व्यवसायों को इतने वर्षों तक पूरी तरह से अपने प्रबंधकों, नेताओं और अधिकारियों के अनुभव पर निर्भर रहना पड़ता है।
हालाँकि, जैसे-जैसे तकनीकी प्रगति जारी रही, इन व्यवसायों को अब डेटा एनालिटिक्स और अंतर्दृष्टि का समर्थन प्राप्त है।
बिग डेटा के आगमन और उद्योगों के असंख्य रूपों में इसके आसन्न समावेश के साथ, वर्तमान में इसे वर्तमान जुड़े युग के सभी कॉर्पोरेट मुद्दों के लिए एक गेम-चेंजर के रूप में पेश किया गया है। हालाँकि, चूंकि अधिकांश प्रचार अक्सर मर जाते हैं, बिग डेटा के आसपास का प्रारंभिक उन्माद धीरे-धीरे कम हो रहा है। यह अब प्रतिष्ठित विश्लेषक फर्म, गार्टनर के तथाकथित प्रतिष्ठित प्रचार चक्र का हिस्सा नहीं है। हालांकि, कंपनियों ने इसमें निवेश करना बंद नहीं किया है। बिग डेटा लगातार मजबूत हो रहा है और निश्चित रूप से अत्यधिक सटीक अंतर्दृष्टि प्रदान करने में बहुत बड़ा कदम उठाने के लिए तैयार है। वास्तव में यह हुआ है कि बड़ा डेटा वर्तमान में एक स्थापित तकनीक है जो इसके बारे में अनावश्यक उपद्रव से आगे निकल गई है। अब, विभिन्न कंपनियां बड़े डेटा समाधानों से वास्तविक मूल्य की तलाश कर रही हैं, न कि केवल बड़े और बड़े वादे।
इस संबंध में, DaaS या डेटा-ए-ए-सर्विस तकनीकी परिदृश्य में प्रकट हुआ है जो कुछ भी क्रांतिकारी नहीं है, और अधिकांश लोगों ने इसे विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से संगीत, छवि फ़ाइलें या वीडियो खरीदने के रूप में सामना किया होगा। . हालांकि, उत्पाद कैटलॉग विक्रेताओं से लेकर मानचित्र डेटा प्रदाताओं तक मानचित्र से प्रमुख खिलाड़ियों का प्रवेश पूरी अवधारणा को पूरी तरह से बदल देता है। इसे एक समर्पित सास समाधान होने की आवश्यकता नहीं है जिसे बाजार में लाना है। यदि आपकी कंपनी के पास वह डेटा है जिसका कुछ अन्य लोगों के लिए मूल्य है या इसे बनाए रखने में कठिनाई है, तो इसे प्रति मेगाबाइट या वॉल्यूम कोट्स द्वारा बेचना बेहतर है।
यह कहने के बाद कि, वर्तमान में, ऐसे बहुत से रुझान हैं जिनके लिए कस्टम सॉफ़्टवेयर विकास सेवाओं को आगे देखना चाहिए, जो 2020 में बड़े डेटा प्रौद्योगिकी बाज़ार को आगे बढ़ाएंगे। उनमें से कुछ यहां दिए गए हैं।
1. डेटा गवर्नेंस के लिए एक मजबूत रणनीति की अनिवार्य तैयारी
एक सुरक्षित और सबसे कुशल तरीके से बिग डेटा का उपयोग करने के लिए, व्यवसायों को एक पूर्ण-प्रूफ और मजबूत शासन ढांचे की आवश्यकता होती है जो संपूर्ण डेटा स्रोत का सटीक विवरण प्रदान करता है, प्रभावी रूप से डेटा पहुंच का प्रबंधन करता है और साथ ही लोकतंत्रीकरण को बढ़ावा देता है। यूरोपीय संघ द्वारा निर्धारित जीडीपीआर कानूनों का इस बात पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा कि कैसे व्यवसाय यूरोपीय संघ के किसी भी सदस्य देश में रहने वाले व्यक्तियों के डेटा की एक बड़ी मात्रा को संभालते हैं। इस विनियमन के सख्त प्रावधानों के कारण, कदाचार के दोषी व्यवसाय को आसानी से बख्शा नहीं जाएगा। जुर्माना होगा जो लाखों में चलेगा। हालाँकि, यूरोपीय संघ की लगभग एक-चौथाई कंपनियाँ ही इस विनियमन का अनुपालन करती हैं। स्थिति काफी धूमिल है, और जब तक हम बिग डेटा के भविष्य पर विचार करते हैं, शासन का पूरा मुद्दा इसकी प्रासंगिकता बनाए रखेगा।
