పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
పెద్ద డేటా అనేది ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న రేట్ల వద్ద పెరుగుతున్న పెద్ద, విభిన్న సమాచార సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది సమాచార పరిమాణం, అది సృష్టించబడిన మరియు సేకరించిన వేగం లేదా వేగం మరియు డేటా పాయింట్ల యొక్క వైవిధ్యం లేదా పరిధిని కలిగి ఉంటుంది. పెద్ద డేటా తరచుగా బహుళ వనరుల నుండి వస్తుంది మరియు బహుళ ఫార్మాట్లలో వస్తుంది.
ఎంత పెద్ద డేటా పనిచేస్తుంది
పెద్ద డేటాను నిర్మాణాత్మకంగా లేదా నిర్మాణాత్మకంగా వర్గీకరించవచ్చు. నిర్మాణాత్మక డేటా డేటాబేస్ మరియు స్ప్రెడ్‌షీట్‌లలో సంస్థ ఇప్పటికే నిర్వహించే సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది; ఇది తరచూ సంఖ్యాపరంగా ఉంటుంది. నిర్మాణాత్మకమైన డేటా అసంఘటిత మరియు ముందుగా నిర్ణయించిన మోడల్ లేదా ఆకృతిలోకి రాని సమాచారం. ఇది సోషల్ మీడియా వనరుల నుండి సేకరించిన డేటాను కలిగి ఉంటుంది, ఇది కస్టమర్ అవసరాలపై సమాచారాన్ని సేకరించడానికి సంస్థలకు సహాయపడుతుంది.
మూడు Vs సాంప్రదాయకంగా పెద్ద డేటాను వర్గీకరిస్తాయి: డేటా యొక్క వాల్యూమ్ (మొత్తం), అది సేకరించిన వేగం (వేగం) మరియు సమాచారం యొక్క వైవిధ్యత.
సోషల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు వెబ్‌సైట్లలో బహిరంగంగా భాగస్వామ్యం చేయబడిన వ్యాఖ్యల నుండి, వ్యక్తిగత ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు అనువర్తనాల నుండి స్వచ్ఛందంగా సేకరించిన ప్రశ్నపత్రాలు, ఉత్పత్తి కొనుగోళ్లు మరియు ఎలక్ట్రానిక్ చెక్‌-ఇన్‌ల ద్వారా పెద్ద డేటాను సేకరించవచ్చు. స్మార్ట్ పరికరాల్లో సెన్సార్లు మరియు ఇతర ఇన్‌పుట్‌ల ఉనికి పరిస్థితుల మరియు పరిస్థితుల యొక్క విస్తృత వర్ణపటంలో డేటాను సేకరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
పెద్ద డేటా చాలా తరచుగా కంప్యూటర్ డేటాబేస్లలో నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు పెద్ద, సంక్లిష్టమైన డేటా సెట్లను నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించి విశ్లేషించబడుతుంది. ఈ రకమైన సంక్లిష్ట డేటాను నిర్వహించడంలో చాలా సాఫ్ట్‌వేర్-ఎ-సర్వీస్ (సాస్) కంపెనీలు ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నాయి.
పెద్ద డేటా యొక్క ఉపయోగాలు
డేటా విశ్లేషకులు ఒక పరస్పర సంబంధం ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి జనాభా డేటా మరియు కొనుగోలు చరిత్ర వంటి వివిధ రకాల డేటా మధ్య సంబంధాన్ని పరిశీలిస్తారు. ఇటువంటి అంచనాలు ఒక సంస్థలో లేదా బాహ్యంగా మూడవ పక్షం ద్వారా పెద్ద డేటాను జీర్ణమయ్యే ఫార్మాట్లలో ప్రాసెస్ చేయడంపై దృష్టి పెడతాయి. వ్యాపారాలు తరచూ అటువంటి నిపుణులచే పెద్ద డేటాను అంచనా వేయడాన్ని క్రియాత్మక సమాచారంగా మారుస్తాయి.
