डेटा एनालिटिक्स क्या है?
डेटा विश्लेषण उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का विज्ञान है। डेटा एनालिटिक्स की कई तकनीकों और प्रक्रियाओं को यांत्रिक प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम में स्वचालित किया गया है जो मानव उपभोग के लिए कच्चे डेटा पर काम करते हैं।
डेटा एनालिटिक्स तकनीक उन रुझानों और मैट्रिक्स को प्रकट कर सकती है जो अन्यथा जानकारी के द्रव्यमान में खो जाएंगे। यह जानकारी किसी व्यवसाय या प्रणाली की समग्र दक्षता बढ़ाने के लिए प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने के लिए उपयोग की जा सकती है।
डेटा एनालिटिक्स को समझना
डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जिसमें कई प्रकार के डेटा विश्लेषण शामिल हैं। किसी भी प्रकार की जानकारी को डेटा एनालिटिक्स तकनीकों के अधीन किया जा सकता है ताकि जानकारी प्राप्त की जा सके।
उदाहरण के लिए, निर्माण कंपनियाँ अक्सर विभिन्न मशीनों के लिए रनटाइम, डाउनटाइम और वर्क कतार रिकॉर्ड करती हैं और फिर डेटा को वर्कलोड को बेहतर ढंग से प्लान करने के लिए विश्लेषण करती हैं ताकि मशीनें पीक क्षमता के करीब संचालित हों।
डेटा एनालिटिक्स उत्पादन में आने वाली अड़चनों की तुलना में बहुत अधिक कर सकते हैं। गेमिंग कंपनियां डेटा एनालिटिक्स का उपयोग उन खिलाड़ियों के लिए रिवार्ड शेड्यूल सेट करने के लिए करती हैं जो गेम में अधिकांश खिलाड़ियों को सक्रिय रखते हैं। सामग्री कंपनियां आपको एक ही दृश्य या किसी अन्य क्लिक को प्राप्त करने के लिए सामग्री को क्लिक करने, देखने या फिर से व्यवस्थित करने के लिए एक ही डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।
डेटा विश्लेषण में शामिल प्रक्रिया में कई अलग-अलग चरण शामिल हैं:
- पहला कदम डेटा आवश्यकताओं को निर्धारित करना है या डेटा कैसे समूहीकृत है। डेटा को उम्र, जनसांख्यिकीय, आय या लिंग से अलग किया जा सकता है। डेटा मान संख्यात्मक हो सकते हैं या श्रेणी द्वारा विभाजित किए जा सकते हैं। डेटा एनालिटिक्स में दूसरा चरण इसे इकट्ठा करने की प्रक्रिया है। यह कंप्यूटर, ऑनलाइन स्रोतों, कैमरों, पर्यावरण स्रोतों या कर्मियों के माध्यम से कई स्रोतों के माध्यम से किया जा सकता है। डेटा एकत्र किए जाने पर, इसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए ताकि इसका विश्लेषण किया जा सके। संगठन एक स्प्रेडशीट या अन्य प्रकार के सॉफ़्टवेयर पर ले सकता है जो सांख्यिकीय डेटा ले सकते हैं। डेटा को विश्लेषण से पहले साफ किया जाता है। इसका मतलब यह है कि यह सुनिश्चित करने के लिए कि कहीं कोई दोहराव या त्रुटि तो नहीं है, इसकी जांच और जाँच की जाती है और यह अपूर्ण नहीं है। विश्लेषण करने के लिए डेटा विश्लेषक पर जाने से पहले यह चरण किसी भी त्रुटि को ठीक करने में मदद करता है।
चाबी छीन लेना
- डेटा विश्लेषण उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का विज्ञान है। डेटा एनालिटिक्स की तकनीकों और प्रक्रियाओं को यांत्रिक प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम में स्वचालित किया गया है जो मानव उपभोग के लिए कच्चे डेटा पर काम करते हैं। डेटा एनालिटिक्स एक व्यवसाय को उसके प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है।
डेटा एनालिटिक्स मामले क्यों
डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यवसायों को उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है। व्यवसाय मॉडल में इसे लागू करने का मतलब है कि कंपनियां व्यापार करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करके और बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करके लागत को कम करने में मदद कर सकती हैं।
एक कंपनी बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने और ग्राहक के रुझान और संतुष्टि का विश्लेषण करने में डेटा एनालिटिक्स का उपयोग भी कर सकती है, जिससे नए और बेहतर उत्पाद और सेवाएं प्राप्त हो सकती हैं।
डेटा एनालिटिक्स के प्रकार
डेटा एनालिटिक्स को चार बुनियादी प्रकारों में विभाजित किया गया है।
- वर्णनात्मक विश्लेषण यह बताता है कि किसी निश्चित समय में क्या हुआ है। क्या विचारों की संख्या बढ़ गई है? क्या इस महीने बिक्री पिछले से अधिक मजबूत है? डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स इस बात पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है कि कुछ क्यों हुआ। इसमें अधिक विविध डेटा इनपुट और थोड़ी सी परिकल्पना शामिल है। क्या मौसम ने बीयर की बिक्री को प्रभावित किया? क्या उस नवीनतम मार्केटिंग अभियान ने बिक्री को प्रभावित किया है? निकट भविष्य में होने वाली संभावना के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण चलता है। पिछली बार जब हमने तेज़ गर्मी की बिक्री की तो क्या हुआ था? कितने मौसम मॉडल इस साल एक गर्म गर्मी की भविष्यवाणी करते हैं? प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स कार्रवाई का एक कोर्स सुझाता है। यदि एक गर्म गर्मी की संभावना को इन पांच मौसम मॉडल के औसत के रूप में 58% से ऊपर मापा जाता है, तो हमें शराब की भठ्ठी में शाम की पारी को जोड़ना चाहिए और उत्पादन बढ़ाने के लिए एक अतिरिक्त टैंक किराए पर लेना चाहिए।
डेटा एनालिटिक्स वित्तीय दुनिया में कई गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों को रेखांकित करता है, जिसमें कभी लोकप्रिय सिक्स सिग्मा कार्यक्रम भी शामिल है। यदि आप किसी चीज़ को ठीक से माप नहीं रहे हैं - चाहे वह आपका वजन हो या उत्पादन लाइन में प्रति मिलियन दोषों की संख्या - इसे अनुकूलित करना लगभग असंभव है।
विशेष विचार: डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कौन कर रहा है?
डेटा एनालिटिक्स के उपयोग को अपनाने वाले कुछ क्षेत्रों में यात्रा और आतिथ्य उद्योग शामिल हैं, जहां टर्नअराउंड जल्दी हो सकते हैं। यह उद्योग ग्राहक डेटा एकत्र कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि समस्याएँ, यदि कोई हों, झूठ और उन्हें कैसे ठीक किया जाए।
हेल्थकेयर संरचित और असंरचित डेटा के उच्च संस्करणों के उपयोग को जोड़ती है और त्वरित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करता है। इसी तरह, खुदरा उद्योग दुकानदारों की लगातार बदलती मांगों को पूरा करने के लिए डेटा का प्रचुर मात्रा में उपयोग करता है। खुदरा विक्रेता जो जानकारी एकत्र करते हैं और उनका विश्लेषण करते हैं, वे रुझानों की पहचान करने, उत्पादों की सिफारिश करने और लाभ बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।
