فہرست کا خانہ:
- بڑا ڈیٹا کیا ہے؟
- 1. یہ (نسبتا)) آسان ہوسکتا ہے
- 2. شماریات اب بھی مشکل ہیں
- 3. یہ ارزاں نہیں ہے
- It. یہ نئی آمدنی کے مواقع ظاہر کرسکتا ہے
- 5. کاروبار کامیاب ہونے کے ل to اپنائیت ضروری ہے
- بگ ڈیٹا ، بڑی تبدیلیاں
بادل کی طرح ، بڑا اعداد و شمار ایک اور بزور ورڈ ہے جس کا معنی اور سمجھنے کے بغیر کہ اس کا کیا مطلب ہے اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے کھلے عام اس کے گرد پھینک دیا گیا ہے۔ سی ٹی اوز کے لئے ، جو ہر دن کسی فرم میں بھجوایا جاتا ہے اور اس کو سمجھنے میں آسان رپورٹوں اور اعداد و شمار میں ترجمہ کرتے ہیں جو کمپنی کو بڑھنے میں مدد فراہم کرتے ہیں ، واقعتا really بڑے اعداد و شمار کا حصول اہم ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس کی پوری صلاحیت کے لئے ڈیٹا کو استعمال نہ کرنا لازمی طور پر پیسہ چھوڑ دیتا ہے - اور یہ کمپنی یا سی ٹی او کے لئے اچھا نہیں ہے۔
بڑا ڈیٹا کیا ہے؟
یہاں بہت ساری تعریفیں موجود ہیں ، لیکن عام طور پر ، ہر اصطلاح میں جو چیز مشترک ہوتی ہے وہ یہ ہے کہ کاروباری عمل سے تشکیل پانے والے غیر اعلانیہ اعداد و شمار کی بڑی مقدار کا بڑا ڈیٹا کام کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کسی ویب سائٹ کے معاملے میں ، اس کا مطلب ہے بہت سارے اعداد و شمار کا تجزیہ جو ہر ویب سائٹ وزٹ ، ای میل کھلا ، ٹرانزیکشن اور بہت کچھ کے ساتھ فراہم کیا جاتا ہے۔ اس چھونے پر جمع کردہ ڈیٹا کا تجزیہ صحیح کاروباری حکمت عملی کا تعین کرنے اور کاروبار کو بہتر بنانے کے ل changes تبدیلیاں کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ یہ کسی بھی فرم کی طویل مدتی کامیابی کے لئے ناگزیر ہے۔
بڑا ڈیٹا ایک پہیلی کی طرح ہے۔ اس کو ایک ساتھ مل کر رکھیں جو آپ کی تنظیم کے ل works کام آئے اور آپ اس کی ترقی میں مدد کرسکیں۔ یہاں آپ کو پانچ چیزوں کو جاننے کی ضرورت ہے۔
1. یہ (نسبتا)) آسان ہوسکتا ہے
بڑی ڈیٹا میں رجحان کو بڑی سافٹ ویئر فرموں میں کھویا نہیں گیا ہے۔ در حقیقت ، صنعت کے رہنما پورے پیکیج حل کی پیش کش سے پہلے سے کہیں زیادہ تیزی اور آسانی سے بڑے اعداد و شمار کو نافذ کرنے کے لئے کاروبار کو راہ ہموار کررہے ہیں۔ ان حلوں میں کاروباری اداروں کو اعداد و شمار کے بڑے حربوں کو استعمال کرنے میں مدد کے لئے ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر دونوں شامل ہیں۔
جب تک کہ ڈیٹا بکس کے بڑے حل مارکیٹ میں آنا شروع ہوجاتے ، ہڈوپ ڈیٹا کی بڑی ترقی میں سب سے آگے رہتا تھا۔ اگرچہ یہ اوپن سورس سافٹ ویئر فریم ورک اب بھی بڑی ڈیٹا مارکیٹ میں ایک بہت مضبوط کھلاڑی ہے ، کم وسائل والے زیادہ کاروبار تیزی سے اور آسان تر شروع کرنے میں ان کی مدد کے لئے باکسڈ حلوں کی طرف راغب ہورہے ہیں۔
2. شماریات اب بھی مشکل ہیں
اگرچہ بڑے اعداد و شمار بہت کچھ ظاہر کرسکتے ہیں ، لیکن جو اعداد و شمار سیاق و سباق سے ہٹائے گئے ہیں وہ غلط تشریح کے ل. کھلے ہیں۔ کسی بھی بڑے اعداد و شمار کا فریم ورک مرتب کرتے وقت یہ ایک اہم غور ہے۔ ایگزیکٹوز اور مارکیٹرز کو روزانہ موصول ہونے والے اعداد و شمار کی مقدار سے صحیح اعدادوشمار اور ان اعدادوشمار کو حاصل کرنے کا بہترین طریقہ طے کرنے میں مدد کرنے میں ایک بڑا کردار ادا کرنا چاہئے۔ ایسا کیے بغیر ، سی ٹی اوز غلط خطرہ والے نمبروں کے ذریعے غلط نظریہ فراہم کرنے کا خطرہ مول لیتے ہیں۔ ایسا کیسے ہوسکتا ہے اس کی ایک مثال سوشل میڈیا تجزیات پر محقق لیون مانویچ کی ایک تحقیق میں دیکھی جا سکتی ہے۔ اسے جو کچھ ملا وہ یہ تھا کہ سوشل میڈیا سائٹوں سے حاصل کردہ ڈیٹا عام طور پر صرف سائٹ پر موجود لوگوں کے ایک حصے کی نمائندگی کرتا ہے نہ کہ مجموعی طور پر۔ (معلوم کریں کہ کمپنیاں اپنے اعداد و شمار سے نمٹنے کے لئے بگ ڈیٹا مونسٹر کو ٹیمنگ دیتے ہیں۔)3. یہ ارزاں نہیں ہے
