अनुसंधान और विकास में बिग डेटा टूल्स का उपयोग कैसे अनुसंधान समय और लागत को बचाकर उत्पादकता बढ़ा सकता है?

डिजिटल परिवर्तन उत्पादों और सेवाओं के संदर्भ में उद्यमों के साथ-साथ उपयोगकर्ताओं की धारणा को तेजी से संशोधित कर रहा है। इसकी प्रभावशीलता केवल कंपनी द्वारा दी जाने वाली सेवाओं तक ही सीमित नहीं है बल्कि यह व्यवसाय संचालन और प्रक्रियाओं को भी काफी हद तक प्रभावित कर रही है।

बिग डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, इंटरनेट ऑफ थिंग्स जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों का विकास, बस कुछ ही नाम रखने के लिए, हर एक व्यवसाय के महत्वपूर्ण परिचालन मापदंडों को उसके आकार, कौशल और उद्योग के बावजूद बाधित कर रहा है। उल्लेख नहीं करने के लिए, बिग डेटा एनालिटिक्स और टूल पारंपरिक संसाधनों और विकास प्रथाओं को उस हद तक बाधित कर रहे हैं जहां व्यवसाय आज प्रौद्योगिकी का जश्न मना रहे हैं और परिवर्तनों को अपनाने के मामले में सफल हैं।

बिग डेटा टूल्स और एनालिटिक्स

विभिन्न शोध संस्थानों और निगमों के बीच जागरूकता की कमी के कारण बड़े डेटा टूल और एनालिटिक्स का प्रभाव अभी भी परियोजना के आर एंड डी जीवन चक्र के प्रारंभिक चरण में है। हालाँकि, इस तकनीक के परिणाम सुसंगत हैं और धीमी गति से बढ़ रहे हैं। यही कारण है कि शोधकर्ता और एसएपी विकास कंपनी के पेशेवर आने वाले पांच वर्षों में इसे वैश्विक रूप से अपनाने के बारे में आश्वस्त हैं। यह अनुमान लगाया गया है कि बड़े डेटा प्रौद्योगिकी के निहितार्थ 65% मुख्य व्यवसाय संचालन को बाधित करेंगे और इसका प्रभाव इस बात पर पड़ेगा कि वे आंतरिक, बाहरी और उत्पाद-संबंधी निरीक्षण करने के मामले में अनुसंधान कैसे करते हैं।

व्यवसाय या संस्था डेटा के बड़े हिस्से का विश्लेषण करना मानव के लिए एक कठिन काम है। हालाँकि, यह मशीन के लिए उसी तरह काम नहीं करता है। जब व्यवसाय डेटा के एकत्रीकरण और विश्लेषण के लिए उपकरणों और प्रौद्योगिकी के एक विशिष्ट सेट पर भरोसा करते हैं, तो वे उसी से उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। इस लेख में, हम अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में बिग डेटा सेवाओं के एकीकरण का पता लगाएंगे और हम व्यावसायिक कार्यों को बढ़ाने की इसकी क्षमता के बारे में जानेंगे। खनन और विज़ुअलाइज़ेशन क्षेत्रों में डेटा पुनरावृत्तियां भी निरंतर दर से विकसित हो रही हैं क्योंकि अनुसंधान एवं विकास में नई पीढ़ी के अनुप्रयोग उद्योग में एक बड़ी पहचान बना रहे हैं। ये उभरते हुए समाधान और बड़े डेटा अनुप्रयोग व्यवसायों को अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में पारंपरिक सिद्धांतों के लिए विश्वसनीय समाधान बनाने के लिए अनंत अवसर प्रदान कर रहे हैं। इसलिए मौजूदा अनुसंधान और विकास प्रणाली में बड़े डेटा का एकीकरण व्यावहारिक रूप से निरंतर विफलताओं की चैट को दक्षता और उत्पादकता बढ़ाने में बदल सकता है। अधिक हद तक, यह परिचालन लागत में भी कटौती कर सकता है और परिणामस्वरूप शोधकर्ताओं के साथ-साथ कंपनियों के लिए बहुत समय बचा सकता है।

बिग डेटा पर एक झलक: यह वास्तव में क्यों मायने रखता है?

'बिग डेटा' शब्द का प्रयोग विशाल डेटा के लिए किया जाता है, जो संरचित या असंरचित हो सकता है। बिग डेटा नियमित आधार पर एक उद्यम में डेटा की वास्तविक मात्रा का वर्णन करता है। हालाँकि, यह डेटा राशि नहीं है जो महत्वपूर्ण है। महत्वपूर्ण पहलू यह है कि व्यवसाय उस डेटा के साथ क्या करने में सक्षम हैं जो उनके प्लेटफॉर्म के लिए सबसे ज्यादा मायने रखता है। बिग डेटा डेवलपमेंट कंपनी उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण करने में माहिर है जो बेहतर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान कर सकती है और व्यवसाय के लिए रणनीतिक कदम तैयार कर सकती है। बिग डेटा सॉल्यूशंस विभिन्न उद्योगों के लिए एक बहुत बड़ा क्षेत्र बन गया है। वास्तव में, इंटरनेट ऑफ थिंग्स और संभावित उपकरणों की व्यापक अनुकूलन क्षमता और हमले ने डेटा पीढ़ी के मामले में बड़े पैमाने पर वृद्धि का जश्न मनाया है।

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संगठन इस जानकारी का उपयोग लगातार आधार पर एकत्र करने, प्रबंधित करने और विश्लेषण करने के साथ-साथ कर सकते हैं। बिग डेटा सॉल्यूशंस भी हर उद्योग और डोमेन के लिए बड़ी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने की क्षमता के साथ आते हैं। बड़े डेटा का महत्व प्रौद्योगिकी पूरी तरह से डेटा की मात्रा के इर्द-गिर्द नहीं घूमती है। लेकिन यह इस तथ्य पर जोर देता है कि आप उपलब्ध डेटा के साथ क्या कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, व्यवसाय किसी भी संसाधन से डेटा निकाल सकते हैं और कुछ उत्तर प्राप्त करने के लिए इसका विश्लेषण कर सकते हैं जो उन्हें निम्नलिखित में से किसी एक या सभी में सक्षम कर सकते हैं:

• लागत कम करने के लिए
• समय कम करने के लिए
• एक नया उत्पाद विकसित करना और समाधानों का अनुकूलन करना
• स्मार्ट निर्णय लेने की सुविधा

जब व्यवसाय बड़ी डेटा प्रौद्योगिकी को क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के साथ जोड़ते हैं, तो डेक्कन अपने लक्ष्यों को पूर्ण दक्षता के साथ पूरा करता है। बिग डेटा कई तरह से संगठन की सहायता करता है और उनमें से कुछ नीचे सूचीबद्ध हैं:

• वास्तविक समय में व्यावसायिक विफलताओं, दोषों और संभावित मुद्दों के मूल कारण को निर्धारित करने में सहायता करें
• बिक्री के व्यावसायिक बिंदु पर मूल्यवान कूपन बनाना जो ग्राहक के खरीदारी व्यवहार और आदतों पर आधारित हों
• वास्तविक समय में व्यवसाय के लिए पोर्टफोलियो को फिर से बनाना
• एसएपी विकास कंपनी के लाभ के लिए उत्पाद विकास रणनीतियों को प्रसारित करना
• संगठन को प्रभावित करने से पहले किसी भी कपटपूर्ण आचरण का पता लगाना

डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग भी बड़े डेटा विकास को तरसते हैं क्योंकि इसके लिए अंतर्निहित पैटर्न को अलग करना आवश्यक है। जानकारी या डेटा को ओवरफिट किए बिना प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करने के लिए बिग डेटा सहायता महत्वपूर्ण है। बड़े डेटा के साथ, आपके पास जितनी बेहतर गुणवत्ता होगी, परिणाम उतने ही अच्छे होंगे।

अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में बिग डेटा सेवाओं का मूल्य

अनुसंधान और विकास उद्योग हमेशा नए उत्पाद या सेवा निर्माण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रहा है। कई कंपनियां आर एंड डी पूरा होने के बाद सबसे उपयुक्त उत्पादों को विकसित करने का लक्ष्य रखती हैं। यह अनुसंधान और विकास के लाभों को उनके व्यवसाय निष्पादन की निचली रेखा तक पढ़ने की सुविधा प्रदान करना है। ऐसे कई कारण हो सकते हैं जिनके माध्यम से बड़े डेटा टूल और एनालिटिक्स पारंपरिक संसाधनों और विकास श्रृंखला में मूल्य जोड़ सकते हैं।

