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डेटा विश्लेषण कंपनी ट्रेजर डेटा प्राप्त करने के लिए आर्म $ 600 मिलियन से गुजरने, चीजें लेआउट के इंटरनेट को तेज करना

सूक्ष्म नेटवर्क समाचार सेट, ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, सूचित स्रोतों, सॉफ्टबैंक ब्रिटेन चिप डिजाइनर शाखा अमेरिका डेटा विश्लेषण कंपनी खजाना डाटा प्राप्त करने के लिए, के बारे में 600 मिलियन $ पर कारोबार कर रहा सहमत हो गया है।

शाखा के प्रवक्ता टिप्पणी करने से इनकार कर दिया। खजाना डाटा प्रवक्ता अभी तक जवाब नहीं दिया है।

2016 में सॉफ्टबैंक शाखा के 32 अरब $ अधिग्रहण खर्च करने के लिए, कंपनी के सीईओ Masayoshi बेटा ने कहा कि निवेश ब्याज की अपने मौजूदा क्षेत्रों कृत्रिम बुद्धि, चालक रहित कारों, नेटवर्किंग, रोबोटिक्स और नेटवर्क कारों के बारे में शामिल हैं। सॉफ्टबैंक 34 के बारे में अरब द्वारा पिछले साल की घोषणा की डॉलर सौदा, निवेश करने में प्रौद्योगिकी उद्योग लगभग $ 100 अरब निधि दृष्टि (दृष्टि कोष) के अपने शरीर के माध्यम से वर्तमान में है।

खजाना डाटा देर 2016 में $ 25 मिलियन उठाया, तो सिएरा वेंचर्स, और एसबीआई, जो सॉफ्टबैंक की एक सहायक हुआ करते थे के समर्थन जीता।

माउंटेन व्यू, कैलिफोर्निया में स्थित ट्रेजर डेटा द्वारा विकसित उत्पाद, कंपनियों को मार्केटिंग और अन्य प्रयोजनों के लिए डेटा का विश्लेषण करने में मदद कर सकते हैं, जिसमें उत्पाद रिलीज के बाद बढ़ने वाले प्रोसेसिंग डेटा या सेंसर द्वारा प्रदान किए गए एकीकृत डेटा शामिल हैं। कंपनी के उत्पादों का उपयोग किया जाता है ऑटोमोटिव, खुदरा, चीजों के इंटरनेट, मनोरंजन और अन्य उद्योगों में, उनके ग्राहक डेटा प्लेटफार्म उपयोगकर्ताओं को नेटफ्लिक्स, अमेज़ॅन और फेसबुक जैसे डेटा दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करने में भी मदद कर सकते हैं।

अधिग्रहण आर्म आईओटी विकास योजना का हिस्सा है। पिछले महीने, आर्म ने थिंग्स (आईओटी) उपकरणों के इंटरनेट के लिए बेहतर कनेक्टिविटी प्रदान करने के लिए स्ट्रीम टेक्नोलॉजीज का अधिग्रहण किया था।

डेटा के लाभ अक्सर स्पष्ट होते हैं: उच्च दक्षता, तेज बाजार प्रविष्टि गति, लागत बचत, और नए राजस्व चैनल। लेकिन इन लाभों का आधार यह है कि डेटा विश्वसनीय, सुरक्षित और विश्वसनीय होना चाहिए। त्वरित पहुंच और सार्थक डेटा निष्कर्ष।

आर्म का दृष्टिकोण 2035 में 1 ट्रिलियन डिवाइस नेटवर्किंग हासिल करना है, जिसके लिए कंपनियों को आईओटी डेटा से वास्तविक व्यापार मूल्य प्राप्त करने का मौका समेत कई कारकों की आवश्यकता है। इस डेटा का उपयोग करने के लाभ स्पष्ट हैं: उच्च दक्षता , कम समय-समय पर बाजार, लागत बचत, और राजस्व के नए स्रोत। इस डेटा को रखने के लाभ अंततः डेटा प्राप्त करने की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए हैं, सुरक्षित रूप से और डेटा को तुरंत कैप्चर करने और सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए। ।

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