విషయము
- పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
- పెద్ద డేటాను సంగ్రహించడం మరియు క్రంచ్ చేయడం
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- వ్యాపార నిర్ణయాల కోసం పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం
- పెద్ద డేటా
మూలం: లైట్‌స్పెక్ట్రమ్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
డేటా యొక్క వరదను వ్యాపార నిర్ణయాలకు ఉపయోగకరమైన సమాచారంగా మార్చడానికి మార్గాలను కనుగొనడం ఐటి వృత్తి మరియు సి-స్థాయి అధికారులకు పెరుగుతున్న సవాలు.
ప్రతిరోజూ 2.5 ఎక్సాబైట్ల డేటా సృష్టించబడుతుంది; నేడు ప్రపంచంలో 90 శాతం డేటా గత రెండేళ్లలోనే ఉత్పత్తి చేయబడింది. ఈ డేటా ప్రతిచోటా నుండి వస్తుంది: వాతావరణ సమాచారం, సోషల్ మీడియా సైట్లు, డిజిటల్ చిత్రాలు మరియు వీడియోలు, లావాదేవీల రికార్డులు మరియు సెల్ ఫోన్ జిపిఎస్ సిగ్నల్స్ సేకరించడానికి ఉపయోగించే సెన్సార్లు, కొన్ని వనరులకు పేరు పెట్టడానికి. డేటా యొక్క వరదను వ్యాపార నిర్ణయాలకు ఉపయోగకరమైన సమాచారంగా మార్చడానికి మార్గాలను కనుగొనడం ఐటి వృత్తి మరియు సి-స్థాయి అధికారులకు పెరుగుతున్న సవాలు. నేటి టాప్ టెక్ బజ్‌వర్డ్‌లలో ఒకటి వస్తుంది: పెద్ద డేటా. మరియు అది ఏమీ కోసం సందడి లేదు. వ్యాపారాన్ని పెద్ద ఎత్తున మార్చగల శక్తి పెద్ద డేటాకు ఉంది. ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో ఇక్కడ బాగా చూడండి.
పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
"పెద్ద డేటా" అనే పదం సాంప్రదాయిక డేటాబేస్ సాంకేతికత మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించి విశ్లేషణ కోసం విపరీతంగా పెరుగుతున్న మరియు చాలా పెద్ద, ముడి మరియు నిర్మాణాత్మకమైన డేటా సెట్లను వివరిస్తుంది. టెరాబైట్లు లేదా పెటాబైట్లు అయినా, ఆ డేటా ఎలా ఉపయోగించబడుతుందనే దాని కంటే ఖచ్చితమైన డేటా మొత్తం సమస్య తక్కువగా ఉంటుంది.
పెద్ద డేటాకు మూడు కొలతలు ఉన్నాయి: వాల్యూమ్, వేగం మరియు వైవిధ్యం. కంపెనీలు డేటా మొత్తంలో అవాక్కవుతున్నాయి, డేటాను సృష్టించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం కంటే ఎక్కువ రేట్లు మరియు సోషల్ మీడియా మరియు కాన్-అవేర్ మొబైల్ పరికరాలు వంటి డేటా రకాలు విస్తరిస్తున్నాయి.
కాబట్టి ఈ సమాచారం ఏదైనా ఎలా ఉపయోగపడుతుంది? వాస్తవానికి, పెద్ద డేటా సంస్థకు విలువను సృష్టించగల అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి. మొదట, పెద్ద డేటా ఎక్కువ పౌన .పున్యాల వద్ద సమాచారాన్ని పారదర్శకంగా మరియు ఉపయోగపడేలా చేయడం ద్వారా గణనీయమైన విలువను అన్‌లాక్ చేస్తుంది. రెండవది, సంస్థలు డిజిటల్ రూపంలో ఎక్కువ లావాదేవీల డేటాను సృష్టించి, నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు, వారు ఉత్పత్తి జాబితాల నుండి అనారోగ్య రోజుల వరకు ప్రతిదానిపై వివరణాత్మక పనితీరు డేటాను సేకరించగలరు. నియంత్రిత ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు మెరుగైన నిర్వహణ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి కంపెనీలు డేటా సేకరణ మరియు విశ్లేషణలను ఈ విధంగా ఉపయోగిస్తున్నాయి. మరికొందరు తమ వ్యాపార లివర్లను సకాలంలో సర్దుబాటు చేయడానికి హై-ఫ్రీక్వెన్సీ నౌకాస్టింగ్‌కు ప్రాథమిక అంచనా కోసం డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు.
