विषय
- यह बिग डाटा अवसर की पहचान के बारे में है
- बोर्ड पर कुशल कार्मिक हो रही है
- सही डेटा का महत्व
- बिग डाटा कैंट भविष्य की भविष्यवाणी करते हैं
- यह एक चमकदार नया खिलौना नहीं है
- बिग डाटा कन्फ्यूज हो सकता है
- क्लाउड और बिग डेटा को मिलाएं
स्रोत: मैक्सकाकाबोव / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
ले जाओ:
इसमें कोई संदेह नहीं है कि बड़े डेटा का सही उपयोग व्यवसायों को अधिक लाभदायक बनने में मदद करता है। लेकिन ऐसा होने के लिए, कुछ चीजें हैं जो व्यवसायों को पता होनी चाहिए।
बिग डेटा सबसे हॉट टेक्नोलॉजी ट्रेंड है जो अभी चल रहा है। इस डेटा को क्रंच करने, विश्लेषण करने और मूल्यांकन करने से उच्च मूल्य विपणन अभियानों और बुद्धिमान पूर्वानुमान को निष्पादित करने, जोखिम विश्लेषण करने में मदद मिलती है, जो टॉप-लाइन राजस्व और पूरे बहुत अधिक उत्पन्न करने के लिए नए रास्ते तलाशते हैं।इसमें कोई संदेह नहीं है कि बड़े डेटा का सही उपयोग व्यवसायों को अधिक लाभदायक बनने में मदद करता है। लेकिन ऐसा होने के लिए, ऐसी चीजें हैं जो व्यवसायों को बड़े डेटा के बारे में जानना चाहिए।इससे आपको यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि व्यावसायिक लाभ के लिए बड़े डेटा सेटों का उपयोग करते समय आप गलत कदम नहीं उठाते।
आइए, इनमें से सात बातों पर एक नज़र डालते हैं:
यह बिग डाटा अवसर की पहचान के बारे में है
एमजीआई और मैकिन्से के बिजनेस टेक्नोलॉजी ऑफिस द्वारा किए गए शोध में पाँच डोमेन में बड़े डेटा के उपयोग को देखा गया। यह पाया गया कि यदि इसका अच्छी तरह से उपयोग किया जाता है, तो यह इन डोमेन के अधिकांश व्यवसायों को अधिक लाभदायक बना सकता है। उदाहरण के लिए, खुदरा विक्रेताओं के मार्जिन में बड़ी डेटा क्षमता का लाभ उठाकर केवल 60% की वृद्धि हो सकती है।यदि आप बड़े डेटा को प्रभावी ढंग से उपयोग करना चाहते हैं, तो पहली चीज जिस पर आपको शून्य होना चाहिए, वह अवसर है। यदि आप बड़े डेटा के माध्यम से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि पर हाथ प्राप्त कर सकते हैं, तो विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं की पहचान करें, जो बांह में एक शॉट प्राप्त कर सकते हैं। आपको उस प्रक्रिया / गतिविधि को पहचानना होगा जो सबसे बड़ा लाभ पैदा करती है।
ऐसा करने के लिए, आपको एक विशेष व्यावसायिक समस्या की पहचान करने की आवश्यकता होगी जो आपके सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद अनसुलझी बनी हुई है। अपने आप से यह सवाल पूछें: क्या बड़ी डेटा इनसाइट्स से समस्या हल हो जाएगी? वहां से शुरू करें और आगे बढ़ें। (डेटा के साथ विश्व परिवर्तन परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक 6 बातों में अधिक जानें।)
बोर्ड पर कुशल कार्मिक हो रही है
बड़े डेटा के उपयोग के लिए विशेष कौशल सेट की आवश्यकता होती है। (इन-डिमांड बिग डेटा स्किल्स: पुराने और नए का मिश्रण, इस विषय पर एक अच्छा पढ़ा है।) जब आप कुछ कर्मचारियों को बड़े डेटा के उपयोग में प्रशिक्षित कर सकते हैं, तो यहां यह सुनिश्चित करना है कि आपका संगठन बड़ा दृष्टिकोण न करे। आधे-अधूरे तरीके से डेटा। इस तरह के डेटा से लाभ उठाने के लिए, आपको इसके उपयोग को संस्थागत बनाने और एक बड़ी डेटा नीति को लागू करने की आवश्यकता होगी। यह वह जगह है जहां मुख्य डेटा अधिकारी, बड़े डेटा प्रबंधक और बड़े डेटा इंजीनियर जैसी विशेष भूमिकाएं निभाई जाती हैं। बड़े डेटा का उपयोग केवल उन लक्ष्यों को काम करने के बारे में नहीं है जिन्हें आप इसके उपयोग के साथ प्राप्त करना चाहते हैं, बल्कि यह भी सुनिश्चित करते हैं कि आपके पास ऐसे लोग हैं जो इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए डेटा के उपयोग को अनुकूलित करना जानते हैं। (डेटा वैज्ञानिकों में और पढ़ें: टेक जगत के नए रॉक सितारेआपको कुशल कर्मियों की आवश्यकता है जो बड़े डेटा का दोहन करने और समझ बनाने की क्षमता रखते हैं। यह भी महत्वपूर्ण है क्योंकि बड़े डेटा लगभग अनंत प्रकृति के हैं। यह हमें अगले बिंदु पर लाता है।
सही डेटा का महत्व
आपका व्यवसाय और उसकी गतिविधियाँ विभिन्न तिमाहियों से डेटा का उत्पादन कर रही हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप एक ऑनलाइन व्यवसाय हैं, तो आप सोशल मीडिया पर संभावित खरीदारों द्वारा ऑन-साइट ब्राउजिंग, पॉइंट-ऑफ-सेल्स खरीद और पूरी तरह से अनजाने में छोड़े गए डेटा पर टैप कर सकते हैं। ग्राहक की ऑनलाइन यात्रा के दौरान विभिन्न बिंदुओं पर डेटा पॉइंट्स उत्पन्न होते हैं, लेकिन डेटा खरीदने में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा के प्रत्येक टुकड़े का विश्लेषण करना आवश्यक नहीं है। यदि आप एक व्यापक ग्राहक प्रोफ़ाइल बनाना चाहते हैं या सटीक उत्पाद अनुशंसाएँ देना चाहते हैं, तो आपको सही डेटा का उपयोग करने की आवश्यकता होगी। हां, सभी "सही डेटा" के साथ, "गलत डेटा" का एक बहुत कुछ भी है जो वहां बाहर घूम रहा है। आपको बाद के बजाय पूर्व को चुनने के लिए प्रयास करने की आवश्यकता है।हालांकि यह दिखने में जितना मुश्किल है, बाजार पर ऐसे बहुत सारे उपकरण उपलब्ध हैं जो आपके काम को आसान बनाने में मदद कर सकते हैं। यह वह जगह भी है जहां सही कौशल सेट का महत्व खेल में आता है। अनुभवी बड़े डेटा पेशेवर उपलब्ध डेटा की प्रासंगिकता का न्याय कर सकते हैं, और किसी दिए गए उद्देश्य के लिए केवल सबसे उपयोगी डेटा को आत्मसात कर सकते हैं, बाकी को अनदेखा कर सकते हैं।
बिग डाटा कैंट भविष्य की भविष्यवाणी करते हैं
कुछ लोग हैं जो सोचते हैं कि बड़ा डेटा भविष्य की भविष्यवाणी कर सकता है। खैर, यह नहीं हो सकता यह क्या कर सकता है जो आपके व्यवसाय को भविष्य के लिए तैयार करने में मदद करता है। बिग डेटा अनिवार्य रूप से पिछले डेटा है। यह उन चीजों के बारे में है जो अतीत में हुई हैं। लेकिन आप भविष्य के परिणाम का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग कर सकते हैं। यदि आपके पास किसी विशेष परिस्थिति में ग्राहक के खरीद निर्णय के बारे में डेटा है, तो आप भविष्य में इसी तरह की परिस्थिति में अपने खरीद निर्णय का पता लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं। यह भविष्य का अनुमान लगाने वाला कोई साधन नहीं है; आप सभी के हाथ में एक सूचित अनुमान है। लेकिन यह "अनुमान" आपके व्यवसाय को भविष्य के लिए तैयार करने में मदद करता है। बड़े डेटा का आदर्श उपयोग आपकी वर्तमान स्थिति और बेहतर मौजूदा परिणामों में सुधार करना है।