बिग डेटा ग्रे क्षेत्र - क्या करें और क्या न करें

बड़ा डेटा पहल एक अलग या स्वतंत्र गतिविधि नहीं है, और इसलिए एक उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सभी व्यावसायिक इकाइयों को शामिल किया जाना चाहिए। बिग डेटा की मदद से, व्यवसाय ग्राहकों, उनके व्यवहारों, प्रक्रियाओं, घटनाओं आदि के बारे में जानने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का लाभ उठाते हैं। परिणामस्वरूप, संगठन सभी संभावित तरीकों से आने वाले सभी प्रकार के डेटा पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

1. बिग डेटा कार्यान्वयन के लिए सभी बुनियादी ढांचे के मॉडल का मूल्यांकन करें

   बड़ा डेटा डेटा के पेटाबाइट्स से संबंधित है। इस डेटा का प्रबंधन एक प्रमुख चिंता का विषय है। किसी भी भंडारण सुविधा का चयन करने से पहले उस लागत घटक पर भी विचार किया जाना चाहिए। डेटा केंद्र और क्लाउड सेवाएं समाधान के रूप में उभरती हैं। भंडारण सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है जिसका मूल्यांकन बहुत सावधानी से किया जाना चाहिए।

   1. अपनी बड़ी डेटा रणनीति के हिस्से के रूप में अपने पारंपरिक डेटा स्रोतों के बारे में सोचें

      पारंपरिक डेटा किसी भी बड़े डेटा की कहानी की सफलता के लिए महत्वपूर्ण घटक है। यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने डेटा वेयरहाउस के संयोजन में अपने बिग डेटा एनालिटिक्स के परिणामों का उपयोग करने की योजना बनाएं। डेटा वेयरहाउस में आपकी कंपनी के संचालन के तरीके के बारे में जानकारी शामिल होती है।

      इसलिए, बिग डेटा परिणामों की तुलना अपने कोर डेटा के बेंचमार्क से करने में सक्षम होना निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण है।

      1. लगातार बड़े मेटाडेटा की योजना बनाएं

         बिग डेटा की एक विशेषता है “विविधता ”। बड़े डेटा वातावरण में डेटा विभिन्न स्रोतों से प्रारूप, संरचना और प्रकारों में भिन्न होता है, इसलिए डेटा को साफ़ नहीं किया जाता है। दोहराए गए प्रेक्षणों और विश्लेषण द्वारा निरंतरता के लिए आने वाले डेटा की जाँच करें। एक बार जब डेटा सुसंगत हो जाता है, तो इसे संगत बड़े मेटाडेटा के रूप में माना जा सकता है।

         1. अपना बड़ा डेटा वितरित करें

            एक सर्वर पर इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को मैनेज करना दूर की कौड़ी है। अपने डेटा को प्रबंधित करने के लिए आकार, विविधता और आवश्यक गति को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए हडूप जैसे अपने सिस्टम में वितरित कंप्यूटिंग को लागू करने के लिए तकनीकों का पता लगाएं।

            1. सत्यापित करें

               डेटा और विश्लेषण के मामले में खुद को लेकर सबसे ज्यादा संशयवादी बनें। खराब डेटा या परिणामी अमान्य विश्लेषण प्रस्तुत करने की तुलना में साख और अपने प्रबंधकों के विश्वास को खोने का कोई तेज़ तरीका नहीं है।

               नहीं करें

               1. बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए किसी एक दृष्टिकोण पर निर्भर न रहें

                  बिग डेटा के संसाधन के लिए बाजार में विभिन्न प्रौद्योगिकियां उपलब्ध हैं, हडूप सभी के लिए आधार है। इसलिए, सही उद्देश्य के लिए सही तकनीक का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। अच्छे विश्लेषणात्मक दृष्टिकोणों के उदाहरण पुन:पूर्वानुमानित विश्लेषण, निर्देशात्मक विश्लेषण, पाठ विश्लेषण, स्ट्रीम डेटा विश्लेषण आदि।

                  किसी एक को चुनने का सबसे अच्छा तरीका सभी उपलब्ध तरीकों की जांच करना है। अपने व्यवसाय के लिए सही तकनीकी समाधान चुनने के लिए प्रयोग करें।

                  1. जब तक आप तैयार न हों, बड़ी बिग डेटा पहल शुरू न करें :

                     बड़े डेटा की क्षमता बहुत प्रभावशाली है, लेकिन वास्तविक मूल्य तभी प्राप्त किया जा सकता है जब हम अपनी गलतियों को कम करें और अधिक विशेषज्ञता प्राप्त करें। खबरदार, इसे एक साथ शुरू न करें। दौड़ने से पहले टहलें। अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहना अच्छा है, लेकिन यह बेहतर होगा कि आप इसे थोड़ी होशियारी और अनुभव के साथ करें।

                     एक पूरा स्टैक सेट अप करने के लिए, आपको छोटी शुरुआत करनी होगी। किसी भी बड़ी डेटा पहल के लिए हमेशा छोटे कदमों से शुरुआत करने की सलाह दी जाती है। इसलिए, विशेषज्ञता हासिल करने के लिए पायलट प्रोजेक्ट के साथ शुरुआत करें और फिर वास्तविक कार्यान्वयन के लिए आगे बढ़ें।

                     1. बड़े डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता को अनदेखा न करें

                        डेटा के स्रोत हमारे चारों ओर फैले हुए हैं और वे दिन-ब-दिन बढ़ते जा रहे हैं। प्रभावी विश्लेषणात्मक आउटपुट तभी प्राप्त किया जा सकता है जब सभी डेटा स्रोत एक साथ एकीकृत हों। डेटा एकीकरण के लिए बाजार में अच्छी प्रौद्योगिकियां उपलब्ध हैं, लेकिन उपयोग करने से पहले उनका सही मूल्यांकन किया जाना चाहिए।

                        1. बड़े डेटा को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करना न भूलें

                           बिग डेटा प्लानिंग में डेटा सुरक्षा एक प्रमुख विचार है। जब कंपनियां बिग डेटा विश्लेषण शुरू करती हैं, तो वे अक्सर डेटा सुरक्षा और शासन के समान स्तर को बनाए रखना भूल जाती हैं, जैसा कि पारंपरिक डेटा प्रबंधन वातावरण में माना जाता है।

                           डेटा की पेटाबाइट्स की सुरक्षा सख्ती से लागू नहीं की जाती है। लेकिन कुछ प्रोसेसिंग के बाद, आपको डेटा का एक सबसेट मिलेगा जो कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। ऐसे में डाटा की सुरक्षा जरूरी हो जाती है। जितना अधिक डेटा फाइन-ट्यून किया जाता है, उतना ही अधिक मूल्यवान हो जाता है। यह फाइन ट्यून डेटा एक बौद्धिक संपदा बन जाता है और इसे सुरक्षित किया जाना चाहिए। इसलिए, डेटा सुरक्षा को बड़े डेटा जीवन चक्र के एक भाग के रूप में लागू किया जाना चाहिए।

                           सुरक्षा के साथ गोपनीयता संबंधी चिंताओं का भी ध्यान रखा जाना चाहिए।

                           1. अपने बड़े डेटा के प्रदर्शन को प्रबंधित करने की आवश्यकता को नज़रअंदाज़ न करें

                              विश्लेषणात्मक टूल के परिणाम तभी उपयोगी होते हैं जब वे अच्छा प्रदर्शन कर रहे हों। बिग डेटा बड़ी मात्रा में डेटा को तेज गति से संसाधित करने के आधार पर अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की यह क्षमता एक बहुत बड़ा लाभ है। इसलिए, इस डेटा को प्रभावी ढंग से और कुशलता से प्रबंधित किया जाना चाहिए। इसलिए, आपको अपने रोड मैप में प्रबंधनीयता बनाने और बड़े डेटा के लिए योजना बनाने की आवश्यकता है।

                              1. खराब डेटा या रिकॉर्ड को हल न होने दें

                                 इसका अर्थ है डुप्लीकेट को हटाना, यह समझना कि आपके पास नल क्यों हैं, अपने डेटा प्रारूपों को मानकीकृत करना, और अपने प्रमुख फ़ील्ड को बनाए रखना। आपके डेटा की लगातार छंटाई इसकी प्रभावशीलता और सटीकता सुनिश्चित करेगी और साथ ही इसे अद्यतित भी रखेगी।

                                 निष्कर्ष

                                 बड़े डेटा की शक्ति का उपयोग करने की क्षमता के लिए तकनीक से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए व्यापार और आईटी सहयोग की आवश्यकता है। जब बिग डेटा एनालिटिक्स की बात आती है तो इसमें कोई बड़ी सफलता नहीं है, लेकिन सफलता की शुरुआत एक ठोस रणनीति से होती है। मुझे आशा है कि आप इन युक्तियों का उपयोग प्रक्रिया अनुकूलन से लेकर ग्राहक-सामना करने वाले सुधारों तक की मूल्यवान जानकारी एकत्र करने के लिए कर सकते हैं।