अपने व्यवसाय को बढ़ाने के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस का उपयोग करें

"हमेशा से तीन प्रकार के विश्लेषिकी रहे हैं: वर्णनात्मक, जो अतीत की रिपोर्ट करते हैं; भविष्य कहनेवाला, जो भविष्य का अनुमान लगाने के लिए पिछले आंकड़ों के आधार पर मॉडल का उपयोग करता है; और प्रीस्क्रिप्टिव, जो इष्टतम व्यवहार और कार्यों को निर्दिष्ट करने के लिए मॉडल का उपयोग करते हैं। Analytics 3.0 में सभी प्रकार शामिल हैं, लेकिन प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स पर ज़ोर दिया गया है। "

ये विश्लेषणात्मक विषय भविष्य की घटना की संभावना के बारे में जागरूकता प्रदान करते हैं, जो कि लिए जाने वाले कार्यों की सिफारिश कर सकते हैं, जिससे उन्हें व्यापार निर्णय लेने के लिए आदर्श बनाया जा सकता है।

बिग डेटा को समझना - बिजनेस इंटेलिजेंस का इतिहास

हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू इस Analytics 3.0 समीक्षा को प्रदान करता है जिसमें डेटा और एनालिटिक्स के इतिहास की अधिक व्यापक जानकारी शामिल है। यहां एक संक्षिप्त सारांश दिया गया है क्योंकि सभी व्यवसाय मालिकों को यह समझना चाहिए कि इन शर्तों का क्या मतलब है।

• बिजनेस इंटेलिजेंस - एनालिटिक्स 1.0 - 1950 का दशक

1950 के दशक के दौरान, टूल को जानकारी एकत्र करने और रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। ये उपकरण मानवीय रूप से जितना संभव हो उससे अधिक तेज़ी से कार्यों को पूरा कर सकते थे। डेटा विश्लेषक आमतौर पर इस व्यवसाय की प्रारंभिक अवधि को एनालिटिक्स 1.0 के रूप में संदर्भित करते हैं।

उस समय के अधिकांश व्यापार विश्लेषिकी उपकरण छोटे, संरचित, आंतरिक डेटा स्रोत थे। सीमित रिपोर्टिंग क्षमता थी और बैच प्रोसेसिंग ऑपरेशन में कई महीने लग सकते थे। बिग डेटा आने से पहले, विश्लेषकों ने अनिवार्य रूप से डेटा एकत्र करने और तैयार करने में अधिक समय बिताया, जबकि उन्होंने इसका विश्लेषण किया था। यह प्रारंभिक युग लगभग 50 वर्षों तक चला, अंततः बिग डेटा की सुबह तक चला।

• बिग डेटा आ गया - एनालिटिक्स 2.0 - 2000 के दशक के मध्य

2000 के दशक के मध्य में इंटरनेट का जन्म हुआ और आज का सोशल मीडिया फेसबुक और गूगल को चौंकाता है। Google और Facebook दोनों ने विश्लेषण के लिए नया डेटा और उस डेटा को इकट्ठा करने के लिए एक नया तरीका पेश किया। हालाँकि बिग डेटा शब्द 2010 के आसपास आम नहीं हुआ था, लेकिन यह स्पष्ट था कि यह नई जानकारी अतीत के छोटे डेटा से बहुत अलग थी।

• बिग डेटा वी। स्मॉल डेटा - क्या अंतर है?

जबकि एक कंपनी के अपने लेन-देन और आंतरिक संचालन ने छोटे डेटा उत्पन्न किए, बिग डेटा नेट से, साथ ही सार्वजनिक डेटा परियोजनाओं और स्रोतों से बाह्य रूप से तैयार किया गया था। बिग डेटा का एक उदाहरण मानव जीनोम परियोजना है। डेटा संग्रह के इस नए तरीके ने Analytics 2.0 की शुरुआत का संकेत दिया।

• एनालिटिक्स 2.0

एक बार बिग डेटा आने के बाद, कंपनियों को अपने डेटा एकत्र करने में मदद करने के लिए नई प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों का विकास अंतर्दृष्टि के माध्यम से लाभ में कर दिया गया था। नए डेटाबेस (NoSQL) और प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क (Hadoop) विकसित किए गए थे। ओपन सोर्स फ्रेमवर्क Hadoop को विशेष रूप से बिग डेटा सेट को स्टोर और विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Hadoop का लचीलापन इसे असंरचित डेटा (जैसे, वीडियो, आवाज और कच्चे पाठ, आदि) का प्रबंधन करने के लिए सही उपकरण बनाता है।

एनालिटिक्स के साथ-साथ एनालिटिक्स में सक्षम होने के लिए एनालिटिक्स 2.0 की अवधि के दौरान डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। इन दक्षताओं के होने से उन्हें Analytics 3.0 के दौरान आने वाली तकनीकी प्रगति के लिए तैयार किया गया।

• विश्लेषिकी 3.0

Analytics 3.0, व्यवसाय की बुद्धिमत्ता के भविष्य के लिए एक कदम है। व्यावसायिक बुद्धि का अंतिम लक्ष्य डेटा का विश्लेषण करना है और स्टाफ के सदस्यों और व्यापार मालिकों को बेहतर निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करके कंपनी के प्रदर्शन स्तर को बढ़ावा देना है।

कैसे बिजनेस इंटेलिजेंस SMBs को फायदा पहुंचा सकता है

SAP यह नि: शुल्क श्वेत पत्र प्रदान करता है कि कैसे व्यापार खुफिया किसी भी आकार के व्यवसायों को लाभ पहुंचा सकता है। बीआई अनुसंधान विश्लेषकों, प्रबंधकों और अन्य कर्मचारियों के सदस्यों को सूचित प्रबंधन निर्णय तेजी से करने में सहायता करता है। यह बिक्री टीम और कर्मचारियों को जनता के साथ सीधे उनकी सिफारिशों के कारणों को प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

शटरस्टॉक के जरिए डाटा फोटो