విషయము
- చిన్న డేటా అంటే ఏమిటి?
- చిన్న డేటా పెద్ద ప్రయోజనాలు
- చిన్న డేటా ఎలా సంగ్రహించబడుతుంది
- చిన్న డేటా ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది
మూలం: Sayhmog / Dreamstime.com
Takeaway:
పెద్ద డేటా కంటే చిన్న డేటా విశ్లేషించడం చాలా సులభం మరియు వేగంగా ఉంటుంది, కానీ ఇప్పటికీ పెద్ద ఫలితాలను ఇవ్వగలదు. కాబట్టి ఎక్కువ వ్యాపారాలు ఎందుకు ఉపయోగించడం లేదు?
మీ ఉత్పాదకతను రోజుకు 30 నిమిషాలు పెంచాలనుకుంటున్నారా? మీ బృందానికి మరియు సంస్థకు ఎక్కువ విలువనిచ్చే కార్యకలాపాలపై మీరు దృష్టి పెట్టగలిగితే, అది మీ కోసం ఏమి చేస్తుంది? దాని గురించి ఆలోచించు. మీ పనిదినంలో నిజంగా ముఖ్యమైనది ఏమిటి మరియు అవసరమైన, కాని ఇతర, అత్యవసర పనులను చేయడానికి మీరు ఎంత సమయం గడుపుతారు? ఆసక్తి కలిగి ఉన్నారా? కనుక ఇది ఎలా సాధించవచ్చు? బాగా, చిన్న డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా.వేచి ఉండండి - ఏమిటి? ప్రతి ఒక్కరూ మాట్లాడుతున్న డేటా పెద్ద డేటా కాదా? ఇది, కానీ చిన్న డేటా సంభాషణ యొక్క పెద్ద భాగానికి అర్హమైనది. ఇక్కడ చిన్న డేటా అంటే ఏమిటి మరియు పెద్ద డేటా కంటే పెద్ద పంచ్ ఎలా ప్యాక్ చేయవచ్చో ఇక్కడ బాగా చూడండి.
చిన్న డేటా అంటే ఏమిటి?
చిన్న డేటా వివిక్త మరియు మానవ మెదడు గ్రహించగలిగేంత ఖచ్చితమైన డేటాను సంగ్రహిస్తుంది. సాధారణంగా, ఇది ఒక సంస్థ యొక్క ఏక యూనిట్ కోసం ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం సేకరించబడుతుంది, ఒక జట్టులోని వ్యక్తులు వేర్వేరు కార్యకలాపాలకు ఎంత వాస్తవ ప్రయత్నం చేస్తున్నారో రికార్డ్ చేయడం వంటివి. చిన్న డేటాను సేకరించడానికి కారణం ప్రారంభంలోనే స్థాపించబడింది. ఈ సందర్భంలో, ఒక జట్టు దాని విలువను ఎలా అందిస్తుందో ఆప్టిమైజ్ చేసే లక్ష్యంతో ఇది సేకరించబడుతుంది.పోల్చి చూస్తే, పెద్ద డేటా యొక్క దృష్టి సంస్థ అంతటా సాధ్యమైనంత ఎక్కువ సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది, ఆపై ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఇది ఎలా సహాయపడుతుందో తెలుసుకోవడానికి దాన్ని విశ్లేషిస్తుంది. మార్కెట్ పోకడలు మరియు మరిన్ని అమ్మకాల అవకాశాల గురించి మా అమ్మకాల గణాంకాలు ఏమి చెబుతాయి? కస్టమర్ ప్రశ్నలను నిర్వహించడంలో మా మద్దతు బృందం ఎంత మంచిది? అంచనా బడ్జెట్‌కు వ్యతిరేకంగా ఓవర్‌షూట్‌ను తగ్గించడానికి మా ప్రాజెక్ట్ డెలివరీ ప్రక్రియను ఎక్కడ మెరుగుపరచాలి?
