बिग डेटा एनालिटिक्स –
डेटा आज दुनिया में एक बहुत ही मूल्यवान संपत्ति है। डेटा का अर्थशास्त्र इस विचार पर आधारित है कि डेटा मान को विश्लेषिकी के उपयोग के माध्यम से निकाला जा सकता है। हालांकि बिग डेटा और एनालिटिक्स अभी भी अपने शुरुआती विकास चरण में हैं, लेकिन उनके महत्व को कम नहीं किया जा सकता है। चूंकि बिग डेटा विस्तार और बढ़ने लगता है, इसलिए बिग डेटा एनालिटिक्स का महत्व रोजमर्रा की जिंदगी में व्यक्तिगत और व्यापार दोनों में बढ़ता जा रहा है। इसके अलावा, आंकड़ों का आकार और मात्रा हर दिन बढ़ रही है, जिससे हर दिन बिग डेटा को संबोधित करने के तरीके को संबोधित करना महत्वपूर्ण हो जाता है।
किए जा रहे सर्वेक्षणों के मुताबिक कई कंपनियां अपने दैनिक कामकाज में बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए खुल रही हैं । बिग डेटा एनालिटिक्स की बढ़ती लोकप्रियता के साथ, यह स्पष्ट है कि इस माध्यम में निवेश करना कंपनियों और ब्रांडों के भविष्य के विकास को सुरक्षित करने जा रहा है।
डेटा वैल्यू सृजन की कुंजी बिग डेटा एनालिटिक्स है और यही कारण है कि एनालिटिक्स के उस पहलू पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है। कई कंपनियां बिग डेटा एनालिटिक्स को नियोजित करने के लिए विभिन्न विधियों का उपयोग करती हैं और इसे सफलतापूर्वक कार्यान्वित करने के लिए कोई जादू समाधान नहीं है। हालांकि डेटा महत्वपूर्ण है, और भी महत्वपूर्ण यह प्रक्रिया है जिसके माध्यम से कंपनियां उनकी मदद से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं। डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना बिग डेटा एनालिटिक्स का लक्ष्य है और यही कारण है कि उन अंतर्दृष्टि को वितरित करने वाली प्रणाली में निवेश करना बेहद महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण है। बिग डेटा एनालिटिक्स के सफल कार्यान्वयन के लिए कौशल, लोगों और प्रक्रियाओं के संयोजन की आवश्यकता होती है जो एक-दूसरे के साथ सही सिंक्रनाइज़ेशन में काम कर सकते हैं।
आज, कंपनियां तेजी से विकास कर रही हैं और इसलिए बड़ी प्रौद्योगिकियों में प्रगति भी है। इसका मतलब यह है कि ब्रांड बिग डेटा को पायलट और अनुकूलित करने के लिए तैयार होना चाहिए ताकि वे सूचना प्रबंधन और विश्लेषण बुनियादी ढांचे का एक अभिन्न अंग बन जाए। अद्भुत क्षमता के साथ, बिग डेटा आज एक उभरती विघटनकारी शक्ति है जो एकीकृत विश्लेषिकी के क्षेत्र में अगली बड़ी बात बनने के लिए तैयार है, जिससे इस तरीके को बदल दिया जा रहा है कि ब्रांड और कंपनियां चरणों और अर्थव्यवस्थाओं में अपने कर्तव्यों का पालन करती हैं।
महान क्षमता और अवसरों के साथ हालांकि बड़ी चुनौतियों और बाधाएं आती हैं। इसका मतलब है कि कंपनियां सभी संबंधित बाधाओं को हल करने में सक्षम होना चाहिए ताकि वे बिग डेटा एनालिटिक्स और संबंधित क्षेत्रों की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकें। जब बिग डेटा एनालिटिक्स चुनौतियों को उचित तरीके से संबोधित किया जाता है, तो बिग डेटा समाधानों को लागू करने की सफलता दर स्वचालित रूप से बढ़ जाती है। चूंकि बिग डेटा दुनिया भर में कंपनियों और ब्रांडों में अपना रास्ता बनाता है, इन चुनौतियों को संबोधित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
