Big Data ဆိုတာဘာလဲ? Big Data ရဲ့အကျိုးကျေးဇူးကဘာလဲ။

ကြီးမားတဲ့ data တွေကို

ကတိ ကြီးမားတဲ့ data တွေကို ဆိုလိုသည်မှာကုမ္ပဏီများအနေဖြင့်သူတို့၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမည်သို့လည်ပတ်နေသည်ကိုတိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်နှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက်၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သောဉာဏ်ရည်ပိုမိုရရှိရန်ဖြစ်သည်။ Big Data၊ ၎င်းသည်ဘာနှင့်၎င်းကိုကျွန်ုပ်တို့အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသင့်သည်ကိုအသေးစိတ်လေ့လာကြပါစို့။

Big Data သည် Band ကြီးတစ်ခုဖြစ်သည်

Big Data အကြောင်းဖတ်နေစဉ်သီချင်းတစ်ပုဒ်ကိုသင်နားထောင်ကောင်းနားထောင်နိုင်သည်။ ငါဂီတဗီဒီယိုမပါဝင်ပါဘူး ... ဒါကအလုပ်အတွက်တကယ်လုံခြုံမဟုတ်ပါဘူး။ PS: ကြီးမားတဲ့အချက်အလက်တွေစုဆောင်းနေတဲ့လူကြိုက်များမှုလှိုင်းလုံးကြီးကိုဖမ်းဖို့သူတို့နာမည်ကိုရွေးလိုက်တာလား။

Big Data ကဘာလဲ?

Big data ဆိုသည်မှာအချိန်နှင့်အမျှကြီးမားစွာစီးဆင်းနေသောအချက်အလက်များ၏စုဆောင်းခြင်း၊ ပြုပြင်ခြင်းနှင့်ရရှိနိုင်မှုကိုဖော်ပြရန်အသုံးပြုသောအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။ V သုံးခုရှိတယ် အသံအတိုးအကျယ်, အလျင်နှင့်အမျိုးမျိုး အကြွေးနှင့်အတူ Doug Laney) ။ ကုမ္ပဏီများသည်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်း၊ ရောင်းအား၊ ဖောက်သည်အချက်အလက်၊ အရောင်းအ ၀ ယ်အချက်အလက်များ၊ လူမှုရေးစကားပြောဆိုမှုများနှင့်ပိုမိုတိကျသောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်ရန်အထောက်အကူဖြစ်စေသည့်ဆက်နွယ်မှုနှင့်ကျိုးကြောင်းဆက်နွယ်မှုကိုဖော်ထုတ်ရန်စတော့စျေးနှုန်း၊ ရာသီဥတုနှင့်သတင်းများကဲ့သို့သောပြင်ပဒေတာများကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။

Big Data သည်အဘယ်ကြောင့်ကွဲပြားခြားနားသနည်း။

လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကကျွန်ုပ်တို့သည် (ETL) အချက်အလက်များကိုကြီးမားသောဒေတာသိုလှောင်ရုံများသို့ထုတ်ယူရန်၊ ပြောင်းလဲရန်နှင့်တင်ရန်စနစ်များကို အသုံးပြု၍ သတင်းအချက်အလက်များကိုအစီရင်ခံရန်၎င်းတို့အပေါ်တွင်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ အခါအားလျော်စွာစနစ်အားလုံးသည်ဒေတာများကိုဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုအတွင်းသိုလှောင်သိမ်းဆည်းပြီးအစီရင်ခံစာများကိုလည်ပတ်နိုင်ပြီးလူတိုင်းကဖြစ်ပျက်နေသောအရာများကိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သည်။