ఇది స్పష్టంగా అనిపించవచ్చు, కాని పెద్ద డేటాకు డేటా ఇన్‌పుట్‌గా అవసరం మరియు చాలా ఉన్నాయి. చాలా తరచుగా, ప్రారంభ ప్రశ్నలకు సమాధానాలు మరిన్ని ప్రశ్నలను లేవనెత్తినందున పెద్ద డేటాకు మద్దతు ఇవ్వడానికి అదనపు చిన్న డేటా అవసరం. అదనంగా, ఈ సమాచారం యొక్క విశ్లేషణ చేయడానికి, విక్రేతలు అందించే ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి సాధనాలు, గణనీయమైన పెట్టుబడి మరియు ఇంటిని తీసుకురావడానికి సమయం అవసరమయ్యే సాధనాలు, ఫలితాలను ఇవ్వడం ప్రారంభించడానికి కాన్ఫిగర్ చేయండి. ఇది డేటా యొక్క అన్ని వనరులతో కనెక్ట్ అవ్వడానికి ప్రారంభంలోనే సిస్టమ్స్ ఇంటిగ్రేషన్ ప్రాజెక్ట్, మరియు వ్యాపార ప్రయోజనం ఇవ్వడానికి చాలా నెలలు పట్టవచ్చు.
దీనికి విరుద్ధంగా, చిన్న డేటాకు తక్కువ విశ్లేషణ అవసరం, స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు, టాస్క్- మరియు టైమ్-ట్రాకింగ్ టూల్స్ మరియు మాన్యువల్ లాగ్ బుక్స్ వంటి అనేక తాత్కాలిక మార్గాల్లో సంగ్రహించవచ్చు మరియు త్వరగా మరియు సులభంగా విశ్లేషించవచ్చు. ఉత్పాదకత నిశ్చితార్థం ప్రారంభమైన వారం లేదా రెండు రోజుల్లో చిన్న డేటా నుండి ప్రయోజనాలు గ్రహించబడటం నేను చూశాను. ముడి సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి కొంత సమయం పడుతుంది కాబట్టి ఇది జరుగుతుంది. సాధారణంగా, సేకరించిన డేటా యొక్క దృష్టి కారణంగా మార్పులు మరియు ప్రయోజనాలు త్వరగా స్పష్టమవుతాయి.
చిన్న డేటా పెద్ద ప్రయోజనాలు
కోచింగ్ మరియు మేనేజింగ్ జట్లలో నా అనుభవం నుండి, వ్యక్తులు మరియు జట్ల కోసం చిన్న డేటా నుండి ఈ క్రింది ప్రయోజనాలు సంభవిస్తాయి:- అవగాహన
చిన్న డేటా వ్యక్తులు తమ సమయాన్ని మరియు శక్తిని వాస్తవంగా ఎక్కడ కేంద్రీకరిస్తున్నారనే దానిపై అవగాహనను అందిస్తుంది. తరచుగా వ్యక్తులు చిన్న డేటాను సంగ్రహించడం ప్రారంభించినప్పుడు, వారు కనుగొన్న వాటి యొక్క ప్రాముఖ్యతను వారు త్వరగా గ్రహిస్తారు. - సాధికారత
చిన్న డేటా ద్వారా, వ్యక్తులు వారు అమలులోకి తెచ్చే మార్పులను గుర్తించవచ్చు మరియు జట్టులోని ఇతర సభ్యులచే మద్దతు ఇవ్వవచ్చు. జట్టు సభ్యులు బాధ్యత వహిస్తారు మరియు వారి స్వంత మార్పును నడిపిస్తారు. - ఎంగేజ్మెంట్
సాధించిన సానుకూల మార్పుల కోసం కొలవడం మరియు గుర్తించడం పరస్పర అవగాహన, విలువ మరియు కనెక్షన్ యొక్క ఎక్కువ భావాన్ని సృష్టించగలదు.
