আপনার ব্যবসায়ের ডেটা থেকে মূল্য পেতে 5 টি উপায়

অ্যাক্সেসিবিলিটি উদ্ভাবনের জন্য অ্যাপাচি হ্যাডোপ এবং সম্পর্কিত সরঞ্জামগুলি থেকে, কেন্দ্রীয় কর্পোরেট ডেটা গুদামগুলিতে এবং বাইরে ডেটা ফ্যানেল করার প্রযুক্তিগত উপায়গুলি সম্পর্কে কথোপকথন পর্যন্ত বড় ডেটা আইটি সেটআপ তৈরিতে কী জড়িত তা নিয়ে আজকাল প্রচুর আলোচনা চলছে। তবে বড় ডেটার দার্শনিক উপাদানও রয়েছে। অন্য কথায়, আপনি কীভাবে আপনার ব্যবসায়ের ফলাফলকে উত্সাহিত করতে এবং আপনার ব্যবসায়ের মডেলটিকে উন্নত করতে চারপাশে থাকা সমস্ত তথ্য ব্যবহার করবেন?

এখানে পাঁচটি উপায় রয়েছে যে সংস্থাগুলি সংখ্যার ক্রাঞ্চ করছে এবং বাস্তবে এগুলি কিছু দৃ concrete় ফলাফলগুলিতে প্রয়োগ করছে।

পোর্ট বিগ ডেটা সরাসরি সেক্টর-নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মগুলিতে

সমন্বিত ব্যবসায়িক ডেটা ব্যবহার শুরু করার একটি সহজ উপায় হ'ল নির্দিষ্ট ডেটা উপাদানগুলিকে প্রাক-নকশাকৃত ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া সিস্টেমগুলিতে স্থাপন করা যা সেই ডেটা কার্যকরভাবে সরবরাহ করার জন্য তৈরি করা হয়। সম্ভবত সর্বোত্তম উদাহরণ হ'ল গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (সিআরএম) সরঞ্জাম। বিক্রেতারা প্রায়শই ড্যাশবোর্ডের চারপাশে তাদের পরিষেবাগুলি তৈরি করেন যা বিক্রয় কর্মী এবং অন্যকে দক্ষ এবং কার্যক্ষম গ্রাহক ফাইল বা ফোল্ডার সহ উপস্থাপন করতে পারে।

জিনিসটি সিআরএম ব্যবহার করে ধরে নেওয়া যায় যে আপনার কোথাও প্রয়োজনীয় ডেটা রয়েছে। আপনি যদি গ্রাহক শনাক্তকারী, ক্রয়ের ইতিহাস এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক আইটেমগুলি একসাথে গোষ্ঠীভুক্ত করতে পারেন তবে আপনি এই সমস্ত কিছু আপনার সিআরএম প্ল্যাটফর্মে শিপিং শুরু করতে পারেন। আপনার বিক্রয় দল আপনাকে ধন্যবাদ জানাবে।

বিল্ড আউট লিগ্যাসি বিজনেস ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমগুলি

আবার, আপনি কী নির্দিষ্ট ডেটা সেট ব্যবহার করতে চান তা বাছাই এবং বেছে নেবেন, তবে অন্য একটি জিনিস যা সংস্থাগুলি করছে তা হ'ল তাদের প্রচলিত তথ্যগুলিতে আরও বেশি সংখ্যক সেট ইনজেকশনের মাধ্যমে ডেটা ক্রাঙ্কিংয়ের তাদের সাধারণ উপায়গুলি ধীরে ধীরে প্রসারিত করা is রিপোর্টিং কৌশল।

ঠিক আছে, সুতরাং লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি প্রকৃত অগ্রগতি সাধারণত কতটা পিছিয়ে রাখে সে সম্পর্কে সেখানে বেশ কয়েকটি সতর্কতামূলক সংস্থান রয়েছে। তবে সেখানে কিছু ব্যবহারিক গাইডও রয়েছে যা বড় ডেটার জন্য উত্তরাধিকার প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, কীভাবে এটি করা যায় এবং সঠিক কর্মীরা কীভাবে সমস্ত পার্থক্য আনতে পারে তার কয়েকটি চ্যালেঞ্জ দেখায়। প্লাস, প্রযুক্তিগতভাবে, একবার স্থাপন করা হয়ে গেলে সবকিছু "লিগ্যাসি" হয়, তাই প্রতিবার আরও ভাল কিছু যখন আসে তখন কোনও লিগ্যাসি সিস্টেমটি স্ক্র্যাপ করা সর্বদা বুদ্ধিমান হয় না।

যে ডেটা গুদাম ব্যবহার করুন

যদি আপনার কাছে কেন্দ্রীয় ভান্ডারে বড় ডেটা থাকে এবং আপনি কীভাবে এটি অ্যাক্সেস করতে হয় তা জানেন তবে আপনি তার চারপাশে নতুন প্রক্রিয়া তৈরি করতে পারেন।

কিছু বৃহত্তর সংস্থাগুলি কীভাবে বড় ডেটার নির্দিষ্ট, সুনির্দিষ্ট, পিনপয়েন্টেড ব্যবহারগুলি অনুসরণ করছে তার একটি দুর্দান্ত উদাহরণ। আপনি এটিকে ক্রস-ইনডেক্সিং বলতে পারেন; এটি সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারের বিভিন্ন অংশে ধারণ করা হতে পারে তাদের অসংখ্য ধরণের গ্রাহক অ্যাকাউন্টের মধ্যে ধারাবাহিক মডেল তৈরি করতে একটি এন্টারপ্রাইজকে সহায়তা করে।

সমস্ত কার্যক্ষম ডেটা একসাথে একত্রিত করার মাধ্যমে, কোনও সংস্থা এটি দেখতে সক্ষম হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, তার এক-সময় পয়েন্ট-অফ-বিক্রয় খুচরা ডাটাবেসের কোনও নাম তার পরিষেবা বিভাগের কোনওটির সাথে মিলে। সংস্থাটি তখন উভয় বিভাগে তথ্য আমদানি করে, যাতে কেউ যখন ফোনটি তুলবে, তখন তারা জানতে পারে যে সেই ব্যক্তি দুটি পৃথক চ্যানেলে সক্রিয় is

এটি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারিক ব্যবহার - এটি আপনাকে একসাথে স্ক্র্যাপ করা সমস্ত বড় ডেটার উপর ভিত্তি করে আসলে কিছু করতে সহায়তা করে।

কাঠামোর ডেটা

বড় ডেটা সহ আরও একটি বড় সমস্যা হ'ল সংস্থাগুলি প্রায়শই অপেক্ষাকৃত কাঠামোগত ডেটা সংগ্রহ করে। কাঠামোগত বা ডিজিটাল ডকুমেন্টস, কাঁচা বা অপরিশোধিত ডাটাবেস রিসোর্স, এমনকি মোবাইল ডিভাইস থেকে টেক্সট এবং কোডের স্নিপেটের আকারে কাঠামোগত ডেটা আসতে পারে। স্ট্রাকচারাল ডেটাতে যা মিল রয়েছে তা হ'ল এটি রিলেশনাল ডাটাবেস ফর্ম্যাটটি অনুসরণ করে না। ফলস্বরূপ, traditionalতিহ্যগত সম্পর্কিত সম্পর্কিত ডেটাবেস এটি পরিচালনা করতে পারে না এবং আপনি এটির কোনও ব্যবসায়িক বুদ্ধি অর্জন করতে পারেন না।

এটি পরিচালনা করার দুটি উপায় রয়েছে: একটি বেলচা ধরুন এবং খনন শুরু করুন, বা এমন কিছু সংস্থান পান যা সেই অরক্ষিত ডেটাটিকে ক্রিয়াযোগ্য ডেটাতে পরিমার্জন করে। যে সংস্থাগুলি নতুন সফ্টওয়্যারে বিনিয়োগ করতে চান না তারা অবিযুক্ত কাঠের ডেটাগুলি সাজানোর জন্য এবং এটিকে সঠিকভাবে ফর্ম্যাট করতে মানব হাত নিয়োগ করতে পারে, তবে এখন আপনার কাছে এমন কিছু বিকল্প রয়েছে যা সরঞ্জামগুলি অানংক্ষিতভাবে কার্যকরভাবে পার্স করবে। উদাহরণস্বরূপ, মেটাডেটা হ'ল ডেটা মাইনিংকে এমনভাবে একটি উপায় যা এটি দরকারী করে।

ডেটা ল্যাকগুলি সনাক্ত করুন এবং পরিচালনা করুন

বড় ডেটা সম্প্রদায়ের আরেকটি বড় বাজওয়ার্ড হ'ল ডেটা হ্রদ। মূলত, ডেটা হ্রদটি সেখানে অব্যবহৃত বসে থাকা তথ্যের একটি বৃহত পুল is এটি বিশ্রামে থাকা ডেটাগুলির পঞ্চম সংজ্ঞা - এটি দিয়ে কিছুই করা হচ্ছে না, এটি বিঘ্নিত হচ্ছে না, এটি একটি স্থবির শরীরের ব্যহ্যাবরণ হিসাবে তুষারময় এবং প্রশান্তিযুক্ত।

আবার ডেটা হ্রদগুলি পরিচালনা করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে তবে এগুলি সমস্ত সেই বড় ডেটা সেটগুলিতে কী আছে এবং কেন তারা প্রথমে কোল্ড স্টোরেজে রয়েছে তা প্রতিবিম্বিত করেই শুরু হয়। সংস্থাগুলি তাদের নিজস্ব ডেটা কেন্দ্রগুলি তৈরি করছে এবং এই ডেটা হ্রদগুলিকে কার্যক্ষম করার জন্য টুকরো টুকরো করার জন্য আল্ট্রামোডর্ন অবজেক্ট-ভিত্তিক ডেটা ক্লাস্টারিং প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। এটি প্রকৃত মালিকানাধীন কেস-কেস-কেস ভিত্তিতে করা হয়েছে, তবে কিছু বিশেষজ্ঞের কীভাবে সেই ডেটা হ্রদগুলিকে সহায়ক খালগুলির মধ্যে কীভাবে প্রতিবেদন করা যায় যা তথ্যের টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো করে তোলে এবং কিছু করে।