आधुनिक डेटा एनालिटिक्स में JSON की शक्ति को अनलॉक करना

आज के तेजी से विकसित हो रहे डिजिटल परिदृश्य में, विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने की क्षमता उन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए प्रयासरत हैं। प्रभावी डेटा एनालिटिक्स के प्रमुख सक्षम करने वालों में से एक संरचित डेटा प्रारूपों का उपयोग है, विशेष रूप से JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन)। यह पोस्ट एनालिटिक्स में डेटा प्रारूपों के विकास में गहराई से जाएगी, बड़े डेटा प्रसंस्करण में JSON की भूमिका का अन्वेषण करेगी, डेटा विज़ुअलाइजेशन उपकरणों के साथ इसके एकीकरण पर चर्चा करेगी, और एनालिटिक्स के लिए JSON को संरचित करने के सर्वोत्तम प्रथाओं का उल्लेख करेगी। इसके अतिरिक्त, हम एनालिटिक्स क्षेत्र में JSON के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को उजागर करेंगे और एआई और मशीन लर्निंग के युग में प्रवेश करते समय भविष्य के रुझानों पर विचार करेंगे।

विश्लेषण में डेटा प्रारूपों का विकास

डेटा प्रारूपों की यात्रा दक्षता, पठनीयता और अंतःक्रियाशीलता की निरंतर खोज द्वारा चिह्नित रही है। कंप्यूटिंग के प्रारंभिक दिनों में, डेटा अक्सर कठोर बाइनरी प्रारूपों में संग्रहीत किया जाता था जो न केवल व्याख्या करने में कठिन थे बल्कि विभिन्न प्रणालियों के बीच साझा करने में भी चुनौतीपूर्ण थे। इस सीमा ने अधिक मानव-पठनीय प्रारूपों के विकास को प्रेरित किया, जोपाठ-आधारित डेटा प्रारूपोंजैसे CSV (कॉमा-सेपरेटेड वैल्यूज) और XML (एक्स्टेंसिबल मार्कअप लैंग्वेज) के उदय में परिणत हुआ।

हालांकि, जैसे-जैसे डेटा की जटिलता और मात्रा बढ़ी, विशेष रूप से इंटरनेट और वेब सेवाओं के आगमन के साथ, एक अधिक हल्के और लचीले प्रारूप की आवश्यकता स्पष्ट हो गई। JSON में प्रवेश करें—एक प्रारूप जो 2000 के दशक की शुरुआत में उभरा, जिसे विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों के बीच डेटा आदान-प्रदान के लिए डिज़ाइन किया गया था। इसकी सरलता और उपयोग में आसानी ने इसे डेवलपर्स के बीच एक पसंदीदा बना दिया है, जिससे विभिन्न क्षेत्रों में, जिसमें डेटा एनालिटिक्स शामिल है, इसका व्यापक रूप से अपनाया गया है।

JSON की संरचना, जो कुंजी-मूल्य जोड़ों से बनी होती है, डेटा का एक अधिक सहज प्रतिनिधित्व प्रदान करती है, इसके पूर्ववर्तियों की तुलना में। यहसेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा को संभालने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है, जो विश्लेषण परिदृश्यों में सामान्य है जहाँ डेटा विभिन्न प्रारूपों के साथ कई स्रोतों से आ सकता है।

वर्षों के दौरान, डेटा प्रारूपों का विकासवास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंगऔर बड़े डेटा विश्लेषण पर बढ़ती जोर से प्रभावित हुआ है। Hadoop और Spark जैसी तकनीकों के उदय के साथ, बड़े डेटा सेट को प्रभावी ढंग से संभालने वाले प्रारूपों की ओर एक बदलाव आया है। JSON की इन ढांचों के साथ संगतता ने विश्लेषण पारिस्थितिकी तंत्र में एक प्रमुख विकल्प के रूप में इसकी भूमिका को मजबूत किया है।

इसके अलावा, आधुनिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ JSON का एकीकरण इसकी उपयोगिता को और बढ़ा दिया है। विश्लेषक JSON डेटा को आसानी से दृश्य प्रारूपों में परिवर्तित कर सकते हैं, जो एक नज़र में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और सूचित निर्णय लेने में सहायता करते हैं। जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, डेटा प्रारूपों का विकास निश्चित रूप से जारी रहेगा, जिसमें JSON इस निरंतर परिवर्तन में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी बना रहेगा।

