యునైటెడ్ అరబ్ ఎమిరేట్స్ 18 నుండి 30 సంవత్సరాల మధ్య వయస్సు గల ఎమిరాటి పురుషులందరికీ సైనిక సేవను తప్పనిసరి చేస్తున్నట్లు ఇటీవల వచ్చిన వార్తలు, ఆర్థిక స్థితిగతులతో సంబంధం లేకుండా దేశాలు దేశాన్ని రక్షించడానికి పౌరులు ఎందుకు సిద్ధంగా ఉన్నాయో ఆలోచించటానికి నన్ను ప్రేరేపించింది.
ఒక దేశంలో పరిమిత సంఖ్యలో పౌరులు, సైనిక సేవను తప్పనిసరి చేయమని ప్రభుత్వాన్ని బలవంతం చేస్తారని ఒకరు వాదించవచ్చు. అయితే చైనా గురించి ఏమిటి? ఇది జనాభా ప్రకారం అతిపెద్ద దేశం, అయితే ఇది మరింత విద్య కోసం వెళ్ళే పౌరులు తప్పనిసరి సైనిక సమయాన్ని అందిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. సంక్షిప్తంగా, దేశాలు ప్రాథమికంగా సంఘర్షణ జరిగినప్పుడు తమను తాము రక్షించుకోవడానికి సిద్ధమవుతున్నాయి మరియు ప్రతి ఒక్కరూ దాని కోసం సిద్ధంగా ఉండాలి. అది ఎలక్ట్రీషియన్, వ్యాపారవేత్తలు, వడ్రంగి అయినా, వారందరూ ఉమ్మడి ప్రయోజనం కోసం ఏకం అవుతారు.
వింతగా అనిపించవచ్చు, అటువంటి దేశాలకు మరియు పోటీగా ఉండాలనుకునే నేటి సంస్థల మధ్య ఒక విచిత్రమైన సమాంతరాన్ని గీయవచ్చు. ప్రస్తుత ముప్పు లేదా బిగ్ డేటా రూపంలో ఉన్న సవాలు పెద్ద మరియు చిన్న సంస్థలను వివిధ విభాగాలలో దాని మానవశక్తిని సాధారణంగా పరిష్కరించడానికి ప్రేరేపించింది. దీనిపై మరింత ముందుకు వెళ్ళడానికి, సాధారణంగా తప్పనిసరి సైనిక సేవను అమలు చేసే దేశాలు ఎల్లప్పుడూ అర్హత ప్రమాణాలను కలిగి ఉంటాయి, అదే విధంగా సంస్థలు పెద్ద డేటా శిక్షణ ఇవ్వడంలో తార్కికంగా కనుగొంటాయి, పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో పరస్పర చర్య చేసే మరియు అవసరమైన ఉద్యోగులకు మాత్రమే ప్రతి టచ్ పాయింట్ వద్ద హడూప్‌ను ఉపయోగించుకోండి.
ప్రభుత్వంతో సంబంధంలో ఉన్న ఒక ఆర్మీ జనరల్ దాని యొక్క అనుభవం లేని పౌరులుగా మారిన కొత్త-నియామకానికి ఏ విధమైన ఆయుధాలు మరియు శిక్షణను కేటాయించాలో నిర్ణయించినట్లే, అదే విధంగా CTO ఐటి మౌలిక సదుపాయాలు మరియు వారసత్వం యొక్క అధికారంలో ఉంటుందని భావిస్తున్నారు. అతని / ఆమె ఉద్యోగులు మెరుగ్గా పనిచేయడానికి కొత్త సాంకేతిక ఆవిష్కరణలను నడిపించే వ్యవస్థలు. పెద్ద డేటాను పరిష్కరించడానికి భాగస్వామ్య లక్ష్యంతో, పెద్ద డేటా ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతుందో వివరంగా అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం మరియు మీ సహచరులకు శిక్షణ ఇవ్వడం ఎందుకు ముఖ్యం.
1.ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ: బిగ్ డేటా ట్రైనింగ్‌తో ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడం
పెద్ద డేటా అమలులో ముందంజలో, మార్పును ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి ఐటి బృందం కేంద్రంగా ఉంటుంది. ఉద్యోగులకు పెద్ద డేటా శిక్షణ తీసుకురావాలని కోరుకునే ఐటి శిక్షణ నిర్ణయాధికారి ఐటి విభాగంతో ప్రారంభించాలి. ఎందుకు? ఎందుకంటే కార్యకలాపాల యొక్క ప్రతి దశలో సాంకేతికతతో నిశ్చితార్థం విషయానికి వస్తే, నేలమాళిగలో ఉన్న గీకులు (ఐటి కోసం ప్రసిద్ధ యాస) దగ్గరివి. కనుక ఇది ఎంత సందర్భోచితమైనది?
ప్రముఖ సైట్, CIO సమర్పించిన నివేదికను చూద్దాం:
'500 యుఎస్ బిజినెస్ మరియు ఐటి ఎగ్జిక్యూటివ్ల యొక్క ఇటీవలి కాంప్టిఐ సర్వే ప్రకారం, డేటాను సమం చేయడంలో వక్రరేఖ కంటే 50 శాతం సంస్థలు, మరియు డేటాను సగటున లేదా వెనుకబడి ఉన్న 71 శాతం సంస్థలు తమ సిబ్బంది మధ్యస్తంగా లేదా డేటా నిర్వహణ మరియు విశ్లేషణ నైపుణ్యాలలో గణనీయంగా లోపం ”
డేటా నిర్వహణ మరియు నిల్వ అనేది ఐటి యొక్క ప్రధాన పనితీరులో ఒక భాగం కనుక, పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫాం అమలుకు మరియు పెద్ద డేటాలోని ఐటి నైపుణ్యాలను బలోపేతం చేయడానికి సమాంతర విధానాన్ని కలిగి ఉండాలి. వాస్తవానికి మద్దతు ఇవ్వడం 2018 నాటికి, లోతైన సాంకేతిక మరియు విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యం కలిగిన 140,000-190,0000 మంది నిపుణుల కొరత ఉంటుందని పేర్కొన్న మెకిన్సే నివేదిక! ఎక్కువ మంది సాంకేతిక నిపుణులకు పెద్ద డేటా శిక్షణ అవసరం కాబట్టి, సంస్థలు శీఘ్ర ROI కోసం సాంకేతిక నిపుణులను మరింతగా శిక్షణ పొందాలని చూస్తున్నాయి మరియు ప్లాట్‌ఫాం నిపుణులు, ఐటి విభాగంలో పనిచేసే అడ్మిన్ మరియు ఇంజనీర్లు దీనికి అధికారంలో ఉన్నారు.
బిగ్ డేటాతో కోర్ ఐటి ఫంక్షన్ యొక్క ట్రినిటీని వివాహం చేసుకోవడం
ట్రినిటీ అనే పదం తరచూ నాకు రెండు మతపరమైన భావనలను గుర్తు చేస్తుంది: ఒకటి సృష్టికర్త, సంరక్షకుడు మరియు విధ్వంసకుడు యొక్క హిందూ పురాణాలు మరియు మరొకటి తండ్రి, కొడుకు మరియు పవిత్ర దెయ్యం యొక్క క్రైస్తవ భావన. ఇద్దరూ మానవజాతి శ్రేయస్సు కోసం ప్రయత్నిస్తారు. అదే విధంగా, ఐటి బృందం యొక్క ఈ మూడు విధులు సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం విషయానికి వస్తే వివిధ అవసరాలతో కూడిన విభాగాలతో మొత్తం సంస్థ యొక్క మంచి కోసం ప్రయత్నిస్తాయి. భద్రత మరియు సహాయక విధులు కాకుండా, పెద్ద డేటా అమలు విషయానికి వస్తే ఐటి విభాగం ఈ ఫంక్షన్లతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.
