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बिग डेटा बड़े संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली विभिन्न कठिनाइयों को संबोधित कर सकता है। निम्नलिखित उच्च मूल्य हैं बिग डेटा उपयोग के मामले जिनका उपयोग उनके द्वारा सामना की गई चिंताओं को दूर करने के लिए किया जा सकता है।
बिग डेटा एक्सप्लोरेशन
बिग डेटा एक्सप्लोरेशन विभिन्न प्रणालियों में संग्रहीत जानकारी और बड़े संगठन द्वारा सामना किए जाने वाले दिन के कार्यों को पूरा करने के लिए इस डेटा तक पहुंच जैसी चुनौतियों से संबंधित है। बिग डेटा अन्वेषण आपको डेटा का विश्लेषण करने और उनसे बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देता है।
बढ़ाया 360 और ordm ग्राहक के दृश्य
मौजूदा ग्राहक विचारों को बढ़ाने से ग्राहकों की पूरी समझ हासिल करने में मदद मिलती है, जैसे वे क्यों खरीदते हैं, कैसे वे खरीदारी करना पसंद करते हैं, वे क्यों बदलते हैं, वे आगे क्या खरीदते हैं, और दूसरों के लिए कंपनी की सिफारिश करने के लिए उन्हें क्या सुविधाएँ मिलती हैं।
सुरक्षा / खुफिया एक्सटेंशन
सोशल मीडिया, ईमेल, सेंसर और टेल्को से नए प्रकार की प्रक्रिया और विश्लेषण करने के लिए साइबर सुरक्षा और खुफिया विश्लेषण प्लेटफार्मों को बढ़ाना, जोखिम कम करना, धोखाधड़ी का पता लगाना और वास्तविक समय में खुफिया सुरक्षा, सुरक्षा और कानून प्रवर्तन अंतर्दृष्टि में सुधार के लिए साइबर सुरक्षा की निगरानी करना। ।
संचालन विश्लेषण
परिचालन विश्लेषण बिग डेटा तकनीकों का उपयोग करने के बारे में है जो नई पीढ़ी के अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए है जो व्यवसाय को बेहतर बनाने के लिए मशीन और परिचालन डेटा जैसे बहु-संरचित के बड़े संस्करणों का विश्लेषण करते हैं। इन डेटा में आईटी मशीनों से लेकर सेंसर और मीटर तक कुछ भी शामिल हो सकता है और जीपीएस उपकरणों के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा सेटों में जटिल विश्लेषण और सहसंबंध की आवश्यकता होती है।
डेटा वेयरहाउस आधुनिकीकरण
कैसे जावा में एक फ़ाइल बनाने के लिए - -
परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए बिग डेटा को डेटा वेयरहाउस क्षमताओं के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता है। वेयरहाउस और एप्लिकेशन डेटाबेस से शायद ही कभी एक्सेस या पुराने डेटा से छुटकारा पाना सूचना एकीकरण सॉफ्टवेयर और टूल्स का उपयोग करके किया जा सकता है।
कंपनियों और उनके बड़े डेटा अनुप्रयोग:
ग्वांगडोंग मोबाइल्स:
चीन में एक लोकप्रिय मोबाइल समूह, ग्वांगडोंग Hadoop का उपयोग डेटा एक्सेस बाधाओं को हटाने और सटीक और लक्षित बाजार प्रचार के लिए ग्राहक उपयोग पैटर्न को उजागर करने और डेटा स्टोरेज का विस्तार करने के लिए नोड्स में डेटा टेबल को स्वचालित रूप से विभाजित करने के लिए Hadoop HBase का उपयोग करता है।
रेड सॉक्स:
वर्ल्ड सीरीज़ के चैंप्स मौसम, प्रतिद्वंद्वी टीम और प्री-गेम प्रचार जैसे खेल से संबंधित संरचित और असंरचित डेटा के विशाल मात्रा में आते हैं। बिग डेटा उन्हें खेल के बारे में पूर्वानुमान प्रदान करने और आने वाले खेल में अपेक्षित बदलावों के आधार पर संसाधनों को आवंटित करने की अनुमति देता है।
नोकिया:
बिग डेटा ने नोकिया को अपने उत्पादों के साथ उपयोगकर्ताओं के अनुभव को समझने और सुधारने के लिए अपने डेटा का प्रभावी उपयोग करने में मदद की है। कंपनी भविष्य के यातायात और स्तरित ऊंचाई मॉडल के साथ नक्शे बनाने के लिए डेटा प्रोसेसिंग और जटिल विश्लेषण का लाभ उठाती है। उक्त एप्लिकेशन के लिए नोकिया क्लाऊडा के हडोप प्लेटफॉर्म और हडॉप घटकों जैसे HBase, HDFS, Sqoop और Scribe का उपयोग करता है।
हुवाई:
Huawei OceanStor N8000-Hadoop बिग डेटा सॉल्यूशन को उन्नत क्लस्टर्ड आर्किटेक्चर और एंटरप्राइज़-लेवल स्टोरेज क्षमता के आधार पर विकसित किया गया है और इसे Hadoop कंप्यूटिंग ढांचे के साथ एकीकृत किया गया है। यह अभिनव संयोजन उद्यमों को वास्तविक समय विश्लेषण और प्रसंस्करण डेटा को संपूर्ण डेटा गणना और विश्लेषण से प्राप्त करने में मदद करता है, निर्णय लेने और दक्षता में सुधार करता है, प्रबंधन को आसान बनाता है और नेटवर्किंग की लागत को कम करता है।
