विषय
- बिग डेटा क्या है, और यह रियल-टाइम बिग डेटा एनालिटिक्स से कैसे अलग है?
- पेशेवरों
- विपक्ष
- निष्कर्ष
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
स्रोत: सेओत्ररा / ड्रीमस्टाइम
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वास्तविक समय डेटा तुरंत सुलभ होना एक आदर्श परिदृश्य की तरह लग सकता है, लेकिन फायदे के साथ, कमियां भी हैं।
डेटा विस्फोट के इस युग में, संगठन कभी-कभी बढ़ती दरों पर डेटा एकत्र कर रहे हैं। हालाँकि, बस आपके संगठन के लिए उस डेटा को एकत्र करने का कोई व्यावसायिक मूल्य नहीं है। इस बड़े डेटा के वास्तविक समय के विश्लेषण और दृश्य डेटा के इस द्रव्यमान को मूल्यवान आँकड़ों में बदल देते हैं। हालांकि यह वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि आपके संगठन के लिए बहुत महत्वपूर्ण हो सकती है, लेकिन इसमें पेशेवरों और विपक्ष दोनों हैं।
बिग डेटा क्या है, और यह रियल-टाइम बिग डेटा एनालिटिक्स से कैसे अलग है?
आगे बढ़ने से पहले, बड़े डेटा पर चर्चा करते हैं - वास्तव में यह क्या है? परंपरागत रूप से, डेटा बहुत आसानी से संग्रहीत किया गया था क्योंकि इसमें बहुत कम था। बड़ा डेटा तब अस्तित्व में आया जब बहुत बड़ी मात्रा में डेटा सेट को संग्रहीत करने की आवश्यकता बन गई। यह केवल डेटा या डेटा सेट नहीं है, बल्कि उपकरण, तकनीक, विधियों और रूपरेखाओं का एक संयोजन है।
बिग डेटा लगभग कुछ भी हो सकता है जो डेटा उत्पन्न करता है, जिसमें खोज इंजन और सोशल मीडिया, साथ ही कुछ कम स्पष्ट स्रोत, जैसे पावर ग्रिड और परिवहन बुनियादी ढांचे शामिल हैं। इस डेटा को तीन प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित।
बड़ा डेटा आमतौर पर पूर्वनिर्धारित अंतराल पर एकत्र और विश्लेषण किया जाता है। हालांकि, वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ, संग्रह और विश्लेषण निरंतर है, जो एक व्यापार को एक मिनट की अंतर्दृष्टि देता है। (बड़े डेटा एनालिटिक्स पर अधिक जानकारी के लिए, देखें कि बिग डेटा एनालिटिक्स आईटी प्रदर्शन को कैसे अनुकूलित कर सकता है।)
Hadoop बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए सबसे प्रसिद्ध उपकरण है, लेकिन यह वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स को संभालने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल नहीं है। कुछ वास्तविक समय के बड़े डेटा टूल में शामिल हैं:
- तूफान - यह एक वास्तविक समय पर वितरित कम्प्यूटेशन सिस्टम है जो किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा के साथ काम करता है और स्केलेबल है। यह वर्तमान में स्वामित्व में है।
- ग्रिडगैन - यह एक उद्यम ओपन-सोर्स ग्रिड कंप्यूटिंग टूल है। यह Hadoop DFS के साथ संगत है जो Hadoop के MapReduce का विकल्प प्रदान करता है।
पेशेवरों
अब वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स के कुछ फायदों पर चर्चा करते हैं।
- त्रुटियों को तुरंत पहचानें - मान लें कि कोई त्रुटि हुई है, और ASAP को हल करने की आवश्यकता है। वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ, इस त्रुटि को तुरंत और जल्दी से पहचाना जा सकता है। यह और अधिक और / या अधिक गंभीर विफलताओं को रोकने में मदद कर सकता है। लंबी अवधि में, यह एक व्यावसायिक प्रतिष्ठा में भी मदद करता है - तेजी से त्रुटि सुधार अधिक ग्राहकों को प्राप्त करने में मदद कर सकता है।
- बचत - भले ही वास्तविक समय बड़े डेटा एनालिटिक्स का कार्यान्वयन महंगा हो सकता है, तत्काल डेटा विश्लेषण का उच्च मूल्य इस खर्च के लिए बना सकता है।
