విషయము
- కాన్ అంటే ఏమిటి?
- కాన్ ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది?
- ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ తో కాన్ ఎలా కలిసిపోవచ్చు
- విజయవంతమైన అంచనాకు కాన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ ఎలా సహాయపడుతుంది
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- కొన్ని ప్రాక్టికల్ ఇంప్లిమెంటేషన్స్
- కాన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క భవిష్యత్తు
- ముగింపు
మూలం: అలెక్స్‌రాత్స్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
పెద్ద డేటాకు కాన్ జోడించడం వల్ల ఆ డేటా మరింత శక్తివంతమైనది మరియు విలువైనది అవుతుంది.
ఏదైనా విజయవంతమైన సిఫారసు కోసం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ తో కాన్ డిఫరెన్సియేటర్. ఇది ఉత్పత్తి యొక్క నాణ్యత, లభ్యత లేదా ధర మాత్రమే కాదు, దాని వినియోగదారులకు తగిన సిఫార్సు చేయడానికి సహాయపడే "కాన్" (ఇది నిజ సమయం). వినియోగదారుని వేర్వేరు కొనుగోళ్ల కోసం వేర్వేరు ప్రొఫైల్‌లలో ఉంచవచ్చు మరియు అందువల్ల, వినియోగదారుడు కొనుగోలు చేస్తున్న రియల్ టైమ్ కాన్, సరిగ్గా సిఫార్సులు చేయడానికి చాలా ముఖ్యం. (ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ వైద్య సంరక్షణను ఎలా మెరుగుపరుస్తుందో చూడండి.)
కాన్ అంటే ఏమిటి?
గడిచిన ప్రతి రోజుతో ప్రపంచం తెలివిగా మరియు మరింత అనుసంధానించబడి ఉంది. ఇప్పుడు, ఇంటర్నెట్‌ను క్రమం తప్పకుండా ఉపయోగించడం వల్ల, ప్రతిరోజూ భారీ మొత్తంలో డేటా ఉత్పత్తి అవుతోంది, ఇది ఎప్పటికి పెరుగుతోంది. తరచుగా, మేము పెద్ద డేటా గురించి ఆలోచించినప్పుడు, దాని భారీ పరిమాణం మరియు దాని నిర్వహణలో ఉన్న సమస్యల గురించి ఆలోచిస్తాము. పెద్ద డేటా నుండి పెద్ద మొత్తంలో సృష్టించబడిన కాన్యువల్ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా వివిధ సంస్థల అమ్మకాలను మెరుగుపరచడానికి ఈ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
కాన్ వాస్తవానికి ఒక నిర్దిష్ట వస్తువు గురించి చారిత్రాత్మక డేటా యొక్క భాగం. వస్తువు ఏదైనా భౌతిక ప్రదేశాల నుండి ప్రజల వరకు ఏదైనా కావచ్చు. ఈ డేటా చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే ఇది వేర్వేరు పరిస్థితులను విశ్లేషించడానికి మరియు సంబంధిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగపడుతుంది. వ్యాపారానికి కాన్ అవసరం, అది లేకుండా, నిర్ణయాలు సులభంగా అవాక్కవుతాయి. పెద్ద డేటాతో పాటు అటువంటి సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, వ్యాపారాలు చారిత్రక నమూనాలు మరియు ప్రస్తుత పోకడల గురించి మరింత తెలుసుకోవచ్చు. అందువల్ల, ఈ రకమైన డేటా వాస్తవాల ఆధారంగా ముఖ్యమైన నిర్ణయాలు తీసుకోవాలనుకునే సంస్థలకు ఉపయోగపడుతుంది మరియు అంచనాలు కాదు.
కాన్ ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది?
దాని సరైన విశ్లేషణ అనేక సంస్థలు మరియు వ్యాపారాల ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది కాబట్టి సంభావిత డేటా చాలా ముఖ్యమైనది. ఈ సంస్థల ప్రణాళికలను మార్గనిర్దేశం చేయడానికి అవసరమైన ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని ఇది అందిస్తుంది. ఆధునిక పెద్ద డేటా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ఇంటర్నెట్ లేదా వాస్తవ ప్రపంచం నుండి పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగపడతాయి. మెరుగైన డేటాను అంచనా వేసే పద్ధతుల ద్వారా సమాజం యొక్క మంచి కోసం ఇటువంటి డేటాను ఉపయోగించవచ్చు, ఇది వ్యాపారాలకు ఎక్కువ లాభాలను మరియు వినియోగదారులకు స్మార్ట్ పరిష్కారాలను అనుమతిస్తుంది.
యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు మరియు కృత్రిమ మేధస్సుతో అనుసంధానం చేయడం ద్వారా ఇటువంటి డేటాను మరింత ఉపయోగకరంగా చేయవచ్చు. ఈ విధంగా, భూకంపాలు వంటి ప్రకృతి వైపరీత్యాల యొక్క ఖచ్చితమైన అంచనా కోసం లేదా వాతావరణాన్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి కూడా డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. వ్యాపారాలు తమ వినియోగదారులకు సమర్థవంతమైన సేవలను అందించడానికి, క్రొత్త సంభాషణ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి కొత్త డేటాను నిరంతరం విశ్లేషించాలి. దీని కోసం వారు s, స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు మరియు సోషల్ మీడియా నుండి డేటాను సేకరించాలి. వారు ఈ డేటాను నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేయవలసి ఉంటుంది.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ తో కాన్ ఎలా కలిసిపోవచ్చు
ప్రిడిక్టివ్ అనాలిసిస్ చాలా ఇటీవలి పురోగతి కాదు - ఇది వాస్తవానికి చాలా సంవత్సరాల క్రితం కనుగొనబడింది. ఏదేమైనా, క్రొత్త పద్ధతులు, సరికొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకుని, movement హించిన దానికంటే వేగంగా కదలికను ముందుకు నడిపిస్తున్నాయి మరియు దాదాపు ప్రతిసారీ అత్యంత ఖచ్చితమైన అంచనాలను అందిస్తున్నాయి. ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఇటీవలి పురోగతులు అనేక వ్యాపారాలు వారి అంచనా లాభాలను అధిగమించాయి, అయితే ఇంకా ఎక్కువ సాధించగలవు.
ఒకే కోణం నుండి డేటా ఉపయోగపడదు అనే వాస్తవాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా ఇది జరుగుతుంది. ఇది బహుళ కోణాల ద్వారా చూడవలసి ఉంది, ఇది వినియోగదారుల యొక్క మెరుగైన ప్రొఫైల్‌ను సృష్టించడం ద్వారా చేయవచ్చు. ఇక్కడే కాన్యువల్ డేటా వస్తుంది. ఎక్కువ లాభం పొందగల ఒక నిర్దిష్ట అంశానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి కాన్యువల్ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. లావాదేవీ లాగ్‌లు వంటి సాధారణ రికార్డులు ఒక విషయానికి సంబంధించిన చాలా ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని ఇవ్వకపోవచ్చు, అయితే ప్రవర్తన లాగ్‌లు వంటి శంఖాకార డేటా ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ముఖ్యమైన అంతర్దృష్టులను ఇస్తుంది.
విజయవంతమైన అంచనాకు కాన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ ఎలా సహాయపడుతుంది
టార్గెట్ ఎంటిటీల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి చాలా సంస్థలు పెద్ద డేటా వనరులను విశ్లేషిస్తాయి మరియు వారి వ్యాపార ప్రణాళికలను రూపొందించడానికి ఈ సమాచారాన్ని కూడా ఉపయోగిస్తాయి. దీన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము సోషల్ నెట్‌వర్కింగ్ సైట్‌ల యొక్క సరళమైన ఉదాహరణను ఉపయోగించవచ్చు, దీనిపై వినియోగదారులు వారి ప్రాధాన్యతలు మరియు అయిష్టాల గురించి చాలా సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తారు. ముఖ్యమైన ప్రవర్తనా డేటా కోసం ఈ సైట్‌లను క్రమం తప్పకుండా తనిఖీ చేయవచ్చు, వీటిని రియల్ టైమ్ కాన్ అనలిటిక్స్ చేయడానికి ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఎక్కువ మొత్తంలో డేటా క్రమం తప్పకుండా ఉత్పత్తి అవుతున్న ప్రదేశాలలో మరింత ప్రభావవంతమైన నమూనా-గుర్తింపు పద్ధతులను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
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.
Analy హాజనిత విశ్లేషణలకు సహాయపడటంలో పెద్ద డేటాకు భారీ సామర్థ్యం ఉంది. విజయవంతమైన ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కోసం కోన్యువల్ డేటా నుండి పొందిన సమాచారం కూడా చాలా ముఖ్యం. ఏదేమైనా, ఇది నిజంగా ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి, సంస్థలకు జ్ఞానం అవసరం, తద్వారా పెద్ద డేటాకు సరిగా వర్తింపజేయండి. ఇది లోపం యొక్క అవకాశాలను తగ్గిస్తుంది. (పెద్ద డేటా విశ్లేషణల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, పెద్ద డేటా విశ్లేషణలతో పాఠశాలకు తిరిగి చూడండి.)
