اچھا تجزیہ کے بغیر، بڑی ڈیٹا صرف ایک بڑی ردی کی ٹوکری ڈمپ ہے

اچھا تجزیہ کے بغیر، بڑی ڈیٹا صرف ایک بڑی ردی کی ٹوکری ڈمپ ہے
بگ ڈیٹا، میگا ڈیٹا یا میٹا ڈیٹا کارپوریٹ لینگو میں Buzzwords ہیں. یہ لوکر روم میں برجنگ ہائی اسکول کے لڑکوں کا ایک گروپ ہے. لیکن & ldquo؛ بگ ڈیٹا & rdquo؛ ایک & ldquo؛ ردی کی ٹوکری کا بڑا ڈھیر ہوسکتا ہے، & rdquo؛ جب تک جینیوں کی طرف سے معدنیات سے متعلق نہیں. یہ مجموعی رجحان ایسا لگتا ہے جیسے اعداد و شمار کے نرخوں کے لئے کچھ کام نہیں بلکہ کام کے سیکورٹی کو ان کے بڑے بجٹ کی حفاظت کرنا ہے.

بگ ڈیٹا، میگا ڈیٹا یا میٹا ڈیٹا کارپوریٹ لینگو میں buzzwords ہیں. یہ لوکر روم میں برجنگ ہائی اسکول کے لڑکوں کا ایک گروپ ہے. لیکن & ldquo؛ بگ ڈیٹا & rdquo؛ ایک & ldquo؛ ردی کی ٹوکری کا بڑا ڈھیر ہوسکتا ہے، & rdquo؛ جب تک جینیوں کی طرف سے معدنیات سے متعلق نہیں. یہ مجموعی رجحان ایسا لگتا ہے جیسے اعداد و شمار کے نرخوں کے لئے کچھ کام نہیں بلکہ کام کے سیکورٹی کو ان کے بڑے بجٹ کی حفاظت کرنا ہے.

مثال کے طور پر، والمارت شاید ان کی مصنوعات، قیمتوں، حریفوں، گاہکوں، اور آپ کے نام پر پیدا ہونے والی سب سے بڑی ڈیٹا بیسز میں سے ایک ہے. یہ. وہ شاید میں ہر سال ایک بلین ڈالر سے زیادہ خرچ کروں گا. میٹا ڈیٹا. & rdquo؛ لیکن ان کی آمدنی بڑھ رہی نہیں ہے. ایسا کیوں ہے؟ مجھے نہیں لگتا کہ وہ بھی کیوں جانتے ہیں. تو یہ بڑی ڈیٹا بیس کیا ہے اگر وہ اپنی فروخت کو بڑھا نہیں سکتے ہیں؟

دوسرا مثال بہترین خرید ہے. وہ بڑے ڈیٹا پر بہت پیسہ خرچ کرتے ہیں اور ان کی آمدنی کم ہوتی ہے کیونکہ ان کے پاس کلونکی ویب سائٹ ہے اور وہ ایمیزون کی اعلی ٹیکنالوجی کے ذریعہ زندہ کھا رہے ہیں. تو یہ کیا اچھا ہے <بگ ڈیٹا؟ & rdquo؛

تیسری مثال ہماری اپنی حکومت ہے، جس میں لوگوں کا سب سے بڑا ڈیٹا بیس ہے. وہ فون پر سن رہے ہیں، ای میلز دیکھتے ہیں، لیکن وہ بم دھماکے سے بوسٹن میراتھن میں نہیں روک سکتے. لہذا، آپ واقعی اس نامیاتی & ldquo؛ بگ ڈیٹا & rdquo کی قیمت کے بارے میں تعجب کرتے ہیں؛ ہم اس پر قابو پاتے ہیں.

متعلقہ: کیوں وارین بفیٹ کیپٹلزمزم کے مہاتما گاندھی ہیں

چند مہینے پہلے میں ایک بڑے ریٹیل اور ای کامرس تنظیم کے سی ای او سے بات کر رہا تھا اور وہ مجھ سے وضاحت کر رہا تھا کہ وہ کس طرح استعمال کرتے ہیں اپنے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کے لئے بڑے ڈیٹا اور انہیں تلاش کریں اگر وہ مال میں چل رہے ہیں.

انہوں نے مجھ سے یہ باتیں کیں کہ انہوں نے سوفٹ ویئر پر لاکھوں ڈالر خرچ کیے ہیں اور نامزد ماہر ڈیٹا کھنڈروں کو اعلی قیمت گاہکوں کی شناخت کرنے اور استعمال کرنے کے لئے خرچ کیا ہے. سوشل میڈیا نے ان گاہکوں سے بزنس بنانے اور آمدنی پیدا کرنے کے لئے.

میں نے پھر سی ای او سے پوچھا کہ ان کی کمپنی کے آمدنی بڑھتی ہوئی نہیں تھی. دراصل یہ کم ہو گیا ہے. انہوں نے مجھے ڈیموگرافکس تبدیل کرنے، کسٹمر نفسیات کو منتقل کرنے اور اوباماکیر کے اثرات کے بارے میں ایک طویل جواب دیا. سب سے نیچے کی لائن ہے، انہوں نے بڑے ڈیٹا تجزیات اور مہنگی ڈیٹا کھنڈرز پر بہت سارے پیسہ خرچ کیے ہیں، لیکن ان کے پاس اس کو دکھانے کے لئے کچھ بھی نہیں تھا. جب میں نے اپنی ویب سائٹ کی کوشش کی، تو یہ خوفناک تھا، اور کسٹمر سروس غیر موجود تھی. مجھے نہیں لگتا کہ ان کے سی ای او نے کبھی اپنی اپنی ویب سائٹ سے خریدنے کی کوشش کی ہے اور اپنا کھانا پکانا کھاتے ہیں. وہ تجزیہ کاروں کے لۓ بہت مصروف تھے.

