ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಸಿಆರ್ಎಂ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳುಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ಮಾರಾಟ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಹುಡುಕಾಟ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು? 5 V ಗಳು ಯಾವುವು? ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು, ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ನ ಭರವಸೆ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ತಮ್ಮ ವಿಲೇವಾರಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅಗತ್ಯ ಇಂಧನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. AI ಮುನ್ನೋಟಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು. ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ML ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸವಾಲಾಗಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎನ್ನುವುದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪದವಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಮಾರಾಟ, ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾ, ವಹಿವಾಟಿನ ಡೇಟಾ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳು, ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.

ಗಾರ್ಟ್ನರ್

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು 5 Vs ನಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ:

  1. ಸಂಪುಟ: ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಂತಹ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಐಒಟಿ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ವಹಿವಾಟುಗಳು.
  2. ವೇಗ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ, ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವೇಗ.
  3. ವಿವಿಧ: ರಚನಾತ್ಮಕ, ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.
  4. ನಿಖರತೆ: ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ, ಇದು ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
  5. ಮೌಲ್ಯ: ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಇಲ್ಲಿದೆ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ನೋಟಗಳ ಕುರಿತು TechJury:

  • ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣದ ಬೆಳವಣಿಗೆ: 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ, ಜಾಗತಿಕ ದತ್ತಗೋಳವು 175 ಜೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದ ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
  • IoT ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು: IoT ಸಾಧನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು 64 ರ ವೇಳೆಗೆ 2025 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
  • ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೆಳವಣಿಗೆ: ಜಾಗತಿಕ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು 229.4 ರ ವೇಳೆಗೆ $2025 ಶತಕೋಟಿಗೆ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
  • ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆ: 2026 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯು 16% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
  • AI ಮತ್ತು ML ಅಳವಡಿಕೆ: 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ, AI ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು $190.61 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ AI ಮತ್ತು ML ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅಳವಡಿಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
  • ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರಗಳು: ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ 94 ರ ವೇಳೆಗೆ ಒಟ್ಟು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ 2021% ನಷ್ಟು ಭಾಗವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
  • ಚಿಲ್ಲರೆ ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ: ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಬಳಸುವ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಲಾಭಾಂಶವನ್ನು 60% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
  • ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆ: ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 50.5 ರ ವೇಳೆಗೆ $2024 ಬಿಲಿಯನ್‌ಗೆ ತಲುಪಲಿದೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
  • ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ: ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿದಿನ 4 ಪೆಟಾಬೈಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮೇಲೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಕೂಡ ಗ್ರೇಟ್ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಆಗಿದೆ

ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವುದು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಓದುತ್ತಿರುವಾಗ ನೀವು ಉತ್ತಮ ಹಾಡನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ನಾನು ನಿಜವಾದ ಸಂಗೀತ ವೀಡಿಯೋವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ... ಇದು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುರಕ್ಷಿತವಲ್ಲ. PS: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ನಿರ್ಮಾಣವಾಗುತ್ತಿರುವ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯ ಅಲೆಯನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಅವರು ಹೆಸರನ್ನು ಆರಿಸಿದ್ದರೆ ನಾನು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತೇನೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?

ಹಳೆಯ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ... ನಿಮಗೆ ಗೊತ್ತಾ... ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ರೂಪಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ (ಇಟಿಎಲ್) ದೈತ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಗೋದಾಮುಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಡೇಟಾದ ಬಹು, ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಇದು ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಇದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಕರಗಳ ಕೊರತೆಯಿದ್ದು ಅದು ಹಿಂಬದಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಏನನ್ನೂ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರಗಳು ಕ್ಲೌಡ್ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್, ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆರ್ಕೈವಲ್ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಹಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಎಂದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಯಾವುವು?

ಮಾಹಿತಿ ನಿಗಮಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.

  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿದೆ - ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸದ ದಿನದ 60%, ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಮಿಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ - ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಹಿರಿಯ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
  • ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರವಾಗಿದೆ - ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಸಿಲೋಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೆಬ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ಮೊಬೈಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸಿಆರ್ಎಂಗಳು, A/B ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು, ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು... ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ಸಿಲೋ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ - 29% ಕಂಪನಿಗಳು ಕಳಪೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿತ್ತೀಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿ ನವೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಸರಳವಾದ ವಿಷಯಗಳು ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ - 43% ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉಪಕರಣಗಳ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅತೃಪ್ತಿ ಹೊಂದಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ನಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಸರಳವಾದದ್ದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಟನ್ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ - ಸರಾಸರಿ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ 214 1.6 ಖರ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪಾಲುದಾರರು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳು ಸರಾಸರಿ ಕಂಪನಿಯ ವಾರ್ಷಿಕ ಆದಾಯದ XNUMX% ಉಳಿಸಬಹುದು.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಧಿಕೃತವಾಗಿದೆ - 80% ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೂಲವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಸತ್ಯದ ಬಹು ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ. ಬಹು, ಪರಿಶೀಲನಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಗುಪ್ತಚರ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
  • ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ - ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟ ದತ್ತಾಂಶವು 46% ಕಂಪನಿಗಳು ಕೆಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಶತಕೋಟಿ ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು, ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಆರ್ಕೈವಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ:

  • ವಿತರಿಸಿದ ಕಡತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು: ಹಡೂಪ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟೆಡ್ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (ಎಚ್‌ಡಿಎಫ್‌ಎಸ್) ಬಹು ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
  • NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: MongoDB, Cassandra, ಮತ್ತು Couchbase ನಂತಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅರೆ-ರಚನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮತಲ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
  • MapReduce: ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯು ವಿತರಿಸಿದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. MapReduce ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್: ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್, ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎರಡನ್ನೂ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದು MapReduce ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಬಹುಮುಖವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
  • SQL ತರಹದ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪರಿಕರಗಳು: ಹೈವ್, ಇಂಪಾಲಾ ಮತ್ತು ಪ್ರೆಸ್ಟೊದಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಪರಿಚಿತತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ SQL ವಾಕ್ಯ ರಚನೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ವಿಶ್ಲೇಷಕರನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಡೇಟಾ ಸರೋವರಗಳು: ಈ ಶೇಖರಣಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವವರೆಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸರೋವರಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
  • ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳು: ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್, ಬಿಗ್‌ಕ್ವೆರಿ ಮತ್ತು ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು: TensorFlow, PyTorch, ಮತ್ತು scikit-learn ನಂತಹ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಸುಧಾರಿತ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
  • ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳು: Tableau, Power BI, ಮತ್ತು D3.js ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
  • ಡೇಟಾ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಮತ್ತು ಇಟಿಎಲ್: Apache NiFi, Talend, ಮತ್ತು Informatica ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಕೇಂದ್ರೀಯ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ರೂಪಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ರೋಢೀಕರಣವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವರದಿಗಾಗಿ ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಏಕೀಕೃತ ನೋಟವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI

AI ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಅತಿಕ್ರಮಣವು AI ತಂತ್ರಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (DL), ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವು AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಇಂಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸವಾಲಾಗಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಛೇದಿಸುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

  1. ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: AI-ಚಾಲಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು, ಪೂರ್ವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  2. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
  3. ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
  4. ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ: ವಂಚನೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಲಕರಣೆಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳಂತಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  5. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ): ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಅಥವಾ ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳಂತಹ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು AI-ಚಾಲಿತ NLP ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
  6. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು), ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು.
  7. ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು: ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತುಗಳಂತಹ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು AI ಬಳಕೆದಾರರು, ಅವರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
  8. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಸಂಚಾರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಥವಾ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.

AI ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ನಡುವಿನ ಸಿನರ್ಜಿಯು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

BBVA ಯಿಂದ ಈ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ 2023 ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್

Douglas Karr

Douglas Karr ನ ಸಿಎಂಒ ಆಗಿದೆ ಓಪನ್‌ಇನ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಕ Martech Zone. ಡಗ್ಲಾಸ್ ಹಲವಾರು ಯಶಸ್ವಿ ಮಾರ್ಟೆಕ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಮಾರ್ಟೆಕ್ ಸ್ವಾಧೀನಗಳು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ $5 ಬಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಶ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದ್ದಾರೆ. ಡೌಗ್ಲಾಸ್ ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಟೆಕ್ ತಜ್ಞ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಕರ್. ಡೌಗ್ಲಾಸ್ ಅವರು ಡಮ್ಮೀಸ್ ಗೈಡ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ನಾಯಕತ್ವ ಪುಸ್ತಕದ ಪ್ರಕಟಿತ ಲೇಖಕರೂ ಆಗಿದ್ದಾರೆ.

ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳು

ಮೇಲಿನ ಬಟನ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ
ಮುಚ್ಚಿ

ಆಡ್‌ಬ್ಲಾಕ್ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದೆ

Martech Zone ಜಾಹೀರಾತು ಆದಾಯ, ಅಂಗಸಂಸ್ಥೆ ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಜಕತ್ವಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಮ್ಮ ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ಹಣಗಳಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಮ್ಮ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ನಿಮ್ಮ ಜಾಹೀರಾತು ಬ್ಲಾಕರ್ ಅನ್ನು ನೀವು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದರೆ ನಾವು ಪ್ರಶಂಸಿಸುತ್ತೇವೆ.