आज बिग डेटा एनालिटिक्स प्रोग्राम का सामना करने वाली कुछ प्रमुख चुनौतियों में निम्नलिखित शामिल हैं:
- डेटा प्रबंधन लैंडस्केप की अनिश्चितता:चूंकि बिग डेटा लगातार बढ़ रहा है, इसलिए नई कंपनियां और प्रौद्योगिकियां हर रोज विकसित की जा रही हैं। कंपनियों के लिए एक बड़ी चुनौती यह जानना है कि कौन सी तकनीक नए जोखिमों और समस्याओं के परिचय के बिना उनके लिए बेस्ट काम करती है।
- बिग डेटा टैलेंट गैप:जबकि बिग डेटा एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है, इस क्षेत्र में बहुत कम विशेषज्ञ उपलब्ध हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि बिग डेटा एक जटिल क्षेत्र है और जो लोग इस क्षेत्र की जटिलता और जटिल प्रकृति को समझते हैं वे बहुत कम और बीच में हैं। क्षेत्र में एक और बड़ी चुनौती उद्योग में मौजूद प्रतिभा अंतर है
- बिग डेटा प्लेटफॉर्म में डेटा प्राप्त करना:डेटा हर दिन बढ़ रहा है। इसका मतलब है कि कंपनियों को नियमित आधार पर असीमित डेटा से निपटना होगा। आज उपलब्ध डेटा का स्केल और विविधता किसी भी डेटा प्रैक्टिशनर को जबरदस्त कर सकती है और इसीलिए ब्रांड मैंगर्स और मालिकों के लिए डेटा एक्सेसिबिलिटी को सरल और सुविधाजनक बनाना महत्वपूर्ण है।
- डेटा स्रोतों में सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता:जैसे डेटा सेट अधिक विविध हो जाते हैं, उन्हें एक विश्लेषणात्मक प्लेटफॉर्म में शामिल करने की आवश्यकता होती है। अगर इसे अनदेखा किया जाता है, तो यह अंतराल बना सकता है और गलत अंतर्दृष्टि और संदेशों का कारण बन सकता है।
- बिग डेटा एनालिटिक्स के उपयोग के माध्यम से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करना:यह महत्वपूर्ण है कि कंपनियां बिग डेटा एनालिटिक्स से उचित अंतर्दृष्टि प्राप्त करें और यह महत्वपूर्ण है कि सही विभाग के पास इस जानकारी तक पहुंच हो। बिग डेटा एनालिटिक्स में एक बड़ी चुनौती इस अंतर को एक प्रभावी फैशन में ब्रिजिंग कर रही है।
यह आलेख इन चुनौतियों को नज़दीक तरीके से देखेगा और समझ जाएगा कि कंपनियां इन चुनौतियों से प्रभावी तरीके से कैसे निपट सकती हैं।
- नोट: एक बिग डेटा बनें हडूप विशेषज्ञ
हडूप अनुप्रयोगों के कोडिंग और प्रोग्रामिंग सीखें।हडूप बुनियादी ढांचे का कार्यान्वयन। एचबीएस, हाइव, पिग, महाउट जैसे हडूप कौशल सीखें।
चुनौती 1 (बिग डेटा एनालिटिक्स)
डेटा प्रबंधन में बढ़ती अनिश्चितता की चुनौती: बिग डेटा की दुनिया में, आपके पास अंतर्दृष्टि प्राप्त करना अधिक आसान डेटा है। हालांकि, बड़े आंकड़ों में आज दुनिया में कई विघटनकारी तकनीकें हैं और उनमें से चुनना कठिन काम हो सकता है। यही कारण है कि बिग डेटा सिस्टम को दोनों कंपनियों के संचालन और काफी हद तक विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण आवश्यकताओं का समर्थन करने की आवश्यकता होती है। इन दृष्टिकोणों को आम तौर पर एक श्रेणी में लम्बा जाता है जिसे नोएसक्यूएल फ्रेमवर्क कहा जाता है जो परंपरागत संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली से अलग होता है ।
