রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিকসের সুবিধাগুলি ও ওজনগুলি

ডেটা বিস্ফোরণের এই যুগে সংগঠনগুলি ক্রমবর্ধমান হারে ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে চলেছে। তবে, কেবল আপনার সংস্থার জন্য সেই ডেটা সংগ্রহ করার কোনও ব্যবসায়িক মূল্য নেই। রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং এই বড় ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন এই তথ্যের ভরকে মূল্যবান পরিসংখ্যানগুলিতে পরিণত করে। যদিও এই রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি আপনার সংস্থার পক্ষে মূল্যবান হতে পারে, তবে এতে উভয় পক্ষের মতামত রয়েছে cons

বড় ডেটা কী এবং কীভাবে এটি রিয়েল-টাইম বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স থেকে আলাদা?

আরও সরানোর আগে আসুন বড় ডেটা নিয়ে আলোচনা করা যাক - এটি ঠিক কী? Ditionতিহ্যগতভাবে, ডেটা খুব সহজেই সংরক্ষণ করা হয়েছিল যেহেতু এর পরিমাণে খুব কম ছিল। অনেক বড় পরিমাণে ডেটা সেটগুলি সংরক্ষণ করার প্রয়োজন হয়ে উঠলে বড় ডেটা অস্তিত্বে আসে। এটি কেবল ডেটা বা ডেটা সেট নয়, তবে সরঞ্জাম, কৌশল, পদ্ধতি এবং ফ্রেমওয়ার্কের সংমিশ্রণ।

সন্ধান ইঞ্জিন এবং সোশ্যাল মিডিয়া এবং পাওয়ার গ্রিড এবং পরিবহণের পরিকাঠামোর মতো কিছু কম স্পষ্ট উত্স সহ ডেটা উত্পন্ন করে এমন প্রায় কোনও কিছুই থেকে বড় ডেটা আসতে পারে। এই তথ্যটি তিন ধরণের মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে: কাঠামোগত, অর্ধ-কাঠামোগত এবং কাঠামোগত কাঠামোগত।