जब अधिकांश लोग डेटा विश्लेषण के बारे में सोचते हैं, तो वे Microsoft Excel जैसे टूल में डेटा को हेरफेर और विश्लेषण करने के बारे में सोचते हैं। वास्तविकता यह है कि डेटा विश्लेषण टूल्स की एक विस्तृत श्रृंखला और डेटा द्वारा बताई गई कहानी को हेरफेर करने और समझने के कई अलग-अलग तरीकों को शामिल करता है।
डेटा विश्लेषण क्या है? डेटा विश्लेषण का उपयोग बहुत अलग तरीके से किया जाता है यदि आप व्यावसायिक डेटा, निर्माण डेटा, मार्केटिंग डेटा, या उस उद्योग और व्यवसाय के लिए विशिष्ट डेटा के बारे में बात कर रहे हैं जिसे आप संचालित करते हैं।
इस लेख में, आप डेटा विश्लेषण के विभिन्न पहलुओं के बारे में जानेंगे, उनका क्या अर्थ है, और वे आम तौर पर कैसे उपयोग किए जाते हैं।
डेटा संग्रह
किसी भी डेटा विश्लेषण का पहला चरण डेटा संग्रह है। इसका सीधा सा मतलब है उन सभी स्रोतों से डेटा एकत्र करना जिनमें आपके लिए आवश्यक जानकारी होती है।
डेटा में निम्नलिखित और बहुत कुछ शामिल हो सकते हैं:
- निर्माण मशीनरी कंट्रोलर
- कोई व्यक्ति मैन्युअल रूप से कंप्यूटर में डेटा दर्ज कर रहा है
- तापमान, दबाव, और अधिक मापने वाले सेंसर
- क्लाउड-आधारित डेटा स्रोत
- इंटरनेट से जानकारी जैसे मौसम या सरकारी डेटाबेस
- आपकी कंपनी नेटवर्क पर रखे गए डेटाबेस
बहुत सारे संगठनों के लिए एक बड़ी चुनौती यह पता लगाना है कि उस जानकारी को इकट्ठा करने के लिए कौन से तकनीकी टूल्स उपलब्ध हैं। ज्यादातर समय उस रिमोट डिवाइस या डेटा स्रोत से जुड़ने और फिर उन्हें आंतरिक डेटाबेस या डेटा इतिहासकार सिस्टम में खींचने के लिए सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है।
इन स्टोरेज क्षेत्रों को अक्सर "डेटा वेयरहाउस" कहा जाता है।
एक बार जानकारी किसी संगठन के अंदर डेटा वेयरहाउस में एकत्र हो जाने पर, वास्तविक डेटा विश्लेषण करने के लिए विभिन्न टूल्स का उपयोग किया जा सकता है।
बिजनेस इंटेलिजेंस
एक बार डेटा एकत्र हो जाने पर, अगला कदम यह तय करना है कि उस सभी डेटा का क्या किया जाए। जब बिजनेस इंटेलिजेंस की बात आती है, तो आवश्यक डेटा को एक संगठन को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करनी चाहिए।
बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) रिपोर्ट और डैशबोर्ड प्रबंधकों और अन्य व्यावसायिक नेताओं को रुझानों को बेहतर ढंग से समझने और व्यवसाय के विभिन्न पहलुओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।
इन पहलुओं में शामिल हैं:
- आपूर्ति श्रृंखला की जरूरतें या सीमाएं
- लागत कम करना
- बिक्री में सुधार
- ग्राहक की जरूरतें और व्यवहार
- भविष्य की बिक्री या बाजार की मांग का पूर्वानुमान
- लॉजिस्टिक्स और शिपिंग
अपने संगठन में इन सभी अलग-अलग प्रणालियों से डेटा एकत्र करने से आप उन सूचनाओं के बीच संबंध बना सकते हैं जो पहले कभी संभव नहीं थीं।
मैन्युफैक्चरिंग इंटेलिजेंस
निर्माण प्रक्रियाओं से डेटा एकत्र करने में कठिनाई यह है कि आमतौर पर इसमें बहुत अधिक मात्रा होती है।
यदि आप एक विशिष्ट निर्माण सुविधा के बारे में सोचते हैं, तो शॉप फ्लोर पर हर एक मशीन दर्जनों से सैकड़ों डेटा पॉइंट्स एकत्र करती है जिनमें शामिल हैं:
- तापमान और दबाव
- बने हुए पार्ट्स या उत्पाद
- उपयोग की गई कच्ची सामग्री
- स्क्रैप किए गए खराब पार्ट्स
- खराबी की संख्या और अलार्म
अधिकांश मामलों में, निर्माण उपकरण को प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर (PLC) के उपयोग द्वारा स्वचालित किया जाता है। ये डिवाइस न केवल उपकरण को उनके प्रोग्राम के अनुसार चलाते हैं, बल्कि वे उस उपकरण से डेटा एकत्र और इकट्ठा भी करते हैं।
उन PLCs से डेटा प्राप्त करने में सॉफ़्टवेयर शामिल होता है जो उन PLCs के समान नेटवर्क पर एक सर्वर पर चलता है। कई विक्रेता हैं जिन्होंने उन कंट्रोलर्स से डेटा निकालने और डेटा इतिहासकार या डेटाबेस में डालने के लिए सॉफ़्टवेयर लिखा है।
इस क्षेत्र में डेटा इतिहासकार लीडर्स में शामिल हैं:
- OSIsoft: यह कंपनी दशकों से मौजूद है, और इसमें "इंटीग्रेटर्स" या ड्राइवर शामिल हैं जो लगभग किसी भी प्रकार के प्रोसेसर, सेंसर, या डेटाबेस से डेटा प्राप्त कर सकते हैं।
- FactoryTalk: लंबे समय से ऑटोमेशन लीडर Rockwell Automation ने अपने ग्राहकों को मशीन प्रोसेसर से डेटा एकत्र करने में मदद करने के लिए FactoryTalk नामक अपना डेटा इतिहासकार बनाया।
- Aveva: पूर्व में Wonderware के नाम से जाना जाता था, AVEVA Historian मशीन डेटा जैसे प्रोसेस डेटा, अलार्म, इवेंट्स, और अधिक के लिए "ओपन एक्सेस" प्रदान करने का वादा करता है।
- Iconics: डेटा इतिहासकार मार्केटप्लेस में एक छोटा खिलाड़ी, Iconics के निर्माता "हाई-स्पीड आर्काइविंग" प्रदान करने का वादा करते हैं ताकि संग्रहीत डेटा रिज़ॉल्यूशन उससे मेल खाए जो मूल रूप से मशीन पर हुआ था।
इन सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं में से लगभग सभी में अपने डेटा इतिहासकार समाधान के साथ डेटा विश्लेषण टूल्स शामिल हैं। आपके निर्माण सुविधा के लिए सही डेटा संग्रह और विश्लेषण समाधान चुनना वास्तव में आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कंट्रोलर्स पर निर्भर करता है, आप डेटा को कैसे स्टोर करना चाहते हैं, और आप कितना खर्च करने को तैयार हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
व्यावसायिक डेटा को एकत्र करने, विश्लेषण करने, और विज़ुअलाइज़ करने के लिए सबसे लोकप्रिय टूल Microsoft PowerBI है।
PowerBI Microsoft द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो आपको कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से डेटा लाने देता है। आप तब विभिन्न पाई और बार चार्ट, लाइन ग्राफ, टेबल, और अधिक में डेटा को स्लाइस और डाइस कर सकते हैं।
विभिन्न डेटा स्रोतों से जानकारी को संयोजित करने की क्षमता आपको उन सहसंबंधों को खोजने देती जो पहले संभव नहीं होती। यह आधुनिक डेटा विश्लेषण का जादू है। यह उन उपकरणों का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता प्रदान करता है जो आपको कई स्रोतों से डेटा विज़ुअलाइज़ करने देते हैं।
PowerBI इस तरह से डेटा को हेरफेर और विज़ुअलाइज़ करने की क्षमता वाला एकमात्र ऐप नहीं है। वास्तव में, इस प्रकार के टूल्स के लिए एक बढ़ता हुआ बाजार है।
आज के प्रमुख डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स में शामिल हैं:
- Metabase: एक ओपन-सोर्स (मुफ्त) समाधान जो खुद को आपके संगठन में लोगों को "सवाल पूछने और डेटा से सीखने" देने के रूप में बताता है।
- Tableau: कई अलग-अलग उद्योगों में उपयोग किया जाने वाला एक लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफॉर्म। कई अलग-अलग डेटा स्रोतों के साथ कनेक्टिविटी उपलब्ध है।
