ഡാറ്റാ വിപ്ലവത്തിൽ, ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതും പരിവർത്തനാത്മകവുമായ പ്രവണതകളിലൊന്ന് ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും ഉയർച്ചയാണ്. പരമ്പരാഗത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത്ര വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെയാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. സോഷ്യൽ മീഡിയ, സെൻസറുകൾ, ഓൺലൈൻ ഇടപാടുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നാണ് ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വരുന്നത്.
ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങളെയും നവീകരണത്തെയും നയിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വെളിപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവിലാണ് ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യം. വലിയ ഡാറ്റയെ മനസ്സിലാക്കാൻ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ട്രെൻഡുകൾ, പാറ്റേണുകൾ, അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണിത്.
ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും ചില പ്രധാന വശങ്ങൾ ഇതാ:
വോള്യം: ബിഗ് ഡാറ്റ അതിന്റെ അപാരമായ അളവാണ്. ഇത് ടെറാബൈറ്റ്സ്, പെറ്റാബൈറ്റുകൾ, ഡാറ്റയുടെ എക്സാബൈറ്റ്സ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ സ്കെയിലിന് സംഭരണത്തിനും പ്രോസസ്സിംഗിനുമുള്ള പ്രത്യേക സാങ്കേതികവിദ്യകളും സമീപനങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.
വൈവിധ്യം: ഘടനാപരമായ, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ ബിഗ് ഡാറ്റ വരുന്നു. ഈ വൈവിധ്യത്തിൽ ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, സെൻസർ ഡാറ്റ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടുന്നു. അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകൾ ഈ വൈവിധ്യത്തെ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യണം.
വേഗത: അഭൂതപൂർവമായ വേഗതയിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഐഒടി പോലുള്ള തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ. തത്സമയം ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് സമയബന്ധിതമായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് നിർണ്ണായകമായി.
മൂല്യം: വലിയ ഡാറ്റയുടെയും അനലിറ്റിക്സിന്റെയും ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കുക എന്നതാണ്. വിപണി പ്രവണതകൾ തിരിച്ചറിയുക, വിതരണ ശൃംഖലകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന വികസനം വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം.
ഹെൽത്ത് കെയർ, ഫിനാൻസ്, റീട്ടെയിൽ, മാനുഫാക്ചറിംഗ് തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങളിൽ ബിഗ് ഡാറ്റയും ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സും വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്:
ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിൽ, വ്യക്തിഗത ചികിത്സകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് രോഗികളുടെ റെക്കോർഡുകളും ജീനോമിക് ഡാറ്റയും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന് കഴിയും.
ധനകാര്യത്തിൽ, തട്ടിപ്പ് ഇടപാടുകൾ കണ്ടെത്താനും വിപണി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കാനും ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു.
ഇ-കൊമേഴ്സിൽ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റയുടെ സമൃദ്ധിയും അനലിറ്റിക്സിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും വെല്ലുവിളികൾ ഉയർത്തുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, സ്വകാര്യത, സുരക്ഷ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യണം. ഡാറ്റാ ഗവേണൻസും ജിഡിപിആർ പോലുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതും നിർണായക പരിഗണനകളാണ്.
ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയിലെ സംഭവവികാസങ്ങളുമായി ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും പരിണാമം തുടരുകയാണ്. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ നിക്ഷേപം തുടരുമ്പോൾ, ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലൂടെയും കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയും അവർ മത്സരപരമായ നേട്ടം നേടുന്നു.
