Big Data ကို ထိရောက်စွာ အသုံးချနည်းများ
Big data ဟာ ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်မှာ အဖိုးတန်ဆုံးပိုင်ဆိုင်မှုတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်လာပါတယ်။ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်းနဲ့ လူမှုမီဒီယာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတွေကနေ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအက်ပ်အသုံးပြုမှုနဲ့ စက်ရုံထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွေအထိ လုပ်ဆောင်ချက်တိုင်းနီးပါးဟာ ကြီးမားတဲ့ဒေတာခြေရာကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီများပြားလှတဲ့ဒေတာပမာဏကို ကောင်းမွန်စွာစီမံခန့်ခွဲမထားရင် အကျိုးကျေးဇူးတွေအဖြစ် အလိုအလျောက်ပြောင်းလဲမှာမဟုတ်ပါဘူး။ အောင်မြင်မှုရဲ့သော့ချက်ကတော့ အဖွဲ့အစည်းတွေက ဒီဒေတာကို ဘယ်လိုစုဆောင်း၊ လုပ်ဆောင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး တန်ဖိုးရှိတဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်တွေအဖြစ် ဘယ်လိုပြောင်းလဲမလဲဆိုတာပါပဲ။ ဒီဆောင်းပါးမှာ Big data ကို ဗျူဟာကျကျ၊ လုံခြုံစွာနဲ့ ရေရှည်တည်တံ့စွာ အသုံးချနိုင်မယ့် ထိရောက်တဲ့နည်းလမ်းတွေကို ဆွေးနွေးပါမယ်။
၁။ ဒေတာများကို မစီမံမီ စီးပွားရေးရည်မှန်းချက်များကို နားလည်ပါ။
Big Data ပရောဂျက်များတွင် အဖြစ်များသော အမှားတစ်ခုမှာ ရှင်းလင်းသော ရည်ရွယ်ချက်မရှိဘဲ တတ်နိုင်သမျှ ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ Data သည် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန်အတွက် ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပထမခြေလှမ်းမှာ တိကျသော ရည်မှန်းချက်များကို သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်- ကုမ္ပဏီသည် အရောင်းတိုးမြှင့်လိုပါသလား၊ လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချလိုပါသလား၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို အရှိန်မြှင့်တင်လိုပါသလား၊ သို့မဟုတ် ဈေးကွက်ဝယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းလိုပါသလား။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်လီအရောင်းဆိုင်တစ်ဆိုင်သည် မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကို အများဆုံးအတူတကွဝယ်ယူကြသည်၊ ဝယ်ယူမှုမြင့်တက်မှုများဖြစ်ပေါ်သည့်အခါနှင့် လျှော့စျေးများရရှိနိုင်သည့်အခါ ဖောက်သည်အပြုအမူမည်သို့ပြောင်းလဲသွားသည်ကို နားလည်ရန် big data ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ရှင်းလင်းသောရည်မှန်းချက်ဖြင့် စုဆောင်းရရှိသောဒေတာသည် ပိုမိုသက်ဆိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်သည်။
၂။ မှန်ကန်သော အချက်အလက်စုဆောင်းမှု မဟာဗျူဟာကို တည်ဆောက်ပါ
Big data ဟာ ရင်းမြစ်တစ်ခုတည်းကနေ လာတာမဟုတ်ပါဘူး။ ငွေပေးငွေယူ၊ ဖောက်သည်စာရင်း ဒါမှမဟုတ် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းလိုမျိုး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားတဲ့ဒေတာတွေ ရှိသလို လူမှုမီဒီယာမှတ်ချက်တွေ၊ အသံမှတ်တမ်းတွေ၊ ရုပ်ပုံတွေနဲ့ အပလီကေးရှင်းလှုပ်ရှားမှုမှတ်တမ်းတွေလိုမျိုး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မထားတဲ့ဒေတာတွေလည်း ရှိပါတယ်။ ထိရောက်မှုရှိစေဖို့အတွက် အဖွဲ့အစည်းတွေဟာ သူတို့ရဲ့ စီးပွားရေးရည်မှန်းချက်တွေနဲ့ အကိုက်ညီဆုံးဒေတာရင်းမြစ်တွေကို မြေပုံဆွဲဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။
ဤအဆင့်တွင် အချက်အလက်စုဆောင်းမှု၏ အရည်အသွေးနှင့် ကြိမ်နှုန်းကို ဆုံးဖြတ်ရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များသည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှုစက်စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် သင့်လျော်ပြီး ပုံမှန်အချက်အလက်များကို လစဉ်ခေတ်ရေစီးကြောင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် စုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များသည် တသမတ်တည်းရှိခြင်း၊ ပြည့်စုံခြင်းနှင့် မသက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များ ကင်းစင်ကြောင်း သေချာစေရန် စံနှုန်းများကို ချမှတ်သင့်သည်။
