విషయ సూచిక:
- పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
- 1. ఇది కావచ్చు (సాపేక్షంగా) సరళమైనది
- 2. గణాంకాలు ఇప్పటికీ గమ్మత్తైనవి
- 3. ఇది చౌక కాదు
- 4. ఇది కొత్త ఆదాయ అవకాశాలను వెల్లడించగలదు
- 5. వ్యాపారాలు విజయవంతం కావాలి
- పెద్ద డేటా, పెద్ద మార్పులు
క్లౌడ్ మాదిరిగా, పెద్ద డేటా అనేది మరొక సంచలనం, దీని అర్థం ఏమిటో సరైన అవగాహన లేకుండా బహిరంగంగా విసిరివేయబడింది. ప్రతిరోజూ ఒక సంస్థలోకి పంపబడే అపారమైన డేటాను తీసుకొని, సంస్థకు వృద్ధి చెందడానికి సహాయపడే సులువుగా అర్థమయ్యే నివేదికలు మరియు గణాంకాలలోకి అనువదించే బాధ్యత కలిగిన CTO ల కోసం, నిజంగా పెద్ద డేటాను పొందడం చాలా ముఖ్యం. ఎందుకంటే దాని పూర్తి సామర్థ్యానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగించకపోవడం తప్పనిసరిగా డబ్బును పట్టికలో వదిలివేయడం - మరియు అది కంపెనీకి లేదా CTO కి మంచిది కాదు.
పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
చుట్టూ విసిరిన నిర్వచనాలు చాలా ఉన్నాయి, కానీ సాధారణంగా చెప్పాలంటే, ప్రతి పదానికి ఉమ్మడిగా ఉన్నది ఏమిటంటే, పెద్ద డేటా వ్యాపార ప్రక్రియ నుండి సృష్టించబడిన నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క భారీ పరిమాణంతో వ్యవహరిస్తుంది. ఉదాహరణకు, వెబ్‌సైట్ విషయంలో, ప్రతి వెబ్‌సైట్ సందర్శన, ఇమెయిల్ ఓపెన్, లావాదేవీ మరియు మరిన్నింటితో పంపిణీ చేయబడిన డేటా యొక్క విశ్లేషణ యొక్క అర్థం. సరైన వ్యాపార వ్యూహాన్ని నిర్ణయించడానికి మరియు వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి మార్పులు చేయడానికి ఈ స్పర్శలపై సేకరించిన డేటాను విశ్లేషించవచ్చు. ఏదైనా సంస్థ యొక్క దీర్ఘకాలిక విజయానికి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది.
పెద్ద డేటా ఒక పజిల్ లాంటిది. మీ సంస్థ కోసం పని చేసే విధంగా దీన్ని కలిసి ఉంచండి మరియు మీరు అభివృద్ధి చెందడానికి సహాయపడవచ్చు. మీరు మొదట తెలుసుకోవలసిన ఐదు విషయాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
1. ఇది కావచ్చు (సాపేక్షంగా) సరళమైనది
పెద్ద డేటా సంస్థల ధోరణి పెద్ద సాఫ్ట్‌వేర్ సంస్థలపై కోల్పోలేదు. వాస్తవానికి, పరిశ్రమల నాయకులు పూర్తి-ప్యాకేజీ పరిష్కారాలను అందించడం ద్వారా వ్యాపారాలకు మునుపెన్నడూ లేనంత త్వరగా మరియు సులభంగా పెద్ద డేటాను అమలు చేయడానికి మార్గం సుగమం చేస్తున్నారు. ఈ పరిష్కారాలలో వ్యాపారాలు పెద్ద డేటా వ్యూహాలను ఉపయోగించడంలో సహాయపడటానికి అవసరమైన హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ రెండూ ఉన్నాయి.
పెద్ద డేటా బాక్స్ పరిష్కారాలు మార్కెట్లోకి రావడం ప్రారంభమయ్యే వరకు, పెద్ద డేటా అభివృద్ధిలో హడూప్ ముందంజలో ఉన్నారు. ఈ ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఇప్పటికీ పెద్ద డేటా మార్కెట్లో చాలా బలమైన ఆటగాడిగా ఉన్నప్పటికీ, తక్కువ వనరులతో ఎక్కువ వ్యాపారాలు బాక్స్డ్ సొల్యూషన్స్ వైపు వేగంగా మరియు సులభంగా ప్రారంభించడంలో సహాయపడతాయి.
