डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी परामर्श

डिजिटल क्रांति परामर्श उद्योग में अधिक लोकप्रिय हो रही है। इसका परिणाम यह है कि ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए बहुत सारे अवसर उपलब्ध हैं। इसके बावजूद, सलाहकारों को आगे बने रहने के लिए नया ज्ञान प्राप्त करना होगा। कंपनियों द्वारा एनालिटिक्स परामर्श पर किए जाने वाले खर्च में वैश्विक स्तर पर उछाल आया है। निवेश बाहरी सलाहकारों पर खर्च करने और इन-हाउस क्षमताएँ बनाने के बीच है।

डेटा एनालिटिक्स बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा से निष्कर्ष निकालने और निकालने की एक विधि है। यह तकनीक तेजी से बढ़ रही है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता, सांख्यिकी और उन्नत बाजार ज्ञान का उपयोग करता है। उपयोगकर्ता डेटा के बड़े सेट में आवश्यक पैटर्न का पता लगाने के लिए इस डेटा को इकट्ठा करते हैं। स्मार्ट एनालिटिक्स को तैनात करने से कंपनी के प्रदर्शन मेट्रिक्स में उत्कृष्ट अंतर्दृष्टि मिलती है। यह वहां होने वाले जटिल परिवर्तनों को भी दिखाता है।

डेटा एनालिटिक्स के प्रकार

आम तौर पर डेटा एनालिटिक्स के चार प्रकार होते हैं:

1. वर्णनात्मक विश्लेषण

वर्णनात्मक विश्लेषण विस्तृत जानकारी प्रदान करता है। यह क्या, कौन, कहाँ, कब और कितने जैसे बुनियादी सवालों के जवाब देता है। इसके बिना डैशबोर्ड और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल का होना संभव नहीं है, क्योंकि यह रिपोर्टिंग की रीढ़ है। हम वर्णनात्मक विश्लेषण को दो समूहों में विभाजित कर सकते हैं: डिब्बाबंद रिपोर्ट और तदर्थ रिपोर्टिंग। डिब्बाबंद रिपोर्ट में किसी विशेष विषय के बारे में जानकारी होती है। इसका एक उदाहरण मासिक रिपोर्ट है जो विज्ञापन प्रदर्शन के बारे में जानकारी प्रदान करती है। तदर्थ रिपोर्टिंग आमतौर पर शेड्यूल नहीं की जाती है। किसी विशेष मुद्दे के बारे में बेहतर जानकारी प्राप्त करने के लिए यह आवश्यक है। आप सोशल मीडिया के माध्यम से अपने पेज से इंटरैक्ट करने वाले लोगों को देखकर ऐसा कर सकते हैं। यह आपको अन्य जनसांख्यिकीय डेटा प्राप्त करने में भी मदद करता है। तदर्थ रिपोर्टिंग अतिसंवेदनशील होती है, और यह आपके दर्शकों की एक बड़ी तस्वीर प्रदान करती है।

2. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स

डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स इस सवाल का जवाब देता है कि कुछ क्यों हुआ। यह ऐतिहासिक डेटा को अन्य प्रकार के डेटा के विरुद्ध मापता है। डायग्नोस्टिक विश्लेषण आपको गहराई से जांचने में मदद करता है। यह निर्भरताओं का पता लगाने और पैटर्न का पता लगाने में आपकी मदद करता है। व्यवसाय किसी विशिष्ट समस्या के बारे में गहराई से जानने के लिए इस विश्लेषण का उपयोग करते हैं। संगठनों को हर समय विस्तृत डेटा रखने की आवश्यकता होती है। अन्यथा, डेटा का संग्रह प्रत्येक चुनौती के लिए एकल लग सकता है और अधिक समय ले सकता है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स आपको संभावित समस्या उत्पन्न होने से पहले अलर्ट देता है। उदाहरण के लिए, यह आपको उन कर्मचारियों के बारे में बताता है जो उन्हें जितना काम करना चाहिए, उससे कम घंटे काम करते हैं।

3. भविष्यसूचक विश्लेषण

भविष्यसूचक विश्लेषण आपको भविष्य में होने वाली संभावित घटनाओं के बारे में जानकारी देता है। यह वर्णनात्मक और निदानात्मक विश्लेषण दोनों की खोजों का उपयोग करता है। यह आपको समूहों, प्रवृत्तियों और अपवादों की खोज करने में मदद करता है। फिर आप भविष्य में होने वाली संभावित प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। इस प्रकार, भविष्यसूचक विश्लेषण एक महत्वपूर्ण पूर्वानुमान उपकरण है। इसके कई लाभों के बावजूद, पूर्वानुमान केवल एक अनुमान प्रदान करता है। इसकी सटीकता डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। इसलिए, इसके लिए नियमित अनुकूलन और सावधानीपूर्वक उपचार की आवश्यकता होती है।

4. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स

इस प्रकार का विश्लेषण भविष्य में किसी भी समस्या को रोकने के लिए की जाने वाली कार्रवाई को निर्धारित करता है। यह सभी आशाजनक रुझानों का भी उपयोग करता है। इस प्रकार का विश्लेषण वह है जहाँ बड़ा डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम आती है। सांख्यिकीय मॉडलिंग किसी परिकल्पना को साबित या गलत साबित करने के लिए स्थितियों का आकलन करने से संबंधित है। AI कई चरों के आधार पर संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने से संबंधित है।

डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स परामर्श सभी व्यवसायों के लिए आवश्यक हैं। यह उन्हें नए उत्पाद बनाने में मदद कर सकता है। यह उन्हें बेहतर प्रदर्शन के लिए अधिक कुशल बनाता है और ग्राहक अनुभव को बढ़ाता है। यह बेहतर निर्णय लेने के लिए जानकारी प्रदान करता है और चुनौतियों और अवसरों का पता लगाता है। यह ऐसे पूर्वानुमान लगाता है जो श्रम और लागत को कम कर सकते हैं, जिससे समय की बचत होती है।