ఒక సంస్థలోని దాదాపు ప్రతి విభాగం డేటా విశ్లేషణ నుండి, మానవ వనరులు మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం నుండి మార్కెటింగ్ మరియు అమ్మకాల వరకు కనుగొన్న వాటిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. పెద్ద డేటా యొక్క లక్ష్యం ఏమిటంటే ఉత్పత్తులు మార్కెట్‌కు వచ్చే వేగాన్ని పెంచడం, మార్కెట్ స్వీకరణ, లక్ష్య ప్రేక్షకులను పొందటానికి అవసరమైన సమయం మరియు వనరులను తగ్గించడం మరియు వినియోగదారులు సంతృప్తికరంగా ఉండేలా చూడటం.
కీ టేకావేస్
- పెద్ద డేటా అనేది పెరుగుతున్న సమాచారంలో మరియు ఎప్పటికప్పుడు అధిక వేగంతో వచ్చే విభిన్న సమాచారం. బిగ్ డేటా నిర్మాణాత్మకంగా ఉంటుంది (తరచుగా సంఖ్యాపరంగా, సులభంగా ఆకృతీకరించబడి, నిల్వ చేయబడుతుంది) లేదా నిర్మాణాత్మకంగా (మరింత స్వేచ్ఛా-రూపం, తక్కువ పరిమాణాత్మక). దాదాపు ప్రతి ఒక సంస్థలోని విభాగం పెద్ద డేటా విశ్లేషణ నుండి కనుగొన్న వాటిని ఉపయోగించుకోవచ్చు, కానీ దాని అయోమయ మరియు శబ్దాన్ని నిర్వహించడం సమస్యలను కలిగిస్తుంది.
బిగ్ డేటా యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు
అందుబాటులో ఉన్న డేటా మొత్తంలో పెరుగుదల అవకాశాలు మరియు సమస్యలు రెండింటినీ అందిస్తుంది.
సాధారణంగా, ఒకరి కస్టమర్లపై (మరియు సంభావ్య కస్టమర్లపై) ఎక్కువ డేటాను కలిగి ఉండటం వలన కంపెనీలు తమ ఉత్పత్తులను మరియు మార్కెటింగ్ ప్రయత్నాలను మెరుగ్గా రూపొందించడానికి మరియు అత్యున్నత స్థాయి సంతృప్తిని సృష్టించడానికి మరియు వ్యాపారాన్ని పునరావృతం చేయడానికి అనుమతించాలి. పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సేకరించగలిగే సంస్థలకు లోతైన మరియు ధనిక విశ్లేషణ చేసే అవకాశం కల్పిస్తారు.
మెరుగైన విశ్లేషణ సానుకూలంగా ఉన్నప్పటికీ, పెద్ద డేటా ఓవర్‌లోడ్ మరియు శబ్దాన్ని కూడా సృష్టించగలదు. కంపెనీలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించగలగాలి, శబ్దంతో పోలిస్తే ఏ డేటా సంకేతాలను సూచిస్తుందో నిర్ణయిస్తుంది. డేటాను సంబంధితంగా చేస్తుంది అని నిర్ణయించడం ఒక ముఖ్య కారకంగా మారుతుంది.
ఇంకా, డేటా యొక్క స్వభావం మరియు ఆకృతిపై చర్య తీసుకునే ముందు ప్రత్యేక నిర్వహణ అవసరం. సంఖ్యా విలువలతో కూడిన నిర్మాణాత్మక డేటాను సులభంగా నిల్వ చేయవచ్చు మరియు క్రమబద్ధీకరించవచ్చు. నిర్మాణాత్మక డేటా, ఇమెయిళ్ళు, వీడియోలు మరియు వచన పత్రాలు వంటివి ఉపయోగకరంగా మారడానికి ముందు మరింత అధునాతన పద్ధతులను వర్తింపజేయడం అవసరం.