बिग डेटा टूल्स के एकीकरण का किसी भी संगठन की बिक्री और विपणन गतिविधियों पर एक बड़ा प्रभाव पड़ता है। बिग डेटा टूल्स का कार्यात्मक उपयोग भी धीरे-धीरे अनुसंधान और विकास को सुविधाजनक बनाने की ओर बढ़ रहा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अनुसंधान, सटीकता और समस्या विश्लेषण की कमी के कारण कई व्यवसाय अपने निष्पादन में कुछ बाधाओं और बाधाओं का सामना कर रहे हैं। इस खंड में, आप समझेंगे कि लागत और समय को कम करने में बड़े डेटा उपकरण और अनुसंधान और विकास कैसे महत्वपूर्ण हैं और वे डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि की मदद से व्यावसायिक संचालन को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।

इससे पहले कि हम अनुसंधान और विकास में बिग डेटा की उपयोगिता को समझें, आइए हम एक तथ्य का अनुसरण करें " डेटा कमोबेश अपने कच्चे रूप में क्रूड की तरह है। अगर इसे सॉर्ट किया जाए तो यह बेहद मूल्यवान है, लेकिन अगर यह अपरिभाषित है तो यह अमूल्य रहता है। बाद के मामले में, डेटा के वास्तविक मूल्य का उपयोग इसकी पूरी क्षमता के लिए किया जा सकता है "।

उपरोक्त उद्धरण का अर्थ है कि डेटा का मूल मूल्य तभी प्राप्त होता है जब कोई उद्योग उसी डेटा के लिए व्यवसाय-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करना शुरू करता है। हर क्षेत्र में डेटा की लगातार सफलता के कारण डेटा की भारी मात्रा में संसाधित और विश्लेषण किया जा रहा है। डेटा की मात्रा, वेग, विविधता और सत्यता मापदंडों के संदर्भ में बोलते हुए, विशेष रूप से किसी भी सास विकास कंपनी अनुसंधान और विकास टीम के लिए सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करना और किसी भी उपयोगी डेटा-संचालित रणनीति को विकसित करना मुश्किल है।

पैरामीटर्स जहां बिग डेटा टूल्स असाधारण प्रदर्शन को बढ़ावा देते हैं

आइए कुछ विशिष्ट मापदंडों पर नजर डालते हैं जहां बड़े डेटा उपकरण संगठनों के भीतर अभूतपूर्व प्रदर्शन करते हैं।

• लगातार प्रदर्शन सुधारों को सशक्त बनाता है

जब किसी टीम या व्यक्तिगत प्रदर्शन की बात आती है, तो उत्पादकता बढ़ाने के लिए बड़ा डेटा बेहद महत्वपूर्ण हो सकता है। यह सुधार की आवश्यकता वाले प्रबंधन क्षेत्रों पर प्रकाश डालता है और कर्मचारियों को उनकी कार्य गतिविधियों के बारे में अधिक जागरूक रहने में सहायता करता है। किसी भी प्रकार के प्रशिक्षण में एक बार के निवेश के बजाय, इस प्रकार का प्रबंधित डेटा एक सक्रिय संसाधन बन सकता है जो युद्ध डेटा एकत्र किए जाने पर व्यावसायिक सुधार के नवीनतम मार्ग को लगातार प्रकट कर सकता है।

• निर्णय लेने के बाद मांगे गए बड़े डेटा को प्रोत्साहित करता है

जब बड़े डेटा को क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के साथ एकीकृत किया जाता है तो यह विशिष्ट साक्ष्य के साथ समान निर्णय लेने को प्रोत्साहित कर सकता है। यह उन स्थितियों को भी संतुलित कर सकता है जहां व्यक्तिगत राय भिन्न हो सकती है। इसके अलावा, अधिकतम व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण किया जाता है, जो व्यवसायों के लिए सबसे अधिक सहायक होता है, और जितना अधिक यह विकास में सहायता करेगा। वर्ड फ़ॉरवर्ड परफॉर्मेंस रिपोर्ट के अनुसार, यह कहा गया था कि कंपनी के डेटा से अनुमानित परिणामों को देखने की उनकी दक्षता के साथ व्यापार विश्लेषिकी इंजन निश्चित रूप से स्मार्ट हो जाते हैं। यह डेटा संग्रह बिना किसी डेटा पूर्वाग्रह और संगठन के निर्णय निर्माताओं द्वारा अनुभव की जाने वाली सीमाओं के बिना होता है।

