बिग डेटा अवधारणा क्या हैं?
प्रत्येक संगठन में आज बहुत बिग डेटा है जो हर मिनट बढ़ता रहता है। इस तरह के डेटा को प्रबंधित करने के लिए आपको एक उन्नत तकनीक की आवश्यकता है। बिग डेटा एनालिटिक्स बिग डेटा अवधारणा विश्लेषण के क्षेत्र में एक नई क्रांति ला रहा है। डेटा के बारे में गहन ज्ञान प्राप्त करने और इसके छिपे हुए पैटर्न और सहसंबंधों को जानने के लिए बिग डेटा डेटा की एक बड़ी मात्रा का विश्लेषण करता है। यह व्यवसाय को बेहतर तरीके से समझने के लिए व्यापार को समझने में मदद करेगा। यह व्यापार को उस डेटा की पहचान करने में मदद करेगा जो संगठन के लिए अधिक महत्वपूर्ण है।
बिग डेटा अवधारणा एनालिटिक्स को महत्वपूर्ण क्यों मानते हैं?
व्यापार क्षेत्र में अपनी स्थापना के बाद से बिग डेटा प्रमुख फोकस में रहा है। कई संगठन बिग डेटा के महत्व को समझते हैं और अपने व्यापार के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं।
बिग डेटा परिचय व्यवसाय को नए व्यावसायिक अवसरों की पहचान करने और उनकी दक्षता बढ़ाने के लिए मदद करता है। यह बदले में, बहुत से ग्राहकों को प्राप्त करके अपने लाभ को बढ़ाने में मदद करेगा। आज की दुनिया में, निम्नलिखित कारणों से बिग डेटा अवधारणा को और अधिक महत्वपूर्ण माना जाता है
- कम लागत – बिग डेटा प्रौद्योगिकियां अधिक लागत प्रभावी हैं। और कम लागत पर विशाल डेटा स्टोर करने का यह सबसे अच्छा टूल है। यह व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करने में भी मदद करता है।
- त्वरित निर्णय लेने – इन-मेमोरी एनालिटिक्स और डेटा के नए स्रोतों का विश्लेषण करने की शक्ति के साथ, बिग डेटा डेटा और डेटा का विश्लेषण पहले से अधिक तेज़ी से करने में मदद करता है। विश्लेषण के माध्यम से सीखने के आधार पर, व्यवसाय एक स्मार्ट निर्णय ले सकता है।
- नए उत्पादों और विशेषताओं – उचित विश्लेषण के माध्यम से, बिग डेटा अवधारणा ग्राहक की आवश्यकताओं और संतुष्टि को जानता है। इसलिए वे हमेशा ग्राहकों को जो चाहते हैं उसे वितरित करते हैं। कुछ कंपनियां अपने ग्राहकों को संतुष्ट करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके नए उत्पाद भी बनाती हैं।
बिग डेटा अवधारणा का उपयोग करना विश्लेषण एक संगठन बिक्री, दक्षता, संचालन, ग्राहक सेवा और जोखिम प्रबंधन में वृद्धि कर सकता है ।
बिग डेटा एनालिटिक्स व्यवसाय प्रक्रिया की गति में सुधार करने और संचालन की जटिलता को कम करने में मदद करता है।
बिग डेटा एनालिटिक्स में उपयोग की जाने वाली तकनीकें
ऐसी कोई भी तकनीक नहीं है जो बिग डेटा एनालिटिक्स बनाती है। यहां सूचीबद्ध कुछ महत्वपूर्ण तकनीकें हैं जो बिग डेटा में एक प्रमुख भूमिका निभाती हैं
- डाटा प्रबंधन
- डेटा माइनिंग
- हडूप
- इन-मेमोरी एनालिटिक्स
- भविष्यिक विश्लेषण
- टेक्स्ट खनन
आवेदन के क्षेत्र
अधिकांश संगठनों में अब बिग डेटा अवधारणा हैं। क्योंकि वे डेटा का उपयोग करने और उससे मूल्य प्राप्त करने की आवश्यकता को समझ चुके हैं। इस तकनीक का उपयोग करने वाले कुछ प्रकार के संगठन नीचे सूचीबद्ध हैं
- यात्रा और आतिथ्य
- स्वास्थ्य देखभाल
- सरकार
- खुदरा
बिग डेटा को बड़ी सफलता में बदलने के लिए टिप्स
