प्रिंटिंग कंपनियां बड़े डेटा को बहुत महत्व देती हैं और बड़े डेटा का उपयोग हमारी चिंता के लायक हैं।
हम शेन्ज़ेन चीन में एक बड़ी प्रिंटिंग कंपनी है। हम सभी पुस्तक प्रकाशन, रंगीन विज्ञापन चित्र, हार्डकवर एल्बम, पैकेजिंग बॉक्स, कैलेंडर, सभी प्रकार के पीवीसी, उत्पाद ब्रोशर, नोट्स, बच्चों की पुस्तक, स्टिकर, सभी प्रकार के विशेष पेपर रंग प्रिंटिंग उत्पाद, गेम कार्ड और अन्य पेशकश करते हैं।
अधिक जानकारी के लिये कृपया यहां देखें
http://www.joyful-printing.com। केवल ईएनजी
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
ईमेल: 860681365@qq.com
दो ब्रिटिश प्रोफेसरों द्वारा लिखे गए बड़े डेटा की उम्र नामक एक पुस्तक है। ऐप्पल कॉर्प के संस्थापक स्टीव जॉब्स एक बीमारी से पीड़ित होने के बाद, डॉक्टर ने नौकरियों के लिए उपयोगी उपचारों को स्क्रीन करने की उम्मीद करते हुए, दुनिया के एक ही रोगियों की चिकित्सा स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने की कोशिश की। यद्यपि चमत्कार अंत में नहीं हुआ, मामले ने हमें स्पष्ट रूप से बताया कि बड़ा डेटा हमारे काम और जीवन से निकटता से संबंधित है। बड़े डेटा को महत्व देने और बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए हमारी चिंता के लायक है।
प्रिंटिंग उद्यम केवल विश्लेषण का अच्छा काम करके ही बड़े डेटा की भूमिका को प्रतिबिंबित कर सकते हैं।
बेशक, डेटा को एक भूमिका निभानी चाहिए, असामान्य महत्व का विश्लेषण, अलग-अलग वस्तुओं की आंखों में एक ही डेटा चीजों को बहुत अलग देख सकता है, कुछ सतह की सतह पर, पानी की सामग्री के लिए, कुछ प्रकृति, संभावित समस्याओं के लिए चिंता ।
कुछ विशेषज्ञों ने बड़े डेटा की चार विशेषताओं को सारांशित किया है, जिन्हें 4 "वी" भी कहा जाता है, यानी वॉल्यूम, टीबी (1024 जीबी) स्तर से पीबी (1024 टीबी) स्तर तक कूद गया है; अधिक टाइप करें (विविधता), डेटा विभिन्न रूपों में प्रस्तुत किया जाता है; मूल्य घनत्व कम (मान) है, और निगरानी द्वारा उत्पादित डेटा उपयोगी घटक केवल 1. 2 सेकंड हो सकते हैं; प्रसंस्करण की गति बहुत तेज है (वेग)। यह पूरी तरह से सही है। चूंकि बड़े डेटा की मात्रा बहुत बड़ी है, दिशात्मक डेटा विशाल समुद्र और विशाल रेगिस्तान में छिपा हुआ है। समुद्र में और रेगिस्तान में सुइयों की खोज करना मुश्किल है। इसके अलावा, बड़ी मात्रा में डेटा की वजह से, बड़े डेटा की प्रसंस्करण परंपरागत डेटा प्रोसेसिंग से स्पष्ट रूप से अलग है, और इन आंकड़ों का विश्लेषण और उपयोग न केवल मानव मस्तिष्क का उपयोग है।
वेबसाइट के अलावा, प्रिंटिंग एंटरप्राइज़ ने बड़ी संख्या में डेटा भी हासिल किया। डिजिटल युग में सिमुलेशन के ऐतिहासिक युग से डिजिटल युग में प्रवेश करने के बाद, दैनिक उत्पादन प्रक्रिया में बड़ी मात्रा में डेटा तैयार किया जाएगा, लेकिन यह एंटरप्राइज़ के डेटा के उपयोग के लिए डाटा स्टोरेज की प्राप्ति से गुणात्मक सफलता है , ग्राहक और समुदाय। वे अभी तक उस मंच तक नहीं पहुंचे हैं।
उत्पादन की जरूरतों को पूरा करने और डेटा स्टोर करने के लिए, उद्यम संभावित दुर्घटनाओं से निपटने के लिए संबंधित डेटा के लिए तीसरे पक्ष को स्टोर करने के लिए पर्याप्त मेमोरी बार और पर्याप्त ड्राइविंग सर्वर तैयार करने के लिए और अधिक कर सकते हैं। कुछ प्रिंटिंग कंपनियां ग्राहकों को कई साल पहले उत्पादित डेटा को खोजने में मदद करती हैं, जो दूसरी पार्टी के लिए सुविधा प्रदान करती है, जो ग्राहकों को स्थानांतरित करने और अनुकूल टिप्पणियां प्राप्त करने के लिए पर्याप्त है। लेकिन यह सब, डेटा प्रोसेसिंग का प्राथमिक चरण है, और अंतिम परत संभावित डेटा, बाजार और आवश्यक सेवाओं के साथ बड़े ग्राहक समुदाय को प्रदान करने के लिए इन आंकड़ों का उपयोग करना है।
अब तक, प्रिंटिंग एंटरप्राइज़ में डेटा का उपयोग कैसे करें ताकि ग्राहकों को यह पता चल सके कि किस तरह की सेवा अभी भी एक विषय है जिसे अभ्यास में निरंतर खोज और परिपूर्ण किया जाना चाहिए।
हालांकि बड़े डेटा उद्यमों के लिए लाभ उपकरण बन सकते हैं, लेकिन इस आधार पर बड़े डेटा को एकत्रित करने और विश्लेषण करने का अच्छा काम करना आवश्यक है। अन्यथा, फर से कैसे जुड़ा होगा? उदाहरण के लिए, उपभोग्य सामग्रियों के नेटवर्क का बड़ा डेटा बाजार की प्रवृत्ति का निरीक्षण करने, उद्योग की विकास प्रवृत्ति का न्याय करने, हरित पर्यावरण संरक्षण सामग्री का उपयोग करने के लिए मुद्रण उद्यमों के अनुपात को समझने, और डिग्री की डिग्री का न्याय करने में मदद करेगा लोगों को हरा प्रिंटिंग। लेकिन वेबसाइट के शुरुआती चरण में, एड़ी अभी भी स्थिर नहीं है, सक्रिय रूप से बाजार का शोषण कर रही है और अधिक प्रयास कर रही है। टीम में शामिल होने वाले कई ग्राहक सर्वोच्च प्राथमिकता रखते हैं, आखिरकार, वेबसाइट आत्म-पर्याप्तता की प्राप्ति, और फिर लाभ के लिए अस्तित्व की मौलिक गारंटी है। उद्योग के विकास की सेवा के लिए उद्योग के लिए बड़े डेटा के उपयोग के लिए, यह वेब साइट के अस्तित्व की समस्या के समाधान के बाद है, लेकिन यह सेवा के लिए बड़े डेटा के उपयोग में एक महत्वपूर्ण कदम है उद्योग।