2. डार्क डेटा की छिपी क्षमता का लाभ उठाना
जब डार्क डेटा की बात आती है, तो यह अनिवार्य रूप से डिजिटल डेटा होता है जिसे व्यवसाय हर दिन एकत्र करते हैं और इसे संग्रहीत करते हैं, लेकिन इसका उपयोग केवल नियामक अनुपालन के अलावा किसी विशेष उद्देश्य के लिए नहीं किया जाता है। चूंकि डेटा संग्रहण आसान है, अधिकांश व्यवसाय इसे कभी नहीं छोड़ते हैं। कंपनियों के भीतर पुराने डेटा प्रारूप, दस्तावेज़ और फ़ाइलें बस संग्रहीत की जाती हैं और हर सेकंड बड़ी मात्रा में जमा हो जाती हैं।
अनिवार्य रूप से, यह असंरचित डेटा सार्थक अंतर्दृष्टि के लिए काफी सोने की खान है, यह देखते हुए कि इसका प्रभावी ढंग से विश्लेषण किया गया है। कंपनियां जो डाटा स्टोर करती हैं उसका करीब 90 फीसदी डार्क डेटा की कैटेगरी में आता है। इस डेटा प्रकार का उपयोग करने के प्रयास किए गए हैं और पिछले वर्ष की तुलना में इसमें तेजी आई है। इसलिए, 2020 में, हम इस डार्क डेटा को शामिल होते देखेंगे। डेटा क्रंचिंग की प्रक्रिया के माध्यम से अधिकतम लाभ निकालने के लिए कंपनियों को सभी डेटा प्रकारों को संसाधित करना पड़ता है। इस डेटा को क्रंच करने और अमूल्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कस्टम सॉफ़्टवेयर विकसित करके Asp.net विकास सेवाओं को सबसे अधिक लाभ मिल सकता है।
3. क्वांटम कंप्यूटिंग का उदय
अगले कंप्यूटिंग व्यवधान के बारे में, क्वांटम कंप्यूटर बस कोने के आसपास हैं। क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों पर आधारित सबसे शक्तिशाली कंप्यूटरों में से होने के कारण, कंप्यूटरों ने अभी कुछ वर्षों के भीतर प्रवेश नहीं किया है। हालांकि, यह निश्चित रूप से पारंपरिक कंप्यूटिंग की सीमाओं को आगे बढ़ाएगा और अकल्पनीय अनुपातों का विश्लेषण करने में सक्षम होगा। बिग डेटा की भविष्यवाणियां वर्तमान में इस कंप्यूटिंग के बिना अधूरी हैं। आने वाले वर्षों में अपनी पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए बिग डेटा सेवाओं को क्वांटम कंप्यूटिंग की आदत डालनी होगी।
4. डेटा झीलों के महत्व का नुकसान
कुछ समय के लिए, डेटा लेक जो स्टोरेज रिपॉजिटरी हैं जो वास्तव में कंपनियों के सभी कच्चे डेटा को उनके संबंधित मूल स्वरूपों में संग्रहीत करते हैं, इन कंपनियों का बेशकीमती अधिकार बना हुआ है। इन डेटा झीलों के मुख्य विक्रय बिंदुओं में यह है कि यह वास्तव में सूचना साइलो के सबसे अधिक संबंधित मुद्दे को दूर करता है।
हालांकि, निरंतरता, गुणवत्ता के साथ-साथ उद्यम टीमों के साथ संरेखण की कमी या यहां तक कि उच्चतम अनुपात के शासन के मुद्दे अनिवार्य रूप से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए ठोकरें बन रहे हैं। अधिकांश व्यवसाय इन डेटा झीलों को सबसे चुनौतीपूर्ण और विवादित डेटा स्रोतों में से एक मानते हैं। उन्हें या तो अपने वादे पर खरा उतरना चाहिए या हार मान लेनी चाहिए।