कंपनी में ग्राफ़ डेटाबेस में पदानुक्रमित ऑब्जेक्ट प्रस्तुति जैसे विधियों का उपयोग करने से विभिन्न प्रकार के नोएसक्यूएल दृष्टिकोण उपलब्ध हैं जो विभिन्न वस्तुओं के बीच अंतःस्थापित संबंधों को बनाए रख सकते हैं। चूंकि बिग डेटा अभी भी अपने विकास चरण में है, ऐसे कई कंपनियां हैं जो बिग डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में नई तकनीकें और विधियां विकसित कर रही हैं।
वास्तव में, प्रत्येक मॉडल को प्रत्येक नोएसक्यूएल श्रेणियों के भीतर विकसित किया जा रहा है, जो कंपनियों को लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद करते हैं। ये बड़े विश्लेषिकी उपकरण विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयुक्त हैं क्योंकि उनमें से कुछ लचीलापन प्रदान करते हैं जबकि अन्य हील कंपनियां स्केलेबिलिटी या कार्यक्षमता की विस्तृत श्रृंखला के अपने लक्ष्यों तक पहुंचती हैं। इसका मतलब है कि नोएसक्यूएल उपकरणों की विस्तृत और विस्तारित सीमा ने ब्रांड मालिकों के लिए सही समाधान चुनना मुश्किल बना दिया है जो उन्हें अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद कर सकता है और अपने उद्देश्यों में एकीकृत हो सकता है।
गलत उपकरण चुनना महंगा लागत हो सकता है क्योंकि इससे कंपनी अपने लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद नहीं कर सकती है और समय और संसाधनों की बर्बादी भी पैदा कर सकती है। यह समझना कंपनियों के लिए बेहद महत्वपूर्ण है क्योंकि केवल सही उपकरण और कोर डेटा चुंबक परिदृश्य चुनना सफलता और विफलता के बीच अच्छी रेखा है।
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· चुनौती 2:
बिग डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में विशेषज्ञों के संदर्भ में मौजूदा अंतर: एक उद्योग पूरी तरह से संसाधनों पर निर्भर करता है कि इसका उपयोग मानव या सामग्री के रूप में किया जाता है। स्टोरेज पदचिह्न, इन-मेमोरी एनालिटिक्स, नोएसक्यूएल डेटा मैनेजमेंट फ्रेमवर्क, साथ ही व्यापक हडूप पारिस्थितिक तंत्र को कम करते हुए, एक्सेस डेटा की गति में वृद्धि के लिए डिज़ाइन किए गए वैकल्पिक डेटा लेआउट वाले पारंपरिक डेटा लेआउट के साथ बिग डेटा एनालिटिक्स के कुछ नए उपकरण हैं । इतने सारे सिस्टम और ढांचे के साथ, एप्लिकेशन विकास के लिए बढ़ती और तत्काल आवश्यकता है इन सभी प्रणालियों में ज्ञान कौन है। इस तथ्य के बावजूद कि ये प्रौद्योगिकियां तेजी से विकास कर रही हैं, ऐसे लोगों की कमी है जिनके पास आवश्यक तकनीकी कौशल है। ध्यान में रखना एक और बात यह है कि बिग डेटा के क्षेत्र में कई विशेषज्ञों ने उपकरण मैनेजमेंट के माध्यम से अपना अनुभव प्राप्त किया है और डेटा प्रबंधन पहलुओं के विपरीत प्रोग्रामिंग मॉडल के रूप में इसका उपयोग किया है। इसका मतलब है कि कई डेटा उपकरण विशेषज्ञों के पास डेटा मॉडलिंग, डेटा वास्तु-कला और डेटा एकीकरण के व्यावहारिक पहलुओं के बारे में आवश्यक ज्ञान नहीं है।