• बिग डेटा सक्रिय हायरिंग की सुविधा प्रदान करता है

सबसे महत्वपूर्ण निर्णय लेने वाले विकल्पों में से एक जहां भर्तीकर्ता अपने लाभ के लिए बड़े डेटा का उपयोग कर सकते हैं, वह है स्टाफिंग का क्षेत्र। कौशल अंतराल से लेकर अनुभव की कमी तक, विशेष रूप से हेल्थकेयर या प्रौद्योगिकी जैसे उद्योगों में योग्य कर्मचारियों को ढूंढना नियोक्ताओं के लिए कठिन हो सकता है। धीरे-धीरे दुनिया एक ऐसी अर्थव्यवस्था में तब्दील हो गई है जिसमें ज्ञान और कौशल को महत्वपूर्ण और दुर्लभ संपत्ति माना जाता है। जैसा कि हो रहा है, एक बड़ी डेटा विकास कंपनी प्रतिभाशाली व्यक्तियों के हर एक घटक के बारे में होशियार हो जाती है। इस परिदृश्य में, डेटा-संचालित एल्गोरिदम संभावित व्यक्तियों की रुचि और जुड़ाव की भविष्यवाणी कर सकते हैं और नियोक्ताओं को काम पर रखने के विकल्प बनाने में मदद कर सकते हैं। डेटा-संचालित विश्लेषण के आधार पर, संगठन अपनी भर्ती योजना और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं को बदल सकते हैं।

संक्षेप में, बड़े डेटा की क्षमता को ट्रिगर करने से संगठनों को संभावित कर्मचारियों की भर्ती करने और उसी के भीतर सर्वश्रेष्ठ लोगों को बनाए रखने में मदद मिल सकती है। यह व्यवसायों को अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में भी मदद करेगा जो लंबे समय में व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

• बड़ा डेटा उद्योग प्रतिस्पर्धा का समर्थन करता है

बिग डेटा एनालिटिक्स नवीनतम कार्यस्थल का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है और प्रत्येक घटक को प्रौद्योगिकी और उपकरणों की सहायता से अधिक सुलभ बनाया गया है। कुल मिलाकर बिग डेटा और क्लाउड इंटीग्रेशन सॉल्यूशंस की प्रगति ने सभी समृद्ध घटकों को एक्सेस और मॉनिटरिंग के लिए एक ही छत के नीचे रखा है। वर्तमान में निगम डेटा-संचालित और सीधी प्रतिस्पर्धा में विश्वास करते हैं जो उन्हें अपने समकालीनों पर बढ़त दे सकती है। हाल के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि व्यवसाय में बिग डेटा एनालिटिक्स की अधिक उन्नत क्षमता है और मौजूदा प्रतिस्पर्धा से आगे निकलने की प्रवृत्ति है। न केवल इन व्यवसायों के वित्तीय प्रदर्शन चार्ट के शीर्ष पर होने की अधिक संभावना है, बल्कि वे साथियों की तुलना में तेजी से निर्णय भी ले सकते हैं।

• बड़े डेटा से राजस्व लाभ होता है

कई व्यावसायिक पहलें अंततः एक सामान्य लक्ष्य के लिए उबलती हैं, जो राजस्व में वृद्धि है। क्या आप सोच रहे हैं कि किसी विशेष विभाग में बड़ा डेटा कैसे मदद कर सकता है? आइए हम आपको आंकड़ों से रूबरू कराते हैं।

वॉल्यूम में खोदा गया टेक्सास विश्वविद्यालय व्यवसायों के प्रदर्शन मेट्रिक्स पर बड़े डेटा के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए हर उद्योग में फॉर्च्यून एंटरप्राइजेज (1000) का डेटा है। जैसा कि परिणाम सामने आए, यह साबित करता है कि बड़ा डेटा कंपनियों को भारी लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकता है। इस अध्ययन के कुछ उल्लेखनीय निष्कर्षों से पता चलता है कि औसतन कंपनी की-

• अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में लगभग 10% बड़े डेटा को अपनाकर अपने राजस्व में एक वर्ष में 2 बिलियन डॉलर से अधिक की वृद्धि करें
• बिग डेटा की विश्वसनीयता और अपने कर्मचारियों की क्षमता को केवल 10% तक बढ़ाने के बाद इक्विटी पर अपने रिटर्न को 15% तक बढ़ा सकते हैं
• निवेश पर रिटर्न में 0.7% की वृद्धि करें जो कि उनकी अतिरिक्त आय के 2.7 मिलियन डॉलर के बराबर है, बिग डेटा और इंटेलिजेंस की पहुंच में केवल 10% की वृद्धि करके

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि बड़े डेटा सुधार के महत्वपूर्ण क्षेत्रों में वित्तीय राजस्व और लाभ प्राप्त करने के लिए केवल कम उन्नयन की आवश्यकता होती है।

कैसे Big Data Services उत्पादकता में सुधार कर रही हैं और अपस्ट्रीम R&D क्षेत्रों में लागत को कम कर रही हैं

फार्मास्यूटिकल्स, हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग आदि में विभिन्न उद्योग संभावित ग्राहकों के लिए नए विचारों और सेवाओं को तैयार करने के लिए अनुसंधान और विकास विभाग पर निर्भर हैं। इस परिदृश्य में, बड़े डेटा टूल और एनालिटिक्स की क्षमता का लाभ उठाना न केवल समय की समझ रखने वाला साबित होता है, बल्कि सटीकता के मामले में व्यापक परिणाम भी दे सकता है और दोहराए जाने वाले काम की संभावना को समाप्त कर सकता है। लंबे समय में, यह संगठनों के भीतर और ओवरहेड्स में कटौती के साथ अधिकतम उत्पादकता सुनिश्चित करता है। बड़े डेटा टूल का उपयोग करके विकसित अनुसंधान और विकास रणनीतियाँ आशाजनक हैं। बिग डेटा इनसाइट्स का उपयोग करके विकसित की गई व्यावसायिक रणनीतियाँ व्यवसायों को कड़ी प्रतिस्पर्धा में जीवित रहने और आने वाले व्यावसायिक उपक्रमों के लिए बनाए रखने में मदद करती हैं। बिग डेटा सॉल्यूशन नए विकसित मापदंडों के साथ लाइनिंग के साथ-साथ मौजूदा अनुसंधान और विकास रणनीति के पैमाने, विश्लेषण, पोषण और अन्वेषण में संगठनों की मदद कर सकता है।

उत्पाद विकास के पूरे जीवन चक्र में प्रगति की निगरानी के साथ-साथ अनुसंधान और विकास का संचालन करना एक महत्वपूर्ण कार्य है। SaaS डेवलपमेंट कंपनी सॉल्यूशंस द्वारा सहायता प्राप्त कई व्यवसायों को अपनी R&D गतिविधियों के लिए व्यवसाय-संचालित मूल्यों को लागू करना आसान लगता है। बड़े डेटा उपकरण व्यावसायिक डेटा को संग्रहीत, मूल्यांकन और विश्लेषण करने और उनके माध्यम से सार्थक परिणाम प्राप्त करने में मदद करते हैं। जब किसी भी संगठन के पास विशाल डेटा खंड होते हैं, तो व्यवसायों के लिए डेटा को संसाधित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है और यहीं से बड़े डेटा उपकरण बचाव के लिए आते हैं, विशेष रूप से अनुसंधान और विकास जैसे जटिल क्षेत्र में। आइए हम अनुसंधान एवं विकास के विभिन्न क्षेत्रों में इसके निहितार्थों का अनुसरण करें।

