बिग डेटा क्या है? बड़े डेटा के क्या लाभ हैं?

बड़ा डेटा

का वादा बड़ा डेटा यह है कि कंपनियों के पास उनके व्यवसाय के संचालन के बारे में सटीक निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए उनके निपटान में कहीं अधिक बुद्धिमत्ता होगी। आइए बिग डेटा के बारे में कुछ जानकारी प्राप्त करें, यह क्या है और हमें इसका उपयोग क्यों करना चाहिए।

बिग डेटा एक शानदार 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 महान गीत भी सुन सकते हैं। मैं संगीत वीडियो शामिल नहीं कर रहा हूं... यह वास्तव में काम के लिए सुरक्षित नहीं है। पुनश्च: मुझे आश्चर्य है कि अगर उन्होंने लोकप्रियता की लहर पकड़ने के लिए नाम चुना तो बड़ा डेटा बन रहा था।

बिग डेटा क्या है?

बिग डेटा एक 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। तीन वी हैं मात्रा, वेग और विविधता करने के लिए क्रेडिट के साथ डौग लेननी)। कंपनियां विपणन, बिक्री, ग्राहक डेटा, लेन-देन के डेटा, सामाजिक वार्तालाप और यहां तक ​​कि बाहरी डेटा जैसे स्टॉक की कीमतें, मौसम और समाचारों को सहसंबंध और पहचान को वैध बनाने के लिए मॉडल और समाचारों की पहचान कर रही हैं ताकि उन्हें अधिक सटीक निर्णय लेने में मदद मिल सके।

बिग डेटा अलग क्यों है?

पुराने दिनों में ... आप जानते हैं ... कुछ साल पहले, हम सिस्टम को डेटा डेटा (ETL) को विशालकाय डेटा वेयरहाउस में निकालने, बदलने और लोड करने के लिए उपयोग करेंगे, जिनके पास रिपोर्टिंग के लिए उनके ऊपर व्यावसायिक खुफिया समाधान थे। समय-समय पर, सभी सिस्टम बैकअप लेते हैं और डेटा को एक डेटाबेस में जोड़ते हैं, जहां रिपोर्ट चलाई जा सकती है और हर कोई अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है कि क्या चल रहा था।

समस्या यह थी कि डेटाबेस तकनीक डेटा की एकाधिक, निरंतर धाराओं को आसानी से संभाल नहीं सकती थी। यह डेटा की मात्रा को संभाल नहीं सका। यह आने वाले डेटा को रीयल-टाइम में संशोधित नहीं कर सका। और रिपोर्टिंग टूल की कमी थी जो बैक-एंड पर एक रिलेशनल क्वेरी के अलावा कुछ भी नहीं संभाल सकता था। बिग डेटा समाधान क्लाउड होस्टिंग, अत्यधिक अनुक्रमित और अनुकूलित डेटा संरचनाएं, स्वचालित अभिलेखीय और निष्कर्षण क्षमताओं की पेशकश करते हैं, और रिपोर्टिंग इंटरफेस को 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 - संगठन के भीतर वर्तमान में सूचना को सिलोस में रखा गया है। विपणन डेटा, उदाहरण के लिए, वेब में पाया जा सकता है विश्लेषिकी, मोबाइल विश्लेषिकी, सामाजिक विश्लेषिकी, सीआरएम, ए / बी परीक्षण उपकरण, ईमेल विपणन प्रणाली, और अधिक ... प्रत्येक इसके साइलो पर ध्यान केंद्रित 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 और एनालिटिक्स ट्रेंड्स 2017

2017 कई मायनों में प्रौद्योगिकी के व्यवसाय के लिए एक अनूठा और बहुत ही रोमांचक वर्ष होने जा रहा है। व्यवसाय परिचालन कठोरता पर समझौता किए बिना व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए पैमाने और ध्यान को संतुलित करने का प्रयास करेंगे। केतन पंडित, ऑरियस इनसाइट्स

यहां आपको उपयोग में लाया जाने वाला बड़ा डेटा दिखाई देगा:

  1. 94% विपणन पेशेवरों ने कहा ग्राहक अनुभव का निजीकरण अत्यंत महत्वपूर्ण है
  2. लीवरेजिंग द्वारा वार्षिक बचत में $ 30 मिलियन दावों और धोखाधड़ी में सोशल मीडिया डेटा विश्लेषिकी
  3. 2020 तक, 66% बैंकों के पास होगा blockchain वाणिज्यिक उत्पादन और पैमाने पर
  4. संगठनों पर भरोसा करेंगे स्मार्ट डेटा बड़े डेटा की तुलना में अधिक।
  5. मशीन से मानव (M2H) 85 तक एंटरप्राइज़ इंटरैक्शन को 2020% तक मानवीकृत किया जाएगा
  6. व्यवसाय 300% अधिक निवेश कर रहे हैं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) 2017 में उन्होंने 2016 में किया था
  7. के उद्भव में 25% विकास दर असंरचित डेटा के एक प्रासंगिक स्रोत के रूप में भाषण
  8. भूल जाने का अधिकार (R2BF) डेटा स्रोत की परवाह किए बिना विश्व स्तर पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा
  9. 43% ग्राहक सेवा दल जिनके पास नहीं है वास्तविक समय विश्लेषिकी सिकुड़ता रहेगा
  10. 2020 तक, संवर्धित वास्तविकता (AR) वर्चुअल रियलिटी के 90 अरब डॉलर की तुलना में बाजार 30 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा

बिग डेटा एनालिटिक्स ट्रेंड्स 2017

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