![[Hindi] Intro to Big Data Analytics #BigData](https://i.ytimg.com/vi/LAF-P7BoG9I/hqdefault.jpg)
विषय
- छोटा डेटा क्या है?
- छोटे दातो के बड़े फायदे
- कैसे छोटे डेटा पर कब्जा कर लिया है
- जहाँ छोटे डेटा का उपयोग किया जाता है
स्रोत: Sayhmog / Dreamstime.com
ले जाओ:
छोटे डेटा बड़े डेटा की तुलना में विश्लेषण करने के लिए बहुत आसान और तेज है, लेकिन अभी भी बड़े परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं। तो क्यों अधिक व्यवसायों का उपयोग कर रहे हैं?
क्या आप अपनी उत्पादकता को दिन में 30 मिनट बढ़ाना चाहेंगे? यदि आप अपनी टीम और संगठन के लिए सबसे अधिक मूल्य लाने वाली गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, तो आपके लिए क्या होगा? इसके बारे में सोचो। आपके कार्य दिवस में वास्तव में क्या महत्वपूर्ण है और आवश्यक कार्य करने के लिए आपको कितना समय देना है, लेकिन अन्य, तत्काल कार्य? रुचि रखते हैं? तो इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है? खैर, छोटे डेटा के उपयोग के माध्यम से।रुको क्या? क्या बड़े डेटा के बारे में हर कोई बात नहीं कर रहा है? यह है, लेकिन शायद छोटे डेटा बातचीत का एक बड़ा टुकड़ा हकदार हैं। यहाँ अच्छी तरह से देखें कि छोटा डेटा क्या है और यह अक्सर बड़े डेटा की तुलना में बड़ा पंच कैसे पैक कर सकता है।
छोटा डेटा क्या है?
छोटे डेटा पर कब्जा कर लिया डेटा है कि असतत और सटीक मानव मस्तिष्क द्वारा समझने के लिए पर्याप्त है। आमतौर पर, यह एक संगठन की एक विलक्षण इकाई के लिए एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए एकत्र किया जाता है, जैसे कि एक टीम में व्यक्तियों द्वारा विभिन्न गतिविधियों पर कितना वास्तविक प्रयास किया जा रहा है, यह रिकॉर्ड करना। छोटे डेटा एकत्र करने का कारण शुरुआत में स्थापित किया गया है। इस मामले में, यह इस लक्ष्य के साथ एकत्र किया जाएगा कि कोई टीम अपने मूल्य को कैसे वितरित करती है।तुलना करके, बड़े डेटा का फ़ोकस संगठन में यथासंभव संबंधित जानकारी एकत्र कर रहा है, और फिर यह निर्धारित करने के लिए कि यह सवालों के जवाब देने में कैसे मदद कर सकता है, का विश्लेषण कर रहा है। हमारी बिक्री के आंकड़े हमें बाजार के रुझान और बिक्री के अवसरों के बारे में क्या बताते हैं? ग्राहक प्रश्नों को संभालने में हमारी सहायता टीम कितनी अच्छी है? अनुमानित बजट के मुकाबले ओवरशूट को कम करने के लिए हमें अपनी परियोजना वितरण प्रक्रिया में सुधार करने की आवश्यकता कहां है?
यह स्पष्ट लग सकता है, लेकिन बड़े डेटा को इनपुट के रूप में डेटा की आवश्यकता होती है, और इसके बहुत सारे। बहुत बार, बड़े डेटा का समर्थन करने के लिए अतिरिक्त छोटे डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि प्रारंभिक प्रश्नों के उत्तर आगे वाले उठाते हैं। साथ ही, इस जानकारी का विश्लेषण करने के लिए विक्रेताओं द्वारा प्रस्तुत किए जाने वाले उद्यम-स्तर के उपकरणों की एक भीड़ होती है, ऐसे उपकरण जिन्हें घर में लाने, स्थापित करने और परिणाम देने के लिए कॉन्फ़िगर करने के लिए महत्वपूर्ण निवेश और समय की आवश्यकता होती है। यह एक सिस्टम इंटीग्रेशन प्रोजेक्ट है, जो शुरू से ही डेटा के सभी स्रोतों से जुड़ता है, और एक ऐसा है जो व्यापार लाभ देने से पहले कई महीने ले सकता है।
इसके विपरीत, छोटे डेटा के लिए बहुत कम विश्लेषण की आवश्यकता होती है, इसे कई तदर्थ तरीकों से कैप्चर किया जा सकता है - जैसे स्प्रेडशीट, टास्क और टाइम-ट्रैकिंग टूल और यहां तक कि मैनुअल लॉग बुक्स में - और जल्दी और आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है। मैंने देखा है कि उत्पादकता लाभ की शुरुआत के एक या दो सप्ताह के भीतर छोटे डेटा से लाभ प्राप्त किया जा सकता है। और यह केवल इसलिए है क्योंकि कच्ची जानकारी को कैप्चर करने में थोड़ा समय लगता है। आमतौर पर, एकत्र किए गए डेटा के फोकस के कारण परिवर्तन और लाभ जल्दी से स्पष्ट हो जाते हैं।
छोटे दातो के बड़े फायदे
