مصنوعي استخباراتوCRM او د معلوماتو پلیټونهد بازارموندنې انفرافیکد پلور وړتیاد بازار موندنې لټونټولنیز رسنۍ او د نفوذ بازار موندنه

لوی معلومات څه شی دی؟ د 5 Vs څه دي؟ ټیکنالوژي، پرمختګونه، او احصایې

د لوی ډاټا دا چې شرکتونه به د دوی په اختیار کې خورا ډیر استخبارات ولري ترڅو دقیقې پریکړې او وړاندوینې وکړي چې د دوی سوداګرۍ څنګه فعالیت کوي. لوی ډیټا نه یوازې د سوداګرۍ پایلو تحلیل او ښه کولو لپاره اړین معلومات چمتو کوي ، بلکه دا د سوداګرۍ لپاره اړین تیل هم چمتو کوي. AI د زده کړې او وړاندوینې یا پریکړې کولو لپاره الګوریتمونه. په تاویدو کی، ML کولی شي د پیچلو، متنوع او لوی کچې ډیټاسیټونو احساس کولو کې مرسته وکړي چې د دودیزو میتودونو په کارولو سره پروسس او تحلیل کول ننګونکي دي.

لوی معلومات څه شی دی؟

لوی ډیټا یوه اصطلاح ده چې په ریښتیني وخت کې د سټیمینګ ډیټا لوی مقدار راټولولو ، پروسس کولو او شتون تشریح کولو لپاره کارول کیږي. شرکتونه د بازارموندنې، پلور، د پیرودونکو ډاټا، د لیږد ډاټا، ټولنیزې خبرې اترې او حتی بهرني معلومات لکه د سټاک قیمتونه، هوا او خبرونه یوځای کوي ترڅو ارتباط او د احصایې له پلوه معتبر ماډلونه وپیژني ترڅو دوی سره د لا دقیقو پریکړو کولو کې مرسته وکړي.

ګارترین

لوی معلومات د 5 Vs لخوا مشخص شوي:

  1. حجم: د معلوماتو لوی مقدار د مختلفو سرچینو څخه تولید کیږي، لکه ټولنیز رسنۍ، IoT وسایل، او سوداګریزې راکړې ورکړې.
  2. سرعت: هغه سرعت چې په هغه کې ډاټا تولید، پروسس او تحلیل کیږي.
  3. مختلف ډولونه: د معلوماتو مختلف ډولونه، په شمول د جوړښت شوي، نیمه ساختماني، او غیر جوړښت شوي ډاټا، د مختلفو سرچینو څخه راځي.
  4. وړتیا: د معلوماتو کیفیت او دقت، کوم چې کیدای شي د تضاد، ابهام، یا حتی غلط معلوماتو لخوا اغیزمن شي.
  5. ارزښت: د معلوماتو څخه د بصیرت استخراج لپاره ګټورتیا او ظرفیت چې کولی شي غوره پریکړه کولو او نوښت رامینځته کړي.

د لویو معلوماتو احصایې

دلته د کلیدي احصایو لنډیز دی TechJury د لوی ډیټا رجحاناتو او وړاندوینو په اړه:

  • د معلوماتو حجم وده: تر 2025 پورې، تمه کیږي چې نړیوال ډیټاسفیر به 175 زیټابایټ ته ورسیږي، چې د ډیټا بې ساري وده ښیې.
  • د IoT وسایلو زیاتوالی: اټکل کیږي چې د IoT وسایلو شمیر به تر 64 پورې 2025 ملیارد ته ورسیږي، چې د لوی ډیټا وده کې نوره مرسته کوي.
  • د لوی ډیټا بازار وده: د نړیوال لوی ډیټا بازار اندازه تمه کیده چې تر 229.4 ملیارد ډالرو 2025 ته وده وکړي.
  • د ډیټا ساینس پوهانو لپاره د غوښتنې زیاتوالی: تر 2026 پورې، د ډیټا ساینس پوهانو غوښتنه 16٪ وده اټکل شوې.
  • د AI او ML منل: تر 2025 پورې، د AI بازار اندازه اټکل شوې وه چې $190.61 ملیارد ډالرو ته ورسیږي، د لوی ډیټا تحلیلونو لپاره د AI او ML ټیکنالوژیو د ډیریدو له امله پرمخ وړل کیږي.
  • د کلاوډ میشته لوی ډیټا حلونه: د کلاوډ کمپیوټینګ تمه کیده چې تر 94 پورې به د ټول کاري بار 2021٪ حساب کړي ، د ډیټا ذخیره کولو او تحلیلونو لپاره د کلاوډ میشته حلونو په ډیریدونکي اهمیت ټینګار کوي.
  • پرچون صنعت او لوی معلومات: د لوی ډیټا کارولو پرچون پلورونکي تمه کیده چې د دوی ګټې 60٪ زیات کړي.
  • په روغتیایی خدماتو کې د لوی ډیټا کارول: د روغتیا پاملرنې تحلیلاتو بازار اټکل شوی و چې تر 50.5 پورې به 2024 ملیارد ډالرو ته ورسیږي.
  • ټولنیز رسنۍ او لوی معلومات: د ټولنیزو رسنیو کاروونکي هره ورځ 4 پیټابایټ ډیټا تولیدوي، د لوی ډیټا وده باندې د ټولنیزو رسنیو اغیزې روښانه کوي.