बिग डेटा कंपनियां हर साल बढ़ रही हैं और वे परिचालन लागत को कम करने, दक्षता में वृद्धि और ग्राहक संतुष्टि प्रदान करने के लिए नई रणनीतियां तैयार करती हैं। कई संगठन लाभदायक निर्णय लेने के लिए अपने डेटा और विश्लेषण का उपयोग करते हैं। बिग डेटा ऐसी निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए काफी हद तक मदद करता है। यह निर्णय लेने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठाता है। यहां तक कि बिग डेटा अवधारणा द्वारा दैनिक आधार पर बढ़ने वाले डेटा की असंगठित मात्रा का भी आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है।
बिग डेटा अवधारणा अभी भी चुनौतीपूर्ण हैं। यदि बिग डेटा को लागू नहीं किया गया है और संगठन में सही तरीके से व्याख्या की गई है तो यह एक बड़ी बाधा होगी। बड़े निर्णय लेने के लिए उचित रूप से बिग डेटा का उपयोग करने के लिए एक संगठन को कई चुनौतीपूर्ण बाधाओं को पार करना होगा। बिग डेटा शोध बिग डेटा रिसर्च के लिए नकारात्मक प्रतिक्रिया के रूप में कार्य करता है।
डेटा एनालिटिक्स कंपनियों के लिए बिग डेटा को बड़ी सफलता में बदलने के लिए नीचे दी गई कुछ युक्तियां दी गई हैं।
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सुनिश्चित करें कि आपके पास पर्याप्त प्रसंस्करण शक्ति है
आज की कारोबारी दुनिया में डेटा की मात्रा हर मिनट एक्सट्रापोलेटिंग पर रहता है। किसी भी बिग डेटा प्रोजेक्ट से शुरू करने से पहले आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि एक शक्तिशाली प्रोसेसर मौजूद है। किसी भी बिग डेटा शोध प्रोजेक्ट में बड़ी मात्रा में डेटा शामिल है और इस तरह के डेटा से निपटने के लिए एक शक्तिशाली प्रोसेसर होना बहुत महत्वपूर्ण है। डेटा की सटीक और समय पर प्रसंस्करण के लिए सही प्रसंस्करण प्रणाली की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह ठीक से काम कर रहा है, प्रसंस्करण प्रणाली के प्रदर्शन को अक्सर ट्रैक किया जाना चाहिए।
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एक निश्चित संगठनात्मक संरचना परिभाषित करें
अगर वे एनालिटिक्स टीम के लिए केंद्रीकृत सेट अप करते हैं तो संगठन बिग डेटा का अधिकतम उपयोग कर सकते हैं। इससे उन्हें व्यापार के नेताओं और बिग डेटा प्रौद्योगिकी को गठबंधन करने में मदद मिलेगी ताकि संगठन के दूसरे हिस्से का लाभ उठा सकें। भविष्यवाणियों के विश्लेषण का उपयोग करने वाले संगठन अन्य संगठनों की तुलना में बिग डेटा में बड़ी सफलता साबित हुए हैं।
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संगठन में सही समय पर बिग डेटा अवधारणा को मिलाएं
बिग डेटा को बड़ी सफलता में बदलना इतना आसान बात नहीं है। इसमें बहुत बिग डेटा चुनौतियां हैं। कंपनियों को उनकी जरूरतों को प्राथमिकता देना चाहिए और उसके अनुसार काम करना चाहिए। बिग डेटा एनालिटिक्स को संरचित डेटा की आवश्यकता होती है। कई कंपनियों में डेटा उपलब्ध है लेकिन यह विश्लेषण के लिए सीधे इसका उपयोग करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए पूर्ण और संगठित नहीं है।
केवल तभी बिग डेटा एनालिटिक्स का कुशलता से उपयोग किया जाता है, संगठन व्यवसाय और परिचालन प्रक्रिया में समस्याओं का पता लगाने में सक्षम होगा। भविष्यवाणियों के विश्लेषण का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संगठनों को उचित तरीके से डेटा को मिश्रण करना होगा।
