डाटा एनालिसिस क्या है? प्रकार और जानकारी

डाटा एनालिसिस का मतलब (data analysis meaning in hindi)

डाटा एनालिसिस डेटा से जानकारी निकालने की प्रक्रिया है।

इसमें डाटा सेट स्थापित करने, प्रोसेसिंग के लिए डेटा तैयार करने, मॉडलों को लागू करने, प्रमुख निष्कर्षों की पहचान करने और रिपोर्ट बनाने सहित कई चरणों को शामिल किया गया है।

डाटा एनालिसिस का लक्ष्य एक्शनएब्ल इनसाइट्स को ढूंढना है जो निर्णय लेने को सूचित कर सकता है। डाटा विश्लेषण में डाटा माइनिंग, डिस्क्रिप्टिव और प्रेडिक्टिव एनालिसिस, सांख्यिकीय एनालिसिस, बिजनेस एनालिसिस और बड़े डाटा एनालिसिस शामिल हो सकते हैं।

डाटा एनालिसिस क्या है? (data analysis definition in hindi)

अगर आसान भाषा में समझें तो “वो सभी तरीके जिससे आप डेटा को तोड़ सकते हैं, समय के साथ रुझान का आकलन कर सकते हैं, और एक सेक्टर या माप को दूसरे की तुलना कर सकते हैं।

इसमें एक नज़र में ट्रेंड्स और रिलेशनशिप्स को सहज बनाने के लिए डेटा को देखने के विभिन्न तरीकों को भी शामिल किया जा सकता है”।

डाटा विश्लेषण में क्या हुआ, क्या हो रहा है, और क्या होगा (प्रेडिक्टिव एनालिसिस) के बारे में प्रश्न पूछना भी शामिल है।

डाटा एनालिसिस के प्रकार (types of data analysis in hindi)

• डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस बताता है कि किसी निश्चित अवधि में क्या हुआ है।

उदाहरण: क्या विचारों की संख्या बढ़ गई है? पिछले महीने की तुलना में बिक्री मजबूत है? इत्यादि।

• डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स कुछ और क्यों हुआ पर केंद्रित है। इसमें अधिक डाइवर्स डेटा इनपुट और कुछ अनुमान लगाया जाता है।

उदाहरण: क्या मौसम बीयर की बिक्री को प्रभावित करता है? क्या वह नवीनतम मार्केटिंग अभियान बिक्री पर असर पड़ा? आदि।

• प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स निकट भविष्य में होने वाली संभावनाओं के लिए आगे बढ़ती है।

उदाहरण: आखिरी बार गर्मियों में गर्मियों में बिक्री के साथ क्या हुआ? कितने मौसम मॉडल इस वर्ष गर्म गर्मी की भविष्यवाणी करते हैं?

• प्रेस्क्रिप्टिव एनालिसिस कार्रवाई के पाठ्यक्रम का सुझाव देने के क्षेत्र में आता है।

उदाहरण: यदि इन पांच मौसम मॉडल के औसत के रूप में मापा जाने वाला गर्म गर्मी की संभावना 58% से अधिक है, तो हमें शराब बनाने के लिए शाम को शिफ्ट करना चाहिए और आउटपुट बढ़ाने के लिए अतिरिक्त टैंक किराए पर लेना चाहिए।

डाटा एनालिसिस के मॉडल्स (models of data analysis in hindi)

उद्देश्यों पर निर्णय लें – डेटा साइंस टीमों के लिए उद्देश्यों को निर्धारित करें कि यह निर्धारित करने के लिए कि क्या व्यापार अपने लक्ष्यों की ओर बढ़ रहा है; जल्दी मेट्रिक्स या परफॉरमेंस इंडिकेटर की पहचान करें।

बिजनेस लीवर की पहचान करें – आंकड़ों के विश्लेषण के लिए डेटा एनालिसिस परियोजनाओं में लक्ष्यों, मीट्रिक और लीवर की पहचान करें ताकि डेटा विश्लेषण पर दायरा बढ़ाया और ध्यान दिया जा सके; इसका मतलब है कि बिजनेस को अपनी महत्वपूर्ण मीट्रिक में सुधार करने और इसके लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए बदलाव करने के लिए तैयार होना चाहिए।

डाटा संग्रह – बेहतर मॉडल बनाने और अधिक क्रियाशील अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विभिन्न स्रोतों से जितना संभव हो उतना डेटा इकट्ठा करें।

डेटा सफाई – सही परिणाम उत्पन्न करने के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार करें और गलत निष्कर्ष निकालने से बचें; प्रक्रिया को स्वचालित करें लेकिन कर्मचारियों को डेटा की सफाई की निगरानी करने और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए शामिल करें।

डेटा साइंस टीम बढ़ाएं – आंकड़ों में उन्नत डिग्री वाले अपने विज्ञान टीम व्यक्तियों को शामिल करें जो डेटा मॉडलिंग और प्रेडिक्शन, साथ ही इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियरों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और ईटीएल विशेषज्ञों पर ध्यान केंद्रित करें। फिर, टीम को डेटा संग्रह और एनालिसिस को स्वचालित करने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म दें।

ऑप्टिमाइज़ करें और दोहराएं – अपने डेटा एनालिसिस मॉडल को सही बनाएं ताकि आप सटीक प्रिडिक्शन्स उत्पन्न करने, लक्ष्यों तक पहुंचने, और निगरानी और लगातार रिपोर्ट करने के लिए प्रक्रिया को दोहरा सकें।

डाटा एनालिसिस के लाभ और चुनौतियां (benefits of data analysis in hindi)

डेटा एनालिसिस संगठनों और उद्यमों के लिए बेहतर निर्णय लेने, अपने ग्राहकों की सेवा करने और उत्पादकता और राजस्व बढ़ाने के लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करने का एक सिद्ध तरीका है।

डेटा एनालिसिस के लाभ बहुत अधिक हैं, और कुछ सबसे पुरस्कृत लाभों में है आपके व्यवसाय के लिए सही जानकारी प्राप्त करना, आईटी विभागों से अधिक मूल्य प्राप्त करना, अधिक प्रभावी विपणन अभियान बनाना, ग्राहकों की बेहतर समझ हासिल करना, और भी बहुत कुछ।

लेकिन, आज इतना डेटा उपलब्ध है कि डेटा एनालिसिस एक चुनौती है। अर्थात्, सभी डेटा को संभालना और पेश करना डेटा एनालिसिस के सबसे चुनौतीपूर्ण पहलुओं में से दो हैं।

पारंपरिक आर्किटेक्चर और आधारभूत संरचनाएं आज उत्पन्न होने वाली बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने में सक्षम नहीं हैं, और डिसीज़न मेकर्स को डेटा से एक्शनेबल इनसाइट प्राप्त करने की अपेक्षा से अधिक समय लगता है।

सौभाग्य से, डेटा मैनेजमेंट सोलूशन्स और कॉस्टमर एक्सपीरयंस मैनेजमेंट सोलूशन्स इंटरप्राइजेज को ग्राहक इंटरैक्शन सुनने, व्यवहार और प्रासंगिक जानकारी से सीखने, अधिक प्रभावी एक्शनेबल इनसाइट्स बनाने, लक्ष्यों को अनुकूलित करने और बिजनेस प्रैक्टिसेज में सुधार करने के लिए इनसाइट्स पर अधिक समझदारी से पूरा करने की क्षमता प्रदान करते हैं।

इस लेख के बारे में यदि आपका कोई भी सवाल या सुझाव है, तो आप उसे नीचे कमेंट में लिख सकते हैं।