बिग डेटा प्रोसेसिंग में JSON की भूमिका

डेटा एनालिटिक्स की लगातार विकसित होती दुनिया में, विशाल मात्रा में जानकारी को कुशलता से संसाधित करने की क्षमता अत्यंत महत्वपूर्ण है।जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन (JSON), जो अक्सर अधिक जटिल डेटा प्रारूपों द्वारा छाया में रहता है, बड़े डेटा प्रसंस्करण के क्षेत्र में एक मौलिक खिलाड़ी के रूप में उभरा है। इसका हल्का ढांचा और उपयोग में आसानी इसे आज उत्पन्न होने वाले बड़े डेटा वॉल्यूम को संभालने के लिए एक आदर्श उम्मीदवार बनाते हैं।

बड़े डेटा वातावरण में JSON का उपयोग करने के प्रमुख लाभों में से एक इसका मानव-पठनीय प्रारूप है, जो डिबगिंग और डेटा हेरफेर को सरल बनाता है। यह पठनीयता डेटा इंजीनियरों और विश्लेषकों को डेटा की संरचना को जल्दी समझने की अनुमति देती है, बिना विस्तृत दस्तावेज़ीकरण या पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता के। परिणामस्वरूप, टीमें डेटा प्रारूपों को समझने में कम समय बिता सकती हैं और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में अधिक समय लगा सकती हैं।

Key Benefits of JSON in Big Data Processing:

सरलता:JSON की सरल व्याकरण इसे पढ़ने और लिखने में आसान बनाती है।
हल्का:यह ओवरहेड को कम करता है, जिससे डेटा संचरण और भंडारण अधिक कुशल हो जाता है।
अंतर-संचालनीयता:JSON अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा समर्थित है, जो प्रणालियों के बीच संगतता को बढ़ाता है।

इसके अलावा, JSON कीलचीलापनइसे विभिन्न डेटा संरचनाओं के अनुकूल बनाने में सक्षम बनाती है, जो संरचित और असंरचित दोनों डेटा को समायोजित करती है। यह अनुकूलता बड़े डेटा परिदृश्यों में महत्वपूर्ण है जहाँ डेटा स्रोत विविध हो सकते हैं, जो सोशल मीडिया फीड से लेकर IoT डिवाइस आउटपुट तक फैले होते हैं। JSON का उपयोग करके, डेवलपर्स डेटा पाइपलाइनों का निर्माण कर सकते हैं जो इन विविध इनपुट्स को सहजता से एकीकृत करती हैं, डेटा परिदृश्य का एक अधिक समग्र दृष्टिकोण को बढ़ावा देती हैं।

इसके अलावा, JSON कीबिग डेटा उपकरणों के साथ संगतताइसके उपयोगिता को बढ़ाती है। कई आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग ढांचे, जैसे कि Apache Hadoop और Apache Spark, JSON के लिए स्वदेशी समर्थन रखते हैं। यह एकीकरण डेटा पार्सिंग और हेरफेर के लिए कुशलता प्रदान करता है, जो उन्नत विश्लेषण और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए मार्ग प्रशस्त करता है। जैसे-जैसे कंपनियाँ अपने डेटा का उपयोग रणनीतिक निर्णय लेने के लिए करने का प्रयास करती हैं, JSON और इन उपकरणों के बीच की सहयोगिता越来越 महत्वपूर्ण होती जा रही है।

अंत में, जैसे-जैसे वास्तविक समय की अंतर्दृष्टियों और डेटा-आधारित निर्णयों की मांग बढ़ती जा रही है, बड़े डेटा प्रसंस्करण कार्यप्रवाहों में JSON का उपयोग करना महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। इसकी सरलता, हल्का स्वभाव, और विभिन्न उपकरणों के साथ संगतता इसे डेटा विश्लेषकों और डेवलपर्स के लिए एक अनमोल संपत्ति बनाती है, जो अपने डेटा संपत्तियों की पूरी क्षमता को अनलॉक करने का लक्ष्य रखते हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स के साथ JSON का एकीकरण

