रीयल टाइम एनालिटिक्स
चूंकि तकनीक बढ़ती जा रही है और पहले की तुलना में अधिक परिष्कृत हो गई है, कंपनियों ने बिग डेटा की शक्ति का उपयोग करना शुरू कर दिया है अपने व्यापार संचालन में सुधार के लिए और रीयल टाइम एनालिटिक्स । संगठन में हर दिन बहुत सारे डेटा आते रहते हैं। रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा का प्रबंधन और एनालिटिक्स करना बिग डेटा कंपनियों के लिए एक चुनौतीपूर्ण काम बन गया है। इस तरह के डेटा को संग्रहीत करना और रीयल टाइम में इसका एनालिटिक्स करना एक पूरी तरह से अलग गेम है। कई कंपनियां अब रीयल-टाइम एनालिटिक्स का बिग डेटा उपयोग करना पसंद करती हैं क्योंकि वे जानना चाहते थे कि उनके संगठन में क्या हो रहा है।
रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स के फायदे
रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स के फायदे निम्नलिखित हैं
- त्रुटियों को तत्काल जाना जा सकता है – त्रुटियों के बारे में रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स ज्ञान संगठनों को ऐसी त्रुटियों का अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देने और आपकी कंपनी की परिचालन दक्षता में वृद्धि करने में सहायता करता है। त्रुटियों की यह शुरुआती पहचान ऑपरेशन को पूरी तरह विफल होने से बचाने में मदद कर सकती है और ग्राहकों को अपने उत्पादों का उपयोग बंद करने की आवश्यकता नहीं है।
- प्रतियोगियों की नई रणनीतियों को आसानी से पता लगाया जा सकता है – यदि आप रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं तो आप हमेशा प्रतिस्पर्धा से आगे रह सकते हैं। जब भी आपका प्रतिद्वंद्वी रणनीति बदल रहा है तो आप भी एक चेतावनी प्राप्त कर सकते हैं।
- रूपांतरण दर और मुनाफे में वृद्धि – यदि कोई कंपनी अपने उत्पादों की चालों की निगरानी करने में सक्षम है तो वे आसानी से आने वाली विफलताओं का निदान कर सकते हैं। इस तरह, रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स उनकी सेवा में सुधार कर सकते हैं और बदले में रूपांतरण दर में वृद्धि कर सकते हैं।
- शुरुआती चरण में धोखाधड़ी का पता लगाया जा सकता है और निवारक उपाय किए जा सकते हैं – रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स सुरक्षा प्रणाली का उपयोग करके आप धोखाधड़ी का पता लगा सकते हैं या शुरुआती चरण में हैक करने का प्रयास कर सकते हैं। एक बार यह पता चला कि संगठन इसे रोकने के लिए प्रभावी उपाय कर सकता है।
- लागत बचत – किसी संगठन में रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स को लागू करने से आपको कुछ राशि मिल जाएगी। लेकिन यह वास्तव में कंपनी के आईटी विभाग पर दबाव कम करेगा। इसके कारण, आईटी विभाग संगठन के लक्ष्यों को पूरा करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।
- बेहतर बिक्री ज्ञान – रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स आपको अपनी बिक्री के गहन ज्ञान प्राप्त करने में मदद करेगा। बदले में, आपको पता चलेगा कि कौन सा उत्पाद बाजार में अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और कौन सा उत्पाद अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है। बिक्री बढ़ाने के लिए आगे की कार्रवाई की जा सकती है।
- ग्राहक के रुझानों के साथ प्रगति – रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स आपको प्रतिस्पर्धियों की रणनीति, प्रचार, ग्राहकों की प्राथमिकताओं को बताने देगा और आपको बाजार में हाल के रुझानों के बारे में जानकारी देता है। यह जानकारी आपको ग्राहक की ज़रूरतों के अनुसार उत्पाद में बदलाव करने में मदद करेगी और आप स्मार्ट निर्णय भी ले सकते हैं।
रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने की चुनौतियां
न केवल इसके फायदे हैं, बल्कि इसके कुछ नुकसान भी हैं जिनका उल्लेख नीचे दिया गया है
- विशेष कंप्यूटर पावर की आवश्यकता है – रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स के लिए नए टूल्स की आवश्यकता है। हडोप का मानक संस्करण अब रीयल टाइम एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए उपयुक्त नहीं है, लेकिन रीयल टाइम एनालिटिक्स करने के लिए निकट भविष्य में संशोधित होने की उम्मीद है।
