مواد
- بڑا ڈیٹا کیا ہے؟
- بگ ڈیٹا کی گرفت اور کرنچنگ
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- کاروباری فیصلوں کے لئے بڑے اعداد و شمار کا استعمال کرنا
- راہ میں بڑا ڈیٹا
ماخذ: لائٹس اسپیکٹرم / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
کاروباری فیصلوں کے ل data اعداد و شمار کے سیلاب کو مفید معلومات میں تبدیل کرنے کے طریقے تلاش کرنا آئی ٹی پیشہ اور سی سطح کے ایگزیکٹوز کے لئے بڑھتا ہوا چیلنج ہے۔
روزانہ ایک حیرت انگیز 2.5 ایکس بائٹس کا ڈیٹا بنتا ہے۔ آج کل دنیا میں 90 فیصد ڈیٹا صرف پچھلے دو سالوں میں تیار کیا گیا ہے۔ یہ اعداد و شمار ہر جگہ سے آتے ہیں: سینسر آب و ہوا سے متعلق معلومات ، سوشل میڈیا سائٹس ، ڈیجیٹل تصاویر اور ویڈیوز ، خریداری کے لین دین کے ریکارڈ ، اور سیل فون جی پی ایس سگنل کو جمع کرنے کے لئے استعمال کرتے تھے ، تاکہ کچھ ذرائع کا نام لیا جاسکے۔ کاروباری فیصلوں کے ل data اعداد و شمار کے سیلاب کو مفید معلومات میں تبدیل کرنے کے طریقے تلاش کرنا آئی ٹی پیشہ اور سی سطح کے ایگزیکٹوز کے لئے بڑھتا ہوا چیلنج ہے۔ یہ وہ مقام ہے جہاں آج کا ایک اعلی ٹیک بز ورڈ آتا ہے: بڑا ڈیٹا۔ اور یہ کچھ بھی نہیں کرنے کے لئے بز بن رہا ہے۔ بڑے اعداد و شمار میں بڑے پیمانے پر کاروبار کو تبدیل کرنے کی طاقت ہوتی ہے۔ یہاں اچھی طرح سے ایک نظر ڈالیں کہ یہ کیسے کام کرتا ہے۔
بڑا ڈیٹا کیا ہے؟
اصطلاح "بڑے اعداد و شمار" میں اعداد و شمار کے سیٹ کی وضاحت کی گئی ہے جو تیزی سے بڑھ رہے ہیں اور جو روایتی ڈیٹا بیس ٹکنالوجی اور تکنیکوں کے استعمال سے تجزیہ کے ل too بہت بڑے ، کچے اور غیر ساختہ ہیں۔ چاہے ٹیرا بائٹس ہوں یا پیٹا بائٹس ، اعداد و شمار کی صحیح مقدار اس مسئلے سے کم ہے کہ اس اعداد و شمار کو کس طرح استعمال کیا جاتا ہے۔
بڑے اعداد و شمار میں تین جہتیں ہیں: حجم ، رفتار اور مختلف قسمیں۔ کمپنیاں اعداد و شمار کی مقدار میں گھبرا رہی ہیں ، اعداد و شمار کی تشکیل اور اس پر عمل درآمد پہلے سے کہیں زیادہ شرحوں پر کیا جارہا ہے اور ڈیٹا کی اقسام جیسے کہ سوشل میڈیا اور رابطے سے آگاہ موبائل آلات ، پھیل رہے ہیں۔
تو اس میں سے کوئی بھی معلومات کس طرح کارآمد ہے؟ در حقیقت ، بہت سے ایسے طریقے ہیں جن سے بڑا ڈیٹا کسی تنظیم کے ل for قدر پیدا کرسکتا ہے۔ سب سے پہلے ، بڑا اعداد و شمار زیادہ اعلی تعدد پر معلومات کو شفاف اور قابل استعمال بنا کر اہم قدر کو غیر مقفل کرسکتے ہیں۔ دوسرا ، جب تنظیمیں ڈیجیٹل شکل میں زیادہ لین دین کا ڈیٹا بناتی اور محفوظ کرتی ہیں ، تو وہ مصنوع کی فہرستوں سے لے کر بیمار ایام تک ہر کام پر کارکردگی کا تفصیلی ڈیٹا اکٹھا کرسکتی ہیں۔ کنٹرولر تجربات کرنے اور انتظامیہ کے بہتر فیصلے کرنے کے لئے کمپنیاں اس طرح ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیے کا استعمال کررہی ہیں۔ دوسرے اپنے اعدادوشمار کو درست وقت پر ایڈجسٹ کرنے کے لئے اعلی تعدد کی پیش گوئی کی بنیادی پیش گوئی کے لئے ڈیٹا کا استعمال کر رہے ہیں۔
اس کے علاوہ ، بڑا ڈیٹا صارفین کی تنگ نظری کی تقسیم اور زیادہ مناسب طریقے سے تیار کردہ مصنوعات یا خدمات کی بھی اجازت دیتا ہے۔ یہ نفیس تجزیات فیصلہ سازی کو کافی حد تک بہتر بناسکتے ہیں۔ مزید یہ کہ ، مصنوعات اور خدمات کی اگلی نسل کی ترقی کو بہتر بنانے کے لئے بڑے اعداد و شمار کا بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، مینوفیکچررز سروس میں شامل سینسر سے حاصل کردہ ڈیٹا کو انفرادیت کی پیش کش کو تیار کرنے کے لئے استعمال کررہے ہیں۔ (اس سارے ڈیٹا کو ترتیب دینے کا طریقہ خود میں ایک پیشہ ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں میں مزید پڑھیں: ٹیک ورلڈ کے نیو راک اسٹارز۔)
بگ ڈیٹا کی گرفت اور کرنچنگ
بڑے اعداد و شمار پر قبضہ اور کرنچ کے ل companies ، کمپنیوں کو نیا اسٹوریج ، کمپیوٹنگ اور تجزیاتی ٹیکنالوجیز اور تکنیک متعین کرنا ہوں گی۔ ٹکنالوجی چیلنجوں کی حد اور ان سے نمٹنے کے لئے ترجیحات فرم کے اعداد و شمار کی پختگی کے لحاظ سے مختلف ہوں گی۔ تاہم ، میراثی نظام اور متضاد معیارات اور فارمیٹس ڈیٹا کے انضمام کو روک سکتے ہیں اور اس سے زیادہ نفیس تجزیات کو روکا جاسکتے ہیں جو قدر پیدا کرتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ بڑے ڈیٹا میں بھی بڑی ٹکنالوجی کی ضرورت ہوتی ہے۔
ڈیٹا مینجمنٹ اور ڈیٹا انیلیسیس کے کئی نئے اور نقطہ نظر بڑے اعداد و شمار کے موثر انتظام اور اس ڈیٹا سے تجزیات کی تشکیل میں معاون ہیں۔ استعمال کیا جانے والا اصل نقطہ نظر ڈیٹا کی مقدار ، مختلف قسم کے اعداد و شمار ، اس میں شامل تجزیاتی پروسیسنگ ورک بوجھ کی پیچیدگی ، اور کاروبار کو درکار ردعمل پر منحصر ہوگا۔ اس کا انحصار بڑے اعداد و شمار کے ماحول کو سنبھالنے ، انتظامیہ اور گورننس کے لئے دکانداروں کی فراہم کردہ صلاحیتوں پر بھی ہوگا۔ مصنوعات کی جانچ کیلئے یہ صلاحیتیں انتخاب کے اہم معیار ہیں۔
بڑی ڈیٹا ٹکنالوجیوں میں اوپن سورس ڈیٹا بیس منیجمنٹ سسٹم شامل ہیں جن میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا سنبھالنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، بشمول کیسینڈرا اور ہڈوپ ، نیز بزنس انٹیلی جنس سافٹ ویئر جو ڈیٹا کو رپورٹ ، تجزیہ اور پیش کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
کاروباری فیصلوں کے لئے بڑے اعداد و شمار کا استعمال کرنا
فوریسٹر ریسرچ کا اندازہ ہے کہ تنظیمیں اپنی دستیاب معلومات میں سے صرف پانچ فیصد مؤثر طریقے سے استعمال کرتی ہیں۔ اس سے اصلاح اور بہتری کی بہتات باقی ہے ، یہی وجہ ہے کہ کاروباری فیصلوں کے ل large بڑے ڈیجیٹل ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرنے میں ایک ایسے ٹکنالوجی اسٹیک کی مجلس کی ضرورت ہوتی ہے جس میں تجزیاتی اور تصویری سوفٹویئر ایپلی کیشنز کو اسٹوریج اور کمپیوٹنگ سے لے کر ہر چیز پر مشتمل ہوتا ہے۔ ٹکنالوجی کی مخصوص ضروریات اور ترجیحات بڑے ڈیٹا لیورز پر منحصر ہوتی ہیں جن پر عمل درآمد کیا جانا ہے اور اداروں کے ڈیٹا پختگی پر۔
