مصنوعی ذہانتCRM اور ڈیٹا پلیٹ فارمزمارکیٹنگ انفوگرافکسفروخت کی اہلیتتلاش مارکیٹنگسوشل میڈیا اور متاثر کن مارکیٹنگ

بگ ڈیٹا کیا ہے؟ 5 V کیا ہیں؟ ٹیکنالوجیز، ترقیات، اور شماریات

کا وعدہ بڑی ڈیٹا یہ ہے کہ کمپنیوں کے پاس اپنے کاروبار کے کام کرنے کے طریقے کے بارے میں درست فیصلے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ان کے اختیار میں کہیں زیادہ ذہانت ہوگی۔ بگ ڈیٹا نہ صرف کاروباری نتائج کا تجزیہ کرنے اور بہتر بنانے کے لیے ضروری معلومات فراہم کرتا ہے بلکہ یہ اس کے لیے ضروری ایندھن بھی فراہم کرتا ہے۔ AI سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے الگورتھم۔ باری میں، ML پیچیدہ، متنوع، اور بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس کو سمجھنے میں مدد کر سکتے ہیں جو روایتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے پراسیس اور تجزیہ کرنا مشکل ہیں۔

بگ ڈیٹا کیا ہے؟

بگ ڈیٹا ایک اصطلاح ہے جو ریئل ٹائم میں سٹریمنگ ڈیٹا کی بڑی مقدار کی جمع، پروسیسنگ اور دستیابی کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ کمپنیاں مارکیٹنگ، سیلز، کسٹمر ڈیٹا، ٹرانزیکشن ڈیٹا، سماجی بات چیت اور یہاں تک کہ بیرونی ڈیٹا جیسے اسٹاک کی قیمتیں، موسم اور خبروں کو یکجا کر رہی ہیں تاکہ باہمی تعلق اور وجہ شماریاتی اعتبار سے درست ماڈلز کی نشاندہی کی جا سکے تاکہ وہ زیادہ درست فیصلے کر سکیں۔

گارٹنر

بڑا ڈیٹا 5 بمقابلہ کی طرف سے خصوصیات ہے:

  1. حجم: ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار مختلف ذرائع سے تیار کی جاتی ہے، جیسے کہ سوشل میڈیا، IOT آلات، اور کاروباری لین دین۔
  2. رفتار: وہ رفتار جس سے ڈیٹا تیار کیا جاتا ہے، پروسیس کیا جاتا ہے اور تجزیہ کیا جاتا ہے۔
  3. مختلف قسم: ڈیٹا کی مختلف اقسام، بشمول ساختی، نیم ساختہ، اور غیر ساختہ ڈیٹا، متنوع ذرائع سے آتے ہیں۔
  4. صداقت: ڈیٹا کا معیار اور درستگی، جو متضاد، ابہام، یا یہاں تک کہ غلط معلومات سے متاثر ہو سکتی ہے۔
  5. قیمت: اعداد و شمار سے بصیرت نکالنے کی افادیت اور صلاحیت جو بہتر فیصلہ سازی اور اختراع کو آگے بڑھا سکتی ہے۔

بڑے ڈیٹا کے اعدادوشمار

یہاں سے کلیدی اعدادوشمار کا خلاصہ ہے۔ بگ ڈیٹا کے رجحانات اور پیشین گوئیوں پر TechJury:

