सदस्य:2240248AdityaM/प्रयोगपृष्ठ
बिजनेस एनालिटिक्स
[संपादित करें]बिजनेस एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि हासिल करने और बिजनेस प्लानिंग को आगे बढ़ाने के लिए पिछले बिजनेस प्रदर्शन की पुनरावृत्त अन्वेषण और जांच के लिए कौशल, प्रौद्योगिकियों और प्रथाओं को संदर्भित करता है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा और सांख्यिकीय तरीकों के आधार पर बिजनेस प्रदर्शन की नई अंतर्दृष्टि और समझ विकसित करने पर केंद्रित है। इसके विपरीत, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता पारंपरिक रूप से पिछले प्रदर्शन को मापने और व्यवसाय योजना का मार्गदर्शन करने के लिए मेट्रिक्स के एक सुसंगत सेट का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करती है।[1]
दूसरे शब्दों में, पूछताछ, रिपोर्टिंग और ओएलएपी सतर्क उपकरण हैं जो सवालों का जवाब दे सकते हैं जैसे कि क्या हुआ, कितने, कितनी बार, समस्या कहां है और किन कार्रवाइयों की आवश्यकता है। बिजनेस एनालिटिक्स इस तरह के सवालों का जवाब दे सकता है कि ऐसा क्यों हो रहा है, अगर ये रुझान जारी रहे तो क्या होगा, आगे क्या होगा (भविष्यवाणी करें), और सबसे अच्छा परिणाम क्या हो सकता है।[2]
आवेदन के उदाहरण
[संपादित करें]स्वास्थ्य देखभाल में, व्यावसायिक विश्लेषण का उपयोग नैदानिक सूचना प्रणालियों को संचालित और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। यह चिकित्सा डेटा को विश्लेषणात्मक तरीकों की आश्चर्यजनक श्रृंखला से उपयोगी जानकारी में बदल सकता है। डेटा विश्लेषण का उपयोग समकालीन रिपोर्टिंग सिस्टम उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है जिसमें रोगी के नवीनतम प्रमुख संकेतक, ऐतिहासिक रुझान और संदर्भ मूल्य शामिल हैं। [3]
बिजनेस एनालिटिक्स के भीतर बुनियादी डोमेन·
· व्यवहार विश्लेषण
· समूह विश्लेषण
· प्रतियोगी विश्लेषण
· ग्राहक यात्रा विश्लेषण
· साइबर एनालिटिक्स
· उद्यम अनुकूलन
· वित्तीय सेवा विश्लेषण
· धोखाधड़ी विश्लेषण
· स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषण
· प्रमुख प्रदर्शन संकेतक
· मार्केट बास्केट विश्लेषण
· विपणन विश्लेषण
· मूल्य निर्धारण विश्लेषण
· खुदरा बिक्री विश्लेषण
· जोखिम और क्रेडिट विश्लेषण
· आपूर्ति शृंखला विश्लेषण, एक ऐसा क्षेत्र जो अपने "बढ़ते महत्व" के लिए विख्यात है। डीएंजेलिस एकाधिक व्याख्याओं को संदर्भित करता है
इतिहास
[संपादित करें]19वीं सदी के अंत में फ्रेडरिक विंसलो टेलर द्वारा प्रबंधन अभ्यास लागू किए जाने के बाद से व्यवसाय में एनालिटिक्स का उपयोग किया जाने लगा है। हेनरी फोर्ड ने अपनी नव स्थापित असेंबली लाइन में प्रत्येक घटक का समय मापा। लेकिन 1960 के दशक के अंत में जब निर्णय समर्थन प्रणालियों में कंप्यूटर का उपयोग किया जाने लगा तो एनालिटिक्स पर अधिक ध्यान दिया जाने लगा। तब से, एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सिस्टम, डेटा वेयरहाउस के विकास के साथ एनालिटिक्स बदल गया है और बन गया है, और बड़ी संख्या में अन्य सॉफ़्टवेयर उपकरण और प्रक्रियाएं।