- इसे काम करने का एक अलग तरीका चाहिए – कई संगठनों को आमतौर पर सप्ताह में एक बार अपनी अंतर्दृष्टि मिलती है, लेकिन रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स आपको हर सेकेंड अंतर्दृष्टि देता है। इस परिवर्तन के लिए एक पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण और कामकाजी विधि की आवश्यकता है। और नए दृष्टिकोण से कार्य संस्कृति पर असर पड़ेगा।
रीयल टाइम एनालिटिक्स की शक्ति का उपयोग करने के 4 तरीके
क्रियाशील मीट्रिक हमेशा बेहतर और बेहतर निर्णय लेने में हमारी सहायता करेंगे। रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा एक ऐसा मीट्रिक है जहां तुरंत डेटा पर कार्रवाई की जा सकती है और घटना के कुछ मिनटों के भीतर उस डेटा से अधिक डेटा तक पहुंचा जा सकता है। यहां इस आलेख में, हम रीयल टाइम एनालिटिक्स बोग डेटा को पूरी तरह से काम करने के कुछ तरीकों को देखने जा रहे हैं।
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डिबगिंग
यदि आप गलत डेटा के आधार पर निर्णय लेते हैं तो निर्णय गलत हो जाएंगे और इससे आपके संगठन पर बहुत अच्छा असर पड़ेगा। यदि आप गलत डेटा पर भरोसा करते हैं तो यह समय और धन की बर्बादी होगी। उदाहरण के लिए, कल आपके पास एक प्रेजेंटेशन है और यदि आपको आज पता चल जाता है कि डेटा गलत है, तो आपको जोर दिया जाएगा। तो पहले चीजों को सही सेट करें।
पता लगाएं कि आप जिस डेटा को ट्रैक कर रहे हैं वह सही है या नहीं।
और अधिक जानें
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा आपकी मदद करेगा।
पता लगाएं कि क्या आपकी घटनाएं और गुण सही तरीके से सेट हैं और देखें कि यह साइट के सभी वर्गों में सही तरीके से काम करता है या नहीं।
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा आसानी से शुरुआती चरण में आपके एनालिटिक्स को सेट अप और कार्यान्वित करने में मदद कर सकता है। रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा आपको आपकी साइट या प्रोग्राम पर चेक करने में मदद करेगा चाहे वह सब कुछ चल रहा हो। इस जांच के कारण केवल सही जानकारी संसाधित की जाती है। इसे एनालिटिक्स के डीबगिंग कहा जाता है।
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निगरानी मेट्रिक्स या अभियान या व्यवहार
अपनी डीबगिंग प्रक्रिया को सफलतापूर्वक पूरा करने के बाद, आप इसके उपयोग, मीट्रिक और अन्य की निगरानी करना शुरू कर सकते हैं। मीट्रिक या अभियानों की निगरानी करके आप जान सकते हैं कि लॉन्च कितना प्रभावी था और इसका प्रभाव क्या था।
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा न केवल आपकी साइट के भीतर होने वाली चीज़ों को मापने में मदद करेगा, बल्कि यह भी मापता है कि आपके प्रतिस्पर्धियों ने अपनी साइट पर यातायात को चलाने के लिए किस नीति का उपयोग किया है। आप यह भी देख सकते हैं कि फेसबुक, ट्विटर और अन्य जैसे सोशल मीडिया साइट्स का उपयोग आपके सहयोगी या प्रतिद्वंद्वी द्वारा उनके अभियान या प्रचार कार्यक्रम में किया जाता है।
यदि आपने मोबाइल ऐप लॉन्च किया है, तो रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा आपको अपने ऐप की ओर उपयोगकर्ता व्यवहार सीखने में मदद करेगा। इससे आपको यह जानने में भी मदद मिलेगी कि उपयोगकर्ता इसे गोद ले रहे हैं या नहीं। यह आपको और भी बताएगा कि क्या इस गोद लेने के परिणामस्वरूप प्रतिधारण दर में वृद्धि जैसे किसी भी योग्य परिणाम में परिणाम हुआ है।
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ए / बी परीक्षण
उच्च गुणवत्ता और उच्च मात्रा वाले अनुप्रयोग जैसे सोशल साइट गेम या मोबाइल ऐप वास्तविक डेटा का उपयोग करके कुछ मिनटों में अपने उत्पादों को अनुकूलित कर सकते हैं।
क्या आप सोच रहे हैं कि आपकी साइट का कौन सा पृष्ठ अधिक रूपांतरण चला रहा है? विभिन्न विषयों के आंकड़ों की तुलना करने की आवश्यकता है? रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स आपको स्प्लिट टेस्ट चलाने में मदद करेगा, यह जानने के लिए कि कौन सा लाभदायक है और निर्णय लेने में आपकी मदद कर सकता है।
उदाहरण के लिए, विभिन्न संस्करणों में नई सुविधा कैसे काम करती है, यह जानने के लिए, डेवलपर एक स्प्लिट टेस्ट सेट कर सकता है। वे परीक्षण को कुछ मिनट तक चलाने की अनुमति दे सकते हैं और फिर इसे रोक सकते हैं। यह आपको वह डेटा देगा जो आप निर्णय लेना चाहते हैं। डेटा प्रवाह के पैटर्न को जानने के लिए परीक्षणों को लगातार अंतराल में भी दोहराया जा सकता है।