  • ڈیٹا کے حجم میں اضافہ: 2025 تک، عالمی ڈیٹا اسفیئر کے 175 زیٹا بائٹس تک پہنچنے کی توقع ہے، جو کہ ڈیٹا کی تیز رفتار نمو کو ظاہر کرتا ہے۔
  • IoT آلات میں اضافہ: IoT ڈیوائسز کی تعداد 64 تک 2025 بلین تک پہنچنے کا امکان ہے، جو بگ ڈیٹا کی ترقی میں مزید معاون ہے۔
  • بگ ڈیٹا مارکیٹ کی ترقی: عالمی بگ ڈیٹا مارکیٹ کا حجم 229.4 تک بڑھ کر 2025 بلین ڈالر تک پہنچنے کا امکان تھا۔
  • ڈیٹا سائنسدانوں کی بڑھتی ہوئی مانگ: 2026 تک، ڈیٹا سائنسدانوں کی مانگ میں 16 فیصد اضافہ متوقع تھا۔
  • AI اور ML کو اپنانا: 2025 تک، AI مارکیٹ کا حجم $190.61 بلین تک پہنچنے کی پیش گوئی کی گئی تھی، جو بگ ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے AI اور ML ٹیکنالوجیز کے بڑھتے ہوئے اختیار سے کارفرما ہے۔
  • کلاؤڈ پر مبنی بگ ڈیٹا حل: 94 تک کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے کل کام کے بوجھ کا 2021% ہونے کی توقع تھی، جس میں ڈیٹا اسٹوریج اور تجزیات کے لیے کلاؤڈ بیسڈ حل کی بڑھتی ہوئی اہمیت پر زور دیا گیا تھا۔
  • خوردہ صنعت اور بگ ڈیٹا: بگ ڈیٹا استعمال کرنے والے خوردہ فروشوں سے ان کے منافع کے مارجن میں 60 فیصد اضافہ متوقع تھا۔
  • صحت کی دیکھ بھال میں بگ ڈیٹا کا بڑھتا ہوا استعمال: صحت کی دیکھ بھال کے تجزیات کی مارکیٹ 50.5 تک 2024 بلین ڈالر تک پہنچنے کا امکان ہے۔
  • سوشل میڈیا اور بگ ڈیٹا: سوشل میڈیا صارفین روزانہ 4 پیٹا بائٹس ڈیٹا تیار کرتے ہیں، جو بگ ڈیٹا کی ترقی پر سوشل میڈیا کے اثرات کو اجاگر کرتے ہیں۔

بگ ڈیٹا بھی گریٹ بینڈ ہے۔

یہ وہ نہیں ہے جس کے بارے میں ہم یہاں بات کر رہے ہیں، لیکن آپ بگ ڈیٹا کے بارے میں پڑھتے ہوئے ایک زبردست گانا بھی سن سکتے ہیں۔ میں اصل میوزک ویڈیو شامل نہیں کر رہا ہوں… یہ کام کے لیے واقعی محفوظ نہیں ہے۔ PS: مجھے حیرت ہے کہ کیا انہوں نے مقبولیت کی لہر کو پکڑنے کے لیے نام کا انتخاب کیا ہے بڑا ڈیٹا تیار ہو رہا ہے۔

بگ ڈیٹا مختلف کیوں ہے؟

پرانے دنوں میں… آپ کو معلوم ہے… کچھ سال پہلے، ہم ڈیٹا کو نکالنے، تبدیل کرنے اور لوڈ کرنے کے لیے سسٹمز کا استعمال کریں گے (ای ٹی ایل) وشال ڈیٹا گوداموں میں جن میں رپورٹنگ کے لیے کاروباری ذہانت کے حل موجود تھے۔ وقتاً فوقتاً، تمام سسٹمز ڈیٹا کو بیک اپ کرتے اور ایک ڈیٹا بیس میں یکجا کرتے جہاں رپورٹیں چلائی جا سکتی تھیں اور ہر کوئی اس کے بارے میں بصیرت حاصل کر سکتا تھا کہ کیا ہو رہا ہے۔

مسئلہ یہ تھا کہ ڈیٹا بیس ٹیکنالوجی صرف ڈیٹا کے متعدد، مسلسل سلسلے کو ہینڈل نہیں کر سکتی تھی۔ یہ ڈیٹا کے حجم کو سنبھال نہیں سکتا تھا۔ یہ ریئل ٹائم میں آنے والے ڈیٹا میں ترمیم نہیں کر سکتا۔ اور رپورٹنگ ٹولز کی کمی تھی جو پچھلے سرے پر ایک رشتہ دار سوال کے سوا کچھ نہیں سنبھال سکتی تھی۔ بگ ڈیٹا سلوشنز کلاؤڈ ہوسٹنگ، انتہائی انڈیکسڈ اور آپٹمائزڈ ڈیٹا سٹرکچرز، خودکار آرکائیول اور نکالنے کی صلاحیتیں، اور رپورٹنگ انٹرفیس پیش کرتے ہیں جو زیادہ درست تجزیہ فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں جو کاروبار کو بہتر فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

بہتر کاروباری فیصلوں کا مطلب یہ ہے کہ کمپنیاں اپنے فیصلوں کے خطرے کو کم کرسکتی ہیں ، اور بہتر فیصلے کرسکتی ہیں جس سے اخراجات میں کمی آتی ہے اور مارکیٹنگ اور فروخت کی تاثیر میں اضافہ ہوتا ہے۔

بڑے اعداد و شمار کے فوائد کیا ہیں؟

کمپیوٹر کارپوریشنوں میں بڑے اعداد و شمار کو فائدہ اٹھانے سے وابستہ خطرات اور مواقع سے گزرتا ہے۔

