सदस्य:Harshvardhan Chaudhary/प्रयोगपृष्ठ
बिग डेटा[संपादित करें]
बिग डेटा एनालिटिक्स का विकास और इतिहास[संपादित करें]
बिग आंकड़ों की अवधारणा लगभग वर्षों से है; अधिकांश संगठन अब समझते हैं कि यदि वे अपने व्यवसायों में प्रवाहित सभी डेटा को कब्जा करते हैं, तो वे एनालिटिक्स लागू कर सकते हैं और इससे महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन 1950 के दशक में भी, दशकों पहले किसी ने भी "बिग डेटा" शब्द का इस्तेमाल किया था, अंतर्दृष्टि और ट्रेंड्स को उजागर करने के लिए बुनियादी एनालिटिक्स का इस्तेमाल कर रहे थे।
बिग डेटा एनालिटिक्स तालिका में नए लाभ गति और दक्षता हैं। जबकि कुछ साल पहले एक व्यवसाय ने जानकारी एकत्र की होगी, एनालिटिक्स और अनसुनी जानकारी, जो भविष्य के निर्णयों के लिए इस्तेमाल की जा सकती है, आज उस व्यवसाय को तत्काल निर्णयों की पहचान कर सकती है। तेजी से काम करने की क्षमता और चुस्त रहना संगठनों को एक प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त देता है जो उनके पास पहले नहीं था।
बिग डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है?[संपादित करें]
बिग डेटा एनालिटिक्स संगठनों को अपने डेटा का उपयोग करने में मदद करता है और नए अवसरों की पहचान करने के लिए इसका उपयोग करता है। यही कारण है कि, बदले में, अधिक कुशल संचालन, उच्च लाभ और ग्राहकों को प्रसन्न करने के लिए व्यापार की चालें आगे बढ़ती हैं। अपनी रिपोर्ट में बड़े संगठनों में बिग डेटा, आईआईए के निदेशक टॉम डेवनपोर्ट ने 50 से अधिक व्यवसायों का साक्षात्कार किया यह समझने के लिए कि उन्होंने बड़े डेटा का उपयोग कैसे किया।
हाडूप और क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स जैसी बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण लागत लाभ लाती हैं जब बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने की बात आती है - साथ ही वे व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान कर सकते हैं।
हाडूप और इन-मेमोरी एनालिटिक्स की गति के साथ, डेटा के नए स्रोतों का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, व्यवसाय तुरंत जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम हैं - और जो उन्होंने सीखा है उसके आधार पर निर्णय ले सकते हैं।
ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा करने की क्षमता और एनालिटिक्स के माध्यम से संतुष्टि के साथ ग्राहकों को वह देने की शक्ति मिलती है जो वे चाहते हैं। डेवनपोर्ट बताते हैं कि बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ, अधिक कंपनियां ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए नए उत्पाद बना रही हैं। इसका उपयोग लगभग सभी संगठनों द्वारा किया जाता है। इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा उद्योग, शिक्षा उद्योग, मीडिया और मनोरंजन उद्योग, परिवहन उद्योग में किया जाता है। इसका उपयोग कई शॉपिंग साइटों और सोशल मीडिया साइटों द्वारा पैटर्न का विश्लेषण करने और उपयोगकर्ता को दिखाई जाने वाली सिफारिशों का अनुमान लगाने के लिए भी किया जाता है।