मेरे पहले के ब्लॉग में से एक ने आपको डेटा साइंस के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं का दौरा दिया था। मैंने उल्लेख किया था, यह विभिन्न कार्यात्मक आर्किटेक्चर परतों के उपकरणों का अंत था। लेकिन बिग डेटा का अंत नहीं। बिग डेटा पर ज्ञान बिग डेटा जितना ही विशाल है।
बिग डेटा की आर्किटेक्चर और बाजार में बिग डेटा के साथ काम करने के लिए मौजूद विभिन्न उपकरणों के बारे में जानना पर्याप्त नहीं है। बिग डेटा डोमेन में हमारे विचार से कहीं अधिक वर्टिकल हैं। लगभग हर हफ्ते एक नया विकास होता है।
लेकिन मैं इसे शुरू करने के लिए सरल रखूंगा। यहां बिग डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सबसे बुनियादी और उपयोगी टिप्स दिए गए हैं।
बिग डेटा की पूरी तस्वीर के पीछे मुख्य उद्देश्य उन अंतर्दृष्टि के बारे में रहा है जो हम बिग डेटा से प्राप्त कर सकते हैं। अंतर्दृष्टि जो बहुत मददगार साबित हो सकती हैं
- आपके व्यवसाय के वर्तमान मूल्य का विश्लेषण करने में
- आपके व्यवसाय के भविष्य के विकास की भविष्यवाणी करने में
- उन तरीकों की रणनीति बनाने में जो आपके व्यवसाय को लाभ पहुंचा सकें
- उपभोक्ताओं की विशाल सेना की जरूरत को जानने में
और सूची जारी रहती है। कुछ चीजें हैं जिन्हें हमें ध्यान में रखना चाहिए जब हम बिग डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाल रहे हों।
नीचे आपके अंतर्दृष्टि निष्कर्षण प्रक्रिया शुरू करने से पहले पालन करने के लिए कुछ रणनीतिक सुझावों की सूची दी गई है।
- स्वच्छ डेटा का उपयोग करें -
हम विश्लेषण प्रक्रिया में जो डेटा डालते हैं, उसके कारण हम डेटा से जो भी अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं। इसलिए, यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है कि हम सही डेटा एकत्र कर रहे हैं। और इसके साथ यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि एनालिटिक्स इंजन में दर्ज किया गया डेटा पूरी तरह से सुव्यवस्थित और सबसे आवश्यक हो। इसके साथ व्यवसायों के लिए जितना संभव हो उतना डेटा उत्पन्न और संग्रहीत करना भी आवश्यक है। किसी भी निष्कर्ष को अंतर्दृष्टि से निकालने से पहले हाथ में अधिक डेटा होना अच्छा है।
- पूरी तस्वीर पाने के लिए कई डेटा स्रोतों का उपयोग करें -
हम सभी जानते हैं कि हर साल हर व्यवसाय बहुत सारा डेटा उत्पन्न करता है जो अगर ठीक से विश्लेषण किया जाए तो गहरी अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है जो व्यवसाय योजनाओं के लिए फायदेमंद साबित हो सकती है। लेकिन हमें बिग डेटा को समझने के लिए बड़ी तस्वीर देखने की जरूरत है। दुनिया में मौजूद सभी डेटा में से, एक कंपनी का डेटा इसका सिर्फ एक टुकड़ा बनाता है। इसलिए, इससे निकाले गए परिणाम आपको केवल इस बात का आंशिक दृश्य देंगे कि दुनिया में क्या चल रहा है।
खैर, यह बिल्कुल भी बोझिल काम नहीं है, सही उपकरण और प्रक्रियाएं आपकी कई डेटा स्ट्रीम की निगरानी और प्रबंधन में मदद कर सकती हैं। डेटा को एकत्रित और जोड़कर, आप उन स्रोतों के साथ संबंधों का अनुमान लगा सकते हैं जो आपको आपके व्यावसायिक बाजार की अधिक सटीक तस्वीर प्रदान करते हैं।
- डेटा अखंडता एक टीम प्रयास है -
डेटा रणनीति की सफलता और विफलता इस बात पर निर्भर करती है कि व्यवसाय अपने डेटाबेस को कैसे बनाए रखते हैं। व्यवसाय से संबंधित हर विवरण को अद्यतन रखना होगा ताकि आपकी डेटा रणनीति द्वारा प्रदान की गई जानकारी पर भरोसा किया जा सके। हमें बाहरी स्रोतों से लाइव अपडेट की भी आवश्यकता है और आंतरिक डेटा स्रोतों के लिए भी यही बात लागू होती है। डेटा को बनाए रखना व्यवसाय में शामिल सभी लोगों की जिम्मेदारी है जैसे IT टीम, फ्रंटलाइन सेल्स लोग और प्रक्रिया में शामिल बाकी सभी।
- एकत्रित डेटा आपको कुछ भी बता सकता है, यदि क्वेरी ठीक से संरचित है -
व्यवसाय के सभी डेटा को एकत्र करना और संग्रहीत करना पर्याप्त नहीं है। और विश्लेषण के लिए इसका व्यापक दृष्टिकोण लेना भी पर्याप्त नहीं है। आपके हाथ में मौजूद डेटा आपको कई चीजें बता सकता है जितना आपने वास्तव में सोचा होगा। लेकिन पूरा खेल इस बात पर घूमता है कि आप अपने डेटा को क्वेरी कैसे कर रहे हैं ताकि इससे अंतर्दृष्टि निकाली जा सके।
डेटा वैज्ञानिक कहते हैं कि डेटा एनालिटिक्स विज्ञान जितना ही एक कला है। और जब व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करने की बात आती है, तो अपराधी छोटे विवरणों में छिपा होता है। इसलिए, वास्तविक अंतर्दृष्टि खोजने के लिए विवरणों में तल्लीन करना महत्वपूर्ण है।
- पिक्सेल ट्रैकिंग एनालिटिक्स पेश करें -
कंपनियों को अपनी वेबसाइटों को इस तरह डिज़ाइन करना चाहिए कि यह उनके मार्केटिंग विज्ञापनों और उत्पाद बिक्री से संबंधित डेटा एकत्र करने में उनकी मदद करे। यह वेबसाइट को केवल मार्केटिंग और बिक्री प्लेटफॉर्म के बजाय डेटा उत्पन्न करने वाले टूल के रूप में बना देगा।
पिक्सेल ट्रैकिंग नामक एक कार्यप्रणाली है जो कंपनी के लिए बड़े लाभ उत्पन्न कर सकती है। IT और मार्केटिंग विभागों को कंपनी द्वारा उपयोग की जाने वाली विभिन्न वेबसाइटों पर पिक्सेल ट्रैकिंग को शामिल करने के लिए हाथ से काम करना चाहिए चाहे वह मोबाइल हो, एक माइक्रोसाइट, या कोई अन्य स्थान। सोशल मीडिया पिक्सेल ट्रैकिंग का उपयोग करके सोशल मीडिया वेबसाइटों से भी डेटा ट्रैक किया जा सकता है। यह ट्रैकिंग आपको उपयोगकर्ताओं के डिवाइस के बारे में जानकारी भी प्रदान करती है जो आपको यह समझने में मदद कर सकती है कि बिक्री मोबाइल या वेब उपभोक्ताओं से आ रही है।
- सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करें -
TV विज्ञापन विकसित करने से पहले मार्केटर्स को डेटा संग्रह में संवर्द्धन का लाभ उठाना चाहिए जो उन्हें अपने अभियानों को वास्तविक परिणामों से मिलान करने में मदद करेगा। स्टेशनों पर मेट्रिक्स, प्रसारण आकार, जनसांख्यिकीय जानकारी, सेकंड-स्क्रीन गतिविधि और अन्य को सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए संयोजित किया जाना चाहिए।
- विशिष्ट जनसांख्यिकी को लक्षित करें -
मार्केटर्स के लिए लोगों, उपभोक्ताओं या स्थान के लक्ष्य समूह के आसपास अपनी रणनीतियों को डिज़ाइन करना एक पूर्व-आवश्यकता है। डिजिटल मीडिया और TV प्लेसमेंट से एकत्र किए गए डेटा से अधिक ROI प्राप्त करने के लिए उनकी खोज आदतों, उनके द्वारा उपयोग किए जा रहे उपकरणों और अन्य व्यवहार मेट्रिक्स को जानना आवश्यक है।
- मिश्रित मीडिया मॉडलिंग का उपयोग करें -
बेहतर भविष्य की योजनाएं बनाने के लिए, व्यवसायों के लिए सबसे अच्छा समाधान मिश्रित मीडिया मॉडलिंग तकनीक का उपयोग करना है। बिक्री और प्रतिक्रिया डेटा का विश्लेषण इसका आधार बनाता है। यह मार्केटर्स को सभी वितरण चैनलों का पूरी तरह से न्याय करने में मदद करता है। इसलिए, वे कम प्रदर्शन करने वाले चैनलों को खत्म कर सकते हैं और लाभ पैदा करने वाले चैनलों को अधिक बजट निर्देशित कर सकते हैं।
- खुदरा को मापें -
खुदरा विक्रेता की जानकारी सबसे अच्छा डेटा है जो ग्राहक वरीयताओं को मापने में मदद करेगा। डेटा आपको मार्केटिंग नीति के दो कार्यों के कारण होने वाले प्रभावों के बीच संबंध जानने में मदद करता है। अपने ग्राहक की प्रतिक्रियाओं को समझना सीधे आपके उत्पादों की बिक्री और मांग को बढ़ाने में मदद कर सकता है।
हम अमेज़न से सीख सकते हैं कि यह बिग डेटा का सर्वोत्तम उपयोग कैसे करता है। जिस तरह से यह उपयोगकर्ताओं को उन उत्पादों के सुझाव देता है जो उन्हें पसंद आ सकते हैं और जिस तरह से कंपनी लाखों लेनदेन और शिपमेंट को संसाधित करती है। अपने बिग डेटा का विश्लेषण करके अमेज़न दो तरह से अपने व्यवसाय को लाभ पहुंचाने की कोशिश करता है - एक है अंतर्दृष्टि के अनुसार अपनी प्रक्रियाओं में सुधार करना और दूसरा है ग्राहक अनुभव में सुधार करना।
अमेज़न अकेला नहीं है जो बिग डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यावसायिक प्रगति में सुधार की तकनीक का उपयोग कर रहा है। लगभग सभी शीर्ष कंपनियां ऐसा कर रही हैं। इसलिए, मुझे उम्मीद है कि उपरोक्त टिप्स आपकी निष्कर्षण प्रक्रिया को बेहतर बनाने और व्यावसायिक लाभ बढ़ाने में मदद करेंगे।
