जबकि शुरुआती साइंस फिक्शन शो पसंद हैं "बक रोजर्स" (1939) और "द फ्लाई" (1950) में टेलीपोर्टेशन तकनीक को दर्शाया गया था स्टार ट्रेक का ट्रांसपोर्टर कक्ष जिसने वास्तविक समय के जीवित पदार्थ को शास्त्रीय विज्ञान-फाई ट्रॉप में स्थानांतरित कर दिया। हालाँकि हमने अभी तक ऐसी तकनीक नहीं बनाई है जो वास्तविक समय में पदार्थ स्थानांतरण को सक्षम बनाती हो, आधुनिक विज्ञान प्रकाश से भी तेज़ गति से किसी भी दूरी पर सूचना हस्तांतरण की सुविधा के लिए सुपरपोज़िशन और क्वांटम टेलीपोर्टेशन जैसी अवधारणाओं का अनुसरण कर रहा है। धन्यवाद, अल्बर्ट आइंस्टीन!
भविष्य की इन प्रौद्योगिकियों के आने की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। डेटा व्यवसायी आज पहले से ही वेबसाइट अनुकूलन से लेकर प्रतिक्रियाशील और पूर्वानुमानित पूर्ति और डिलीवरी रूटिंग तक उपयोग के मामलों के व्यापक सेट को सक्षम करने के लिए वास्तविक समय डेटा पाइपलाइनों का उपयोग कर रहे हैं। iPaaS और ETL सेवाओं सहित आधुनिक डेटा प्रवाह मिलीसेकंड विलंबता प्राप्त कर सकता है, जिससे उपयोगी डेटा लगभग तुरंत ही डाउनस्ट्रीम ऐप्स में चला जाता है। जेनेरिक एआई के आगमन से पूर्वानुमानित सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों और विश्लेषण के लिए वास्तविक समय डेटा के उपयोग और मूल्य में व्यापक वृद्धि हो रही है।
बैच प्रोसेसिंग से लेकर स्ट्रीमिंग तक
डेटा का बैच प्रसंस्करण स्थापित प्रतिमान है - पंच कार्ड कंप्यूटिंग के समय से भंडारण और प्रसंस्करण शक्ति पर व्यावहारिक सीमाओं का एक कार्य। के आगमन के साथ बादल कंप्यूटिंग, बैच से रीयल-टाइम या "इन-स्ट्रीम" प्रोसेसिंग की ओर बढ़ना व्यावहारिक और किफायती भी हो गया है। डेटा स्ट्रीमिंग अब नई व्यावसायिक क्षमताओं का चालक और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का स्रोत है। वास्तविक समय डेटा स्ट्रीमिंग व्यवसायों को मिनटों, घंटों या दिनों के बजाय सेकंडों में निर्णय और कार्यों को अनुकूलित करने में सक्षम बना सकती है।
बैच से रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग डेटा ट्रांसफर में स्थानांतरण असमान और संभावित रूप से अनावश्यक डेटा प्रवाह को एकजुट करने का काम कर सकता है जो पहले परिचालन (उदाहरण के लिए, भुगतान प्रसंस्करण) और विश्लेषणात्मक (उदाहरण के लिए, बीआई डैशबोर्ड) कार्य करता था। खुदरा उद्योग में, वास्तविक समय डेटा के लिए अनुप्रयोगों में खरीदार के व्यवहार पर तुरंत प्रतिक्रिया देने से लेकर परिचालन संबंधी अपवादों को चिह्नित करने और उनका समाधान करने तक शामिल है।
व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक पहुँचना
यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि डायरेक्ट-टू-कस्टमर (डीटीसी) और ओमनीचैनल ब्रांड आज व्यवहार में वास्तविक समय डेटा स्ट्रीमिंग का उपयोग कैसे कर रहे हैं:
- वास्तविक समय सूची प्रबंधन: खुदरा विक्रेता वास्तविक समय में इन्वेंट्री के स्तर को ट्रैक कर सकते हैं और जब इन्वेंट्री एक निश्चित सीमा तक पहुंच जाती है तो स्वचालित रीऑर्डर ट्रिगर कर सकते हैं, जिससे स्टॉकआउट और ओवरस्टॉकिंग से बचने में मदद मिलती है।
- वास्तविक समय ऑर्डर रूटिंग: ब्रांड ऑर्डर पूर्ति जीवन चक्र को ट्रैक करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं, यह निर्धारित कर सकते हैं कि उत्पाद को कहां और कैसे उठाया जाना चाहिए, पैक किया जाना चाहिए, रूट किया जाना चाहिए और दरवाजे तक समय और पूर्ति लागत को अनुकूलित करने के लिए वितरित किया जाना चाहिए।
- वैयक्तिकृत विपणन: वास्तविक समय में ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करके, खुदरा विक्रेता वैयक्तिकृत विपणन अभियान बना सकते हैं जो व्यक्तिगत ग्राहकों पर लक्षित होते हैं।
- धोखाधड़ी और हानि का पता लगाना: ईकॉमर्स और पीओएस प्लेटफ़ॉर्म धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करने और उन्हें रोकने के लिए वास्तविक समय डेटा विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, जिससे वित्तीय नुकसान और प्रतिष्ठा को नुकसान का जोखिम कम हो सकता है।
- अद्भुत मूल्य: खुदरा विक्रेता राजस्व और मुनाफे को अनुकूलित करते हुए आपूर्ति और मांग, प्रतिस्पर्धा और अन्य बाजार कारकों के आधार पर मूल्य निर्धारण को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
- ग्राहक सहेयता: खुदरा विक्रेता ग्राहकों को वैयक्तिकृत सहायता प्रदान करने, प्रासंगिक अनुशंसाएँ प्रदान करने और प्रश्नों या चिंताओं का उत्तर देने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
- आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन: खुदरा विक्रेता अपनी आपूर्ति श्रृंखला संचालन को अनुकूलित करने, डिलीवरी समय में सुधार करने और लागत कम करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
- सोशल मीडिया मॉनिटरिंग: खुदरा विक्रेता अपने ब्रांड या उत्पादों के उल्लेख के लिए सोशल मीडिया चैनलों की निगरानी करने, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और चिंताओं पर तुरंत प्रतिक्रिया देने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
