သင်တို့သည်နောက်တဖန်အဖို့ဒေတာ Analytics မှလျစ်လျူရှုနိုင်သလား

By admin Last updated Apr 8, 2022

သငျသညျမှာ Data Analytics ကဘာကိုဆိုလိုသလဲ?

ဒေတာကို Analytics မှနေ့စဉ်အခြေခံပေါ်မှာစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုကနေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့အချက်အလက်များ၏ကြီးမားသောပမာဏအတွက်ကုန်ကြမ်းအချက်အလက်များနဲ့ကိန်းဂဏန်းများအနေဖြင့်အသုံးဝင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပြန်ဆိုလုပ်ပြီး Extract, စည်းရုံးရေး, စုဆောင်း၏လုပ်ငန်းစဉ်ကိုရည်ညွှန်းသည်။ ဒေတာလေ့လာဆန်းစစ်၏အဓိကတာဝန်အသုံးဝင်သောသဘောထားအမြင်ထဲသို့လန်းလာသော data ကိုဘာသာပြန်ဆိုပြီးတော့အဖိုးတန်သတင်းအချက်အလက်သို့, ဒေတာအစားဗီဇအတိုင်းအပေါ်မှီခိုအပေါ်အခြေခံပြီးစမတ်ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်ရန်အဖွဲ့အစည်းများကူညီရန်ဖြစ်ပါသည်။

ဒေတာများကို Analytics မှဘယ်လိုအရေးကြီးသလဲ

ယနေ့ကမ်ဘာပျေါတှငျ, အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရဲ့ databases ကိုသို့ streaming အချက်အလက်များ၏ကြီးမားသောပမာဏ၏စုဆောင်းခြင်းနှင့်သိုလှောင်တဲ့စိုးရိမ်ပူပန်မှုဖြစ်လာသည်။ Volumes ကို gigabytes သန်းပေါင်းများစွာနှင့်သန်းပေါင်းများစွာသောမှတိုးမြှင့်ပါပြီ။ ကုမ္ပဏီများဝေးရုံ directory များ, datasheets နှင့်မှတ်တမ်းများကနေပြောင်းရွေ့ပါပြီ။

သို့သော်ထိုနေ့၏အဆုံးမှာသောကြောင့်ဤအမှုအလုံးစုံတို့ကို data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်အနက်ကိုဘော်ပြမှမဖြစ်နိုင်သလောက်ပါပဲ။ ဒီ data စာသားကိုပေမယ်ဗီဒီယိုများ, ဓါတ်ပုံများ, အသံအသံသွင်းခြင်းနှင့်အာရုံခံကိရိယာဒေတာကိုသာပါဝင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရဲ့ data တွေကိုသိုလှောင်ရုံသို့ streaming အဆိုပါဒေတာတစ်ခုအဆအရှိန်အဟုန်မှာတိုးပွားလာနေသည်နှင့် A zettabyte သန်း 931 ကျော် gigabytes ဖြစ်ပါတယ် 2020 50 zettabytes မှတက်နေဖြင့်ကြီးထွားရန်မျှော်လင့်နေပါသည်! ကျွန်တော်တို့ဟာအွန်လိုင်းပြုပါတစ်ဦးချင်းစီသည်အရေးယူဆောင်ရွက်မှုတခုဒစ်ဂျစ်တယ်သဲလွန်စထွက်ခွာမည်။ အဲဒီလိုအွန်လိုင်းစျေးဝယ်အဖြစ်အွန်လိုင်းသွားသည့်အခါကျွန်တော်ဆိုရှယ်မီဒီယာ application များသို့မဟုတ် GPS သုံးပြီးတပ်ဆင်ထားစမတ်ဖုန်းမှတဆင့်သူငယ်ချင်းများနှင့် chatting, လုပ်တိုင်းတစ်ခုတည်းအရေးယူထားတဲ့သတင်းအချက်အလက်အဘို့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသတ္တုတွင်း data တွေကိုထုတ်ပေးပါတယ်။ ကျနော်တို့အခြေခံအားဖြင့်ကျနော်တို့ဒီဂျစ်တယ်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုနဲ့ပတ်သက်တဲ့ယူတိုင်းအရေးယူနှင့်အတူဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာများထားခဲ့ပါ။