- Whatagraph: मार्केटिंग एजेंसियों के बीच लोकप्रिय क्योंकि यह समझने में आसान रिपोर्ट बनाना आसान बनाता है। टूल में स्वचालित रिपोर्ट जनरेशन शामिल है और उन रिपोर्ट्स को किसी को भी स्वचालित रूप से ईमेल कर सकता है।
- JasperReports: यह एक और ओपन-सोर्स रिपोर्टिंग समाधान है। इसकी शक्ति कई अलग-अलग प्रारूपों में रिपोर्ट आउटपुट करने की क्षमता से आती है जैसे प्रिंटेड डॉक्यूमेंट्स, PDFs, और वेब-आधारित रिपोर्ट्स।
आप जिस विकल्प को चुनते हैं वह वास्तव में इस बात पर निर्भर करता है कि आप या आपका संगठन कितना निवेश करना चाहता है। शुक्र है कि यदि आपको वहीं से शुरू करने की आवश्यकता है तो उत्कृष्ट ओपन-सोर्स विकल्प उपलब्ध हैं।
डेटा माइनिंग
सबसे शक्तिशाली नई डेटा विश्लेषण तकनीकों में से एक को डेटा माइनिंग कहा जाता है।
डेटा माइनिंग बड़े डेटा वॉल्यूम से पैटर्न और रुझानों को निकालने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करने पर केंद्रित है ताकि भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी की जा सके।
डेटा माइनिंग सांख्यिकीय विश्लेषण करने वाले एप्लिकेशन अत्यधिक विशिष्ट हैं और अक्सर हाथ में एप्लिकेशन या स्थिति के लिए अनुकूलित होने की आवश्यकता होती है।
डेटा माइनिंग विश्लेषण के प्रकारों में शामिल हैं:
- एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA): इसमें नए रुझानों की पहचान करने या नई जानकारी सीखने के लिए डेटा में पैटर्न खोजना शामिल है।
- कन्फर्मेटरी डेटा एनालिसिस (CDA): इसमें एकत्र किए गए सभी डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने की कोशिश करने के लिए शामिल है कि क्या संदिग्ध सहसंबंध सही हैं।
आज बाजार पर उपलब्ध कुछ प्रमुख डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर टूल्स में शामिल हैं:
- RapidMiner: Java में लिखा गया एक उत्कृष्ट ओपन-सोर्स प्रेडिक्टिव एनालिसिस सिस्टम। यह मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिसिस, और टेक्स्ट माइनिंग में सक्षम है।
- Sisense: बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए अनुकूलित लाइसेंस प्राप्त सॉफ़्टवेयर, बड़े संगठनों के लिए स्केल अप करने की क्षमता के साथ। इसमें एक उत्कृष्ट रिपोर्टिंग मॉड्यूल शामिल है।
- Oracle: डेटा उद्योग में अग्रणी नामों में से एक, Oracle SQL के भीतर डेटा माइनिंग सुविधा प्रदान करता है जो संगठनों को Oracle डेटाबेस में संग्रहीत डेटा का उपयोग करने देता है।
- IBM Cognos: यह सॉफ़्टवेयर महत्वपूर्ण रुझानों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करने में सक्षम है। इनका उपयोग प्रबंधन या अन्य के लिए रिपोर्ट जनरेट करने के लिए किया जा सकता है।
- SAS: डेटा उद्योग में एक और बड़ा नाम, Statistical Analysis System (SAS) को विशेष रूप से विश्लेषणात्मक परिणामों के आधार पर डेटा को माइन, प्रबंधित, और यहां तक कि अपडेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
जैसा कि आप देख सकते हैं, डेटा विश्लेषण के कई पहलू हैं और आपको जिन टूल्स का उपयोग करने की आवश्यकता है वे वास्तव में इस बात पर निर्भर करते हैं कि आप उस डेटा से क्या सीखना चाहते हैं।
डेटा विश्लेषण में प्रगति हर साल आगे बढ़ती रहती है, और कोई भी कंपनी या संगठन जो अपने उद्योग में आगे रहने की उम्मीद करता है, उसे इस बात पर नज़र रखने की ज़रूरत है कि कौन से डेटा विश्लेषण टूल्स उपलब्ध हैं और उनका पूरी क्षमता से उपयोग करें।