- स्टोर लेआउट अनुकूलन: खुदरा विक्रेता वास्तविक दुकानों में ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण करने, अधिकतम दक्षता और बिक्री के लिए स्टोर लेआउट, उत्पाद प्लेसमेंट और स्टाफिंग स्तर को अनुकूलित करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
- प्रागाक्ति रख - रखाव: खुदरा विक्रेता उपकरण विफलताओं की पहचान करने और उन्हें रोकने, डाउनटाइम और रखरखाव लागत को कम करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
रिटेल में रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग के मुख्य लाभ
ऊपर बताए गए उपयोग के मामलों को संबोधित करने के लिए डेटा स्ट्रीम करना आपके खुदरा ब्रांड के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकता है। रियल टाइम डेटा पाइपलाइन संगठनों को बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं और बाज़ार स्थितियों के प्रति त्वरित प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाना, एक अधिक चुस्त और प्रतिस्पर्धी ब्रांड बनाना। स्ट्रीमिंग डेटा पाइपलाइन वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करती है, जिससे तेजी से और अधिक सटीक निर्णय लेने में सक्षम होती है। वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग यह सुनिश्चित करती है कि डेटा संसाधित होते ही विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराया जाता है, जिससे प्रसंस्करण समय और विलंबता कम हो जाती है। वास्तविक समय प्रसंस्करण संगठनों को डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने, मैन्युअल प्रयास को कम करने और परिचालन दक्षता में सुधार करने में सक्षम बनाता है। और शायद सबसे महत्वपूर्ण बात, ग्राहक व्यवहार और प्राथमिकताओं में वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि संगठनों को अधिक व्यक्तिगत और प्रासंगिक अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाती है, जिससे ग्राहक संतुष्टि और वफादारी बढ़ती है।
डेटा इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स टीमों के लिए, वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग डेटा त्रुटियों की तेजी से पहचान और सुधार को सक्षम कर सकती है, जिससे विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की अधिक सटीकता सुनिश्चित होती है। वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग यह सुनिश्चित करती है कि विश्लेषण के लिए केवल स्वच्छ, मान्य डेटा ही उपलब्ध है।
ये फायदे सीधे एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस उपयोग के मामलों पर लागू होते हैं, क्योंकि वे संगठनों को डेटा को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से संसाधित और विश्लेषण करने और बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाते हैं।
निवेश पर आईटी रिटर्न के लिए अनुकूलन
वास्तविक समय डेटा क्षमता का पीछा करने वाले संगठनों के लिए ध्यान देने योग्य एक महत्वपूर्ण जोखिम लागत है। बैच प्रोसेसिंग डेटा के बजाय स्ट्रीमिंग अतिरिक्त भंडारण या गणना व्यय उत्पन्न नहीं कर सकती है, लेकिन स्ट्रीमिंग डेटा पाइपलाइनों और विश्लेषणात्मक मॉडल को लागत-अनुकूलित करने के लिए इंजीनियरिंग बोझ महत्वपूर्ण हो सकता है। क्लाउड कंप्यूटिंग की लागत बढ़ सकती है, खासकर जब भंडारण और गणना स्नोफ्लेक या Google BigQuery जैसे क्लाउड डेटा वेयरहाउस के भीतर केंद्रित होती है।
डेटा पाइपलाइन में स्ट्रीमिंग डेटा की लॉगिंग और सिमेंटिक कैटलॉगिंग और मैपिंग को संबोधित करने से डाउनस्ट्रीम में विश्लेषणात्मक व्यय को कम करने में मदद मिल सकती है जब डेटा को मूर्त रूप देने, मॉडल बनाने और व्यवस्थित करने का समय आता है।
रीयल-टाइम डेटा के साथ शुरुआत करना
कोई संगठन रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीमिंग कैसे अपनाता है? कई आधुनिक क्लाउड सेवाएँ और खुदरा डेटा प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही स्ट्रीमिंग डेटा स्थानांतरण और प्रसंस्करण का समर्थन करते हैं। आप यह पुष्टि करने के लिए अपने वर्तमान सॉफ़्टवेयर और क्लाउड सेवा प्रदाताओं से जांच कर सकते हैं कि वे स्ट्रीमिंग डेटा ट्रांसफर का समर्थन करते हैं।
कल्पना कीजिए कि जीवन कैसा होगा जब हम अपना सामान और खुद को तुरंत कहीं से कहीं और ले जा सकेंगे! मानवता के लिए क्या संभव है, इस बारे में हमारे दृष्टिकोण को आगे बढ़ाने के लिए हम जीन रोडडेनबेरी जैसे भविष्यवादियों और अल्बर्ट आइंस्टीन जैसे वैज्ञानिकों को धन्यवाद दे सकते हैं।
उस भविष्य की स्टारडेट तक - जब हम अंततः एक कार्यशील ट्रांसपोर्टर का आविष्कार कर लेते हैं या क्वांटम कंप्यूटिंग एक व्यावसायिक वास्तविकता बन जाती है - आप आज अपने खुदरा व्यापार के लिए अनुचित लाभ पैदा करने के लिए वास्तविक समय डेटा स्ट्रीमिंग लागू कर सकते हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/