generated အချက်အလက်များ၏ပမာဏကိုလျှင်မြန်စွာကြီးထွားလာသည်နှင့်ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာနှင့်အထူးသဒေတာ၏ဤကြီးမားငွေပမာဏ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်အနက်များအတွက်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲ tools များ၏အသုံးပြုမှုကိုလိုအပ်သည်။ ဒေတာ analytics ကယ်ဆယ်ရေးမှရောက်လာနေရာအရပ်ဖြစ်၏။ ဒီ "Big Data" ၏နှံ့နှံ့စပ်စပ်နှင့် In-depth ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထိုကဲ့သို့သော Big Data ကိုင်တွယ်များအတွက်အထူးတီထွင်ခဲ့ကြရာ Python ကို, SAS, R ကိုနှင့် Hadoop အဖြစ် data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဆော့ဖ်ဝဲအသုံးပြုခြင်းကိုလိုအပ်သည်။

သင်္ချာနှင့်စာရင်းအင်း algorithms နဲ့အတူအဲဒီကိရိယာကို အသုံးပြု. ဒေတာများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနောက်ထပ်ကောင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်ချဖြစ်စဉ်များဖွံ့ဖြိုးဆဲနှင့်အတူအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုကူညီရန်နှင့်ကအဖွဲ့အစည်းအတွက်ချစ်ကြည်ရေးအတွက်တိုးလာမှုလျှင်မြန်စွာဖောက်သည်မေးမြန်းချက်တုံ့ပြန်ရန်ခွင့်ပြုပါလိမ့်မယ်။ Big Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၌မြင့်တိကျမှန်ကန်မှုကိုလည်းနောက်ဆုံးမှာအမြတ်အစွန်းနှင့်အနိမ့်ကုန်ကျစရိတ်များတိုးမြှင့်ပေးရန်အဖွဲ့အစည်းများကူညီပေးသည်။

ဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေသောစျေးကွက်ခေတ်ရေစီးကြောင်းပေါ်အခြေခံပြီးထုတ်ကုန်အသစ်တွေဖွံ့ဖြိုးဆဲ Big Data တိကျစွာနှင့်တိကျစွာဆန်းစစ်ဖြစ်ပါတယ်တဲ့အခါမှသာလုပ်ဆောင်နိုင်တယ်။ ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအောင်မြင်သောနှင့်၎င်း၏ပစ်မှတ်ပရိသတ်ကိုနှင့်အတူပေါ်ပြူလာဖြစ်လိုပါကအများကြီးအရေးပါပါတယ်။ ခေတ်မှီခြင်းနှင့်ပစ်မှတ်ပရိသတ်လက်ခံနိုင်သောနေသောထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့သကဲ့သို့စျေးကွက်ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့်ဖောက်သည်ဦးစားပေးစနစ်တကျနှင့်အထူးလေ့လာရမည်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါဒေတာများကိုလေ့လာတွေ့ရှိချက်ပင်သစ်ကိုစျေးကွက်ဝင်ငွေအခွင့်အလမ်းများကို၏အားသာချက်ကိုယူပြီးကုမ္ပဏီများကူညီခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးတွင်ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုတိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်, အားဖြင့်ကုမ္ပဏီ၏လည်ပတ်မှုထိရောက်မှုနှင့်အမြတ်အစွန်းတိုးမြှင့်စေနိုင်သည်။

ကိုယ့်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမရှိတော့တစ်ခု option ကိုသို့မဟုတ်အခြားရွေးချယ်စရာကြောင်းကိုသတိရပါ။ ဒါဟာတိုင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏အသက်သွေးကြောဖြစ်လာသည်။

"အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဒီနေ့ကျွန်တော်စီးပွားရေး၏ Lifeline IS ။ "

Source by Shalini Madhav