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अपनी पोस्ट में, Hadoop Analytics: एकाधिक डेटा स्रोतों के बीच इतना आसान नहीं है, मैंने कई आंतरिक स्रोतों से डेटा को संग्रहीत करने और उनका विश्लेषण करने के लिए Hadoop का उपयोग करने का प्रयास करते समय समस्याओं का सामना करने वाले संगठनों पर चर्चा की। इस पोस्ट में, मैं बाहरी डेटा को मिक्स में जोड़ने की चुनौतियों और लाभों के बारे में बात करूँगा।
बाहरी डेटा जोड़ने से भविष्य कहनेवाला सुधार होता है
संगठन तेजी से तीसरे पक्ष के डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं क्योंकि ये स्रोत व्यापक बाजार में उनकी दृश्यता में वृद्धि करते हैं, उन्हें भविष्य के कार्यों की भविष्यवाणी करने और अधिक बिक्री लीड उत्पन्न करने में मदद करते हैं। अकेले आंतरिक डेटा का विश्लेषण करना ग्राहकों और उनकी खरीद के बारे में ऐतिहासिक दृष्टिकोण प्रदान करता है, जो ट्रेंडिंग और पैटर्न विश्लेषण के लिए उपयोगी है, लेकिन सीमित भविष्य कहनेवाला मूल्य है। ये आंतरिक स्रोत डेटा को अक्सर लैगिंग संकेतक के रूप में संदर्भित करते हैं क्योंकि वे पिछली घटनाओं का अनुसरण करते हैं। हालांकि लैगिंग संकेतक एक पैटर्न की पुष्टि कर सकते हैं या होने वाली हैं, वे आसानी से भविष्यवाणी नहीं कर सकते कि क्या होगा या बाजार में बदलाव का पता लगाएगा।
संगठन आंतरिक ऐतिहासिक डेटा और बिक्री चैनल की जानकारी के साथ बाहरी स्रोतों से प्रमुख बाजार संकेतकों को जोड़ना चाहते हैं। यह संयोजन उन्हें पैटर्न और रुझानों के बारे में बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, और बिक्री और विपणन कार्यक्रमों, धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम विश्लेषण और बहुत कुछ के लिए पूर्वानुमानित मॉडल में उनके आत्मविश्वास को बेहतर बनाने में मदद करता है।
