مواد
- ڈیٹا کے ایک بڑے اقدام میں تمام کاروباری حصوں کو شامل کریں
- بڑے اعداد و شمار کے نفاذ کے لئے انفراسٹرکچر ماڈلز کا جائزہ لیں
- ڈیٹا کی بڑی منصوبہ بندی میں ڈیٹا کے روایتی ذرائع پر غور کریں
- اعداد و شمار کے مستقل سیٹ پر غور کریں
- اعداد و شمار تقسیم کریں
- کبھی بھی کسی ایک بڑے اعداد و شمار کے تجزیاتی نقطہ نظر پر بھروسہ نہ کریں
- اپنے تیار ہونے سے پہلے بڑی ڈیٹا کا پہل شروع نہ کریں
- تنہائی میں ڈیٹا کا استعمال نہ کریں
- ڈیٹا سیکیورٹی کو نظرانداز نہ کریں
- بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کی کارکردگی کے حص ignoreے کو نظر انداز نہ کریں
ماخذ: راپپلکسیمیجز / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
زیادہ تر کمپنیوں کے لئے بڑا ڈیٹا ایک نیا اور ابھرتا ہوا ڈومین ہے۔ اس کو کام کرنے میں ٹھیک ٹوننگ اور بہترین طریقہ کار کے استعمال کی ضرورت ہے۔
بگ ڈیٹا ہر قسم کی صنعتوں کے لئے بہت سارے وعدے کرتا ہے۔ اگر اس بڑے اعداد و شمار کو موثر اور موثر طریقے سے استعمال کیا گیا ہے تو ، یہ فیصلہ سازی اور تجزیات میں خاصی اثر ڈال سکتا ہے۔ لیکن بڑے اعداد و شمار کا فائدہ تب ہی حاصل کیا جاسکتا ہے جب اس کو منظم انداز میں منظم کیا جائے۔ بڑے اعداد و شمار کے بہترین طریقوں کو آہستہ آہستہ قائم کیا جارہا ہے ، لیکن جب عمل درآمد ہوتا ہے تو پہلے ہی کچھ واضح ڈاس اور ڈونٹس موجود نہیں ہیں۔مندرجہ ذیل رہنمائی عملی زندگی کے منصوبوں سے جمع کردہ عملی تجربے اور علم پر مبنی ہے۔ یہ میرے اعداد و شمار کے بڑے اعداد و شمار اور ڈونٹس ہیں۔
ڈیٹا کے ایک بڑے اقدام میں تمام کاروباری حصوں کو شامل کریں
ڈیٹا کا ایک بڑا اقدام الگ تھلگ اور آزادانہ سرگرمی نہیں ہے ، اور حقیقی قدر اور بصیرت حاصل کرنے کے لئے تمام کاروباری اکائیوں کی شمولیت لازمی ہے۔ بڑا ڈیٹا تنظیموں کو اعداد و شمار کی بڑی مقدار کا فائدہ اٹھانے اور کسٹمر کے طرز عمل ، واقعات ، رجحانات ، پیش گوئوں وغیرہ کی بصیرت حاصل کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ یہ ڈیٹا اسنیپ شاٹ سے ممکن نہیں ہے ، جو صرف بڑے اعداد و شمار پر عملدرآمد کرنے والے ڈیٹا کے پورے حجم کا ایک حصہ حاصل کرلیتا ہے۔ اس کے نتیجے میں ، کمپنیاں ہر طرح کے اعداد و شمار پر تیزی سے زیادہ توجہ مرکوز کررہی ہیں تاکہ صحیح نمونہ کو سمجھنے کے ل all ہر ممکنہ راستوں / کاروباری اکائیوں سے حاصل ہو۔بڑے اعداد و شمار کے نفاذ کے لئے انفراسٹرکچر ماڈلز کا جائزہ لیں
کسی بھی بڑے اعداد و شمار کے اقدام کے ل data اعداد و شمار کا حجم اور اس کا نظم و نسق ایک اہم تشویش ہے۔ چونکہ بڑے اعداد و شمار ڈیٹا کے پیٹا بائٹس سے متعلق ہیں ، لہذا اس کے نظم و نسق کا واحد حل ڈیٹا مراکز کا استعمال ہے۔ ایک ہی وقت میں ، کسی بھی اسٹوریج کی سہولت کو منتخب کرنے اور اس کو حتمی شکل دینے سے پہلے لاگت کے اجزاء پر غور کرنا ہوگا۔ کلاؤڈ سروسز اکثر عمدہ انتخاب ہوتی ہیں ، لیکن مناسب بادل کا تعین کرنے کے لئے مختلف بادل کے ماحول کی خدمات کا جائزہ لیا جانا چاہئے۔ چونکہ کسی بھی بڑے اعداد و شمار کے نفاذ میں اسٹوریج ایک سب سے اہم اجزاء میں سے ایک ہے ، لہذا یہ ایک ایسا عنصر ہے جس کے بارے میں کسی بھی بڑے اعداد و شمار میں بہت احتیاط سے جائزہ لیا جانا چاہئے۔ (آج کے بگ ڈیٹا چیلنج اسٹیم میں مختلف نوعیت کا حامل ، نہ حجم یا رفتار سے ایک اور تناظر حاصل کریں۔)ڈیٹا کی بڑی منصوبہ بندی میں ڈیٹا کے روایتی ذرائع پر غور کریں
