कृत्रिम बुद्धिमत्तासीआरएम आणि डेटा प्लॅटफॉर्मविपणन इन्फोग्राफिक्सविक्री सक्षम करणेविपणन शोधासोशल मीडिया आणि इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग

बिग डेटा म्हणजे काय? 5 V काय आहेत? तंत्रज्ञान, प्रगती आणि सांख्यिकी

च्या वचन दिले मोठी माहिती कंपन्यांकडे त्यांचा व्यवसाय कसा चालतो याविषयी अचूक निर्णय आणि अंदाज लावण्यासाठी त्यांच्याकडे अधिक बुद्धिमत्ता असेल. बिग डेटा केवळ व्यवसाय परिणामांचे विश्लेषण आणि सुधारणा करण्यासाठी आवश्यक माहिती प्रदान करत नाही तर ते आवश्यक इंधन देखील प्रदान करते AI शिकण्यासाठी आणि अंदाज किंवा निर्णय घेण्यासाठी अल्गोरिदम. या बदल्यात, ML पारंपारिक पद्धतींचा वापर करून प्रक्रिया आणि विश्लेषण करणे आव्हानात्मक असलेल्या जटिल, वैविध्यपूर्ण आणि मोठ्या प्रमाणातील डेटासेटची जाणीव करण्यात मदत करू शकते.

बिग डेटा म्हणजे काय?

बिग डेटा ही एक संज्ञा आहे जी रीअल-टाइममध्ये प्रचंड प्रमाणात प्रवाहित डेटाचे संकलन, प्रक्रिया आणि उपलब्धतेचे वर्णन करण्यासाठी वापरली जाते. कंपन्या विपणन, विक्री, ग्राहक डेटा, व्यवहार डेटा, सामाजिक संभाषणे आणि अगदी बाह्य डेटा जसे की स्टॉकच्या किमती, हवामान आणि बातम्या यांचा परस्परसंबंध ओळखण्यासाठी आणि त्यांना अधिक अचूक निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी सांख्यिकीयदृष्ट्या वैध मॉडेल एकत्रित करत आहेत.

गार्टनर

बिग डेटा 5 वि द्वारे वैशिष्ट्यीकृत आहे:

  1. व्हॉल्यूम: सोशल मीडियासारख्या विविध स्त्रोतांकडून मोठ्या प्रमाणात डेटा व्युत्पन्न केला जातो. IoT उपकरणे आणि व्यवसाय व्यवहार.
  2. वेग: डेटा व्युत्पन्न, प्रक्रिया आणि विश्लेषण ज्या गतीने होतो.
  3. विविधता: संरचित, अर्ध-संरचित आणि असंरचित डेटासह विविध प्रकारचे डेटा विविध स्त्रोतांकडून येतात.
  4. सत्यता: डेटाची गुणवत्ता आणि अचूकता, ज्यावर विसंगती, अस्पष्टता किंवा अगदी चुकीच्या माहितीमुळे परिणाम होऊ शकतो.
  5. मूल्य: उपयुक्तता आणि डेटामधून अंतर्दृष्टी काढण्याची क्षमता जे चांगले निर्णय घेण्याची आणि नवीनता आणू शकते.

बिग डेटा सांख्यिकी

मधील प्रमुख आकडेवारीचा सारांश येथे आहे बिग डेटा ट्रेंड आणि अंदाजांवर TechJury:

  • डेटा व्हॉल्यूम वाढ: 2025 पर्यंत, जागतिक डेटास्फीअर 175 झेटाबाइट्सपर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे, जे डेटाची घातांकीय वाढ दर्शवते.
  • IoT उपकरणे वाढवणे: IoT उपकरणांची संख्या 64 पर्यंत 2025 अब्जांपर्यंत पोहोचण्याचा अंदाज आहे, ज्यामुळे बिग डेटाच्या वाढीला आणखी हातभार लागेल.
  • बिग डेटा मार्केट वाढ: 229.4 पर्यंत जागतिक बिग डेटा बाजाराचा आकार $2025 अब्ज पर्यंत वाढण्याची अपेक्षा होती.
  • डेटा वैज्ञानिकांची वाढती मागणी: 2026 पर्यंत, डेटा वैज्ञानिकांची मागणी 16% वाढण्याचा अंदाज होता.
  • AI आणि ML चा अवलंब: 2025 पर्यंत, AI बाजाराचा आकार $190.61 अब्जपर्यंत पोहोचण्याचा अंदाज होता, बिग डेटा विश्लेषणासाठी AI आणि ML तंत्रज्ञानाच्या वाढत्या अवलंबामुळे.
  • क्लाउड-आधारित बिग डेटा उपाय: डेटा स्टोरेज आणि अॅनालिटिक्ससाठी क्लाउड-आधारित सोल्यूशन्सच्या वाढत्या महत्त्वावर जोर देऊन, 94 पर्यंत एकूण वर्कलोडपैकी 2021% क्लाउड कॉम्प्युटिंगचा वाटा अपेक्षित होता.
  • रिटेल उद्योग आणि बिग डेटा: बिग डेटा वापरणाऱ्या किरकोळ विक्रेत्यांनी त्यांच्या नफ्याचे मार्जिन 60% ने वाढवणे अपेक्षित होते.
  • आरोग्य सेवेमध्ये बिग डेटाचा वाढता वापर: हेल्थकेअर अॅनालिटिक्स मार्केट 50.5 पर्यंत $2024 बिलियनपर्यंत पोहोचण्याचा अंदाज होता.
  • सोशल मीडिया आणि बिग डेटा: सोशल मीडिया वापरकर्ते दररोज 4 पेटाबाइट डेटा व्युत्पन्न करतात, बिग डेटाच्या वाढीवर सोशल मीडियाच्या प्रभावावर प्रकाश टाकतात.

बिग डेटा देखील ग्रेट बँड आहे

आम्ही येथे बोलत आहोत असे नाही, परंतु तुम्ही बिग डेटाबद्दल वाचत असताना एक उत्तम गाणे देखील ऐकू शकता. मी वास्तविक संगीत व्हिडिओ समाविष्ट करत नाही... ते कामासाठी खरोखर सुरक्षित नाही. ता.क.: मोठा डेटा तयार होत असलेल्या लोकप्रियतेची लाट पकडण्यासाठी त्यांनी हे नाव निवडले असेल तर मला आश्चर्य वाटते.

बिग डेटा वेगळा का आहे?

जुन्या दिवसांत... तुम्हाला माहीत आहे... काही वर्षांपूर्वी, आम्ही डेटा काढण्यासाठी, रूपांतरित करण्यासाठी आणि लोड करण्यासाठी सिस्टमचा वापर करायचो (ETL) विशाल डेटा वेअरहाऊसमध्ये ज्यांच्यावर अहवाल देण्यासाठी बिझनेस इंटेलिजन्स सोल्यूशन्स तयार केले होते. कालांतराने, सर्व सिस्टीम डेटाचा बॅकअप घेतील आणि डेटाबेसमध्ये डेटा एकत्र करतील जेथे अहवाल चालवता येतील आणि प्रत्येकाला काय चालले आहे याची माहिती मिळू शकेल.

समस्या अशी होती की डेटाबेस तंत्रज्ञान फक्त डेटाचे एकाधिक, सतत प्रवाह हाताळू शकत नाही. ते डेटाचे प्रमाण हाताळू शकले नाही. तो रिअल-टाइममध्ये येणारा डेटा सुधारू शकत नाही. आणि रिपोर्टिंग टूल्सची कमतरता होती जी मागील बाजूस रिलेशनल क्वेरीशिवाय काहीही हाताळू शकत नव्हती. बिग डेटा सोल्यूशन्स क्लाउड होस्टिंग, उच्च अनुक्रमित आणि ऑप्टिमाइझ केलेल्या डेटा स्ट्रक्चर्स, स्वयंचलित संग्रहण आणि निष्कर्षण क्षमता आणि रिपोर्टिंग इंटरफेस ऑफर करतात जे अधिक अचूक विश्लेषण प्रदान करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत जे व्यवसायांना चांगले निर्णय घेण्यास सक्षम करतात.

उत्तम व्यवसाय निर्णयाचा अर्थ असा आहे की कंपन्या त्यांच्या निर्णयाची जोखीम कमी करू शकतात आणि चांगले निर्णय घेतात ज्यामुळे खर्च कमी होतो आणि विपणन आणि विक्रीची प्रभावीता वाढते.

बिग डेटाचे फायदे काय आहेत?

संगणक कॉर्पोरेशनमधील मोठ्या डेटाचा लाभ घेण्यासाठी संबंधित जोखीम आणि संधींवरुन कार्य करते.

