डेटा है
एक मूल्यवान वस्तु के रूप में विकसित, और संगठन जो खनन, विश्लेषण और करते हैं
इस डेटा का दोहन तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। ये डेटा माइनिंग
कंपनियाँ प्रौद्योगिकी क्रांति में सबसे आगे हैं जो बदल रही है
वित्तीय संस्थान जिस तरह से काम करते हैं, निर्णय लेते हैं और उनके लिए मूल्य बनाते हैं
ग्राहकों.
शब्द "डेटा माइनिंग" का तात्पर्य पैटर्न, रुझानों की पहचान करने की प्रक्रिया से है।
और विशाल डेटासेट में अंतर्दृष्टि। इसमें कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है
उपभोक्ता को प्राप्त करने और उसका विश्लेषण करने से लेकर वित्तीय सेवाओं का संदर्भ
बाजार के रुझान और जोखिम प्रोफाइल की पहचान करने के लिए लेनदेन डेटा। डेटा खनन
संगठन बहुमूल्य और कार्रवाई योग्य जानकारी निकालने में माहिर हैं
उन्नत विश्लेषण का उपयोग करते हुए वित्तीय डेटा के विशाल भंडार से अंतर्दृष्टि,
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और मशीन लर्निंग (एमएल) दृष्टिकोण।
किन्नर
वित्तीय उद्योग के भीतर उत्पन्न डेटा की मात्रा और जटिलता इनमें से एक है
डेटा माइनिंग फर्मों के बढ़ते महत्व के प्रमुख कारण। साथ
बैंकिंग का डिजिटलीकरण और ऑनलाइन लेनदेन, वित्तीय का उदय
संस्थानों पर विभिन्न स्रोतों से डेटा की बमबारी की जा रही है, जिनमें शामिल हैं
ग्राहक इंटरैक्शन, बाज़ार डेटा, विनियामक फाइलिंग, और बहुत कुछ। नेविगेट करना और
इस डेटा बाढ़ को समझना डेटा माइनिंग का एक जबरदस्त काम बन गया है
संगठन मिलने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं।
आँकड़ा खनन
अनुप्रयोगों
जोखिम प्रबंधन
एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें डेटा माइनिंग संगठन बना रहे हैं
उल्लेखनीय प्रभाव। ये कंपनियां वित्तीय संगठनों को पता लगाने में सहायता करती हैं
और ऐतिहासिक डेटा का अध्ययन करके और रुझानों की पहचान करके जोखिमों का प्रबंधन करना
सहसंबंध। क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, धोखाधड़ी का पता लगाना और बाजार जोखिम विश्लेषण
ये सभी इसके उदाहरण हैं. तेजी से बदलते वित्तीय बाजार में, करने की क्षमता
सक्रिय रूप से जोखिमों की पहचान करना और उनका प्रबंधन करना महत्वपूर्ण है।
एक और प्रमुख
डेटा माइनिंग कंपनियों का ध्यान ग्राहक अंतर्दृष्टि और वैयक्तिकरण पर है। इन
संगठन वित्तीय संस्थानों को उनके उत्पाद तैयार करने में सहायता करते हैं और
ग्राहक व्यवहार पर शोध करके व्यक्तिगत उपभोक्ता मांगों के लिए सेवाएं
ट्रांजेक्शन इतिहास। उचित और तेज़ वित्तीय समाधान प्रदान करके,
इससे न केवल ग्राहकों की ख़ुशी में सुधार होता है बल्कि राजस्व विकास भी होता है।
इसके अलावा,
डेटा माइनिंग कंपनियाँ नियामक अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण हैं। वित्तीय संस्थानों
ढेर सारे विनियमों और रिपोर्टिंग दायित्वों और डेटा का पालन करना चाहिए
खनन सेवाएँ यह सुनिश्चित करने में सहायता करती हैं कि इन नीतियों का पालन किया जाए। इन
कंपनियां संभावित अनुपालन चिंताओं की पहचान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं
नियामक दायित्वों को पूरा करने के लिए समाधान बनाने में सक्षम बनाना।
बाजार का विश्लेषण
और ट्रेडिंग रणनीति डेटा माइनिंग संगठनों के कौशल से बहुत लाभान्वित होती है।
ये संगठन बाज़ार के रुझान, भावना अनुसंधान और व्यापार को उजागर करते हैं
डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके अवसर। कार्रवाई योग्य डेटा तक पहुंच और
किसी उद्योग में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है
क्षणिक निर्णय महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।
क्रिप्टो, ब्लॉकचेन
टेक, और ओपन बैंकिंग
क्रिप्टोकरेंसियाँ
और ब्लॉकचेन तकनीक ने डेटा के लिए नए अवसर और समस्याएं पैदा की हैं
खनन कंपनियाँ। ब्लॉकचेन के अंतर्निहित विकेंद्रीकरण और पारदर्शिता के साथ,
डेटा माइनिंग संगठन ब्लॉकचेन लेनदेन का पता लगाने के लिए ऑडिट और विश्लेषण कर सकते हैं
धोखाधड़ी, डिजिटल परिसंपत्तियों के प्रवाह का पता लगाना और नियामक अनुपालन को सत्यापित करना। यह
तेजी से बदलते बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र में ज्ञान विशेष रूप से सहायक है।
बढ़ता उपयोग
खुली बैंकिंग और संस्थानों के बीच वित्तीय डेटा साझा करने पर जोर दिया गया है
डेटा खनन उद्यमों का महत्व. उपभोक्ता अपना साझा कर सकते हैं
फिनटेक व्यवसायों सहित तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के साथ वित्तीय डेटा, धन्यवाद
बैंकिंग प्रयासों को खोलने के लिए. डेटा माइनिंग कंपनियां संस्थानों की सहायता कर सकती हैं
इस डेटा का उपयोग नए उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए किया जाता है जो परिवर्तन को संतुष्ट करते हैं
ग्राहकों की अपेक्षाओं।
के लिए बाधाएँ
विचार करना
जबकि डेटा
खनन संगठन अनेक लाभ प्रदान करते हैं, समस्याएँ भी हैं
विचार करने योग्य कारक. संवेदनशील वित्तीय जानकारी, डेटा से निपटते समय
गोपनीयता और सुरक्षा प्रमुख चिंताएँ हैं। डेटा अखंडता, व्यवसायों को बनाए रखने के लिए
सख्त डेटा सुरक्षा मानकों का पालन करना चाहिए और प्रभावी ढंग से लागू करना चाहिए
साइबर सुरक्षा उपाय.
नैतिक
विचार भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं, खासकर एआई और एमएल का उपयोग करते समय
एल्गोरिदम. एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और अप्रत्याशित परिणामों की संभावना
डेटा-संचालित निर्णय-प्रक्रिया के संबंध में नैतिक चिंताएँ उठाता है। डेटा खनन
कंपनियों को अपने परिचालन के बारे में खुला होना चाहिए और पूर्वाग्रह को कम करने का प्रयास करना चाहिए
और उनके एल्गोरिदम में निष्पक्षता सुनिश्चित करें।
इसके अलावा,
डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों की बहुत मांग है और प्रतिस्पर्धा भी है
शीर्ष प्रतिभा प्रचंड है. डेटा माइनिंग कंपनियों को खोजने में निवेश करना चाहिए
योग्य कर्मचारियों को बनाए रखना जो डेटा की क्षमता का उचित उपयोग कर सकें।
चार्टिंग
डेटा माइनिंग और एआई का भविष्य
एआई और डेटा
खनन रहे
तेजी से आगे बढ़ रहा है, जो उन लोगों के लिए अभूतपूर्व अवसर प्रदान करते हैं
उन्हें गले लगाओ. डेटा माइनिंग का भविष्य सुगम्यता, कार्रवाईयोग्यता से चिह्नित है
विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्दृष्टि और क्रांतिकारी अनुप्रयोग।
- एआई और डेटा माइनिंग एकीकरण की शक्ति: नई एआई तकनीकों का संयोजन
पारंपरिक डेटा माइनिंग, जो आमतौर पर मशीन लर्निंग द्वारा संचालित होती है, से पता चलता है
पहले अप्रयुक्त अवसर. यह असंरचित डेटा को में बदल देता है
संरचित, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि। एआई और डेटा माइनिंग के बीच तालमेल प्रदान करता है
पहुंच और संदर्भ, डेटा को सिस्टम में आसानी से साझा करने योग्य बनाता है। - RSI
iPaaS का उदय:
एक सेवा के रूप में एकीकरण मंच (iPaaS) स्वचालित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
और डेटा साझा करना। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि iPaaS बाज़ार का अनुमान है
23.7 तक $2028 बिलियन का मूल्य, 37.2 से 2021% की प्रभावशाली सीएजीआर के साथ
2028. डेटा के निरंतर विस्तार के लिए सुलभ डेटा आवश्यक है
खनन और एआई क्षेत्र। - यह महसूस करते हुए
संभावनाएं:
एक बार कार्रवाई योग्य डेटा आधुनिक एआई टूल से मिलता है, तो परिणाम परिवर्तनकारी होते हैं। में
बीमा उद्योग, एआई डिजिटल से ऐतिहासिक दावों की व्याख्या करता है
भविष्य की नीतियों को समायोजित करने के लिए दस्तावेज़ और चित्र। व्यवसाय विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग करते हैं
कॉल सेंटरों पर ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने के लिए पिछली रिपोर्टें, जबकि कानून
सुरक्षा चिंताओं को दूर करने के लिए प्रवर्तन एआई का लाभ उठाता है। - असंरचित
डेटा कुंजी रखता है:
एआई, कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ मिलकर सक्षम बनाता है
विशाल पाठ्य और दृश्य डेटासेट से अंतर्दृष्टि का निष्कर्षण। यह
प्रौद्योगिकी विशेष रूप से एआई समाधानों के कार्यान्वयन को सरल बनाती है
कम-कोड/नो-कोड एप्लिकेशन, गैर-डेवलपर्स को एआई-संचालित बनाने की अनुमति देते हैं
अनुप्रयोगों.
निष्कर्ष
अंत में, डेटा
वित्तीय क्षेत्र में खनन संगठन तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं
सेवा उद्योग, बड़े पैमाने से अंतर्दृष्टि निकालने की आवश्यकता के कारण
जटिल डेटाबेस. उनकी जिम्मेदारियों में जोखिम प्रबंधन, उपभोक्ता शामिल हैं
अंतर्दृष्टि, विनियामक अनुपालन, बाजार विश्लेषण, और अन्य कर्तव्य। जबकि डेटा
खनन संगठन विभिन्न लाभ प्रदान करते हैं, उन्हें मुद्दों का भी समाधान करना चाहिए
जैसे डेटा सुरक्षा, नैतिकता और प्रतिभा भर्ती। वित्तीय क्षेत्र के रूप में
डिजिटल परिवर्तन और डेटा-संचालित निर्णय लेने के कौशल को अपनाता है
ये डेटा खनन संगठन भविष्य के साथ जुड़े हुए प्रतीत होते हैं।
डेटा है
एक मूल्यवान वस्तु के रूप में विकसित, और संगठन जो खनन, विश्लेषण और करते हैं
इस डेटा का दोहन तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। ये डेटा माइनिंग
कंपनियाँ प्रौद्योगिकी क्रांति में सबसे आगे हैं जो बदल रही है
वित्तीय संस्थान जिस तरह से काम करते हैं, निर्णय लेते हैं और उनके लिए मूल्य बनाते हैं
ग्राहकों.
