ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦਾ ਪਤਨ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਲੇਖਕ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਯੁੱਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਸ਼ਬਦ ਹੈਡੂਪ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੇਖਕ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਉਸ ਤਾਰੀਖ ਦਾ ਨਾਮ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਇਸ ਸੰਸਾਰ ਤੋਂ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਮਿਤੀ 05.06.2019/XNUMX/XNUMX ਹੈ।

ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਿਨ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ?

ਇਸ ਦਿਨ, MAPR ਨੇ ਇਸ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੁਅੱਤਲ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੇਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਫੰਡ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ। MAPR ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਗਸਤ 2019 ਵਿੱਚ HP ਦੁਆਰਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਰ ਜੂਨ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਆਉਣਾ, ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ ਇਸ ਮਿਆਦ ਦੀ ਤ੍ਰਾਸਦੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਮਹੀਨੇ CLOUDERA ਦੇ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇਖੀ ਗਈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਸੇ ਸਾਲ ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ HORTOWORKS ਵਿੱਚ ਅਭੇਦ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ। ਢਹਿ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ ਅਤੇ 43% ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਸੀ; ਅੰਤ ਵਿੱਚ, CLOUDERA ਦਾ ਪੂੰਜੀਕਰਣ 4,1 ਤੋਂ 1,4 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਘਟ ਗਿਆ।

ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਹੈਡੂਪ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਲਬੁਲੇ ਦੀਆਂ ਅਫਵਾਹਾਂ ਦਸੰਬਰ 2014 ਤੋਂ ਫੈਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਲਗਭਗ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਬਹਾਦਰੀ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਅਫਵਾਹਾਂ ਗੂਗਲ ਦੇ ਇਨਕਾਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਨ, ਕੰਪਨੀ ਜਿੱਥੇ ਹਾਡੂਪ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਈ ਸੀ, ਇਸਦੀ ਕਾਢ ਤੋਂ. ਪਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਜੜ੍ਹ ਫੜ ਲਈ। ਇਸ ਲਈ, ਪਿੱਛੇ ਦੇਖਦਿਆਂ, ਅਸੀਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮੌਤ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ.

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਯੁੱਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਬਿਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ, ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕੀ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਵੀ ਸਿੱਖ ਲਿਆ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ।

ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਇਹ ਸਵਾਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕੀ ਬਦਲੇਗਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅੱਗੇ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਵਧੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਵਰਣਿਤ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸ਼ਾਂਤ ਨਹੀਂ ਬੈਠੀਆਂ. 2019 ਵਿੱਚ ਹੋਏ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਨਿਰਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਲ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਦੁਆਰਾ $15,7 ਬਿਲੀਅਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੇਬਲਯੂ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ। ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਲੁੱਕਰ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੌਦਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਟਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਕਿਲਿਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।

BI ਮਾਰਕੀਟ ਲੀਡਰ ਅਤੇ ਗਾਰਟਨਰ ਮਾਹਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ; ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ BI ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ ਅਤੇ BI ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਖੇਪ AI "ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ" ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ "ਓਗਮੈਂਟੇਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ" ਹੈ। ਆਉ "Augmented Analytics" ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ।

ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਧੀ ਹੋਈ ਅਸਲੀਅਤ, ਕਈ ਆਮ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ:

• NLP (ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਯਾਨੀ. ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ;
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ;
• ਅਤੇ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ SQL ਜਾਂ ਇਸ ਵਰਗੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਗਿਆਨ, ਜਿਹਨਾਂ ਕੋਲ ਅੰਕੜਾ ਜਾਂ ਗਣਿਤ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ. ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "ਸਿਟੀਜ਼ਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੀਆ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਉਹਨਾਂ ਸੁਝਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਵਪਾਰਕ ਸੂਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਉਹ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਕਲਾਸ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਈ ਵੀ ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਕੰਮ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਦੇ ਆਮ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਸਦਾ ਮਿਆਰੀ ਪਹੁੰਚ (ਛਾਂਟਣਾ, ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣਾ, ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ: “ਵਿੱਚ KPI, ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ "ਬਾਗਬਾਨੀ" ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ 'ਤੇ ਛੋਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਮੈਸੇਂਜਰ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਕਾਈਪ, ਸਲੈਕ, ਆਦਿ. ਰੋਬੋਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੁਆਰਾ: "ਮੈਨੂੰ ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ ਗਾਹਕ ਦਿਓ।" ਢੁਕਵਾਂ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਮੁਨਾਫਾ ਲਿਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਪਿੱਛੇ ਹਟਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਵਧੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਤਪਾਦ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਖੁਦ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ, ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੇਗਾ।

ਇਹ ਸਭ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਦੇ "ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ" ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਯਾਨੀ. ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ ਟਾਈਮ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਤੇ ਬੇਸ਼ੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਹਿਰਾਂ 'ਤੇ ਪੈਸੇ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕਲਪਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਬਹੁਤ ਚਮਕਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਕੀ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਪਰ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ BI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸੈਰ-ਸਪਾਟੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਕਸਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਜਿਸਦਾ ਅਧਾਰ ਅਕਸਰ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਹੁਣ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ. ਮੈਂ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ BI ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਸੌਦਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਹੁਣ ਹਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ BI ਹੈ।

ORACLE ਅਤੇ Microsoft ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਥੰਮ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਭੁੱਲਣਾ, ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਹੈ. ਸਾਰੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕੁਝ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹੁਣ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਣਾਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ, ਜੋ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਵਾਜ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਲਗਭਗ ਅਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ: ਕਲਾਉਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਤੱਕ ਜੜ੍ਹਾਂ ਲਵੇਗੀ?

ਸਰੋਤ: www.habr.com