بحث - 

0

بحث - 

0

3 وجوہات: سب سے بڑے ڈیٹا پروجیکٹس کیوں ناکام رہتے ہیں؟

بگ ڈیٹا اعداد و شمار کی بہت بڑی مقدار (دونوں ساختہ اور غیر ساختہ) کی وضاحت کرتا ہے کہ تجزیہ کرنے پر ڈیٹا سیٹ میں پیٹرن، ایسوسی ایشنز اور رجحانات کو ظاہر کر سکتا ہے۔ بگ ڈیٹا ڈوب جاتا ہے کاروبار روزانہ کی بنیاد پر۔ انٹرپرائزز ڈیٹا کی اس بڑی مقدار کے ساتھ کیا کرتے ہیں وہ اپنے آپ میں ڈیٹا کی مقدار سے کہیں زیادہ اہم ہے۔ بگ ڈیٹا بصیرت بہتر فیصلہ سازی اور حکمت عملی کا باعث بنتی ہے۔ کاروبار چالیں
بگ ڈیٹا مختلف کمپنیوں کے ذریعہ اکثر ایک مسئلہ کے طور پر دیکھا جاتا ہے کیونکہ اس ڈیٹا کو رشتہ دار ڈیٹا بیس کی بنیاد پر روایتی نظاموں کے ساتھ پروسیس کرنا مشکل ہے۔ اس کے برعکس، بگ ڈیٹا آپ کے طریقے کو تقویت بخشنے اور تبدیل کرنے کے زبردست مواقع فراہم کرتا ہے۔ کاروبار رنز بگ ڈیٹا قیمتوں کا تعین، اختراعات، گاہکوں اور شراکت داروں کے ساتھ مشغول ہونے کے نئے طریقے، آپریشنل استعداد کار میں اضافہ، مارکیٹ کے نئے مواقع کی ترقی، نگرانی کے خطرے اور تعمیل کے معیارات کے لیے نئے ماڈل پیش کرتا ہے۔

بگ ڈیٹا کی وضاحت 4 وی کے ذریعے وسیع پیمانے پر کی جاتی ہے۔ بگ ڈیٹا کی چار وی

- جلد

حجم دستیاب اعداد و شمار کی اصل مقدار کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس اعداد و شمار کی وسعت بہت زیادہ ہے کیونکہ سالوں کے عرصے میں یہ جمع ہوتا ہے۔ ایک تحقیق کے مطابق ، صرف پچھلے دو سالوں میں اس ڈیٹا کا 90٪ جمع کیا گیا ہے۔

-

رفتار اس رفتار کو ظاہر کرتی ہے جس کے ساتھ صنعت بدل رہی ہے اور متعلقہ ڈیٹا پر کارروائیاں کر رہی ہے۔ کاروباری اداروں پر اعداد و شمار کا زیادہ بوجھ ہے جو تاریخی ہے اور اس سے زیادہ متعلقہ نہیں ہے۔ لہٰذا، اس بہت سارے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا اور صرف متعلقہ ڈیٹا کو بہتر کرنا ضروری ہے۔ یہ درست اخذ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ کاروبار فیصلے

- مختلف قسم

مختلف قسم کے اعداد و شمار کے مختلف ذرائع اور شکلوں سے مراد ہے۔ یہ ذرائع عام طور پر ہیں۔ ویب سائٹ، پوائنٹ آف سیل سسٹمز، CRM اور ERP سسٹمز وغیرہ۔

- صداقت

اس کا مطلب دستیاب اعداد و شمار کے بارے میں غیر یقینی صورتحال ہے۔ متنوع حجم ، مختلف قسم ، اور رفتار کی وجہ سے ، کسی بھی مزید تجزیے کو قابل بنانے کے لئے اعداد و شمار کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔

بگ ڈیٹا پروجیکٹس کی ناکامی کی 3 بڑی وجوہات

زیادہ تر تنظیمیں، آج، بھاری رقم خرچ کرنا چاہتی ہیں۔ بگ ڈیٹا لیکن منفی پہلو کو نظر انداز نہیں کیا جانا چاہئے. ایک تحقیق کے مطابق، 92% تنظیمیں ابھی بھی شروع کرنے کی سوچ میں پھنسی ہوئی ہیں۔ بگ ڈیٹا منصوبوں ایسا کیوں؟ وہ اپنی محنت کی کمائی کی سرمایہ کاری کرنے سے ڈرتے ہیں کیونکہ مارکیٹ میں دوسروں کی ناکامیوں کی بلند شرح کی وجہ سے۔ ٹھیک ہے، آئیے سمجھتے ہیں کہ اس کی ممکنہ وجوہات کیا ہیں۔ بگ ڈیٹا منصوبے ناکام ہو جائیں گے؟
1. جس طرح سے ہم سوچتے ہیں۔ بگ ڈیٹا غلط ہے:

راستہ بگ ڈیٹا اس کا علاج اس طرح ہوتا ہے جیسے یہ مستقل تلاش کے ذریعے آگے بڑھنے والے فرتیلی سفر کے بجائے ایک معلوم اختتام کے ساتھ ایک معروف آغاز ہے۔ استعمال کرنا بگ ڈیٹا آپ کل کے لیے نمونے حاصل کر سکتے ہیں۔ کاروبار کامیابی. تاہم جواب حاصل کرنے کے لیے آپ اس ریسرچ کو ذہن میں رکھ سکتے ہیں لیکن اس سے کسی ڈیلیور ایبل کی توقع نہیں کرنی چاہیے۔ بگ ڈیٹا جلد ہی مقررہ نتائج اخذ کرنے کے بجائے مفید بصیرت حاصل کرنے کے لیے ایک مستقل تحقیق ہے۔ اس ڈیٹا کی اصل قیمت اس وقت معلوم ہوتی ہے جب اسے ڈالا جاتا ہے۔ کاروبار سیاق و سباق میں یہ صرف ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار ہے۔
میں مناسب تحقیق کی کمی کی ایک اور وجہ بگ ڈیٹا پروجیکٹس ہنر مند ڈیٹا سائنسدانوں کی عدم دستیابی ہے۔ اگرچہ کمپنیاں استعمال کرتی ہیں۔ فرتیلی حل اور ٹولز ETL کی طرح، حدووپ، SAS، وغیرہ، یہ ٹولز اکیلے مہارت کے خلا کو پر نہیں کر سکتے۔ مہارت اور تجربے کی سطح بھی مناسب تحقیق میں شامل ہونے میں اپنا کردار ادا کرتی ہے۔ بگ ڈیٹا منصوبوں اس طرح کے تجربات کے لیے اور نتیجہ خیز معلومات حاصل کرنے کے لیے زیادہ لچک اور طویل مدت درکار ہوتی ہے۔ بگ ڈیٹا.
2. ROI کے لحاظ سے ایک بہت بڑی رکاوٹ:

شروع میں ناکامیوں اور سیکھنے کے لیے مزید جگہ کی ضرورت ہے۔ اب تک، کمپنیاں اپنی رقم کا صرف ایک چھوٹا سا حصہ اس کے ایک حصے کو برقرار رکھنے اور اس کے انتظام میں لگا رہی ہیں۔ بگ ڈیٹا. زیادہ تر غیر کیپچر شدہ ڈیٹا صارفین کے تاثرات، ای میلز، پر مبنی سروے سے اخذ کیا گیا ہے۔ سوشل میڈیا، اور تقسیم کے شراکت دار۔
جب کمپنیوں کو حقیقی حجم، مختلف قسم اور اصل کی رفتار کا سامنا کرنا پڑا بگ ڈیٹا، وہ کارکردگی دکھانے میں ناکام رہے۔ اس میں اضافہ کرنے کے لیے، انٹرپرائزز ان نئے ڈیٹا کے ساتھ ہم آہنگی میں اپنے موجودہ ڈیٹا سیٹ اپ کو بنانے میں لگائی جانے والی بھاری رقم کا مقابلہ نہیں کر سکے۔ چیلنجوں.
اس کا نتیجہ یہ نکلا ہے کہ تنظیمیں ڈیٹا مارٹس کے اپنے اپنے ورژن تشکیل دیتی ہیں جس کی وجہ سے غلط تشریح کی اطلاع ہوتی ہے۔
3. وضاحت کا فقدان:
جن منصوبوں سے نمٹا جا رہا ہے۔ بگ ڈیٹا کسی کے منفرد مقاصد سے مکمل طور پر منسلک نہیں ہیں۔ ان منصوبوں کو صرف سائنسی طور پر سوچا جاتا ہے۔ کاروبار اہداف یا میٹرکس۔ اس سے زیادہ سے زیادہ فائدہ حاصل کرنے کے لیے، آپ کو اپنی طرف اشارہ کرنے کی ضرورت ہے۔ بگ ڈیٹا آپ کی کسی خاص ضرورت یا مسئلہ کے لیے کاروبار. کے لیے اپنی سرمایہ کاری کا جواز پیش کرنے کے لیے بگ ڈیٹا پروجیکٹس، آپ کو اپنے نتائج کو مسلسل دکھانے کی ضرورت ہوگی۔ کا مطالبہ ہے۔ کاروبار تیز رفتار اور فرتیلی ڈیٹا تک رسائی کی ضرورت ہے۔ کاروبار ڈیٹا سے چلنے والی دریافتوں کے لیے بہت کم قیمتیں تلاش کرتے ہیں۔
اگر صحیح طریقے سے کام کیا جائے، بگ ڈیٹا آج اور مستقبل میں کاروبار کے لیے وسیع امکانات پیش کرتا ہے۔ مسئلہ ہنر مند پیشہ ور افراد کی کمی اور مناسب طریقے سے عملدرآمد میں ناکامی کا ہے۔ یہ صرف وقت کی بات ہے جب بگ ڈیٹا کا ایک اہم حصہ بن جاتا ہے۔ کاروبار فیصلہ سازی اگر ان غلطیوں کو دور رکھا جائے تو اس پر عمل درآمد کرنا بہت آسان ہو جائے گا۔ بگ ڈیٹا حکمت عملی کامیابی کے اپنے امکانات کو بڑھانے کا ایک اور طریقہ صحیح پروجیکٹ کے لیے صحیح ٹولز کا استعمال کرنا ہے۔ یہ جاننے کے لیے کہ کون سے ٹولز کو بڑے کے لیے استعمال کرنا ہے۔ اعداد و شمار کی تصور اس بلاگ کو چیک کریں:
https://www.newgenapps.com/blogs/10-big-data-visualization-tools

ٹیگز:

انوراگ

۰ تبصرے

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں

ہماری ٹیم سے تازہ ترین خبروں اور اپ ڈیٹس کو حاصل کرنے کے لئے ہماری میلنگ لسٹ میں شامل ہوں۔

آپ نے کامیابی سے رکنیت لی ہے!

یہ اشتراک کریں
%d اس طرح بلاگرز: