بگ ڈیٹا کیا ہے؟ بڑے اعداد و شمار کے فوائد کیا ہیں؟

بڑی ڈیٹا

کا وعدہ بڑی ڈیٹا یہ ہے کہ کمپنیاں اپنے فیصلے اور پیش گوئوں کے بارے میں کہیں زیادہ ذہانت حاصل کریں گی کہ ان کا کاروبار کس طرح چل رہا ہے۔ آئیے بگ ڈیٹا کے بارے میں کچھ بصیرت حاصل کریں ، یہ کیا ہے ، اور ہمیں اسے کیوں استعمال کرنا چاہئے۔

بگ ڈیٹا ایک عظیم بینڈ ہے

یہ وہ نہیں ہے جس کے بارے میں ہم یہاں بات کر رہے ہیں ، لیکن جب آپ بگ ڈیٹا کے بارے میں پڑھ رہے ہو تو آپ شاید ایک عمدہ گانا بھی سن سکتے ہیں۔ میں میوزک ویڈیو شامل نہیں کر رہا ہوں… کام کے ل really یہ واقعی محفوظ نہیں ہے۔ PS: مجھے حیرت ہے کہ کیا انہوں نے مقبولیت کی لہر کو پکڑنے کے لئے اس نام کا انتخاب کیا جب بڑے اعداد و شمار تیار ہو رہے ہیں۔

بگ ڈیٹا کیا ہے؟

بڑے اعداد و شمار ایک اصطلاح ہے جس کو جمع کرنے ، اس پر کارروائی کرنے اور اصل وقت میں اعداد و شمار کی بڑی مقدار کی موجودگی کی وضاحت کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ تین وی ہیں حجم ، رفتار اور مختلف قسم کے پر کریڈٹ کے ساتھ ڈاگ لینی). کمپنیاں مارکیٹنگ ، سیلز ، کسٹمر ڈیٹا ، ٹرانزیکشنل ڈیٹا ، معاشرتی گفتگو اور حتی کہ بیرونی ڈیٹا جیسے اسٹاک کی قیمتوں ، موسم اور خبروں کو یکجا کر رہی ہیں تاکہ ان سے زیادہ درست فیصلے کرنے میں مدد کے لئے اعداد و شمار کے اعتبار سے اعداد و شمار کو درست ثابت کیا جاسکے۔

بگ ڈیٹا مختلف کیوں ہے؟

پرانے دنوں میں… آپ جانتے ہیں… کچھ سال پہلے ، ہم ڈیٹا (ای ٹی ایل) کو ڈیٹا نکالنے ، تبدیل کرنے اور لوڈ کرنے کے لئے سسٹم کو استعمال کریں گے جس میں رپورٹنگ کے ل business کاروباری ذہانت کے حل موجود تھے۔ وقتا فوقتا ، تمام سسٹم ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کو بیک اپ اور یکجا کرتے ہیں جہاں رپورٹیں چلائی جاسکتی ہیں اور ہر ایک کو اس میں بصیرت مل سکتی ہے کہ کیا ہو رہا ہے۔

مسئلہ یہ تھا کہ ڈیٹا بیس کی ٹیکنالوجی آسانی سے اعداد و شمار کے متعدد ، مستحکم سلسلے کو نہیں سنبھالی۔ یہ ڈیٹا کی مقدار کو نہیں سنبھال سکا۔ یہ آنے والے ڈیٹا کو ریئل ٹائم میں تبدیل نہیں کرسکا۔ اور رپورٹنگ ٹولز میں کمی تھی جو بیک اینڈ پر ایک رشتہ دار سوال کے سوا کچھ نہیں سنبھال سکتی تھی۔ بڑے اعداد و شمار کے حل بادل کی میزبانی ، انتہائی ترتیب اور بہتر اعداد و شمار کے ڈھانچے ، خود کار طریقے سے ذخیرہ اندوزی اور نکالنے کی صلاحیتوں کی پیش کش کرتے ہیں ، اور رپورٹنگ انٹرفیس کو مزید درست تجزیہ فراہم کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے جس سے کاروبار کو بہتر فیصلے کرنے کا اہل بناتا ہے۔

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 - فی الحال تنظیم کے اندر معلومات کو سیلوس میں رکھا گیا ہے۔ مثال کے طور پر ، مارکیٹنگ کا ڈیٹا ویب میں پایا جاسکتا ہے تجزیاتی، موبائل تجزیاتی، سماجی تجزیاتی، CRMs ، A / B ٹیسٹنگ ٹولز ، ای میل مارکیٹنگ کے نظام ، اور بہت کچھ… ہر ایک اپنے سیلو 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 اور تجزیات کے رجحانات 2017

2017 مختلف طریقوں سے ٹکنالوجی کے کاروبار کے لئے ایک انوکھا اور انتہائی دلچسپ سال ثابت ہونے والا ہے۔ کاروبار آپریشنل سختی پر سمجھوتہ کیے بغیر انفرادی صارفین کی پیمائش اور توجہ کو متوازن کرنے کی کوشش کریں گے۔ کیتن پنڈت ، اوریس بصیرت

یہاں آپ کو استعمال کرنے کے لئے ڈال دیا گیا بڑا ڈیٹا نظر آئے گا:

  1. مارکیٹنگ کے پیشہ ور افراد میں سے 94. نے کہا کسٹمر کے تجربے کو شخصی بنانا انتہائی اہم ہے
  2. فائدہ اٹھا کر سالانہ بچت میں 30 ملین ڈالر دعووں اور دھوکہ دہی میں سوشل میڈیا ڈیٹا تجزیاتی
  3. 2020 تک ، 66 banks بینکوں کے پاس ہوگا blockchain تجارتی پیداوار میں اور پیمانے پر
  4. تنظیموں پر بھروسہ کریں گے سمارٹ ڈیٹا بڑے اعداد و شمار کے مقابلے میں زیادہ۔
  5. مشین سے انسان (M2H) انٹرپرائز کی باہمی تعاملات 85 تک 2020 فیصد تک انسانیت بن جائیں گی
  6. کاروبار میں 300٪ زیادہ سرمایہ کاری کر رہے ہیں مصنوعی انٹیلیجنس (AI) 2017 میں جو انہوں نے 2016 میں کیا تھا
  7. کے ظہور میں 25٪ شرح نمو غیر ساختہ ڈیٹا کے متعلقہ ماخذ کی حیثیت سے تقریر
  8. بھول جانے کا حق (R2BF) اعداد و شمار کے ذرائع سے قطع نظر عالمی سطح پر توجہ دی جائے گی
  9. 43٪ کسٹمر سروس ٹیموں کے پاس نہیں ہے اصل وقت کے تجزیات سکڑتے رہیں گے
  10. 2020 کی طرف سے جمع شدہ حقیقت (AR) ورچوئل رئیلٹی کے 90 بلین ڈالر کے مقابلے مارکیٹ 30 ارب ڈالر تک پہنچ جائے گی

بگ ڈیٹا تجزیاتی رجحانات 2017

ایک تبصرہ

  1. 1

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.