शब्द "डेटा माइनिंग" का तात्पर्य पैटर्न, रुझानों की पहचान करने की प्रक्रिया से है।
और विशाल डेटासेट में अंतर्दृष्टि। इसमें कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है
उपभोक्ता को प्राप्त करने और उसका विश्लेषण करने से लेकर वित्तीय सेवाओं का संदर्भ
बाजार के रुझान और जोखिम प्रोफाइल की पहचान करने के लिए लेनदेन डेटा। डेटा खनन
संगठन बहुमूल्य और कार्रवाई योग्य जानकारी निकालने में माहिर हैं
उन्नत विश्लेषण का उपयोग करते हुए वित्तीय डेटा के विशाल भंडार से अंतर्दृष्टि,
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), और मशीन लर्निंग (एमएल) दृष्टिकोण।
किन्नर
वित्तीय उद्योग के भीतर उत्पन्न डेटा की मात्रा और जटिलता इनमें से एक है
डेटा माइनिंग फर्मों के बढ़ते महत्व के प्रमुख कारण। साथ
बैंकिंग का डिजिटलीकरण और ऑनलाइन लेनदेन, वित्तीय का उदय
संस्थानों पर विभिन्न स्रोतों से डेटा की बमबारी की जा रही है, जिनमें शामिल हैं
ग्राहक इंटरैक्शन, बाज़ार डेटा, विनियामक फाइलिंग, और बहुत कुछ। नेविगेट करना और
इस डेटा बाढ़ को समझना डेटा माइनिंग का एक जबरदस्त काम बन गया है
संगठन मिलने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं।
आँकड़ा खनन
अनुप्रयोगों
जोखिम प्रबंधन
एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें डेटा माइनिंग संगठन बना रहे हैं
उल्लेखनीय प्रभाव। ये कंपनियां वित्तीय संगठनों को पता लगाने में सहायता करती हैं
और ऐतिहासिक डेटा का अध्ययन करके और रुझानों की पहचान करके जोखिमों का प्रबंधन करना
सहसंबंध। क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, धोखाधड़ी का पता लगाना और बाजार जोखिम विश्लेषण
ये सभी इसके उदाहरण हैं. तेजी से बदलते वित्तीय बाजार में, करने की क्षमता
सक्रिय रूप से जोखिमों की पहचान करना और उनका प्रबंधन करना महत्वपूर्ण है।
एक और प्रमुख
डेटा माइनिंग कंपनियों का ध्यान ग्राहक अंतर्दृष्टि और वैयक्तिकरण पर है। इन
संगठन वित्तीय संस्थानों को उनके उत्पाद तैयार करने में सहायता करते हैं और
ग्राहक व्यवहार पर शोध करके व्यक्तिगत उपभोक्ता मांगों के लिए सेवाएं
ट्रांजेक्शन इतिहास। उचित और तेज़ वित्तीय समाधान प्रदान करके,
इससे न केवल ग्राहकों की ख़ुशी में सुधार होता है बल्कि राजस्व विकास भी होता है।
इसके अलावा,
डेटा माइनिंग कंपनियाँ नियामक अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण हैं। वित्तीय संस्थानों
ढेर सारे विनियमों और रिपोर्टिंग दायित्वों और डेटा का पालन करना चाहिए
खनन सेवाएँ यह सुनिश्चित करने में सहायता करती हैं कि इन नीतियों का पालन किया जाए। इन
कंपनियां संभावित अनुपालन चिंताओं की पहचान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं
नियामक दायित्वों को पूरा करने के लिए समाधान बनाने में सक्षम बनाना।
बाजार का विश्लेषण
और ट्रेडिंग रणनीति डेटा माइनिंग संगठनों के कौशल से बहुत लाभान्वित होती है।
ये संगठन बाज़ार के रुझान, भावना अनुसंधान और व्यापार को उजागर करते हैं
डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके अवसर। कार्रवाई योग्य डेटा तक पहुंच और
किसी उद्योग में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है
क्षणिक निर्णय महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।
क्रिप्टो, ब्लॉकचेन
टेक, और ओपन बैंकिंग
क्रिप्टोकरेंसियाँ
और ब्लॉकचेन तकनीक ने डेटा के लिए नए अवसर और समस्याएं पैदा की हैं
खनन कंपनियाँ। ब्लॉकचेन के अंतर्निहित विकेंद्रीकरण और पारदर्शिता के साथ,
डेटा माइनिंग संगठन ब्लॉकचेन लेनदेन का पता लगाने के लिए ऑडिट और विश्लेषण कर सकते हैं
धोखाधड़ी, डिजिटल परिसंपत्तियों के प्रवाह का पता लगाना और नियामक अनुपालन को सत्यापित करना। यह
तेजी से बदलते बिटकॉइन पारिस्थितिकी तंत्र में ज्ञान विशेष रूप से सहायक है।
बढ़ता उपयोग
खुली बैंकिंग और संस्थानों के बीच वित्तीय डेटा साझा करने पर जोर दिया गया है