ज्ञान की कमी के परिणामस्वरूप कंपनी / ब्रांड के भीतर डेटा और विश्लेषणात्मक प्रक्रिया के सफल कार्यान्वयन से कम होगा।
विश्लेषक फर्म मैककिंसे एंड कंपनी के मुताबिक , “2018 तक, अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में 140,000 से 190,000 लोगों की कमी का सामना करना पड़ सकता था, जिसमें गहरे विश्लेषणात्मक कौशल के साथ-साथ 1.5 मिलियन प्रबंधकों और विश्लेषकों को पता था कि बिग डेटा के विश्लेषण का उपयोग कैसे किया जाए प्रभावी निर्णय लें।
इसका मतलब यह है कि इस क्षेत्र में कई नौकरी खोलने के दौरान, बहुत कम विशेषज्ञ होंगे जो वास्तव में इन पदों को प्रभावी ढंग से भरने के लिए ज्ञान प्राप्त करेंगे। जबकि क्षेत्र में लगातार काम करने के माध्यम से डेटा प्रैक्टिशनर अधिक अनुभवी बन जाते हैं, तो प्रतिभा अंतराल अंततः बंद हो जाएगा। साथ ही यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि जब विकास मौलिक डेटा वास्तु-कला और डेटा प्रबंधन चुनौतियों का समाधान नहीं कर सकते हैं, तो कंपनी के विकास के अगले स्तर पर लेने की क्षमता गंभीर रूप से प्रभावित होती है। इसका मतलब है कि कंपनियों को हमेशा सही संसाधनों में निवेश करना चाहिए, चाहे वह तकनीक या विशेषज्ञता हो ताकि वे यह सुनिश्चित कर सकें कि उनके लक्ष्यों और उद्देश्यों को निरंतर तरीके से पूरा किया जा सके।
· चुनौती 3
बिग डेटा प्लेटफार्म में डेटा प्राप्त करने की चुनौती: प्रत्येक कंपनी अलग है और इससे निपटने के लिए डेटा की अलग-अलग मात्रा होती है। हालांकि कुछ कंपनियां पूरी तरह से डेटा संचालित होती हैं, अन्य शायद कम हो सकती हैं। यही कारण है कि सही डेटा योजना को लागू करने से पहले इन भेदों को समझना महत्वपूर्ण है। साथ ही, सभी कंपनियां बिग डेटा एनालिटिक्स के पूर्ण निहितार्थ को नहीं समझती हैं। यह मानते हुए कि प्रत्येक कंपनी व्यापार डेटा विश्लेषण के लाभ और विकास रणनीति के बारे में जानकार है, इस पहल की सफलता को गंभीरता से प्रभावित करेगी। यही कारण है कि कंपनी के ज्ञान के साथ व्यापार विकास विश्लेषिकी लागू की जाती है।
चूंकि कंपनियों के पास बहुत अधिक डेटा है, यह समझना कि डेटा बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि उस बुनियादी ज्ञान के बिना इसे व्यापार डेटा एनालिटिक्स प्रोग्राम के साथ एकीकृत करना मुश्किल है। संचार यहां एक बहुत ही अभिन्न भूमिका निभाता है क्योंकि यह कंपनियों और संबंधित टीम को व्यवसाय विकास विश्लेषिकी के विभिन्न पहलुओं को शिक्षित, सूचित और समझाता है।
कार्यान्वयन की दिशा में जाने से पहले, कंपनियों को हितधारकों, प्रबंधन और आईटी टीमों सहित संगठनों के भीतर व्यावसायिक विश्लेषण के लाभ और सुविधाओं को समझाने में काफी समय होना चाहिए। हालांकि कंपनियां संगठन के भीतर व्यापार विश्लेषणात्मक और बिग डेटा को लागू करने के बारे में संदेहस्पद होंगी, एक बार जब वे इसके साथ जुड़ी विशाल संभावना को समझ लेते हैं, तो वे पूरी तरह से बिग डेटा विश्लेषणात्मक प्रक्रिया के लिए अधिक खुले और अनुकूल होंगे।
· चुनौती 4