किसी ऐप में नई सुविधा पेश करने या नियमित आधार पर ऐप अपडेट करते समय रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स बहुत उपयोगी होंगे।
इसका मतलब यह नहीं है कि ऐतिहासिक डेटा अब और महत्वपूर्ण नहीं है। ऐतिहासिक डेटा डेटा के बारे में गहन ज्ञान भी प्रदान करता है जिसे क्रियाओं में परिवर्तित किया जा सकता है। ऐतिहासिक डेटा पिछले रिकॉर्ड के साथ तुलना की अनुमति देता है। लेकिन रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा ऐतिहासिक डेटा से आगे खड़ा है क्योंकि यह बहुत तेज़ है। आज की दुनिया प्रौद्योगिकी में बहुत तेज़ी से आगे बढ़ रही है इसलिए अधिकांश संगठनों द्वारा रीयल टाइम एनालिटिक्स को प्राथमिकता दी जाती है। लेकिन संगठन में कोई महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए आप निश्चित रूप से ऐतिहासिक और रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा दोनों का उपयोग कर सकते हैं।
ई-कॉमर्स साइटें
अमेजन डॉट कॉम स्प्लिट टेस्ट का उपयोग करने के लिए एक शानदार उदाहरण है। वर्तमान अमेज़ॅन की साइट बहुत अनुकूलन और परीक्षण के बाद बनाई गई है। उनके पास बहुत सारे परीक्षण हैं जो उन्हें बताएंगे कि उनके लिए सबसे अच्छा क्या काम करता है। साइट पर कोई बड़ा बदलाव नहीं किया जाएगा।
वे यह पता लगाने के लिए एक परीक्षण चला सकते हैं कि क्या छोटे बदलाव करने से उत्पाद साइट पर अधिक ट्रैफिक लाएगा। आपको इच्छित डेटा देने के लिए परीक्षण में केवल कुछ मिनट लगते हैं।
इन सभी परीक्षणों का मुख्य उद्देश्य निर्णय लेने में आपकी सहायता करना है। डेटा को जल्दी से एक्सेस किया जा सकता है जो चीजों को तुरंत प्राप्त करने में मदद करता है।
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अनुकूलित सामग्री वितरित करें
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा सामग्री उपयोगकर्ताओं के बीच अधिक लोकप्रिय हैं। उदाहरण अमेज़ॅन और एनवाई टाइम्स हैं। रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा आपकी साइट की उपयोगकर्ता वरीयताओं को बढ़ाएगा और आपकी साइट पर आपके उत्पाद को खरीदने वाले अधिक उपयोगकर्ता होंगे। जब लोग आपकी साइट का उपयोग कर रहे हों तो लोगों की पसंद जानकर आप उपयोगकर्ताओं के कार्यों को ट्रैक करने में मदद करेंगे। दर्शकों को देना जो उन्हें पसंद है, आपकी सामग्री की गुणवत्ता में वृद्धि करेगा। गुणवत्ता सामग्री उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव देती है। आगंतुकों को आपकी साइट या उत्पाद से जुड़े रखने के लिए यह एक बहुत ही स्मार्ट चाल है। आपकी साइट या उत्पाद पर आगंतुकों को शामिल करने से आप उनके बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
दिए गए रीयल टाइम एनालिटिक्स का उपयोग कर उदाहरण हैं
अमेज़न
क्या आपने साइट पर कुछ खोजने के बाद अमेज़ॅन होम पेज देखा है? वे आपके ब्राउज़िंग इतिहास के आधार पर पांच खंड प्रदर्शित करेंगे। वे आपके लिए नए हैं, आपके द्वारा ब्राउज़ की गई वस्तुओं से संबंधित, आपके ब्राउज़िंग इतिहास से प्रेरित और अन्वेषण करने के लिए अतिरिक्त आइटम। क्या आप यह कैसे करते हैं?
अमेज़ॅन ने रीयल टाइम एनालिटिक्स में डेटा को संसाधित करने के लिए अपने शोध में कई वर्षों बिताए हैं जबकि उपयोगकर्ता किसी उत्पाद के लिए साइट पर ब्राउज़ कर रहा है।
अमेज़ॅन उपयोगकर्ताओं को ये डेटा प्रदान करते समय तीन मुख्य तत्वों पर ध्यान केंद्रित करता है
- एक खुदरा विक्रेता के पास लाखों ग्राहक और लाखों विशिष्ट उत्पाद हो सकते हैं।
- अनुप्रयोगों को त्वरित परिणाम की आवश्यकता होगी और साथ ही साथ उच्च गुणवत्ता वाले परिणामों का भी उत्पादन करना चाहिए
- इतिहास ब्राउज़ करने वाले प्रत्येक उपयोगकर्ता आपको मूल्यवान ग्राहक डेटा देंगे और एल्गोरिदम को तुरंत नई जानकारी का उत्पादन करना होगा।
तो अमेज़ॅन से सिफारिशों के रूप में अब हम जो देखते हैं, वे लंबे समय बाद उनके विकास का परिणाम हैं।
अब आपके पास एक प्रश्न होगा। अमेज़ॅन को इस तरह के रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा क्या लाभ मिलता है?