डेटा खनन उद्यमों का महत्व. उपभोक्ता अपना साझा कर सकते हैं
फिनटेक व्यवसायों सहित तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के साथ वित्तीय डेटा, धन्यवाद
बैंकिंग प्रयासों को खोलने के लिए. डेटा माइनिंग कंपनियां संस्थानों की सहायता कर सकती हैं
इस डेटा का उपयोग नए उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए किया जाता है जो परिवर्तन को संतुष्ट करते हैं
ग्राहकों की अपेक्षाओं।
के लिए बाधाएँ
विचार करना
जबकि डेटा
खनन संगठन अनेक लाभ प्रदान करते हैं, समस्याएँ भी हैं
विचार करने योग्य कारक. संवेदनशील वित्तीय जानकारी, डेटा से निपटते समय
गोपनीयता और सुरक्षा प्रमुख चिंताएँ हैं। डेटा अखंडता, व्यवसायों को बनाए रखने के लिए
सख्त डेटा सुरक्षा मानकों का पालन करना चाहिए और प्रभावी ढंग से लागू करना चाहिए
साइबर सुरक्षा उपाय.
नैतिक
विचार भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं, खासकर एआई और एमएल का उपयोग करते समय
एल्गोरिदम. एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और अप्रत्याशित परिणामों की संभावना
डेटा-संचालित निर्णय-प्रक्रिया के संबंध में नैतिक चिंताएँ उठाता है। डेटा खनन
कंपनियों को अपने परिचालन के बारे में खुला होना चाहिए और पूर्वाग्रह को कम करने का प्रयास करना चाहिए
और उनके एल्गोरिदम में निष्पक्षता सुनिश्चित करें।
इसके अलावा,
डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों की बहुत मांग है और प्रतिस्पर्धा भी है
शीर्ष प्रतिभा प्रचंड है. डेटा माइनिंग कंपनियों को खोजने में निवेश करना चाहिए
योग्य कर्मचारियों को बनाए रखना जो डेटा की क्षमता का उचित उपयोग कर सकें।
चार्टिंग
डेटा माइनिंग और एआई का भविष्य
एआई और डेटा
खनन रहे
तेजी से आगे बढ़ रहा है, जो उन लोगों के लिए अभूतपूर्व अवसर प्रदान करते हैं
उन्हें गले लगाओ. डेटा माइनिंग का भविष्य सुगम्यता, कार्रवाईयोग्यता से चिह्नित है
विभिन्न क्षेत्रों में अंतर्दृष्टि और क्रांतिकारी अनुप्रयोग।
- एआई और डेटा माइनिंग एकीकरण की शक्ति: नई एआई तकनीकों का संयोजन
पारंपरिक डेटा माइनिंग, जो आमतौर पर मशीन लर्निंग द्वारा संचालित होती है, से पता चलता है
पहले अप्रयुक्त अवसर. यह असंरचित डेटा को में बदल देता है
संरचित, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि। एआई और डेटा माइनिंग के बीच तालमेल प्रदान करता है
पहुंच और संदर्भ, डेटा को सिस्टम में आसानी से साझा करने योग्य बनाता है। - RSI
iPaaS का उदय:
एक सेवा के रूप में एकीकरण मंच (iPaaS) स्वचालित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
और डेटा साझा करना। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि iPaaS बाज़ार का अनुमान है
23.7 तक $2028 बिलियन का मूल्य, 37.2 से 2021% की प्रभावशाली सीएजीआर के साथ
2028. डेटा के निरंतर विस्तार के लिए सुलभ डेटा आवश्यक है
खनन और एआई क्षेत्र। - यह महसूस करते हुए
संभावनाएं:
एक बार कार्रवाई योग्य डेटा आधुनिक एआई टूल से मिलता है, तो परिणाम परिवर्तनकारी होते हैं। में
बीमा उद्योग, एआई डिजिटल से ऐतिहासिक दावों की व्याख्या करता है
भविष्य की नीतियों को समायोजित करने के लिए दस्तावेज़ और चित्र। व्यवसाय विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग करते हैं
कॉल सेंटरों पर ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने के लिए पिछली रिपोर्टें, जबकि कानून
सुरक्षा चिंताओं को दूर करने के लिए प्रवर्तन एआई का लाभ उठाता है। - असंरचित
डेटा कुंजी रखता है:
एआई, कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ मिलकर सक्षम बनाता है
विशाल पाठ्य और दृश्य डेटासेट से अंतर्दृष्टि का निष्कर्षण। यह
प्रौद्योगिकी विशेष रूप से एआई समाधानों के कार्यान्वयन को सरल बनाती है
कम-कोड/नो-कोड एप्लिकेशन, गैर-डेवलपर्स को एआई-संचालित बनाने की अनुमति देते हैं
अनुप्रयोगों.