& ldquo؛ بگ ڈیٹا & rdquo؛ آج کا بزنس ہے. ہر سافٹ ویئر یا تجزیاتی کمپنی کو موثر مارکیٹنگ کے لئے سب سے بہتر اور سب سے زیادہ بہتر سافٹ ویئر فروخت کرنے کی کوشش کر رہی ہے. بہت سے متخصص ماہرین کو اپنی خدمات کو ماہر ڈیٹا مائنرز کے طور پر پیش کرتے ہیں، جیسے سان فرانسسکو میں سونے کا معدنیات. میری رائے میں یہ تمام ہجوم ہے جب تک کہ لوگ بڑی مقدار کا تجزیہ کرنے کے لئے کافی ہوشیار نہیں ہیں جب کہ نگلوں کو تلاش کرنے کے لئے. یہ لوگ تلاش کرنے کے لئے مشکل ہیں. اچھے لوگ پہلے سے ہی اپنے کاروبار میں ہیں اور بنڈل بنا رہے ہیں.

متعلقہ: روایتی یا ڈیجیٹل مارکیٹنگ؟ کیا یہ صحیح سوال ہے؟

بڑی ڈیٹا ایک بڑی ردی کی ٹوکری ڈمپ کی طرح ہے. آپ کو یہ بتانا ہوگا کہ یہ کس طرح نصاب تلاش کرنا ہے لہذا یہ منافع بخش ہے.

کارپوریٹ ان کی مصنوعات، ان کے گاہکوں، اور صارفین کے خریدنے والی عادات سے بہت سی مختلف ذرائع جیسے فروخت کے نقطۂٔٔٔٔٔٔٔٔٔ سے، آن لائن سروے، وینڈرز اور سماجی اداروں سے ڈیٹا جمع کررہے ہیں. میڈیا آپ اسے نام کرتے ہیں، وہ اسے لے جاتے ہیں. ایک بار جب ان کے تمام اعداد و شمار ہیں، تو اس کا تجزیہ کرنے کے لئے کسی کو باصلاحیت ہونا پڑتا ہے. یہی ہے کہ ربڑ سڑک سے ملتا ہے. زیادہ تر وقت ان کارپوریشنز ان کی جدوں کو اس کا تجزیہ نہیں کرتے اور نگلوں کو تلاش کرتے ہیں. اعداد و شمار صرف پرانے اور بیکار ہو رہی ہے وہاں بیٹھتا ہے. کارپوریشنز بیکار نتائج کے لۓ بیکار ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لئے لاکھوں ڈالر خرچ کرے گی. یہ مہنگا، پریشان کن اعداد و شمار معدنیات بڑی رپورٹوں، پیچیدہ تجزیات پیدا کرے گی، لیکن جب آپ ان کی نگہداشت کی فروخت کی ترقی یا منافع میں نظر آتے ہیں، تو اس کے لئے کچھ بھی نہیں دکھانے کے لئے کچھ بھی نہیں ہے.

جب میں کئی سال قبل کاروباری اسکول سے چلا گیا ایک پروفیسر تھا جو پروفیسر اور ldquo کا استعمال کرتے تھے؛ کم ہے. & rdquo؛ کم ڈیٹا جمع کریں، لیکن متعلقہ ڈیٹا جمع کریں. اپنے گاہکوں کے چہرے پر بات کریں. گاہکوں کو دیکھو جو آپ کو چھوڑ چکے ہیں اور کیوں تلاش کرنا چاہتے ہیں. کم اعداد و شمار، لیکن متعلقہ اعداد و شمار، آپ کو آپ کی مصنوعات، کسٹمر سروس اور اپنی قیمتوں کا تعین کرنے کی حکمت عملی کو بہتر بنانے میں مدد ملے گی.

ایس ای او اور سی ای او کی میرا مشورہ بڑا ڈیٹا مباحثہ کے ذریعہ mesmerized نہیں ہے اور اس پر پیسہ کمانا ہے کیونکہ ڈیٹا کانوں کی کھدائی کے لئے نوکری کی حفاظت سے زیادہ کچھ نہیں. کم معلومات جمع کرنے کے لئے بہتر ہے، لیکن کچھ متعلقہ اور اس کے بعد اپنے کاروباری ماڈل کو بہتر بنانے کے لۓ اسے استعمال کریں.

اکثر معاملات میں مسائل بہت آسان ہیں، اور جوابات آسان ہیں، جیسے جیسے ایک زندہ فرد کی طرف سے فون کا جواب دینا، گاہکوں کی مدد سے، اور انہیں خاندان کی طرح علاج کرنا.

آخر میں، دن کے آخر میں، آپ کو یہ دیکھنا ہوگا کہ آپ کی فروخت اور منافع بڑھتی ہوئی ہے یا نہیں. اگر آپ کی فروخت بڑھ رہی ہے تو اس کا مطلب ہے کہ آپ نے کچھ کام کیا ہے. اگر وہ نہیں ہیں، تو آپ کا بڑا ڈیٹا بیکار ہے.

متعلقہ: کیا الگ الگ وائرڈ ہے؟