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"बिग डेटा" के साथ समस्या

सबसे लोकप्रिय शब्दों में से एक जो आजकल हर प्रौद्योगिकी साइट पर पॉपिंग लगता है बड़ा डेटा। मुझे लगता है कि उद्योग अपने अति प्रयोग के साथ एक असहमति कर रहा है और यह गलत चित्र है कि इसमें वास्तव में क्या हो रहा है।

बिग डेटा एक बज़र्ड, या कैच-वाक्यांश है, जिसका उपयोग संरचित और असंरचित दोनों डेटा की एक विशाल मात्रा का वर्णन करने के लिए किया जाता है, जो इतना बड़ा है कि पारंपरिक डेटाबेस और सॉफ़्टवेयर तकनीकों का उपयोग करना मुश्किल है। इसके अनुसार वेबपीडिया

समस्या यह है कि बड़ा डेटा सिर्फ एक नहीं है बड़ा डेटाबेस। बड़ा डेटा मूल रूप से एक 2-आयामी विवरण है। समस्या यह है कि कंपनियां केवल बड़े डेटाबेस से नहीं लड़ रही हैं, वे डेटा के वेग से जूझ रही हैं। डेटा की विशाल धाराएँ वास्तविक समय में आ रही हैं जिन्हें सामान्यीकृत किया जाना चाहिए और इस तरह प्रस्तुत किया जाना चाहिए जो समय के साथ घटित हो रहे विश्लेषण का विश्लेषण करती है।

मेरा मानना ​​है कि अधिक सटीक चित्रण हो सकता है स्ट्रीमिंग डेटा। स्ट्रीमिंग डेटा में दोनों जानकारी के सोने की डली पाने का वादा है, जो बाज़ार में और साथ ही साथ पूंजीकरण कर सकते हैं वास्तविक समय, ट्रेंडिंग और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जो विपणक को अधिकतम परिणाम प्राप्त करने के लिए अपनी रणनीति को समायोजित करने के अवसर प्रदान कर सकते हैं। सिस्टम को सामान्य, संग्रह, वर्तमान और हमारे लिए उपलब्ध विशाल डेटा धाराओं पर सही मायने में पूंजीकरण करने की भविष्यवाणी करनी होगी।

आसपास के विपणन बोलने से मूर्ख मत बनो बड़ा डेटा। समाधान पहले से ही बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने के लिए मौजूद हैं। दोहन स्ट्रीमिंग डेटा वास्तव में हमें इसकी आवश्यकता है।

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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