2. గణాంకాలు ఇప్పటికీ గమ్మత్తైనవి
పెద్ద డేటా చాలా బహిర్గతం చేయగలిగినప్పటికీ, సందర్భం నుండి తీసిన గణాంకాలు తప్పుడు వ్యాఖ్యానానికి తెరవబడతాయి. ఏదైనా పెద్ద డేటా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సెటప్ చేసేటప్పుడు ఇది ఒక ముఖ్యమైన విషయం. ప్రతిరోజూ అందుకున్న డేటా పరిమాణం నుండి సరైన గణాంకాలను నిర్ణయించడంలో మరియు ఈ గణాంకాలను పొందటానికి ఉత్తమమైన మార్గంలో ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు మరియు విక్రయదారులు పెద్ద పాత్ర పోషించాలి. అలా చేయకుండా, CTO లు తప్పుగా విశ్లేషించిన సంఖ్యల ద్వారా సరికాని వీక్షణను అందించే ప్రమాదం ఉంది. సోషల్ మీడియా అనలిటిక్స్ పై పరిశోధకుడు లెవ్ మనోవిచ్ చేసిన అధ్యయనంలో ఇది ఎలా జరుగుతుందో ఒక ఉదాహరణ చూడవచ్చు. అతను కనుగొన్నది ఏమిటంటే, సోషల్ మీడియా సైట్ల నుండి డేటా సాధారణంగా సైట్‌లోని వ్యక్తుల యొక్క కొంత భాగాన్ని మాత్రమే సూచిస్తుంది మరియు మొత్తం సమూహం కాదు. (బిగ్ డేటా రాక్షసుడిని టేమింగ్ చేయడంలో కంపెనీలు తమ డేటాతో వ్యవహరిస్తాయని తెలుసుకోండి.)3. ఇది చౌక కాదు
పెద్ద డేటా పరిష్కారాన్ని అమలు చేయడానికి సంబంధించిన ఖర్చు CTO లకు దాని యొక్క ప్రాముఖ్యత మరియు అవసరాన్ని ఉన్నత నిర్వహణను ఒప్పించటానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు పెద్ద అడ్డంకిగా ఉంటుంది. దురదృష్టవశాత్తు, దీనిపై చాలా గణాంకాలు లేవు ఎందుకంటే పెద్ద డేటా ఇప్పటికీ క్రొత్తది. ఈ సాధనాలను అమలు చేయడానికి సిఇఓలను ఒప్పించడంలో సహాయపడే కొన్ని అధ్యయనాలు ఉన్నాయి. అలాగే, పోటీదారులు పెద్ద డేటాతో విజయాన్ని చూస్తుంటే, మరొక మంచి మార్కర్ సిఇఓలు పెట్టుబడిపై సంభావ్య రాబడి పరంగా చూస్తారు.4. ఇది కొత్త ఆదాయ అవకాశాలను వెల్లడించగలదు
సి-లెవల్ ఎగ్జిక్యూటివ్స్ పెద్ద డేటాకు ప్రాప్యత పొందకుండా పొందగలిగే జ్ఞానం మరియు అవకాశాన్ని చూడాలి, అది ఖర్చుతో కూడుకున్నదని నమ్ముతారు. లీడ్ జనరేషన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం నుండి, సోషల్ మీడియా విజయాన్ని విశ్లేషించడం మరియు కంటెంట్ మార్కెటింగ్ ప్రభావాల యొక్క అవలోకనాన్ని పొందడం నుండి, వ్యాపారాలు తమ సొంత వ్యాపారం గురించి మరింత తెలుసుకోగలుగుతాయి మరియు వారి కస్టమర్‌లు ఏమి కోరుకుంటున్నాయో మరియు డిమాండ్ చేస్తున్నాయనే దాని గురించి మరింత మెరుగైన తెలివితేటలతో పనిచేయగలవు. ఎక్కువ సంస్థలు పెద్ద డేటాతో దూసుకెళ్లడం ప్రారంభించినందున, అధ్యయనాలు మరియు గణాంకాలు నెమ్మదిగా విజయవంతమైన విధానాలను ఫిల్టర్ చేయడం ప్రారంభించాయి. (బిగ్ డేటాలో పెద్ద డేటా ఎలా ఉపయోగించబడుతుందనే దాని గురించి మరింత తెలుసుకోండి: ఇది ఎలా సంగ్రహించబడింది, క్రంచ్ చేయబడింది మరియు వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.)5. వ్యాపారాలు విజయవంతం కావాలి
స్టీవ్ లావాల్లే, ఎరిక్ లెస్సర్, రెబెక్కా షాక్లీ, మైఖేల్ ఎస్. హాప్కిన్స్ మరియు నినా క్రుష్విట్జ్ 2010 లో చేసిన ఒక అధ్యయనంలో, అత్యుత్తమ పనితీరు కనబరిచే వ్యాపారాలు తక్కువ పనితీరు ఉన్న సంస్థల కంటే ఐదు రెట్లు ఎక్కువ పెద్ద డేటాను ఉపయోగించాయని తేలింది. ఈ అధ్యయనం పెద్ద డేటా, ఖచ్చితమైనదిగా ఉండటానికి మరియు అత్యంత విలువైన సమాచారాన్ని అందించడానికి, ప్రస్తుత వ్యవస్థలతో కలిపి అమలు చేయాలి మరియు అదే వ్యాపార వ్యూహాలను ఉపయోగించాలి. దురదృష్టవశాత్తు, ఇది CTO లు కష్టపడుతూనే ఉంది, దీనికి కారణం ఖర్చు మరియు CEO ని పెద్ద డేటాలో పెట్టుబడులు పెట్టమని ఒప్పించడంలో ఇబ్బంది.
వాస్తవికత ఏమిటంటే, ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించడంలో విఫలమైన కంపెనీలు ఎక్కువగా పోటీ చేయలేకపోతున్నాయి మరియు డేటాను పర్యవేక్షించడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి ఒక వ్యవస్థ ఉన్న ఇతరుల వెనుక అనివార్యంగా పడిపోతాయి.
పెద్ద డేటా, పెద్ద మార్పులు
కొత్త డిజిటల్ పోకడలు మరియు వినియోగదారు ప్రవర్తనలు వివిధ వనరుల నుండి అధిక మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి కొత్త మార్గాలను కోరుతున్నాయి. పెద్ద డేటా దీన్ని చేయటానికి మార్గం మరియు అమలు లేకుండా, చాలా వ్యాపారాలు సాధ్యమైనంత ఎక్కువ స్థాయిలో పోటీ పడకుండా, వక్రరేఖ వెనుక పడిపోతాయి.