ప్రణాళిక- ఐటి బృందంలోని ప్రణాళికా కార్యకలాపాలు సంస్థ యొక్క ఐటి వ్యూహం వ్యాపార లక్ష్యాలతో అనుసంధానించబడిందని నిర్ధారించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అనుకూలీకరించడం, వివిధ వ్యాపార విభాగాల అవసరాలను తీర్చగల కొత్త ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను తీసుకురావడం వంటివి ఇందులో ఉన్నాయి. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఏదైనా కొత్త అమలు ఎల్లప్పుడూ ఐటి నుండి ప్రారంభమవుతుంది.
నెట్‌వర్క్- ఇది వాయిస్, డేటా, వీడియో మరియు ఇంటర్నెట్ ట్రాఫిక్ మధ్య అన్ని రకాల కమ్యూనికేషన్లను సులభతరం చేసే నెట్‌వర్క్‌లను అభివృద్ధి చేస్తుంది మరియు డేటాను రికార్డ్ చేయడానికి వివిధ చెక్‌పాయింట్లు ఉన్నాయి, ఇది కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ మరియు ట్రాఫిక్ అప్‌డేట్ కావచ్చు, అవన్నీ డేటాను నిజ సమయంలో సేకరిస్తాయి! పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేసే లక్ష్యంతో పాటు పనిచేయడానికి నెట్‌వర్క్‌లను సజావుగా ఏకీకృతం చేస్తుంది.
డేటా- ఒక్కమాటలో చెప్పాలంటే, సంస్థలోని వివిధ వ్యూహాత్మక నిర్ణయాల కోసం డేటాను సేకరించడానికి, నిల్వ చేయడానికి, నిర్వహించడానికి, భద్రపరచడానికి మరియు పంపిణీ చేయడానికి ఒక ఐటి బృందం సాధనాలను తెస్తుంది. అమ్మకాల రికార్డు, ఆర్థిక రికార్డులు, స్టాక్ వివరాలు వంటి అన్ని రకాల డేటా ఒకే డేటా సెంటర్‌లో నిల్వ చేయబడుతుంది. నియమించబడిన వినియోగదారులను ఏ డేటా ప్రదేశంలోనైనా సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందటానికి అనుమతించే పెద్ద డేటా కోసం ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను అమలు చేయడానికి ఇది ఐటి బృందంలో ఒక బాధ్యతను సృష్టిస్తుంది.
ఏదైనా ఐటి బృందంలో, పెద్ద డేటా అమలు వైపు వేర్వేరు పనులతో సభ్యుల బహుముఖ మిశ్రమం అవసరం. సాంప్రదాయ వ్యవస్థల నుండి పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లకు సున్నితంగా మారడాన్ని నిర్ధారించే నిపుణుడి అవసరం ఉంది. దాని కోసం అన్ని విభాగాలలో ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను దాని మొత్తం జీవిత చక్రంలో నిర్వహించడంపై దృష్టి పెట్టడానికి ఒక టెక్కీ అవసరం. ప్రతి సాంకేతిక అమలు సంస్థాగత లక్ష్యంతో అనుసంధానించబడిందా అని నిరంతరం పర్యవేక్షించాల్సిన సభ్యుడి అవసరం వస్తుంది.
2.ఉత్పత్తి అభివృద్ధి: ఆర్ అండ్ డి యొక్క అన్ని దశలలో పున ink పరిశీలన ఆవిష్కరణ
సంస్థను తదుపరి స్థాయి ఆవిష్కరణలోకి తీసుకువెళ్ళేటప్పుడు బహుశా చాలా ముఖ్యమైన విభాగాలలో ఒకటి! ఉత్పత్తి రూపకల్పన, తయారీ, నాణ్యత, వారంటీ, డయాగ్నస్టిక్స్, వాహనం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ అనువర్తనాల నుండి ఉత్పత్తి అభివృద్ధిలో వివిధ టచ్ పాయింట్లలో డేటాను ఏకీకృతం చేయడం పెద్ద డేటా యొక్క అతిపెద్ద ప్రయోజనాల్లో ఒకటి. ఈ టచ్ పాయింట్ల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా ఉత్పత్తి యొక్క విధానాన్ని మరియు ఎంత విజయవంతమవుతుందో నిర్వచిస్తుంది. ఇది ప్రాథమికంగా ఉత్పత్తి డెవలపర్లు, ఆర్ అండ్ డి నిపుణులు మరియు డిజైనర్లను డేటా నడిచే మరియు డేటా-విశ్లేషణ విధానానికి తీసుకువెళుతుంది.
ఇంజనీరింగ్ బిగ్ డేటా రియాలిటీ
జావాలో సంఖ్యను ఎలా రివర్స్ చేయాలి
ఉత్పత్తి అభివృద్ధి విషయానికి వస్తే, ఆడి అభివృద్ధి చెందుతున్న డ్రైవర్ తక్కువ కారు మరియు 2016 నాటికి ప్రారంభించటానికి ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ. అవును, ఉత్పత్తి అభివృద్ధి బృందం ఉంది, సిఇఒ యొక్క ఆవిష్కరణ దృష్టి సారించగలదని నిర్ధారించుకునే భారీ పని ఉంది . కానీ మార్గం వెంట, పెద్ద డేటా మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వగల అభివృద్ధి నుండి పరీక్ష వరకు వివిధ సవాళ్లు మరియు ప్రశ్నలు ఉన్నాయి. ఎందుకు చూద్దాం.
టెస్ట్-రైడ్‌ను పాయింట్ ఎ నుండి పాయింట్ బి వరకు పర్యవేక్షిస్తున్నట్లు పరిగణించండి. ఇక్కడ ఉత్పత్తి చేయగల డేటా రకాలు:
a. సెన్సార్ డేటా - కారులోని సెన్సార్లు దాని వెనుక మరియు దాని ముందు ఉన్న కార్ల మధ్య కొలిచిన దూరం మరియు ప్రయాణంలో ఎదుర్కొన్న వాహనాల ఫ్రీక్వెన్సీ గురించి వివరాలను నిల్వ చేయగలవు.
బి. డ్రైవర్ డేటా - వివిధ వయసుల వారితో బహుళ పరీక్షలు నిర్వహించవచ్చు మరియు కంఫర్ట్ లెవెల్, పనితీరు మరియు ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్‌ను ఓవర్‌రైడ్ చేయడానికి డ్రైవర్ ఎన్నిసార్లు అవసరమో వివరాలు విశ్లేషణ కోసం పెద్ద వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలుగా కుదించబడతాయి.
