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।

Much as Moore’s Law applies to computer chip capacity, it is now possible to store, manage and more quickly process extremely large volumes of data due to technological improvements, while doing so at greatly reduced costs.[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]As such, many organizations have integrated traditional market research skills with IT programming talent to analyze extremely large data sets in an effort to uncover patterns, trends, and correlations relating to human behaviors and interactions.Due to the widespread use of social media such as FaceBook, twitter, and LinkedIn, along with video sharing tools like Youtube, Instagram and Pinterest, the volume of textual and visual information is growing exponentially on a global basis. Many countries have these same websites along with their own versions plus many mobile device apps.Much of Big Data is “unstructured” in nature, in a sense like qualitative data as found in responses to open-ended questions or focus groups.On the other hand, data obtained from sources such as web traffic visits, clicks, and financial transactions is numeric and “structured”. By being quantifiable, such data is easier to analyze.With increasingly more consumer and business demographics, opinions, preferences, and behaviors being collected, it is possible to construct more meaningful pictures and conclusions out of disparate bits of data using sophisticated software programs and statistical tools.

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?

If you can pose a question like this that relates to a business objective where the answer would help you make a better decision, then Big Data could be for you. So for instance, are you trying to attract new customers, sell more to existing ones, find ways to reduce costs, improve customer service?[/fusion_li_item]

[fusion_li_item icon=””]It is much better to have objectives or hypotheses to test before delving into Big Data. Although an examination of many variables may eventually find some that correlate, e.g. one’s height and their choice of credit card, there maybe little or no value to knowing this.Thus, without a plan, one can easily expend (and waste) huge resources.

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।

हम क्या करते हैं

रणनीतिक एवं प्रतिस्पर्धी विश्लेषण

बिग डेटा विशेषज्ञों के साथ विशेषज्ञ साक्षात्कार

बिग डेटा विशेषज्ञों की खरीद

रणनीतिक योजना परामर्श

बाज़ार अवसर आकलन