• उपयोगी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ बिग डेटा एनालिटिक्स और अन्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल की क्षमता का लाभ उठाया जा सकता है। यह बड़े पैमाने पर असंरचित डेटा सेट से कार्रवाई योग्य रणनीतियों के निर्माण की ओर भी ले जाता है।
• अधिकांश पारंपरिक अनुसंधान और विकास पेशेवर ऐतिहासिक मापदंडों और डेटा मूल्यों पर निर्भर हैं। इसलिए, बड़े डेटा टूल और क्लाउड इंटीग्रेशन सॉल्यूशंस को तैनात करने से अनुसंधान टीमों को भविष्य कहनेवाला विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करने में मदद मिल सकती है। ये मॉडल परियोजना के पूरे जीवन चक्र में अनुसंधान के उन्नयन के लिए वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि पैदा कर सकते हैं।

ब्लॉग पढ़ें- बिग डेटा का उपयोग करने के बारे में आपको 3 चीजें जानने की जरूरत है

• बिग डेटा एनालिटिक्स अनुसंधान और विकास टीम के बचाव में हैं जब शोधकर्ताओं को बड़े डेटा भाग का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। बिग डेटा टूल न केवल शोधकर्ताओं को डेटा को अलग करने में मदद करते हैं बल्कि इसके लिए उन्हें बेहतर विश्लेषण करने में भी मदद करते हैं।
• अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण चिंता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और प्रतिनिधित्व है। चूंकि उपयोगी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि को कार्रवाई योग्य डेटा से निकाला जा सकता है, अनुसंधान और विकास के लिए पृथक डेटा अंतर्दृष्टि की प्रस्तुति केवल बड़े डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के कार्यान्वयन के साथ ही संभव है।

जैसे ही डेटा पृथक्करण और निष्कर्षण किया जाता है, अनुसंधान और विकास दल परियोजना के जीवन चक्र के साथ आगे बढ़ता है। क्या आप जानना चाहते हैं कि अनुसंधान और विकास के बाद बिग डेटा एनालिटिक्स योजना को कैसे बढ़ा सकता है? बिग डेटा लगातार अपनी विघटनकारी योजना के माध्यम से अनुसंधान और विकास के क्षेत्र को बदल रहा है। यह डेटा निष्कर्षण के बाद शोधकर्ताओं को परिणाम-संचालित रणनीतियों को लागू करने में मदद करता है। विश्लेषण के लिए प्राप्त परिणामों के आधार पर संगठनों द्वारा यह तय किया जाता है कि चल रही परियोजना को उसके विकास चरण में प्रवेश करने से पहले शुरू किया जाए या नहीं। रोल्स रॉयस, अमेज़ॅन, टेस्ला, कैटरपिलर, एयरोस्पेस, और कई अन्य जैसे बड़ी संख्या में बार-बार प्लेटफॉर्म नई उत्पाद विकास रणनीतियों को बढ़ाने के लिए आवश्यक चीजों को समझने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहे हैं जो अपने संभावित ग्राहकों की दृष्टि के साथ न्याय कर सकते हैं।

क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के निहितार्थ के साथ बड़े डेटा की विश्वसनीयता को और बढ़ाया गया है। यह संगठनों को डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को बनाए रखने, विश्लेषण करने, तलाशने और लागू करने में मदद करता है और विफलताओं को सुपरइम्पोज़ करने के लिए विकल्पों का एक अविश्वसनीय रूप से समृद्ध स्रोत प्रदान करता है। इसलिए, वास्तविक रणनीति को डिजाइन और विकसित करने से पहले संसाधन और विकास में बड़े डेटा उपकरण व्यवसायों को उनके उत्पाद विकास जीवन चक्र से एक कदम आगे रहने में मदद करते हैं। इससे उन्हें अनुमानित परिणामों के आधार पर अपनी परियोजना के साथ निकट भविष्य की योजना बनाने में भी मदद मिली।

व्यावसायिक उत्पादकता और लागत में कटौती पर बड़े डेटा टूल का प्रभाव

वर्तमान में, कुछ ऐसे शब्द हैं जो प्रौद्योगिकी के उपलब्ध वैश्विक क्षेत्र में अक्सर उछाले जाते हैं। उन प्रमुख लोगों में से एक जो वर्षों से और उसके बारे में है, वास्तव में बिग डेटा है। बिग डेटा शब्द किसी भी डोमेन में आसानी से आहत हो सकता है और इसे किसी भी प्रकार के संरचित या असंरचित डेटा की उपलब्धता में वर्गीकृत किया जाता है। परंपरागत रूप से, संसाधन और विकास में, इसे तकनीकी दृष्टिकोण से देखा जाता है। यह वह जगह है जहां उपयोगकर्ताओं और उनके व्यवहार पैटर्न से डेटा एकत्र करना उद्योगों के विपणन पेशेवरों को अधिक प्रभावशाली अभियान बनाने और संभावित उपयोगकर्ता आधार को सही रणनीतियों के साथ लक्षित करने की अनुमति देता है।