لوی ډیټا هم لوی بانډ دی

دا هغه څه ندي چې موږ یې دلته په اړه خبرې کوو، مګر تاسو ممکن د لوی ډیټا په اړه لوستلو پرمهال یو عالي سندره هم واورئ. زه د اصلي میوزیک ویډیو شامل نه یم… دا واقعیا د کار لپاره خوندي ندي. PS: زه حیران یم که دوی د شهرت څپې نیولو لپاره نوم غوره کړي لوی ډیټا رامینځته کیږي.

ولې لوی معلومات مختلف دي؟

په پخوانیو ورځو کې ... تاسو پوهیږئ ... څو کاله دمخه، موږ به سیسټمونه د ډیټا ایستلو، بدلولو او بارولو لپاره وکاروو (ETL) په لوی ډیټا ګودامونو کې چې د سوداګرۍ استخباراتو حلونه یې د راپور ورکولو لپاره جوړ کړي وو. په دوره توګه، ټول سیسټمونه به بیک اپ او ډاټا په ډیټابیس کې یوځای کړي چیرې چې راپورونه چلیدلی شي او هرڅوک کولی شي د هغه څه په اړه بصیرت ترلاسه کړي چې څه روان دي.

ستونزه دا وه چې د ډیټابیس ټیکنالوژي په ساده ډول نشي کولی د ډیټا ډیری ، دوامداره جریانونه اداره کړي. دا نشي کولی د معلوماتو حجم اداره کړي. دا نشي کولی په ریښتیني وخت کې راتلونکی ډیټا بدل کړي. او د راپور ورکولو وسیلې کمې وې چې په پای کې د اړوندې پوښتنې پرته بل څه نشي اداره کولی. د لوی ډیټا حلونه د کلاوډ کوربه توب وړاندیز کوي ، خورا لیست شوي او مطلوب ډیټا جوړښتونه ، د اتوماتیک آرشیف او استخراج وړتیاوې ، او د راپور ورکولو انٹرفیسونه چې د لا دقیق تحلیلونو چمتو کولو لپاره ډیزاین شوي چې سوداګرۍ ته وړتیا ورکوي غوره پریکړې وکړي.

د سوداګرۍ غوره پریکړې پدې معنی دي چې شرکتونه کولی شي د دوی پریکړو خطر کم کړي ، او غوره پریکړې وکړي چې لګښتونه کم کړي او د بازارموندنې او پلور موثریت زیات کړي.

د لوی معلوماتو ګټې څه شی دي؟

کمپيوټر په کارپوریشنونو کې د لوی معلوماتو ډیروالي پورې اړوند خطرونو او فرصتونو څخه تیریږي.