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5. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का प्रसार
आने वाले वर्ष में ये दोनों प्रौद्योगिकियां निश्चित रूप से अधिक शक्ति और महत्व प्राप्त करेंगी। ये दोनों दो मजबूत और शक्तिशाली तकनीकी कार्यकर्ता हैं जो लगातार बड़े डेटा को बदलने और अर्थ निकालने के लिए काफी मेहनत कर रहे हैं और एक बहुत ही स्वीकार्य स्टैक और बेहतर अंतर्दृष्टि में हैं।
इन दोनों तकनीकों को लागू करने से व्यवसायों को ग्राहक मंथन मॉडल, पैटर्न पहचान, वीडियो एनालिटिक्स, धोखाधड़ी का पता लगाने, गतिशील मूल्य निर्धारण और बहुत कुछ जैसे विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगों के माध्यम से एल्गोरिदम के जादू का आसानी से अनुभव करने की अनुमति मिलेगी। एआई में भारी निवेश करने वाली कंपनियां अधिक आशावादी हैं कि उनके राजस्व में निश्चित रूप से वर्ष 2020 में कई गुना वृद्धि होगी। साथ ही, ये प्रौद्योगिकियां व्यवसायों को काफी बेजोड़ सटीकता और सटीकता के साथ घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने में सहायता करेंगी।
6. एज एनालिटिक्स का बढ़ा हुआ ट्रैक्शन
अभूतपूर्व रूप में इंटरनेट ऑफ थिंग्स या IoT उपकरणों के प्रसार और बड़े पैमाने पर अपनाने से वास्तव में एक अलग तरह के एनालिटिक्स समाधान की आवश्यकता होती है। इसके लिए एज एनालिटिक्स निश्चित रूप से सबसे उपयुक्त उत्तर है। इसका अनिवार्य रूप से मतलब नेटवर्क के किनारे या बिंदु पर रीयल-टाइम डेटा विश्लेषण करना है जहां संपूर्ण डेटा वास्तव में उस विशेष डेटा को किसी विशेष केंद्रीकृत डेटा स्टोरेज में स्थानांतरित किए बिना कैप्चर किया जाता है।
इसकी ऑन-साइट प्रकृति के कारण, यह लोड स्पाइक्स के संपूर्ण प्रभाव को कम करने, बैंडविड्थ की आवश्यकताओं में कमी, विलंबता में कमी के साथ-साथ महान मापनीयता जैसे लाभ प्रदान करता है। यह नेटवर्क के किनारे पर बढ़त विश्लेषण की अनुमति देने के लिए क्लाउड सॉफ़्टवेयर समाधान प्रदान करने के लिए क्लाउड एकीकरण सेवाओं के लिए नए रास्ते खोलता है। निश्चित रूप से, निकट भविष्य में एज एनालिटिक्स को कुछ कॉर्पोरेट लेने वाले मिलेंगे। कुल बढ़त विश्लेषिकी बाजार बड़े अनुपात में बढ़ने के लिए तैयार है। यह निश्चित रूप से पूरे बड़े डेटा एनालिटिक्स पर भी बहुत ध्यान देने योग्य प्रभाव डालेगा।
7. ग्राफ का उदय
ग्राफ़ डेटाबेस और ग्राफ़ प्रोसेसिंग एक निश्चित तरीके से डेटा की खोज की अनुमति देते हैं जो कि अधिकांश लोग वास्तव में सोचते हैं जो विभिन्न तार्किक अवधारणाओं के साथ-साथ लोगों, संगठनों, लेनदेन जैसी संस्थाओं के बीच संबंधों को प्रकट करता है। यह भविष्यवाणी की गई है कि डेटा तैयार करने में लगातार तेजी लाने और यहां तक कि अनुकूली और अधिक जटिल डेटा विज्ञान की अनुमति देने के लिए ग्राफ प्रसंस्करण, साथ ही ग्राफ डेटाबेस, पर्याप्त अंकन द्वारा विकसित होंगे। अनिवार्य रूप से ग्राफ़ ज्ञान नेटवर्क के साथ-साथ विभिन्न उभरते सिमेंटिक ग्राफ़ को सक्षम बनाता है।
8. ब्लॉकचेन का अनुप्रयोग
