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5 बड़े डेटा एनालिटिक्स में चुनौतियों को देखने के लिए

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Anonim

हालाँकि डेटा संग्रह और विश्लेषण दशकों से आसपास रहे हैं, हाल के वर्षों में बड़े डेटा एनालिटिक्स ने व्यापार की दुनिया को तूफान से ले लिया है। हालाँकि, यह कुछ सीमाओं के साथ आता है।, हम निकट भविष्य में बड़ी डेटा एनालिटिक्स कंपनियों में चुनौतियों के बारे में बात करेंगे।

जैसा कि नाम से पता चलता है, बड़ा डेटा वॉल्यूम और व्यावसायिक जटिलता के संदर्भ में बहुत बड़ा है। यह विभिन्न स्वरूपों में आता है, जैसे संरचित डेटा, अर्ध-संरचित डेटा और असंरचित डेटा और डेटा स्रोतों की एक विस्तृत सरणी से। बिग डेटा एनालिटिक्स त्वरित, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगी है। चूंकि बड़ा डेटा विश्लेषण विभिन्न मापदंडों और आयामों पर आधारित है, यह कुछ चुनौतियों के साथ आता है, जिनमें शामिल हैं:

  • सीमित समय में बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना
  • वांछित सार्थक आउटपुट प्राप्त करने के लिए डेटा को साफ करना और उसे प्रारूपित करना
  • दृश्य प्रारूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करना
  • एप्लिकेशन को स्केलेबल बनाना
  • विश्लेषण के लिए उचित तकनीक / उपकरण का चयन करना

कम समय में डेटा की एक विशाल मात्रा को संभालना

सीमित समय में बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना एक महत्वपूर्ण चुनौती है, इस तथ्य को देखते हुए कि रोजाना 2.5 क्विंटल से अधिक बाइट्स डेटा के आधार पर बनाए जाते हैं। शीर्ष पर, हम उन सभी स्रोतों का नाम भी नहीं बता सकते हैं, जिनसे डेटा बनाया जा रहा है - डेटा स्रोत सेंसर, सोशल मीडिया, लेन-देन-आधारित डेटा, सेलुलर डेटा या स्रोतों के किसी भी अन्य प्रकार के हो सकते हैं।

5 बड़े डेटा एनालिटिक्स में चुनौतियों को देखने के लिए