हालाँकि, बिग डेटा एनालिटिक्स की उपयोगिता केवल मार्केटिंग रणनीतियों को डिजाइन करने तक ही सीमित नहीं है, बल्कि आधुनिक कंपनियां भी कचरे की तलाश कर रही हैं, जिसके माध्यम से वे बड़े डेटा से लाभ उठा सकें। बिग डेटा टेक्नोलॉजी के प्रमुख लाभों में से एक यह है कि यह परियोजनाओं के लिए ओवरहेड्स को सीमित करने के साथ-साथ व्यावसायिक उत्पादकता को बढ़ाने में सक्षम है। यदि आप अपने आर एंड डी पूरा करने के लिए बड़े डेटा टूल को एकीकृत करने के लिए दृढ़ हैं, तो आपको बस एक कुशल बिग डेटा डेवलपमेंट कंपनी को किराए पर लेना होगा और उन्हें आपके लिए उत्पाद विकास जीवनचक्र का प्रबंधन करने देना होगा। अनुसंधान एवं विकास की उत्पादकता बढ़ाने के लिए बिग डेटा टूल्स और एनालिटिक्स का उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है।

• इसका उपयोग किसी प्रयोग को व्यवसाय को सुचारू रूप से चलाने के लिए आवश्यक दैनिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है
• यह उद्यमों को अपने कर्मचारी प्रदर्शन और दक्षता का ट्रैक रखने की अनुमति देता है
• अनुसंधान और विकास टीम आसानी से मूल्यवान जानकारी का लॉग बना सकती है और अपने कर्मचारी के प्रदर्शन के पैटर्न को समझ सकती है
• कई उद्यम अपने परिणामों के जीवन चक्र पर बड़ा डेटा विश्लेषण चलाकर समय और धन की एक बड़ी राशि बचा सकते हैं
• बड़े डेटा विश्लेषण के माध्यम से एकत्र किया गया डेटा उत्पाद विकास रणनीतियों के प्रदर्शन और पुन: विन्यास को मापने में मदद करता है

यदि आप स्वयं हैं, तो आप किसी तृतीय-पक्ष SAP विकास कंपनी को काम पर रखने या सॉफ़्टवेयर को आउटसोर्स करने पर विचार कर सकते हैं जो आपको डेटा को उसके प्रासंगिक प्रारूप में लॉग करने और आपको सबसे सटीक निष्कर्ष प्रदान करने की अनुमति दे सकता है। बड़े डेटा समाधान व्यक्तिगत स्तर पर उत्पादकता बढ़ाने में भी मदद करते हैं।

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निष्कर्ष

जहां तक आप देख सकते हैं, बिग डेटा लगभग हर जगह मौजूद है और यह आपके उद्यम के हर पहलू के लिए फायदेमंद हो सकता है। इस तकनीक का उपयोग संगठन स्तर पर व्यवसाय की समग्र उत्पादकता को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, कर्मचारी के अंत में व्यक्तिगत स्तर पर। जब बिग डेटा एनालिटिक्स को क्लाउड इंटीग्रेशन सॉल्यूशंस के साथ जोड़ा जाता है तो वे एक ही छत के नीचे कई तरह के फायदे पेश कर सकते हैं। बड़े डेटा उपकरण अनुसंधान एवं विकास की उद्यम लागत को महत्वपूर्ण रूप से सीमित कर सकते हैं, यह व्यय को सही दिशा में और लाभकारी तटों की ओर भी अनुकूलित कर सकते हैं। बिग डेटा एनालिटिक्स को लागू करने से व्यावसायिक उत्पादकता का लाभ उठाया जा सकता है और रिसॉर्ट और विकास की अवांछित लागतों को समाप्त किया जा सकता है।