सामग्री
टेकवे:
व्यवसायाचे निर्णय घेण्यात मोठा डेटा अनिवार्य झाला आहे, परंतु त्यांच्या व्यवसायात मोठा डेटा अंमलात आणण्यापूर्वी अनेक आव्हाने विचारात घ्यावी लागतील.
व्यवसायात निर्णय घेण्याचा मोठा डेटा हा एक महत्वाचा भाग बनला आहे. हे कंपन्या आणि व्यावसायिक नेत्यांना महत्त्वपूर्ण अंतर्दृष्टी देते. परंतु त्याच वेळी त्याने बरीच आव्हाने उभी केली आहेत जी आपली पारंपारिक प्रणाली हाताळू शकत नाहीत. म्हणूनच एखाद्या संस्थेत मोठा डेटा अंमलात आणण्यापूर्वी ही आव्हाने तपशीलवार समजून घेणे आवश्यक आहे.
मॅककिन्से ग्लोबल इन्स्टिट्यूट (एमजीआय) नुसार: "मोठा डेटा डेटासेटस संदर्भित करतो ज्यांचा आकार टिपीझ डेटाबेस सॉफ्टवेअर टूल्सच्या कॅप्चर, स्टोअर, मॅनेजमेंट आणि विश्लेषणाच्या क्षमतेपेक्षा जास्त आहे." म्हणून मोठ्या डेटा आव्हानांना योग्यरित्या सोडविणे आवश्यक आहे. मोठ्या डेटाचे विश्लेषण केल्यानंतर, प्राप्त केलेल्या मूल्याचे सारांश असे केले जाऊ शकते:
- ट्रान्सपेरेंसीज
- चांगली कार्यक्षमता आणि परिवर्तनशीलता
- मानवनिर्मित निर्णय स्वयंचलित अल्गोरिदमसह बदलणे
- सेगमेंटिंग ग्राहक
सामरिक आव्हाने
मोठ्या डेटाची मोकळीकपूर्ण आव्हाने सह प्रारंभ करूया. मोठा डेटा आम्हाला तीन प्रमुख रणनीतिक आणि ऑपरेशनल आव्हानांशी लढायला भाग पाडतो:
संपूर्ण आयटी उद्योगावर दबाव आहे, कारण व्यवसाय सुधारण्यात मदत करण्यासाठी दिवसागणिक डेटाचे वाढते प्रमाण व्यवस्थापन करावे लागत आहे. डेटा विश्लेषणाचे पुढील तीन प्रकारांमध्ये वर्गीकरण केले जाऊ शकते:
- भविष्यवाणी करणारे विश्लेषण - विविध डोमेनमध्ये भाकित विश्लेषणासाठी रीअल-टाइम डेटा वापरणे डेटा वैज्ञानिकांचे कार्य आहे. भावनिक डेटा, व्हिडिओ प्रवाह डेटा, प्रतिमा डेटा, डेटा इत्यादी नवीन डेटा प्रकारांचा लाभ घेण्यासाठी या डेटा विश्लेषणा दरम्यान हे देखील महत्त्वपूर्ण आहे.
- वर्तनाचे विश्लेषण - ग्राहकांचे समाधान सुधारण्यासाठी वर्तणूक डेटा महत्त्वपूर्ण आहे. डेटा सायंटिस्टचे काम म्हणजे डेटा सेटमध्ये टॅप करणे जे नवीन व्यवसाय मॉडेल तयार करणे जटिल आहे जे खर्च कमी करण्यात मदत करतात आणि ग्राहकांचे समाधान सुधारण्यासाठी नाविन्यास प्रोत्साहित करतात.
- डेटा व्याख्या - डेटा विश्लेषकांना व्यवस्थापनास नवीन व्यवसाय विश्लेषणाची माहिती प्रदान करणे आवश्यक आहे आणि हे उत्पादनांच्या नूतनीकरणासाठी समाकलित करणे आवश्यक आहे.
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
- डेटा कॅप्चरिंग
- भिन्न स्त्रोतांमधून डेटा संरेखित करीत आहे
- विश्लेषणास योग्य असलेल्या फॉर्ममध्ये डेटाचे रूपांतरण
- गणित आणि / किंवा सिम्युलेशनच्या मदतीने डेटाचे मॉडेलिंग
- आउटपुट समजणे आणि शेवटच्या वापरकर्त्यांकरिता समजावून सांगणे
व्यवस्थापन आव्हाने
एक प्रमुख डेटा व्यवस्थापन आव्हान म्हणजे सुरक्षा, डेटा गोपनीयता, प्रशासन आणि नैतिक मानकांची खात्री करणे. ग्राहकांच्या डेटाशी व्यवहार करताना एखाद्याने त्याचा हेतू वापर आणि संबंधित नियमांचे पालन केले पाहिजे. डेटाचा मागोवा घेणे, त्याचा वापर, परिवर्तन, व्युत्पन्न तसेच त्याचे जीवन चक्र व्यवस्थापित करण्याच्या दृष्टीने महत्त्वपूर्ण आहे. डेटा सुरक्षित आणि प्रवेश नियंत्रित केलेला असणे आवश्यक आहे. त्याच वेळी डेटाची सुरक्षा सुनिश्चित करण्यासाठी नियमित अंतराने ऑडिट केले जाणे आवश्यक आहे, कारण बहुतेक डेटा गोदामांमध्ये वैयक्तिक डेटा असतो, ज्यामुळे संभाव्य कायदेशीर आणि नैतिक चिंता उद्भवू शकतात.
निष्कर्ष
आम्ही भिन्न मोठी डेटा आव्हाने आणि त्यांच्या व्यवसायावर होणार्‍या परिणामाबद्दल चर्चा केली आहे. ही आव्हाने अंमलबजावणीच्या सर्व स्तरांवर उद्भवतात. म्हणून कोणत्याही संस्थेत मोठा डेटा अंमलात आणण्यापूर्वी एखाद्याने या आव्हानांवर लक्ष दिले पाहिजे आणि त्यासाठी योजना आखल्या पाहिजेत.