यह उन रुझानों में से एक है जो डेटा के साथ-साथ विश्लेषिकी के लिए भी जाता है। यह अनिवार्य रूप से क्रिप्टोग्राफिक रूप से विश्वसनीय प्रतिभागियों के एक जटिल नेटवर्क में अपरिवर्तनीयता को समर्थन प्रदान करने के बारे में है। इसके अलावा, अगर कुछ बदल गया है तो यह ट्रैक करता है, इसलिए डेटा के परिप्रेक्ष्य से, ब्लॉकचैन गहरी नकली या कुख्यात नकली समाचार जैसी चीजों को ट्रैक करने में काफी उपयोगी हो सकता है। बड़ी डेटा सेवाओं को अपने समाधानों में ब्लॉकचेन लाने के लिए भारी निवेश करना होगा।
9. सतत बुद्धिमत्ता का परिचय
यह उन्नत विश्लेषिकी और रीयल-टाइम डेटा के माध्यम से अधिक स्मार्ट निर्णय लेने के बारे में है। यह स्थितिजन्य जागरूकता को समाहित करता है और सुझाव देता है कि कार्रवाई की जाए। यह काफी बुद्धिमान, परिणाम-केंद्रित और स्वचालित है। आने वाले वर्षों में, अधिकांश नई व्यावसायिक प्रणालियाँ निश्चित रूप से निरंतर बुद्धिमत्ता को शामिल करेंगी जो व्यावसायिक निर्णयों को बेहतर बनाने के लिए वास्तविक समय के संदर्भ डेटा का उपयोग करती हैं। यह निश्चित रूप से रीयल-टाइम एनालिटिक्स के प्रदर्शन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा और व्यवसायों की सहायता के लिए आवश्यक नवाचार लाएगा।
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10. लगातार मेमोरी सर्वर के लिए बढ़ती जगह
वे सस्ती प्रदर्शन के साथ-साथ कम जटिल उपलब्धता के साथ बड़ी मेमोरी को सक्षम करेंगे। कुछ डेटाबेस विक्रेता वर्तमान में इस प्रकार के सर्वर को समर्थन प्रदान करने के लिए अपने स्वयं के सिस्टम को फिर से लिख रहे हैं जो वास्तविक समय में भी अधिक मात्रा में डेटा के विश्लेषण को सक्षम बनाता है। यह व्यवसायों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सूचित निर्णय लेने के लिए अधिक डेटा संग्रहीत करने में मदद करेगा।
11. डेटा विश्लेषण स्वचालन
परंपरागत रूप से डेटा विश्लेषण विश्लेषकों द्वारा किया जाता है जो डैशबोर्ड, रिपोर्ट और अन्य अन्य माध्यमों के माध्यम से उत्पाद प्रबंधकों, विपणक और बिक्री अधिकारियों के साथ अपने निष्कर्षों और अंतर्दृष्टि को अपने व्यापारिक नेताओं तक पहुंचाते हैं।
लेकिन यह प्रक्रिया काफी धीमी है जब वर्तमान व्यापार विश्लेषिकी मामलों की बात आती है, आम तौर पर जहां रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग शामिल होती है। चूंकि डेटा एनालिटिक्स को विभिन्न व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सीधे बनाया जा रहा है, जैसे ऑनलाइन कॉमर्स के साथ-साथ ग्राहक सहायता प्रणालियों में, डेटा के उपयोग के साथ-साथ विश्लेषणात्मक सामग्री के संचालन और स्वचालित करने के साथ-साथ निर्णय लेने में तेजी आ रही है। इसलिए, वर्ष 2020 में डेटा विश्लेषण का स्वचालन प्रमुख प्रवृत्ति होगी।
11. संवर्धित विश्लेषिकी
डेटा विश्लेषण की कस्टम सॉफ्टवेयर विकास सेवाओं ने हमेशा दैनिक व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के साथ-साथ सूचना श्रमिकों के व्यापक दर्शकों के लिए अपनी स्वयं की तकनीकों की क्षमताओं को विकसित करने का प्रयास किया है। यह होने वाले मुख्य तरीकों में से एक संवर्धित विश्लेषिकी के उपयोग के माध्यम से है। इसे प्राकृतिक प्रसंस्करण भाषा, मशीन लर्निंग, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी सक्षम तकनीकों के उपयोग के रूप में परिभाषित किया गया है ताकि डेटा को गहराई से तैयार करने में सहायता की जा सके, अंतर्दृष्टि की पीढ़ी और परिणामों की व्याख्या करने के लिए कि वास्तव में लोग कैसे खोजते हैं और यहां तक कि डेटा का विश्लेषण कैसे करते हैं विश्लेषणात्मक सामग्री वास्तव में विकसित, साझा और उपभोग की जाती है।
13. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ विश्लेषिकी सक्षम
यह एक सर्वविदित तथ्य है कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कंप्यूटर को मानव भाषा को आसानी से समझने की अनुमति देता है। यह गैर-तकनीक-प्रेमी व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए आसानी से क्वेरी करना और सरल शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करके जटिल डेटा पूछना, या तो पाठ या आवाज के माध्यम से करना संभव बनाता है, और अपने व्यवसाय से संबंधित आसानी से समझने योग्य विश्लेषणात्मक परिणाम भी प्राप्त करता है। यह भविष्यवाणी की गई है कि भविष्य में, अधिकांश विश्लेषणात्मक प्रश्न अनिवार्य रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण द्वारा उत्पन्न होंगे या स्वचालित रूप से या खोज प्रौद्योगिकी के माध्यम से उत्पन्न होंगे।
निष्कर्ष
वर्षों से, व्यवसायों ने अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि की मांग की है, और डेटा एनालिटिक्स उन्हें वही प्रदान करने में सक्षम हैं। इसके अलावा, बिग डेटा निश्चित रूप से व्यवसायों के लिए बड़ी मात्रा में संग्रहीत डेटा के आधार पर सूचित, गणना किए गए निर्णय लेने के लिए एक महान उपकरण साबित हुआ है, कभी-कभी डेटा झीलों में।
हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ब्लॉकचेन, क्वांटम कंप्यूटिंग जैसी नवीनतम तकनीकों के उद्भव के साथ, संपूर्ण बिग डेटा क्लाउड समाधान बड़े पैमाने पर परिवर्तन से गुजरने वाले हैं। व्यवसाय इन तकनीकों के साथ अधिक गहरी और सटीक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम होंगे। यह अब डार्क डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है जिसका उपयोग विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए सार्थक उद्देश्यों के लिए नहीं किया गया है। इस बीच, डेटा झीलों को अपनी योग्यता साबित करनी होती है और व्यवसायों को दंड से बचने के लिए जीडीपीआर जैसे नियमों का अनुपालन करना पड़ता है।
यहां, हमने वास्तव में कुछ प्रमुख रुझानों को रेखांकित किया है जो वर्ष 2020 में बड़े डेटा प्रौद्योगिकी बाजार को चलाएंगे। इनमें से कुछ रुझान बाद में निशान से दूर साबित हो सकते हैं क्योंकि हम तकनीकी प्रगति और गतिशीलता की नई वास्तविकता की शुरुआत करते हैं। बड़े डेटा का। हम निश्चित रूप से पूरे बड़े डेटा उद्योग को बड़े पैमाने पर बदलने और क्रांतिकारी परिवर्तन और समाधान लाने के लिए इनमें से कुछ रुझानों को देखेंगे।