351
terabaytgacha
zetabaytgacha
Saqlash usuli
Markazlashgan
Markazlashmagan
Ma’lumotlarning tuzilishi
Tuzilmali
Yarim tuzilishli va
tuzilmasiz
Ma’lumotlarni saqlash va
qayta ishlash modellari
Vertikal model
Gorizontal model
Ma’lumotlarning o’zaro
bog’liqligi
Kuchli
Kuchsiz
Iqtisodiyotva
BigData
(
Kattama’lumotlar
)
ningbir-
birigao’zarobog’liqligigao’zigahosisbotsifatida
Gartner
kompaniyasiningengyangit
exnologiyalaruchuntuzilgan
HypeCycle
ninggrafiginingtahliliniko’ribchiqishmumki
n.
Natijalarniko’ribchiqishnatijasidashuniaytishmumkinki,
BigData
(
Kattama’lumotlar
)
texnologiyasiperspektivvarivojlanayotgantexnologiyalardanfaolishlatilyotgantexno
logiyalarqatorigao’tganhamdaiqtisodiyotgayaxshiginafoydakeltiraboshlagan.
Shundayqilib,
BigData
(
Kattama’lumotlar
) texnologiyalariqandaydirmodaemas,
balki,
usizzamonaviybiznesbozordaraqobatqilaolmaydigantexnologiyalarqatorigakiradi.
McKinsey&Company
konsalting firmasining ta’kidlashicha,
Big Data
(
Katta ma’lumotlar
) texnologiyasining iqtisodiyotda
beshta asosiy ishlatish
yo’nalishlari mavjud:
1.
“Shaffof” informatsiya hosil qilish;
2.
Matematik jihatdan asoslangan boshqaruv qarorlari qabul qilish;
3.
Shaxsiy intilishlarni hisobga olgan holda
mijozlarni tor darajada
segmentlashtirish;
4.
Murakkab analitika hisobiga qaror qabul qilish tezligini oshirish;
5.
Keyingi avlod mahsulotlari va hizmatlarini yaratish va rivojlantirish
(
masalan, sotilgan mahsulotlarga o’rnatilgan datchiklar va moslamalar
yordamida ularda profilaktik qobiliyatlarni amalga moshirish
).
352
Konsalting firmasining fikricha,
Big Data
(
Katta ma’lumotlar
) texnologiyalari
raqobatga va individual korxonalarning rivojlanishiga imkon beradilar.Katta
hajmdagi ma’lumotlar tahlili ishlab chiqarish samaradorligini oshirish poydevori
bo’lib qoladi. Masalan, chakana savdoda katta hajmli ma’lumotlardan foydalangan
o’zining operatsion foydasini 60% dan ham ko’proq oshirishga imkon topadi.
Ammo, hozirgi paytda iqtisodiyotning u yoki bu sohasida ishlayotgan tashkilotlar
uchun
asosiy muammo
Big Data
(
Katta ma’lumotlar
) ni tahlil qila oladigan
mutaxassislarning yetishmovchiligidir. Masalan, 2018
yilga kelib, AQSH da
Dostları ilə paylaş: