आज के समय में हमें किसी एक skill में निपुण होना चाहिए क्योंकि आज के समय में skill देखा जाता है डिग्री नहीं। Data analysis आज के समय के skill में से एक है जिसे करना बेहद जरूरी हो गया है। आखिर data analytics क्या है लोग इसे इतना महत्व क्यों देते हैं। दोस्तों data analysis हर एक फिल्ड में डाटा बनने में उपयोग किया जाता है। Data analytics में ‘डाटा का विष्लेषण’ किया जाता है जिसका अर्थ है किसी भी फिल्ड डाटा को समझाना व परखना। हां तो दोस्तों अब आगे लेख में Data analytics क्या है? और इससे जुड़ी अधिक जानकारी जानेंगे तो इसे अवश्य ध्यान से पढ़े।
1. Data analytics क्या है?
डेटा एनालिटिक्स सार्थक पैटर्न, प्रवृत्तियों और अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए डेटा के बड़े और जटिल सेटों की जांच और (Data analytics क्या है?) व्याख्या करने की प्रक्रिया है। इसमें डेटा से अंतर्दृष्टि और ज्ञान निकालने के लिए सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करना शामिल है, जिसका उपयोग व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने, अवसरों की पहचान करने या समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है।
डेटा एनालिटिक्स को कई अलग-अलग क्षेत्रों और उद्योगों में लागू किया जा सकता है, जैसे मार्केटिंग, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और खेल। इसमें संरचित डेटा के साथ काम करना शामिल हो सकता है, जैसे रिलेशनल डेटाबेस से डेटा, या असंरचित डेटा, जैसे सोशल मीडिया डेटा या सेंसर डेटा।
डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया में आमतौर पर डेटा संग्रह, सफाई और प्रीप्रोसेसिंग, विश्लेषण और मॉडलिंग, और परिणामों की व्याख्या और संचार सहित कई चरण शामिल होते हैं। डेटा विश्लेषक अक्सर इन कार्यों को करने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे टूल और तकनीकों का उपयोग करते हैं।
2. Data analytics कैसे करते हैं?
डेटा एनालिटिक्स में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा के बड़े सेट का विश्लेषण, व्याख्या और समझ बनाने के लिए तकनीकों और उपकरणों का उपयोग करना शामिल है। प्रक्रिया में आमतौर पर कई चरण शामिल होते हैं:
• डेटा संग्रह: इसमें विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना और इसे एक ही स्थान पर समेकित करना शामिल है।
• डेटा की सफाई: इस कदम में डेटा में किसी भी त्रुटि या असंगतता को दूर करना शामिल है, जैसे गुम मान या डुप्लिकेट।
• डेटा प्रीप्रोसेसिंग: इसमें डेटा को विश्लेषण के लिए एक उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है, जैसे कि इसे संख्यात्मक रूप में परिवर्तित करना।
• डेटा विश्लेषण: इस कदम में पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए डेटा में सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक तकनीकों को लागू करना शामिल है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: इसमें विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि को संप्रेषित करने में मदद करने के लिए चार्ट, ग्राफ़ और अन्य विज़ुअलाइज़ेशन बनाना शामिल है।
• व्याख्या और निर्णय लेना: अंत में, डेटा विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग निर्णय लेने को सूचित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि व्यावसायिक निर्णय लेना या प्रक्रियाओं में सुधार करना।
डेटा एनालिटिक्स में उपयोग की जाने वाली विशिष्ट तकनीकें और उपकरण डेटा के प्रकार और विश्लेषण के लक्ष्यों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। कुछ सामान्य तकनीकों और उपकरणों में सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग और बिजनेस इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर शामिल हैं।