बाद के वर्षों में कंप्यूटर के आगमन के साथ बिजनेस एनालिटिक्स में विस्फोट हुआ है। इस बदलाव ने एनालिटिक्स को बिल्कुल नए स्तर पर ला दिया है और अनंत संभावनाएं पैदा कर दी हैं। जहां तक इतिहास में एनालिटिक्स की बात है, और आज एनालिटिक्स का वर्तमान क्षेत्र क्या है, कई लोगों ने कभी नहीं सोचा होगा कि एनालिटिक्स की शुरुआत 1900 के दशक की शुरुआत में श्री फोर्ड के साथ ही हुई थी। [4]
चुनौतियाँ
[संपादित करें]बिजनेस एनालिटिक्स पर्याप्त मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्भर करता है। डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने में कठिनाई विभिन्न प्रणालियों में डेटा को एकीकृत और संतुलित करना है, और फिर यह तय करना है कि डेटा के कौन से सबसेट उपलब्ध कराए जाएं। [5]
पहले, एनालिटिक्स को पिछली तिमाही या पिछले वर्ष में बेची गई इकाइयों की संख्या की जांच करके उपभोक्ता व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने की एक प्रकार की तथ्य-पश्चात पद्धति माना जाता था। इस प्रकार के डेटा वेयरहाउसिंग के लिए गति की तुलना में बहुत अधिक संग्रहण स्थान की आवश्यकता होती है। अब बिजनेस एनालिटिक्स एक ऐसा उपकरण बनता जा रहा है जो ग्राहक बातचीत के नतीजे को प्रभावित कर सकता है। जब एक विशिष्ट ग्राहक प्रकार खरीदारी पर विचार कर रहा है, तो एक विश्लेषण-सक्षम उद्यम उस उपभोक्ता को आकर्षित करने के लिए बिक्री पिच को संशोधित कर सकता है। इसका मतलब यह है कि सभी डेटा के लिए भंडारण स्थान को वास्तविक समय में आवश्यक डेटा प्रदान करने के लिए बहुत तेजी से प्रतिक्रिया करनी चाहिए।
एनालिटिक्स पर प्रतिस्पर्धा
[संपादित करें]बैबसन कॉलेज में सूचना प्रौद्योगिकी और प्रबंधन के प्रोफेसर थॉमस डेवनपोर्ट का तर्क है कि व्यवसाय एनालिटिक्स के माध्यम से एक विशिष्ट व्यावसायिक क्षमता को अनुकूलित कर सकते हैं और इस प्रकार बेहतर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। वह एक संगठन की इन विशेषताओं की पहचान करता है जो एनालिटिक्स पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए उपयुक्त हैं: [6]
· एक या अधिक वरिष्ठ अधिकारी जो तथ्य-आधारित निर्णय लेने और विशेष रूप से विश्लेषण की पुरजोर वकालत करते हैं
· न केवल वर्णनात्मक आँकड़ों का, बल्कि पूर्वानुमानित मॉडलिंग और जटिल अनुकूलन तकनीकों का भी व्यापक उपयोग
· अनेक व्यावसायिक कार्यों या प्रक्रियाओं में विश्लेषण का पर्याप्त उपयोग
विश्लेषणात्मक उपकरण, डेटा और संगठनात्मक कौशल और क्षमताओं के प्रबंधन के लिए उद्यम-स्तरीय दृष्टिकोण की ओर आंदोल
संदर्भ
[संपादित करें]- ↑ "Tableau. Retrieved 2021-03-06".
- ↑ "Galit Schmueli and Otto Koppius" (PDF).
- ↑ "Analytics list".
- ↑ "Davenport, Thomas H.; Harris, Jeanne G. (2007)".
- ↑ "Choosing the Best Storage for Business Analytics".
- ↑ "DeAngelis, S., The Growing Importance of Supply Chain Analytics". Cite journal requires
|journal=(मदद)