၃။ လုံလောက်သော အခြေခံအဆောက်အအုံများဖြင့် ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲပါ
ဒေတာများ စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုမှာ သိုလှောင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုဖြစ်သည်။ Big Data သည် ပမာဏများစွာကို လက်ခံနိုင်ပြီး လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံများ လိုအပ်သည်။ ကုမ္ပဏီများစွာသည် cloud computing ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုနေကြပြီး ၎င်း၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုနှင့် လိုအပ်သလို စွမ်းရည်ကို ချိန်ညှိနိုင်မှုကြောင့် ဖြစ်သည်။
အသုံးများသော ဗိသုကာရွေးချယ်မှုများတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသင့်ဖြစ်နေသော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာများအတွက် ဒေတာဂိုဒေါင်များနှင့် မတူညီသော ကုန်ကြမ်းဒေတာအမျိုးအစားများကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ဒေတာကန်များ ပါဝင်သည်။ လက်တွေ့တွင် နှစ်မျိုးပေါင်းစပ်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အရေးကြီးဆုံးမှာ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာကို ခွင့်ပြုထားသော အဖွဲ့အစည်းများမှ အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ချိုးဖောက်မှုများမှ လုံခြုံစွာရှိနေစေရန် သေချာစေရမည်။
၄။ အရည်အသွေးနှင့် လုံခြုံရေးကို ထိန်းသိမ်းရန် ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုဆိုသည်မှာ ဒေတာကို ကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲကြောင်း သေချာစေသည့် စည်းမျဉ်းများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များဖြစ်သည်။ အုပ်ချုပ်မှုမရှိပါက ကြီးမားသောဒေတာများသည် ဖရိုဖရဲဖြစ်စေနိုင်သည်- ထပ်နေသောဒေတာ၊ မတိကျသောဒေတာ သို့မဟုတ် ခြေရာခံရန်ခက်ခဲသောဒေတာ။ ဒေတာကို မည်သူဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်၊ ၎င်းကို မည်သို့အပ်ဒိတ်လုပ်သည်နှင့် စံပုံစံများကို အသုံးပြုသည်နှင့်ပတ်သက်သည့် မူဝါဒများ ချမှတ်ပါ။
လုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးသည်လည်း ဦးစားပေးဖြစ်ရမည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာကာကွယ်ရေးနှင့်ပတ်သက်သည့် သက်ဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရမည်။ ထို့အပြင်၊ ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ အခန်းကဏ္ဍအခြေပြု ဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် ပုံမှန်စာရင်းစစ်ခြင်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ဒေတာအလွဲသုံးစားမှုအန္တရာယ်ကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
၅။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမပြုမီ ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပါ
Big data သည် မကြာခဏ "ညစ်ပတ်" နေတတ်သည်- ၎င်းတွင် ထပ်နေသောဒေတာများ၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများ၊ မကိုက်ညီသောဖော်မတ်များ သို့မဟုတ် မသက်ဆိုင်သောဒေတာများ ပါဝင်သည်။ မမှန်ကန်သောဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မှားယွင်းသောနိဂုံးချုပ်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထပ်နေသောဒေတာများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ဖော်မတ်များကို စံသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လက်တွေ့အခြေအနေများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာကို အတည်ပြုခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် အချိန်ကုန်သော်လည်း အကျိုးကျေးဇူးများမှာ သိသာထင်ရှားသည်- ပိုမိုတိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များနှင့် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော စီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များ ဖြစ်သည်။
၆။ အချက်အလက်များရှာဖွေရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုပါ။
ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်သည်နှင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပါပြီ။ အသုံးများသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်များစွာရှိပါသည်။
၁။ ဖော်ပြချက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ- ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်များကို ရှင်းပြသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် လစဉ်ရောင်းအားအစီရင်ခံစာများ။
၂။ ရောဂါရှာဖွေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု- သတ်မှတ်ထားသောကာလအတွင်း ရောင်းအားကျဆင်းရခြင်း၏ အကြောင်းရင်းကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းကို ရှာဖွေခြင်း။
၃။ ခန့်မှန်းချက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု- ဘာတွေဖြစ်လာမလဲဆိုတာ ခန့်မှန်းခြင်း၊ ဥပမာ၊ အားလပ်ရက်ရာသီအတွင်း ဝယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းခြင်း။
၄။ ညွှန်ကြားချက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ- အကောင်းဆုံးစတော့ရှယ်ယာနှင့် ဈေးနှုန်းဗျူဟာများကဲ့သို့သော အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ချက်များကို အကြံပြုသည်။
စက်သင်ယူမှုသည် ကိုယ်တိုင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အီလက်ထရွန်းနစ်ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးကုမ္ပဏီများသည် အသုံးပြုသူစိတ်ဝင်စားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ထုတ်ကုန်များကိုပြသရန် အကြံပြုချက်အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုကြပြီး ဘဏ်များသည် သံသယဖြစ်ဖွယ်ငွေပေးငွေယူများကို ထောက်လှမ်းရန် ခန့်မှန်းမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုကြသည်။
၇။ နားလည်ရလွယ်ကူစေရန်အတွက် ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်း
ကောင်းမွန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများအတွက် နားလည်နိုင်ရမည်။ ထို့ကြောင့် ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းသည် နည်းပညာအဖွဲ့များနှင့် စီးပွားရေးအဖွဲ့များအကြား တံတားတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးသည်။ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော ဒက်ရှ်ဘုတ်များ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းဇယားများ၊ အပူပေးမြေပုံများနှင့် စာရင်းအင်းအကျဉ်းချုပ်များသည် တွေ့ရှိချက်များကို လျင်မြန်စွာ ရှင်းပြရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်းကိုလည်း အထောက်အကူပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့သည် ကြော်ငြာကမ်ပိန်းတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နာရီတိုင်းကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ရလဒ်များသည် ပစ်မှတ်များထက် လျော့နည်းနေပါက ၎င်းတို့၏ မဟာဗျူဟာကို လျင်မြန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်စေပါသည်။
၈။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို အလုပ်လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ ပေါင်းစပ်ပါ။
Big data ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေဟာ အစီရင်ခံတင်ပြခြင်းထက် ကျော်လွန်ပါတယ်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်တွေကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ တကယ့်တန်ဖိုး ပေါ်ပေါက်လာပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်တွေဟာ ဝယ်ယူရေးစနစ်တွေကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေနိုင်ပြီး ဒါမှမဟုတ် ဖောက်သည်ပြောင်းလဲတဲ့ မော်ဒယ်တွေဟာ အလိုအလျောက် ထိန်းသိမ်းမှုအစီအစဉ်တွေကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်ပါတယ်။
Big data ကို အောင်မြင်စွာ အသုံးချနိုင်သော အဖွဲ့အစည်းများသည် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အထောက်အထားနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် ထောက်ခံသည့် “data-driven” ယဉ်ကျေးမှုကို တည်ဆောက်လေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် အလိုလိုသိစိတ်သည် အသုံးမဝင်ဟု မဆိုလိုသော်လည်း အချက်အလက်သည် ယူဆချက်များကို ခိုင်မာစေရန်၊ အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် မှန်ကန်စေရန်ပင် ကူညီပေးသည်။
