කෘතිම බුද්ධියCRM සහ දත්ත වේදිකාඅලෙවිකරණ තොරතුරුවිකුණුම් සක්‍රීය කිරීමඅලෙවිකරණය සොයන්නසමාජ මාධ්‍ය සහ බලපෑම් අලෙවිකරණය

Big Data යනු කුමක්ද? 5 Vs මොනවාද? තාක්ෂණය, දියුණු කිරීම් සහ සංඛ්‍යාලේඛන

පොරොන්දුව විශාල දත්ත තම ව්‍යාපාරය ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳව නිවැරදි තීරණ ගැනීමට සහ පුරෝකථනය කිරීමට සමාගම්වලට වඩා වැඩි බුද්ධියක් තිබීමයි. Big Data මඟින් ව්‍යාපාර ප්‍රතිඵල විශ්ලේෂණය සහ වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා අවශ්‍ය තොරතුරු සපයනවා පමණක් නොව, ඒ සඳහා අවශ්‍ය ඉන්ධන ද සපයයි. AI ඉගෙනීමට සහ අනාවැකි හෝ තීරණ ගැනීමට ඇල්ගොරිතම. පිළිවෙළට, ML සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම භාවිතයෙන් සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට අභියෝග කරන සංකීර්ණ, විවිධ සහ මහා පරිමාණ දත්ත කට්ටල පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති කිරීමට උදවු කළ හැක.

විශාල දත්ත යනු කුමක්ද?

විශාල දත්ත යනු තත්‍ය කාලීන ප්‍රවාහ දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් එකතු කිරීම, සැකසීම සහ ලබා ගැනීම විස්තර කිරීමට භාවිතා කරන යෙදුමකි. සමාගම් වඩාත් නිවැරදි තීරණ ගැනීමට උපකාර කිරීම සඳහා සහසම්බන්ධතාවය සහ හේතු සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වලංගු ආකෘති හඳුනා ගැනීම සඳහා අලෙවිකරණය, විකුණුම්, පාරිභෝගික දත්ත, ගනුදෙනු දත්ත, සමාජ සංවාද සහ කොටස් මිල, කාලගුණය සහ ප්‍රවෘත්ති වැනි බාහිර දත්ත පවා ඒකාබද්ධ කරයි.

ගාර්ට්නර්

විශාල දත්ත 5 Vs මගින් සංලක්ෂිත වේ:

  1. පරිමාව: සමාජ මාධ්‍ය වැනි විවිධ මූලාශ්‍රවලින් විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ජනනය වේ, IoT උපාංග සහ ව්‍යාපාරික ගනුදෙනු.
  2. ප්‍රවේගය: දත්ත උත්පාදනය, සැකසීම සහ විශ්ලේෂණය කරන වේගය.
  3. ප්රභේදය: ව්‍යුහගත, අර්ධ ව්‍යුහගත සහ ව්‍යුහගත නොවන දත්ත ඇතුළු විවිධ වර්ගයේ දත්ත විවිධ මූලාශ්‍රවලින් පැමිණේ.
  4. නිරවද්‍යතාවය: දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සහ නිරවද්‍යතාවය, නොගැලපීම්, අපැහැදිලිතා හෝ වැරදි තොරතුරු මගින් පවා බලපෑ හැකිය.
  5. වටිනාකම: වඩා හොඳ තීරණ ගැනීම් සහ නවෝත්පාදනයන් ගෙන යා හැකි දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය උකහා ගැනීමේ ප්‍රයෝජනය සහ විභවය.

විශාල දත්ත සංඛ්‍යාලේඛන

මෙහි ඇති ප්‍රධාන සංඛ්‍යාලේඛනවල සාරාංශයකි විශාල දත්ත ප්‍රවණතා සහ අනාවැකි පිළිබඳ TechJury:

  • දත්ත පරිමාව වර්ධනය: 2025 වන විට ගෝලීය දත්ත ගෝලය සෙටාබයිට් 175 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කරන අතර, දත්තවල ඝාතීය වර්ධනය පෙන්නුම් කරයි.
  • IoT උපාංග වැඩි කිරීම: 64 වන විට IoT උපාංග සංඛ්‍යාව බිලියන 2025 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි පුරෝකථනය කර ඇති අතර එය Big Data හි වර්ධනයට තවදුරටත් දායක වේ.
  • විශාල දත්ත වෙළෙඳපොළ වර්ධනය: ගෝලීය විශාල දත්ත වෙළඳපල ප්‍රමාණය 229.4 වන විට ඩොලර් බිලියන 2025 දක්වා වර්ධනය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කරන ලදී.
  • දත්ත විද්‍යාඥයින් සඳහා වැඩිවන ඉල්ලුම: 2026 වන විට දත්ත විද්‍යාඥයින් සඳහා ඇති ඉල්ලුම 16% කින් වර්ධනය වනු ඇතැයි පුරෝකථනය කර ඇත.
  • AI සහ ML සම්මත කිරීම: 2025 වන විට, AI වෙළඳපල ප්‍රමාණය ඩොලර් බිලියන 190.61 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි පුරෝකථනය කරන ලද අතර, විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා AI සහ ML තාක්ෂණයන් වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා කිරීම මගින් මෙහෙයවනු ලැබේ.
  • වලාකුළු මත පදනම් වූ විශාල දත්ත විසඳුම්: දත්ත ගබඩා කිරීම සහ විශ්ලේෂණ සඳහා වලාකුළු මත පදනම් වූ විසඳුම්වල වැඩෙන වැදගත්කම අවධාරනය කරමින් 94 වන විට Cloud Computing සමස්ත කාර්ය භාරයෙන් 2021%ක් වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කරන ලදී.
  • සිල්ලර කර්මාන්තය සහ විශාල දත්ත: Big Data භාවිතා කරන සිල්ලර වෙළෙන්දන් ඔවුන්ගේ ලාභ ආන්තිකය 60% කින් වැඩි කිරීමට අපේක්ෂා කරන ලදී.
  • සෞඛ්‍ය සේවයේ විශාල දත්ත භාවිතය වැඩිවීම: සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ විශ්ලේෂණ වෙළඳපොළ 50.5 වන විට ඩොලර් බිලියන 2024 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි පුරෝකථනය කර ඇත.
  • සමාජ මාධ්‍ය සහ විශාල දත්ත: සමාජ මාධ්‍ය භාවිතා කරන්නන් දිනකට පෙටාබයිට් 4ක දත්ත උත්පාදනය කරයි, විශාල දත්ත වර්ධනයට සමාජ මාධ්‍යවල බලපෑම ඉස්මතු කරයි.

Big Data කියන්නෙත් Great Band

අපි මෙහි කතා කරන්නේ එය ගැන නොවේ, නමුත් ඔබ බිග් ඩේටා ගැන කියවන අතරතුර ඔබට හොඳ ගීතයක් සවන් දිය හැකිය. මම සත්‍ය මියුසික් වීඩියෝව ඇතුළත් කරන්නේ නැහැ... එය වැඩ සඳහා ඇත්තටම ආරක්ෂිත නැහැ. ප.ලි: විශාල දත්ත ගොඩනැගෙමින් තිබූ ජනප්‍රියතා රැල්ලට හසුවීමට ඔවුන් නම තෝරා ගත්තා දැයි මට සිතේ.

විශාල දත්ත වෙනස් වන්නේ ඇයි?

පැරණි දිනවල ... ඔබ දන්නවා ... මීට වසර කිහිපයකට පෙර, අපි දත්ත උපුටා ගැනීමට, පරිවර්තනය කිරීමට සහ පැටවීමට පද්ධති භාවිතා කළෙමු (ETL) වාර්තා කිරීම සඳහා ව්‍යාපාරික බුද්ධි විසඳුම් ඇති යෝධ දත්ත ගබඩා තුළට. වරින් වර, සියලුම පද්ධති උපස්ථ කර දත්ත දත්ත සමුදායක් බවට ඒකාබද්ධ කරනු ඇත, එහිදී වාර්තා ක්‍රියාත්මක කළ හැකි අතර සෑම කෙනෙකුටම සිදුවන්නේ කුමක්ද යන්න පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා ගත හැකිය.

ගැටළුව වූයේ දත්ත සමුදා තාක්ෂණයට බහුවිධ අඛණ්ඩ දත්ත ප්‍රවාහයන් හැසිරවිය නොහැකි වීමයි. එයට දත්ත පරිමාව හැසිරවිය නොහැකි විය. එයට එන දත්ත තත්‍ය කාලීනව වෙනස් කිරීමට නොහැකි විය. පසුපස අන්තයේ ඇති සම්බන්ධක විමසුමක් හැර අන් කිසිවක් හැසිරවිය නොහැකි වාර්තාකරණ මෙවලම් හිඟ විය. Big Data විසඳුම් මඟින් ක්ලවුඩ් සත්කාරකත්වය, ඉහළ සුචිගත කළ සහ ප්‍රශස්ත දත්ත ව්‍යුහයන්, ස්වයංක්‍රීය ලේඛනාගාර සහ නිස්සාරණ හැකියාවන් සහ ව්‍යාපාරවලට වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට හැකි වන පරිදි වඩාත් නිවැරදි විශ්ලේෂණයන් සැපයීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති වාර්තාකරණ අතුරුමුහුණත් පිරිනමයි.