అదనంగా, పెద్ద డేటా కస్టమర్ల యొక్క ఇరుకైన విభజనను మరియు మరింత ఖచ్చితంగా రూపొందించిన ఉత్పత్తులు లేదా సేవలను అనుమతిస్తుంది. ఈ అధునాతన విశ్లేషణలు నిర్ణయాధికారాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తాయి. ఇంకా ఏమిటంటే, తరువాతి తరం ఉత్పత్తులు మరియు సేవల అభివృద్ధిని మెరుగుపరచడానికి పెద్ద డేటాను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ప్రత్యేకమైన సేవా సమర్పణలను సృష్టించడానికి తయారీదారులు ఉత్పత్తులలో పొందుపరిచిన సెన్సార్ల నుండి పొందిన డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు. (ఈ డేటా మొత్తాన్ని ఎలా క్రమబద్ధీకరించాలో అనేది ఒక వృత్తి. డేటా సైంటిస్టులలో మరింత చదవండి: టెక్ వరల్డ్ యొక్క న్యూ రాక్ స్టార్స్.)
పెద్ద డేటాను సంగ్రహించడం మరియు క్రంచ్ చేయడం
పెద్ద డేటాను సంగ్రహించడానికి మరియు క్రంచ్ చేయడానికి, కంపెనీలు కొత్త నిల్వ, కంప్యూటింగ్ మరియు విశ్లేషణాత్మక సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతలను అమలు చేయాలి. టెక్నాలజీ సవాళ్ల పరిధి మరియు వాటిని పరిష్కరించడానికి ప్రాధాన్యతలు సంస్థ యొక్క డేటా పరిపక్వతను బట్టి భిన్నంగా ఉంటాయి. ఏదేమైనా, లెగసీ సిస్టమ్స్ మరియు అననుకూల ప్రమాణాలు మరియు ఫార్మాట్‌లు డేటా యొక్క ఏకీకరణను నిరోధించగలవు మరియు విలువను సృష్టించే మరింత అధునాతన విశ్లేషణలకు ఆటంకం కలిగిస్తాయి. పెద్ద డేటాకు పెద్ద టెక్నాలజీ కూడా అవసరమని దీని అర్థం.
అనేక కొత్త మరియు మెరుగైన డేటా మేనేజ్‌మెంట్ మరియు డేటా విశ్లేషణ విధానాలు పెద్ద డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన నిర్వహణకు మరియు ఆ డేటా నుండి విశ్లేషణల సృష్టికి సహాయపడతాయి. ఉపయోగించిన వాస్తవ విధానం డేటా యొక్క పరిమాణం, వివిధ రకాల డేటా, పాల్గొన్న విశ్లేషణాత్మక ప్రాసెసింగ్ పనిభారం యొక్క సంక్లిష్టత మరియు వ్యాపారానికి అవసరమైన ప్రతిస్పందనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది పెద్ద డేటా వాతావరణాన్ని నిర్వహించడం, నిర్వహించడం మరియు పరిపాలించడం కోసం విక్రేతలు అందించే సామర్థ్యాలపై కూడా ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సామర్థ్యాలు ఉత్పత్తి మూల్యాంకనం కోసం ముఖ్యమైన ఎంపిక ప్రమాణాలు.
పెద్ద డేటా టెక్నాలజీలలో కాసాండ్రా మరియు హడూప్‌తో సహా భారీ మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడానికి రూపొందించిన ఓపెన్-సోర్స్ డేటాబేస్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్‌లు ఉన్నాయి, అలాగే డేటాను నివేదించడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు ప్రదర్శించడానికి రూపొందించిన బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ సాఫ్ట్‌వేర్.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
వ్యాపార నిర్ణయాల కోసం పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం
సంస్థలు తమకు అందుబాటులో ఉన్న సమాచారంలో ఐదు శాతం మాత్రమే సమర్థవంతంగా ఉపయోగిస్తాయని ఫారెస్టర్ రీసెర్చ్ అంచనా వేసింది. ఇది ఆప్టిమైజేషన్ మరియు మెరుగుదల కోసం చాలా స్థలాన్ని వదిలివేస్తుంది, అందువల్ల వ్యాపార నిర్ణయాల కోసం పెద్ద డిజిటల్ డేటాసెట్లను ఉపయోగించడం కోసం టెక్నాలజీ స్టాక్ యొక్క అసెంబ్లీ అవసరం, ఇది నిల్వ మరియు కంప్యూటింగ్ నుండి విశ్లేషణాత్మక మరియు విజువలైజేషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ అనువర్తనాల వరకు ప్రతిదీ కలిగి ఉంటుంది. అమలు చేయబోయే పెద్ద డేటా లివర్లు మరియు సంస్థల డేటా మెచ్యూరిటీ ఆధారంగా నిర్దిష్ట సాంకేతిక అవసరాలు మరియు ప్రాధాన్యతలు మారుతూ ఉంటాయి.