आज के डेटा-प्रेरित विश्व में, जानकारी को दृश्य रूप से आकर्षक और आसानी से पचने योग्य प्रारूप में प्रस्तुत करने की क्षमता आवश्यक है।JSON, या जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन, डेटा इंटरचेंज के लिए एक आदर्श मध्यवर्ती के रूप में कार्य करता है, विशेष रूप से डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल के साथ एकीकृत करते समय। यह अनुभाग यह अन्वेषण करेगा कि कैसे JSON का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है ताकि डेटा विज़ुअलाइजेशन प्रक्रियाओं को बढ़ाया जा सके, जिससे जटिल डेटा सेट को समझना और व्याख्या करना आसान हो सके।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स के साथ JSON का उपयोग करने के प्राथमिक लाभों में से एक इसका हल्का ढांचा है। JSON की सरलता तेज़ डेटा परिवहन और पार्सिंग की अनुमति देती है, जो बड़े डेटा सेट के साथ काम करते समय महत्वपूर्ण है। यहां कुछ प्रमुख एकीकरण हैं:

वास्तविक समय डेटा दृश्यांकन: D3.js और Chart.js जैसे उपकरण सीधे JSON डेटा का उपयोग कर सकते हैं, जिससे वास्तविक समय में अपडेट और गतिशील दृश्यांकन संभव होता है बिना किसी जटिल डेटा प्रसंस्करण के।
एपीआई एकीकरण:कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म उन एपीआई के साथ सहजता से एकीकृत होते हैं जो JSON प्रारूप में डेटा लौटाते हैं। यह डेवलपर्स को इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है जो स्वचालित रूप से नवीनतम डेटा रुझानों को दर्शाते हैं।
डेटा बाइंडिंग: React और Angular जैसे फ्रेमवर्क JSON के साथ डेटा बाइंडिंग को सरल बनाते हैं, जिससे जब भी अंतर्निहित डेटा में परिवर्तन होता है, दृश्य घटकों को वास्तविक समय में अपडेट किया जा सकता है।

डेटा दृश्यता में JSON की क्षमता को दर्शाने के लिए, निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें:

Data Source	Visualisation Tool	Use Case
Weather API	Tableau	Displaying real-time weather patterns across regions.
Sales Data API	Power BI	Analyzing sales trends and forecasting future performance.

जैसे-जैसे हम आगे बढ़ते हैं, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स के साथ JSON का एकीकरण विकसित होता रहेगा, जो डेटा विश्लेषण और प्रस्तुति के लिए बेहतर क्षमताएँ प्रदान करेगा। इस सहयोग को अपनाकर, डेवलपर्स और विश्लेषक अपने डेटा की वास्तविक क्षमता को उजागर कर सकते हैं, कच्ची जानकारी को आकर्षक दृश्य कथाओं में बदल सकते हैं।

विश्लेषण के लिए JSON संरचना के सर्वोत्तम अभ्यास

डेटा एनालिटिक्स की तेजी से विकसित होती दुनिया में, डेटा को कुशलता से संरचना और प्रबंधित करने की क्षमता अत्यंत महत्वपूर्ण है। JSON (जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन) अपने हल्के और पठनीय स्वभाव के कारण डेटा इंटरचेंज के लिए एक पसंदीदा प्रारूप के रूप में उभरा है। हालाँकि, एनालिटिक्स के लिए इसकी पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए, डेवलपर्स को JSON संरचना में कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना चाहिए।

1. इसे सरल और सहज रखें

जब JSON की संरचना करते हैं, तो सरलता एक मार्गदर्शक सिद्धांत होना चाहिए। स्पष्ट, वर्णनात्मक कुंजी का उपयोग करें जो उस डेटा का अर्थ व्यक्त करती हैं जिसे वे दर्शाते हैं। अत्यधिक जटिल नेस्टेड संरचनाओं से बचें जो डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण को जटिल बना सकती हैं। एक अच्छी तरह से संरचित JSON ऑब्जेक्ट इस तरह दिख सकता है:

{ "user", "analytics" }

2. ऐरे का समझदारी से उपयोग करें

JSON में एरे डेटा के संग्रह को प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं। हालाँकि, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एरे के भीतर डेटा समान हो। उदाहरण के लिए, यदि आप उपयोगकर्ता गतिविधि डेटा कैप्चर कर रहे हैं, तो इसे इस प्रकार संरचना करें:

{ "user_activities", ] }

3. मान्यता के लिए JSON स्कीमा का लाभ उठाएं

JSON Schema को लागू करना आपको अपने JSON डेटा की संरचना को परिभाषित करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि यह पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करता है। यह प्रथा डेटा की अखंडता को बढ़ाती है और डेटा प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियों को रोक सकती है। एक नमूना स्कीमा आवश्यक फ़ील्ड, डेटा प्रकार और प्रतिबंधों को निर्दिष्ट कर सकता है।