समय एक और महत्वपूर्ण कारक है जो डेटा विश्लेषण प्रक्रिया को प्रभावित करता है। प्रभावी निर्णय लेने के लिए वास्तविक समय की जानकारी की आवश्यकता है। डेटा विश्लेषक को ईटीएल उपकरण का उपयोग करके विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने में अधिक समय व्यतीत करना चाहिए। इससे संगठन में सही समय पर बिग डेटा अवधारणा को मिश्रित करने में मदद मिलेगी।
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लंबी अवधि की योजना की तलाश करें
तकनीकें लगातार बदल रही हैं और संगठनों को खुद को हाल ही की तकनीक में अनुकूलित करने की जरूरत है। आज के विश्व में डेटा बड़ा हो रहा है और यह व्यापार के लिए एक बड़ी चुनौती है। संगठनों को एक ही चुनौती को पूरा करने के लिए सुसज्जित होना चाहिए। तकनीक आज से बेहतर होगी। इसलिए संगठनों को लचीली व्यावसायिक खुफिया जानकारी बनाए रखने की आवश्यकता है जो नए उत्पादों, पद्धतियों और प्रौद्योगिकियों के लिए खुलेगा। लंबी अवधि के लिए योजना बनाएं और अपने आप को परिवर्तनों के बराबर रखें। यदि आप कोई निर्णय लेते हैं या परिवर्तन करते हैं या कोई विकल्प चुनते हैं, तो लंबे समय तक इसके प्रभाव के बारे में सोचें और इससे कैसे निपटें।
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सुरक्षित भंडारण के साथ शुरू करो
डेटा एनालिटिक्स के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदम और नींव एक मजबूत भंडारण प्रणाली को लागू कर रहे हैं। यदि आप अपने संगठन में बिग डेटा को कार्यान्वित करना चाहते हैं तो सुरक्षा आपकी पहली प्राथमिकता होनी चाहिए। आपके स्टोरेज सिस्टम को परियोजना की वर्तमान और भविष्य की आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए। आपको वर्तमान और भविष्य के डेटा जोखिम, सामान्य खतरों और उच्च स्तर की सुरक्षा जैसे कुछ कारकों पर विचार करने के लिए एक स्टोरेज सिस्टम का चयन करना चाहिए। आंकड़ों के एन्क्रिप्टिंग जैसे डेटा एनालिटिक्स की सभी प्रक्रिया, स्टोर कुंजी के प्रमाणीकरण या उस मामले के लिए किसी भी अन्य गतिविधि को सुरक्षित और सुरक्षित होना चाहिए। आपके द्वारा कार्यान्वित भंडारण और सुरक्षा प्रणाली बहुत महंगी नहीं होनी चाहिए। यह बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने में भी सक्षम होना चाहिए।
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उन्नत विश्लेषण समाधान
किसी भी बिग डेटा प्रोजेक्ट में डेटा सबसे महत्वपूर्ण पहलू है। लेकिन यदि डेटा का उचित तरीके से उपयोग नहीं किया जाता है तो यह आपके बिग डेटा प्रोजेक्ट में अधिक मूल्य नहीं जोड़ देगा। डेटा को कुशल तरीके से उपयोग करने के लिए आपको एक उन्नत डेटा एनालिटिक्स समाधान का उपयोग करने की आवश्यकता है । उन्नत विश्लेषण समाधान आपको डेटा के बारे में गहन ज्ञान प्राप्त करने में मदद करेगा। यह आपको बेहतर निर्णय लेने और व्यवसाय में बेहतर परिणाम प्राप्त करने देगा। उन्नत डेटा एनालिटिक्स समाधान का उपयोग करने से आपको बिग डेटा पर्यावरण को स्पष्ट रूप से समझने में मदद मिलेगी।
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विशेषज्ञ पेशेवरों को व्यस्त रखें