  • बिग डेटा वेळेवर आहे - प्रत्येक वर्क डेच्या 60%, ज्ञान कर्मचारी डेटा शोधण्यात आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी खर्च करतात.
  • मोठा डेटा प्रवेश करण्यायोग्य आहे - अर्ध्या वरिष्ठ अधिका-यांनी नोंदविली आहे की योग्य डेटामध्ये प्रवेश करणे कठीण आहे.
  • मोठा डेटा समग्र आहे - माहिती सध्या संस्थेमध्ये सायलोमध्ये ठेवली जाते. विपणन डेटा, उदाहरणार्थ, वेब विश्लेषण, मोबाइल विश्लेषण, सामाजिक विश्लेषण, सीआरएम, A/B चाचणी साधने, ईमेल विपणन प्रणाली आणि बरेच काही... प्रत्येक त्याच्या सायलोवर लक्ष केंद्रित करते.
  • मोठा डेटा विश्वासार्ह आहे - 29% कंपन्या खराब डेटा गुणवत्तेची आर्थिक किंमत मोजतात. ग्राहक संपर्क माहिती अद्यतनांसाठी एकाधिक सिस्टमचे निरीक्षण करण्याइतके सोप्या गोष्टी लाखो डॉलर्स वाचवू शकतात.
  • मोठा डेटा प्रासंगिक आहे - 43% कंपन्या असंबद्ध डेटा फिल्टर करण्याच्या त्यांच्या साधनांच्या क्षमतेवर असमाधानी आहेत. आपल्या वेबवरील ग्राहकांना फिल्टर करण्याइतके सोपे काहीतरी विश्लेषण आपल्या संपादन प्रयत्नांची एक टन अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते.
  • मोठा डेटा सुरक्षित आहे - सरासरी डेटा सुरक्षा उल्लंघनाची किंमत प्रति ग्राहक 214 डॉलर आहे. बिग डेटा होस्टिंग आणि तंत्रज्ञान भागीदारांद्वारे तयार केलेली सुरक्षित पायाभूत सुविधा सरासरी कंपनीला वार्षिक कमाईच्या 1.6% वाचवू शकतात.
  • मोठा डेटा अधिकृत आहे - 80% संस्था त्यांच्या डेटाच्या स्त्रोतानुसार सत्याच्या अनेक आवृत्त्यांसह संघर्ष करतात. एकाधिक, तपासलेले स्त्रोत एकत्र करून, अधिक कंपन्या अत्यंत अचूक बुद्धिमत्ता स्त्रोत तयार करू शकतात.
  • मोठा डेटा कार्यक्षम आहे - कालबाह्य किंवा खराब डेटामुळे 46% कंपन्या कोट्यवधींचा खर्च करू शकतात असे वाईट निर्णय घेतात.

बिग डेटा तंत्रज्ञान

मोठ्या डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी, स्टोरेज, संग्रहण आणि क्वेरी तंत्रज्ञानामध्ये लक्षणीय प्रगती झाली आहे:

  • वितरित फाइल सिस्टम: हडूप डिस्ट्रिब्युटेड फाइल सिस्टम (एचडीएफएस) एकाधिक नोड्सवर मोठ्या प्रमाणात डेटा संचयित करणे आणि व्यवस्थापित करणे सक्षम करा. बिग डेटा हाताळताना हा दृष्टीकोन दोष सहिष्णुता, स्केलेबिलिटी आणि विश्वसनीयता प्रदान करतो.
  • NoSQL डेटाबेस: MongoDB, Cassandra आणि Couchbase सारखे डेटाबेस असंरचित आणि अर्ध-संरचित डेटा हाताळण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. हे डेटाबेस डेटा मॉडेलिंगमध्ये लवचिकता देतात आणि क्षैतिज स्केलेबिलिटी प्रदान करतात, ज्यामुळे ते बिग डेटा ऍप्लिकेशन्ससाठी योग्य बनतात.
  • MapReduce: हे प्रोग्रामिंग मॉडेल वितरित वातावरणात समांतरपणे मोठ्या डेटासेटवर प्रक्रिया करण्यास अनुमती देते. MapReduce जटिल कार्यांना लहान उपकार्यांमध्ये विभाजित करण्यास सक्षम करते, ज्या नंतर स्वतंत्रपणे प्रक्रिया केल्या जातात आणि अंतिम परिणाम देण्यासाठी एकत्रित केल्या जातात.
  • अपाचे स्पार्क: ओपन-सोर्स डेटा प्रोसेसिंग इंजिन, स्पार्क बॅच आणि रिअल-टाइम प्रक्रिया दोन्ही हाताळू शकते. हे MapReduce च्या तुलनेत सुधारित कार्यप्रदर्शन देते आणि त्यात मशीन लर्निंग, ग्राफ प्रोसेसिंग आणि स्ट्रीम प्रोसेसिंगसाठी लायब्ररींचा समावेश आहे, ज्यामुळे ते विविध बिग डेटा वापर प्रकरणांसाठी अष्टपैलू बनते.
  • SQL सारखी क्वेरी साधने: Hive, Impala आणि Presto सारखी साधने वापरकर्त्यांना परिचित वापरून बिग डेटावर क्वेरी चालवण्याची परवानगी देतात एस क्यू एल मांडणी. ही साधने विश्लेषकांना अधिक जटिल प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये कौशल्याची आवश्यकता न घेता बिग डेटामधून अंतर्दृष्टी काढण्यास सक्षम करतात.
  • डेटा तलाव: हे स्टोरेज रेपॉजिटरीज कच्चा डेटा त्याच्या मूळ स्वरूपात संग्रहित करू शकतात जोपर्यंत विश्लेषणासाठी आवश्यक नाही. डेटा लेक मोठ्या प्रमाणात विविध डेटा संचयित करण्यासाठी एक स्केलेबल आणि किफायतशीर उपाय प्रदान करतात, ज्यावर नंतर प्रक्रिया आणि आवश्यकतेनुसार विश्लेषण केले जाऊ शकते.
  • डेटा वेअरहाउसिंग उपाय: Snowflake, BigQuery आणि Redshift सारखे प्लॅटफॉर्म मोठ्या प्रमाणात संरचित डेटा संचयित करण्यासाठी आणि क्वेरी करण्यासाठी स्केलेबल आणि कार्यक्षम वातावरण देतात. हे उपाय बिग डेटा विश्लेषणे हाताळण्यासाठी आणि जलद क्वेरी आणि अहवाल सक्षम करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत.
  • मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क: TensorFlow, PyTorch आणि scikit-learn सारखे फ्रेमवर्क वर्गीकरण, प्रतिगमन आणि क्लस्टरिंग सारख्या कार्यांसाठी मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षण मॉडेल सक्षम करतात. ही साधने प्रगत AI तंत्रांचा वापर करून बिग डेटावरून अंतर्दृष्टी आणि अंदाज काढण्यात मदत करतात.
  • डेटा व्हिज्युअलायझेशन साधने: Tableau, Power BI आणि D3.js सारखी साधने दृष्य आणि परस्परसंवादी पद्धतीने बिग डेटामधील अंतर्दृष्टींचे विश्लेषण आणि सादरीकरण करण्यात मदत करतात. ही साधने वापरकर्त्यांना डेटा एक्सप्लोर करण्यास, ट्रेंड ओळखण्यास आणि परिणाम प्रभावीपणे संप्रेषण करण्यास सक्षम करतात.
  • डेटा एकत्रीकरण आणि ETL: Apache NiFi, Talend आणि Informatica सारखी साधने केंद्रीय स्टोरेज सिस्टममध्ये विविध स्त्रोतांकडून डेटा काढणे, परिवर्तन करणे आणि लोड करणे यासाठी परवानगी देतात. ही साधने डेटा एकत्रीकरण सुलभ करतात, संस्थांना त्यांच्या डेटाचे विश्लेषण आणि अहवाल देण्यासाठी एकत्रित दृश्य तयार करण्यास सक्षम करतात.

बिग डेटा आणि एआय

एआय आणि बिग डेटाचा ओव्हरलॅप या वस्तुस्थितीत आहे की एआय तंत्र, विशेषतः मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग (DL), मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण आणि अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो. बिग डेटा AI अल्गोरिदम शिकण्यासाठी आणि अंदाज किंवा निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक इंधन पुरवतो. या बदल्यात, पारंपारिक पद्धतींचा वापर करून प्रक्रिया आणि विश्लेषण करणे आव्हानात्मक असलेल्या जटिल, वैविध्यपूर्ण आणि मोठ्या प्रमाणातील डेटासेटचा अर्थ समजण्यास एआय मदत करू शकते. येथे काही प्रमुख क्षेत्रे आहेत जिथे AI आणि बिग डेटा एकमेकांना छेदतात:

  1. डेटा प्रक्रिया: AI-संचालित अल्गोरिदम बिग डेटा स्रोतांमधील कच्चा डेटा साफ करण्यासाठी, प्रीप्रोसेस करण्यासाठी आणि रूपांतरित करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो, डेटा गुणवत्ता सुधारण्यात आणि विश्लेषणासाठी तयार असल्याची खात्री करण्यात मदत करतो.
  2. वैशिष्ट्य काढणे: AI तंत्रांचा वापर बिग डेटामधून आपोआप संबंधित वैशिष्ट्ये आणि नमुने काढण्यासाठी केला जाऊ शकतो, डेटाची आयामीता कमी करून आणि विश्लेषणासाठी अधिक व्यवस्थापित करता येते.
  3. भविष्यसूचक विश्लेषण: भविष्यसूचक मॉडेल तयार करण्यासाठी मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग अल्गोरिदम मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाऊ शकतात. या मॉडेल्सचा वापर अचूक अंदाज लावण्यासाठी किंवा ट्रेंड ओळखण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे चांगले निर्णय घेणे आणि सुधारित व्यवसाय परिणाम होऊ शकतात.
  4. विसंगती शोधणे: AI बिग डेटामधील असामान्य पॅटर्न किंवा आउटलायर्स ओळखण्यात मदत करू शकते, ज्यामुळे फसवणूक, नेटवर्क घुसखोरी किंवा उपकरणे बिघाड यासारख्या संभाव्य समस्या लवकर शोधण्यात सक्षम होतात.
  5. नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (एनएलपी): मौल्यवान अंतर्दृष्टी आणि भावनांचे विश्लेषण मिळविण्यासाठी AI-संचालित NLP तंत्रे बिग डेटा स्रोत, जसे की सोशल मीडिया, ग्राहक पुनरावलोकने किंवा बातम्या लेखांवरील असंरचित मजकूर डेटावर प्रक्रिया आणि विश्लेषण करण्यासाठी लागू केली जाऊ शकतात.
  6. प्रतिमा आणि व्हिडिओ विश्लेषण: डीप लर्निंग अल्गोरिदम, विशेषतः कन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), मोठ्या प्रमाणात प्रतिमा आणि व्हिडिओ डेटाचे विश्लेषण आणि अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो.
  7. वैयक्तिकरण आणि शिफारस: उत्पादन शिफारशी किंवा लक्ष्यित जाहिराती यांसारखे वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करण्यासाठी AI वापरकर्त्यांबद्दल, त्यांच्या वर्तनाबद्दल आणि प्राधान्यांबद्दलच्या मोठ्या प्रमाणावर डेटाचे विश्लेषण करू शकते.
  8. सर्वोत्तमीकरण: AI अल्गोरिदम पुरवठा शृंखला ऑपरेशन्स, वाहतूक व्यवस्थापन किंवा उर्जेचा वापर यासारख्या जटिल समस्यांसाठी इष्टतम उपाय ओळखण्यासाठी मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करू शकतात.

एआय आणि बिग डेटामधील समन्वय संस्थांना एआय अल्गोरिदमच्या सामर्थ्याचा उपयोग करून मोठ्या प्रमाणात डेटाची जाणीव करून देण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे शेवटी अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेणे आणि चांगले व्यवसाय परिणाम मिळतात.

BBVA कडून हे इन्फोग्राफिक, बिग डेटा वर्तमान आणि भविष्य, बिग डेटामधील प्रगतीचे वर्णन करते.

बिग डेटा 2023 इन्फोग्राफिक

Douglas Karr

Douglas Karr चे CMO आहे ओपनइनसाइट्स आणि चे संस्थापक Martech Zone. डग्लसने डझनभर यशस्वी MarTech स्टार्टअप्सना मदत केली आहे, Martech अधिग्रहण आणि गुंतवणुकीमध्ये $5 बिलियन पेक्षा जास्त योग्य परिश्रमात मदत केली आहे आणि कंपन्यांना त्यांच्या विक्री आणि विपणन धोरणांची अंमलबजावणी आणि स्वयंचलित करण्यात मदत करणे सुरू ठेवले आहे. डग्लस हा आंतरराष्ट्रीय स्तरावर मान्यताप्राप्त डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशन आणि MarTech तज्ञ आणि स्पीकर आहे. डग्लस हे डमीच्या मार्गदर्शक आणि व्यवसाय नेतृत्व पुस्तकाचे प्रकाशित लेखक देखील आहेत.

संबंधित लेख

परत शीर्षस्थानी बटण
बंद

अॅडब्लॉक आढळले

Martech Zone तुम्हाला ही सामग्री कोणत्याही खर्चाशिवाय प्रदान करण्यात सक्षम आहे कारण आम्ही आमच्या साइटवर जाहिरात महसूल, संलग्न दुवे आणि प्रायोजकत्वाद्वारे कमाई करतो. तुम्ही आमची साइट पाहता तेव्हा तुमचा अॅड ब्लॉकर काढून टाकल्यास आम्ही कृतज्ञ आहोत.