विषय
- बिग डेटा विशेषताएँ
- उचित पथ का अभाव
- डेटा वर्गीकरण के मुद्दे
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- डेटा प्रदर्शन
- अधिभार
- विश्लेषणात्मक उपकरण
- सही जगह पर सही व्यक्ति
- डेटा के रूप
- असंरचित डेटा
- निष्कर्ष
स्रोत: वेवब्रेकेमिया लिमिटेड / ड्रीमस्टाइम.कॉम
ले जाओ:
बिग डेटा एनालिटिक्स में क्रांति ला रहा है, और व्यवसायों के लिए भारी मूल्य हो सकता है - लेकिन केवल अगर इसका प्रबंधन और विश्लेषण सफलतापूर्वक किया जाए।
बिग डेटा विभिन्न रूपों और संरचनाओं में आता है। हाल के वर्षों में, बड़े डेटा एनालिटिक्स ने व्यावसायिक निर्णयों पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है, और जब तक यह बहुत कम हो सकता है, यह कुछ दर्द बिंदुओं के साथ आता है।
इस लेख में, मैं उन विश्लेषिकी दर्द बिंदुओं पर चर्चा करूंगा, लेकिन पहले, बड़े डेटा की कुछ विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करने देता हूं।
बिग डेटा विशेषताएँ
बड़े डेटा को कई विशेषताओं द्वारा परिभाषित किया जा सकता है:
- वॉल्यूम - बड़ा डेटा शब्द ही आकार को संदर्भित करता है, और वॉल्यूम डेटा की मात्रा को संदर्भित करता है। डेटा का आकार डेटा के मूल्य को बड़ा डेटा माना जाता है या नहीं यह निर्धारित करता है।
- वेग - जिस गति से डेटा उत्पन्न होता है उसे वेग कहा जाता है।
- Veracity - यह डेटा की शुद्धता को संदर्भित करता है। विश्लेषण की सटीकता स्रोत डेटा की सत्यता पर निर्भर करती है।
- जटिलता - डेटा की विशाल मात्रा कई स्रोतों से आती है, इसलिए डेटा प्रबंधन एक कठिन प्रक्रिया बन जाती है।
- विविधता - समझने के लिए एक महत्वपूर्ण बात वह श्रेणी है जिसमें बड़ा डेटा है। यह आगे डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।
- भिन्नता - यह कारक उस असंगति को संदर्भित करता है जिसे डेटा दिखा सकता है। यह आगे डेटा के प्रबंधन की प्रक्रिया को प्रभावी ढंग से बाधित करता है।
अब कुछ दर्द बिंदुओं पर चर्चा करते हैं।
उचित पथ का अभाव
यदि डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है, तो बड़े पैमाने पर डेटा को संभालने के लिए एक उचित और विश्वसनीय रास्ता होना चाहिए।
बेहतर समाधान के लिए, पथ को ग्राहक व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करनी चाहिए। यह बैक-एंड सिस्टम के साथ फ्रंट-एंड सिस्टम को एकीकृत करने के लिए एक लचीला बुनियादी ढांचा बनाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रेरणा है। नतीजतन, यह आपके सिस्टम को चालू रखने में मदद करता है।
डेटा वर्गीकरण के मुद्दे
जब डेटा वेयरहाउस को भारी मात्रा में डेटा के साथ लोड किया जाता है, तो एनालिटिक्स प्रक्रिया शुरू होनी चाहिए। यह मुख्य व्यावसायिक डेटा के सबसेट का विश्लेषण करके किया जाना चाहिए। यह विश्लेषण सार्थक पैटर्न और प्रवृत्तियों के लिए किया जाता है।
भंडारण से पहले डेटा को सही ढंग से वर्गीकृत किया जाना चाहिए। बेतरतीब ढंग से बचत करने वाले डेटा एनालिटिक्स में और समस्याएँ पैदा कर सकते हैं। चूंकि डेटा वॉल्यूम में बड़ा है, इसलिए अलग-अलग सेट और सबसेट बनाना सही विकल्प हो सकता है। यह बड़ी डेटा चुनौतियों से निपटने के लिए रुझान बनाने में सहायता करता है।
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
डेटा प्रदर्शन
प्रदर्शन के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जाना चाहिए और निर्णय बिना अंतर्दृष्टि के नहीं किए जाने चाहिए। हमें अपने डेटा को निरंतरता के लिए मांग, आपूर्ति और लाभ पर नज़र रखने के लिए प्रभावी ढंग से प्रदर्शन करने की आवश्यकता है। यह डेटा वास्तविक समय की व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए संभाला जाना चाहिए।
अधिभार