डेटा स्रोतों में सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता की चुनौती: एक बार डेटा को बड़े प्लेटफार्म में एकीकृत करने के बाद, अलग-अलग स्रोतों से अलग-अलग स्रोतों से माइग्रेट की गई डेटा प्रतियां और समय-सारिणी कभी-कभी पूरे सिस्टम में सिंक हो सकती है। सिंक्रनाइज़ के विभिन्न प्रकार हैं और यह महत्वपूर्ण है कि डेटा सिंक हो रहा है अन्यथा यह पूरी प्रक्रिया को प्रभावित कर सकता है। इतने सारे पारंपरिक डेटा अंक और डेटा गोदामों, डेटा निष्कर्षणों, परिवर्तनों और माइग्रेशन के अनुक्रमों के साथ, हमेशा डेटा को अनसंक्रनाइज़ करने का जोखिम होता है।
विस्फोट डेटा वॉल्यूम्स और बढ़ती गति के साथ जिसमें अपडेट बनाए जाते हैं यह सुनिश्चित करने के लिए कि सभी स्तरों पर डेटा सिंक्रनाइज़ किया गया है, लेकिन यह आवश्यक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा सिंक में नहीं है, इसका परिणाम यह हो सकता है कि गलत और अमान्य हैं। यदि किसी भी स्तर पर असंगत डेटा उत्पन्न होता है तो इसका परिणाम सभी चरणों में असंगतता हो सकता है और इसका पूरी तरह से विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं। गलत अंतर्दृष्टि किसी कंपनी को एक बड़ी डिग्री तक नुकसान पहुंचा सकती है, कभी-कभी आवश्यक डेटा अंतर्दृष्टि न होने से भी अधिक।
· चुनौती 5:
बिग डेटा एनालिटिक्स के उपयोग के माध्यम से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की चुनौती: डेटा तब तक मूल्यवान होता है जब तक कंपनियां इनसे अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। मौजूदा डेटा स्टोरेज को बढ़ाने और अंतिम उपयोगकर्ताओं तक पहुंच प्रदान करके, बिग डेटा एनालिटिक्स को व्यापक और अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। डेटा उपकरण को कंपनियों को केवल आवश्यक जानकारी तक पहुंचने में मदद नहीं करनी चाहिए बल्कि कस्टम कोडिंग की आवश्यकता को भी खत्म करना चाहिए। जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, यह महत्वपूर्ण है कि कंपनियां इस आवश्यकता को समझें और इसे प्रभावी ढंग से संसाधित करें। चूंकि डेटा आकार समय और चक्र के आधार पर बढ़ सकता है, यह सुनिश्चित करना कि डेटा उचित तरीके से अनुकूलित किया गया हो, किसी भी कंपनी की सफलता में एक महत्वपूर्ण कारक है।
निष्कर्ष – बिग डेटा एनालिटिक्स
ये कुछ चुनौतियां हैं जो बिग डेटा एनालिटिक्स समाधानों को लागू करने की प्रक्रिया में कंपनियों का सामना कर रही हैं। हालांकि ये चुनौतियां बड़ी लग सकती हैं, लेकिन उन्हें प्रभावी ढंग से संबोधित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि हर कोई जानता है कि व्यवसाय विश्लेषण वास्तव में किसी कंपनी के भाग्य को बदल सकता है। अधिक ग्राहकों को बनाए रखने और व्यवसाय की मांगों की उम्मीद करने में मदद करने के लिए प्रतिस्पर्धियों पर प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए धोखाधड़ी को रोकने से- व्यापार विश्लेषिकी के साथ संभावनाएं अनंत हैं। पिछले दशक में, बड़े आंकड़े बहुत लंबा सफर तय कर चुके हैं और इन चुनौतियों पर काबू पाने आने वाले वर्षों में बिग डेटा एनालिटिक्स उद्योग के प्रमुख लक्ष्यों में से एक होने जा रहा है।
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