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अगले तीन महीने या तीन साल में डेटा एनालिटिक्स के आसपास क्या हो सकता है, इसका अंदाजा लगाना मुश्किल है, अब से एक या दो दशक बाद ही। लेकिन आइए हम निर्भीक होकर भविष्यवाद पर एक कड़ा प्रहार करें और यह देखने की कोशिश करें कि आने वाले दशकों में डेटा-केंद्रित नवाचार हमें किस दिशा में ले जाएगा और यह कैसे व्यवसाय और अन्य संगठनों को चला सकता है।
बिग डेटा में "बिग" बेमानी हो जाएगा
आखिरकार, हम केवल डेटा को डेटा के रूप में फिर से संदर्भित करना शुरू कर देंगे, कोई फर्क नहीं पड़ता कि इसकी मात्रा। हालांकि यह स्पष्ट है कि डेटा सेट बढ़ते रहेंगे, हम बहुत जल्द थक जाएंगे - अगर हमारे पास पहले से ही नहीं है - तो इन "बड़े" के रूप में संदर्भित करने के लिए। " इसका कारण यह है कि हम अब डेटा के आकार पर ही केंद्रित, जुनूनी या अभिभूत नहीं होंगे, बल्कि इसके बजाय डेटा प्रदान करने वाले अवसरों पर अपना ध्यान केंद्रित करेंगे। दूसरे शब्दों में, फोकस को बुनियादी ढाँचे की चुनौतियों से लेकर आरओआई की चुनौतियों तक पहुँचना शुरू करना चाहिए, जैसे कि डेटा में मूल्य की तलाश, छिपे हुए रहस्य और आखिरकार, यह सीखना कि मूल्य पैदा करने के लिए उस अंतर्दृष्टि का कैसे लाभ उठाया जाए। (बिग डेटा गॉट ए प्रॉब्लम में बड़े डेटा के बढ़ते दर्द के बारे में, लेकिन यह प्रौद्योगिकी नहीं है।)
अधिक स्वचालन, अधिक रचनात्मकता
जैसे-जैसे प्रोसेसिंग की गति बढ़ती है और डेटा चुनौतियां परिपक्व होती हैं, ऑटोमेशन कंपनियों के डेटा सेट में जो महत्वपूर्ण है उसे स्पष्ट करने में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। व्यावसायिक समाधानों और यहां तक कि व्यावसायिक परिवर्तनों के लिए तेजी से रचनात्मक सुझावों के लिए डेटा से खींची गई अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के लिए स्वचालन वैज्ञानिकों के डेटा वैज्ञानिकों के लिए समय और स्थान खोलेगा। प्रसंस्करण डेटा की गति भी अधिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की अनुमति देगी, जो तेजी से तेज दर से उत्पन्न अधिक अंतर्दृष्टि की ओर ले जाएगी, और शायद संभावनाओं की एक नई लहर भी जो पहले कभी सपना नहीं थी।
