सामग्री
- मोठी डेटा वैशिष्ट्ये
- योग्य मार्गाचा अभाव
- डेटा वर्गीकरण समस्या
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- डेटा कामगिरी
- ओव्हरलोड
- विश्लेषणात्मक साधने
- उजवीकडे योग्य व्यक्ती
- डेटाचे फॉर्म
- संरचित डेटा
- निष्कर्ष
स्रोत: वेव्हब्रेकमेडिया लिमिटेड / ड्रीम्सटाईल.कॉम
टेकवे:
मोठा डेटा विश्लेषणेमध्ये बदल घडवून आणत आहे, आणि व्यवसायांसाठी ते खूपच मूल्यवान ठरू शकते - परंतु केवळ जर त्याचे व्यवस्थापन आणि यशस्वीरित्या विश्लेषण केले तर.
मोठा डेटा विविध प्रकार आणि रचनांमध्ये येतो. अलिकडच्या वर्षांत, बिग डेटा ticsनालिटिक्सने व्यवसायाच्या निर्णयावर महत्त्वपूर्ण परिणाम केला आहे, आणि हे अफाट दरी असू शकते, परंतु ते वेदनादायक बिंदूंसह येते.
या लेखात मी त्या विश्लेषणाच्या वेदना बिंदूंबद्दल चर्चा करेन, परंतु प्रथम, मोठ्या डेटाच्या काही वैशिष्ट्यांवर लक्ष केंद्रित करू देते.
मोठी डेटा वैशिष्ट्ये
मोठा डेटा अनेक वैशिष्ट्यांद्वारे परिभाषित केला जाऊ शकतो:
- खंड - मोठा डेटा हा शब्द स्वतः आकारास सूचित करतो आणि व्हॉल्यूम डेटाच्या प्रमाणात दर्शवितो. डेटाचा आकार डेटाचे मूल्य ठरवितो की मोठा डेटा मानला जातो की नाही.
- वेग - वेग ज्याने डेटा व्युत्पन्न केला जातो त्याला वेग म्हणून ओळखले जाते.
- सत्यता - हे डेटाच्या शुद्धतेचा संदर्भ देते. विश्लेषणाची अचूकता स्त्रोत डेटाच्या सत्यतेवर अवलंबून असते.
- जटिलता - एकाधिक स्त्रोतांमधून मोठ्या प्रमाणात डेटा येतो, म्हणून डेटा व्यवस्थापन एक कठीण प्रक्रिया बनते.
- विविधता - समजून घेणे महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे मोठा डेटा कोणत्या श्रेणीचा आहे. हे डेटाचे विश्लेषण करण्यात मदत करते.
- परिवर्तनशीलता - हा घटक डेटा दर्शवू शकेल अशा विसंगतीचा संदर्भ देतो. हे डेटा प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्याच्या प्रक्रियेत अडथळा आणते.
आता वेदनांच्या काही मुद्यांवर चर्चा करूया.
योग्य मार्गाचा अभाव
जर डेटा भिन्न स्त्रोतांकडून आला असेल तर मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळण्यासाठी योग्य आणि विश्वासार्ह मार्ग असावा.
चांगल्या निराकरणासाठी, मार्गाने ग्राहकांच्या वर्तनाबद्दल अंतर्दृष्टी प्रदान केली पाहिजे. बॅक-एंड सिस्टमसह फ्रंट-एंड सिस्टम समाकलित करण्यासाठी लवचिक पायाभूत सुविधा तयार करण्यासाठी ही सर्वात महत्वाची प्रेरणा आहे. परिणामी, ती तुमची सिस्टम चालू ठेवण्यात मदत करते.
डेटा वर्गीकरण समस्या
जेव्हा डेटा गोदाम मोठ्या प्रमाणात डेटासह लोड होते तेव्हा विश्लेषक प्रक्रिया सुरू केली पाहिजे. की व्यवसाय डेटाच्या सबसेटचे विश्लेषण करुन हे केले पाहिजे. हे विश्लेषण अर्थपूर्ण नमुने आणि ट्रेंडसाठी केले जाते.
संचय करण्यापूर्वी डेटाचे योग्य प्रकारे वर्गीकरण केले जावे. सहजगत्या जतन केलेला डेटा विश्लेषणेमध्ये पुढील समस्या निर्माण करू शकतो. डेटा व्हॉल्यूममध्ये मोठा असल्याने, विविध सेट्स आणि सबट्स तयार करणे योग्य पर्याय असू शकते. हे मोठ्या डेटा आव्हानांना हाताळण्यासाठी ट्रेंड तयार करण्यात मदत करते.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
डेटा कामगिरी
कार्यप्रदर्शनासाठी डेटा प्रभावीपणे हाताळला पाहिजे आणि अंतर्दृष्टीशिवाय निर्णय घेऊ नये. मागणी, पुरवठा आणि सातत्यासाठी नफा मागोवा घेण्यासाठी आम्हाला आमच्या डेटाची प्रभावीपणे आवश्यकता आहे. हा डेटा रीअल-टाइम व्यवसाय अंतर्दृष्टीसाठी हाताळला पाहिजे.