  • لوی معلومات وخت په وخت دي - د هرې کاري ورځې 60، ، د پوهې کارمندان د معلوماتو موندلو او اداره کولو په هڅو مصرف کوي.
  • لوی معلومات د لاسرسي وړ دي - د نیمایي لوړ پوړو چارواکو راپور ورکړ چې سم معلوماتو ته لاسرسی مشکل دی.
  • لوی معلومات هولیسټیک دی - معلومات اوس مهال په سازمان کې په سیلو کې ساتل کیږي. د بازار موندنې ډاټا، د بیلګې په توګه، کیدای شي د ویب تحلیلونو، ګرځنده تحلیلونو، ټولنیزو تحلیلونو، CRMs، د A/B ازموینې وسیلې، د بریښنالیک بازار موندنې سیسټمونه، او نور… هر یو په خپل سیلو تمرکز کوي.
  • لوی معلومات د اعتبار وړ دي - د شرکتونو 29 د ضعیف معلوماتو کیفیت مالي لګښت اندازه کوي. د پیرودونکو اړیکو معلوماتو تازه معلوماتو لپاره د ډیری سیسټمونو څارلو په څیر ساده شیان کولی شي ملیونونه ډالر خوندي کړي.
  • لوی معلومات اړوند دي - 43 companies شرکتونه د دوی غیر وسایلو ډیټا فلټر کولو وسیلې وړتیا څخه راضي ندي. ستاسو له ویب څخه د پیرودونکو فلټر کولو په څیر یو څه ساده تحلیل کولی شي ستاسو د استملاک هڅو یو ټن لید وړاندې کړي
  • لوی معلومات خوندي دي - د اوسط معلوماتو امنیتی سرغړونه د هر پیرودونکي 214 ډالر لګښت لري. خوندي زیربناوې چې د لوی معلوماتو کوربه توب او ټیکنالوژۍ شریکانو لخوا رامینځته کیږي کولی شي د اوسط شرکت کلنی عاید 1.6 save خوندي کړي.
  • لوی معلومات مستند دي - 80 organizations سازمانونه د دوی ډیټا سرچینې پورې اړه لري د حقیقت ډیری بیلابیل نسخو سره مبارزه کوي. د ګ، شمیر ، ځیرمو سرچینو په ترکیب سره ، ډیری شرکتونه کولی شي خورا دقیق استخباراتي سرچینې تولید کړي.
  • لوی معلومات د عمل وړ دي - زوړ یا خراب معلومات د 46 companies شرکتونو خرابې پریکړې کولو کې پایلې لري چې ملیاردونه لګښت پرې راځي.

د لوی ډیټا ټیکنالوژۍ

د لویو معلوماتو پروسس کولو لپاره، د ذخیره کولو، آرشیف کولو، او پوښتنې کولو ټیکنالوژیو کې د پام وړ پرمختګونه شوي دي:

  • توزیع شوي فایل سیسټمونه: سیسټمونه لکه د هډوپ توزیع شوي فایل سیسټم (HDFS) په ډیری نوډونو کې د ډیټا لوی مقدار ذخیره کول او اداره کول فعال کړئ. دا طریقه د لوی ډیټا اداره کولو په وخت کې د غلطۍ زغم، توزیع، او اعتبار چمتو کوي.
  • د NoSQL ډیټابیسونه: ډیټابیسونه لکه MongoDB، Cassandra، او Couchbase د غیر ساختماني او نیمه جوړ شوي ډاټا اداره کولو لپاره ډیزاین شوي. دا ډیټابیسونه د ډیټا ماډلینګ کې انعطاف وړاندیز کوي او افقی توزیع چمتو کوي ، دوی د لوی ډیټا غوښتنلیکونو لپاره مناسب کوي.
  • MapReduce: دا د برنامه کولو ماډل د توزیع شوي چاپیریال کې په موازي ډول د لوی ډیټاسیټونو پروسس کولو ته اجازه ورکوي. MapReduce د پیچلو کارونو په کوچنیو فرعي دندو ماتولو توان ورکوي، کوم چې بیا په خپلواکه توګه پروسس کیږي او د وروستۍ پایلې د تولید لپاره یوځای کیږي.
  • اپاچی سپارک: د خلاصې سرچینې ډیټا پروسس کولو انجن ، سپارک کولی شي دواړه بیچ او ریښتیني وخت پروسس اداره کړي. دا د MapReduce په پرتله ښه فعالیت وړاندې کوي او د ماشین زده کړې، ګراف پروسس کولو، او جریان پروسس کولو لپاره کتابتونونه شامل دي، دا د مختلفو لوی ډیټا کارولو قضیو لپاره هر اړخیز جوړوي.
  • د SQL په څیر د پوښتنو وسیلې: وسیلې لکه Hive، Impala، او Presto کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د پیژني په کارولو سره په لوی ډیټا کې پوښتنې پرمخ بوځي د ايس کيو ايل نحو دا وسیلې شنونکو ته وړتیا ورکوي چې د لوی ډیټا څخه بصیرت راوباسي پرته لدې چې په ډیرو پیچلو برنامو ژبو کې تخصص ته اړتیا ولري.
  • د معلوماتو لیکونه: د ذخیره کولو دا ذخیره کولی شي خام معلومات په خپل اصلي بڼه کې ذخیره کړي تر هغه چې د تحلیل لپاره ورته اړتیا وي. د ډیټا لیکونه د لوی مقدار متنوع ډیټا ذخیره کولو لپاره د توزیع وړ او ارزانه حل چمتو کوي ، کوم چې وروسته د اړتیا سره سم پروسس او تحلیل کیدی شي.
  • د معلوماتو ذخیره کولو حلونه: د Snowflake، BigQuery، او Redshift په څیر پلیټ فارمونه د لوی مقدار جوړښت شوي ډیټا ذخیره کولو او پوښتنو لپاره د توزیع وړ او فعال چاپیریال وړاندیز کوي. دا حلونه د لوی ډیټا تحلیلونو اداره کولو لپاره ډیزاین شوي او د ګړندي پوښتنې او راپور ورکولو وړ کړي.
  • د ماشین زده کړې چوکاټونه: چوکاټونه لکه TensorFlow، PyTorch، او scikit-learn په لویو ډیټاسیټونو کې د ډلبندۍ، ریګریشن، او کلستر کولو په څیر دندو لپاره د روزنې ماډلونه فعالوي. دا وسیلې د پرمختللي AI تخنیکونو په کارولو سره د لوی ډیټا څخه بصیرت او وړاندوینې ترلاسه کولو کې مرسته کوي.
  • د ډیټا لید وسیلې: وسیلې لکه Tableau، Power BI، او D3.js په بصری او متقابل ډول د لوی ډیټا څخه بصیرت تحلیل او وړاندې کولو کې مرسته کوي. دا وسیلې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې ډیټا وپلټي ، رجحانات وپیژني ، او پایلې په مؤثره توګه خبروي.
  • د معلوماتو ادغام او ETL: وسیلې لکه اپاچي نی فای، ټیلینډ، او انفارمیټیکا د مرکزي ذخیره کولو سیسټم ته د مختلفو سرچینو څخه د معلوماتو استخراج، بدلون، او بارولو ته اجازه ورکوي. دا وسیلې د معلوماتو یوځای کول اسانه کوي ، سازمانونو ته وړتیا ورکوي ترڅو د تحلیل او راپور ورکولو لپاره د دوی ډیټا یو متحد لید رامینځته کړي.

لوی معلومات او AI

د AI او لوی ډیټا یوځای کول پدې حقیقت کې دي چې د AI تخنیکونه په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې (DL)، د ډیټا لوی مقدار څخه د بصیرت تحلیل او استخراج لپاره کارول کیدی شي. لوی ډیټا د AI الګوریتمونو لپاره اړین تیل چمتو کوي ترڅو زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي. په بدل کې، AI کولی شي د پیچلو، متنوع، او لوی کچې ډیټاسیټونو احساس کولو کې مرسته وکړي چې د دودیزو میتودونو په کارولو سره د پروسس او تحلیل لپاره ننګونې دي. دلته ځینې کلیدي ساحې دي چیرې چې AI او لوی ډیټا سره یو ځای کیږي:

  1. د معلوماتو پروسس کول: د AI ځواک لرونکي الګوریتمونه د لوی ډیټا سرچینو څخه خام ډیټا پاکولو ، پری پروسس کولو او بدلولو لپاره ګمارل کیدی شي ، د ډیټا کیفیت ښه کولو کې مرسته کوي او ډاډ ترلاسه کوي چې دا د تحلیل لپاره چمتو دی.
  2. د ځانګړتیا استخراج: د AI تخنیکونه د لوی ډیټا څخه په اتوماتيک ډول د اړونده ځانګړتیاو او نمونو استخراج لپاره کارول کیدی شي، د ډیټا ابعاد کموي او دا د تحلیل لپاره ډیر مدیریت کوي.
  3. د وړاندوینې تحلیلونه: د ماشین زده کړه او ژورې زده کړې الګوریتمونه د وړاندوینې ماډلونو رامینځته کولو لپاره په لوی ډیټاسیټونو کې روزل کیدی شي. دا ماډلونه د کره وړاندوینې یا رجحاناتو پیژندلو لپاره کارول کیدی شي، د غوره تصمیم نیولو او د سوداګرۍ پایلو ښه کولو المل کیږي.
  4. د بې نظمۍ کشف: AI کولی شي په لوی ډیټا کې د غیر معمولي نمونو یا بهرنیانو په پیژندلو کې مرسته وکړي، د احتمالي مسلو لکه درغلۍ، د شبکې مداخلې، یا د تجهیزاتو ناکامۍ په وخت کې کشف کولو توان لري.
  5. د طبیعي ژبې پروسس (NLP): د AI لخوا پرمخ وړل شوي NLP تخنیکونه د لوی ډیټا سرچینو څخه د غیر منظم متني معلوماتو پروسس او تحلیل لپاره پلي کیدی شي ، لکه ټولنیز رسنۍ ، د پیرودونکي بیاکتنې ، یا خبر مقالې ، ترڅو ارزښتناکه لیدونه او احساسات تحلیل ترلاسه کړي.
  6. د انځور او ویډیو تحلیل: د ژورې زده کړې الګوریتمونه، په ځانګړې توګه د عصبي عصبي شبکې (CNNs)، د عکس او ویډیو ډیټا لوی مقدار څخه بصیرت تحلیل او استخراج لپاره کارول کیدی شي.
  7. شخصي کول او سپارښتنې: AI کولی شي د کاروونکو، د هغوی چلند، او غوره توبونو په اړه د معلوماتو پراخه اندازه تحلیل کړي ترڅو شخصي تجربې چمتو کړي، لکه د محصول سپارښتنې یا هدف شوي اعلانونه.
  8. اصلاح کول: د AI الګوریتمونه کولی شي لوی ډیټاسیټونه تحلیل کړي ترڅو د پیچلو ستونزو لپاره غوره حلونه وپیژني ، لکه د اکمالاتو سلسلې عملیات اصلاح کول ، د ترافیک مدیریت ، یا د انرژي مصرف.

د AI او لوی ډیټا ترمینځ همغږي سازمانونو ته وړتیا ورکوي چې د AI الګوریتم ځواک څخه ګټه پورته کړي ترڅو د ډیټا لوی مقدار احساس کړي ، په نهایت کې د لا باخبره پریکړې کولو او غوره سوداګرۍ پایلو لامل کیږي.

دا انفوګرافیک د BBVA څخه، لوی ډیټا اوسنی او راتلونکی، په لویو معلوماتو کې پرمختګونه تاریخي کوي.

لوی معلومات 2023 انفوګرافیک

Douglas Karr

Douglas Karr د CMO دی OpenINSIGHTS او بنسټ ایښودونکی Martech Zone. ډګلاس د لسګونو بریالي مارټیک پیلونو سره مرسته کړې ، د مارټیک استملاک او پانګوونې کې د 5 ملیارد ډالرو څخه ډیر په پام کې نیولو کې مرسته کړې ، او د دوی د پلور او بازار موندنې ستراتیژیو پلي کولو او اتومات کولو کې شرکتونو سره مرستې ته دوام ورکوي. ډګلاس په نړیواله کچه پیژندل شوی ډیجیټل بدلون او د مار ټیک ماهر او سپیکر دی. ډګلاس د ډمي لارښود او د سوداګرۍ مشرتابه کتاب یو خپور شوی لیکوال هم دی.

اړونده بیشتر

بېرته پورته تڼۍ ته
نژدې

اډ بلاک کشف شو

Martech Zone د دې وړتیا لري چې تاسو ته دا مینځپانګه په هیڅ لګښت چمتو کړي ځکه چې موږ د اعلاناتو عاید ، وابسته لینکونو ، او سپانسرشپونو له لارې زموږ سایټ منیټ کوو. موږ به ستاینه وکړو که تاسو زموږ د سایټ لیدو سره سم خپل د اعلاناتو بلاکر لرې کړئ.