మీ వ్యాపార డేటా నుండి విలువను పొందడానికి 5 మార్గాలు

పెద్ద డేటా ఐటి సెటప్‌లను రూపొందించడంలో, అపాచీ హడూప్ మరియు సంబంధిత సాధనాలను ఉపయోగించడం నుండి ప్రాప్యతను ఆవిష్కరించడం, సెంట్రల్ కార్పొరేట్ డేటా గిడ్డంగుల లోపల మరియు వెలుపల డేటాను గడపడానికి సాంకేతిక మార్గాల గురించి సంభాషణలు గురించి ఈ రోజుల్లో చాలా చర్చలు జరుగుతున్నాయి. కానీ పెద్ద డేటా యొక్క తాత్విక అంశం కూడా ఉంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మీ వ్యాపార ఫలితాలను నిజంగా పెంచడానికి మరియు మీ వ్యాపార నమూనాను మెరుగుపరచడానికి మీరు ఆ డేటాను ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు?

కంపెనీలు సంఖ్యలను క్రంచ్ చేస్తున్న కొన్ని మార్గాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి మరియు వాస్తవానికి వాటిని కొన్ని ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు వర్తింపజేస్తున్నాయి.

సెక్టార్-స్పెసిఫిక్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లలోకి నేరుగా బిగ్ డేటాను పోర్ట్ చేయండి

సమగ్ర వ్యాపార డేటాను ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి ఒక సులభమైన మార్గం ఏమిటంటే, నిర్దిష్ట డేటా ఎలిమెంట్లను ముందుగా రూపొందించిన బిజినెస్ ప్రాసెస్ సిస్టమ్స్‌లో ఉంచడం, ఆ డేటాను సమర్థవంతంగా అందించడానికి తయారు చేస్తారు. కస్టమర్ రిలేషన్ మేనేజ్‌మెంట్ (CRM) సాధనాలు దీనికి మంచి ఉదాహరణ. విక్రేతలు తరచుగా తమ సేవలను డాష్‌బోర్డుల చుట్టూ నిర్మిస్తారు, ఇవి అమ్మకపు కార్మికులను మరియు ఇతరులను సమర్థవంతమైన మరియు క్రియాత్మకమైన కస్టమర్ ఫైల్‌లు లేదా ఫోల్డర్‌లతో ప్రదర్శించగలవు.

విషయం ఏమిటంటే, CRM ను ఉపయోగించడం వల్ల మీకు అవసరమైన డేటా ఎక్కడో ఉందని umes హిస్తుంది. మీరు కస్టమర్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు, కొనుగోలు చరిత్రలు మరియు ఇతర సంబంధిత వస్తువులను కలిసి సమూహపరచగలిగితే, మీరు ఇవన్నీ మీ CRM ప్లాట్‌ఫామ్‌లోకి పంపడం ప్రారంభించవచ్చు. మీ అమ్మకాల బృందం మీకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతుంది.

బిల్డ్ అవుట్ లెగసీ బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్స్

మళ్ళీ, మీరు ఏ నిర్దిష్ట డేటా సెట్లను ఉపయోగించాలనుకుంటున్నారో ఎంచుకుంటారు, కాని కంపెనీలు చేస్తున్న మరొక విషయం ఏమిటంటే, డేటాను క్రంచింగ్ మరియు నెమ్మదిగా విస్తరించే వారి సాధారణ మార్గాలను తీసుకొని, వారి సాంప్రదాయంలోకి ఎక్కువ ఎక్కువ పెద్ద డేటాను ఇంజెక్ట్ చేయడం ద్వారా రిపోర్టింగ్ పద్ధతులు.

సరే, కాబట్టి లెగసీ వ్యవస్థలు సాధారణంగా వాస్తవ పురోగతిని ఎంతవరకు నిలిపివేస్తాయనే దాని గురించి కొన్ని జాగ్రత్త వనరులు ఉన్నాయి. పెద్ద డేటా కోసం లెగసీ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించడంలో కొన్ని సవాళ్లను చూపించే కొన్ని ప్రాక్టికల్ గైడ్‌లు కూడా ఉన్నాయి, ఇది ఎలా చేయవచ్చు మరియు సరైన సిబ్బంది ఎలా అన్ని తేడాలు చేయవచ్చు. ప్లస్, సాంకేతికంగా, ఇది అమలు చేయబడిన తర్వాత ప్రతిదీ "లెగసీ" గా ఉంటుంది, కాబట్టి ప్రతిసారీ మంచి ఏదైనా వచ్చినప్పుడు లెగసీ వ్యవస్థను స్క్రాప్ చేయడం ఎల్లప్పుడూ అర్ధవంతం కాదు.

ఆ డేటా గిడ్డంగిని ఉపయోగించండి

మీరు సెంట్రల్ రిపోజిటరీలో పెద్ద డేటాను కలిగి ఉంటే మరియు దానిని ఎలా యాక్సెస్ చేయాలో మీకు తెలిస్తే, మీరు దాని చుట్టూ కొత్త ప్రక్రియలను నిర్మించవచ్చు.

కొన్ని పెద్ద కంపెనీలు పెద్ద డేటా యొక్క నిర్దిష్ట, ఖచ్చితమైన, పిన్ పాయింట్డ్ ఉపయోగాలను ఎలా అనుసరిస్తున్నాయో ఇక్కడ ఒక అద్భుతమైన ఉదాహరణ. మీరు దీనిని క్రాస్ ఇండెక్సింగ్ అని పిలుస్తారు; సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క వివిధ భాగాలలో ఉంచబడే అనేక రకాల కస్టమర్ ఖాతాల మధ్య స్థిరమైన నమూనాలను రూపొందించడానికి ఇది ఒక సంస్థకు సహాయపడుతుంది.

అన్ని క్రియాశీల డేటాను కలపడం ద్వారా, ఒక సంస్థ దాని వన్-టైమ్ పాయింట్-ఆఫ్-సేల్ రిటైల్ డేటాబేస్లోని పేరు దాని సేవా విభాగాలలో ఒకదానితో సరిపోలుతుందో లేదో చూడవచ్చు. ఆ సంస్థ రెండు విభాగాలకు సమాచారాన్ని దిగుమతి చేస్తుంది, తద్వారా ఎవరైనా ఫోన్‌ను ఎంచుకున్నప్పుడు, ఆ వ్యక్తి రెండు వేర్వేరు ఛానెల్‌లలో చురుకుగా ఉన్నారని వారికి తెలుసు.

ఇది వ్యాపార మేధస్సు యొక్క ఆచరణాత్మక ఉపయోగం - ఇది మీరు కలిసి స్క్రాప్ చేసిన అన్ని పెద్ద డేటా ఆధారంగా ఏదైనా చేయటానికి సహాయపడుతుంది.

స్ట్రక్చర్ డేటా

పెద్ద డేటాతో మరొక ప్రధాన సమస్య ఏమిటంటే కంపెనీలు తరచూ నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను సేకరిస్తాయి. నిర్మాణాత్మక డేటా కాగితం లేదా డిజిటల్ పత్రాలు, ముడి లేదా శుద్ధి చేయని డేటాబేస్ వనరులు లేదా మొబైల్ పరికరాల నుండి టెక్స్ట్ మరియు కోడ్ యొక్క స్నిప్పెట్ల రూపంలో రావచ్చు. నిర్మాణాత్మకమైన డేటా ఉమ్మడిగా ఉంది, ఇది రిలేషనల్ డేటాబేస్ ఆకృతిని అనుసరించదు. ఫలితంగా, సాంప్రదాయ సాపేక్ష డేటాబేస్ దీన్ని నిర్వహించదు మరియు మీరు దాని నుండి ఎటువంటి వ్యాపార మేధస్సును పొందలేరు.

దీన్ని నిర్వహించడానికి రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి: ఒక పార పట్టుకుని త్రవ్వడం ప్రారంభించండి లేదా నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను కార్యాచరణ డేటాగా శుద్ధి చేసే కొన్ని వనరులను పొందండి. క్రొత్త సాఫ్ట్‌వేర్‌లో పెట్టుబడులు పెట్టడానికి ఇష్టపడని కంపెనీలు నిర్మాణాత్మక డేటా ద్వారా క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు సరిగ్గా ఫార్మాట్ చేయడానికి మానవ చేతులను ఉపయోగించుకోవచ్చు, కాని ఇప్పుడు మీరు నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను సమర్థవంతంగా అన్వయించే సాధనాలకు కొన్ని ప్రత్యామ్నాయాలు ఉన్నాయి. మెటాడేటా, ఉదాహరణకు, డేటా మైనింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేసే ఒక మార్గం, అది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

డేటా సరస్సులను గుర్తించండి మరియు నిర్వహించండి

పెద్ద డేటా కమ్యూనిటీలో మరొక పెద్ద సంచలనం డేటా లేక్. ముఖ్యంగా, డేటా సరస్సు కేవలం అక్కడ ఉపయోగించని పెద్ద డేటా డేటా. ఇది విశ్రాంతి సమయంలో డేటా యొక్క అత్యుత్తమ నిర్వచనం - దానితో ఏమీ చేయటం లేదు, అది కలవరపడటం లేదు, ఇది నీటిలో నిశ్చలమైన శరీరం యొక్క పొరలాగా మంచుతో నిండినది మరియు ప్రశాంతమైనది.

మళ్ళీ, డేటా సరస్సులను నిర్వహించడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి, కానీ అవన్నీ ఆ పెద్ద డేటా సెట్లలో ఏమి ఉన్నాయి మరియు అవి ఎందుకు మొదటి స్థానంలో కోల్డ్ స్టోరేజ్‌లో ఉన్నాయో ప్రతిబింబిస్తూ ప్రారంభమవుతాయి. కంపెనీలు తమ సొంత డేటా సెంటర్లను నిర్మిస్తున్నాయి మరియు ఈ డేటా సరస్సులను క్రియాశీలక ముక్కలుగా విడగొట్టడానికి అల్ట్రామోడర్న్ ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ డేటా క్లస్టరింగ్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఇది నిజంగా యాజమాన్య కేసుల వారీగా జరుగుతుంది, కాని కొంతమంది నిపుణులు ఆ డేటా సరస్సులను సహాయక కాలువల్లోకి ఎలా కలుపుతారు అనేదాని గురించి సలహాలను కలిగి ఉంటారు, ఇవి సమాచార ముక్కలు ఎక్కడో ముగుస్తాయి మరియు ఏదైనా చేయగలవు.