बिग डेटा मार्केट रिसर्च और रणनीति

बिग डेटा क्या है?

"बिग डेटा" शब्द का अर्थ बहुत बड़ी मात्रा में डेटा की पहचान, एकत्रीकरण, विश्लेषण और व्याख्या करने की प्रक्रिया से है, ताकि अधिक सार्थक और कार्रवाई योग्य निर्णय लिए जा सकें। जबकि वास्तव में हर सेकंड अधिक डेटा बनाया जा सकता है, लेकिन इसे तेज़ी से और अधिक तरीकों से विश्लेषण करने की क्षमता ही ध्यान आकर्षित कर रही है। "क्लाउड" और कंप्यूटर स्टोरेज क्षमता के विस्तार ने भी इसकी हाल की लोकप्रियता में योगदान दिया है।

जिस तरह मूर का नियम कंप्यूटर चिप क्षमता पर लागू होता है, उसी तरह अब तकनीकी सुधारों के कारण बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करना, प्रबंधित करना और अधिक तेज़ी से संसाधित करना संभव है, जबकि ऐसा करना बहुत कम लागत पर किया जा सकता है।[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]इस तरह, कई संगठनों ने मानव व्यवहार और अंतःक्रियाओं से संबंधित पैटर्न, रुझान और सहसंबंधों को उजागर करने के प्रयास में अत्यधिक बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक बाजार अनुसंधान कौशल को आईटी प्रोग्रामिंग प्रतिभा के साथ एकीकृत किया है।फेसबुक, ट्विटर और लिंक्डइन जैसे सोशल मीडिया के व्यापक उपयोग के साथ-साथ यूट्यूब, इंस्टाग्राम और पिनटेरेस्ट जैसे वीडियो शेयरिंग टूल के कारण, वैश्विक आधार पर पाठ्य और दृश्य जानकारी की मात्रा तेजी से बढ़ रही है। कई देशों में ये वेबसाइट हैं, साथ ही उनके अपने संस्करण और कई मोबाइल डिवाइस ऐप भी हैं। बिग डेटा का अधिकांश भाग प्रकृति में “असंरचित” है, एक तरह से गुणात्मक डेटा जैसा कि ओपन-एंडेड प्रश्नों या फ़ोकस समूहों के जवाबों में पाया जाता है।दूसरी ओर, वेब ट्रैफ़िक विज़िट, क्लिक और वित्तीय लेनदेन जैसे स्रोतों से प्राप्त डेटा संख्यात्मक और “संरचित” होता है। मात्रात्मक होने के कारण, ऐसे आंकड़ों का विश्लेषण करना आसान होता है। उपभोक्ता और व्यवसाय की जनसांख्यिकी, राय, प्राथमिकताएं और व्यवहारों के अधिकाधिक संग्रह के साथ, परिष्कृत सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों और सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके आंकड़ों के अलग-अलग टुकड़ों से अधिक सार्थक चित्र और निष्कर्ष तैयार करना संभव है।

आप बिग डेटा कैसे प्राप्त करते हैं?

ग्राहकों के बारे में डेटा कई स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है। उदाहरणों में उनके वेब लॉग (यानी वेबसाइट गतिविधियों के), ग्राहक सेवा इंटरैक्शन, सदस्यता और पंजीकरण फ़ॉर्म, सर्वेक्षण, ब्लॉग और सोशल मीडिया उल्लेख शामिल हैं। इस प्रकार, एक स्थान से ईमेल पता, दूसरे स्थान से कुछ जनसांख्यिकी, भौगोलिक स्थान, नौकरी का शीर्षक और कार्य, परिवार का आकार और विविध स्रोतों से कई अन्य वस्तुओं को एकीकृत करके, आप किसी व्यक्ति की अपेक्षाकृत विस्तृत प्रोफ़ाइल संकलित करने में सक्षम हो सकते हैं। क्या आपकी कंपनी या ब्रांड नाम पर चर्चा की जा रही है? उनके साथ कौन से शब्द या शब्द जुड़े हुए हैं? क्या उनका सकारात्मक या नकारात्मक अर्थ है? आपके प्रतिस्पर्धियों के लिए भी यही बात है? यदि आप ऐसा "असंरचित" डेटा प्राप्त कर सकते हैं और इसे परिमाणित कर सकते हैं तो आप इसे अपने डेटाबेस में जोड़ सकते हैं।

बिग डेटा के साथ क्या किया जा सकता है?