సి. జనాభా డేటా - భారతదేశంలో మరియు యుఎస్‌లో ఒక పరీక్ష జరగవచ్చు. ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్‌లోని A.I రెండు వేర్వేరు దేశాలలో డ్రైవింగ్ చేయడంలో ఎదురయ్యే అడ్డంకులను విశ్లేషించగలదు. ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్ కోసం ఏ దేశం ఎక్కువ ఆచరణీయమైనది మరియు ఏ కౌంటీ కాదు?
d. మార్కెట్ పనితీరు డేటా - ఉత్పత్తి ప్రారంభించిన తరువాత మరియు అది రహదారిపై ఉన్న తరువాత, ఆటోమేటిక్ డ్రైవింగ్ పరిచయం ఉంచడంలో సహాయపడుతుంటే, కారు యొక్క ప్రోగ్రామ్ అంతర్దృష్టులను ఇవ్వడం ద్వారా 24 × 7 ఫీడ్లతో ఫీడ్లతో లైవ్ డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా ఇంజనీర్లు దాని విజయాన్ని పర్యవేక్షించవచ్చు. రహదారి సురక్షితమేనా?
ఉత్పత్తి ఇంజనీరింగ్ నుండి తొలగించగల డేటా యొక్క N సంఖ్య ఉన్నాయి. మేము ఆటో-పరిశ్రమ నుండి OEM ను అన్వేషించడం ప్రారంభించాము. Medicine షధం, ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఎలక్ట్రానిక్స్ మరియు వివిధ రంగాలలో పెద్ద డేటా యొక్క అవకాశాల గురించి ఆలోచించండి. ఎవరికీ తెలుసు?
ఫన్ ఫాక్ట్: ఫోర్డ్ బిగ్ డేటా మరియు అనలిటిక్స్ను స్వీకరించడం 2000 లలో యూరోపియన్ మరియు ఆసియా ఆటో తయారీదారుల నుండి పోటీ తీవ్రంగా ఉన్నప్పుడు మరణానికి దగ్గరైన అనుభవం నుండి దాన్ని సేవ్ చేసిందని మీకు తెలుసా!
3. ఫైనాన్స్: ఫైనాన్షియల్ మోడలింగ్‌ను నిర్వహించడానికి పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లపై ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వడం
డబ్బు అనేది వ్యాపారం యొక్క రక్తం అనే పదాన్ని మనం తరచుగా విన్నాను. ఆ డబ్బును జాగ్రత్తగా చూసుకోవడం ఆర్థిక శాఖ బాధ్యత. వ్యాపార ప్రపంచం ఆర్థిక శాఖ యొక్క విధులను సాధారణంగా ‘ప్రణాళిక, నిర్వహించడం, ఆడిటింగ్, అకౌంటింగ్ మరియు సంస్థ యొక్క ఆర్ధికవ్యవస్థను నియంత్రించడంలో మరియు సంస్థ యొక్క ఆర్ధికవ్యవస్థలను నియంత్రించడంలో పాల్గొంటుంది.
డబ్బు నిర్వహణ విషయానికి వస్తే సాధారణంగా ఫైనాన్స్ డిపార్ట్మెంట్ మెదడుగా ఉంటుందని మరియు నగదు ప్రవాహ స్టేట్‌మెంట్‌లు, కాస్ట్ మోడలింగ్, ప్రైజ్ రియలైజేషన్ మరియు కొన్నింటికి అనుగుణంగా ఉండటం వంటి వివిధ కార్యకలాపాలకు ఈ పాత్ర విస్తరిస్తుందని చెప్పారు. కొన్ని దశాబ్దాల క్రితం పరిమిత వ్యవస్థలు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో ఈ కార్యకలాపాలన్నింటినీ నిర్వహించడం చాలా సాధ్యమే, కాని పెద్ద డేటా యుగంలో ప్రతి ఆర్థిక విభాగం ఎదుర్కొంటున్న రెండు సవాళ్లు మారుతున్న దృష్టాంతంలో రెగ్యులర్ ఫైనాన్స్ విధులను నిర్వహిస్తున్నాయి మరియు భవిష్యత్తు కోసం అంతర్దృష్టులను సేకరిస్తున్నాయి. దానిని లోతైన కోణం నుండి చూద్దాం.
వివిధ సర్వర్లలో విస్తరించిన సమాచారంతో, సంస్థలు తరచూ ఆ డేటాను ఏకీకృతం చేసే సవాలును ఎదుర్కొంటాయి మరియు వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా చర్యలను చేస్తాయి. సంస్థ యొక్క పాలన, రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు నిర్వహణ నియంత్రణలపై ట్యాబ్‌ను ఉంచే అంతర్గత ఆడిటింగ్ మరియు మోసపూరిత చర్యలను గుర్తించడానికి ప్రోయాక్టివ్ మోసం ఆడిట్‌లను నిర్వహించడం ఒక ముఖ్యమైన పని. విశ్లేషణల పెరుగుదలతో, అంతర్గత ఆడిటింగ్‌ను కూడా సమగ్రపరచవలసిన అవసరం ఉంది. ఇది ఆడిట్ డేటా అనలిటిక్స్ వంటి కొత్త పద్ధతులకు దారితీసింది, ఇది ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడానికి, ఆర్థిక నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు సంస్థలో మొత్తం ఆర్థిక చిత్రాన్ని ఇవ్వడానికి సహాయపడుతుంది.
ఖర్చు మోడలింగ్ & ధర సాక్షాత్కారం
వనరులను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవటానికి కాస్ట్ మోడలింగ్ ఒక ముఖ్యమైన భాగం. ఖర్చులు పెంచే కార్యకలాపాలు, పని పూర్తి చేయడానికి అవసరమైన మొత్తం ప్రత్యక్ష పదార్థాలు మరియు శ్రమను కంపెనీలు గుర్తించాలి. సంస్థలోని అన్ని కార్యకలాపాలలో ఉత్పత్తులకు మొత్తం ఉత్పత్తి ఖర్చులను ఖచ్చితంగా గుర్తించడానికి కాస్ట్ మోడలింగ్ సంస్థలకు సహాయపడుతుంది. పెద్ద డేటా యుగంలో, ఆదర్శవంతమైన వ్యయ నమూనాను రూపొందించడానికి ఆ సమాచారాన్ని ఏకీకృతం చేసే సంస్థలోని వివిధ విభాగాలలో జరుగుతున్న ప్రతి ఆర్థిక కార్యకలాపాలను ట్రాక్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. కొనుగోలు నుండి అమ్మకం వరకు, అన్ని డేటా ఫైనాన్స్ చరిత్రలో నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు వ్యయ నమూనాను అభివృద్ధి చేయడంలో ప్రాథమిక ప్రాథమిక అంశాలు డేటా యొక్క పెద్ద భాగాలను పొందడం మరియు భవిష్యత్తు కోసం వర్తించే ఒక నమూనాను సృష్టించడం.
లాభదాయకతను మెరుగుపరిచేందుకు ధరల సాక్షాత్కార ప్రయత్నాలు అమ్మకాల వైపు ఎక్కువగా నడిపిస్తాయని ఒకరు చర్చించగలిగినప్పటికీ, ధరల సాక్షాత్కారం నుండి లాభం పొందేటప్పుడు ఆర్థిక శాఖ పోషించిన పాత్ర ఎక్కువ. దీన్ని సరళమైన పదాలకు విచ్ఛిన్నం చేయడానికి, అమ్మకాలను పెంచడానికి డిస్కౌంట్లను అందించాలని యోచిస్తున్న రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌ను పరిగణించండి. ధర లీకేజీని తగ్గించడం మరియు జేబు ధరను మెరుగుపరచడం ప్రాథమిక లక్ష్యం.