పెద్ద డేటా మరియు కాన్ అనలిటిక్స్ కలయిక శక్తివంతమైనది, ఇది వేర్వేరు ఫలితాలను మరియు ఇతర కారకాలను అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది. కాన్ అనలిటిక్స్ ఉపయోగించడం యొక్క కొన్ని ఇతర ప్రయోజనాలు ఏమిటంటే, ఇది వినియోగదారుల కోసం ఒక పరిష్కారాన్ని సరిగ్గా మోడలింగ్ చేయడానికి కాన్స్‌ను ఉపయోగించడానికి సంస్థను అనుమతిస్తుంది మరియు అలాంటి డేటా నుండి సరైన ప్రవర్తనా పరిశీలనలు చేయడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.
కొన్ని ప్రాక్టికల్ ఇంప్లిమెంటేషన్స్
సంభావిత సమాచారం యొక్క అనేక ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, ఇటీవల రిప్లేస్డైరెక్ట్ అని పిలువబడే ఆన్‌లైన్ కంప్యూటర్ విడిభాగాల విక్రేత గరిష్ట వీక్షణలు మరియు కస్టమర్లను పొందేటప్పుడు దాని బడ్జెట్‌ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి ఈ సేవను ఉపయోగించడం ప్రారంభించాడు. ఈ సంస్థ వారి సైట్ కోసం శోధించడానికి ఉపయోగించబడే అత్యంత కావాల్సిన కీలకపదాలు మరియు డేటా ప్రకారం అత్యధికంగా శోధించిన పదాలపై ఉత్తమమైన బిడ్డింగ్ ధరల వంటి అనేక అంశాల అంచనా కోసం శంఖాకార సమాచారాన్ని ఉపయోగించింది.
కొన్ని వీడియో-ఆన్-డిమాండ్ సేవలు కస్టమర్లకు చూపించాల్సిన అత్యంత కావాల్సిన చలనచిత్రాలను అంచనా వేయడానికి మరియు గరిష్ట వీక్షణల కోసం ఉత్తమ సమయ స్లాట్‌లను అంచనా వేయడానికి ఇటువంటి సంభాషణ సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి.
కాన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క భవిష్యత్తు
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ వాడకంతో గరిష్ట లాభం పొందాలనుకునే వ్యాపారాలకు కాన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ చాలా ముఖ్యం. మరింత ఎక్కువ పరికరాల ఆగమనంతో, అధునాతన డేటా మైనింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ సహాయంతో తవ్విన మరింత డేటా ఉత్పత్తి అవుతుంది. డేటాను త్వరగా ఉపయోగకరమైన శంఖాకార సమాచారంగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
అధునాతన డేటా మైనింగ్ మరియు ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు, సమీప భవిష్యత్తులో పూర్తిగా అమలు చేయబడతాయి, డేటాను బాగా అర్థం చేసుకోగలుగుతాయి మరియు రియల్ టైమ్‌లో ఎక్కువ మొత్తంలో శంఖాకార డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు. ఈ డేటా ద్వారా ఖచ్చితమైన మోడలింగ్ కూడా చేయవచ్చు. భవిష్యత్తులో, తరువాతి సమ్మెను అంచనా వేయడానికి భూకంపాల నమూనాలను కనుగొనడం లేదా అంటువ్యాధి పటాన్ని సులభంగా మోడలింగ్ చేయడం వంటి వ్యాపార రంగాలు కాకుండా అనేక విభిన్న రంగాలలో కూడా ఈ డేటా అనువర్తనాన్ని కనుగొనవచ్చు.
ముగింపు
సంభావిత సమాచారం యొక్క సమర్థవంతమైన విశ్లేషణ అనేది ఒక ముఖ్యమైన లక్షణం, ఏదైనా సేవను విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి మరియు ఫలితం యొక్క అంచనా కోసం సంస్థలు స్వీకరించడం మరియు మెరుగుపరచడం అవసరం. డేటాను మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి మోడల్‌తో కూడా అనుసంధానించవచ్చు. విజువలైజేషన్ మోడలింగ్‌లో కూడా కాన్స్ సహాయపడుతుంది. సంభావిత సమాచారం, నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేయబడితే, ఒక సంస్థ యొక్క ప్రజాదరణ పెరిగిందా లేదా పడిపోయిందా వంటి దాని గురించి చాలా తెలుస్తుంది.
కోన్యువల్ ఇంటిగ్రేషన్ కస్టమర్లకు కావలసిన ప్రదేశానికి సులభంగా మరియు త్వరగా నావిగేట్ చేయడానికి మరియు కావలసిన సేవను పొందడానికి సహాయపడుతుంది. ఇదే విధంగా, సంస్థలు కావలసిన సమాచారానికి మరింత సులభంగా నావిగేట్ చేయవచ్చు. ఇది వ్యాపారాలకు భారీ లాభాలను సాధించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు అధిక కస్టమర్ సంతృప్తికి దారితీస్తుంది.