एक बार जब आपके पास अपने ग्राहक की बेहतर प्रोफ़ाइल हो जाती है, तो इसे अन्य कारकों जैसे कि खरीदारी की आवृत्ति और मात्रा, मूल्य निर्धारण भिन्नता, विज्ञापन सामग्री और मीडिया प्लेसमेंट, दिन या सप्ताह का समय, क्षेत्रीय स्थान और बहुत कुछ के साथ जोड़ा जा सकता है। एक ऐसा संबंध उजागर हो सकता है जो चीजों को एक साथ जोड़ता है और न केवल किसी घटना के "क्या" बल्कि "क्यों" के बारे में जानकारी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, आप न केवल यह जान सकते हैं कि किसी व्यक्ति ने आपकी वेबसाइट पर कितनी बार विज़िट किया, विज्ञापन पर क्लिक किया या खरीदारी की, बल्कि यह भी पता लगा सकते हैं कि एक व्यक्ति को कुछ क्यों पसंद आया जबकि दूसरे को नहीं। इस ज्ञान के साथ, तब इस संभावना को बेहतर बनाना संभव है कि एक विशेष दर्शक लक्षित सामग्री (जैसे विज्ञापन संदेश) के संपर्क में आएगा और उसे पढ़ेगा, और अधिक पूर्वानुमानित और वांछित तरीके से कार्य करेगा।

क्या बिग डेटा आपके लिए है?

यदि आप इस तरह का कोई प्रश्न पूछ सकते हैं जो किसी व्यावसायिक उद्देश्य से संबंधित हो और जिसका उत्तर आपको बेहतर निर्णय लेने में मदद करे, तो बिग डेटा आपके लिए हो सकता है। उदाहरण के लिए, क्या आप नए ग्राहकों को आकर्षित करने, मौजूदा ग्राहकों को अधिक बेचने, लागत कम करने के तरीके खोजने, ग्राहक सेवा में सुधार करने की कोशिश कर रहे हैं? बिग डेटा में जाने से पहले परीक्षण करने के लिए उद्देश्य या परिकल्पनाएँ रखना बेहतर है। हालाँकि कई चरों की जाँच से अंततः कुछ ऐसे मिल सकते हैं जो सहसंबंधित हैं, जैसे किसी की ऊँचाई और क्रेडिट कार्ड का उनका विकल्प, यह जानने का शायद बहुत कम या कोई मूल्य न हो। इस प्रकार, बिना किसी योजना के, कोई व्यक्ति आसानी से बहुत सारे संसाधनों को खर्च (और बर्बाद) कर सकता है।

आपको बिग डेटा का उपयोग कैसे करना चाहिए?

इसका लक्ष्य "बकवास से अर्थ निकालना" है, साथ ही "विश्लेषण पक्षाघात" (जिसमें डेटा को देखने में इतना समय व्यतीत हो जाता है कि निर्णय लेने में देरी हो जाती है) से बचना है।

डेटा होने से अधिक महत्वपूर्ण यह निर्धारित करना है कि क्या देखना है। पारंपरिक सांख्यिकीय विश्लेषण यह पहचानने में मदद कर सकता है कि कौन से चर निश्चित परिणामों से जुड़े होने (और उनका कारण बनने) की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।

इसलिए ग्राहकों के मुख्य अतीत और वर्तमान व्यवहारों को उजागर करके और उन पर ध्यान केंद्रित करके, उन्हें लक्षित करना और उनके लिए अधिक उपयुक्त और सार्थक संदेश या विज्ञापन तैयार करना संभव हो सकता है जो आपके उत्पादों को खरीदने या उनकी सिफारिश करने जैसे भविष्य के कार्यों को प्रभावित करेंगे। इस अभ्यास के लिए अक्सर अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति और सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम, साथ ही उनके उपयोग में प्रशिक्षित लोगों की आवश्यकता होती है, ताकि विशाल डेटा सेट से उचित निष्कर्ष निकाला जा सके। इसलिए, जब ज़रूरत पड़ती है, तो ऐसे डेटा के साथ काम करने में माहिर किसी तीसरे पक्ष से परामर्श करना एक अच्छा विचार है।

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