కాబట్టి ఇబ్బంది విలువైనదేనా? ఒక్క మాటలో చెప్పాలంటే, అవును. పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల వ్యాపార ప్రయోజనాలు స్పష్టంగా ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, పెద్ద డేటాను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించే చిల్లర దాని ఆపరేటింగ్ మార్జిన్‌ను 60 శాతానికి పైగా పెంచుతుందని మెకిన్సే గ్లోబల్ ఇన్స్టిట్యూట్ అంచనా వేసింది. ఇది ROI విషయానికి వస్తే, దాని కంటే మెరుగైనది లభించదు.
పెద్ద డేటా నుండి ప్రయోజనం పొందడానికి, వ్యాపార నాయకులు ఈ క్రింది చర్యలను తీసుకోవాలని మెకిన్సే సిఫార్సు చేస్తున్నారు:
- అన్ని డేటా ఆస్తులను ఇన్వెంటరీ చేయండి
- విలువ సృష్టి అవకాశాలు మరియు నష్టాలను గుర్తించండి
- డేటా ఆధారిత సంస్థను సృష్టించడానికి అంతర్గత సామర్థ్యాలను పెంచుకోండి
- సాంకేతికతను అమలు చేయడానికి సంస్థ సమాచార వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేయండి
- గోప్యత, భద్రత మరియు మేధో సంపత్తి వంటి డేటా విధాన సమస్యలను పరిష్కరించండి
పెద్ద డేటా విషయానికి వస్తే డేటా పాలసీ సమస్యలు ప్రత్యేక ఆందోళన కలిగిస్తాయి. పెద్ద డేటాబేస్లలో తరచుగా కంపెనీ రహస్యాలు లేదా చట్టం ద్వారా రక్షించబడే డేటా వంటి అత్యంత సున్నితమైన సమాచారం ఉంటుంది. అదనంగా, డేటా లభ్యత మరియు గోప్యత మధ్య తరచుగా వర్తకం ఉంటుంది. ఒక సంస్థ డేటా అందుబాటులో ఉండాలని మరియు ఉపయోగకరంగా ఉండాలని కోరుకుంటే, ఫలితంగా ఆ డేటా చుట్టూ తక్కువ భద్రత ఉంటుంది. నిజ-సమయ నిర్ణయం తీసుకోవటానికి పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, డేటా యొక్క కేంద్రీకరణ చాలా ముఖ్యమైనది. కేంద్రీకరణ పెరిగేకొద్దీ, రహస్య డేటాను సీక్వెస్టర్ మరియు భద్రపరచగల సామర్థ్యం క్షీణిస్తుంది.
అదనంగా, డేటా సమితి యొక్క పరిమాణం భద్రత మరియు గోప్యతా నియంత్రణలను అమలు చేయకుండా చేస్తుంది. భద్రతా కారణాల దృష్ట్యా ఆ డేటా మొత్తాన్ని గుప్తీకరించడం సమయం తీసుకునే మరియు ఖరీదైన పని అవుతుంది మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్ మందగిస్తుంది, తద్వారా వేగంగా నిర్ణయం తీసుకోవటానికి ఆటంకం ఏర్పడుతుంది.
పెద్ద డేటా యొక్క గోప్యత మరియు భద్రతా సవాళ్లతో వ్యవహరించే కీ పైన గుర్తించిన మొదటి దశ: జాబితా అన్ని డేటా ఆస్తులు. పెద్ద డేటా ఎక్కడ ఉందో మరియు ఎలాంటి డేటా ఉందో సంస్థ అర్థం చేసుకున్న తర్వాత, దాని రహస్య సమాచారాన్ని భద్రపరచడానికి పెద్ద డేటా వాల్యూమ్‌లను నిర్వహించగల భద్రతా సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో పెట్టుబడులు పెట్టడం వంటి చర్యలు తీసుకోవచ్చు.
పెద్ద డేటా
కాబట్టి తదుపరి ఏమిటి? బాగా, ఒక విషయం ఖచ్చితంగా ఉంది: పెద్ద డేటా ఇక్కడే ఉంది.
కానీ పెద్ద డేటా పరిమాణం కంటే ఎక్కువ; దాని గురించి అవకాశం. ఈ సందర్భంలో, క్రొత్త మరియు ఉద్భవిస్తున్న డేటా మరియు కంటెంట్‌లోని అంతర్దృష్టులను కనుగొనడం, వ్యాపారాన్ని మరింత చురుకైనదిగా చేయడం మరియు అంతకు మించి పరిగణించబడిన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం.
దాని నుండి లబ్ది పొందే ముఖ్య విషయం ఏమిటంటే, దానిని సంగ్రహించడం మరియు క్రంచ్ చేయడం మరియు స్మార్ట్ వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి దాన్ని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం. పూర్తి చేసినదానికంటే సులభం, కానీ ఇప్పటివరకు ఫలితాలు పెద్ద ప్రయత్నాలకు విలువైనవని రుజువు చేస్తున్నాయి.