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बिग डेटा क्या है? 5 वी क्या हैं? प्रौद्योगिकी, प्रगति, और सांख्यिकी

का वादा बड़ा डेटा यह है कि कंपनियों के पास अपने व्यवसाय के संचालन के बारे में सटीक निर्णय लेने और भविष्यवाणी करने के लिए कहीं अधिक बुद्धिमत्ता होगी। बिग डेटा न केवल व्यावसायिक परिणामों के विश्लेषण और सुधार के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करता है, बल्कि इसके लिए आवश्यक ईंधन भी प्रदान करता है AI एल्गोरिदम सीखने और भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए। के बदले में, ML जटिल, विविध और बड़े पैमाने के डेटासेट को समझने में मदद कर सकता है जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके प्रक्रिया और विश्लेषण करने के लिए चुनौतीपूर्ण हैं।

बिग डेटा क्या है?

बिग डेटा एक ऐसा शब्द है जिसका उपयोग वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में स्ट्रीमिंग डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण और उपलब्धता का वर्णन करने के लिए किया जाता है। कंपनियाँ विपणन, बिक्री, ग्राहक डेटा, लेन-देन संबंधी डेटा, सामाजिक वार्तालाप और यहां तक ​​कि स्टॉक की कीमतों, मौसम और समाचार जैसे बाहरी डेटा का संयोजन कर रही हैं ताकि उन्हें अधिक सटीक निर्णय लेने में मदद करने के लिए सहसंबंध और कार्य-कारण सांख्यिकीय रूप से मान्य मॉडल की पहचान की जा सके।

गार्टनर

बिग डेटा की विशेषता 5 बनाम है:

  1. मात्रा: बड़ी मात्रा में डेटा विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न होता है, जैसे सोशल मीडिया, IoT उपकरण, और व्यापार लेनदेन।
  2. वेग: वह गति जिस पर डेटा उत्पन्न, संसाधित और विश्लेषण किया जाता है।
  3. विविधता: संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा सहित विभिन्न प्रकार के डेटा विविध स्रोतों से आते हैं।
  4. सच्चाई: डेटा की गुणवत्ता और सटीकता, जो विसंगतियों, अस्पष्टताओं या यहां तक ​​कि गलत सूचना से प्रभावित हो सकती है।
  5. मूल्य: डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने की उपयोगिता और क्षमता जो बेहतर निर्णय लेने और नवाचार को संचालित कर सकती है।

बिग डेटा सांख्यिकी

यहाँ से प्रमुख आँकड़ों का सारांश दिया गया है बिग डेटा प्रवृत्तियों और भविष्यवाणियों पर टेकज्यूरी:

  • डेटा मात्रा में वृद्धि: 2025 तक, वैश्विक डेटास्फीयर के 175 ज़ेटाबाइट्स तक पहुंचने की उम्मीद है, जो डेटा की घातीय वृद्धि को प्रदर्शित करता है।
  • बढ़ते IoT डिवाइस: 64 तक IoT उपकरणों की संख्या 2025 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो बिग डेटा के विकास में और योगदान देगा।
  • बिग डेटा मार्केट ग्रोथ: वैश्विक बिग डेटा बाजार का आकार 229.4 तक 2025 अरब डॉलर तक बढ़ने का अनुमान था।
  • डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती मांग: 2026 तक, डेटा वैज्ञानिकों की मांग में 16% की वृद्धि का अनुमान लगाया गया था।
  • एआई और एमएल को अपनाना: 2025 तक, एआई बाजार का आकार $190.61 बिलियन तक पहुंचने की भविष्यवाणी की गई थी, जो बिग डेटा विश्लेषण के लिए एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों को अपनाने से प्रेरित था।
  • क्लाउड-आधारित बिग डेटा समाधान: डेटा स्टोरेज और एनालिटिक्स के लिए क्लाउड-आधारित समाधानों के बढ़ते महत्व पर जोर देते हुए, 94 तक क्लाउड कंप्यूटिंग के कुल कार्यभार का 2021% होने की उम्मीद थी।
  • खुदरा उद्योग और बड़ा डेटा: बिग डेटा का उपयोग करने वाले खुदरा विक्रेताओं को अपने लाभ मार्जिन में 60% की वृद्धि की उम्मीद थी।
  • हेल्थकेयर में बिग डेटा का बढ़ता उपयोग: हेल्थकेयर एनालिटिक्स मार्केट को 50.5 तक 2024 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान लगाया गया था।
  • सोशल मीडिया और बिग डेटा: सोशल मीडिया उपयोगकर्ता रोजाना 4 पेटाबाइट डेटा उत्पन्न करते हैं, जो बिग डेटा ग्रोथ पर सोशल मीडिया के प्रभाव को उजागर करता है।

बिग डेटा भी ग्रेट बैंड है

यह वह नहीं है जिसके बारे में हम यहां बात कर रहे हैं, लेकिन जब आप बिग डेटा के बारे में पढ़ रहे हों तो आप एक अच्छा गाना सुन सकते हैं। मैं वास्तविक संगीत वीडियो शामिल नहीं कर रहा हूँ... यह वास्तव में काम के लिए सुरक्षित नहीं है। पुनश्च: मुझे आश्चर्य है कि अगर उन्होंने लोकप्रियता की लहर को पकड़ने के लिए नाम चुना तो बड़ा डेटा बन रहा था।

बिग डेटा अलग क्यों है?

पुराने दिनों में ... आप जानते हैं ... कुछ साल पहले, हम डेटा निकालने, बदलने और लोड करने के लिए सिस्टम का उपयोग करते थे (ईटीएल) विशाल डेटा वेयरहाउस में, जिनके पास रिपोर्टिंग के लिए व्यावसायिक खुफिया समाधान बनाए गए थे। समय-समय पर, सभी प्रणालियाँ डेटा का बैकअप लेंगी और डेटा को एक डेटाबेस में संयोजित करेंगी जहाँ रिपोर्ट चलाई जा सकती हैं और हर कोई इस बात की जानकारी प्राप्त कर सकता है कि क्या चल रहा है।

समस्या यह थी कि डेटाबेस तकनीक डेटा की कई, निरंतर धाराओं को संभाल नहीं सकती थी। यह डेटा की मात्रा को संभाल नहीं सका। यह वास्तविक समय में आने वाले डेटा को संशोधित नहीं कर सका। और रिपोर्टिंग टूल्स की कमी थी जो बैक एंड पर एक रिलेशनल क्वेरी के अलावा कुछ भी नहीं संभाल सकती थी। बिग डेटा समाधान क्लाउड होस्टिंग, अत्यधिक अनुक्रमित और अनुकूलित डेटा संरचनाएं, स्वचालित अभिलेखीय और निष्कर्षण क्षमताएं, और रिपोर्टिंग इंटरफेस प्रदान करते हैं जिन्हें अधिक सटीक विश्लेषण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो व्यवसायों को बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

बेहतर व्यापार निर्णयों का मतलब है कि कंपनियां अपने निर्णयों के जोखिम को कम कर सकती हैं, और बेहतर निर्णय ले सकती हैं जो लागत को कम करती हैं और विपणन और बिक्री प्रभावशीलता को बढ़ाती हैं।

बड़े डेटा के क्या लाभ हैं?

सूचना विज्ञान जोखिम और अवसरों के माध्यम से निगमों में बड़े डेटा का लाभ उठाने से जुड़ा है।

  • बिग डेटा टाइमली है - प्रत्येक कार्यदिवस का 60%, ज्ञान कार्यकर्ता डेटा खोजने और प्रबंधित करने का प्रयास करते हैं।
  • बिग डेटा एक्सेसिबल है - आधे वरिष्ठ अधिकारियों की रिपोर्ट है कि सही डेटा तक पहुंचना मुश्किल है।
  • बिग डेटा समग्र है - जानकारी वर्तमान में संगठन के भीतर साइलो में रखी जाती है। उदाहरण के लिए, मार्केटिंग डेटा वेब एनालिटिक्स, मोबाइल एनालिटिक्स, सोशल एनालिटिक्स, CRMs, A/B टेस्टिंग टूल, ईमेल मार्केटिंग सिस्टम, और बहुत कुछ... प्रत्येक अपने साइलो पर फोकस के साथ।
  • बिग डेटा भरोसेमंद है - 29% कंपनियां खराब डेटा गुणवत्ता की मौद्रिक लागत को मापती हैं। ग्राहक संपर्क जानकारी अपडेट के लिए कई प्रणालियों की निगरानी के रूप में सरल चीजें लाखों डॉलर बचा सकती हैं।
  • बिग डेटा प्रासंगिक है - 43% कंपनियां अप्रासंगिक डेटा को फ़िल्टर करने की अपनी उपकरण क्षमता से असंतुष्ट हैं। आपके वेब से ग्राहकों को फ़िल्टर करने के रूप में कुछ सरल है विश्लेषिकी आपके अधिग्रहण प्रयासों में एक टन अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
  • बिग डेटा सिक्योर है - औसत डेटा सिक्योरिटी ब्रीच की कीमत प्रति ग्राहक 214 डॉलर है। बड़ी डेटा होस्टिंग और प्रौद्योगिकी भागीदारों द्वारा बनाए जा रहे सुरक्षित इन्फ्रास्ट्रक्चर से औसत कंपनी को वार्षिक राजस्व का 1.6% बचाया जा सकता है।
  • बिग डेटा ऑथरिटिव है - 80% संगठन अपने डेटा के स्रोत के आधार पर सच्चाई के कई संस्करणों के साथ संघर्ष करते हैं। एकाधिक, संचित स्रोतों को मिलाकर, अधिक कंपनियां अत्यधिक सटीक खुफिया स्रोत उत्पन्न कर सकती हैं।
  • बिग डेटा एक्शन करने योग्य है - आउटडेटेड या खराब डेटा के परिणामस्वरूप 46% कंपनियां खराब निर्णय लेती हैं जो अरबों खर्च कर सकती हैं।

बिग डेटा टेक्नोलॉजीज

बड़े डेटा को प्रोसेस करने के लिए स्टोरेज, आर्काइविंग और क्वेरी टेक्नोलॉजी में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है:

  • वितरित फाइल सिस्टम: हडूप डिस्ट्रिब्यूटेड फाइल सिस्टम जैसे सिस्टम (एचडीएफएस) एकाधिक नोड्स में डेटा की बड़ी मात्रा को संग्रहीत और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। यह दृष्टिकोण बिग डेटा को संभालते समय दोष सहिष्णुता, मापनीयता और विश्वसनीयता प्रदान करता है।
  • नोएसक्यूएल डेटाबेस: MongoDB, Cassandra, और Couchbase जैसे डेटाबेस असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये डेटाबेस डेटा मॉडलिंग में लचीलापन प्रदान करते हैं और क्षैतिज मापनीयता प्रदान करते हैं, जिससे वे बड़े डेटा अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं।
  • मानचित्र छोटा करना: यह प्रोग्रामिंग मॉडल बड़े डेटासेट को एक वितरित वातावरण में समानांतर में संसाधित करने की अनुमति देता है। MapReduce जटिल कार्यों को छोटे उप-कार्यों में तोड़ने में सक्षम बनाता है, जो तब स्वतंत्र रूप से संसाधित होते हैं और अंतिम परिणाम उत्पन्न करने के लिए संयुक्त होते हैं।
  • अपाचे स्पार्क: एक ओपन-सोर्स डाटा प्रोसेसिंग इंजन, स्पार्क बैच और रीयल-टाइम प्रोसेसिंग दोनों को संभाल सकता है। यह MapReduce की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है और इसमें मशीन लर्निंग, ग्राफ प्रोसेसिंग और स्ट्रीम प्रोसेसिंग के लिए लाइब्रेरी शामिल हैं, जो इसे विभिन्न बिग डेटा उपयोग मामलों के लिए बहुमुखी बनाता है।
  • एसक्यूएल-जैसे पूछताछ उपकरण: हाइव, इम्पाला और प्रेस्टो जैसे उपकरण उपयोगकर्ताओं को परिचित का उपयोग करके बिग डेटा पर प्रश्न चलाने की अनुमति देते हैं एसक्यूएल वाक्य - विन्यास। ये उपकरण विश्लेषकों को अधिक जटिल प्रोग्रामिंग भाषाओं में विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना बिग डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने में सक्षम बनाते हैं।
  • डेटा झीलें: ये स्टोरेज रिपॉजिटरी कच्चे डेटा को उसके मूल स्वरूप में तब तक स्टोर कर सकते हैं जब तक कि विश्लेषण के लिए इसकी आवश्यकता न हो। डेटा झील बड़ी मात्रा में विविध डेटा संग्रहीत करने के लिए एक स्केलेबल और लागत प्रभावी समाधान प्रदान करती है, जिसे बाद में आवश्यकतानुसार संसाधित और विश्लेषण किया जा सकता है।
  • डेटा भंडारण समाधान: स्नोफ्लेक, बिगक्वेरी और रेडशिफ्ट जैसे प्लेटफॉर्म बड़ी मात्रा में संरचित डेटा को संग्रहीत करने और क्वेरी करने के लिए स्केलेबल और प्रदर्शनकारी वातावरण प्रदान करते हैं। ये समाधान बिग डेटा एनालिटिक्स को संभालने और तेजी से पूछताछ और रिपोर्टिंग को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
  • मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क: TensorFlow, PyTorch, और scikit-learn जैसे फ्रेमवर्क वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग जैसे कार्यों के लिए बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण मॉडल सक्षम करते हैं। ये उपकरण उन्नत एआई तकनीकों का उपयोग करके बिग डेटा से अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमान प्राप्त करने में सहायता करते हैं।
  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल: झांकी, पावर बीआई और डी3.जेएस जैसे उपकरण बिग डेटा से दृश्य और इंटरैक्टिव तरीके से अंतर्दृष्टि का विश्लेषण और प्रस्तुत करने में मदद करते हैं। ये उपकरण उपयोगकर्ताओं को डेटा का पता लगाने, रुझानों की पहचान करने और परिणामों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में सक्षम बनाते हैं।
  • डेटा एकीकरण और ईटीएल: Apache NiFi, Talend, और Informatica जैसे उपकरण विभिन्न स्रोतों से केंद्रीय भंडारण प्रणाली में डेटा निकालने, बदलने और लोड करने की अनुमति देते हैं। ये उपकरण डेटा समेकन की सुविधा प्रदान करते हैं, संगठनों को विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए अपने डेटा का एकीकृत दृश्य बनाने में सक्षम बनाते हैं।

बिग डेटा और एआई

एआई और बिग डेटा का ओवरलैप इस तथ्य में निहित है कि एआई तकनीक, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग (DL), बड़ी मात्रा में डेटा से विश्लेषण और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उपयोग किया जा सकता है। बिग डेटा एआई एल्गोरिदम को सीखने और भविष्यवाणी या निर्णय लेने के लिए आवश्यक ईंधन प्रदान करता है। बदले में, एआई जटिल, विविध और बड़े पैमाने के डेटासेट को समझने में मदद कर सकता है जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके प्रक्रिया और विश्लेषण करने के लिए चुनौतीपूर्ण हैं। यहाँ कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं जहाँ AI और बिग डेटा प्रतिच्छेद करते हैं:

  1. डाटा प्रासेसिंग: एआई-संचालित एल्गोरिदम को बिग डेटा स्रोतों से कच्चे डेटा को साफ करने, प्रीप्रोसेस करने और बदलने के लिए नियोजित किया जा सकता है, जिससे डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद मिलती है और यह सुनिश्चित होता है कि यह विश्लेषण के लिए तैयार है।
  2. सुविधा निकासी: एआई तकनीकों का उपयोग बिग डेटा से प्रासंगिक सुविधाओं और पैटर्न को स्वचालित रूप से निकालने के लिए किया जा सकता है, जिससे डेटा की डायमेंशनलिटी कम हो जाती है और इसे विश्लेषण के लिए अधिक प्रबंधनीय बना दिया जाता है।
  3. भविष्यिक विश्लेषण: भविष्यवाणी मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। इन मॉडलों का उपयोग सटीक भविष्यवाणी करने या रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जिससे बेहतर निर्णय लेने और बेहतर व्यावसायिक परिणाम प्राप्त होते हैं।
  4. असंगति का पता लगाये: एआई बिग डेटा में असामान्य पैटर्न या आउटलेयर की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे धोखाधड़ी, नेटवर्क घुसपैठ या उपकरण विफलता जैसे संभावित मुद्दों का जल्द पता लगाया जा सकता है।
  5. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एआई-संचालित एनएलपी तकनीकों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि और भावना विश्लेषण प्राप्त करने के लिए सोशल मीडिया, ग्राहक समीक्षा, या समाचार लेखों जैसे बिग डेटा स्रोतों से असंगठित टेक्स्टुअल डेटा को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए लागू किया जा सकता है।
  6. छवि और वीडियो विश्लेषण: डीप लर्निंग एल्गोरिदम, विशेष रूप से दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन), छवि और वीडियो डेटा की बड़ी मात्रा से विश्लेषण और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
  7. निजीकरण और सिफारिश: एआई व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ताओं, उनके व्यवहार और वरीयताओं के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जैसे उत्पाद की सिफारिशें या लक्षित विज्ञापन।
  8. अनुकूलन: एआई एल्गोरिदम जटिल समस्याओं के इष्टतम समाधानों की पहचान करने के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे आपूर्ति श्रृंखला संचालन, यातायात प्रबंधन या ऊर्जा खपत को अनुकूलित करना।

एआई और बिग डेटा के बीच तालमेल संगठनों को भारी मात्रा में डेटा की समझ बनाने के लिए एआई एल्गोरिदम की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है, जो अंततः अधिक सूचित निर्णय लेने और बेहतर व्यावसायिक परिणामों के लिए अग्रणी होता है।

बीबीवीए से यह इन्फोग्राफिक, बिग डेटा वर्तमान और भविष्य, बिग डेटा में प्रगति को क्रॉनिकल करता है।

बिग डेटा 2023 इन्फोग्राफिक

Douglas Karr

Douglas Karr के सीएमओ हैं खुली अंतर्दृष्टि और के संस्थापक Martech Zone. डगलस ने दर्जनों सफल मार्टेक स्टार्टअप्स की मदद की है, मार्टेक अधिग्रहणों और निवेशों में $5 बिलियन से अधिक की उचित परिश्रम में सहायता की है, और कंपनियों को उनकी बिक्री और विपणन रणनीतियों को लागू करने और स्वचालित करने में सहायता करना जारी रखा है। डगलस एक अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त डिजिटल परिवर्तन और मार्टेक विशेषज्ञ और वक्ता हैं। डगलस डमी गाइड और बिजनेस लीडरशिप पुस्तक के प्रकाशित लेखक भी हैं।

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