3. Data analytics क्यों करते हैं?
डेटा एनालिटिक्स एक महत्वपूर्ण अभ्यास है जो संगठनों को बेहतर, डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करता है। यहां कुछ कारण बताए गए हैं कि डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है:
• पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करें: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को उनके डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने में सहायता कर सकता है, जो ग्राहक व्यवहार, बाजार के रुझान और अन्य महत्वपूर्ण कारकों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
• बेहतर निर्णय लें: डेटा का विश्लेषण करके, संगठन अपने संचालन, उत्पादों और सेवाओं के बारे में अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं। इससे उन्हें अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और अपने राजस्व को अधिकतम करने में मदद मिल सकती है।
• दक्षता में सुधार: डेटा का विश्लेषण करके, संगठन अपने संचालन में अक्षमताओं की पहचान कर सकते हैं और उन्हें सुधारने के लिए कदम उठा सकते हैं। इससे लागत बचत और अधिक दक्षता हो सकती है।
• परिणामों की भविष्यवाणी करें: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। यह वित्तीय पूर्वानुमान, जोखिम प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है।
• प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करें: डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठाकर, संगठन अपने प्रतिस्पर्धियों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं। ग्राहकों की जरूरतों और बाजार के रुझान को समझकर, वे नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित कर सकते हैं जो उनके ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करते हैं।
कुल मिलाकर, डेटा एनालिटिक्स उन संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण अभ्यास है जो अपने निर्णय लेने में सुधार करना चाहते हैं, अपने संचालन का अनुकूलन करना चाहते हैं और आज के डेटा-संचालित कारोबारी माहौल में प्रतिस्पर्धी बने रहना चाहते हैं।
4. Data analytics कितने प्रकार के होते हैं?
डेटा एनालिटिक्स के तीन मुख्य प्रकार हैं:
• वर्णनात्मक विश्लेषिकी: इस प्रकार के विश्लेषिकी में अतीत में क्या हुआ यह समझने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करना शामिल है। यह डेटा को सारांशित करने और इस तरह प्रस्तुत करने पर केंद्रित है जिसे समझना आसान हो। वर्णनात्मक विश्लेषण संगठनों को सूचित निर्णय लेने के लिए उनके डेटा में प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है।
• प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स: इस प्रकार के एनालिटिक्स में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए पिछले डेटा का विश्लेषण करना शामिल है जिसका उपयोग भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स संगठनों को भविष्य के परिणामों का अनुमान लगाने और जोखिमों को कम करने या अवसरों को भुनाने के लिए सक्रिय उपाय करने में मदद करता है।
• प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स: इस प्रकार के एनालिटिक्स में डेटा और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करके किसी दिए गए स्थिति के लिए सर्वोत्तम कार्रवाई की पहचान करना शामिल है। यह डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर क्या कार्रवाई की जाए, इस पर सिफारिशें प्रदान करके संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद करता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का उपयोग अक्सर जटिल निर्णय लेने वाले परिदृश्यों में किया जाता है जहां विचार करने के लिए कई विकल्प और चर होते हैं।
5. Data analytics के लाभ
डेटा एनालिटिक्स के विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में कई लाभ हैं। यहाँ कुछ प्रमुख लाभ दिए गए हैं:
• बेहतर निर्णय लेना: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को डेटा से प्राप्त साक्ष्य और अंतर्दृष्टि के आधार पर डेटा-संचालित निर्णय लेने की अनुमति देता है। यह अधूरी या गलत जानकारी के आधार पर निर्णय लेने के जोखिम को कम करता है।
• बढ़ी हुई दक्षता: डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके, संगठन अपने संचालन में अक्षमताओं की पहचान कर सकते हैं और बेहतर दक्षता और उत्पादकता के लिए अपनी प्रक्रियाओं का अनुकूलन कर सकते हैं।
• बेहतर ग्राहक अंतर्दृष्टि: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को उनकी ज़रूरतों, प्राथमिकताओं और व्यवहार सहित अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है। इससे संगठनों को अधिक लक्षित मार्केटिंग अभियान बनाने और ग्राहकों के अनुभव को बेहतर बनाने में मदद मिलती है।
• बेहतर जोखिम प्रबंधन: डेटा एनालिटिक्स किसी संगठन को संभावित जोखिमों और खतरों की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे उन्हें उन जोखिमों को कम करने के लिए उचित उपाय करने की अनुमति मिलती है।