ఒక ఉత్పత్తి ధర చాలా తక్కువ (అమ్మకాలు చేసే ప్రయత్నంలో) తగ్గింపు పొందినప్పుడు ధర లీకేజీ సంభవిస్తుంది, అవి లాభదాయకతపై రాజీ పడతాయి మరియు జేబు ధర అమ్మకం ధర పోస్ట్ డిస్కౌంట్. లాభదాయకమైన ధర సాక్షాత్కార ప్రయత్నాన్ని నెరవేర్చడానికి, ప్రతి వ్యక్తిగత ఉత్పత్తుల ఖర్చుల నిర్మాణాన్ని మరియు డిస్కౌంట్లను ఎక్కడ ఇవ్వవచ్చో అర్థం చేసుకోవడానికి అమ్మకాల బృందం ఆర్థిక శాఖతో కలిసి పనిచేస్తుంది. భవిష్యత్తులో ధరల సాక్షాత్కార నమూనాల కోసం ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అభివృద్ధి చేయడం మరియు అటువంటి మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాల్లోని పరిమితులను నిర్వచించడం ఆర్థిక శాఖకు అవసరం. ఈ పనిలో సేకరణ, గిడ్డంగి ఖర్చు, షెల్ఫ్ లైఫ్ నుండి డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు తరువాత అమ్మిన వస్తువుల ధరను అంచనా వేయడం (సిజిఎస్) ఉన్నాయి.
ఎఫ్ -12 & ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్
సంస్థ యొక్క ఆర్థిక ఆరోగ్యాన్ని పర్యవేక్షించడం ఆర్థిక విభాగంలో ముఖ్యమైన కార్యకలాపాలలో ఒకటి. రోగి సజీవంగా ఉన్నాడా లేదా చనిపోయాడా అని నిర్ధారించడానికి పల్స్ రేటు, శరీర వెచ్చదనం లేదా ఉద్దీపన ప్రతిచర్య వంటి విభిన్న కొలమానాలను ఒక వైద్యుడు ఉపయోగించినట్లే, అదే విధంగా ఆర్థిక ప్రపంచం సంస్థ ఎక్కడ ద్రవ్య దిశగా వెళుతుందో మరియు అంతకు మించి ఏమి ఉందో తెలుసుకోవడానికి 12 కొలమానాలను పర్యవేక్షిస్తుంది. . రియల్ రెవెన్యూ వృద్ధి, సస్టైనబుల్ రెవెన్యూ గ్రోత్, ప్రైసింగ్ పాలసీ అండ్ ప్రైసింగ్ ఇండెక్స్, ఆపరేటింగ్ ఎక్స్‌పెన్స్ కంట్రోల్, ఇబిఐటిడిఎ వర్సెస్ క్యాష్ ఫ్లో, డెట్ ఫ్రీ క్యాష్ ఫ్లో, అదనపు నగదు, ఆస్తులపై రాబడి, వర్కింగ్ క్యాపిటల్, డెట్ ఫైనాన్సింగ్ వాడకం, నెట్ ట్రేడ్ సైకిల్ మరియు వ్యయం సంస్థ యొక్క ఫైనాన్షియల్ రిపోర్టింగ్‌లో మూలధనం ముఖ్యమైన భాగాలను ఏర్పరుస్తుంది, తద్వారా ఉన్నత నిర్వహణ మంచి నిర్ణయం తీసుకుంటుంది.
పెద్ద డేటా ప్రపంచంలో సవాలులో భాగంగా, ఈ నిష్పత్తులను అర్థం చేసుకోవటానికి సంస్థ అంతటా విస్తరించి ఉన్న పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని విశ్లేషణ కోసం ప్రామాణిక ఆకృతిలో ప్రాసెస్ చేయడం అవసరం. ఈ డేటా గత చరిత్ర నుండి ప్రాసెస్ చేయబడినప్పుడు, ప్రస్తుతంలోని అదే అంశాలతో పోల్చితే, భవిష్యత్ కోసం ఖచ్చితమైన అంచనాలు తయారు చేయబడినప్పుడు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అమలులోకి వస్తుంది. ఉత్తమ భాగం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫాం మరియు పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి పద్ధతులు నిర్మించబడ్డాయి, తద్వారా ఆర్థిక శాఖ పనిని సులభతరం చేస్తుంది.
ఫన్ ఫాక్ట్: సింగపూర్ కేంద్రంగా ఉన్న ఓవర్సీ-బ్యాంకింగ్ కార్పొరేషన్ (ఓసిబిసి) కస్టమర్ అంతర్దృష్టుల కోసం పెద్ద డేటాను ఉపయోగించగలదని మీకు తెలుసా, ఇది కొత్త కస్టమర్‌ను సంపాదించడంలో 40% పెరుగుదలకు ప్రత్యక్షంగా బాధ్యత వహిస్తుంది!
4. మానవ వనరులు: హెచ్ ఆర్ ఉద్యోగి సామర్థ్యాలను పునర్నిర్వచించడం
మానవ వనరులలో బిగ్ డేటాను g హించుకోవడం తరచుగా పాఠకులను హంబుగ్ అని కొట్టిపారేయమని కోరవచ్చు, ఎందుకంటే ఒక సంస్థ సాధారణంగా మార్కెటింగ్, ఆపరేషన్ లేదా ఫైనాన్స్‌పై దృష్టి కేంద్రీకరించే విధంగా హెచ్‌ఆర్ విభాగంలో బిగ్ డేటా టెక్నాలజీని అమలు చేయడంలో ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వదు. వాస్తవానికి, ఇతర కార్యకలాపాలలో సరైన ప్రతిభ సంస్థలోకి ప్రవేశించేలా చూడడంలో మానవ వనరుల విభాగం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
హెచ్‌ఆర్‌కు ఎక్కువ దంతాలను కలుపుతోంది
బిగ్ డేటా అమలు విషయానికి వస్తే అన్ని విభాగాలలో చాలా విస్మరించబడవచ్చు, కానీ నేటి వేగంగా మారుతున్న ప్రపంచంలో, హెచ్ ఆర్ డిపార్ట్మెంట్ పనిచేసే విధానం సంస్థ యొక్క విజయాన్ని నిర్వచిస్తుంది.
ఫోర్బ్స్ ప్రకారం, సగటు పెద్ద కంపెనీలో 10 కంటే ఎక్కువ వేర్వేరు హెచ్ ఆర్ అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి మరియు వాటి కోర్ హెచ్ ఆర్ సిస్టమ్ 6 సంవత్సరాల కంటే ఎక్కువ. ఈ ధోరణి ఈ డేటాను ఏకతాటిపైకి తీసుకురావడానికి సరైన వనరులు అవసరమనే వాస్తవాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. బిగ్ డేటా & అనలిటిక్స్లో శిక్షణ డేటా విశ్లేషణ, విజువలైజేషన్ మరియు సమస్య పరిష్కారం వంటి నైపుణ్యాలను కార్యాచరణ రిపోర్టింగ్ నుండి వ్యూహాత్మక విశ్లేషణల వరకు తెస్తుంది.
ప్రాథమిక HR కార్యకలాపాల పరంగా ఒక HR విభాగం అప్రమేయంగా బట్వాడా అవుతుందని భావిస్తున్నారు, కాని బిగ్ డేటా శిక్షణ దానిని సరికొత్త స్థాయికి తీసుకువెళుతుంది. HR విభాగం సాధనాలతో మరింత విశ్లేషణాత్మకంగా మారినప్పుడు, ఇది మరింత వ్యూహాత్మక కార్యకలాపాలలో పాల్గొనడానికి వారి విధానాన్ని మారుస్తుంది. అభ్యర్థి పైప్‌లైన్ అమ్మకాల నాణ్యతను ప్రభావితం చేసే ఎక్కువ మంది ఉద్యోగుల నిలుపుదల కారకాలు మరియు ప్రతిభ అంతరాలను అంచనా వేయడం వంటి క్లిష్టమైన ప్రశ్న గుర్తించబడుతుంది మరియు దాని ద్వారా సంబంధిత డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా వ్యూహాత్మక చర్యలు తీసుకుంటారు.