تو کیا یہ مصیبت کے قابل ہے؟ ایک لفظ میں ، ہاں۔ بڑے اعداد و شمار کے استعمال سے کاروباری فوائد واضح ہیں۔ مثال کے طور پر ، مک کینسی گلوبل انسٹی ٹیوٹ کا اندازہ ہے کہ بڑے اعداد و شمار کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے والا ایک خوردہ فروش اپنے آپریٹنگ مارجن میں 60 فیصد سے زیادہ کا اضافہ کرسکتا ہے۔ جب یہ ROI کی بات آتی ہے تو ، اس سے کہیں زیادہ بہتر نہیں ہوتا ہے۔
بڑے اعداد و شمار سے فائدہ اٹھانے کے ل Mc ، مک کینسی تجویز کرتا ہے کہ کاروباری رہنما درج ذیل اقدامات کریں:
- تمام ڈیٹا اثاثوں کی انوینٹری
- قدر پیدا کرنے کے مواقع اور خطرات کی نشاندہی کریں
- اعداد و شمار سے چلنے والی تنظیم بنانے کے لئے اندرونی صلاحیتوں کو تیار کریں
- ٹیکنالوجی کو نافذ کرنے کے لئے انٹرپرائز سے متعلق معلومات کی حکمت عملی تیار کریں
- ڈیٹا پالیسی کے معاملات جیسے رازداری ، تحفظ اور دانشورانہ املاک کو حل کریں
جب بڑی ڈیٹا کی بات آتی ہے تو ڈیٹا پالیسی کے معاملات خاصی پریشانی کا باعث ہوتے ہیں۔ بڑے ڈیٹا بیس میں اکثر انتہائی حساس معلومات ہوتی ہیں ، جیسے کمپنی کے راز یا ڈیٹا جو قانون کے ذریعہ محفوظ ہونا ضروری ہے۔ اس کے علاوہ ، اعداد و شمار کی دستیابی اور رازداری کے مابین اکثر تجارت ہوتی ہے۔ اگر کوئی تنظیم چاہتی ہے کہ اعداد و شمار دستیاب اور کارآمد ہوں تو ، اس کے نتیجے میں اعداد و شمار کے آس پاس اکثر سیکیورٹی بہت کم رہتی ہے۔ ریئل ٹائم فیصلہ سازی کے لئے بڑے اعداد و شمار پر کارروائی کرنے کے لئے ، اعداد و شمار کا مرکزیت بہت ضروری ہے۔ لیکن جیسے جیسے مرکزی حیثیت بڑھتی ہے ، خفیہ ڈیٹا کو الگ کرنے اور محفوظ کرنے کی صلاحیت میں کمی آتی ہے۔
اس کے علاوہ ، ڈیٹا سیٹ کا سائز سیکیورٹی اور پرائیویسی کنٹرول کو لاگو کرنے کو نافذ کرسکتا ہے۔ حفاظتی وجوہات کی بناء پر ان تمام اعداد و شمار کو خفیہ کرنا ایک وقت طلب اور مہنگا اقدام ہوگا اور ڈیٹا پروسیسنگ کو سست کردے گا ، اس طرح فیصلہ سازی میں تیزی سے رکاوٹ پیدا ہوگی۔
بڑے اعداد و شمار کی رازداری اور حفاظتی چیلنجوں سے نمٹنے کی کلید اوپر پہلا پہلا قدم ہے: تمام اعداد و شمار کے اثاثوں کی انوینٹری۔ ایک بار جب تنظیم کو یہ سمجھ آجائے کہ بڑا اعداد و شمار کہاں رہتا ہے اور کس طرح کا ڈیٹا موجود ہے تو ، وہ اپنی خفیہ معلومات کو محفوظ بنانے کے ل security ، سیکیورٹی ٹکنالوجی میں سرمایہ کاری جیسی بڑی ڈیٹا کی مقدار کو سنبھالنے کی اہلیت سے فائدہ اٹھاسکتی ہے۔
راہ میں بڑا ڈیٹا
تو آگے کیا ہے؟ ٹھیک ہے ، ایک بات یقینی ہے: یہاں رہنے کے لئے بڑا ڈیٹا موجود ہے۔
لیکن بڑا ڈیٹا سائز سے زیادہ ہے۔ اس کے بارے میں موقع. اس معاملے میں ، یہ موقع ہے کہ نئے اور ابھرتے ہوئے اقسام کے اعداد و شمار اور مواد کی بصیرت تلاش کریں ، کاروبار کو مزید چست و چوبند بنائیں ، اور ان سوالوں کے جوابات دیں جن کو پہلے قابل رسا سمجھا جاتا تھا۔
اس سے فائدہ اٹھانے کی کلید ، اس پر قبضہ اور کرنچ ہے اور اسمارٹ بزنس فیصلے کرنے کے ل effectively اس کا موثر استعمال کریں۔ کام کرنے سے کہیں زیادہ آسان ، لیکن اب تک نتائج بڑی کوششوں کے قابل ثابت ہورہے ہیں۔