වඩා හොඳ ව්‍යාපාරික තීරණ වලින් අදහස් වන්නේ සමාගම්වලට ඔවුන්ගේ තීරණවල අවදානම අඩු කර ගත හැකි අතර පිරිවැය අඩු කරන සහ අලෙවිකරණ සහ විකුණුම් කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරන වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමයි.

විශාල දත්තවල වාසි මොනවාද?

තොරතුරු සංගතවල විශාල දත්ත උත්තේජනය කිරීම හා සම්බන්ධ අවදානම් සහ අවස්ථාවන් හරහා ගමන් කරයි.

  • විශාල දත්ත කාලෝචිත ය - එක් එක් වැඩ දිනයෙන් 60% ක්, දැනුම සේවකයින් දත්ත සොයා ගැනීමට සහ කළමනාකරණය කිරීමට උත්සාහ කරති.
  • විශාල දත්ත ප්‍රවේශ කළ හැකිය - ජ්‍යෙෂ් senior විධායකයින්ගෙන් අඩක් වාර්තා කරන්නේ නිවැරදි දත්ත ලබා ගැනීම දුෂ්කර බවයි.
  • විශාල දත්ත සමස්ථයි - තොරතුරු දැනට සංවිධානය තුළ සිලෝස් තුළ තබා ඇත. අලෙවිකරණ දත්ත, උදාහරණයක් ලෙස, වෙබ් විශ්ලේෂණ, ජංගම විශ්ලේෂණ, සමාජ විශ්ලේෂණ, සී.ආර්.එම්, A/B පරීක්ෂණ මෙවලම්, ඊමේල් අලෙවිකරණ පද්ධති සහ තවත්...
  • විශාල දත්ත විශ්වාසදායකය - සමාගම් වලින් 29% ක් දුර්වල දත්තවල මූල්‍ය පිරිවැය මනිනු ලබයි. පාරිභෝගික සම්බන්ධතා තොරතුරු යාවත්කාලීන කිරීම් සඳහා බහු පද්ධති අධීක්ෂණය කිරීම තරම් සරල දේවලින් ඩොලර් මිලියන ගණනක් ඉතිරි කර ගත හැකිය.
  • විශාල දත්ත අදාළ වේ - සමාගම් වලින් 43% ක්ම අදාළ දත්ත පෙරීමට ඔවුන්ගේ මෙවලම් හැකියාව ගැන සෑහීමකට පත් නොවේ. ඔබේ වෙබයෙන් ගනුදෙනුකරුවන් පෙරීම තරම් සරල දෙයක් විශ්ලේෂී ඔබේ අත්පත් කර ගැනීමේ උත්සාහයන් පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා දිය හැකිය.
  • විශාල දත්ත ආරක්ෂිතයි - සාමාන්‍ය දත්ත ආරක්ෂණ උල්ලං ach නය කිරීම පාරිභෝගිකයෙකුට ඩොලර් 214 ක් වේ. විශාල දත්ත සත්කාරක සහ තාක්‍ෂණික හවුල්කරුවන් විසින් ගොඩනගනු ලබන ආරක්ෂිත යටිතල ව්‍යුහයන් මඟින් සාමාන්‍ය සමාගමට වාර්ෂික ආදායමෙන් 1.6% ක් ඉතිරි කර ගත හැකිය.
  • විශාල දත්ත බලයලත් ය - සංවිධාන වලින් 80% ක්ම ඔවුන්ගේ දත්තවල ප්‍රභවය මත පදනම්ව සත්‍යයේ බහුවිධ අනුවාදයන් සමඟ පොරබදයි. බහුවිධ, විමර්ෂිත ප්‍රභවයන් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, තවත් සමාගම්වලට ඉතා නිවැරදි බුද්ධි ප්‍රභවයන් නිෂ්පාදනය කළ හැකිය.
  • විශාල දත්ත ක්‍රියාකාරී වේ - යල්පැනගිය හෝ අයහපත් දත්ත ප්‍රති results ල නිසා සමාගම් වලින් 46% ක් බිලියන ගණනක් වැය කළ හැකි නරක තීරණ ගනී.

විශාල දත්ත තාක්ෂණය

විශාල දත්ත සැකසීම සඳහා, ගබඩා කිරීම, සංරක්ෂණය කිරීම සහ විමසුම් තාක්ෂණයන්හි සැලකිය යුතු දියුණුවක් ඇත:

  • බෙදා හරින ලද ගොනු පද්ධති: Hadoop Distributed ගොනු පද්ධතිය වැනි පද්ධති (HDFS) බහු නෝඩ් හරහා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ගබඩා කිරීම සහ කළමනාකරණය කිරීම සක්‍රීය කරන්න. මෙම ප්‍රවේශය විශාල දත්ත හැසිරවීමේදී දෝෂ ඉවසීම, පරිමාණය සහ විශ්වසනීයත්වය සපයයි.
  • NoSQL දත්ත සමුදායන්: MongoDB, Cassandra සහ Couchbase වැනි දත්ත සමුදායන් සැලසුම් කර ඇත්තේ ව්‍යුහගත නොවන සහ අර්ධ ව්‍යුහගත දත්ත හැසිරවීමටය. මෙම දත්ත සමුදායන් දත්ත ආකෘතිකරණයේදී නම්‍යශීලී බවක් ලබා දෙන අතර තිරස් පරිමාණය ලබා දෙයි, ඒවා විශාල දත්ත යෙදුම් සඳහා සුදුසු වේ.
  • MapReduce: මෙම ක්‍රමලේඛන ආකෘතිය බෙදා හරින ලද පරිසරයක් හරහා සමාන්තරව විශාල දත්ත කට්ටල සැකසීමට ඉඩ සලසයි. MapReduce මඟින් සංකීර්ණ කාර්යයන් කුඩා උප කාර්යයන් බවට බිඳ දැමීම සක්‍රීය කරයි, පසුව ඒවා ස්වාධීනව සකස් කර අවසාන ප්‍රතිඵලය නිපදවීමට ඒකාබද්ධ කෙරේ.
  • අපාචි ස්පාර්ක්: විවෘත මූලාශ්‍ර දත්ත සැකසුම් එන්ජිමක් වන Spark හට කණ්ඩායම සහ තත්‍ය කාලීන සැකසුම් දෙකම හැසිරවිය හැක. එය MapReduce හා සසඳන විට වැඩිදියුණු කළ කාර්ය සාධනයක් ලබා දෙන අතර යන්ත්‍ර ඉගෙනීම, ප්‍රස්ථාර සැකසීම සහ ප්‍රවාහ සැකසීම සඳහා පුස්තකාල ඇතුළත් වේ, එය විවිධ විශාල දත්ත භාවිත අවස්ථා සඳහා බහුකාර්ය කරයි.
  • SQL වැනි විමසුම් මෙවලම්: Hive, Impala, සහ Presto වැනි මෙවලම් භාවිතා කරන්නන්ට හුරුපුරුදු භාවිතයෙන් Big Data මත විමසුම් ධාවනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. SQL වාක්ය ඛණ්ඩය. මෙම මෙවලම් වඩාත් සංකීර්ණ ක්‍රමලේඛන භාෂා පිළිබඳ විශේෂඥ දැනුමක් අවශ්‍ය නොවී Big Data වෙතින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ලබා ගැනීමට විශ්ලේෂකයින්ට හැකියාව ලැබේ.
  • දත්ත විල්: විශ්ලේෂණය සඳහා අවශ්‍ය වන තෙක් මෙම ගබඩා ගබඩාවලට අමු දත්ත එහි ස්වදේශීය ආකෘතියෙන් ගබඩා කළ හැක. දත්ත විල් විවිධ දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් ගබඩා කිරීම සඳහා පරිමාණය කළ හැකි සහ ලාභදායී විසඳුමක් සපයන අතර, පසුව ඒවා අවශ්‍ය පරිදි සකස් කර විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
  • දත්ත ගබඩා විසඳුම්: Snowflake, BigQuery, සහ Redshift වැනි වේදිකා විශාල ව්‍යුහගත දත්ත ගබඩා කිරීම සහ විමසීම සඳහා පරිමාණය කළ හැකි සහ කාර්ය සාධන පරිසරයන් ලබා දෙයි. මෙම විසඳුම් සැලසුම් කර ඇත්තේ විශාල දත්ත විශ්ලේෂණ හැසිරවීමට සහ වේගවත් විමසීම් සහ වාර්තා කිරීම සබල කිරීමටය.
  • යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ රාමු: TensorFlow, PyTorch, සහ scikit-learn වැනි රාමු වර්ගීකරණය, ප්‍රතිගමනය සහ පොකුරු කිරීම වැනි කාර්යයන් සඳහා විශාල දත්ත කට්ටලවල පුහුණු ආකෘති සක්‍රීය කරයි. මෙම මෙවලම් උසස් AI තාක්ෂණික ක්‍රම භාවිතයෙන් Big Data වෙතින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ අනාවැකි ලබා ගැනීමට උපකාරී වේ.
  • දත්ත දෘශ්‍යකරණ මෙවලම්: Tableau, Power BI, සහ D3.js වැනි මෙවලම් Big Data වෙතින් දෘෂ්‍ය සහ අන්තර්ක්‍රියාකාරී ආකාරයෙන් විශ්ලේෂණ කිරීමට සහ ඉදිරිපත් කිරීමට උපකාරී වේ. මෙම මෙවලම් මඟින් පරිශීලකයින්ට දත්ත ගවේෂණය කිරීමට, ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීමට සහ ප්‍රතිඵල ඵලදායී ලෙස සන්නිවේදනය කිරීමට හැකියාව ලැබේ.
  • දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම සහ ETL: Apache NiFi, Talend, සහ Informatica වැනි මෙවලම් මධ්‍යම ගබඩා පද්ධතියක් බවට විවිධ මූලාශ්‍රවලින් දත්ත උපුටා ගැනීම, පරිවර්තනය කිරීම සහ පැටවීම සඳහා ඉඩ ලබා දේ. මෙම මෙවලම් දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීමට පහසුකම් සපයයි, විශ්ලේෂණය සහ වාර්තා කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ දත්ත පිළිබඳ ඒකාබද්ධ දැක්මක් ගොඩනැගීමට ආයතනවලට හැකි වේ.