  • بگ ڈیٹا بروقت ہوتا ہے - ہر کام کے دن کا 60٪ ، علم کے کارکن ڈیٹا تلاش کرنے اور ان کا نظم و نسق کرنے کی کوشش میں صرف کرتے ہیں۔
  • بڑا ڈیٹا قابل رسائی ہے - سینئر ایگزیکٹوز کی نصف اطلاع ہے کہ صحیح ڈیٹا تک رسائی مشکل ہے۔
  • بگ ڈیٹا ہولیسٹک ہے - معلومات کو فی الحال تنظیم کے اندر سائلو میں رکھا گیا ہے۔ مارکیٹنگ ڈیٹا، مثال کے طور پر، ویب تجزیات، موبائل تجزیات، سماجی تجزیات، میں پایا جا سکتا ہے CRMs, A/B ٹیسٹنگ ٹولز، ای میل مارکیٹنگ سسٹم، اور مزید… ہر ایک اپنے سائلو پر فوکس کرتا ہے۔
  • بگ ڈیٹا قابل اعتبار ہے - 29٪ کمپنیاں ناقص ڈیٹا کے معیار کی مالیاتی لاگت کی پیمائش کرتی ہیں۔ کسٹمر سے رابطے سے متعلق معلومات کی تازہ کاریوں کے لئے ایک سے زیادہ سسٹم کی نگرانی جتنی آسان چیزیں لاکھوں ڈالر کی بچت کرسکتی ہیں۔
  • بگ ڈیٹا متعلق ہے - 43٪ کمپنیاں غیر متعلق ڈیٹا کو فلٹر کرنے کی اپنی ٹولز صلاحیت سے مطمئن نہیں ہیں۔ آپ کے ویب سے صارفین کو فلٹر کرنے جتنا آسان تجزیاتی آپ کے حصول کی کوششوں پر ایک ٹن بصیرت فراہم کرسکتا ہے۔
  • بڑا ڈیٹا محفوظ ہے - ڈیٹا سیکیورٹی کی اوسط خلاف ورزی پر فی کس صارف 214 1.6 لاگت آتا ہے۔ بڑے اعداد و شمار کی میزبانی اور ٹکنالوجی کے شراکت داروں کے ذریعہ تعمیر کیے جارہے محفوظ انفراسٹرکچر سالانہ آمدنی کا اوسطا کمپنی XNUMX٪ بچاسکتے ہیں۔
  • بڑا ڈیٹا مجاز ہے - 80 organizations تنظیمیں اپنے اعداد و شمار کے منبع پر منحصر ہے اور حقیقت کے متعدد ورژن کے ساتھ جدوجہد کرتی ہیں۔ متعدد ، پرکشش ذرائع کو یکجا کرکے ، مزید کمپنیاں انتہائی درست انٹیلیجنس ذرائع تیار کرسکتی ہیں۔
  • بگ ڈیٹا قابل عمل ہے - پرانی یا خراب ڈیٹا کے نتیجے میں 46 فیصد کمپنیاں خراب فیصلے کرتی ہیں جس پر اربوں لاگت آسکتی ہے۔

بگ ڈیٹا ٹیکنالوجیز

بڑے ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے، اسٹوریج، آرکائیونگ، اور استفسار کرنے والی ٹیکنالوجیز میں نمایاں پیش رفت ہوئی ہے:

  • تقسیم شدہ فائل سسٹم: سسٹم جیسے ہڈوپ ڈسٹری بیوٹڈ فائل سسٹم (ایچ ڈی ایف ایس) ایک سے زیادہ نوڈس میں ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے قابل بنائیں۔ یہ نقطہ نظر بگ ڈیٹا کو سنبھالتے وقت غلطی کی رواداری، اسکیل ایبلٹی، اور قابل اعتمادی فراہم کرتا ہے۔
  • NoSQL ڈیٹا بیس: ڈیٹا بیس جیسے MongoDB، Cassandra، اور Couchbase کو غیر ساختہ اور نیم ساختہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا بیس ڈیٹا ماڈلنگ میں لچک پیش کرتے ہیں اور افقی اسکیل ایبلٹی فراہم کرتے ہیں، جو انہیں بگ ڈیٹا ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتے ہیں۔
  • MapReduce: یہ پروگرامنگ ماڈل تقسیم شدہ ماحول میں متوازی طور پر بڑے ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ MapReduce پیچیدہ کاموں کو چھوٹے ذیلی کاموں میں توڑنے کے قابل بناتا ہے، جن پر پھر آزادانہ طور پر کارروائی کی جاتی ہے اور حتمی نتیجہ پیدا کرنے کے لیے جوڑ دیا جاتا ہے۔
  • اپاچی چنگاری: ایک اوپن سورس ڈیٹا پروسیسنگ انجن، اسپارک بیچ اور ریئل ٹائم پروسیسنگ دونوں کو سنبھال سکتا ہے۔ یہ MapReduce کے مقابلے میں بہتر کارکردگی پیش کرتا ہے اور اس میں مشین لرننگ، گراف پروسیسنگ، اور اسٹریم پروسیسنگ کے لیے لائبریریاں شامل ہیں، جو اسے مختلف بگ ڈیٹا کے استعمال کے کیسز کے لیے ورسٹائل بناتی ہے۔
  • ایس کیو ایل کی طرح استفسار کرنے والے ٹولز: Hive، Impala، اور Presto جیسے ٹولز صارفین کو واقف کا استعمال کرتے ہوئے بگ ڈیٹا پر سوالات چلانے کی اجازت دیتے ہیں۔ SQL نحو یہ ٹولز تجزیہ کاروں کو زیادہ پیچیدہ پروگرامنگ زبانوں میں مہارت کی ضرورت کے بغیر بگ ڈیٹا سے بصیرت نکالنے کے قابل بناتے ہیں۔
  • ڈیٹا لیکس: یہ سٹوریج ریپوزٹری خام ڈیٹا کو اس کے مقامی فارمیٹ میں ذخیرہ کر سکتی ہیں جب تک کہ تجزیہ کے لیے اس کی ضرورت نہ ہو۔ ڈیٹا لیکس متنوع ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک قابل توسیع اور سرمایہ کاری مؤثر حل فراہم کرتی ہیں، جس پر بعد میں ضرورت کے مطابق کارروائی اور تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔
  • ڈیٹا گودام کے حل: Snowflake، BigQuery، اور Redshift جیسے پلیٹ فارمز بڑی مقدار میں سٹرکچرڈ ڈیٹا کو اسٹور کرنے اور استفسار کرنے کے لیے قابل توسیع اور پرفارمنس ماحول پیش کرتے ہیں۔ یہ حل بگ ڈیٹا اینالیٹکس کو سنبھالنے اور تیز استفسار اور رپورٹنگ کو فعال کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
  • مشین لرننگ فریم ورک: TensorFlow، PyTorch، اور scikit-learn جیسے فریم ورک درجہ بندی، رجعت، اور کلسٹرنگ جیسے کاموں کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیتی ماڈل کو فعال کرتے ہیں۔ یہ ٹولز جدید AI تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے بگ ڈیٹا سے بصیرت اور پیشین گوئیاں حاصل کرنے میں مدد کرتے ہیں۔
  • ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز: ٹیبلاؤ، پاور BI، اور D3.js جیسے ٹولز بگ ڈیٹا سے بصیرت کا تجزیہ کرنے اور اسے بصری اور انٹرایکٹو انداز میں پیش کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ یہ ٹولز صارفین کو ڈیٹا کو دریافت کرنے، رجحانات کی شناخت کرنے اور نتائج کو مؤثر طریقے سے بتانے کے قابل بناتے ہیں۔
  • ڈیٹا انٹیگریشن اور ای ٹی ایل: Apache NiFi، Talend، اور Informatica جیسے ٹولز مرکزی اسٹوریج سسٹم میں مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو نکالنے، تبدیل کرنے اور لوڈ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ ٹولز ڈیٹا کو اکٹھا کرنے میں سہولت فراہم کرتے ہیں، جس سے تنظیموں کو تجزیہ اور رپورٹنگ کے لیے اپنے ڈیٹا کا ایک متفقہ نظریہ تیار کرنے میں مدد ملتی ہے۔

بگ ڈیٹا اور اے آئی

اے آئی اور بگ ڈیٹا کا اوورلیپ اس حقیقت میں مضمر ہے کہ اے آئی کی تکنیکیں، خاص طور پر مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ (DL) کا تجزیہ کرنے اور ڈیٹا کی بڑی مقدار سے بصیرت نکالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بگ ڈیٹا AI الگورتھم کو سیکھنے اور پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے لیے ضروری ایندھن فراہم کرتا ہے۔ بدلے میں، AI پیچیدہ، متنوع، اور بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس کو سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے جو روایتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے پراسیس اور تجزیہ کرنا مشکل ہے۔ یہاں کچھ اہم علاقے ہیں جہاں AI اور Big Data آپس میں ملتے ہیں:

  1. ڈیٹا پراسیسنگ: AI سے چلنے والے الگورتھم کو بگ ڈیٹا ذرائع سے خام ڈیٹا کو صاف کرنے، پری پروسیس کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے اور یہ یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ یہ تجزیہ کے لیے تیار ہے۔
  2. خصوصیت کا اخراج: AI تکنیکوں کا استعمال بگ ڈیٹا سے خود بخود متعلقہ خصوصیات اور نمونوں کو نکالنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، ڈیٹا کی جہت کو کم کرنے اور تجزیہ کے لیے اسے مزید قابل انتظام بنانے کے لیے۔
  3. پیشین گوئی کے تجزیات: مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ الگورتھم کو بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جا سکتی ہے تاکہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کی تعمیر کی جا سکے۔ ان ماڈلز کو درست پیشین گوئیاں کرنے یا رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جو بہتر فیصلہ سازی اور بہتر کاروباری نتائج کا باعث بنتے ہیں۔
  4. بے ضابطگی کا پتہ لگانا: AI بگ ڈیٹا میں غیر معمولی پیٹرن یا آؤٹ لیرز کی شناخت میں مدد کر سکتا ہے، جس سے ممکنہ مسائل جیسے کہ دھوکہ دہی، نیٹ ورک کی مداخلت، یا آلات کی ناکامی کا جلد پتہ لگانے میں مدد مل سکتی ہے۔
  5. قدرتی زبان پروسیسنگ (ینیلپی): AI سے چلنے والی NLP تکنیکوں کا استعمال بگ ڈیٹا کے ذرائع سے غیر ساختہ متنی ڈیٹا پر کارروائی اور تجزیہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ سوشل میڈیا، کسٹمر کے جائزے، یا نیوز آرٹیکل، قیمتی بصیرت اور جذبات کا تجزیہ حاصل کرنے کے لیے۔
  6. تصویر اور ویڈیو تجزیہ: گہری سیکھنے کے الگورتھم، خاص طور پر عصبی اعصابی نیٹ ورک (سی این این) کا استعمال بڑی مقدار میں تصویر اور ویڈیو ڈیٹا سے بصیرت کا تجزیہ کرنے اور نکالنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
  7. پرسنلائزیشن اور سفارش: AI ذاتی نوعیت کے تجربات فراہم کرنے کے لیے صارفین، ان کے رویے، اور ترجیحات کے بارے میں ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر سکتا ہے، جیسے کہ پروڈکٹ کی سفارشات یا ٹارگٹڈ اشتہار۔
  8. اصلاح: AI الگورتھم پیچیدہ مسائل کے بہترین حل کی نشاندہی کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جیسے سپلائی چین آپریشنز، ٹریفک مینجمنٹ، یا توانائی کی کھپت کو بہتر بنانا۔

AI اور Big Data کے درمیان ہم آہنگی تنظیموں کو AI الگورتھم کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کے قابل بناتی ہے تاکہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کا احساس ہو، بالآخر زیادہ باخبر فیصلہ سازی اور بہتر کاروباری نتائج کا باعث بنتا ہے۔

BBVA سے یہ انفوگرافک، بگ ڈیٹا موجودہ اور مستقبل، بگ ڈیٹا میں ہونے والی پیشرفت کی تاریخ بیان کرتا ہے۔

بگ ڈیٹا 2023 انفوگرافک

Douglas Karr

Douglas Karr کا سی ایم او ہے۔ OpenINSIGHTS اور کے بانی Martech Zone. Douglas نے درجنوں کامیاب MarTech اسٹارٹ اپس کی مدد کی ہے، Martech کے حصول اور سرمایہ کاری میں $5 بلین سے زیادہ کی مستعدی میں مدد کی ہے، اور کمپنیوں کو ان کی سیلز اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے اور خودکار کرنے میں مدد کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ ڈگلس ایک بین الاقوامی سطح پر تسلیم شدہ ڈیجیٹل تبدیلی اور MarTech ماہر اور اسپیکر ہے۔ ڈگلس ڈمی کی گائیڈ اور بزنس لیڈر شپ کی کتاب کے شائع شدہ مصنف بھی ہیں۔

متعلقہ مضامین

واپس اوپر بٹن
کلوز

ایڈ بلاک کا پتہ چلا

Martech Zone آپ کو یہ مواد بغیر کسی قیمت کے فراہم کرنے کے قابل ہے کیونکہ ہم اپنی سائٹ کو اشتھاراتی آمدنی، ملحقہ لنکس اور اسپانسرشپ کے ذریعے منیٹائز کرتے ہیں۔ اگر آپ ہماری سائٹ کو دیکھتے ہی اپنے ایڈ بلاکر کو ہٹا دیں تو ہم اس کی تعریف کریں گے۔