ਤੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ 21ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੀ ਗੋਲਡ ਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਹੈ

"ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, 'ਜਿੰਨਾ ਜਲਦੀ ਬਿਹਤਰ' ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।" - ਮਾਰੀਸਾ ਮੇਅਰ

ਮਾਰੀਸਾ ਮੇਅਰ, ਯਾਹੂ ਦੀ ਸਾਬਕਾ ਪ੍ਰਧਾਨ ਅਤੇ ਸੀਈਓ, ਦੇ ਦਿਮਾਗ 'ਤੇ ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਾਂਗ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਸਗੋਂ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ 21ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਤੇਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਵੱਧਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਮਝ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਜੋ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਆਪਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਚੁਣਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੀਮ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ SMEs ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੇ ਵਾਪਰੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ। ਗਲੋਬਲ ਕੋਵਿਡ -19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਾਰਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ ਜੋ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, EV ਕਾਰਗੋ ਉਸ ਵਿਘਨ ਦਾ ਗਵਾਹ ਹੈ ਜੋ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਾਪਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਵਿਘਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮਹਾਨ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਨਵੀਨਤਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੋਕਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਬਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਵਿੱਚ GPS ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਬਿਲਡ-ਅਪ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੈਣ ਦੇ ਮੌਕੇ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ। ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੈਚ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ; ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਵ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਸਾਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਦੂਰ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਜਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਹੁਣ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।

EV ਕਾਰਗੋ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝਦਾਰ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਬਾਹਰੀ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ APIs ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਾਡੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ SaaS ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਨੀਂਹ 'ਤੇ ਹਨ।

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ. ਇਸਦੀ ਸਫਲ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਜਵਾਬ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਵਪਾਰ-ਆਫ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਕੀ ਹਨ - ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ A ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਏਕੀਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਮਾਰਕੀਟ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਕ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ B ਹੈ ਹੁਣ ਹੋਰ ਸਮਝਦਾਰ.

ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਊਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਹੋਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਣਵਰਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਯਤਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਰਹੇਗਾ। ਭਵਿੱਖ.