විශාල දත්ත සහ AI

AI සහ විශාල දත්තවල අතිච්ඡාදනය පවතින්නේ AI ශිල්පීය ක්‍රම, විශේෂයෙන් යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම (DL), විශාල දත්ත පරිමාවකින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ උපුටා ගැනීමට භාවිතා කළ හැක. Big Data AI ඇල්ගොරිතම සඳහා ඉගෙනීමට සහ අනාවැකි හෝ තීරණ ගැනීමට අවශ්‍ය ඉන්ධන සපයයි. අනෙක් අතට, සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම භාවිතයෙන් සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට අභියෝග කරන සංකීර්ණ, විවිධ සහ මහා පරිමාණ දත්ත කට්ටල පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති කිරීමට AI හට උපකාර කළ හැක. AI සහ Big Data ඡේදනය වන ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර කිහිපයක් මෙන්න:

  1. දත්ත සැකසීම: AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන ඇල්ගොරිතම විශාල දත්ත ප්‍රභවයන්ගෙන් අමු දත්ත පිරිසිදු කිරීමට, පෙර සැකසීමට සහ පරිවර්තනය කිරීමට යොදා ගත හැකි අතර, දත්තවල ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීමට සහ එය විශ්ලේෂණයට සූදානම් බව සහතික කිරීමට උපකාරී වේ.
  2. විශේෂාංග නිස්සාරණය: Big Data වෙතින් අදාළ විශේෂාංග සහ රටා ස්වයංක්‍රීයව උකහා ගැනීමට AI තාක්ෂණික ක්‍රම භාවිතා කළ හැක, දත්තවල මානය අඩු කර විශ්ලේෂණය සඳහා එය වඩාත් කළමනාකරණය කළ හැකිය.
  3. පුරෝකථන විශ්ලේෂණ: යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම පුරෝකථන ආකෘති ගොඩනැගීම සඳහා විශාල දත්ත කට්ටල මත පුහුණු කළ හැක. මෙම ආකෘතීන් නිවැරදි පුරෝකථනයන් කිරීමට හෝ ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීමට භාවිතා කළ හැකි අතර, වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට සහ ව්‍යාපාර ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට මග පාදයි.
  4. විෂමතා හඳුනාගැනීම: AI හට විශාල දත්තවල අසාමාන්‍ය රටා හෝ පිටස්තරයන් හඳුනා ගැනීමට උදවු කළ හැකි අතර, වංචා, ජාල ආක්‍රමණය, හෝ උපකරණ අසාර්ථක වීම් වැනි විභව ගැටලු කලින් හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ.
  5. ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP): වටිනා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සහ හැඟීම් විශ්ලේෂණය ලබා ගැනීම සඳහා සමාජ මාධ්‍ය, පාරිභෝගික සමාලෝචන හෝ ප්‍රවෘත්ති ලිපි වැනි විශාල දත්ත මූලාශ්‍රවලින් ව්‍යුහගත නොවන පෙළ දත්ත සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට AI-බලගන්වන NLP ශිල්පීය ක්‍රම යෙදිය හැක.
