ਕਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਡੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ

ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ, ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਪੀਜ਼ਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੋਰਸ਼ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਔਨਲਾਈਨ ਆਰਡਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਆਪਣੇ ਟਵਿੱਟਰ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਅਤੇ ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟ ਫੋਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਵਾਈਪ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਕੋਈ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਜੋੜ। ਸੰਸਾਰ ਛਾਲਾਂ ਮਾਰ ਕੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਅਸਲ ਵਿੱਚ, IBM ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਮਨੁੱਖ 2.5 ਕੁਇੰਟਲੀਅਨ ਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਰਕਮ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਬਕਾਇਆ ਰਕਮ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ "ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

2009 ਤੱਕ, ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ 1,000 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਲੇ ਯੂਐਸ ਅਰਥਚਾਰੇ ਦੇ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਲਗਭਗ 200 ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕੀਤਾ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਫਲੋਟਿੰਗ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਸੈਕਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਵੇਨ ਹੈਨਸਨ, ਸੇਂਟ ਜੌਨ ਵਿੱਚ ਨਿਊ ਬਰੰਸਵਿਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਇੱਕ ਕੈਚ ਵਾਕੰਸ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ, ਨਿੱਜੀ, ਸਮਾਜਿਕ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। , ਵਿਗਿਆਨਕ, ਆਦਿ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੇ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਹੋਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।"

ਹੈਨਸਨ ਦੀ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਚੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਉਹ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਰਾਧ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਦਰਾਂ, ਆਬਾਦੀ, ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਸ ਸ਼ਹਿਰ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਬਾਰੇ ਆਮ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੈਲ ਫ਼ੋਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਖਰੀਦਣ ਤੱਕ, ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਵਾਲੀਅਮ, ਵੇਗ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ। ਵੌਲਯੂਮ, ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਅਤੇ ਪੈਟਾਬਾਈਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੇਗ, ਭਾਵ ਉਹ ਗਤੀ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨਤਾ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ, ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਤੱਕ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬੇਅੰਤ ਹਨ।

"ਆਧਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ," ਹੈਨਸਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਰੁਟੀਨ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫਿਰ ਨਵੇਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ 20ਵਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 20ਵਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਲਈ ਕੱਪੜੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ, ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਲਾਲ ਸੀਕੁਇਨ ਉੱਚੀ ਅੱਡੀ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵੱਡਾ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਨੇ ਲਾਲ ਸੀਕੁਇਨ ਹਾਈ ਹੀਲ ਦਾ ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੀਆਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਟਵੀਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਲਾਲ ਉੱਚੀ ਅੱਡੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਯੂਟਿਊਬ ਵੀਡੀਓ ਪੋਸਟ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ੈਲਫਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ।

ਅਜਿਹੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਮੰਗ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ।

ਪਲਸ ਗਰੁੱਪ PLC, ਏਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਏਜੰਸੀ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਬੈਂਡਵੈਗਨ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰੀ ਹੈ। ਪਲਸ ਇਸ ਵਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਸਾਈਬਰਜਯਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੇਂਦਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਅਜਿਹੇ ਕੇਂਦਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਿਤੀ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਣਗੇ।

"ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ," ਹੈਨਸਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਅਤੇ ਆਮ ਬਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।" ਇਹ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਪਾਰ, ਸਿੱਖਿਆ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੇਤ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੇਬਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਬੌਬ ਚੂਆ, ਪਲਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਵਾਂ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਉੱਦਮ, ਜਿਸਨੂੰ ਪਲਸੇਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੇ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਬਜ਼ਾਰ ਦੇ $50 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿੱਤੀ ਕਦਮ ਹੈ।

ਅਗਲੇ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪਲਸੇਟ ਨੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ 200 ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਹੈਨਸਨ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, "ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ," ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਖੁੱਲ੍ਹਣਗੇ।

ਇਹਨਾਂ ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਪਵੇਗੀ। ਪਲਸ ਗਰੁੱਪ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਕੈਡਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਵੀ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸਿੱਖਿਆ ਜਗਤ 'ਤੇ ਹੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੈਨਸਨ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਿਆ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਆਖਰਕਾਰ ਟੀਚਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ [ਅਤੇ] ਧਾਰਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ."

ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੀ ਚੀਜ਼ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।

ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਫਤ ਗੇਮ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਲਗਾਤਾਰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਿੱਜੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਬੇਕਾਰ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ. ਕੁਝ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਨੁਸਾਰੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਨਾ ਜਾਵੇ। ਮਤਲਬ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜਣਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਦ ਤੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੈ।

ਨਾਲ ਹੀ ਡਾਟਾ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਦਰ ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਨੱਬੇ ਫੀਸਦੀ ਡੇਟਾ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗਿਣਤੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਜੇ ਨਵਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ ਉਨੇ ਹੀ ਚੰਗੇ ਹਨ ਜਿੰਨਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।