షిఫ్ట్ సాధారణ హెడ్‌కౌంట్ నుండి మరింత ic హాజనిత విశ్లేషణకు మారుతుంది.
మానవ వనరులలోని ఒరాకిల్
హెచ్‌ఆర్‌గా పనిచేసిన స్నేహితుడిని గుర్తుచేసుకునే ఫన్నీ కథ ఉంది. సంబంధిత విభాగాధిపతికి అభ్యర్థిని పంపే ముందు ఆమెకు హెడ్‌హంటింగ్ పని ఉంది, అతను మేజిక్ పదాలను మాత్రమే చెబుతాడు: “సరే, అతన్ని నియమించుకుందాం.”
కొంతకాలం, ఆమె సంస్థకు మంచి ప్రతిభను తెచ్చిపెట్టినప్పుడు విషయాలు బాగా జరిగాయి. సమయం గడిచేకొద్దీ, ఆమె తన నియామక నైపుణ్యాలపై తన బృందానికి ఎక్కువ మందిని చేర్చుకోవటానికి ఉన్నత నిర్వహణను నెట్టడం, హెచ్‌ఆర్ వ్యవస్థలను అమలు చేయడం మరియు మరిన్ని థర్డ్ పార్టీ కన్సల్టెన్సీలతో సహా నమ్మకం పెంచుకుంది. గమ్మత్తైన భాగం ఆమె తన విశ్వాసంతో ఉన్నత నిర్వహణకు ఎత్తైన వాగ్దానాలు చేసింది.
గత కీర్తిపై స్వారీ చేసేవారి కంటే భవిష్యత్ కార్యక్రమానికి సిద్ధమయ్యేవాడు విజయవంతమవుతాడని చరిత్ర చూపించింది. సంస్థ విస్తరిస్తున్న డొమైన్‌లో పెద్ద సంఖ్యలో నిపుణులను నియమించుకోవాలని ఆమె was హించిన సమయం ఉంది. నాణ్యమైన నిపుణులను నియమించడంలో రాజీతో ఆమె ఖాళీలను భర్తీ చేయడం ప్రారంభించింది. ఆమె మరింత లక్ష్యంతో నడిచే విధానాన్ని అనుసరించింది. ఫలితం? ఆమె నియమించిన చాలా మంది నిపుణులు వివిధ కారణాలను చూపిస్తూ పత్రాలను ఉంచారు మరియు ఆమెను యాజమాన్యం ప్రశ్నించింది. తరచుగా నేను ఆమె మంబుల్ వింటాను:
'నేను 1000 సివిలు, షార్ట్ లిస్ట్ 100 సివిలు, ఇంటర్వ్యూ కోసం 50 మంది అభ్యర్థులను పిలుస్తాను, నా సైకోమెట్రిక్ అసెస్‌మెంట్ల నుండి 10 వ వడపోత, 10 మందిలో, నేను విలువైన 5 మందిని తీసుకుంటాను, 5 మందిని మేనేజ్‌మెంట్‌కు పంపుతాను, వారు 1 న సున్నా మరియు ఒక వ్యక్తి 2 నెలల తర్వాత వెళ్లిపోతాడు. ”
నా సానుభూతి ఇవ్వడమే కాకుండా ఆమె కష్టాలను నేను చక్కిలిగిపోయాను, కాని మానవ వనరులు వారి అనుభవంతో మంచి తీర్పు ఇవ్వగలవా లేదా అని నేను ఆశ్చర్యపోయాను లేదా ఈ మొత్తం నియామక ప్రక్రియకు మరింత డేటా ఆధారిత విధానాన్ని కలిగి ఉండాల్సిన అవసరం ఉందా? సరే, ప్రపంచ కప్‌ను ఏ జట్టు గెలుచుకోబోతుందో కనుగొనడం నుండి మేము analysis హాజనిత విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తాము, కాని నియామక ప్రక్రియలో అదే పద్ధతులను ఎందుకు ఉపయోగించకూడదు, ప్రత్యేకించి మనం మానవులు వంటి సంక్లిష్ట అంశాలతో వ్యవహరిస్తున్నప్పుడు?
ఇప్పుడు, నియామకం యొక్క ఉద్యోగం చాలా తేలికైన పని కాదు, ఇది చాలా ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటుంది మరియు నియామక నియమాలు పరిశ్రమ ప్రకారం తరచూ మారుతూ ఉంటాయి, సంస్థ యొక్క నియమాల కోసం ఆమె నియమించుకుంటున్న పాత్రలో HR ఉంది.
Analy హాజనిత విశ్లేషణలను ఉపయోగించే మరియు తక్కువ ధృవీకరణ రేట్లు కలిగి ఉన్న విజయవంతమైన సంస్థలను ఒకరు గమనిస్తే, విజయాన్ని నిర్ధారించే అభ్యర్థిలో కావలసిన లక్షణాలను ముందుగా నిర్ణయించే పద్ధతి ఉంది, దానిని 'ఆదర్శ' ప్రొఫైల్‌గా ఏకీకృతం చేసి, సన్నిహితంగా ఉన్న ప్రతి అభ్యర్థితో పోల్చవచ్చు. దానికి మరియు ఈ అభ్యర్థుల లక్షణాలను అంచనా వేసే అనుకూలీకరించిన మదింపులతో వారిని నిమగ్నం చేయండి.
గమనించదగ్గ విషయం ఏమిటంటే, పియర్సన్స్, థామస్ అసెస్‌మెంట్ & ఎస్‌హెచ్‌ఎల్ వంటి ప్రముఖ ఆటగాళ్లతో మొత్తం సైకోమెట్రిక్ అసెస్‌మెంట్ పరిశ్రమ పుట్టుకొచ్చింది, నియామక ప్రక్రియను పూర్తి చేయాల్సిన అవసరం ఉన్నందున అభ్యర్థి ప్రొఫైల్‌ను విశ్లేషించాలన్న హెచ్‌ఆర్ నిపుణుల డిమాండ్ కారణంగా!
Analy హాజనిత విశ్లేషణలకు తిరిగి రావడం, దానిని అమలు చేయడంలో భాగంగా, సంస్థ ప్రకారం 'విజయవంతమైన అభ్యర్థి' ఎవరు అని HR సిబ్బంది మొదట నిర్వచించాలి, అప్పుడు ఆమె / అతడు నియామకం యొక్క ప్రభావాన్ని పెంచే కారకాలను నిర్వచించాలి మరియు అభివృద్ధి చేయాలి మరియు గమనించాలి అవసరమైతే కొంతమంది నియామకాలు ఇతరులకన్నా ఒక పరికల్పనతో ఎందుకు బాగా చేస్తాయి. దాని ఆధారంగా, ఆమె / అతడు సంస్థతో ఎక్కువ కాలం గడిపిన విజయవంతమైన ఉద్యోగుల డేటాతో పోల్చవచ్చు మరియు మూడవదిగా కొంతమంది ఎందుకు ఎక్కువ కాలం ఉంటారో కొలవడానికి గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
విధానం ప్రారంభానికి మంచిది, కానీ HR లో analy హాజనిత విశ్లేషణలను అమలు చేయడం వలన HR అన్వేషించడానికి ఉచితమైన అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. ఈ ప్రక్రియ యొక్క ఉత్తమ భాగం ఏమిటంటే, ఒక ఉద్యోగిని కొత్త వాటితో భర్తీ చేయడం మరియు పాతదానికంటే ఎక్కువ ROI ని పొందడం వంటి ఖర్చులను తగ్గించడం.