बड़ी मात्रा में डेटा सेट और सबसेट रखने की कोशिश करने पर ओवरलोड हो सकता है। मुख्य दर्द बिंदु यहां यह चुनना है कि विभिन्न स्रोतों से कौन सी जानकारी रखी गई है। यहां, विश्वसनीयता भी एक महत्वपूर्ण कारक है, जो कि डेटा का चयन करते समय।
व्यवसाय के लिए कुछ प्रकार की जानकारी की आवश्यकता नहीं है और भविष्य की जटिलताओं से बचने के लिए इसे समाप्त कर दिया जाना चाहिए। ओवरलोडिंग समस्या को हल किया जा सकता है यदि कुछ उपकरण विशेषज्ञों द्वारा एक बड़ी डेटा परियोजना की सफलता बनाने के लिए अंतर्दृष्टि बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
विश्लेषणात्मक उपकरण
हमारे वर्तमान विश्लेषणात्मक उपकरण पूर्व प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, लेकिन भविष्य की अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए उपकरणों की आवश्यकता होती है। भविष्यवाणिय उपकरण इस मामले में इष्टतम समाधान हो सकते हैं।
प्रबंधकों और अन्य पेशेवरों को विश्लेषणात्मक उपकरण एक्सेस देने की भी आवश्यकता है। विशेषज्ञ मार्गदर्शन व्यवसाय को उच्च स्तर तक बढ़ा सकता है। यह आईटी सहायता के लिए दी गई कम सहायता के साथ उचित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
सही जगह पर सही व्यक्ति
कई मानव संसाधन विभागों का आदर्श वाक्य "सही जगह पर सही व्यक्ति" है, और बड़े डेटा के लिए भी यही है। सही व्यक्ति को डेटा और एनालिटिक्स एक्सेस प्रदान करें। यह जोखिम, लागत, पदोन्नति आदि से संबंधित भविष्यवाणियों के लिए उचित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सहायता कर सकता है और विश्लेषणों को कार्यों में बदल सकता है।
यदि आप इसे ठीक से विश्लेषण नहीं कर सकते हैं, तो एस, बिक्री, ट्रैकिंग और कुकीज़ के माध्यम से कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए डेटा का कोई फायदा नहीं है। विश्लेषण यह प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है कि उपभोक्ता क्या चाहता है।
डेटा के रूप
बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है, जिसे संरचित या असंरचित और अलग-अलग स्रोतों से किया जा सकता है। डेटा की अनुचित हैंडलिंग और इसे बचाने के लिए जागरूकता की कमी और इसे बचाने के लिए बड़े डेटा की हैंडलिंग में बाधा उत्पन्न हो सकती है। डेटा के प्रत्येक रूप का उपयोग इसे संभालने वाले व्यक्ति को पता होना चाहिए।
असंरचित डेटा
विभिन्न स्रोतों से आने वाले डेटा का एक असंरचित रूप हो सकता है। इसमें डेटा हो सकता है जो एक मानक, पूर्वनिर्धारित तरीके से व्यवस्थित नहीं है। उदाहरण के लिए, एस, सिस्टम लॉग, वर्ड प्रोसेसिंग दस्तावेज और अन्य व्यावसायिक दस्तावेज सभी डेटा स्रोत हो सकते हैं।
इस डेटा को सही ढंग से स्टोर और विश्लेषण करने की चुनौती है। एक सर्वेक्षण में कहा गया है कि प्रतिदिन उत्पन्न होने वाले डेटा का 80% असंरचित है।
निष्कर्ष
किसी बड़े आकार और उच्च प्रसंस्करण क्षमता की आवश्यकता के कारण किसी उद्यम में डेटा का प्रबंधन करना मुश्किल है। पारंपरिक डेटाबेस इसे कुशलता से संसाधित नहीं कर सकते हैं। एक संगठन बेहतर निर्णय ले सकता है अगर वह आसानी से बड़े पैमाने पर डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण कर सकता है।
यह विभिन्न स्रोतों से एक संगठन के कर्मचारियों के डेटा भंडारण के पेटाबाइट्स हो सकता है। यदि ठीक से व्यवस्थित नहीं किया गया, तो इसका उपयोग करना मुश्किल हो सकता है। विभिन्न स्रोतों से अधिक असंरचित डेटा आने पर स्थिति और खराब हो जाती है।
बड़े डेटा में व्यावसायिक निर्णय और विश्लेषण में सुधार करने की क्षमता है। आज बैंकिंग, सेवाएं, मीडिया और संचार बड़े डेटा में निवेश कर रहे हैं। डेटा की भारी मात्रा के साथ काम करते समय उपरोक्त दर्द बिंदुओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए।