Microsoft का Windows 10 S, Edu Tech में Google के प्रभुत्व को समाप्त कर सकता है

इस सप्ताह की शुरुआत में, Microsoft ने शिक्षा के क्षेत्र में एक नए OS की घोषणा की। यह स्पष्ट रूप से Google के शिक्षा से संबंधित हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर तकनीकों के साथ प्रतिस्पर्धा करने का एक प्रयास है, जो पिछले कुछ वर्षों में काफी लोकप्रिय हो गए हैं।

Windows 10 S विद्यार्थियों और शिक्षकों के लिए आसान और अधिक सुरक्षित OS है। यह लॉन्च तकनीकी दिग्गज की पिछली पेशकशों से बहुत अलग है क्योंकि इसका एकमात्र लक्ष्य यूएस में 'एडुटेक' क्षेत्र है।

Windows 10 S, Google के Chrome OS के साथ प्रतिस्पर्धा करने जा रहा है, जो एक साधारण वेब-सर्वर आधारित OS है। जाहिर है, विंडोज 10 एस उपयोगकर्ताओं को Google सेवाओं तक पहुंचने नहीं देगा। विंडोज 10 एस ओएस विंडोज स्टोर से जुड़ा है, जिसका अर्थ है कि छात्र केवल स्टोर से डाउनलोड किए गए एप्लिकेशन ही चला सकते हैं।

Windows 10 S वास्तव में क्या है?
Windows 10 S एक उन्नत शैक्षिक OS है। विशेष रूप से विंडोज स्टोर से एप्लिकेशन डाउनलोड को सीमित करके इसे सुरक्षित बनाया गया है। यह प्रदर्शन और सुरक्षा मानकों के लिए प्रत्येक एप्लिकेशन को सत्यापित करता है। छात्रों को किसी भी संभावित खतरे का सामना नहीं करना पड़ेगा क्योंकि सुरक्षा और प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए ऐप्स को Microsoft द्वारा प्रमाणित किया जाएगा।

Windows 10 S स्कूलों में सभी कानूनी Windows 10 Pro मशीनों के लिए पूरी तरह से निःशुल्क होगा। आप विंडोज स्टोर पर उपलब्ध सभी वेब ब्राउजर को संचालित करने में सक्षम होंगे। हालाँकि, Microsoft दूसरों के ऊपर एज की सिफारिश करेगा।

Microsoft ने सार्वजनिक रूप से घोषणा की है कि वह टीम्स (मैसेंजर) के साथ Office 365 सुइट को Windows Store पर उपलब्ध कराएगा। विंडोज 10 एस क्रिएटर्स अपडेट द्वारा एज और कॉर्टाना में पेश की गई सभी सुविधाओं को भी लाता है। छात्र और शिक्षक $49 शुल्क देकर Windows 10 Pro में अपग्रेड कर सकते हैं। यह विंडोज स्टोर पर उपलब्ध नहीं है और एक बार अपग्रेड हो जाने के बाद वे विंडोज 10 एस वापस नहीं पा सकेंगे।

सैमसंग एक सहयोगी है!

एक चतुर चाल में, सैमसंग माइक्रोसॉफ्ट का सबसे नया सहयोगी बन गया है। अन्य कंपनियों ने माइक्रोसॉफ्ट के साथ साझेदारी की है - एसर, आसुस, डेल, फुजित्सु, एचपी और तोशिबा $189 तक के विंडोज 10 एस लैपटॉप की पेशकश करने के लिए। ये नए लैपटॉप इस गर्मी में बाजार में आने वाले हैं, कहीं न कहीं नए शैक्षणिक वर्ष के करीब हैं।

माइक्रोसॉफ्ट के वाइस प्रेसिडेंट टेरी मायर्सन ने स्पष्ट किया है कि ये भागीदार भविष्य में प्रीमियम डिवाइसों को अधिक आराम प्रदान करेंगे। सभी विंडोज 10 एस एजुकेशन मशीनें माइनक्राफ्ट:एजुकेशन एडिशन (एक साल की मुफ्त सदस्यता के साथ) के साथ आएंगी। इस पतझड़ में Office 365 के लिए शिक्षा-केंद्रित अद्यतनों का एक बैच उपलब्ध कराया जाएगा।

सब कुछ को ध्यान में रखते हुए, सुरक्षित रूप से यह कहा जा सकता है कि माइक्रोसॉफ्ट ने विंडोज 10 एस के साथ गूगल के क्रोमबुक के लिए एक अच्छा प्रतिस्पर्धी उतारा है। बिल गेट्स 'सर्च इंजन' में लैरी पेज से हार गए। युद्ध'। आइए देखें कि क्या Microsoft इस बार केक ले सकता है!

बिग डेटा के आर्किटेक्चर और बिग डेटा के साथ काम करने के लिए बाजार में मौजूद विभिन्न उपकरणों के बारे में जानना पर्याप्त नहीं है। बिग डेटा डोमेन में हम जितना सोच सकते हैं उससे कहीं अधिक वर्टिकल हैं। लगभग हर हफ्ते एक नया विकास होता है।

लेकिन मैं इसे शुरू करने के लिए सरल रखूंगा। बिग डेटा से इनसाइट्स निकालने के लिए यहां सबसे बुनियादी और उपयोगी सुझाव दिए गए हैं।

बिग डेटा की पूरी तस्वीर के पीछे मुख्य उद्देश्य उन अंतर्दृष्टियों के बारे में रहा है जिन्हें हम बिग डेटा से प्राप्त कर सकते हैं। अंतर्दृष्टि जो बहुत मददगार साबित हो सकती है

1. आपके व्यवसाय के वर्तमान मूल्य का विश्लेषण करने में
2. आपके व्यवसाय के भविष्य के विकास की भविष्यवाणी करने में
3. उन तरीकों की रणनीति बनाने में जो आपके व्यवसाय को लाभ पहुंचा सकते हैं
4. उपभोक्ताओं की विशाल सेना की आवश्यकता जानने में

और सूची बढ़ती चली जाती है। जब हम बिग डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाल रहे हैं तो कुछ चीजें हैं जिन्हें हमें ध्यान में रखना चाहिए।

अपनी जानकारी निकालने की प्रक्रिया शुरू करने से पहले पालन करने के लिए कुछ रणनीतिक युक्तियों की सूची नीचे दी गई है।

1. स्वच्छ डेटा का उपयोग करें -

   डेटा से हम जो भी जानकारी प्राप्त करते हैं वह सब उस डेटा के कारण होती है जिसे हमें विश्लेषण प्रक्रिया में रखना होता है। इसलिए, यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है कि हम सही डेटा एकत्र कर रहे हैं। और इसके साथ ही यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि एनालिटिक्स इंजन में डाला गया डेटा पूरी तरह से सुव्यवस्थित और सबसे आवश्यक है। इसके साथ ही व्यवसायों के लिए यह भी आवश्यक है कि वे अधिक से अधिक डेटा को जनरेट और स्टोर करें। अंतर्दृष्टि से कोई निष्कर्ष निकालने से पहले हाथ में अधिक डेटा होना अच्छा होता है।

   1. संपूर्ण चित्र प्राप्त करने के लिए एकाधिक डेटा स्रोतों का उपयोग करें -

      हम सभी जानते हैं कि हर साल हर व्यवसाय बहुत सारा डेटा उत्पन्न करता है, जिसका अगर ठीक से विश्लेषण किया जाए तो गहरी अंतर्दृष्टि उत्पन्न होती है जो व्यावसायिक योजनाओं के लिए फायदेमंद साबित हो सकती है। लेकिन हमें बिग डेटा को समझने के लिए बड़ी तस्वीर देखने की जरूरत है। दुनिया में जितने भी डेटा मौजूद हैं, उनमें से किसी एक कंपनी का डेटा सिर्फ उसका एक टुकड़ा है। इसलिए, इससे निकाले गए परिणाम आपको दुनिया में क्या हो रहा है इसका एक आंशिक दृश्य ही देंगे।

      ठीक है, यह बिल्कुल भी बोझिल काम नहीं है, सही उपकरण और प्रक्रियाएं आपको कई डेटा स्ट्रीम की निगरानी और प्रबंधन करने में मदद कर सकती हैं। डेटा को एकत्रित और लिंक करके, आप उन स्रोतों के साथ संबंधों का अनुमान लगा सकते हैं जो आपको आपके व्यावसायिक बाज़ार की अधिक सटीक तस्वीर प्रदान करते हैं।

      1. डेटा अखंडता एक टीम प्रयास है -

         डेटा रणनीति की सफलता और असफलता इस बात पर निर्भर करती है कि व्यवसाय अपने डेटाबेस को कैसे बनाए रखते हैं। आपकी डेटा रणनीति द्वारा प्रदान की जाने वाली जानकारी पर भरोसा करने के लिए व्यवसाय से संबंधित प्रत्येक विवरण को अद्यतित रखना होगा। हमें बाहरी स्रोतों से भी लाइव अपडेट प्राप्त करने की आवश्यकता है और आंतरिक डेटा स्रोतों के लिए भी ऐसा ही है। डेटा को बनाए रखना व्यवसाय के सभी लोगों की जिम्मेदारी है जैसे आईटी टीम, फ्रंटलाइन सेल्स के लोग और प्रक्रिया में शामिल अन्य सभी।

         1. एकत्रित डेटा आपको बता सकता है कुछ भी, यदि क्वेरी ठीक से संरचित है -

            व्यवसाय के सभी डेटा को एकत्र करना और संग्रहीत करना ही पर्याप्त नहीं है। और विश्लेषण के लिए इसे व्यापक रूप में लेना भी पर्याप्त नहीं है। आपके हाथ में जो डेटा है वह आपको बहुत कुछ बता सकता है जितना आपने वास्तव में सोचा होगा। लेकिन पूरा खेल इस बात के इर्द-गिर्द घूमता है कि कैसे आप अपने डेटा से जानकारी निकालने के लिए उससे पूछताछ कर रहे हैं।

            डेटा वैज्ञानिकों का कहना है कि डेटा एनालिटिक्स एक विज्ञान जितना ही एक कला है। और जब व्यापार डेटा का विश्लेषण करने की बात आती है, तो अपराधी क्षुद्र विवरणों में छिपा होता है। इसलिए, वास्तविक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विवरण में तल्लीन करना महत्वपूर्ण है।

            1. पिक्सेल ट्रैकिंग विश्लेषण प्रस्तुत करें -

               कंपनियों को अपनी वेबसाइटों को इस तरह से डिजाइन करना चाहिए कि इससे उन्हें अपने मार्केटिंग विज्ञापनों और उत्पाद की बिक्री से संबंधित डेटा एकत्र करने में मदद मिले। यह वेबसाइट को केवल एक मार्केटिंग और बिक्री प्लेटफॉर्म के बजाय एक डेटा जनरेटिंग टूल के रूप में बना देगा।

               पिक्सेल ट्रैकिंग नामक एक पद्धति है जो कंपनी के लिए भारी लाभ उत्पन्न कर सकती है। IT और मार्केटिंग विभागों को कंपनी द्वारा उपयोग की जाने वाली विभिन्न वेबसाइटों पर पिक्सेल ट्रैकिंग को विकसित करने के लिए हाथ से काम करना चाहिए, चाहे वह मोबाइल हो, माइक्रोसाइट हो या कोई अन्य स्थान हो। सोशल मीडिया पिक्सेल ट्रैकिंग का उपयोग करके डेटा को सोशल मीडिया वेबसाइटों से भी ट्रैक किया जा सकता है। यह ट्रैकिंग आपको उपयोगकर्ताओं के डिवाइस के बारे में जानकारी भी प्रदान करती है जो आपको यह समझने में मदद कर सकती है कि बिक्री मोबाइल से हो रही है या वेब उपभोक्ताओं से।

               1. सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करें -

                  टीवी विज्ञापनों को विकसित करने से पहले मार्केटर्स को डेटा संग्रह में सुधारों का लाभ उठाना चाहिए जो उन्हें अपने अभियानों को वास्तविक परिणामों से मिलाने में मदद करेगा। स्टेशनों पर सांख्यिकीय मॉडल मेट्रिक्स बनाने के लिए, प्रसारण आकार, जनसांख्यिकीय जानकारी, दूसरी-स्क्रीन गतिविधि और अन्य को जोड़ा जाना चाहिए।

                  1. लक्ष्य विशिष्ट जनसांख्यिकी -

                     विपणक के लिए लोगों, उपभोक्ताओं या जगह के लक्षित समूह के आसपास अपनी रणनीतियों को डिजाइन करना एक पूर्व-आवश्यकता है। डिजिटल मीडिया और टीवी प्लेसमेंट से एकत्र किए गए डेटा से अधिक आरओआई का लाभ उठाने के लिए उनकी खोज की आदतों, उनके द्वारा उपयोग किए जा रहे उपकरणों और अन्य व्यवहार मेट्रिक्स को जानना आवश्यक है।

                     1. मिश्रित मीडिया मॉडलिंग का उपयोग करें -

                        भविष्य की बेहतर योजनाएं बनाने के लिए, व्यवसायों के लिए सबसे अच्छा समाधान मिश्रित मीडिया मॉडलिंग तकनीक का उपयोग करना है। बिक्री और प्रतिक्रिया डेटा का विश्लेषण इसका आधार बनता है। यह विपणक को सभी वितरण चैनलों को अच्छी तरह से आंकने में मदद करता है। इसलिए, वे खराब प्रदर्शन करने वाले चैनलों को हटा सकते हैं और लाभ पैदा करने वाले चैनलों के लिए अधिक बजट निर्देशित कर सकते हैं।

                        1. खुदरा का आकलन करें -

                           खुदरा विक्रेता की जानकारी सबसे अच्छा डेटा है जो ग्राहकों की प्राथमिकताओं को मापने में मदद करेगा। डेटा आपको विपणन नीति के दो कार्यों के कारण होने वाले प्रभावों के बीच संबंध को जानने में मदद करता है। अपने ग्राहकों की प्रतिक्रियाओं को समझने से आपको उत्पादों की बिक्री और मांग बढ़ाने में सीधे मदद मिल सकती है।

                           हम Amazon से सीख सकते हैं कि यह बिग डेटा का सबसे अच्छा उपयोग कैसे करता है। जिस तरह से यह उपयोगकर्ताओं को उनके द्वारा पसंद किए जाने वाले उत्पादों के लिए सुझाव प्रदान करता है और जिस तरह से कंपनी लाखों लेनदेन और शिपमेंट को संसाधित करती है। अपने बिग डेटा का विश्लेषण करके अमेज़ॅन अपने व्यवसाय को दो तरह से लाभान्वित करने की कोशिश करता है - एक यह है कि यह अंतर्दृष्टि के अनुसार अपनी प्रक्रियाओं में सुधार करता है और दूसरा यह ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए है।

                           बड़े डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यवसाय की प्रगति में सुधार की तकनीक का उपयोग करने वाली अमेज़ॅन अकेली नहीं है। लगभग सभी शीर्ष कंपनियां ऐसा कर रही हैं। इसलिए, मुझे उम्मीद है कि ऊपर दिए गए सुझाव आपकी निकासी प्रक्रिया को बेहतर बनाने और व्यावसायिक लाभ बढ़ाने में आपकी मदद करेंगे।