రోజు చివరిలో, అంతర్ దృష్టి, అనుభవం మరియు ధ్వని డేటా-ఆధారిత విధానం కలయిక తరచుగా HR యొక్క తీర్పును మాత్రమే కాకుండా మనది కూడా మెరుగుపరుస్తుంది.
ఫన్ ఫాక్ట్: అమెరికన్ దిగ్గజం జిరాక్స్ తన కాల్ సెంటర్ టర్నోవర్‌ను 20% తగ్గించిందని భావిస్తున్న అభ్యర్థులకు విశ్లేషణలను వర్తింపజేయడం ద్వారా సృజనాత్మక వ్యక్తులు తమ శిక్షణ కోసం, 000 6,000 ఖర్చును తిరిగి పొందటానికి అవసరమైన 6 నెలలు సంస్థతో కలిసి ఉండటానికి అవకాశం ఉందని కనుగొన్నారు. ప్రజలు?
5. సరఫరా గొలుసు & లాజిస్టిక్స్: పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో శిక్షణ డెలివరీ బృందం
హడూప్ డెవలపర్ పాత్రలు మరియు బాధ్యతలు
సంస్థాగత వ్యూహాలు మరియు లక్ష్యాలలో సరఫరా గొలుసు & లాజిస్టిక్స్ ప్రాథమికంగా ఒక ముఖ్యమైన భాగం. సరఫరా గొలుసు & లాజిస్టిక్స్ యొక్క లక్ష్యం ఖర్చులను ఆదా చేయడం మరియు పనితీరు, వేగం మరియు చురుకుదనాన్ని మెరుగుపరచడం. లాజిస్టిక్స్ విషయానికి వస్తే, వారు కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని ప్రాథమికంగా మెరుగుపరచడానికి, కస్టమర్ అనుభవాన్ని మరియు కొత్త వ్యాపార నమూనాలను మెరుగుపరచడానికి వివిధ రకాల డేటాను సంగ్రహిస్తారు మరియు ట్రాక్ చేస్తారు. వనరులను పరిరక్షించడానికి, మెరుగైన బ్రాండ్ పేరును రూపొందించడానికి మరియు సరఫరా గొలుసు & లాజిస్టిక్స్ కోసం ఒక క్రమమైన ప్రక్రియను రూపొందించడానికి ఈ కారకాలు తరచుగా సంస్థలకు సహాయపడతాయి.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా పెద్ద డేటాను ట్రాక్ చేస్తోంది
ఇ-కామర్స్ దిగ్గజం యొక్క ఉదాహరణను తీసుకుందాం, ఇది బిగ్ డేటాను తన వినియోగదారులకు డెలివరీ చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది. ఒక ఉత్పత్తి ఒక ప్రదేశం నుండి కస్టమర్ చిరునామాకు పంపబడుతుంది. రవాణా వాహనంలోని జిపిఎస్ ట్రాకర్, మైక్, సెన్సార్ వంటి పరికరాలు నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను కలిగి ఉన్నాయి, అవి నిజ-సమయ నవీకరణల కోసం పర్యవేక్షణ కేంద్రానికి తిరిగి పంపబడతాయి. దానితో పాటు డెలివరీ సమయం, తక్కువ మార్గం మరియు మిలియన్ల కొద్దీ లావాదేవీల జాబితాలో ఒక డెలివరీ ఆపరేషన్ చేయడానికి ఉపయోగించే వనరులను విశ్లేషించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది. వేర్వేరు మార్కెట్లలోని ఈ బంగారు-గని డేటా సంస్థలచే ఏకీకృతం చేయబడి, ఆ ప్రక్రియలో మరింత మెరుగుదల తీసుకురావడానికి లేదా మొత్తం కొత్త ఆవిష్కరణలను తీసుకురావడానికి విశ్లేషించబడుతుంది!
ఫన్ ఫాక్ట్: డెలివరీ వేగం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి అమెజాన్ ద్వారా కస్టమర్ పేజీలను ట్రాక్ చేసే రూపంలో బిగ్ డేటా దాని ఉత్పత్తులను కస్టమర్‌కు దగ్గరగా ఉన్న గిడ్డంగికి ఉంచడానికి సహాయపడిందని మీకు తెలుసా?
6. ఆపరేషన్లు, మద్దతు & కస్టమర్ సేవ: ప్రతి కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్ వద్ద పెద్ద డేటాపై ఉద్యోగుల శిక్షణ
ఏదైనా ఉత్పత్తి లేదా సేవ యొక్క విజయం కస్టమర్ అందుకున్న అమ్మకం తరువాత మద్దతుపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు తరచుగా విక్రేత అతని / ఆమె కోసం అన్ని సమయాలలో ఉండటానికి ప్రమాణం చేస్తాడు. ఒక కస్టమర్ ఒక ఉత్పత్తిని లేదా సేవను తీసుకున్నప్పుడు, ఉత్పత్తి / సేవ యొక్క జీవితకాలంలో విక్రేత అతన్ని / ఆమెను నిరాశపరచలేదనే ఆశతో అతను ‘విశ్వాసం యొక్క లీపు’ చేస్తాడు. సంస్థాగత విజయానికి ఈ కోణం నుండి బట్వాడా చేయడం చాలా అవసరం.
ఒక కణిక స్థాయిలో మద్దతును చూద్దాం. అంతరిక్ష ప్రయాణానికి అంతరిక్ష ప్రయాణాన్ని అన్వేషించిన క్రిస్టోఫర్ నోలన్ యొక్క ‘ఇంటర్స్టెల్లార్’ చూసే అవకాశం నాకు ఇటీవల వచ్చింది. భవిష్యత్ విమానయాన సంస్థల గురించి ఆలోచిస్తూ ఇది మిలియన్ల కాంతి సంవత్సరాల దూరంలో ఉన్న పురుగుల రంధ్రాల ద్వారా విమాన సేవలను అందిస్తుంది! అప్పుడు సవాళ్లు ఏమిటి? దాదాపు అంతం లేని ఈ ప్రయాణంలో ఎలాంటి పెద్ద డేటా ఉత్పత్తి అవుతుంది? ప్రయాణీకుడు ప్రయాణాన్ని ఆనందించేలా ఆన్ బోర్డు బృందం ఎలా నిర్ధారిస్తుంది? ప్రారంభించడానికి, సేవా ప్రదాత వాయు-భద్రతను నిర్ధారించడం, దాని విమాన మార్గాన్ని ట్రాక్ చేయడం, కస్టమర్ అవసరాలను పంపిణీ చేయడం వంటి ప్రాధమిక లక్ష్యాలపై దృష్టి పెట్టాలి.