جب اعداد و شمار کے بڑے حل کو عملی جامہ پہنانے کے ساتھ منسلک لاگت CTOs کے ل a ایک بڑی رکاوٹ ہوسکتی ہے جب اوپری انتظامیہ کو اس کی اہمیت اور ضرورت کے بارے میں راضی کرنے کی کوشش کی جاتی ہے۔ بدقسمتی سے ، اس پر بہت سے اعدادوشمار نہیں ہیں کیونکہ اب بھی بڑا ڈیٹا نسبتا نیا ہے۔ اس نے کہا ، کچھ مطالعات ہیں جو سی ای او کو ان ٹولز کو نافذ کرنے کے لئے راضی کرنے میں مدد کرسکتی ہیں۔ نیز ، اگر حریف بڑے اعداد و شمار کے ساتھ کامیابی دیکھ رہے ہیں تو ، یہ ایک اور اچھے مارکر سی ای او سرمایہ کاری پر ممکنہ واپسی کے معاملے میں تلاش کرے گا۔It. یہ نئی آمدنی کے مواقع ظاہر کرسکتا ہے
سی سطح کے ایگزیکٹوز کو لازمی طور پر علم اور موقع کی مقدار دیکھنی چاہئے جو بڑے اعداد و شمار تک رسائی حاصل کرنے سے حاصل کیا جاسکتا ہے تاکہ اس بات کا یقین کرلیا جاسکے کہ یہ لاگت کے قابل ہے۔ لیڈ جنریشن کو بہتر بنانا ، سوشل میڈیا کامیابی کی تجزیہ کرنے اور مواد کی مارکیٹنگ کے اثرات کا جائزہ لینے سے ، کاروباری اپنے اپنے کاروبار کے بارے میں کہیں زیادہ سیکھنے اور اپنے صارفین کے مطالبے اور مطالبے کے بارے میں زیادہ سے زیادہ بہتر ذہانت کے ساتھ کام کرنے کے اہل ہیں۔ چونکہ مزید کمپنیاں بڑے اعداد و شمار کے ساتھ بورڈ پر کودنا شروع کر رہی ہیں ، مطالعات اور اعدادوشمار آہستہ آہستہ کامیاب نقط appro نظر کو فلٹر کرنے لگے ہیں۔ (بگ ڈیٹا میں کس طرح بڑے ڈیٹا کا استعمال ہوتا ہے اس کے بارے میں مزید معلومات حاصل کریں: یہ کس طرح پکڑا جاتا ہے ، کس طرح چھوٹا جاتا ہے اور کاروباری فیصلے کرنے میں کس طرح استعمال ہوتا ہے۔)5. کاروبار کامیاب ہونے کے ل to اپنائیت ضروری ہے
اسٹیو لاویل ، ایرک لیزر ، ربیکا شوکلی ، مائیکل ایس ہاپکنز اور نینا کرش وٹز کے 2010 کے مطالعے سے یہ بات سامنے آئی ہے کہ اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے کاروباروں نے کم کارکردگی دکھانے والی کمپنیوں کے مقابلے میں پانچ گنا زیادہ ڈیٹا استعمال کیا۔ یہ مطالعہ اس حقیقت میں دریافت کیا کہ درست ثابت ہونے اور انتہائی قیمتی معلومات فراہم کرنے کے لئے موجودہ نظاموں کے ساتھ مل کر عملدرآمد کیا جانا چاہئے اور اسی کاروباری حکمت عملی کو بھی استعمال کرنا ہوگا۔ بدقسمتی سے ، یہ وہ چیز ہے جس کے ساتھ سی ٹی اوز مسلسل جدوجہد جاری رکھے ہوئے ہیں ، جس کی بڑی وجہ لاگت اور سی ای او کو بڑے اعداد و شمار میں سرمایہ کاری کرنے پر راضی کرنے میں دشواری ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ وہ کمپنیاں جو اس نقطہ نظر کو استعمال کرنے میں ناکام رہتی ہیں وہ مقابلہ کرنے میں تیزی سے ناکام ہو رہی ہیں ، اور لامحالہ دوسروں کے پیچھے پڑ جائیں گی جن کے پاس ڈیٹا کی نگرانی اور اس کا جواب دینے کے لئے ایک ایسا نظام موجود ہے۔
بگ ڈیٹا ، بڑی تبدیلیاں
نئے ڈیجیٹل رجحانات اور صارفین کے طرز عمل سے مختلف وسائل سے آنے والی بے تحاشا ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لئے نئے طریقوں کا مطالبہ کیا گیا ہے۔ بڑے اعداد و شمار کا یہ طریقہ ہے اور نفاذ کے بغیر ، بہت سارے کاروبار خود کو اس ممکنہ سطح پر مقابلہ کرنے کے بجائے وکر کے پیچھے گر پائیں گے۔