यह एक चमकदार नया खिलौना नहीं है
बड़ा डेटा एक उन्नत तकनीकी अवधारणा है, लेकिन इसे आपके व्यवसाय के आईटी प्रयासों के सभी-और अंत के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। अपने मौजूदा IT अवसंरचना पर बड़ा डेटा वरीयता न दें। इसके बजाय, यह महत्वपूर्ण है कि आपकी बड़ी डेटा पहल मूल रूप से आपके संपूर्ण आईटी अवसंरचना के साथ एकीकृत हो। बड़े डेटा को एक समाधान के रूप में सोचना जो आपके व्यवसाय के लिए समस्याओं का एक सेट हल करता है; इन्वेंट्री और पेरोल प्रोसेसिंग जैसी अपनी मौजूदा प्रणालियों को लेना और बड़ी डेटा पहल के साथ उन्हें बदलना बाद की तारीख में प्रणालीगत समस्याओं का कारण हो सकता है।क्या बड़ा डेटा अच्छा है? हाँ यही है। क्या बड़ा डेटा मौजूदा सिस्टम के प्रतिस्थापन के रूप में कार्य कर सकता है? अगर धक्का धक्का पर आता है, तो यह हो सकता है, लेकिन यह एक बहुत बुरा विचार है।
बिग डाटा कन्फ्यूज हो सकता है
सर्वश्रेष्ठ-स्थिति परिदृश्य में, बड़ा डेटा कार्रवाई के पाठ्यक्रमों को क्रिस्टलीकृत करता है जो सर्वोत्तम परिणाम प्रदान कर सकते हैं। लेकिन एक सिक्के के हमेशा दो पहलू होते हैं, और सबसे खराब स्थिति में यह विभिन्न चित्रों के असंख्य को चित्रित कर सकता है जो भ्रामक साबित हो सकते हैं। यदि आपके पास बड़ी डेटा मानसिकता नहीं है, तो किसी विशेष मुद्दे के बारे में अनुमानित परिदृश्यों की विविधता न केवल भ्रमित करने का काम कर सकती है, बल्कि गलत निर्णय लेने का कारण भी बन सकती है। यही कारण है कि यह वास्तव में बहुत महत्वपूर्ण है कि आपके पास पेरोल पर विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक हैं यदि आप बड़े डेटा के किसी भी अर्थ में हैं।क्लाउड और बिग डेटा को मिलाएं
वह सारा डेटा कहां जमा होने वाला है? क्या आपके इन-हाउस मेनफ्रेम में बड़े डेटा को स्टोर करने की क्षमता है? नहीं? फिर, क्लाउड कंप्यूटिंग की मदद क्यों नहीं ली गई? क्लाउड और बिग डेटा का उपयोग हाथ से चलना, और कई बार क्लाउड किसी प्रोजेक्ट में बड़े डेटा के उपयोग का परीक्षण करने के लिए भी एक बढ़िया स्थान हो सकता है, इसके अलावा इसका उपयोग सभी बड़े डेटा को संग्रहीत करने के लिए जगह के रूप में किया जा रहा है। आपके हाथ लग गए। इसलिए, बड़े डेटा में निवेश करने के बारे में सोचते हुए, क्लाउड में निवेश करने के बारे में भी सोचें।ये केवल वही चीजें नहीं हैं जिन्हें आपको बड़े डेटा को अपनाने के दौरान ध्यान में रखना है, बल्कि ये सात संकेत निश्चित रूप से आपको एक सिर देंगे, जो वास्तव में इसका लाभ उठाने के लिए आवश्यक है।