၉။ ဒေတာအဖွဲ့နှင့် ယဉ်ကျေးမှုတစ်ရပ်ကို ဖော်ဆောင်ပါ။
အရည်အချင်းပြည့်မီသော လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များမပါဘဲ နည်းပညာနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများသည် မလုံလောက်ပါ။ ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ရန် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများ၊ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးရန် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် ခန့်မှန်းမော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကဲ့သို့သော အခန်းကဏ္ဍများ ပေါင်းစပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ နည်းပညာမဟုတ်သော ဝန်ထမ်းများအတွက် "ဒေတာဗဟုသုတ" သည် အစီရင်ခံစာများကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး မက်ထရစ်များကို နားလည်နိုင်စေရန်အတွက်လည်း အရေးကြီးပါသည်။
ဒေတာယဉ်ကျေးမှုကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ dashboard အသုံးပြုမှုနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်ခြင်းနှင့် ရှင်းလင်းသော KPI များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေခြင်းဖြင့် တည်ဆောက်နိုင်ပါသည်။ ဌာနတိုင်းသည် ဒေတာကို အားကိုးရန် ကျင့်သားရသွားသောအခါ အဖွဲ့အစည်းသည် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဈေးကွက်ပြောင်းလဲမှုများကို လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
၁၀။ စဉ်ဆက်မပြတ် အကဲဖြတ်ပြီး တိုးတက်အောင်လုပ်ဆောင်ပါ။
Big data သည် ပြောင်းလဲနေသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များ ပြောင်းလဲခြင်း၊ ဒေတာရင်းမြစ်များ တိုးချဲ့ခြင်းနှင့် စားသုံးသူအပြုအမူပုံစံများ ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများသည် သက်ဆိုင်မှုရှိမရှိ၊ ဒေတာများသည် အရည်အသွေးမြင့်မားနေသလား၊ အခွင့်အလမ်းအသစ်များကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သလားဆိုသည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ပုံမှန်အကဲဖြတ်ခြင်းသည် လိုအပ်ပါသည်။
ကြီးမားသော အကောင်အထည်ဖော်မှုမပြုလုပ်မီ စမ်းသပ်စီမံကိန်းများသည် မကြာခဏဆိုသလို ပညာရှိရာရောက်သော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရှင်းလင်းသောပြဿနာနှင့် တိုင်းတာနိုင်သော သက်ရောက်မှုဖြင့် စတင်ပြီးနောက် ရလဒ်များကို သက်သေပြနိုင်သည်နှင့်အမျှ တိုးချဲ့ပါ။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကုန်ကျစရိတ်လွန်ကဲမှုအန္တရာယ်ကို လျှော့ချပေးပြီး အောင်မြင်မှုအခွင့်အလမ်းများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
နိဂုံး
Big data ကို ထိရောက်စွာ အသုံးချခြင်းသည် ရှင်းလင်းသော စီးပွားရေးရည်မှန်းချက်များ၊ ကောင်းမွန်သော အချက်အလက်စုဆောင်းမှု မဟာဗျူဟာ၊ လုံလောက်သော အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ခိုင်မာသော အချက်အလက်အုပ်ချုပ်မှုတို့ဖြင့် စတင်ပါသည်။ အချက်အလက်များကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်း၊ သင့်လျော်သောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် နားလည်ရလွယ်ကူသော မြင်ယောင်မှုများမှတစ်ဆင့် ဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်းတို့ဖြင့် စတင်ရပါမည်။ ထပ်တူအရေးကြီးသည်မှာ စစ်မှန်သောတန်ဖိုးကို အမှန်တကယ်ဖန်တီးရန်အတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပေါင်းစပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အရည်အချင်းပြည့်မီသော အဖွဲ့များနှင့် အချက်အလက်အခြေပြု ယဉ်ကျေးမှုကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် Big data ကို ရေရှည်တည်တံ့သော ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်း၏ အရင်းအမြစ်အဖြစ် အသုံးချနိုင်ပါသည်။
ကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲပါက big data သည် သတင်းအချက်အလက်အစုအဝေးတစ်ခုမျှသာ မဟုတ်ဘဲ အနာဂတ်တွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ပိုမိုတိကျသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် အဓိကလောင်စာဖြစ်သည်။