  6. රූප සහ වීඩියෝ විශ්ලේෂණය: ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම, විශේෂයෙන් සංවර්ධිත ස්නායුක ජාල (සීඑන්එන්), විශාල රූප සහ වීඩියෝ දත්ත වලින් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ උපුටා ගැනීමට භාවිතා කළ හැක.
  7. පුද්ගලීකරණය සහ නිර්දේශ: AI හට නිෂ්පාදන නිර්දේශ හෝ ඉලක්කගත වෙළඳ ප්‍රචාරණ වැනි පුද්ගලාරෝපිත අත්දැකීම් සැපයීම සඳහා පරිශීලකයන්, ඔවුන්ගේ හැසිරීම් සහ මනාපයන් පිළිබඳ විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණය කළ හැක.
  8. ප්‍රශස්තිකරණය: සැපයුම් දාම මෙහෙයුම් ප්‍රශස්ත කිරීම, ගමනාගමන කළමනාකරණය හෝ බලශක්ති පරිභෝජනය වැනි සංකීර්ණ ගැටළු සඳහා ප්‍රශස්ත විසඳුම් හඳුනා ගැනීමට AI ඇල්ගොරිතමවලට විශාල දත්ත කට්ටල විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.

AI සහ Big Data අතර සහයෝගීතාවය මගින් ආයතනවලට AI ඇල්ගොරිතමවල බලය භාවිතා කරමින් දැවැන්ත දත්ත ප්‍රමාණයක් අවබෝධ කර ගැනීමට හැකි වන අතර, අවසානයේදී වඩාත් දැනුවත් තීරණ ගැනීම් සහ වඩා හොඳ ව්‍යාපාරික ප්‍රතිඵල කරා යොමු කරයි.

මෙම තොරතුරු BBVA වෙතින්, විශාල දත්ත වර්තමානය සහ අනාගතය, Big Data හි දියුණුව වාර්තා කරයි.

විශාල දත්ත 2023 තොරතුරු ග්‍රැෆික්

Douglas Karr

Douglas Karr හි CMO වේ විවෘත INSIGHTS සහ නිර්මාතෘ Martech Zone. ඩග්ලස් සාර්ථක MarTech ආරම්භක දුසිම් ගණනකට උදව් කර ඇත, මාර්ටෙක් අත්පත් කර ගැනීම් සහ ආයෝජන සඳහා ඩොලර් 5 කට වඩා වැඩි කඩිසරකමකට සහාය වී ඇත, සහ ඔවුන්ගේ විකුණුම් සහ අලෙවිකරණ උපාය මාර්ග ක්‍රියාත්මක කිරීමට සහ ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සමාගම්වලට දිගටම සහාය වේ. ඩග්ලස් යනු ජාත්‍යන්තරව පිළිගත් ඩිජිටල් පරිවර්තනයක් වන අතර MarTech විශේෂඥයෙකු සහ කථිකයෙකි. ඩග්ලස් ඩමිගේ මාර්ගෝපදේශකයෙකු සහ ව්‍යාපාර නායකත්ව පොතක ප්‍රකාශිත කතුවරයෙකි.

සබැඳි පුවත්

ඉහළට බොත්තම
සමීප

Adblock අනාවරණය විය

Martech Zone වෙළඳ දැන්වීම් ආදායම, අනුබද්ධ සබැඳි සහ අනුග්‍රාහකත්ව හරහා අපි අපගේ වෙබ් අඩවියෙන් මුදල් උපයන නිසා කිසිදු වියදමකින් තොරව ඔබට මෙම අන්තර්ගතය ලබා දීමට හැකි වේ. ඔබ අපගේ වෙබ් අඩවිය නරඹන විට ඔබේ දැන්වීම් අවහිර කරන්නා ඉවත් කරන්නේ නම් අපි අගය කරන්නෙමු.