အကြောင်း, သဘာဝကျကျအလုံအလောက်ပြုလုပ်ကြီးတွေစေသည်အရာဖြစ်တယ်။ ဆောက်လုပ်ရေး နှင့်ပြီးသားကြီးတွေဒေတာကိုတည်ဆောက်ခြင်းအစဉ်အဆက်တည်ဆောက်ခဲ့ကြောင်းဘာမှအပေါငျးတို့သအစီအစဉ်များနှင့်မှတ်တမ်းများအတွင်းတည်ရှိပြီးဖြစ်သည်။
ဒါဟာအစအဆက်မပြတ် On-site ကိုအလုပျသမား, ရိန်း, မြေကြီးတစ်ပန်း, ပစ္စည်းထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များနှင့်ပင်အဆောက်အဦသူတို့ကိုယ်သူတို့သကဲ့သို့မတူကွဲပြားရင်းမြစ်များမှအပိုဆောင်း input ကိုနှင့်အတူတိုးပွားလာနေသည်။
ဒေတာများ၏တနျဖိုး
ရိုးရာသတင်းအချက်အလက်စနစ်များစီမံကိန်းကိုအချိန်ဇယား, CAD ဒီဇိုင်းများ, ကုန်ကျစရိတ်, ငွေတောင်းခံလွှာများနှင့်ဝန်ထမ်းအသေးစိတ်ကို ပတ်သက်. အခြေခံအချက်အလက်ကိုမှတ်တမ်းတင်မှာကောင်းသောဖြစ်ကြသည်။ သို့သော်သူတို့ကအခမဲ့စာသား, ပုံနှိပ်သတင်းအချက်အလက်သို့မဟုတ် Analog စအာရုံခံဖတ်နဲ့တူပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဒေတာနှင့်အတူအလုပ်လုပ်ရန်သူတို့ရဲ့စွမ်းရည်အတွက်ကန့်သတ်ထားပါသည်။ မကြာခဏသူတို့သာနံပါတ်များစနစ်တကျဒစ်ဂျစ်တယ်အတန်းနှင့်စစ်ကြောင်းများကိုကိုင်တွယ်နိုင်ပါတယ်။
ကြီးမားတဲ့ data တွေကိုအသုံးချ၏စိတ်ကူးကိုပိုပြီးထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုရရှိနှင့်သိသိသာသာပိုပြီးဒေတာကိုရယူသုံးမရသာအားဖြင့်ပေမယ့်စနစ်တကျပြုလုပ်လက်တွေ့ကျတဲ့အဆောက်အဦစီမံကိန်းကိုကောက်ချက်ဆွဲရန်ကိုခွဲခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်ဆောက်လုပ်ရေးစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ပိုကောင်းတဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်ဖြစ်ပါသည်။ တကယ်တော့ကြီးမားတဲ့ဒေတာ, ဘိလပ်မြေအုတ်သို့မဟုတ်အိတ်၏ထရပ်ကားတစီးကဲ့သို့၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အပေါ်အသုံးဝင်သောမဟုတ်ပါဘူး။ ဒါဟာသင်ကရေတွက်ကြောင်းကြီးတွေ data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအစီအစဉ်များကို အသုံးပြု. နှင့်အတူအဘယ်သို့ပြုမည်အရာကိုပါပဲ။
Big Data နှင့်အတူစီးပွားရေးမှ Down ရယူခြင်း
ပြီးသားဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင်အသုံးပြုသောလျက်ရှိသည်ကိုဘယ်လိုကြီးမားတဲ့ data တွေကိုကြည့်ရှုဖို့, တိုးယနေ့ဆောက်လုပ်ရေးစီမံကိန်းများအဖြစ်သတ်မှတ်ပါတယ်သောဒီဇိုင်း-build-operate ဘဝမှတ်တိုင်သံသရာစက်ဝိုင်းစဉ်းစားပါ။
- ဒီဇိုင်း: အဆောက်အဦးဒီဇိုင်းနှင့်ကိုယ်နှိုက်ကမော်ဒယ်, သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များ, င်သက်ဆိုင် input ကိုနှင့်လူမှုရေးမီဒီယာဆွေးနွေးမှုများအပါအဝင် Big ဒေတာ, တညျဆောကျအဘယျသို့သာဆုံးဖြတ်ရန်သုံးနိုင်တယ်, ဒါပေမယ့်လည်းဘယ်မှာကြောင့်တည်ဆောက်ရန်။ Rhode Island, အမေရိကန်, အတွက်ဘရောင်းတက္ကသိုလ်ရှိရာအကောင်းဆုံးကျောင်းသားများနှင့်တက္ကသိုလ်အကြိုးအတှကျက၎င်း၏အသစ်ကအင်ဂျင်နီယာစက်ရုံတည်ဆောက်ရန်ဆုံးဖြတ်ကြီးတွေ data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ သမိုင်းကြီးမားတဲ့ data တွေကိုအသစ်သောစီမံကိန်းများအောင်မြင်မှုဆီသို့ဦးတည်သွားတတ်ကြ၏ထောငျခြောထံမှခုတ်မောင်းဖို့ဆောက်လုပ်ရေးအန္တရာယ်များ၏ပုံစံများနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုထုတ်ကောက်ဖို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။
