आज, हर संगठन के पास पहले से कहीं अधिक डेटा है। लेकिन परिचालन दक्षता में सुधार के लिए अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करना एक शक्तिशाली चुनौती बनी हुई है। डेटा विश्लेषण इस समस्या के लिए एक व्यावहारिक समाधान प्रतीत होता है।
डेटा एनालिटिक्स क्या है
डेटा एनालिटिक्स की भारी मात्रा की जांच करने की प्रक्रिया को संदर्भित किया जाता है बड़ा डाटा विशेष प्रणालियों और सॉफ्टवेयर की सहायता से छुपा पैटर्न, सहसंबंध और अन्य अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए।
यह एक प्रवृत्ति प्रथा है कि कई कंपनियां व्यवसाय प्रतिद्वंद्वियों पर प्रतिस्पर्धी लाभ हासिल करने और नए राजस्व को चलाने के लिए अपनाने और अपनाने वाली हैं। हालांकि, इसे एप्लिकेशन में डालने से पहले अपने परिदृश्य (प्रकार, चुनौतियों और अवसरों) को समझना सबसे पहले आवश्यक है।
बाजार परिप्रेक्ष्य से, डेटा विश्लेषण के लिए सही प्रकार के डेटा Analytics टूल चुनना आवश्यक है।
डेटा Analytics उपकरण को 2 मूल प्रकारों में अलग किया जा सकता है:
सरल डेटा विश्लेषण
मुख्य रूप से एक घटना के विवरण पर केंद्रित है जो पहले से ही हुआ है, इसके मूल कारणों को ढूंढ रहा है और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
जटिल डेटा Analytics
इसे आगे उप-वर्गीकृत किया जा सकता है
- भविष्यवाणी मॉडलिंग - एकत्रित आंकड़ों को भविष्य की परिस्थितियों और व्यवहारों के संकेतों के लिए खनन किया जाता है।
- प्रेरक मॉडलिंग - अनुमानित परिदृश्यों का लाभ उठाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषिकी के परिणामों को कम करता है जो भविष्य के परिदृश्यों का लाभ उठा सकता है।
आपके संगठन के डेटा विश्लेषण के लिए भूख के आधार पर, आप डेटा के बड़े संस्करणों को संभालने, इसकी परिचालन दक्षता में सुधार और नए राजस्व को चलाने के लिए उपर्युक्त डेटा डेटा Analytics एप्लिकेशन पर विचार कर सकते हैं।
डेटा एनालिटिक्स के लिए क्या उपयोग किया जाता है
यहां तक कि साधारण उत्पादों में कभी-कभी बहुत ही जटिल संभावित समस्याएं होती हैं और स्थिति विश्लेषण को त्वरित रूप से हल करने के लिए डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से अलग-अलग क्रमिक / कार्य समाधानों को शामिल करने की आवश्यकता होती है। अन्य संभावित लाभों में शामिल हैं,
तेज़ और बेहतर निर्णय लेने
डेटा के नए स्रोतों का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, व्यवसाय तुरंत जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम होते हैं - और जो कुछ उन्होंने सीखा है उसके आधार पर निर्णय लेते हैं।
लागत में कमी
क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स महत्वपूर्ण लागत फायदे लाते हैं। यह पुरातन परीक्षण और त्रुटि अनुभव पर निर्भर होने के बजाय व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करने में मदद करता है।
नए उत्पादों और सेवाओं
विश्लेषिकी के माध्यम से ग्राहक की जरूरतों और संतुष्टि को गेज करने की क्षमता के साथ, अधिक कंपनियां अब ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए नए उत्पादों को विकसित करने की स्थिति में हैं।
मनी लॉंडरिंग खतरे को रोकना
हाल के वर्षों में मनी लॉंडरिंग जोखिम जटिलता और पैमाने पर बढ़े हैं। डेटा एनालिटिक्स ने अंतर्राष्ट्रीय अपराध और मनी लॉंडरिंग का पता लगाने और उसका पीछा करने में अत्यधिक मदद की है, जिससे विनियामक ढांचा प्रवर्तन दृष्टिकोण को मजबूत किया जा सकता है।
उम्मीद है कि यह आपको डेटा एनालिटिक्स के बारे में कुछ बुनियादी विचार देता है।