निष्कर्ष
अंत में, डेटा
वित्तीय क्षेत्र में खनन संगठन तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं
सेवा उद्योग, बड़े पैमाने से अंतर्दृष्टि निकालने की आवश्यकता के कारण
जटिल डेटाबेस. उनकी जिम्मेदारियों में जोखिम प्रबंधन, उपभोक्ता शामिल हैं
अंतर्दृष्टि, विनियामक अनुपालन, बाजार विश्लेषण, और अन्य कर्तव्य। जबकि डेटा
खनन संगठन विभिन्न लाभ प्रदान करते हैं, उन्हें मुद्दों का भी समाधान करना चाहिए
जैसे डेटा सुरक्षा, नैतिकता और प्रतिभा भर्ती। वित्तीय क्षेत्र के रूप में
डिजिटल परिवर्तन और डेटा-संचालित निर्णय लेने के कौशल को अपनाता है
ये डेटा खनन संगठन भविष्य के साथ जुड़े हुए प्रतीत होते 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।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.financemagnates.com//fintech/are-data-mining-firms-the-future/
- :हैस
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- 2%
- 2021
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- ग्राहक का व्यवहार
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- आँकड़ा खनन
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- डेटा पर ही आधारित
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- व्यवहार
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- निर्णय
- निर्णय
- मांग
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- पता लगाना
- खोज
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- डिजिटल
- डिजिटल आस्तियां
- डिजिटल परिवर्तन
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- ड्राइव
- आसानी
- पारिस्थितिकी तंत्र
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- प्रयासों
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- उम्मीदों
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- विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि
- शोषण करना
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- वित्तीय आँकड़ा
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- वित्तीय संस्थाए
- वित्तीय बाजार
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- खोज
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- धोखाधड़ी का पता लगाना
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- 2021 से
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- उत्पन्न
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- छवियों
- प्रभाव
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- महत्व
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- शामिल
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- उद्योग
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- निहित
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- अंतर्दृष्टि
- संस्थानों
- बीमा
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- मुद्दों
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- जेपीजी
- कुंजी
- ज्ञान
- भाषा
- बड़ा
- कानून
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- प्रबंध
- प्रबंध
- चिह्नित
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- बाजार विश्लेषण
- बाज़ार संबंधी आंकड़े
- बाजार के रुझान
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- मिलना
- की बैठक
- खनिज
- खनन कंपनियाँ
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- आधुनिक
- अधिक
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- प्राकृतिक भाषा संसाधन
- नेविगेट
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- नया
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- उपन्यास
- दायित्वों
- प्राप्त करने के
- of
- की पेशकश
- एक बार
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- केवल
- खुला
- बैंकिंग खोलें
- संचालित
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- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- निभाता
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- नीतियाँ
- संभावनाओं
- संभावना
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- प्रधानमंत्री
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- गोपनीयता और सुरक्षा
- समस्याओं
- प्रक्रिया
- प्रसंस्करण
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- प्रोफाइल
- अच्छी तरह
- सुरक्षा
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- उठाता
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- कारण
- भर्ती करना
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- रिपोर्ट
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- समाधान ढूंढे
- सूत्रों का कहना है
- वक्ताओं
- विशेषज्ञ
- मानकों
- संरचित
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