હતો, જે મોડી રાતના કલાકો દરમિયાન કોલ કરનારાઓના ઇનકમિંગ અને આઉટગોઇંગ સ્થાનો અને સિઓલના ટ્રાફિક ડેટાને રેકોર્ડ કરે છે. શ્રેષ્ઠ રૂટ શોધવા માટે આ અત્યંત સચોટ ડેટા વિશ્લેષણનું ઉદાહરણ છે, જેના પરિણામે ઉચ્ચ વપરાશકર્તા સંતોષ મળે 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

જોકે, મોટા ડેટાના ઉપયોગ સાથે પણ સમસ્યાઓ છે, જેને "કિંમતી સંસ્થા" તરીકે ગણવામાં આવે છે અને તે ઘણું ધ્યાન ખેંચી રહ્યું છે. સૌથી મહત્વપૂર્ણ અને વિવાદાસ્પદ મુદ્દાઓમાંનો એક ડેટા લીકેજનો મુદ્દો છે. માહિતી લીકેજનો એક નાનો વર્ગ વ્યક્તિગત માહિતીનો લીકેજ છે. મોટા ડેટાને જોડીને વ્યક્તિગત માહિતી શોધવી ખૂબ જ સરળ છે. આનું એક સરળ ઉદાહરણ એ છે કે વ્યક્તિના ઇન્ટરનેટ સર્ફિંગ, મુલાકાત લીધેલી સાઇટ્સ અને સોશિયલ મીડિયાના ઉપયોગનું આંકડાકીય વિશ્લેષણ કરીને, ફક્ત તેમના લિંગ જ નહીં, પરંતુ ગર્ભાવસ્થા અથવા LGBT સ્થિતિ જેવી ખૂબ જ વિગતવાર માહિતી પણ શોધી શકાય છે. આ માત્ર ગોપનીયતા પર આક્રમણ નથી, પરંતુ ગુનાહિત હેતુઓ માટે ઉપયોગ થવાની સંભાવના પણ ધરાવે છે.
આ વ્યક્તિગત સ્તરથી આગળ વધીને, રાષ્ટ્રીય મુદ્દાઓ, જેમ કે રાજ્યના રહસ્યો અથવા લશ્કરી રહસ્યો લીક થવાની સંભાવના પણ છે. આપણે કહેવાતા "મોટા ડેટા યુગ" ના ઉંબરે ઉભા છીએ, તેથી આપણે ફક્ત મોટા ડેટાના વ્યાપારી પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાથી સાવચેત રહેવાની જરૂર છે. જો આપણે મોટા ડેટાથી થતી આડઅસરોને અવગણીએ, તો આપણો સમાજ 'મોટા ડેટા રોગ' થી પીડાય તે ફક્ત સમયની વાત છે. મોટા ડેટાનો ગંભીરતાથી ઉપયોગ કરતા પહેલા, મને લાગે છે કે આધુનિક બુદ્ધિશાળી લોકોનું ગૌરવ છે કે તેઓ મોટા ડેટાની આડઅસરોને રોકવા માટે યોજના તૈયાર કરે.

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 મોટા ડેટા અને AI ની ભૂમિકા પણ મહત્વપૂર્ણ છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર રસ્તાની સ્થિતિ, ટ્રાફિક સિગ્નલો અને વાહનો વચ્ચેના અંતરનું વાસ્તવિક સમયમાં વિશ્લેષણ કરે છે જેથી સલામત અને કાર્યક્ષમ ડ્રાઇવિંગ સુનિશ્ચિત થાય. આ વિશ્લેષણ AI ટેકનોલોજી વિના શક્ય ન હોત જે વિશાળ માત્રામાં ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે અને તેમાંથી શીખી શકે છે. મોટા ડેટા અને AI નું સંયોજન ઉદ્યોગોમાં નવી શક્યતાઓ ખોલી રહ્યું છે અને ટેકનોલોજીના ભવિષ્ય પર ઊંડી 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.