सही ढूँढना अधिकांश संगठनों के लिए बिग डेटा प्रोसेसिंग प्रतिभा एक बड़ी चुनौती है। बिग डेटा एक विस्तृत क्षेत्र है और एक भी व्यक्ति बिग डेटा की सभी तकनीकों में मास्टर नहीं हो सकता है। सबसे पहले, अपने बिग डेटा प्रोजेक्ट का विस्तृत अध्ययन करें और फिर उन लोगों का चयन करें जो परियोजना के विशिष्ट पहलुओं से निपटने के लिए विशेषज्ञ हैं।
विश्लेषणात्मक प्रतिभा की मांग बहुत अधिक है जबकि विश्लेषणात्मक प्रतिभा के लिए बाजार बहुत सीमित है। कुछ कंपनियां अकादमिक संस्थानों और बिग डेटा स्टार्ट-अप के माध्यम से बिग डेटा परिचय में विशेषज्ञ लोगों की भर्ती के लिए कदम उठा रही हैं।
बिग डेटा को बड़ी सफलता में बदलने में सही बिग डेटा प्रतिभा भर्ती करना एक महत्वपूर्ण कारक है।
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सही साथी चुनें
प्रत्येक व्यवसाय में सभी संसाधनों और डेटा कौशल को अन्य लोगों की सहायता के बिना बिग डेटा में निवेश करने के लिए सेट नहीं किया जाएगा। ऐसे मामले में, किसी के साथ साझेदारी करना महत्वपूर्ण है। आपको एक साथी चुनने में बहुत सावधान रहना चाहिए। बिग डेटा प्रकृति में लेनदेन नहीं है। एक अच्छा उदाहरण है प्रोक्टर एंड गैंबल ने अपने डेटा एनालिटिक्स कौशल को बेहतर बनाने के लिए गूगल के साथ साझेदारी की है। वे एक दूसरे को पारस्परिक समझ में ज्ञान प्राप्त करने में मदद करते हैं।
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बिग डेटा पहलों को चलाने के लिए एक मजबूत नेता
बिग डेटा को बड़ी सफलता में बदलने के लिए नेतृत्व एक और महत्वपूर्ण कारक है। संगठनों को बिग डेटा और विश्लेषण के लिए अच्छी तरह से परिभाषित भूमिका आवंटित करनी होगी। संगठनों को अपने व्यावसायिक दिनचर्या के हिस्से के रूप में बिग डेटा एनालिटिक्स बनाने के लिए आवश्यक नेतृत्व गुण होना चाहिए। बिग डेटा अवधारणा क्षेत्र में एक मजबूत नेता की नियुक्ति नेतृत्व की गुणवत्ता बनाने के लिए संगठन में एक महत्वपूर्ण कदम है।
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प्राकृतिक प्रवृत्तियों को नजरअंदाज न करें
भले ही आप हाई-एंड टेक्नोलॉजी का उपयोग करते हैं, आपको त्रुटियों और समझने के पैटर्न का पता लगाने के प्राकृतिक प्रवृत्तियों को कभी अनदेखा नहीं करना चाहिए। कुछ दृश्य खोज उपकरण हैं जो आपको समय पर जानकारी प्राप्त करने में मदद करेंगे। इस तरह के औजारों के साथ-साथ आपको अलग-अलग डेटा का अलग-अलग विश्लेषण करने के लिए बेहतर विश्लेषणात्मक चाल का भी उपयोग करना चाहिए। यह भी महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रत्येक डेटा को एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
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हडूप और वेयरहाउस
यह अजीब लग सकता है लेकिन यह संयोजन कंपनियों के लिए बहुत अच्छा काम करता है। डाटा वेयरहाउस संरचित डेटा स्टोर करता है जबकि हैडोप सभी असंगठित डेटा स्टोर करता है जो भविष्य में विश्लेषण कर सकते हैं और इसका उपयोग किया जा सकता है। हडोप विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण में सबसे अच्छा काम करता है। इसलिए डाटा वेयरहाउस के साथ हैडोप को जोड़ना बड़ी सफलता में बिग डेटा अवधारणा को बदलने के लिए सबसे अच्छा संयोजन है।