कोचिंग और प्रबंधन टीमों में मेरे अनुभव से, निम्नलिखित लाभ व्यक्तियों और टीमों के लिए छोटे डेटा से होते हैं:- जागरूकता
छोटे आंकड़े इस बात की जागरूकता प्रदान कर सकते हैं कि व्यक्ति वास्तव में अपने समय और ऊर्जा पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं या नहीं, इससे भी अधिक मूल्य मिलेगा। अक्सर जब व्यक्ति छोटे डेटा को कैप्चर करना शुरू करते हैं, तो वे जल्दी से पता लगा लेते हैं कि वे क्या खोजते हैं। - अधिकारिता
छोटे डेटा के माध्यम से, व्यक्ति उन परिवर्तनों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें वे कार्रवाई में डाल सकते हैं और टीम के अन्य सदस्यों द्वारा करने में सहायता की जा सकती है। टीम के सदस्य अपने स्वयं के परिवर्तन के लिए जिम्मेदार बन जाते हैं। - सगाई
प्राप्त किए गए सकारात्मक परिवर्तनों को मापने और पहचाने जाने से आपसी समझ, मूल्य और संबंध की अधिक समझ पैदा हो सकती है।
कैसे छोटे डेटा पर कब्जा कर लिया है
एक सॉफ्टवेयर विकास विभाग के पार, बड़ा डेटा प्रोजेक्ट योजना की जानकारी का विश्लेषण कर सकता है, जिससे विभिन्न प्रकार की परियोजनाओं को वितरित करने के लिए आवश्यक लोगों की संख्या, अवधि और प्रयास का विश्लेषण करना संभव हो जाता है। क्या गायब है, प्रत्येक व्यक्ति वास्तव में दिन-प्रतिदिन के आधार पर अपने प्रोजेक्ट कार्यों को कैसे करता है। इस छोटे डेटा को कैप्चर करके, हम यह सीखना शुरू कर सकते हैं कि प्रोजेक्ट, उसकी टीमों और उनके कार्य दिवस को कैसे तैयार किया जाए। प्रत्येक व्यक्ति किस प्रकार के कार्यों का आनंद लेता है और अच्छा करता है? वे क्या प्रतिनिधि या ड्रॉप करना चाहेंगे? किस प्रकार का संचार किसके साथ सबसे अच्छा काम करता है? व्यक्तियों को किस स्तर की दिशा और सलाह की आवश्यकता है?कैसे बदलकर, हम बड़े डेटा स्तर पर दिखाई देने वाले लाभों को प्राप्त करते हैं, लेकिन उन परिवर्तनों को नहीं जो इसके लिए नेतृत्व करते हैं। बड़े डेटा का विश्लेषण अक्सर एक सामान्यीकृत मॉडल में परिणाम कर सकता है, उदाहरण के लिए, यह मानते हुए कि प्रत्येक व्यक्ति के पास एक समान कौशल और अनुभव स्तर है। केवल इस बात पर कि प्रत्येक व्यक्ति कैसे काम करता है और परियोजना में योगदान देता है (अपने अनूठे तरीके से) की छोटी डेटा बारीकियों को देखकर क्या इस प्रकार के लाभ प्राप्त किए जा सकते हैं।
जहाँ छोटे डेटा का उपयोग किया जाता है
बड़े डेटा का उपयोग करने से निश्चित रूप से मूल्य प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन बाजार और उत्पाद प्रसाद की हाल की समीक्षाओं में सर्वोत्तम अभ्यास के आस-पास भ्रम हो रहा है और कार्यान्वयन से सर्वोत्तम मूल्य कैसे प्राप्त किया जाए। गार्टनर की हालिया समीक्षा में पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल केवल 8% कंपनियों ने बड़े डेटा एनालिटिक्स को लागू किया है और 57% अभी भी अनुसंधान और नियोजन चरणों में हैं।किसी भी डेटा विश्लेषण के लिए, कुंजी आपके पास मौजूद सभी डेटा में खींचने के लिए नहीं है और फिर कोशिश करें और मूल्य की तलाश करें, इसके डेटा का उपयोग करने के लिए जो विशेष प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर सकता है। और यह वह जगह है जहां छोटे डेटा दो प्रमुख कारणों से जीतता है:
- डेटा एकत्र करने का वांछित मूल्य और कारण सामने समझा जाना चाहिए।
- छोटा डेटा गुणात्मक और मात्रात्मक दोनों उत्तर देता है, जिससे सटीक परिवर्तन किए जा सकते हैं। दूसरे शब्दों में, छोटे डेटा में कम सामान्यवादी धारणाएं हैं।
अंततः, छोटा डेटा बड़े डेटा को प्रतिस्थापित नहीं करेगा, लेकिन बहुत कुछ है कि एक छोटा डेटा सगाई बड़े डेटा को सिखा सकता है कि दोनों दृष्टिकोणों से सर्वश्रेष्ठ कैसे प्राप्त करें। किसी भी बड़े डेटा कार्यान्वयन पर विचार करते हुए, अपने आप से पूछें कि कौन से छोटे डेटा प्रश्न आपको मूल्य हासिल करने में मदद करेंगे। यह आपकी परिणामी रणनीति में अधिक से अधिक पंच पैक करने में मदद कर सकता है। (व्यापार में बड़े डेटा के मूल्य पर एक और परिप्रेक्ष्य पढ़ें क्या बिग डेटा एनालिटिक्स बिजनेस इंटेलिजेंस गैप को बंद कर सकता है?)