- प्रगतिशील सेवाएं - बड़े डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से उत्पादों और सेवाओं की निगरानी करने से ग्राहकों के लिए उच्च रूपांतरण दर हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च लाभ हो सकता है। आसन्न त्रुटियों और मुद्दों को एनालिटिक्स के साथ आसानी से भविष्यवाणी की जा सकती है, जो ग्राहक की जरूरतों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में भी मदद कर सकता है।
- वास्तविक समय धोखाधड़ी का पता लगाने - सिस्टम और सर्वर की सुरक्षा का प्रबंधन करने वाली टीम को धोखाधड़ी के बारे में जल्दी और आसानी से सूचित किया जा सकता है, जिससे धोखाधड़ी का पता चलते ही वास्तविक समय में उपाय किए जा सकते हैं। (धोखाधड़ी का पता लगाने के बारे में और जानने के लिए, अगली पीढ़ी के धोखाधड़ी की जांच में मशीन लर्निंग और हडोप देखें।)
- प्रतिस्पर्धियों की ओर रणनीतियाँ - प्रतिस्पर्धा आज बाजार में कई लोगों को डराती है, और बड़े डेटा एनालिटिक्स प्रतियोगियों की एक विस्तृत तस्वीर प्रदान करने में सहायता करते हैं, जैसे कि एक नया उत्पाद लॉन्च करना, किसी विशेष अवधि के लिए कीमतें कम करना / बढ़ाना या किसी विशिष्ट स्थान से उपयोगकर्ताओं पर ध्यान केंद्रित करना।
- इनसाइट - सेल्स इनसाइट्स यह जानने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि बिक्री कहां है। इन जानकारियों से अतिरिक्त राजस्व प्राप्त हो सकता है, जैसे कि लंबी अवधि में ग्राहक को न खोना, उछाल दर की जांच करना और वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स का विश्लेषण करके बिक्री बढ़ाने के इष्टतम तरीके खोजना।
- रुझान - ग्राहक रुझानों का विश्लेषण करके निर्णय वास्तविक समय के बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ किया जा सकता है। इसमें प्रसाद, विज्ञापन, ग्राहक की ज़रूरतें, किसी विशेष मौसम के लिए उपलब्ध ऑफ़र और अन्य शामिल हो सकते हैं। इसलिए, यह दीर्घकालिक निर्णयों में भी सुधार कर सकता है।
विपक्ष
अब चलो विपक्ष पर एक नज़र है।
- Hadoop संगत नहीं - जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, Hadoop, बड़े डेटा एनालिटिक्स के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला उपकरण है, वर्तमान में वास्तविक समय डेटा को संभालने में सक्षम नहीं है। इसलिए, कुछ अन्य साधनों की आवश्यकता होती है, इस उम्मीद के साथ कि भविष्य में Hadoop एक वास्तविक समय दृष्टिकोण के लिए कार्यक्षमता जोड़ देगा।
- नए दृष्टिकोण की आवश्यकता - कुछ संगठनों को सप्ताह में एक बार अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है। हालांकि, वास्तविक समय के बड़े डेटा के निरंतर प्रवाह के साथ, एक पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। यह कुछ संगठनों के लिए एक चुनौती हो सकती है और कुछ फैसलों और योजनाओं की रीमॉडलिंग हो सकती है।
- संभावित विफलता - कुछ संगठन एक चमकदार नए खिलौने के रूप में वास्तविक समय बड़े डेटा एनालिटिक्स को देख सकते हैं, और इसे तुरंत लागू करना चाहते हैं। हालांकि, अगर इसे ठीक से लागू नहीं किया गया, तो इससे कई समस्याएं हो सकती हैं। यदि किसी व्यवसाय को इतनी तीव्र दर पर डेटा को संभालने के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो यह गलत विश्लेषण का कारण बन सकता है, जो संगठन के लिए बड़ी समस्या पैदा कर सकता है।
निष्कर्ष
रियल-टाइम बड़े डेटा एनालिटिक्स एक व्यवसाय के लिए बहुत महत्व हो सकते हैं, लेकिन एक व्यवसाय को पहले यह निर्धारित करना होगा कि क्या पेशेवरों ने अपनी विशेष स्थिति में विपक्ष को पछाड़ दिया है, और यदि ऐसा है, तो उन विपक्ष को कैसे दूर किया जाएगा। यह अभी भी एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, इसलिए यह भविष्य में विकसित होने की उम्मीद है और उम्मीद है कि इसकी कुछ मौजूदा चुनौतियों का समाधान होगा।
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।