डेटा एनालिटिक्स क्या है और इसका उपयोग किस लिए किया जाता है

आज, प्रत्येक संगठन के पास अपने निपटान में पहले से कहीं अधिक डेटा है। लेकिन परिचालन दक्षता में सुधार के लिए इससे सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना एक प्रबल चुनौती बनी हुई है। डेटा एनालिटिक्स(Data Analytics) इस समस्या का एक व्यावहारिक समाधान प्रतीत होता है।

डेटा एनालिटिक्स क्या है

डेटा एनालिटिक्स क्या है

डेटा एनालिटिक्स(Data Analytics) विशेष सिस्टम और सॉफ्टवेयर की सहायता से छिपे हुए पैटर्न, सहसंबंधों और अन्य अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए बिग डेटा(Big Data)(Big Data) की प्रचुर मात्रा में जांच करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है ।

यह एक ट्रेंडिंग अभ्यास है कि कई कंपनियां व्यापार प्रतिद्वंद्वियों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने और नए राजस्व को चलाने के लिए गले लगा रही हैं और अपना रही हैं। हालांकि, आवेदन में डालने से पहले पहले इसके परिदृश्य (प्रकार, चुनौतियों और अवसरों) को समझना आवश्यक है।

बाजार के नजरिए से, डेटा विश्लेषण के लिए सही प्रकार के डेटा एनालिटिक्स(Data Analytics) टूल का चयन करना आवश्यक है।

डेटा एनालिटिक्स टूल(Data Analytics Tools) को 2 बुनियादी प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है:

  1. सरल डेटा विश्लेषण(Simple Data analytics)

मुख्य रूप से एक घटना के विवरण पर ध्यान केंद्रित करता है जो पहले ही हो चुकी है, इसके मूल कारणों का पता लगाना और अंतर्दृष्टि प्रदान करना।

  1. जटिल डेटा विश्लेषिकी(Complex Data Analytics)

इसे आगे उप-वर्गीकृत किया जा सकता है

  • भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग(Predictive Modelling) - भविष्य की स्थितियों और व्यवहारों के संकेतक पैटर्न के लिए एकत्र किए गए डेटा का खनन किया जाता है।
  • प्रिस्क्रिप्टिव मॉडलिंग(Prescriptive Modelling) - पूर्वानुमानित परिदृश्यों का लाभ उठा सकने वाली कार्रवाई के सही तरीके का सुझाव देने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के परिणामों को शामिल करता है।

अपने संगठन के डेटा विश्लेषण(Data Analysis) के लिए भूख के आधार पर , आप बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने, इसकी परिचालन दक्षता में सुधार और नया राजस्व प्राप्त करने के लिए उपरोक्त डेटा डेटा (Data) एनालिटिक्स एप्लिकेशन में से किसी पर विचार कर सकते हैं।(Analytics)

डेटा एनालिटिक्स किसके लिए उपयोग किया जाता है

यहां तक ​​​​कि साधारण उत्पादों में कभी-कभी बहुत जटिल संभावित समस्याएं होती हैं और इसलिए स्थिति को जल्दी से हल करने के लिए डेटा(Data) एनालिटिक्स के माध्यम से विभिन्न क्रमपरिवर्तन/कार्य समाधान को शामिल करने की आवश्यकता होती है। अन्य संभावित लाभों में शामिल हैं,

तेज़ और बेहतर निर्णय लेना(Faster and better decision-making)

डेटा के नए स्रोतों का विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, व्यवसाय तुरंत जानकारी का विश्लेषण करने में सक्षम होते हैं - और जो उन्होंने सीखा है उसके आधार पर निर्णय लेते हैं।

लागत में कमी(Cost reduction)

क्लाउड-आधारित विश्लेषण महत्वपूर्ण लागत लाभ लाते हैं। यह पुराने परीक्षण और त्रुटि अनुभव पर भरोसा करने के बजाय व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करने में मदद करता है।

नए उत्पाद और सेवाएं(New products and services)

एनालिटिक्स के माध्यम से ग्राहकों की जरूरतों और संतुष्टि का आकलन 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 लॉन्ड्रिंग के खतरे को रोकना(Curbing money laundering menace)

हाल के वर्षों में मनी(Money) लॉन्ड्रिंग के जोखिम जटिलता और पैमाने में बढ़े हैं। डेटा(Data) एनालिटिक्स ने अंतरराष्ट्रीय अपराध और मनी लॉन्ड्रिंग का पता लगाने और उसका पीछा करने में बहुत मदद की है, जिससे नियामक ढांचे को लागू करने के दृष्टिकोण को मजबूत किया गया है।

आशा है कि यह आपको डेटा एनालिटिक्स के बारे में कुछ बुनियादी जानकारी देता है।(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



Anand Solanki

About the author

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