చిన్న డేటా ఎలా సంగ్రహించబడుతుంది
సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ డిపార్ట్‌మెంట్‌లో, పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్ ప్లాన్ సమాచారాన్ని విశ్లేషించగలదు, వివిధ రకాల ప్రాజెక్టులను అందించడానికి అవసరమైన వ్యక్తుల సంఖ్య, వ్యవధి మరియు కృషిని విశ్లేషించడం సాధ్యపడుతుంది. తప్పిపోయినది ఏమిటంటే, ప్రతి వ్యక్తి తమ ప్రాజెక్ట్ పనులను రోజువారీ ప్రాతిపదికన ఎలా చేస్తారు. ఈ చిన్న డేటాను సంగ్రహించడం ద్వారా, ప్రాజెక్ట్, దాని బృందాలు మరియు వారి పని దినాన్ని ఎలా ఉత్తమంగా నిర్మించాలో నేర్చుకోవడం ప్రారంభించవచ్చు. ప్రతి వ్యక్తి ఏ రకమైన పనులను ఆనందిస్తాడు మరియు బాగా చేస్తాడు? వారు ఏమి అప్పగించాలనుకుంటున్నారు లేదా వదలాలి? ఏ రకమైన కమ్యూనికేషన్ ఎవరితో ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది? వ్యక్తులకు ఏ స్థాయి దిశ మరియు మార్గదర్శకత్వం అవసరం?ఎలా మార్చడం ద్వారా, పెద్ద డేటా స్థాయిలో కనిపించే ప్రయోజనాలను మేము పొందుతాము, కానీ దీనికి దారితీసిన మార్పులు కాదు. పెద్ద డేటా యొక్క విశ్లేషణ తరచుగా సాధారణీకరించిన మోడల్‌కు దారి తీస్తుంది, ఉదాహరణకు, ప్రతి వ్యక్తికి ఇలాంటి నైపుణ్యం మరియు అనుభవ స్థాయి ఉందని uming హిస్తారు. ప్రతి వ్యక్తి ఎలా పని చేస్తాడు మరియు ప్రాజెక్ట్కు ఎలా సహకరిస్తాడు అనే చిన్న డేటా ప్రత్యేకతలను చూడటం ద్వారా మాత్రమే (వారి ప్రత్యేక మార్గంలో), ఈ రకమైన ప్రయోజనాలను సాధించవచ్చు.
చిన్న డేటా ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది
పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం నుండి ఖచ్చితంగా పొందవలసిన విలువ ఉంది, కానీ మార్కెట్ మరియు ఉత్పత్తి సమర్పణల యొక్క ఇటీవలి సమీక్షలు ఉత్తమ అభ్యాసం చుట్టూ గందరగోళాన్ని కనుగొంటున్నాయి మరియు అమలు నుండి ఉత్తమ విలువను ఎలా పొందాలో. గార్ట్నర్ యొక్క తాజా సమీక్షలో సర్వే చేయబడిన కంపెనీలలో 8% మాత్రమే పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను అమలు చేశాయని మరియు 57% ఇప్పటికీ పరిశోధన మరియు ప్రణాళిక దశల్లో ఉన్నాయని కనుగొన్నారు.ఏదైనా డేటా విశ్లేషణ కోసం, మీ వద్ద ఉన్న మొత్తం డేటాను లాగడం కాదు, ఆపై ప్రత్యేకమైన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడంలో సహాయపడే డేటాను ఉపయోగించడం కోసం దాని విలువను ప్రయత్నించండి. చిన్న డేటా రెండు ముఖ్య కారణాల వల్ల ఇక్కడే గెలుస్తుంది:
- డేటాను సేకరించడానికి కావలసిన విలువ మరియు కారణాన్ని ముందుగానే అర్థం చేసుకోవాలి.
- చిన్న డేటా గుణాత్మక మరియు పరిమాణాత్మక సమాధానాలను ఇస్తుంది, ఖచ్చితమైన మార్పులు చేయటానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, చిన్న డేటాలో తక్కువ జనరలిస్ట్ అంచనాలు ఉన్నాయి.
అంతిమంగా, చిన్న డేటా పెద్ద డేటాను భర్తీ చేయదు, కానీ రెండు విధానాల నుండి ఉత్తమమైనదాన్ని ఎలా పొందాలో చిన్న డేటా నిశ్చితార్థం పెద్ద డేటాను నేర్పుతుంది. ఏదైనా పెద్ద డేటా అమలును పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, విలువను పొందడానికి ఏ చిన్న డేటా ప్రశ్నలు మీకు సహాయపడతాయో మీరే ప్రశ్నించుకోండి. మీ ఫలిత వ్యూహంలో ఎక్కువ పంచ్ ప్యాక్ చేయడానికి ఇది సహాయపడవచ్చు. (బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ గ్యాప్‌ను మూసివేయగలదా?) లో వ్యాపారంలో పెద్ద డేటా విలువపై మరొక కోణాన్ని చదవండి.)