4. प्रदर्शन के लिए अनुकूलित करें

बड़े डेटा सेट के साथ काम करते समय प्रदर्शन महत्वपूर्ण है। एनालिटिक्स के लिए JSON को अनुकूलित करने के लिए, अपने पेलोड के आकार को कम करने पर विचार करें। यह निम्नलिखित द्वारा प्राप्त किया जा सकता है:

अनावश्यकWhitespace और टिप्पणियाँ हटाना।
जहां संभव हो, स्पष्टता बनाए रखते हुए छोटे कुंजी नामों का उपयोग करना।
संप्रेषण के दौरान JSON डेटा को संकुचित करना।

5. अपने JSON संरचना का दस्तावेज़ीकरण करें

किसी भी डेटा फ़ॉर्मेट के लिए दस्तावेज़ीकरण आवश्यक है। आपके JSON संरचना के लिए स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण प्रदान करना टीम के सदस्यों के बीच सहयोग को बढ़ा सकता है और नए डेवलपर्स के लिए आसान ऑनबोर्डिंग की सुविधा प्रदान कर सकता है। उदाहरण, मुख्य विवरण और डेटा के उपयोग के बारे में कोई भी प्रासंगिक संदर्भ शामिल करें।

Key Takeaway:A well-structured JSON configuration not only improves data handling processes but also enhances the overall efficiency of analytics operations. Emphasizing clarity, performance, and documentation are critical in achieving an optimal JSON structure.

इन सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके, डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनका JSON डेटा प्रबंधनीय, कुशल और आसानी से व्याख्यायित हो, जो अंततः अधिक प्रभावी डेटा विश्लेषण परिणामों की ओर ले जाता है।

डेटा एनालिटिक्स में JSON के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

जैसे-जैसे डेटा एनालिटिक्स विकसित होता है, कुशल डेटा प्रारूपों की आवश्यकता और भी महत्वपूर्ण होती जा रही है।JSON(जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन) एक लचीला और मानव-पठनीय विकल्प के रूप में उभरता है जो डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में विभिन्न वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों की सेवा करता है। डेटा के आदान-प्रदान और भंडारण की प्रक्रिया को सरल बनाकर, JSON संगठनों को उनके डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है।

डेटा विश्लेषण में JSON के प्राथमिक अनुप्रयोगों में से एक इसकी क्षमता हैडेटा संग्रहणको कई स्रोतों से सुविधाजनक बनाना। व्यवसाय अक्सर विभिन्न प्लेटफार्मों से डेटा एकत्र करते हैं, जैसे कि सोशल मीडिया, बिक्री डेटाबेस, और ग्राहक फीडबैक तंत्र। JSON की हल्की संरचना इस विविध डेटा के आसान एकीकरण की अनुमति देती है, जिससे व्यापक डेटा सेट को संकलित और विश्लेषण करना सरल हो जाता है।

Key Advantages of Using JSON in Data Analytics:

पढ़ने में आसानी:इसका सरल प्रारूप मनुष्यों के लिए पढ़ना और लिखना आसान है।
अंतर-संचालनीयता:JSON अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ संगत है, जिससे यह विभिन्न विश्लेषण उपकरणों के लिए बहुपरकारी बनता है।
कुशलता:इसका हल्का स्वभाव डेटा संचरण और प्रसंस्करण को तेज बनाता है।

एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोगडेटा दृश्यता के लिए JSON का उपयोग है। कई आधुनिक डेटा दृश्यता पुस्तकालय और उपकरण, जैसे D3.js या Chart.js, JSON डेटा को आसानी से पार्स कर सकते हैं। इससे विश्लेषकों को डेटा के गतिशील और इंटरैक्टिव दृश्य प्रतिनिधित्व बनाने में मदद मिलती है, जिससे हितधारक तेजी से रुझानों और पैटर्न को समझ सकते हैं।

इसके अलावा, JSONवास्तविक समय डेटा विश्लेषण में महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से वित्त और ई-कॉमर्स जैसी उद्योगों में, जहां समय पर जानकारी महत्वपूर्ण होती है। WebSockets जैसी तकनीकों का लाभ उठाकर, डेवलपर्स वास्तविक समय में विश्लेषण डैशबोर्ड पर JSON-फॉर्मेटेड डेटा भेज सकते हैं, जिससे नवीनतम जानकारी के आधार पर तात्कालिक निर्णय लेना संभव होता है।

अंत में, JSON की भूमिकामशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में अनदेखी नहीं की जा सकती। जैसे-जैसे डेटा सेट अधिक जटिल होते जाते हैं, संरचित डेटा प्रारूपों की आवश्यकता बढ़ती है। JSON संरचित डेटा को प्रदर्शित करने का एक सहज तरीका प्रदान करता है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए डेटा सेट तैयार करना आसान हो जाता है। इससे भविष्यवाणी विश्लेषण में सटीकता और दक्षता में सुधार होता है।

अंत में, JSON डेटा विश्लेषण में एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में कार्य करता है, जो सहज एकीकरण, दृश्यता, वास्तविक समय प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है। जैसे-जैसे संगठन डेटा-आधारित निर्णयों पर अधिक निर्भर होते जा रहे हैं, इन उद्देश्यों के लिए JSON को अपनाना महत्वपूर्ण प्रगति और अंतर्दृष्टि की ओर ले जा सकता है।

भविष्य के रुझान: एआई और मशीन लर्निंग के युग में JSON

जैसे-जैसे हमकृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)औरमशीन लर्निंग (ML)के युग में आगे बढ़ते हैं,JSONजैसे डेटा प्रारूपों का महत्व बढ़ता जा रहा है। JSON न केवल एक हल्का डेटा इंटरचेंज प्रारूप है, बल्कि यह आधुनिक विश्लेषण और AI अनुप्रयोगों की जटिल आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विकसित हो रहा है।

सबसे उल्लेखनीय प्रवृत्तियों में से एकबड़े डेटा प्रौद्योगिकियों के साथ JSON का एकीकरण है। जैसे-जैसे संगठन विशाल मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं, इस जानकारी को कुशलता से संसाधित और विश्लेषण करने की क्षमता अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाती है। JSON, अपनी श्रेणीबद्ध संरचना के साथ, जटिल डेटा संरचनाओं को संकुचित करने का एक सीधा तरीका प्रदान करता है, जिससे यहडेटा झीलों औरवास्तविक समय विश्लेषण में उपयोग के लिए आदर्श बन जाता है।

Key Advantages of JSON in AI and ML:

उपयोग में सरलता: JSON का मानव-पठनीय प्रारूप डेटा हेरफेर को सरल बनाता है।
अंतर-संचालनीयता: विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ JSON की संगतता इसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर उपयोगिता बढ़ाती है।
कुशलता: JSON का हल्का स्वभाव तेज़ डेटा आदान-प्रदान की ओर ले जाता है, जो वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, जैसे-जैसेAI मॉडलऔर अधिक उन्नत होते जा रहे हैं, विशिष्ट स्कीमाओं के अनुसार संरचित डेटा की मांग बढ़ रही है। यहींJSON Schemaकाम आता है, जो JSON डेटा की संरचना को मान्य करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है। यह सुनिश्चित करके कि डेटा पूर्व निर्धारित प्रारूपों का पालन करता है, डेवलपर्स AI प्रशिक्षण डेटा सेट में त्रुटियों के जोखिम को काफी हद तक कम कर सकते हैं।

इसके अलावा,क्लाउड कंप्यूटिंगके उदय ने डेटा एनालिटिक्स में JSON के उपयोग को बदल दिया है। क्लाउड-नेटिव एप्लिकेशन अक्सर डेटा इंटरचेंज के लिए JSON पर निर्भर करते हैं क्योंकि इसका ओवरहेड न्यूनतम है, जिससे यह स्केलेबल AI समाधानों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन जाता है। JSON कासर्वरलेस आर्किटेक्चरके साथ एकीकरण भी डेवलपर्स को प्रतिक्रियाशील एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है जो बदलते कार्यभार को कुशलता से संभाल सकते हैं।

जैसे-जैसे एआई तकनीक के भविष्य को आकार देता है, JSON की भूमिका निस्संदेह बढ़ेगी। हमउपकरणों और पुस्तकालयोंके और अधिक उभरने की उम्मीद कर सकते हैं जो मशीन लर्निंग ढांचों के साथ JSON के एकीकरण को सरल बनाते हैं, जिससे डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों की क्षमताओं में वृद्धि होती है।

अंत में, एआई और मशीन लर्निंग के युग में JSON का भविष्य उज्ज्वल है। इसकी अनुकूलता, उपयोग में आसानी, और उभरती तकनीकों के साथ संगतता इसे डेटा एनालिटिक्स के विकसित परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में स्थापित करती है। इन प्रवृत्तियों को अपनाने से डेवलपर्स को अपने डेटा की पूरी क्षमता का उपयोग करने का अवसर मिलेगा।

जेसन-एट