तत्काल विपणन निर्णयों के लिए वास्तविक समय में बड़े डेटा की प्रक्रिया: एक समस्या का विश्लेषण दृष्टिकोण

विभिन्न स्रोतों से बड़े डेटा का संग्रह जैसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सोशल मीडिया और सर्च इंजिन ने व्यवसाय-से-व्यवसाय (B2B) औद्योगिक विपणन संगठनों के लिए प्रोग्रामेटिक विपणन दृष्टिकोण विकसित करने में विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण अपनाने के लिए महत्वपूर्ण अवसर पैदा किए हैं। इस तरह के बड़े डेटा सेट को साफ़ करना, प्रक्रिया करना और विश्लेषण करना विपणन संगठनों के लिए चुनौतियां पैदा करता है - विशेष रूप से वास्तविक समय में निर्णय लेने और तुलनात्मक प्रभावों के लिए। महत्वपूर्ण रूप से, ऐसे अंतःक्रियाओं के लिए सीमित अनुसंधान है। एक समस्या विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, यह पत्र बड़े डेटा, प्रोग्रामेटिक विपणन और वास्तविक समय की प्रक्रिया और B2B औद्योगिक विपणन संगठनों के लिए प्रासंगिक निर्णय लेने के बीच के लिंक की खोज के माध्यम से योगदान करता है, जो बड़े डेटा-चालित विपणन या बड़े डेटा-जानकार प्रबंधकों पर निर्भर करते हैं। यह खोज उपयुक्त बड़े डेटा स्रोतों और संरचित और असंरचित डेटा सेट के साथ लिंक किए गए प्रभावी बैच और वास्तविक समय की प्रक्रिया को शामिल करती है जो संबंधित प्रक्रिया तकनीकों को प्रभावित करती है। परिणामस्वरूप, भविष्य के अनुसंधान के लिए दिशा-निर्देशों के साथ, यह पत्र कंप्यूटर-इंजीनियरिंग ढांचे जैसे Apache Storm और Hadoop के भीतर B2B विपणन दृष्टिकोणों पर इंटरडिसिप्लिनरी संवाद विकसित करता है और समकालीन विपणन प्रथाओं के लिए उनके प्रभाव।