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व्यावसायिक निर्णय लेने में बड़ा डेटा अपरिहार्य हो गया है, लेकिन कई चुनौतियां हैं, जिन्हें अपने व्यवसाय में बड़े डेटा को लागू करने से पहले विचार करना चाहिए।
बड़ा डेटा व्यापार में निर्णय लेने का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है। यह कंपनियों और व्यापारिक नेताओं को महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। लेकिन एक ही समय में यह कई चुनौतियों को उठाता है जिन्हें हमारा पारंपरिक सिस्टम संभाल नहीं सकता है। इसलिए, किसी संगठन में बड़े डेटा को लागू करने से पहले इन चुनौतियों को विस्तार से समझना चाहिए।
मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट (MGI) के अनुसार: "बिग डेटा उन डेटासेट को संदर्भित करता है, जिनका आकार कैप्चर, स्टोर, प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए विशिष्ट डेटाबेस सॉफ्टवेयर टूल्स की क्षमता से परे है।" इसलिए बड़ी डेटा चुनौतियों को ठीक से संबोधित करने की आवश्यकता है। बड़े डेटा का विश्लेषण करने के बाद, प्राप्त मूल्य को संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है:
- ट्रांसपरेंसिस
- बेहतर प्रदर्शन और परिवर्तनशीलता
- स्वचालित एल्गोरिदम के साथ मानव निर्मित निर्णयों की जगह
- ग्राहकों को विभाजित करना
रणनीतिक चुनौतियां
चलो बड़े डेटा रणनीतिक चुनौतियों के साथ शुरू करते हैं। बड़ा डेटा हमें तीन प्रमुख रणनीतिक और परिचालन चुनौतियों से लड़ने के लिए मजबूर करता है:
संपूर्ण आईटी उद्योग दबाव में है, क्योंकि उसे व्यापार में सुधार करने में मदद करने के लिए दिन-प्रतिदिन डेटा की बढ़ती मात्रा का प्रबंधन करना है। डेटा विश्लेषण को तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- भविष्य कहनेवाला विश्लेषण - यह विभिन्न क्षेत्रों में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करने के लिए डेटा वैज्ञानिक का काम है। इस डेटा विश्लेषण के दौरान नए डेटा प्रकारों का लाभ उठाने के लिए भी महत्वपूर्ण है, जैसे कि भावनात्मक डेटा, वीडियो स्ट्रीम डेटा, छवि डेटा, डेटा, आदि।
- व्यवहार विश्लेषण - ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार के लिए व्यवहार डेटा महत्वपूर्ण है। डेटा साइंटिस्ट का काम उन डेटा सेटों में टैप करना है जो नए व्यावसायिक मॉडल बनाने के लिए प्रकृति में जटिल हैं जो लागत में कमी लाने में मदद करते हैं और ग्राहकों की संतुष्टि को बेहतर बनाने के लिए नवाचार को बढ़ावा देते हैं।
- डेटा व्याख्या - डेटा विश्लेषकों को उत्पाद नवाचार के लिए प्रबंधन और उन्हें एकीकृत करने के लिए नई व्यावसायिक विश्लेषण जानकारी प्रदान करनी चाहिए।
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
- डेटा कैप्चरिंग
- विभिन्न स्रोतों से डेटा संरेखित करना
- विश्लेषण के लिए उपयुक्त रूप में डेटा को बदलना
- गणित और / या सिमुलेशन की मदद से डेटा को मॉडलिंग करना
- आउटपुट को समझना और उपयोगकर्ताओं को समाप्त करने के लिए इसे समझाने में सक्षम होना
प्रबंधन की चुनौतियां
एक बड़ी डेटा प्रबंधन चुनौती सुरक्षा, डेटा गोपनीयता, शासन और नैतिक मानकों को सुनिश्चित कर रही है। ग्राहक डेटा के साथ काम करते समय, किसी को इसके उपयोग और प्रासंगिक नियमों का पालन करना चाहिए। इसके जीवन चक्र के प्रबंधन के साथ-साथ इसके उपयोग, परिवर्तन, व्युत्पत्ति के संदर्भ में डेटा की ट्रैकिंग महत्वपूर्ण है। डेटा को सुरक्षित और नियंत्रित किया जाना चाहिए। उसी समय, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए नियमित अंतराल पर ऑडिट किए जाने चाहिए, क्योंकि अधिकांश डेटा वेयरहाउस व्यक्तिगत डेटा संग्रहीत करते हैं, जिससे संभावित कानूनी और नैतिक चिंता हो सकती है।
निष्कर्ष
हमने विभिन्न बड़ी डेटा चुनौतियों और व्यापार पर उनके प्रभाव पर चर्चा की है। ये चुनौतियाँ कार्यान्वयन के सभी स्तरों पर होती हैं। इसलिए किसी भी संगठन में बड़े डेटा को लागू करने से पहले, इन चुनौतियों को दूर करना चाहिए और उनके लिए योजना बनानी चाहिए।