ओव्हरलोड
मोठ्या संख्येने डेटा सेट्स आणि सबट ठेवण्याचा प्रयत्न करताना ओव्हरलोड उद्भवू शकते. वेगवेगळ्या स्त्रोतांमधून कोणती माहिती ठेवली आहे ते निवडणे हा येथे मुख्य वेदनादायक बिंदू आहे. येथे कोणता डेटा ठेवावा हे निवडताना विश्वसनीयता देखील एक महत्त्वाचा घटक आहे.
व्यवसायासाठी काही प्रकारच्या माहितीची आवश्यकता नसते आणि भविष्यातील अडचणी टाळण्यासाठी त्या दूर केल्या पाहिजेत. एखादी मोठी डेटा प्रकल्प यशस्वी करण्यासाठी तज्ञांनी अंतर्दृष्टी बनवण्यासाठी काही साधने वापरली तर ओव्हरलोडिंग समस्येचे निराकरण होऊ शकते.
विश्लेषणात्मक साधने
आमची सद्य विश्लेषणात्मक साधने पूर्वीच्या कामगिरीची अंतर्दृष्टी प्रदान करतात परंतु भविष्यातील अंतर्दृष्टी प्रदान करण्यासाठी साधनांची आवश्यकता असते. भविष्यवाणी करणारी साधने या प्रकरणात इष्टतम उपाय असू शकतात.
व्यवस्थापक आणि इतर व्यावसायिकांना विश्लेषणात्मक साधन प्रवेश देण्याची देखील आवश्यकता आहे. तज्ञांचे मार्गदर्शन व्यवसायात उच्च पातळीवर चालना आणू शकते. यामुळे आयटी समर्थनासाठी कमी सहाय्याने योग्य अंतर्दृष्टी मिळते.
उजवीकडे योग्य व्यक्ती
बर्‍याच एचआर विभागांचे उद्दीष्ट “योग्य ठिकाणी योग्य व्यक्ती” असते आणि मोठ्या डेटासाठीही तेच असते. योग्य व्यक्तीकडे डेटा आणि accessनालिटिक्स प्रवेश प्रदान करा. हे जोखीम, खर्च, जाहिराती इत्यादींशी संबंधित भविष्यवाण्यांसाठी योग्य अंतर्दृष्टी मिळविण्यात मदत करू शकेल आणि विश्लेषकांना कृतीत रुपांतरित करू शकेल.
S, विक्री, ट्रॅकिंग आणि कुकीजद्वारे कंपन्यांनी एकत्रित केलेला डेटा उपयोगात आणत नाही जर आपण त्याचे योग्यरित्या विश्लेषण केले नाही तर. ग्राहकांना हवे ते पुरवण्यासाठी विश्लेषण महत्त्वपूर्ण आहे.
डेटाचे फॉर्म
तेथे मोठ्या प्रमाणात डेटा संकलित केला जातो, जो संरचित किंवा अप्रनत्रित आणि भिन्न स्त्रोतांकडून केला जाऊ शकतो. डेटाची चुकीची हाताळणी आणि काय जतन करावे आणि कोठे बचत करावी याबद्दल जागरूकता नसणे मोठ्या डेटाच्या हाताळणीस अडथळा आणू शकते. प्रत्येक प्रकारच्या डेटाचा वापर हाताळणार्‍यास माहित असावा.
संरचित डेटा
वेगवेगळ्या स्रोतांकडून येणार्‍या डेटाचे एक अप्रिय रचना असू शकते. यात असा डेटा असू शकतो जो मानक, पूर्वनिर्धारित पद्धतीने आयोजित केलेला नाही. उदाहरणार्थ, एस, सिस्टम लॉग, वर्ड प्रोसेसिंग दस्तऐवज आणि इतर व्यवसाय दस्तऐवज हे सर्व डेटा स्रोत असू शकतात.
या डेटाचे योग्यरित्या संग्रहण आणि विश्लेषण करणे हे आव्हान आहे. एका सर्वेक्षणात असे नमूद केले आहे की दररोज व्युत्पन्न केले जाणारे 80% डेटा अप्रचलित असतात.
निष्कर्ष
मोठ्या आकाराच्या आणि उच्च प्रक्रिया करण्याची क्षमता आवश्यक असल्यामुळे एंटरप्राइझमधील डेटा व्यवस्थापित करणे कठीण आहे. पारंपारिक डेटाबेस यावर कार्यक्षमतेने प्रक्रिया करू शकत नाहीत. एखादी संस्था यशस्वीरित्या मोठ्या प्रमाणात डेटाचे यशस्वीरित्या व्यवस्थापन आणि विश्लेषण करू शकल्यास चांगले निर्णय घेऊ शकते.
हे विविध स्त्रोतांमधून संस्थेच्या कर्मचार्‍यांचे तपशील संग्रहित करणारे डेटाचे पेटाबाइट असू शकते. योग्यरित्या आयोजित न केल्यास, ते वापरणे कठीण होऊ शकते. भिन्न स्त्रोतांमधून आणखी अ-संरचित डेटा येत असल्यास परिस्थिती आणखी बिकट झाली आहे.
बिग डेटामध्ये व्यवसाय निर्णय आणि विश्लेषक सुधारण्याची क्षमता असते. आज बँकिंग, सेवा, मीडिया आणि संप्रेषण मोठ्या डेटामध्ये गुंतवणूक करीत आहेत. मोठ्या प्रमाणात डेटासह काम करताना वरील वेदना बिंदू विचारात घेतले पाहिजेत.