بڑے اعداد و شمار کے مختلف ذرائع ہیں اور ذرائع کی تعداد بھی دن بدن بڑھتی جارہی ہے۔ ڈیٹا کا یہ بہت بڑا حجم بڑے ڈیٹا پروسیسنگ کے ان پٹ کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ اس کے نتیجے میں ، کچھ کمپنیوں کا خیال ہے کہ روایتی اعداد و شمار کے ذرائع کا کوئی فائدہ نہیں ہے۔ یہ سچ نہیں ہے ، کیونکہ کسی بھی بڑی ڈیٹا کی کہانی کی کامیابی کے لئے یہ روایتی ڈیٹا ایک اہم جز ہے۔ روایتی اعداد و شمار میں قیمتی معلومات ہوتی ہیں ، لہذا اسے دوسرے بڑے اعداد و شمار کے ذرائع کے ساتھ مل کر استعمال کیا جانا چاہئے۔ بڑے اعداد و شمار کی اصل قیمت صرف اسی صورت میں اخذ کی جاسکتی ہے جب تمام اعداد و شمار کے ذرائع (روایتی اور غیر روایتی) کو مدنظر رکھا جائے۔ (لے لو ، بگ ڈیٹا میں مزید معلومات حاصل کریں! کیوں کہ چھوٹا ڈیٹا بڑا کارٹون باندھ سکتا ہے۔)اعداد و شمار کے مستقل سیٹ پر غور کریں
ڈیٹا کے ایک بڑے ماحول میں ، مختلف ذرائع سے ڈیٹا آرہا ہے۔ شکل ، ساخت اور اعداد و شمار کی اقسام ایک ذریعہ سے دوسرے میں مختلف ہوتی ہیں۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ جب آپ کے ڈیٹا کا بڑا ماحول آتا ہے تو ڈیٹا کو صاف نہیں کیا جاتا ہے۔ لہذا ، آنے والے اعداد و شمار پر اعتماد کرنے سے پہلے ، آپ کو بار بار مشاہدہ اور تجزیہ کرکے مستقل مزاجی کو جانچنا ہوگا۔ ایک بار جب اعداد و شمار کی مستقل مزاجی کی تصدیق ہوجائے تو ، اس کو میٹا ڈیٹا کا مستقل سیٹ سمجھا جاسکتا ہے۔ پیٹرن کا محتاط مشاہدہ کرکے میٹا ڈیٹا کا مستقل سیٹ ڈھونڈنا کسی بھی بڑی ڈیٹا کی منصوبہ بندی میں ایک لازمی مشق ہے۔اعداد و شمار تقسیم کریں
جب ہم پروسیسنگ کے ماحول پر غور کرتے ہیں تو اعداد و شمار کا حجم ایک اہم تشویش ہے۔ کیونکہ اعداد و شمار کے بہت بڑے حجم کی وجہ سے جس میں بڑا ڈیٹا کام کرتا ہے ، اسی لئے ایک ہی سرور پر پروسیسنگ ممکن نہیں ہے۔ حل ایک ہڈوپ ماحول ہے ، جو ایک تقسیم شدہ کمپیوٹنگ ماحول ہے جو اجناس ہارڈ ویئر پر چلتا ہے۔ یہ ایک سے زیادہ نوڈس پر تیز پروسیسنگ کی طاقت دیتا ہے۔ (ہڈوپ کے بارے میں جاننے کے لئے 7 چیزوں میں مزید معلومات حاصل کریں۔)کبھی بھی کسی ایک بڑے اعداد و شمار کے تجزیاتی نقطہ نظر پر بھروسہ نہ کریں
بڑے اعداد و شمار پر کارروائی کرنے کے لئے مارکیٹ میں متعدد ٹیکنالوجیز دستیاب ہیں۔ تمام بڑی ڈیٹا ٹکنالوجی کی بنیاد اپاچی ہڈوپ اور میپ ریڈس ہے۔ لہذا ، صحیح مقصد کے ل the صحیح ٹکنالوجی کا اندازہ کرنا ضروری ہے۔ تجزیاتی تجزیات ، تجزیاتی تجزیات ، تجزیات ، اسٹریم ڈیٹا تجزیات وغیرہ جیسے اہم تجزیاتی نقطہ نظر ہیں مطلوبہ ہدف کے حصول کے لئے مناسب طریقہ / نقطہ نظر کا انتخاب ضروری ہے۔ کسی ایک نقطہ نظر پر بھروسہ کرنے سے بچنے کے ل Its ، لیکن مختلف طریقوں کی چھان بین کرنے اور اپنے حل کے ل the بہترین میچ کا انتخاب کرنا بہترین ہے۔اپنے تیار ہونے سے پہلے بڑی ڈیٹا کا پہل شروع نہ کریں
