ریئل ٹائم بگ ڈیٹا اینالٹکس کے پیشہ اور ضمنی وزن کا وزن

مواد

بڑا ڈیٹا کیا ہے ، اور یہ ریئل ٹائم بگ ڈیٹا اینالٹکس سے کس طرح مختلف ہے؟
پیشہ
Cons کے
نتیجہ اخذ کرنا
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

ماخذ: سیوٹرا / ڈریم ٹائم

ٹیکا وے:

ریئل ٹائم ڈیٹا کو فوری طور پر قابل رسائ ہونا ایک مثالی منظر نامہ کی طرح محسوس ہوسکتا ہے ، لیکن فوائد کے ساتھ ، اس میں نقائص بھی ہیں۔

ڈیٹا دھماکے کے اس دور میں ، تنظیمیں بڑھتی ہوئی شرحوں پر ڈیٹا اکٹھا اور اسٹور کررہی ہیں۔ تاہم ، محض اپنی تنظیم کے لئے یہ ڈیٹا اکٹھا کرنے سے کوئی کاروباری قیمت نہیں ہے۔ اس بڑے اعداد و شمار کا اصل وقت کا تجزیہ اور تصور اس بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو قیمتی اعداد و شمار میں بدل دیتا ہے۔ اگرچہ یہ حقیقت پسندانہ بصیرت آپ کی تنظیم کے ل great بہت اہمیت کا حامل ہوسکتی ہے ، لیکن اس میں پیشہ اور موافق دونوں ہیں۔

بڑا ڈیٹا کیا ہے ، اور یہ ریئل ٹائم بگ ڈیٹا اینالٹکس سے کس طرح مختلف ہے؟

مزید آگے بڑھنے سے پہلے ، بڑے اعداد و شمار پر تبادلہ خیال کریں - یہ کیا ہے؟ روایتی طور پر ، ڈیٹا بہت آسانی سے محفوظ کیا جاتا تھا کیونکہ اس میں اتنی کم مقدار موجود تھی۔ بڑے اعداد و شمار اس وقت وجود میں آئے جب ڈیٹا سیٹ کو زیادہ بڑی مقدار میں اسٹور کرنے کی ضرورت ہوگ became۔ یہ نہ صرف اعداد و شمار یا ڈیٹا سیٹ ہے ، بلکہ اوزار ، تکنیک ، طریقوں اور فریم ورک کا مجموعہ ہے۔

بڑا ڈیٹا تقریبا کسی بھی چیز سے حاصل ہوسکتا ہے جو ڈیٹا تیار کرتا ہے ، بشمول سرچ انجن اور سوشل میڈیا ، نیز کچھ کم واضح ذرائع ، جیسے پاور گرڈ اور ٹرانسپورٹ انفراسٹرکچر۔ اس اعداد و شمار کو تین اقسام میں درجہ بندی کیا جاسکتا ہے: ساختہ ، نیم ساختہ اور غیر ساختہ۔

عام طور پر پہلے سے طے شدہ وقفوں پر بڑا ڈیٹا اکٹھا اور تجزیہ کیا جاتا ہے۔ تاہم ، ریئل ٹائم بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے ساتھ ، ذخیرہ اندوزی اور تجزیہ مسلسل جاری رہتا ہے ، جس سے کاروبار کو ایک منٹ میں بصیرت مل جاتی ہے۔ (بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے بارے میں مزید معلومات کے ل see دیکھیں کہ ڈیٹا اینالٹکس کس طرح آئی ٹی کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔)

ہڈوپ بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کا سب سے معروف ٹول ہے ، لیکن یہ اصلی وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات سے نمٹنے کے ل well مناسب نہیں ہے۔ کچھ اصل وقت کے بڑے ڈیٹا ٹولز میں شامل ہیں:

طوفان - یہ اصل وقت سے تقسیم شدہ حسابی نظام ہے جو کسی بھی پروگرامنگ زبان کے ساتھ کام کرتا ہے اور توسیع پزیر ہے۔ فی الحال اس کی ملکیت ہے۔
گرڈ گیین - یہ ایک انٹرپرائز اوپن سورس گرڈ کمپیوٹنگ ٹول ہے۔ یہ ہڈوپ ڈی ایف ایس کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے جو ہڈوپ میپ ریڈیوس کا متبادل پیش کرتا ہے۔

پیشہ

اب اصل وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے کچھ فوائد پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔

غلطیوں کو جلدی سے پہچانیں - فرض کریں ایک غلطی واقع ہوئی ہے ، اور اسے ASAP حل کرنے کی ضرورت ہے۔ اصل وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے ساتھ ، اس غلطی کو فوری طور پر پہچانا جاسکتا ہے اور فوری طور پر اس کا علاج کیا جاسکتا ہے۔ اس سے زیادہ سے زیادہ اور / یا زیادہ سخت ناکامیوں کو روکنے میں مدد مل سکتی ہے۔ طویل مدتی میں ، یہ کاروباری ساکھ میں بھی مدد کرتا ہے - تیزی سے غلطی کی اصلاحات زیادہ صارفین کو حاصل کرنے میں معاون ثابت ہوسکتی ہیں۔
بچت - اگرچہ اصلی وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات پر عمل درآمد مہنگا پڑسکتا ہے ، لیکن اعداد و شمار کے فوری تجزیہ کی اعلی قیمت اس اخراجات کو پورا کر سکتی ہے۔
ترقی پسند خدمات - بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے توسط سے مصنوعات اور خدمات کی نگرانی صارفین کے لئے تبادلوں کی شرح میں اضافے کا باعث بن سکتی ہے ، جس کے نتیجے میں زیادہ منافع ہوسکتا ہے۔ تجزیاتی تجزیہ کے ذریعہ آسکتی غلطیوں اور مسائل کا آسانی سے اندازہ لگایا جاسکتا ہے ، جو صارفین کی ضروریات پر زیادہ توجہ دینے میں بھی مددگار ثابت ہوسکتا ہے۔
اصل وقت کی دھوکہ دہی کا سراغ لگانا - سسٹمز اور سرورز کی سیکیورٹی کا انتظام کرنے والی ٹیم کو دھوکہ دہی کے بارے میں فوری اور آسانی سے اطلاع دی جاسکتی ہے ، جس سے فراڈ کا پتہ چلتے ہی اصل وقت میں اقدامات کرنے کی اجازت مل جاتی ہے۔ (فراڈ کی نشاندہی کے بارے میں مزید معلومات کے ل Next ، نیکسٹ جنریشن فراڈ کا پتہ لگانے میں مشین لرننگ اور ہڈوپ ملاحظہ کریں۔)
حریفوں کی طرف حکمت عملی - مقابلہ آج مارکیٹ میں بہت سارے لوگوں کو خوفزدہ کرتا ہے ، اور بڑے اعداد و شمار کے تجزیات حریفوں کی ایک تفصیلی تصویر فراہم کرنے میں معاون ہیں ، جیسے ایک نئی مصنوع کا آغاز ، کسی خاص مدت کے لئے قیمتوں کو کم کرنا / بڑھانا یا کسی مخصوص جگہ سے صارفین پر توجہ مرکوز کرنا۔
بصیرت - سیلز کی بصیرت یہ جاننے کے لئے ضروری ہے کہ فروخت کہاں ہے۔ یہ بصیرت اضافی آمدنی کا باعث بن سکتی ہے ، جیسے طویل مدتی میں صارف کو نہ کھونا ، اچھال کی شرح کو جانچنا اور حقیقی وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے تجزیہ کے ذریعے فروخت میں اضافے کے زیادہ سے زیادہ طریقے تلاش کرنا۔
رجحانات - کسٹمر کے رحجانات کا تجزیہ کرکے فیصلے ریئل ٹائم بگ ڈیٹا اینالیٹکس کے ساتھ کیے جاسکتے ہیں۔ اس میں پیش کشیں ، اشتہارات ، صارفین کی ضروریات ، کسی خاص سیزن کے ل available دستیاب پیشکشیں اور دیگر شامل ہوسکتے ہیں۔ لہذا ، یہ طویل مدتی فیصلوں کو بھی بہتر بنا سکتا ہے۔

Cons کے

اب آتے ہیں ایک نظر ڈالیں۔

ہڈوپ مطابقت نہیں رکھتا ہے - جیسا کہ پہلے ذکر ہوا ، ہڈوپ ، بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے لئے سب سے زیادہ استعمال ہونے والا ٹول ، فی الحال اصل وقت کے ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے قابل نہیں ہے۔ لہذا ، کچھ دوسرے اوزاروں کی ضرورت ہے ، اس توقع کے ساتھ کہ مستقبل میں ہڈوپ حقیقی وقت کے نقطہ نظر کے ل function فعالیت میں اضافہ کرے گا۔
نیا نقطہ نظر درکار ہے - کچھ تنظیمیں ہفتے میں ایک بار بصیرت حاصل کرنے کے عادی ہیں۔ تاہم ، ریئل ٹائم بڑے اعداد و شمار کی مستقل آمد کے ساتھ ، بالکل مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ کچھ تنظیموں کے ل a چیلنج ہوسکتا ہے اور کچھ فیصلوں اور منصوبوں کو دوبارہ تشکیل دینے کا باعث بن سکتا ہے۔
ممکنہ ناکامی - کچھ تنظیمیں اصلی وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کو ایک چمکدار نئے کھلونے کے طور پر دیکھ سکتی ہیں ، اور اسے فوری طور پر نافذ کرنا چاہتی ہیں۔ تاہم ، اگر اس پر مناسب طریقے سے عمل درآمد نہ کیا گیا تو ، یہ بہت ساری پریشانیوں کا سبب بن سکتا ہے۔ اگر کوئی کاروبار اس تیزی سے شرح پر ڈیٹا سنبھالنے کے عادی نہیں ہے تو ، اس سے غلط تجزیہ ہوسکتا ہے ، جو تنظیم کے لئے بڑے مسائل کا سبب بن سکتا ہے۔

نتیجہ اخذ کرنا

اصل وقت کے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کسی کاروبار کے لئے بے حد اہمیت کا حامل ہوسکتے ہیں ، لیکن ایک کاروبار کو پہلے یہ طے کرنا ہوگا کہ آیا پیشہ افراد اپنی مخصوص صورتحال میں اس سے کہیں زیادہ ہوں گے ، اور اگر ہے تو ، اس طرح سے ان پر قابو کیسے پایا جائے گا۔ یہ اب بھی ایک نسبتا new نئی ٹکنالوجی ہے ، لہذا یہ توقع کی جاتی ہے کہ یہ مستقبل میں تیار ہوگا اور امید ہے کہ اس کے موجودہ چیلینجز میں سے کچھ حل ہوجائیں۔