यह लक्षित विपणन के अलावा कुछ भी नहीं है। रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा उपयोगकर्ताओं को बेहतर खरीदारी अनुभव देता है। और अमेज़ॅन के लिए, ग्राहकों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करके वे प्रभावी ढंग से अपने उत्पादों को एक अच्छे बातचीत स्तर पर बेच सकते हैं। अमेज़ॅन यह जानने का सबसे अच्छा उदाहरण है कि उपयोगकर्ता को बेहतर अनुभव देने के लिए हमें रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा कैसे उपयोग करना चाहिए।
न्यूयॉर्क टाइम्स
क्या आप जानते हैं कि न्यूयॉर्क टाइम्स कैसे तय करता है कि कौन सी खबरों को और अधिक अनुमानित किया जाना चाहिए?
न्यूयॉर्क टाइम्स रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर पाठकों के व्यवहार पर एक शोध करता है। इसके माध्यम से, उन्हें पता चल जाएगा कि किसी भी समय लोगों द्वारा क्या पढ़ा जाता है। यह उपयोगकर्ता व्यवहार उन्हें यह तय करने देगा कि कौन सी खबरें स्थित हैं और कहां समाचार कब तक दिखाना चाहिए। रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स एक निर्णय लेने से सामग्री की गुणवत्ता और प्रासंगिकता के कारण कई उपयोगकर्ताओं को उनकी साइट पर आकर्षित करने में मदद मिलेगी।
बहुत सी मीडिया साइटें प्रकाशित किए गए प्रत्येक लेख के लिए सामग्री ट्रैकिंग करती हैं। यह यातायात को बढ़ाने, ग्राहक जुड़ाव बढ़ाने और वफादार ग्राहकों को प्राप्त करने के लिए किया जाता है। रीयल टाइम डेटा एनालिटिक्स इस तरह के सोशल मीडिया साइटों को यह जानने में मदद करेगा कि पूरे दिन पाठकों से ज्यादा ध्यान क्या मिला है। इस पर आधारित वे सही समय पर सही सामग्री वितरित करने में सक्षम होंगे।
जितनी अधिक बार उपयोगकर्ता साइट पर खर्च करता है उतना अधिक जानकारी प्रकाशक उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकता है और यह भी अधिक संभावना है कि उपयोगकर्ता साइट पर लगातार आगंतुक बन जाएगा। प्रकाशक पाठकों को लेखों की सिफारिश कर सकता है जो उन्हें लंबे समय तक साइट पर बने रहेंगे।
निष्कर्ष
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा उन व्यवसायों के लिए बहुत उपयोगी होंगे जिन्हें मिनट मिनट तक डेटा जानना आवश्यक है। यह अपना समय और पैसा बचा सकता है।
रीयल टाइम एनालिटिक्स बिग डेटा पता लगाने के लिए क्या साइट में अभी हो रहा है और जैसे कुछ उपकरणों के साथ आगे की जांच कर सकते हैं एक व्यापार की सुविधा देता है तूफान , क्लाउडेरा , ग्रिड लाभ, अंतरिक्ष वक्र और अन्य उपकरणों का एक बहुत भी उपलब्ध हैं। इस तरह के रीयल टाइम एनालिटिक्स टूल का उपयोग करने से आप प्रक्रिया के बीच में कहीं भी नहीं पहुंच पाएंगे।
जब निर्णय लेने की बात आती है तो ऐतिहासिक डेटा का भी उपयोग किया जा सकता है। रीयल टाइम एनालिटिक्स का उपयोग करते समय विचार की जाने वाली मुख्य बात यह है कि आपको “यह डेटा प्राप्त करने का उद्देश्य क्या है?”। इसके बजाय आपको प्रेस विज्ञप्ति के लिए अच्छा लगने वाला कुछ पता नहीं होना चाहिए।
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यह रियल-टाइम एनालिटिक्स का मार्गदर्शक रहा है। यहां हम फायदे और नुकसान के साथ वास्तविक समय की एनालिटिक्स की शक्ति का उपयोग करने के 4 तरीकों पर भी चर्चा करते हैं। आप न्यूयॉर्क टाइम्स को भी देख सकते हैं-