- Build: ရာသီဥတု, အသွားအလာနှင့်အသိုင်းအဝိုင်းနှင့်စီးပွားရေးလှုပ်ရှားမှုအနေဖြင့် Big data တွေကိုဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းများအကောင်းဆုံးတိမ်မြုပ်ဆုံးဖြတ်ရန်ဆန်းစစ်နိုင်ပါတယ်။ တက်ကြွခြင်းနှင့်ပျင်းရိအချိန်ကိုပြသက်ဘ်ဆိုက်များပေါ်တွင်အသုံးပြုစက်တွေကနေ sensor input ကိုထိုကဲ့သို့သောပစ္စည်းကိရိယာများဝယ်ယူခြင်းနှင့်ငှားရမ်းရဲ့အကောင်းဆုံးရောနှောအကြောင်းကိုကောက်ချက်ဆွဲရန်လုပ်ငန်းများ၌နှင့်ဘယ်လိုနိမ့်စရိတ်နှင့်ဂေဟစနစ်ထိခိုက်မှုအများဆုံးထိထိရောက်ရောက်လောင်စာသုံးစွဲဖို့နိုင်ပါသည်။ ပစ္စည်းကိရိယာ၏ geolocation လည်းလိုအပ်တဲ့အခါအားလပ်ချိန်မှာအစိတ်အပိုင်းများကိုရရှိနိုင်စေရန်, ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတိုးတက်ခံရဖို့ခွင့်ပြုနှင့်ကျချိန်ကိုရှောင်ရှားရမည်။
- Operate: Big အဆောက်အအုံများသို့ built အာရုံခံကိရိယာကနေဒေတာ, တံတားများနှင့်အခြားဆောက်လုပ်ရေးစွမ်းဆောင်ရည်များစွာသောအဆင့်ဆင့်မှာတစျဦးစီစောင့်ကြည့်ဖို့ကဖြစ်နိုင်ခြေကိုမှန်ကန်စေသည်။ မောလ်များ, ရုံးလုပ်ကွက်များနှင့်အခြားအဆောက်အဦးများအတွက်စွမ်းအင်ထိန်းသိမ်းရေးကရည်မှန်းချက်များဒီဇိုင်းကိုက်ညီစေရန်ခြေရာခံနိုင်ပါတယ်။ traffic စိတ်ဖိစီးမှုသတင်းအချက်အလက်နှင့်တံတားများအတွက် flexing ၏အဆင့်ဆင့်မှတ်သားဖြစ်ရပ်များမဆိုထွက် detect လုပ်ဖို့မှတ်တမ်းတင်ထားလို့ရပါတယ်။ ဒီ data ကိုလည်းနောက်ကျောမလိုအပ်အဖြစ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလှုပ်ရှားမှုများအချိန်စာရင်းသတင်းအချက်အလက်မော်ဒယ် (information model ရဲ့) စနစ်များတည်ဆောက်ခြင်းသို့ကျွေးမွေးနိုင်ပါသည်။
သတင်းအချက်အလက်နှင့် Insights များအတွက်ဆောက်လုပ်ရေးစက်မှုလက်မှုလုပ်ငန်းရှင်များ Preferences ကို
ဒေတာပိုကြီးနှင့်ပိုကြီးရရှိသွားတဲ့အဖြစ်, action ကိုအခြေခံလိုအပ်ချက်များကြောင့်ဆင်းပြုတ်ရန်လိုအပ်ကြောင်းလည်းပိုကြီးရရှိသွားတဲ့။
2014 ခုနှစ် software ကိုရောင်းချသူ Sage အားဖြင့်ဆောက်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီများတစ်ဦးကစစ်တမ်းကတွေ့ရှိခဲ့သည်:
- 57% ကို up-to-date ဖြစ်အောင်ဘဏ္ဍာရေးနှင့်စီမံကိန်းအချက်အလက်များကိုက်ညီချင်တယ်။
- တိကျသောအခြေအနေများပေါ်ပေါက်သည့်အခါ 48% သတိပေးခဲ့သည်ခံရဖို့ချင်တယ်။
- 41% ကသူတို့ကိုပိုကောင်းအကောင်းဆုံးနဲ့အဆိုးဆုံး-ကိစ္စတွင်အဆောက်အဦဖြစ်ရပ်များအတွက်ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန်ခွင့်ပြု, ကြိုတင်ခန့်မှန်းချင်ပါတယ်။
- 14% အွန်လိုင်း analytics အချက်များအမြတ်အစွန်းထိခိုက်ခြင်းနှင့်မည်မျှအားဖြင့်ရှိကြသည့်တိကျစွာဥပမာမြင်ချင်တာပေါ့။
Big data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်ဤရှုထောင့်တစ်ဦးချင်းစီတိုးတက်လာဖို့အခွင့်အလမ်းကိုဖွင်သို့မဟုတ်ပူဇော်နိုင်ပါတယ်။ ကြီးမားတဲ့ data တွေကိုအတွက်သွင်းအားစုများ၏အမျိုးမျိုးအဆင့်အတန်းအစီရင်ခံစာများနှင့်ခန့်မှန်းချက်နှင့် ပတ်သက်. သေချာ၏ပိုကောင်းအဆင့်ဆင့်ခွင့်ပြုပါတယ်။ တစ်ခုံကိုကျော်လွန်ကာတပ်လှန့်နေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့မီအဆိုပါ analytics အန္တရာယ်အဆင့်ကိုပိုပြီးအထောက်အကူဖြစ်စေလက္ခဏာများပေးနိုင်ပါသည်။ သူတို့ကအစအစဉ်အလာစနစ်များကိုရိုးရှင်းစွာမဟုတ်နိုင်ကြောင်းအသိအမြင်ကိုဆက်ကပ်။