प्रौद्योगिकी एक बिट नीचे नहीं चल रहा है ... एर फ्लॉप!

प्रसंस्करण शक्ति

गॉर्डन ई। मूर इंटेल और फेयरचाइल्ड सेमीकंडक्टर के सह-संस्थापक थे, जिन्होंने 50 साल पहले एक पेपर लिखा था, जिसमें हर साल प्रति एकीकृत सर्किट में घटकों की संख्या दोगुनी होने की भविष्यवाणी की गई थी। 10 साल बाद, 1975 में, उन्होंने हर 2 साल में पूर्वानुमान को संशोधित किया ... और उनकी भविष्यवाणी काफी हद तक सटीक रही है। इसे अब . के रूप में जाना जाता है मूर की विधि.

एक उदाहरण प्रदान करने के लिए, एप्पल घड़ी (जिसका मैं खुशी से मालिक हूं और अत्यधिक अनुशंसा करता हूं) में लगभग 2 आईफोन 4 स्मार्टफोन की प्रसंस्करण शक्ति है। यह आपकी कलाई पर 1985 के क्रे-2 सुपरकंप्यूटर से कहीं अधिक बेहतर प्रदर्शन करता है। पूरे डिवाइस के पदचिह्न को देखते हुए यह काफी उपलब्धि है और मुझे यह सोचने में कठिन समय है कि गॉर्डन मूर ने भी सोचा था कि हम आज जहां हैं वहां होंगे।

कंप्यूटर चिप्स ने आकार में कमी करते हुए प्रदर्शन में वृद्धि जारी रखी, जिससे उन नवाचारों की अनुमति मिली जो इंजीनियरों ने कभी संभव नहीं सोचा था। 40 साल पहले, ज्यादातर लोगों को विश्वास नहीं होता था कि जल्द ही आपकी हथेली से असीमित जानकारी तक हमारी पहुंच होगी।

विपणक के लिए इसका क्या अर्थ है? IMO, इसका मतलब है कि हम क्रॉस-चैनल मार्केटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन और मार्केटिंग फोरकास्टिंग के साथ जो पूरा किया जा सकता है, उसके शुरुआती चरण में हैं। आधुनिक विश्लेषिकी प्लेटफ़ॉर्म बहुत अल्पविकसित हैं - टन डेटा को कैप्चर करना और सरल रिपोर्टिंग प्रदान करना। बिग डेटा सिस्टम भविष्यवाणियों को रिपोर्टिंग इंजन में अग्रिम करने के लिए विपणन उद्योग में नवाचार को आगे बढ़ाने के लिए आगे बढ़ रहे हैं - जो उपयोगकर्ता अनुभव और विपणन परिणामों दोनों में सुधार करेगा।

प्रसंस्करण शक्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि इन असीम प्लेटफार्मों पर विकसित करने के लिए उपकरण आसान और आसान हो जाते हैं। एक उदाहरण, या पाठ्यक्रम, बड़े डेटा डेटाबेस इंजन हैं। आत्म-अनुकूलन डेटा और क्वेरी इंजन विकसित करके, कंपनियां नई सुविधाओं के निर्माण के लिए विकास संसाधनों को आगे बढ़ा सकती हैं - अधिक प्रभावी ढंग से चलाने के लिए डेटाबेस और ट्यूनिंग को नहीं। ये रोमांचक समय हैं!

प्रसंस्करण शक्ति

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