విషయము
- పెద్ద డేటా లక్షణాలు
- సరైన మార్గం లేకపోవడం
- డేటా వర్గీకరణ సమస్యలు
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- డేటా పనితీరు
- Overload
- విశ్లేషణాత్మక సాధనాలు
- సరైన స్థలంలో సరైన వ్యక్తి
- డేటా యొక్క రూపాలు
- నిర్మాణాత్మక డేటా
- ముగింపు
మూలం: వేవ్‌బ్రేక్‌మీడియా లిమిటెడ్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
పెద్ద డేటా విశ్లేషణలలో విప్లవాత్మకమైనది మరియు వ్యాపారాలకు అపారమైన విలువను కలిగిస్తుంది - కానీ దాని నిర్వహణ మరియు విజయవంతంగా విశ్లేషించినట్లయితే మాత్రమే.
పెద్ద డేటా వివిధ రూపాలు మరియు నిర్మాణాలలో వస్తుంది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, పెద్ద డేటా విశ్లేషణలు వ్యాపార నిర్ణయాలపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపాయి మరియు ఇది అపారమైనదిగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది కొన్ని నొప్పి పాయింట్లతో వస్తుంది.
ఈ వ్యాసంలో, నేను ఆ విశ్లేషణ నొప్పి పాయింట్లను చర్చిస్తాను, కాని మొదట, పెద్ద డేటా యొక్క కొన్ని లక్షణాలపై దృష్టి పెట్టండి.
పెద్ద డేటా లక్షణాలు
పెద్ద డేటాను అనేక లక్షణాల ద్వారా నిర్వచించవచ్చు:
- వాల్యూమ్ - పెద్ద డేటా అనే పదం పరిమాణాన్ని సూచిస్తుంది మరియు వాల్యూమ్ డేటా పరిమాణాన్ని సూచిస్తుంది. డేటా యొక్క పరిమాణం డేటా యొక్క విలువను పెద్ద డేటాగా పరిగణించాలా వద్దా అని నిర్ణయిస్తుంది.
- వేగం - డేటా ఉత్పత్తి అయ్యే వేగాన్ని వేగం అంటారు.
- ఖచ్చితత్వం - ఇది డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని సూచిస్తుంది. విశ్లేషణ యొక్క ఖచ్చితత్వం మూలం డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- సంక్లిష్టత - బహుళ వనరుల నుండి భారీ మొత్తంలో డేటా వస్తుంది, కాబట్టి డేటా నిర్వహణ కష్టమైన ప్రక్రియ అవుతుంది.
- వెరైటీ - పెద్ద డేటా ఏ వర్గానికి చెందినదో అర్థం చేసుకోవలసిన ముఖ్యమైన విషయం. ఇది డేటాను విశ్లేషించడంలో మరింత సహాయపడుతుంది.
- వేరియబిలిటీ - ఈ కారకం డేటా చూపించగల అస్థిరతను సూచిస్తుంది. ఇది డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించే ప్రక్రియకు మరింత ఆటంకం కలిగిస్తుంది.
ఇప్పుడు కొన్ని నొప్పి పాయింట్లను చర్చించనివ్వండి.
సరైన మార్గం లేకపోవడం
డేటా వేర్వేరు వనరుల నుండి వచ్చినట్లయితే, భారీ డేటాను నిర్వహించడానికి సరైన మరియు నమ్మదగిన మార్గం ఉండాలి.
మెరుగైన పరిష్కారాల కోసం, మార్గం కస్టమర్ ప్రవర్తనపై అంతర్దృష్టిని అందించాలి. ఫ్రంట్-ఎండ్ సిస్టమ్స్‌ను బ్యాక్ ఎండ్ సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించడానికి అనువైన మౌలిక సదుపాయాలను రూపొందించడానికి ఇది అగ్రశ్రేణి ప్రేరణ. ఫలితంగా, ఇది మీ సిస్టమ్‌ను అమలులో ఉంచడంలో సహాయపడుతుంది.
డేటా వర్గీకరణ సమస్యలు
డేటా గిడ్డంగి భారీ మొత్తంలో డేటాతో లోడ్ అయినప్పుడు విశ్లేషణ ప్రక్రియ ప్రారంభం కావాలి. కీ వ్యాపార డేటా యొక్క ఉపసమితిని విశ్లేషించడం ద్వారా ఇది చేయాలి. ఈ విశ్లేషణ అర్ధవంతమైన నమూనాలు మరియు పోకడల కోసం జరుగుతుంది.
నిల్వ చేయడానికి ముందు డేటాను సరిగ్గా వర్గీకరించాలి. యాదృచ్ఛికంగా డేటాను సేవ్ చేయడం విశ్లేషణలలో మరిన్ని సమస్యలను సృష్టించగలదు. డేటా వాల్యూమ్‌లో పెద్దదిగా ఉన్నందున, విభిన్న సెట్లు మరియు ఉపసమితులను సృష్టించడం సరైన ఎంపిక. పెద్ద డేటా సవాళ్లను నిర్వహించడానికి పోకడలను సృష్టించడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.
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.
డేటా పనితీరు
పనితీరు కోసం డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలి మరియు అంతర్దృష్టులు లేకుండా నిర్ణయాలు తీసుకోకూడదు. ట్రాకింగ్ డిమాండ్, సరఫరా మరియు లాభం నిలకడ కోసం సమర్థవంతంగా పనిచేయడానికి మా డేటా అవసరం. ఈ డేటా నిజ-సమయ వ్యాపార అంతర్దృష్టుల కోసం నిర్వహించబడాలి.
Overload
పెద్ద మొత్తంలో డేటా సెట్లు మరియు ఉపసమితులను ఉంచడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఓవర్లోడ్ సంభవిస్తుంది. వేర్వేరు మూలాల నుండి ఏ సమాచారాన్ని ఉంచాలో ఎంచుకోవడం ఇక్కడ ముఖ్యమైన నొప్పి పాయింట్. ఇక్కడ, ఏ డేటాను ఉంచాలో ఎంచుకునేటప్పుడు విశ్వసనీయత కూడా ఒక ముఖ్యమైన అంశం.
వ్యాపారం కోసం కొన్ని రకాల సమాచారం అవసరం లేదు మరియు భవిష్యత్తులో సమస్యలను నివారించడానికి వాటిని తొలగించాలి. ఒక పెద్ద డేటా ప్రాజెక్ట్ విజయాన్ని సృష్టించడానికి అంతర్దృష్టిని రూపొందించడానికి నిపుణులు కొన్ని సాధనాలను ఉపయోగిస్తే ఓవర్‌లోడింగ్ సమస్య పరిష్కరించబడుతుంది.
విశ్లేషణాత్మక సాధనాలు
మా ప్రస్తుత విశ్లేషణాత్మక సాధనాలు ముందస్తు పనితీరుపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి, అయితే భవిష్యత్ అంతర్దృష్టులను అందించడానికి సాధనాలు అవసరం. ఈ సందర్భంలో ప్రిడిక్టివ్ టూల్స్ సరైన పరిష్కారాలు కావచ్చు.
నిర్వాహకులు మరియు ఇతర నిపుణులకు విశ్లేషణాత్మక సాధన ప్రాప్తిని ఇవ్వవలసిన అవసరం కూడా ఉంది. నిపుణుల మార్గదర్శకత్వం వ్యాపారాన్ని ఉన్నత స్థాయికి పెంచగలదు. ఇది ఐటి మద్దతు కోసం తక్కువ సహాయంతో సరైన అంతర్దృష్టికి దారితీస్తుంది.
సరైన స్థలంలో సరైన వ్యక్తి
అనేక హెచ్‌ఆర్ విభాగాల నినాదం “సరైన స్థలంలో సరైన వ్యక్తి”, మరియు ఇది పెద్ద డేటాకు కూడా సమానం. సరైన వ్యక్తికి డేటా మరియు విశ్లేషణల ప్రాప్యతను అందించండి. ఇది ప్రమాదం, ఖర్చులు, ప్రమోషన్లు మొదలైన వాటికి సంబంధించిన అంచనాలకు సరైన అంతర్దృష్టిని పొందడంలో సహాయపడుతుంది మరియు విశ్లేషణలను చర్యలుగా మార్చగలదు.
కంపెనీలు, అమ్మకాలు, ట్రాకింగ్ మరియు కుకీల ద్వారా సేకరించిన డేటా మీరు సరిగ్గా విశ్లేషించలేకపోతే ప్రయోజనం లేదు. వినియోగదారుడు కోరుకున్నది అందించడానికి విశ్లేషణ ముఖ్యం.
డేటా యొక్క రూపాలు
సేకరించిన డేటా పెద్ద మొత్తంలో ఉంది, వీటిని నిర్మాణాత్మకంగా లేదా నిర్మాణాత్మకంగా మరియు వివిధ వనరుల నుండి పొందవచ్చు. డేటా యొక్క సరికాని నిర్వహణ మరియు ఏమి సేవ్ చేయాలో మరియు ఎక్కడ సేవ్ చేయాలనే దానిపై అవగాహన లేకపోవడం పెద్ద డేటా నిర్వహణకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది. డేటా యొక్క ప్రతి రూపం యొక్క ఉపయోగం దానిని నిర్వహించే వ్యక్తికి తెలుసుకోవాలి.
నిర్మాణాత్మక డేటా
వేర్వేరు వనరుల నుండి వచ్చే డేటా నిర్మాణాత్మక రూపాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఇది ప్రామాణికమైన, ముందే నిర్వచించిన పద్ధతిలో నిర్వహించబడని డేటాను కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, లు, సిస్టమ్ లాగ్‌లు, వర్డ్ ప్రాసెసింగ్ పత్రాలు మరియు ఇతర వ్యాపార పత్రాలు అన్నీ డేటా వనరులు కావచ్చు.
ఈ డేటాను సరిగ్గా నిల్వ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం సవాలు. రోజువారీ ఉత్పత్తి చేసే డేటాలో 80% నిర్మాణాత్మకంగా లేదని ఒక సర్వే పేర్కొంది.
ముగింపు
ఒక సంస్థలోని డేటాను దాని పెద్ద పరిమాణం మరియు అధిక ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యం అవసరం కారణంగా నిర్వహించడం కష్టం. సాంప్రదాయ డేటాబేస్‌లు దీన్ని సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయలేవు. భారీ డేటాను విజయవంతంగా నిర్వహించగలిగితే మరియు విశ్లేషించగలిగితే ఒక సంస్థ మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
ఇది వివిధ వనరుల నుండి సంస్థ యొక్క ఉద్యోగుల వివరాలను నిల్వ చేసే డేటా యొక్క పెటాబైట్లు కావచ్చు. సరిగ్గా నిర్వహించకపోతే, దాన్ని ఉపయోగించడం కష్టమవుతుంది. వేర్వేరు మూలాల నుండి మరింత నిర్మాణాత్మక డేటా వస్తున్నట్లయితే పరిస్థితి మరింత దిగజారింది.
వ్యాపార నిర్ణయాలు మరియు విశ్లేషణలను మెరుగుపరచగల సామర్థ్యం పెద్ద డేటాకు ఉంది. నేడు బ్యాంకింగ్, సేవలు, మీడియా మరియు కమ్యూనికేషన్లు పెద్ద డేటాలో పెట్టుబడులు పెడుతున్నాయి. భారీ మొత్తంలో డేటాతో పనిచేసేటప్పుడు పై నొప్పి పాయింట్లను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.