کسی بھی بڑے اعداد و شمار کے اقدام کے ل small ہمیشہ چھوٹے قدموں سے آغاز کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔ لہذا ، مہارت حاصل کرنے کے لئے پائلٹ پروجیکٹس کے ساتھ شروع کریں اور پھر حقیقی نفاذ کے ل go جائیں۔ بڑے اعداد و شمار کی صلاحیت بہت متاثر کن ہے ، لیکن حقیقی قدر صرف اسی صورت میں حاصل کی جاسکتی ہے جب ہم اپنی غلطیوں کو کم کریں اور مزید مہارت حاصل کرلیں۔تنہائی میں ڈیٹا کا استعمال نہ کریں
بڑے اعداد و شمار کے ذرائع ہمارے آس پاس بکھرے ہوئے ہیں اور وہ دن بدن بڑھتا ہی جارہا ہے۔ صحیح تجزیات کی پیداوار حاصل کرنے کے لئے ان تمام اعداد و شمار کو مربوط کرنا ضروری ہے۔ ڈیٹا انضمام کے ل the مارکیٹ میں مختلف ٹولز دستیاب ہیں ، لیکن استعمال سے پہلے ان کا جائزہ مناسب طریقے سے لیا جانا چاہئے۔ بڑے اعداد و شمار کا انضمام ایک پیچیدہ کام ہے کیونکہ مختلف ذرائع سے حاصل ہونے والا ڈیٹا مختلف شکل کی ہوتا ہے ، لیکن تجزیات کے اچھ resultے نتیجہ کو حاصل کرنے کے ل. اس کی بہت ضرورت ہے۔ڈیٹا سیکیورٹی کو نظرانداز نہ کریں
ڈیٹا سیکیورٹی ڈیٹا کی بڑی منصوبہ بندی میں ایک اہم غور ہے۔ ابتدائی طور پر ، (کوئی پروسیسنگ کرنے سے پہلے) ، ڈیٹا پیٹا بائٹس میں ہوتا ہے ، لہذا سیکیورٹی کو سختی سے نافذ نہیں کیا جاتا ہے۔ لیکن کچھ پروسیسنگ کے بعد ، آپ کو اعداد و شمار کا سب سیٹ مل جائے گا جو کچھ بصیرت فراہم کرتا ہے۔ اس وقت ، ڈیٹا کی حفاظت ضروری ہے۔ اعداد و شمار پر جتنا عمل ہوتا ہے اور اس سے کام لیا جاتا ہے ، اتنا ہی زیادہ تر قیمتی ادارہ کے پاس ہوجاتا ہے۔ یہ ٹھیک ٹون آؤٹ پٹ ڈیٹا دانشورانہ ملکیت ہے اور اسے محفوظ کرنا ضروری ہے۔ بڑے ڈیٹا لائف سائیکل کے ایک حصے کے طور پر ڈیٹا سیکیورٹی کو لاگو کیا جانا چاہئے۔بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کی کارکردگی کے حص ignoreے کو نظر انداز نہ کریں
بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کا آؤٹ پٹ تب ہی مفید ہوتا ہے جب وہ اچھی کارکردگی دکھائے۔ بڑے اعداد و شمار تیز رفتار سے ڈیٹا کی ایک بڑی رقم کی کارروائی پر مبنی مزید بصیرت پیش کرتے ہیں۔ لہذا ، مؤثر اور موثر طریقے سے اس کا انتظام کرنا ضروری ہے۔ اگر بڑے اعداد و شمار کی کارکردگی کا بغور انتظام نہ کیا گیا تو ، اس سے پریشانی ہوگی اور پوری کوشش کو بے معنی کردیا جائے گا۔ہماری بحث میں ، ہم نے اعداد و شمار کے بڑے اقدامات کی ڈوسنس اور ڈونٹس پر توجہ مرکوز کی ہے۔ بڑا ڈیٹا ایک ابھرتا ہوا علاقہ ہے اور جب اس پر عمل درآمد ہوتا ہے تو ، بہت ساری کمپنیاں اب بھی منصوبہ بندی کے مرحلے میں ہیں۔ خطرات اور غلطیوں کو کم سے کم کرنے کے ل big بڑے اعداد و شمار کے بہترین طریقوں کو سمجھنا ضروری ہے۔ گفتگو کے نکات براہ راست پروجیکٹ کے تجربات سے اخذ کیے گئے ہیں ، لہذا یہ ڈیٹا کی ایک بڑی حکمت عملی کو کامیاب بنانے کے لئے کچھ رہنما اصول دے گا۔