विषय
- बिग डेटा क्या है?
- 1. यह (अपेक्षाकृत) सरल हो सकता है
- 2. सांख्यिकी अभी भी मुश्किल हैं
- 3. यह सस्ता नहीं है
- 4. यह नए राजस्व अवसरों को प्रकट कर सकता है
- 5. व्यवसायों को आगे बढ़ना चाहिए
- बिग डाटा, बिग चेंज
ले जाओ:
बड़ा डेटा एक पहेली की तरह है। इसे एक तरह से एक साथ रखें जो आपके संगठन के लिए काम करता है, और आप इसे पनपने में मदद कर सकते हैं।
बादल की तरह, बड़ा डेटा एक और बज़बॉर्ड है जिसे खुले तौर पर यह समझने की आवश्यकता के बिना इधर-उधर फेंक दिया गया है कि इसका क्या अर्थ है और यह क्यों मायने रखता है। सीटीओ के लिए, जो प्रत्येक दिन एक फर्म में भेजे जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा लेने के लिए प्रभारी हैं और इसे आसानी से समझने वाली रिपोर्टों और आंकड़ों में अनुवाद कर रहे हैं जो कंपनी को बढ़ने में मदद करेंगे, वास्तव में बड़ा डेटा प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। इसकी पूरी क्षमता के लिए बड़े डेटा का उपयोग नहीं करने के कारण यह अनिवार्य रूप से मेज पर पैसा छोड़ रहा है - और कंपनी या सीटीओ के लिए अच्छा नहीं है।बिग डेटा क्या है?
चारों ओर बहुत सी परिभाषाएँ फेंकी गई हैं, लेकिन आम तौर पर कहा जाए, तो प्रत्येक शब्द का सामान्य अर्थ यह है कि बड़ी डेटा एक व्यावसायिक प्रक्रिया से बनाए गए असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा से संबंधित है। उदाहरण के लिए, एक वेबसाइट के मामले में, इसका मतलब है कि प्रत्येक वेबसाइट पर जाने, खोलने, लेनदेन और बहुत कुछ के साथ डेटा की भीड़ का विश्लेषण। इस टच पर एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण सही व्यावसायिक रणनीति निर्धारित करने और व्यवसाय को बेहतर बनाने के लिए परिवर्तन करने के लिए किया जा सकता है। यह किसी भी फर्म की दीर्घकालिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।बड़ा डेटा एक पहेली की तरह है। इसे एक तरह से एक साथ रखें जो आपके संगठन के लिए काम करता है, और आप इसे पनपने में मदद कर सकते हैं। यहां पांच चीजें हैं जिन्हें आपको पहले जानना आवश्यक है।
1. यह (अपेक्षाकृत) सरल हो सकता है
बड़े डेटा का चलन बड़ी सॉफ्टवेयर फर्मों पर नहीं पड़ा है। वास्तव में, उद्योग के नेता पूर्ण पैकेज समाधानों की पेशकश करके व्यवसायों के लिए बड़े डेटा को अधिक तेज़ी से और आसानी से लागू करने का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं। इन समाधानों में हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों शामिल हैं जो व्यवसायों को बड़े डेटा रणनीति को रोजगार देने में मदद करते हैं।जब तक बड़े डेटा बॉक्स समाधान बाजार में नहीं आने लगे, तब तक Hadoop बड़े डेटा विकास में सबसे आगे था। हालांकि यह ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर ढांचा अभी भी बड़े डेटा बाजार में एक बहुत मजबूत खिलाड़ी बना हुआ है, कम संसाधनों वाले अधिक व्यवसाय बॉक्सिंग समाधानों की ओर रुझान कर रहे हैं ताकि उन्हें तेजी से और आसानी से शुरू किया जा सके।
2. सांख्यिकी अभी भी मुश्किल हैं