ప్రయాణంలో ఉన్న బిగ్ డేటా 24 × 7
ఇంటర్స్టెల్లార్ ప్రయాణానికి సంబంధించిన ఆలోచన రాబోయే 100 సంవత్సరాలకు సుదూర కల కావచ్చు (ఆశాజనకంగా ఉండటం!), కానీ ప్రస్తుతం పనిచేస్తున్న ఇలాంటి సేవ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడుతున్న డేటాను చూడకుండా ఇది మమ్మల్ని ఆపదు, ఇది కస్టమర్ ఎలా ఉంటుందనే దానిపై మరింత వెలుగునిస్తుంది. సేవ & మద్దతు 'అమ్మకం తరువాత' దృష్టాంతంలో జరుగుతుంది మరియు సంస్థలు తమ ప్రయత్నాలను నిజ సమయంలో ఎలా మెరుగుపరుస్తాయి.
ఇప్పుడు ప్రారంభించడానికి, సౌత్ వెస్ట్ ఎయిర్లైన్స్ తన కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి బిగ్ డేటాను సద్వినియోగం చేసుకున్న అత్యంత ప్రసిద్ధ విమానయాన సంస్థలలో ఒకటి. వాయు భద్రతను మెరుగుపరిచే ప్రయత్నంలో, సౌత్ వెస్ట్ ఎయిర్లైన్స్ నాసాతో కలిసి మొత్తం విమాన అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి పెద్ద-డేటా ప్రయోగంలో పాల్గొనడానికి సహకరించింది. విమాన మార్గం, పైలట్ల నివేదికలు మరియు ఇతర ఎయిర్ ట్రాఫిక్ సమాచారంతో నాసా ఉపగ్రహాలను పింగ్ చేయడం ఇందులో ఉంది. అటువంటి వినూత్న సాంకేతికత యొక్క పరాకాష్ట వద్ద, ‘టెక్స్ట్ డేటా-మైనింగ్’ అని పిలువబడే ప్రాథమిక పెద్ద డేటా భావన ఉంది, ఇది నిర్మాణాత్మక వచన సమాచారాన్ని అంతర్దృష్టుల కోసం అర్ధవంతమైన వచనంగా మారుస్తుంది. కాబట్టి టెక్స్ట్ డేటా-మైనింగ్ అక్కడ ముగుస్తుందని మీరు అనుకున్నారా?
c ++ క్రమబద్ధీకరణ జాబితా
వాస్తవానికి ఇది కాదు, టెక్స్ట్ డేటా-మైనింగ్ వంటి పెద్ద డేటాలో ఒక సాధారణ భావన కూడా అంతకు మించి విస్తరించింది. కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్ యొక్క ప్రతి దశలో ఒక సంస్థ ఎక్కడ తప్పు జరిగిందో అర్థం చేసుకోవడంలో కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్ ఒక ముఖ్యమైన భాగం అని మనందరికీ తెలుసు. టెక్స్ట్ డేటా-మైనింగ్ ఓపెన్-ఎండ్ సర్వే ప్రతిస్పందనలను విశ్లేషించడం ద్వారా కస్టమర్-సేవకు సహాయపడుతుంది. ఆప్షన్ ఎ, ఆప్షన్ బి, ఆప్షన్ సి వంటి సాధారణ ఎంపికలకు కస్టమర్లను పరిమితం చేయడానికి బదులుగా, ఓపెన్-ఎండ్ ప్రశ్నలు మరింత అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి, అయితే వాటిని వర్గీకరించడం మరియు ప్రతిస్పందనలను రికార్డ్ చేయడం ఒక ముఖ్యమైన సమస్య కావచ్చు. అక్కడే టెక్స్ట్ డేటా-మైనింగ్ అమలులోకి వస్తుంది, ఇక్కడ అది కొన్ని పదాల సమూహాన్ని సమూహపరుస్తుంది మరియు అంతర్దృష్టుల కోసం వాటిని ఏకీకృతం చేస్తుంది!
అంతకు మించి చూస్తే, ఏ సంస్థ అయినా పరిపూర్ణంగా లేదని మరియు వారిలో ప్రతి ఒక్కరికి సేవలో సంతోషంగా ఉండకపోయే కస్టమర్ల యొక్క చిన్న సమూహం ఉందని మనం అందరూ అంగీకరించాలి. ఫలితం? ఇమెయిల్, సందేశాలు, ఫిర్యాదులను నమోదు చేసే కస్టమర్ల ట్వీట్లు లేదా మెత్తగా ఉంచడానికి ‘అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రాంతాలు’ చిట్కాలతో నిండిన డేటాబేస్. టెక్స్ట్ డేటా మైనింగ్ సాంప్రదాయ మెయిల్ ఫిల్టర్ల నుండి ఒక అడుగు ముందుకు వెళుతుంది మరియు ప్రాధాన్యత ప్రకారం మెయిల్స్‌ను వర్గీకరించవచ్చు మరియు దానిని ప్రశ్నార్థకమైన విభాగానికి మార్చవచ్చు.
ఫన్ ఫాక్ట్: కస్టమర్ సేవలను మెరుగుపరిచే ప్రయత్నంలో భాగంగా సౌత్‌వెస్ట్ ఎయిర్లైన్స్ డేటా విశ్లేషణను అంతర్దృష్టుల కోసం కస్టమర్ మరియు సిబ్బంది మధ్య పరస్పర చర్యను నమోదు చేసే ‘స్పీచ్-ఎనాలిసిస్’ అనే లక్షణంతో మోహరించిందని మీకు తెలుసా!
7.మార్కెటింగ్: పెద్ద డేటాతో క్రమబద్ధమైన మార్కెటింగ్ విధానంపై ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వడం
ఒక కార్యాచరణగా మార్కెటింగ్ ఈ రోజు సంఖ్యల గురించి. డిజిటల్ మార్కెటింగ్ యొక్క పెరుగుదలతో, మేము ఇప్పుడు ప్రకటనల ప్రతిస్పందన, క్లిక్-ద్వారా-రేటు, ముద్రలు, ROI మరియు మొదలైనవాటిని ఖచ్చితంగా కొలవవచ్చు. మార్కెటింగ్ కాని నిపుణుల కోసం, ఇటువంటి కొలమానాలు గ్రీకు కావచ్చు, కానీ ఈ డేటాను మార్కెటింగ్ చేసేవారికి బంగారు-గని. తదనంతరం, కొలతలతో పాటు, కస్టమర్ ఇంటరాక్షన్, సోషల్ మీడియా & అమ్మకాల యొక్క ప్రతి దశలో డేటా యొక్క పెద్ద భాగాలు ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. అటువంటి డేటాను ట్రాక్ చేయడం మరియు ఒకరి ఉత్పత్తులను మరింత సమర్థవంతంగా నెట్టడం కోసం ఉపయోగించడం మార్కెటింగ్ నిపుణులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. హడూప్ & ఆర్ వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రయోజనం కోసం సహాయపడటం వలన బిగ్ డేటాలో శిక్షణ ఇక్కడ ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది.
రెండవది, ఎప్పటికప్పుడు మార్కెటింగ్ నిపుణులు తమ బ్రాండ్ కోసం పునరాలోచనలో పాల్గొంటారు. వంటి ప్రశ్నలు:
నా బ్రాండ్ ఇతరులకన్నా ఎలా మంచిది?
ఇతర బ్రాండ్లు ఏమి అందిస్తున్నాయి?
ఒకే ఉత్పత్తిలో నా పోటీదారుకు ఏ లక్షణాలు ఉన్నాయి?