SAS:
एसएएस ने Hadoop के साथ मिलकर डेटा वैज्ञानिकों को बिग डेटा को बड़ी अंतर्दृष्टि में बदलने में मदद की है। नतीजतन, एसएएस एक ऐसे वातावरण के साथ आया है जो दृश्य और इंटरैक्टिव अनुभव प्रदान करता है, जिससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और नए रुझानों का पता लगाना आसान हो जाता है। शक्तिशाली विश्लेषणात्मक एल्गोरिदम डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालते हैं, जबकि इन-मेमोरी तकनीक डेटा को तेजी से एक्सेस करने की अनुमति देती है।
सर्न:
Big Hadron Supercollider के घर में Big Data CERN में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह अपने 100 मेगापिक्सेल कैमरों से 40 मिलियन चित्रों प्रति सेकंड से अविश्वसनीय मात्रा में डेटा एकत्र करता है, जो 1 सेकंड में 1 पेटाबाइट डेटा देता है। इन कैमरों के डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। लैब अपने रिलेशनल डेटाबेस और NoSQL प्रौद्योगिकियों पर आधारित डेटा स्टोरों में अपने प्रयोगों से अधिक डेटा रखने के तरीकों के साथ प्रयोग कर रही है, जैसे कि अमेज़ॅन की S3 की क्लाउड स्टोरेज सेवा में Hadoop और Dynamo।
बूजदता:
बज़डाटा एक बिग डेटा प्रोजेक्ट पर काम कर रहा है, जहाँ इसे सभी स्रोतों को संयोजित करने और उन्हें एक सुरक्षित स्थान पर एकीकृत करने की आवश्यकता है। यह सार्वजनिक डेटा को जोड़ने और सामान्य बनाने के लिए पत्रकारों के लिए एक शानदार जगह बनाता है।
रक्षा विभाग:
रक्षा विभाग (DoD) ने एक प्रणाली के साथ आने के लिए डेटा की भारी मात्रा का उपयोग करने के लिए लगभग 250 मिलियन डॉलर का निवेश किया है जो नियंत्रण बना सकता है और स्वायत्त निर्णय ले सकता है और संचालन में सहायता प्रदान करने के लिए विश्लेषकों की सहायता कर सकता है। विभाग की योजना अपनी विश्लेषणात्मक क्षमताओं को 100 गुना बढ़ाने की है, किसी भी भाषा में ग्रंथों से जानकारी निकालने और वस्तुओं, गतिविधियों और घटनाओं की संख्या में एक समान वृद्धि है जो विश्लेषकों का विश्लेषण कर सकते हैं।
रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (DARPA):
DARPA अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए कम्प्यूटेशनल तकनीकों और सॉफ्टवेयर टूल में सुधार के लिए लगभग $ 25 मिलियन का निवेश करने का इरादा रखता है।
राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान:
1000 जीनोम प्रोजेक्ट में निहित 200 टेराबाइट डेटा पर, यह बिग डेटा का प्रमुख उदाहरण है। डेटासेट इतने बड़े पैमाने पर होते हैं कि बहुत कम शोधकर्ताओं के पास डेटा का विश्लेषण करने की कम्प्यूटेशनल शक्ति होती है।
विभिन्न उद्योगों में बिग डाटा एप्लीकेशन के उदाहरण:
खुदरा / उपभोक्ता:
- मार्केट बास्केट विश्लेषण और मूल्य निर्धारण अनुकूलन
- मर्केंडाइजिंग और बाजार विश्लेषण
- आपूर्ति-श्रृंखला प्रबंधन और विश्लेषण
- व्यवहार-आधारित लक्ष्यीकरण
- बाजार और उपभोक्ता विभाजन
वित्त और धोखाधड़ी सेवाएँ:
- ग्राहक विभाजन
- अनुपालन और नियामक रिपोर्टिंग
- जोखिम विश्लेषण और प्रबंधन।
- धोखाधड़ी का पता लगाने और सुरक्षा विश्लेषण
- चिकित्सा बीमा धोखाधड़ी
- सीआरएम
- क्रेडिट जोखिम, स्कोरिंग और विश्लेषण
- व्यापार निगरानी और असामान्य व्यापार पैटर्न विश्लेषण
स्वास्थ्य और जीवन विज्ञान:
- नैदानिक परीक्षण डेटा विश्लेषण
- रोग पैटर्न विश्लेषण
- रोगी देखभाल गुणवत्ता विश्लेषण
- औषधि विकास विश्लेषण
दूरसंचार:
ansible बनाम कठपुतली बनाम शेफ
- मूल्य अनुकूलन
- ग्राहक मंथन रोकथाम
- कॉल डिटेल रिकॉर्ड (सीडीआर) विश्लेषण
- नेटवर्क प्रदर्शन और अनुकूलन
- मोबाइल उपयोगकर्ता स्थान विश्लेषण
एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस:
- प्रसंस्करण और भंडारण को बंद करके EDW बढ़ाएँ
- EDW करने से पहले प्री-प्रोसेसिंग हब
गेमिंग:
- व्यवहार विश्लेषण
हाई टेक:
- फ़नल रूपांतरण का अनुकूलन करें
- भविष्य कहनेवाला समर्थन
- सुरक्षा के खतरे की भविष्यवाणी
- डिवाइस एनालिटिक्स
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