ပြtechnologyနာမှာဒေတာဘေ့စ်နည်းပညာသည်အချက်အလက်များစွာကိုစဉ်ဆက်မပြတ်စီးဆင်းနိုင်ခြင်းမရှိခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ အချက်အလက်ပမာဏကိုမကိုင်တွယ်နိုင်ပါ။ အချိန်နှင့်တပြေးညီဝင်လာသောအချက်အလက်များကိုမပြောင်းလဲနိုင်ပါ။ နောက်ကွယ်ရှိ relational query မှလွဲ၍ မည်သည့်အရာမျှကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်းမရှိသည့်အစီရင်ခံခြင်းကိရိယာများမရှိသေးပါ။ Big Data ဖြေရှင်းချက်များသည် cloud hosting၊ အလွန်အမင်းရည်ညွှန်းထားသောနှင့်အမြင့်ဆုံးဒေတာဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများ၊ အလိုအလျောက် Archival နှင့်ထုတ်ယူနိုင်သည့်စွမ်းရည်များနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအားပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်ရန်ပိုမိုတိကျသောဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ရန်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်သောစီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များသည်ကုမ္ပဏီများသည်၎င်းတို့ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏အန္တရာယ်ကိုလျှော့ချနိုင်ပြီးပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုချမှတ်နိုင်ပြီးကုန်ကျစရိတ်များကိုလျှော့ချနိုင်ပြီးစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်ရောင်းအားထိရောက်မှုကိုတိုးမြင့်စေသည်။

Big Data ရဲ့အကျိုးကျေးဇူးကဘာလဲ။

သတင်း ကော်ပိုရေးရှင်းများတွင်ကြီးမားသောအချက်အလက်များကိုမြှင့်တင်ရန်နှင့်ဆက်စပ်သည့်အန္တရာယ်များနှင့်အခွင့်အလမ်းများကိုဖြတ်သန်းသွားလာသည်။

  • Big Data သည်အချိန်မီဖြစ်သည် - တစ်နေ့တာ၏ ၆၀% သည်ဗဟုသုတရှိသောအလုပ်သမားများသည်အချက်အလက်များကိုရှာဖွေရန်နှင့်စီမံရန်ကြိုးစားသည်။
  • ဒေတာ Big Accessible ဖြစ်ပါတယ် - အကြီးတန်းအမှုဆောင်အရာရှိတစ်ဝက်ကမှန်ကန်တဲ့ data ကိုရယူဖို့ခက်ခဲတယ်ဆိုတာကိုသတင်းပို့ကြတယ်။
  • Big Data သည်ဘက်စုံဖြစ်သည် - လက်ရှိသတင်းအချက်အလက်ကိုအဖွဲ့အစည်းအတွင်းမှမှတ်တမ်းများတွင်သိမ်းဆည်းထားသည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအချက်အလက်များကိုဝက်ဘ်တွင်တွေ့ရှိနိုင်သည် analytics, မိုဘိုင်း analytics, လူမှုရေး analytics, CRMs, A / B ကိုစမ်းသပ်ကိရိယာများ, အီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးစနစ်များနှင့်အခြားတစ်ခုချင်းစီသည်သူတို့၏ silo များကိုအဓိကထားသည်။
  • Big Data သည်ယုံကြည်စိတ်ချထိုက်သည် - ၂၉% သောကုမ္ပဏီများသည်အချက်အလက်အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းခြင်းအတွက်ငွေကြေးကုန်ကျစရိတ်ကိုတိုင်းတာသည်။ ဖောက်သည်များ၏ဆက်သွယ်ရန်အချက်အလက်အသစ်များအတွက်စနစ်များကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့ရိုးရှင်းသည့်အရာများသည်ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာကိုကယ်တင်နိုင်သည်။
  • Big Data သည်သက်ဆိုင်သည် - ၄၃% သောကုမ္ပဏီများသည် ၄ ​​င်း၏ကိရိယာများသည်မသက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကိုစစ်ထုတ်နိုင်စွမ်းကိုမကျေနပ်ကြပါ။ သင်၏ဝဘ်ဆိုက်မှဖောက်သည်များကိုစစ်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့ရိုးရှင်းပါသည် analytics သင့်ရဲ့ဝယ်ယူမှုအားထုတ်မှုသို့ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတစ်တန်ပေးနိုင်ပါသည်။
  • Big Data သည်လုံခြုံမှုရှိသည် - ပျမ်းမျှဒေတာလုံခြုံရေးဖောက်ဖျက်မှုသည်ဖောက်သည်တစ် ဦး လျှင်ဒေါ်လာ ၂၁၄ ကျသင့်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုနှင့်နည်းပညာမိတ်ဖက်များကတည်ဆောက်နေသည့်လုံခြုံစိတ်ချရသောအခြေခံအဆောက်အအုံများသည်ကုမ္ပဏီ၏နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ၏ ၁.၆% ကိုသက်သာစေသည်။
  • Big Data သည်တရားဝင်ဖြစ်သည် - ၈၀% သောအဖွဲ့အစည်းများသည်သူတို့၏အချက်အလက်များ၏ရင်းမြစ်ပေါ် မူတည်၍ အမှန်တရားပုံစံအမျိုးမျိုးနှင့်ရုန်းကန်နေကြသည်။ စစ်ဆေးပြီးသောရင်းမြစ်များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့်ကုမ္ပဏီများသည်အလွန်တိကျသောထောက်လှမ်းရေးရင်းမြစ်များကိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
  • Big Data သည်လှုပ်ရှားနိုင်သည် - ခေတ်နောက်ကျသောသို့မဟုတ်ဆိုးရွားသည့်အချက်အလက်များကြောင့်ကုမ္ပဏီ ၄၆ ရာခိုင်နှုန်းသည်မကောင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ခြင်းအားဖြင့်ဘီလီယံများစွာကုန်ကျနိုင်သည်။

Big Data နှင့် Analytics မှခေတ်ရေစီးကြောင်း 2017

၂၀၁၇ သည်နည်းပညာ၏စီးပွားရေးအတွက်နည်းလမ်းများစွာဖြင့်ထူးခြား။ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသောနှစ်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းရှင်များသည်ဖောက်သည်တစ် ဦး ချင်းစီ၏ပမာဏနှင့်အာရုံစူးစိုက်မှုကိုဟန်ချက်ညီစေရန်ကြိုးပမ်းလိမ့်မည်။ Ketan ပန်ဒစ်, Aureus Insights

အသုံးပြုရန်အတွက်ကြီးမားသောဒေတာထည့်ထားသည့်နေရာကိုဤတွင်တွေ့နိုင်သည်။

  1. စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပညာရှင် ၉၄ ရာခိုင်နှုန်းကပြောကြားခဲ့သည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံ၏ကိုယ်ပိုင် အလွန်အရေးကြီးသည်
  2. သြဇာအားဖြင့်နှစ်စဉ်ငွေစုအတွက် $ သန်း 30 တောင်းဆိုမှုများနှင့်လိမ်လည်မှုအတွက်ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာ analytics
  3. ၂၀၂၀ ခုနှစ်တွင် ၆၆ ရာခိုင်နှုန်းသောဘဏ်များရှိလိမ့်မည် blockchain စီးပွားဖြစ်ထုတ်လုပ်မှုနှင့်စကေးမှာ
  4. အဖွဲ့အစည်းများပေါ်တွင်မူတည်သည် စမတ်ဒေတာ ကြီးမားသောဒေတာနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကပိုမို။
  5. စက်မှလူ့ (M2H) စီးပွားရေးဆိုင်ရာအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ၂၀၂၀ တွင် ၈၅% အထိတိုးပွားစေလိမ့်မည်
  6. စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ၃၀၀% ပိုမိုရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည် Artificial Intelligence (AI) ကို သူတို့ 2017 ခုနှစ်တွင်လုပ်ခဲ့တယ်ထက် 2016 ၌တည်၏
  7. ပေါ်ထွန်းအတွက် 25% တိုးတက်မှုနှုန်း ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောအချက်အလက်များ၏သက်ဆိုင်ရာရင်းမြစ်တစ်ခုအဖြစ်မိန့်ခွန်း
  8. မေ့လျော့ခံရခွင့် (R2BF) ဒေတာအရင်းအမြစ်မခွဲခြားဘဲဂလိုဘယ်လိုက်ဇေးရှင်းဖြစ်လိမ့်မည်
  9. ဖောက်သည် ၀ န်ဆောင်မှုအဖွဲ့များ၏ ၄၃% သည်မရှိ Real-time analytics ကျုံ့ဆက်လက်လိမ့်မည်
  10. 2020 သည်အားဖြင့် လုပ်ခဲ့ပြီး Reality (AR) Virtual Reality ၏ဒေါ်လာဘီလီယံ ၃၀ နှင့်ယှဉ်လျှင်စျေးကွက်သည်ဒေါ်လာ ၉၀ ဘီလီယံသို့ရောက်ရှိလိမ့်မည်

Big Data Analytics မှခေတ်ရေစီးကြောင်း 2017

တစ်ခုမှာမှတ်ချက်

  1. 1

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.