जबकि बड़ा डेटा बहुत कुछ प्रकट कर सकता है, जो आंकड़े कॉन से निकाले जाते हैं वे गलत व्याख्या के लिए खुले हैं। किसी भी बड़े डेटा ढांचे को स्थापित करते समय यह एक महत्वपूर्ण विचार है। अधिकारियों और विपणक को सही आँकड़ों को निर्धारित करने में मदद करने के लिए एक बड़ी भूमिका निभानी चाहिए और हर दिन प्राप्त आंकड़ों की मात्रा से इन आँकड़ों को प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका है। ऐसा किए बिना, CTO ने गलत संख्या के माध्यम से एक गलत दृष्टिकोण प्रदान करने का जोखिम उठाया। यह कैसे हो सकता है इसका एक उदाहरण शोधकर्ता लेव मनोविच द्वारा सोशल मीडिया एनालिटिक्स पर किए गए एक अध्ययन में देखा जा सकता है। उन्होंने पाया कि सोशल मीडिया साइटों के डेटा आम तौर पर साइट पर लोगों के एक हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं न कि समूह के रूप में। (बड़ी डेटा मॉन्स्टर टैमिंग में अपने डेटा का सौदा करने वाली कंपनियों का पता लगाएं।)3. यह सस्ता नहीं है
बड़े डेटा समाधान को लागू करने से जुड़ी लागत सीटीओ के लिए एक बड़ी बाधा हो सकती है जब इसके महत्व और आवश्यकता के ऊपरी प्रबंधन को समझाने की कोशिश की जाती है। दुर्भाग्य से, इस पर कई आँकड़े हैं क्योंकि बड़ा डेटा अभी भी अपेक्षाकृत नया है। उस ने कहा, कुछ अध्ययन हैं जो इन उपकरणों को लागू करने के लिए सीईओ को समझाने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, यदि प्रतियोगी बड़े डेटा के साथ सफलता देख रहे हैं, तो निवेश पर संभावित रिटर्न के मामले में एक और अच्छे मार्कर सीईओ की तलाश होगी।4. यह नए राजस्व अवसरों को प्रकट कर सकता है
सी-लेवल के अधिकारियों को ज्ञान और अवसर की मात्रा देखनी चाहिए जो कि बड़े डेटा तक पहुँच पाने के लिए चमकाया जा सकता है ताकि यह आश्वस्त हो सके कि यह खर्च के लायक है। लीड जनरेशन का अनुकूलन करने से लेकर, सोशल मीडिया की सफलता का विश्लेषण करने और सामग्री विपणन प्रभावों का अवलोकन करने तक, व्यवसाय अपने स्वयं के व्यवसाय के बारे में कहीं अधिक जानने में सक्षम होते हैं और अपने ग्राहकों के बारे में अधिक और बेहतर बुद्धिमत्ता के साथ कार्य करते हैं। क्योंकि बड़े डेटा के साथ अधिक फर्में बोर्ड पर कूदना शुरू कर रही हैं, अध्ययन और आंकड़े धीरे-धीरे सफल दृष्टिकोणों को फ़िल्टर करना शुरू कर रहे हैं। (बिग डेटा में बड़े डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है इसके बारे में और जानें: कैसे इसका कब्जा किया गया, क्रंच किया गया और व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उपयोग किया गया)।5. व्यवसायों को आगे बढ़ना चाहिए
स्टीव लॉवेल, एरिक लेसर, रेबेका शॉक्ले, माइकल एस। होपकिंस और नीना क्रुशविट्ज़ के 2010 के एक अध्ययन से पता चला है कि शीर्ष प्रदर्शन वाले व्यवसायों ने कंपनियों के अंडरपरफॉर्मिंग की तुलना में पांच गुना अधिक बड़े डेटा का उपयोग किया। यह अध्ययन उस बड़े डेटा की खोज करने के लिए गया, जिसमें सटीक रहने के लिए और सबसे मूल्यवान जानकारी प्रदान करने के लिए, वर्तमान प्रणालियों के साथ संयोजन में लागू किया जाना चाहिए और समान व्यावसायिक रणनीतियों का उपयोग करना चाहिए। दुर्भाग्य से, यह कुछ ऐसा है जो सीटीओ के साथ संघर्ष करना जारी रखता है, मुख्यतः लागत के कारण और सीईओ को बड़े डेटा में निवेश करने के लिए समझाने में कठिनाई।वास्तविकता यह है कि इस दृष्टिकोण को नियोजित करने में विफल रहने वाली कंपनियां प्रतिस्पर्धा करने में तेजी से असमर्थ हो रही हैं, और अनिवार्य रूप से दूसरों के पीछे पड़ जाएंगी जिनके पास डेटा की निगरानी और प्रतिक्रिया करने के लिए एक प्रणाली है।