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नीचे-ऊपर और ऊपर-नीचे योजना के बीच संतुलन पाएं
दोनों दृष्टिकोणों को ध्यान में रखना बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि उनमें से कोई भी दूसरे के बिना सफल नहीं हो सकता है। व्यापार और प्रौद्योगिकी पेशेवरों के बीच संचार के लिए एक आम भाषा खोजें। यदि आपके द्वारा बिग डेटा प्रोसेसिंग में किए गए निवेश को बर्बाद नहीं किया जाता है।
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एक समर्पित व्यवस्थित और संरचित कार्यान्वयन है
बिग डेटा प्रोसेसिंग व्यवसाय के मामलों को चुनने, पहचानने और चुनने के लिए कई संगठनों के पास अच्छी तरह से योजनाबद्ध मानदंड नहीं हैं। बिग डेटा तकनीकों और प्रौद्योगिकियों को संगठन के किसी भी हिस्से से और किसी भी समय से शुरू किया जा सकता है। बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए कोई भी तकनीक नहीं है और न ही एकल प्रारंभिक बिंदु है। बड़ी सफलता प्राप्त करने के लिए उचित रोडमैप बनाया जाना चाहिए। रोडमैप में न केवल व्यवसाय के लक्ष्यों को शामिल करना चाहिए बल्कि यह आपको यह भी बताना चाहिए कि डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया में अन्य तकनीकी निवेश क्या किए जाएंगे। जिन संगठनों में ऐसे व्यवस्थित दृष्टिकोण की कमी है उन्हें बड़ी सफलता दर नहीं मिलेगी।
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जानें कि कोई भी बिग डेटा शोध तकनीक नहीं है
जैसा कि हमने पहले से ही अलग-अलग डेटा देखा है, अलग-अलग दृष्टिकोण और तकनीकों की आवश्यकता है। हडोप बिग डेटा में खेलने के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है लेकिन हैडोप की तुलना में बहुत अधिक तकनीकें हैं। प्रौद्योगिकियों का संयोजन संगठन की आवश्यकताओं के साथ-साथ संगठन के पर्यावरण पर निर्भर करता है
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विश्लेषिकी और व्यापार खुफिया में बनाएँ
स्टोरेज समाधान लागू करने के बाद अगला कदम डेटा के गहन ज्ञान के लिए आवश्यक स्टोरेज एनालिटिक्स को लागू करना है। हाल के व्यवसाय खुफिया उपकरणों में डेटा को ज्ञान में बदलने के लिए उन्नत विश्लेषण वातावरण है। प्रतिस्पर्धी खुफिया और ग्राहक संतुष्टि की निगरानी के लिए इस विश्लेषण को बेहतर किया जा सकता है। बिग डेटा प्रोसेसिंग के साथ मिलकर एकदम सही बिजनेस इंटेलिजेंस समाधान आपको व्यवसाय की नई संभावनाओं को अनलॉक करने और आपके व्यवसाय को अधिक लाभ प्रदान करने में मदद करेगा
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एजाइल और लचीला बिग डेटा मंच
आपके डेटा के लिए चुने गए बिग डेटा अवधारणा प्लेटफॉर्म को लचीला होना चाहिए। यह विभिन्न डेटा प्रबंधन और विभिन्न विश्लेषिकी परिदृश्यों को अनुकूलित करने में सक्षम होना चाहिए। यह भविष्यवाणी मॉडलिंग, अर्थात् खोज, और भू-स्थानिक विश्लेषण जैसे उन्नत तकनीकों का उपयोग करने में भी सक्षम होना चाहिए।
निष्कर्ष
संगठनों ने समझा है कि बिग डेटा के लिए बहुत बढ़िया मूल्य है। इन सभी रणनीतियों के बाद बिग डेटा एनालिटिक्स कंपनियों को बिग डेटा प्रोसेसिंग को बड़ी सफलता में बदलने की प्रक्रिया को कम करने में मदद मिलेगी।