• राजस्व में वृद्धि: बाजार के रुझान और ग्राहक व्यवहार की पहचान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके, संगठन नई राजस्व धाराएँ बना सकते हैं और अपने मौजूदा उत्पादों और सेवाओं में सुधार कर सकते हैं।
• लागत बचत: डेटा एनालिटिक्स उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद कर सकता है जहां लागत कम की जा सकती है, जैसे आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, इन्वेंट्री नियंत्रण और परिचालन दक्षता।
• प्रतिस्पर्धात्मक लाभ: अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने वाले संगठन अपने प्रतिस्पर्धियों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
कुल मिलाकर, डेटा एनालिटिक्स में सभी आकारों और सभी उद्योगों के संगठनों के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करने की क्षमता है।
6. Data analytics का इतिहास
डेटा एनालिटिक्स का एक लंबा और दिलचस्प इतिहास है जिसे रिकॉर्ड कीपिंग के शुरुआती ज्ञात रूपों में देखा जा सकता है। यहां डेटा एनालिटिक्स के इतिहास का संक्षिप्त विवरण दिया गया है:
• प्राचीन काल: रिकॉर्ड रखने के शुरुआती रूपों को मेसोपोटामिया, मिस्र और चीन की प्राचीन सभ्यताओं में देखा जा सकता है, जहां लोग वस्तुओं, फसलों और अन्य संसाधनों का ट्रैक रखने के लिए प्रतीकों और चित्रों का इस्तेमाल करते थे।
• औद्योगिक क्रांति: 19वीं शताब्दी में औद्योगिक क्रांति के उदय ने डेटा रिकॉर्डिंग और विश्लेषण के नए तरीकों का निर्माण किया। इस समय के दौरान प्रतिगमन विश्लेषण और परिकल्पना परीक्षण जैसे सांख्यिकीय तरीके विकसित किए गए थे।
• 20वीं सदी की शुरुआत: 20वीं सदी की शुरुआत में पहले कंप्यूटर विकसित किए गए थे, जिसके कारण डेटा भंडारण और विश्लेषण के नए तरीकों का निर्माण हुआ।
• 20वीं सदी के मध्य में: 20वीं सदी के मध्य में, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग विपणन, वित्त और स्वास्थ्य सेवा सहित कई क्षेत्रों में किया जाने लगा। मेनफ्रेम कंप्यूटर के विकास और इंटरनेट के उद्भव ने इस वृद्धि को बढ़ावा देने में मदद की।
• 20वीं सदी के अंत में: 20वीं सदी के अंत में, पर्सनल कंप्यूटर और एक्सेल और एसएएस जैसे सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के विकास ने व्यक्तियों और संगठनों के लिए डेटा का विश्लेषण करना आसान बना दिया। बड़े डेटा के उदय और डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के आगमन ने डेटा एनालिटिक्स को और भी शक्तिशाली बनाने में मदद की।
• आज का दिन: आज, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग वस्तुतः हर उद्योग में किया जाता है और यह निर्णय लेने और समस्या को सुलझाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इंटरनेट ऑफ थिंग्स के उदय के साथ, आने वाले वर्षों में डेटा एनालिटिक्स के और भी महत्वपूर्ण होने की संभावना है।
7. Data analytics का भविष्य
डेटा एनालिटिक्स पहले से ही कई उद्योगों का एक महत्वपूर्ण घटक है, और इसका महत्व केवल भविष्य में बढ़ने वाला है। यहाँ कुछ कारण है क्यूँ:
• डेटा की बढ़ती मात्रा: प्रौद्योगिकी और इंटरनेट के तेजी से विकास के साथ, उत्पन्न होने वाले डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है। संगठनों को इस डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने और सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने की आवश्यकता होगी।
• प्रतिस्पर्धात्मक लाभ: कई उद्योगों में, डेटा एनालिटिक्स संगठनों को अवसरों की पहचान करने, प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने और बेहतर उत्पाद या सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाकर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान कर सकता है।
• बेहतर ग्राहक अनुभव: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को उनकी प्राथमिकताओं, व्यवहार और जरूरतों का विश्लेषण करके अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है। इससे वैयक्तिकृत अनुभव और लक्षित मार्केटिंग अभियान बन सकते हैं।
• लागत बचत: डेटा एनालिटिक्स संगठनों को अक्षमता और बर्बादी की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे उन्हें अपने संचालन का अनुकूलन करने और लागत कम करने की अनुमति मिलती है।
• उभरती प्रौद्योगिकियां: जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ती जा रही हैं, डेटा एनालिटिक्स इन उपकरणों का लाभ उठाने और उनकी पूरी क्षमता को अनलॉक करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
कुल मिलाकर, भविष्य में डेटा एनालिटिक्स तेजी से महत्वपूर्ण होगा क्योंकि संगठन डेटा-संचालित निर्णय लेने, दक्षता और उत्पादकता में सुधार करने और बाज़ार में प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने की कोशिश करते हैं।
निष्कर्ष
हां तो दोस्तों मैंने इस लेख में आपको Data analytics क्या है और इससे जुड़ी और अधिक जानकारी इस लेख के माध्यम से आप तक पहुंचा दी है। यदि इस लेख में कोई दिक्कत या इससे जुड़ा कोई प्रश्न हैं, जिसे आप लेख के माध्यम से जानना चाहते हैं तो कमेंट के जरिए बता सकते हैं।