అధ్యయనం దీని కంటే చాలా లోతుగా సాగుతుంది. 4P లు (ఉత్పత్తి, ధర, స్థలం, స్థానం) ఆధారంగా పోటీదారు ఉత్పత్తిని విశ్లేషించడం నుండి, పోటీదారు యొక్క వెబ్‌పేజీలో ఏ ఉత్పత్తి యొక్క కంటెంట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం వరకు, ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా మొత్తం భారీగా మరియు సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. ముందే చెప్పినట్లుగా, టెక్స్ట్-మైనింగ్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని పొందడం, పోటీదారుడి వెబ్‌సైట్‌ను క్రాల్ చేయడం ద్వారా విక్రయదారుడు పోటీదారు-విశ్లేషణ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. పెద్ద డేటా యొక్క డొమైన్‌లోని ఈ సరళమైన ఫంక్షన్, పోటీదారు ఏమి చేస్తున్నాడనే దాని గురించి మరియు మార్కెట్ కోసం వారు ఏ ఉత్పత్తులను కలిగి ఉన్నారనే దాని గురించి ఏకీకృత ఆలోచనను ఇవ్వగలదు, తద్వారా పెద్ద డేటాను స్వీకరించిన విక్రయదారుడికి అంచుని ఇస్తుంది!
సృజనాత్మక ఆయుధాలు
ఉదాహరణకు, ఒక సోషల్ మీడియా వ్యూహకర్త సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో తన సంస్థ యొక్క బ్రాండ్ అవగాహన గురించి తెలుసుకోవాలనుకుంటాడు, అప్పుడు బహుశా R & Hadoop లో సెంటిమెంట్ విశ్లేషణలో పాల్గొనడం ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడంలో సహాయపడుతుంది. అదే విధంగా, బిగ్ డేటా సాధనాల ఉపయోగం ధర, ఉత్పత్తి స్థానాలు మరియు వివిధ కార్యకలాపాల వద్ద మార్కెటింగ్‌కు సహాయపడుతుంది.
మరొక ఉదాహరణ రిటైల్ అవుట్‌లెట్‌లో మార్కెటింగ్ మేనేజర్ అమ్మకాలను పెంచడానికి చూస్తుంది. వాల్మార్ట్ యొక్క ఉదాహరణ ప్రతి ఒక్కరికి తెలుస్తుంది, ఇది గత కస్టమర్ కొనుగోలు చరిత్ర ఆధారంగా నడవలో బీర్ మరియు పాలను పక్కపక్కనే ఉంచగలిగింది, కాల వ్యవధిలో మిలియన్ల మంది కస్టమర్లను విస్తరించి ఉన్న పెద్ద మొత్తంలో డేటాను తిరిగి పొందడం ద్వారా!
ఫన్ ఫాక్ట్: సంవత్సరానికి B 2 బిలియన్ల వార్షిక మార్కెటింగ్ బడ్జెట్‌తో జనరల్ మోటార్స్ వివరణాత్మక కస్టమర్ ప్రొఫైల్‌లను రూపొందించడానికి మరియు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మార్కెటింగ్ కోసం వివరణాత్మక జనాభా / కస్టమర్ సమాచారంతో ప్రాదేశిక డేటా విశ్లేషణలను మిళితం చేయడానికి బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ను ఉపయోగించారని మీకు తెలుసా!
కంపెనీలు బిగ్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లకు ఎందుకు మారుతున్నాయి
సాధారణంగా, పాత లెగసీ వ్యవస్థలను ఉపయోగించే సంస్థలు అనేక వ్యవస్థలలో డేటాను వ్యాప్తి చేస్తాయి. వేర్వేరు ప్రదేశాలలో డేటా వ్యాప్తి కారణంగా, డేటాను విశ్లేషించే ఖచ్చితత్వంతో పాటు ప్రాసెసింగ్ వేగం తగ్గుతుంది. ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా హబ్‌లో డేటాను ఏకీకృతం చేయడానికి ఇది పిలుస్తుంది, ఇది లోతైన విశ్లేషణల ఫలితంగా డేటా యొక్క వేగవంతమైన ప్రాప్యతను సృష్టిస్తుంది. ఏ సంస్థలోనైనా ఐటి విభాగం యొక్క ముఖ్యమైన లక్ష్యం ఏమిటంటే, సంస్థలోని అన్ని విభాగాలకు అభ్యర్థన మేరకు ఖచ్చితమైన డేటాను వేగంగా అందించడం.
డేటాను సేకరించడంతో, లోతు విశ్లేషణలో నిర్వహించడానికి మరియు ప్రాథమికంగా వ్యాపార నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి నిర్మాణాత్మక, నిర్మాణాత్మక మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా వనరులను ఒకే వేదికపైకి చేర్చడం చాలా ముఖ్యం. హడూప్ యొక్క ఈ లక్షణం రోజువారీ కార్యకలాపాలలో వేర్వేరు టచ్ పాయింట్ల వద్ద డేటాతో సంభాషించే ఉద్యోగులు ఉన్నందున సంస్థలోని ఎక్కువ మందిని పట్టికలోకి తీసుకువస్తుంది. అలాగే, సాంప్రదాయ ETL మరియు బ్యాచ్ ప్రక్రియలు చాలా సమయం పడుతుంది, అయితే అధిక వాల్యూమ్ బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్‌తో హడూప్ 10 రెట్లు వేగవంతం చేస్తుంది.
హడూప్ యొక్క ప్రాముఖ్యత తప్పనిసరిగా సంస్థలోని ప్రతి ఉద్యోగికి బిగ్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్‌లో శిక్షణ ఇవ్వాల్సిన అవసరం లేదు, అది చాలా సందర్భాలలో సాధ్యం కాదు. డేటాతో నిరంతరం పరస్పర చర్య చేస్తున్న నిపుణులను గుర్తించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం CTO కి వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం.
జనాదరణ పొందిన హడూప్ ప్లాట్‌ఫామ్ ద్వారా డేటాను నిల్వ చేయడం, ప్రాసెసింగ్ చేయడం, తిరిగి పొందడం వంటివి, సహజ పురోగతిలో భాగమైన మరో ముఖ్యమైన దృగ్విషయం బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్. సరళంగా చెప్పాలంటే, సంస్థలలోని వివిధ నిపుణుల నుండి సంస్థలకు బహుళ దృక్పథం అవసరం.
‘6’ సంఖ్యను పట్టిక యొక్క మరొక వైపు నుండి ‘9’ సంఖ్యగా చూడవచ్చు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, డేటాను గమనించడం నుండి తీర్మానం వ్యక్తికి వ్యక్తికి భిన్నంగా ఉంటుంది.
సంస్థలకు ఇది తెలుసు మరియు తరచూ ఒకే ప్లాట్‌ఫామ్‌లో ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో పాల్గొంటారు, తద్వారా ఒకే కార్యకలాపాల ద్వారా పరస్పరం అనుసంధానించబడిన వివిధ విభాగాల ప్రజలు మంచి నిర్ణయం తీసుకోవటానికి అంతర్దృష్టులను చర్చిస్తారు, నిమగ్నం చేస్తారు మరియు పంచుకుంటారు. కాబట్టి, బిగ్ డేటా శిక్షణను ప్రతి ఉద్యోగి ఒకే పేజీలో ఉండటానికి మరియు సంస్థలను తదుపరి స్థాయికి తీసుకెళ్లే అవకాశంగా నిర్వచించడం సురక్షితం అని నేను నమ్ముతున్నాను!
మాకు ప్రశ్న ఉందా? వ్యాఖ్యల విభాగంలో వాటిని ప్రస్తావించండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.
సంబంధిత పోస్ట్లు: