എന്താണ് വലിയ ഡാറ്റ? വലിയ ഡാറ്റയുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

വലിയ ഡാറ്റ

വാഗ്ദാനം വലിയ ഡാറ്റ കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ ബിസിനസ്സ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങളും പ്രവചനങ്ങളും എടുക്കുന്നതിന് അവരുടെ പക്കൽ കൂടുതൽ ബുദ്ധി ഉണ്ടാകും എന്നതാണ്. ബിഗ് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചും അത് എന്താണെന്നും എന്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ അത് ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചും നമുക്ക് ചില ഉൾക്കാഴ്ച ലഭിക്കും.

ബിഗ് ഡാറ്റ ഒരു മികച്ച ബാൻഡാണ്

ഞങ്ങൾ ഇവിടെ സംസാരിക്കുന്ന കാര്യമല്ല ഇത്, പക്ഷേ നിങ്ങൾ ബിഗ് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് വായിക്കുമ്പോൾ ഒരു മികച്ച ഗാനം കേൾക്കാം. ഞാൻ മ്യൂസിക് വീഡിയോ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല… ഇത് ജോലിക്ക് ശരിക്കും സുരക്ഷിതമല്ല. PS: ജനപ്രീതിയുടെ വേലിയേറ്റം പിടിക്കാൻ അവർ പേര് തിരഞ്ഞെടുത്തോ എന്ന് എനിക്ക് സംശയമുണ്ട്.

എന്താണ് വലിയ ഡാറ്റ?

തത്സമയം വലിയ അളവിലുള്ള സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണം, പ്രോസസ്സിംഗ്, ലഭ്യത എന്നിവ വിവരിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന പദമാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ. മൂന്ന് വി വോളിയം, വേഗത, വൈവിധ്യങ്ങൾ ക്രെഡിറ്റോടെ ഡഗ് ലാനി). കമ്പനികൾ മാർക്കറ്റിംഗ്, സെയിൽസ്, കസ്റ്റമർ ഡാറ്റ, ട്രാൻസാക്ഷണൽ ഡാറ്റ, സോഷ്യൽ സംഭാഷണങ്ങൾ, സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ, കാലാവസ്ഥ, വാർത്തകൾ എന്നിവപോലുള്ള ബാഹ്യ ഡാറ്റയും പരസ്പരബന്ധവും കാരണവും തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി കൂടുതൽ കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ബിഗ് ഡാറ്റ വ്യത്യസ്തമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

പഴയ ദിവസങ്ങളിൽ… നിങ്ങൾക്കറിയാമോ… കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, ഡാറ്റ (ഇടി‌എൽ) ഭീമൻ ഡാറ്റാ വെയർ‌ഹ ouses സുകളിലേക്ക് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും ലോഡ് ചെയ്യാനും ഞങ്ങൾ സിസ്റ്റങ്ങളെ ഉപയോഗിക്കും, അവ റിപ്പോർട്ടിംഗിനായി ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചിരുന്നു. കാലാകാലങ്ങളിൽ, എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങളും ഡാറ്റ ബാക്കപ്പ് ചെയ്യുകയും റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും, ഒപ്പം എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് എല്ലാവർക്കും ഉൾക്കാഴ്ച നേടുകയും ചെയ്യും.

ഡാറ്റാബേസ് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ഒന്നിലധികം, തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതാണ് പ്രശ്നം. ഇതിന് ഡാറ്റയുടെ അളവ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞില്ല. ഇതിന് തത്സമയം ഇൻകമിംഗ് ഡാറ്റ പരിഷ്കരിക്കാനായില്ല. റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഉപകരണങ്ങളുടെ അഭാവം ബാക്ക്-എന്റിലെ ഒരു റിലേഷണൽ അന്വേഷണമല്ലാതെ മറ്റൊന്നും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. ബിഗ് ഡാറ്റാ സൊല്യൂഷനുകൾ ക്ലൗഡ് ഹോസ്റ്റിംഗ്, ഉയർന്ന സൂചികയുള്ളതും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ചറുകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ആർക്കൈവൽ, എക്സ്ട്രാക്ഷൻ കഴിവുകൾ എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ബിസിനസ്സുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന കൂടുതൽ കൃത്യമായ വിശകലനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഇന്റർഫേസുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.

മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ അർത്ഥമാക്കുന്നത് കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ തീരുമാനങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്‌ക്കാനും ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും മാർക്കറ്റിംഗ്, വിൽപ്പന ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കാനും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാമെന്നാണ്.

വലിയ ഡാറ്റയുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

കമ്പ്യൂട്ടർ കോർപ്പറേഷനുകളിൽ വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകളിലൂടെയും അവസരങ്ങളിലൂടെയും നടക്കുന്നു.

  • വലിയ ഡാറ്റ സമയബന്ധിതമാണ് - ഓരോ പ്രവൃത്തിദിനത്തിന്റെയും 60%, വിജ്ഞാന തൊഴിലാളികൾ ഡാറ്റ കണ്ടെത്താനും നിയന്ത്രിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നു.
  • വലിയ ഡാറ്റ ആക്‌സസ്സുചെയ്യാനാകും - ശരിയായ ഡാറ്റ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്ന് മുതിർന്ന എക്സിക്യൂട്ടീവുകളിൽ പകുതിയും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
  • ബിഗ് ഡാറ്റ ഹോളിസ്റ്റിക് ആണ് - വിവരങ്ങൾ‌ നിലവിൽ‌ ഓർ‌ഗനൈസേഷനിൽ‌ സിലോസിൽ‌ സൂക്ഷിക്കുന്നു. മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റ, ഉദാഹരണത്തിന്, വെബിൽ കണ്ടെത്തിയേക്കാം അനലിറ്റിക്സ്, മൊബൈൽ അനലിറ്റിക്സ്, സാമൂഹിക അനലിറ്റിക്സ്, സി‌ആർ‌എമ്മുകൾ‌, എ / ബി ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂളുകൾ‌, ഇമെയിൽ‌ മാർ‌ക്കറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ‌ എന്നിവയും അതിലേറെയും… ഓരോന്നും അതിന്റെ സിലോയിൽ‌ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
  • വലിയ ഡാറ്റ വിശ്വസനീയമാണ് - 29% കമ്പനികളും മോശം ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ പണച്ചെലവ് കണക്കാക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ കോൺ‌ടാക്റ്റ് വിവര അപ്‌ഡേറ്റുകൾ‌ക്കായി ഒന്നിലധികം സിസ്റ്റങ്ങൾ‌ നിരീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ ലളിതമായ കാര്യങ്ങൾ‌ക്ക് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡോളർ‌ ലാഭിക്കാൻ‌ കഴിയും.
  • വലിയ ഡാറ്റ പ്രസക്തമാണ് - 43% കമ്പനികളും അപ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ കഴിവിൽ അസംതൃപ്തരാണ്. നിങ്ങളുടെ വെബിൽ നിന്ന് ഉപഭോക്താക്കളെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ലളിതമായ ഒന്ന് അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളുടെ ഏറ്റെടുക്കൽ ശ്രമങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഒരു ടൺ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാൻ കഴിയും.
  • വലിയ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമാണ് - ശരാശരി ഡാറ്റാ സുരക്ഷാ ലംഘനത്തിന് ഒരു ഉപഭോക്താവിന് 214 1.6 ചിലവാകും. വലിയ ഡാറ്റാ ഹോസ്റ്റിംഗും ടെക്നോളജി പങ്കാളികളും നിർമ്മിക്കുന്ന സുരക്ഷിതമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകൾക്ക് ശരാശരി കമ്പനിയുടെ വാർഷിക വരുമാനത്തിന്റെ XNUMX% ലാഭിക്കാൻ കഴിയും.
  • വലിയ ഡാറ്റ ആധികാരികമാണ് - 80% ഓർ‌ഗനൈസേഷനുകൾ‌ അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടത്തെ ആശ്രയിച്ച് സത്യത്തിന്റെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകളുമായി പൊരുതുന്നു. ഒന്നിലധികം, പരിശോധിച്ച ഉറവിടങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, കൂടുതൽ കമ്പനികൾക്ക് വളരെ കൃത്യമായ ഇന്റലിജൻസ് ഉറവിടങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
  • വലിയ ഡാറ്റ പ്രവർത്തനക്ഷമമാണ് - കാലഹരണപ്പെട്ടതോ മോശമായതോ ആയ ഡാറ്റയുടെ ഫലമായി 46% കമ്പനികളും കോടിക്കണക്കിന് രൂപ ചിലവാക്കുന്ന മോശം തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.

ബിഗ് ഡാറ്റയും അനലിറ്റിക്സ് ട്രെൻഡുകളും 2017

പല തരത്തിൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ബിസിനസ്സിന് 2017 സവിശേഷവും ആവേശകരവുമായ ഒരു വർഷമായിരിക്കും. പ്രവർത്തന കാഠിന്യത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ വ്യക്തിഗത ഉപഭോക്താക്കളിലേക്ക് സ്കെയിലും ശ്രദ്ധയും സന്തുലിതമാക്കാൻ ബിസിനസുകൾ ശ്രമിക്കും. കേതൻ പണ്ഡിറ്റ്, ഓറിയസ് ഇൻസൈറ്റുകൾ

ഉപയോഗത്തിനായി വലിയ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ കാണുന്നത് ഇവിടെയാണ്:

  1. 94% മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രൊഫഷണലുകളും പറഞ്ഞു ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തിന്റെ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ വളരെ പ്രധാനമാണ്
  2. Ving 30 ദശലക്ഷം വാർഷിക സമ്പാദ്യം ക്ലെയിമുകളിലും വഞ്ചനയിലും സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്
  3. 2020 ആകുമ്പോഴേക്കും 66% ബാങ്കുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കും blockchain വാണിജ്യ ഉൽ‌പാദനത്തിലും സ്കെയിലിലും
  4. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ആശ്രയിക്കും സ്മാർട്ട് ഡാറ്റ വലിയ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൂടുതൽ.
  5. മെഷീൻ-ടു-ഹ്യൂമൻ (M2H) എന്റർപ്രൈസ് ഇടപെടലുകൾ 85 ഓടെ 2020% വരെ മാനുഷികവൽക്കരിക്കപ്പെടും
  6. ബിസിനസുകൾ 300% കൂടുതൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) 2017 ൽ ചെയ്തതിനേക്കാൾ 2016 ൽ
  7. ആവിർഭാവത്തിൽ 25% വളർച്ചാ നിരക്ക് ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയുടെ പ്രസക്തമായ ഉറവിടമായി സംഭാഷണം
  8. മറക്കാനുള്ള അവകാശം (R2BF) ഡാറ്റാ ഉറവിടം പരിഗണിക്കാതെ ആഗോളതലത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും
  9. ഇല്ലാത്ത 43% ഉപഭോക്തൃ സേവന ടീമുകൾ തത്സമയ അനലിറ്റിക്‌സ് ചുരുങ്ങുന്നത് തുടരും
  10. പതിമൂന്നാം ആഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി (AR) വെർച്വൽ റിയാലിറ്റിയുടെ 90 ബില്യൺ ഡോളറുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ വിപണി 30 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തും

ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ട്രെൻഡുകൾ 2017

വൺ അഭിപ്രായം

  1. 1

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.