जब अधिकांश लोग डेटा विश्लेषण के बारे में सोचते हैं, तो वे Microsoft Excel जैसे टूल में डेटा में हेरफेर और विश्लेषण करने के बारे में सोचते हैं। वास्तविकता यह है कि डेटा विश्लेषण में टूल की एक विस्तृत श्रृंखला और डेटा को बताने वाली कहानी को हेरफेर करने और समझने के लिए कई अलग-अलग तरीके शामिल हैं।
डेटा विश्लेषण क्या है? यदि आप व्यवसाय डेटा, निर्माण डेटा, मार्केटिंग डेटा, या आपके द्वारा संचालित उद्योग और व्यवसाय के लिए विशिष्ट डेटा के बारे में बात कर रहे हैं, तो डेटा विश्लेषण का उपयोग बहुत अलग तरीके से किया जाता है।
इस लेख में, आप डेटा विश्लेषण के विभिन्न पहलुओं के बारे में जानेंगे, उनका क्या मतलब है, और उनका आम तौर पर पूरे बोर्ड में उपयोग कैसे किया जाता है।
डेटा संग्रहण
किसी भी डेटा विश्लेषण का पहला चरण डेटा संग्रह है। इसका सीधा सा मतलब है कि उन सभी स्रोतों से डेटा इकट्ठा करना जिनमें आपकी ज़रूरत की जानकारी है।
डेटा में निम्न में से कोई भी और अधिक शामिल हो सकते हैं:
- विनिर्माण मशीनरी नियंत्रक
- कोई व्यक्ति मैन्युअल रूप से कंप्यूटर में डेटा दर्ज कर रहा है
- तापमान, दबाव और बहुत कुछ मापने वाले सेंसर
- क्लाउड आधारित डेटा स्रोत
- इंटरनेट से जानकारी जैसे मौसम या सरकारी डेटाबेस
- आपके 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 उपकरण उपलब्ध हैं। अधिकांश समय सॉफ़्टवेयर को उस दूरस्थ डिवाइस या डेटा स्रोत से कनेक्ट करने और फिर उन्हें एक आंतरिक डेटाबेस या डेटा इतिहासकार सिस्टम में खींचने की आवश्यकता होती है।
इन भंडारण क्षेत्रों को अक्सर "डेटा वेयरहाउस" कहा जाता है।
एक बार जब किसी संगठन के डेटा वेयरहाउस में जानकारी एकत्र की जाती है, तो वास्तविक डेटा विश्लेषण करने के लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है।
व्यावसायिक इंटेलिजेंस
एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, अगला कदम यह तय करना है कि उस सभी डेटा का क्या करना है। जब व्यावसायिक खुफिया की बात आती है, तो आवश्यक डेटा को संगठन को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करनी चाहिए।
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) रिपोर्ट और डैशबोर्ड प्रबंधकों और अन्य बिजनेस लीडर्स को ट्रेंड को बेहतर ढंग से समझने और बिजनेस के विभिन्न पहलुओं में अंतर्दृष्टि हासिल करने में मदद करते हैं।
इन पहलुओं में शामिल हैं:
- आपूर्ति श्रृंखला की जरूरतें या सीमाएं
- लागत कम करना
- बिक्री में सुधार
- ग्राहक की ज़रूरतें और व्यवहार
- भविष्य की बिक्री या बाजार की मांगों की भविष्यवाणी करना
- लॉजिस्टिक्स और शिपिंग
अपने पूरे संगठन में इन सभी विभिन्न प्रणालियों से डेटा एकत्र करने से आप उन सूचनाओं के बीच संबंध बना सकते हैं जो शायद पहले कभी संभव नहीं थीं।
खुफिया निर्माण
निर्माण प्रक्रियाओं से डेटा एकत्र करने में कठिनाई यह है कि आमतौर पर इसमें बहुत कुछ होता है।
यदि आप एक विशिष्ट निर्माण सुविधा के बारे में सोचते हैं, तो दुकान के फर्श पर प्रत्येक मशीन दर्जनों से सौ डेटा बिंदु एकत्र करती है जिसमें निम्न शामिल हैं:
- तापमान और दबाव
- बनाए गए पुर्जे या उत्पाद
- कच्चा माल इस्तेमाल किया
- खराब हिस्सों को हटा दिया गया
- खराबी की गिनती और अलार्म
ज्यादातर मामलों में, निर्माण उपकरण प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर (पीएलसी) के उपयोग से स्वचालित होते हैं। ये डिवाइस न केवल प्रोग्राम के अनुसार उपकरण चलाते हैं, बल्कि वे उस उपकरण से डेटा एकत्र और एकत्र भी करते हैं।
उन पीएलसी से डेटा प्राप्त करने में सॉफ़्टवेयर शामिल होता है जो उसी पीएलसी के समान नेटवर्क पर सर्वर पर चलता है। ऐसे कई विक्रेता हैं जिन्होंने उन नियंत्रकों से डेटा प्राप्त करने और डेटा इतिहासकार या डेटाबेस में डेटा प्राप्त करने के लिए सॉफ़्टवेयर लिखा है।
इस क्षेत्र के डेटा इतिहासकार नेताओं में शामिल हैं:
- OSIsoft:यह कंपनी दशकों से 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 रॉकवेल ऑटोमेशन ने अपने ग्राहकों को मशीन प्रोसेसर से डेटा एकत्र करने में मदद करने के लिए फ़ैक्टरीटॉक नामक अपना डेटा इतिहासकार तैयार किया।
- अवेवा:पूर्व में वंडरवेयर के रूप में जाना जाता था, एवीवीए इतिहासकार प्रक्रिया डेटा, अलार्म, ईवेंट आदि जैसे मशीन डेटा को "ओपन एक्सेस" प्रदान करने का वादा करता है।
- Iconics:डेटा इतिहासकार बाज़ार में एक छोटा खिलाड़ी, Iconics के निर्माता "हाई-स्पीड आर्काइविंग" प्रदान करने का वादा करते हैं, ताकि संग्रहीत डेटा रिज़ॉल्यूशन मशीन पर मूल रूप से हुई चीज़ों से मेल खाता हो।
इनमें से लगभग सभी सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं में अपने डेटा इतिहासकार समाधान के साथ जाने के लिए डेटा विश्लेषण उपकरण शामिल हैं। अपनी निर्माण सुविधा के लिए सही डेटा संग्रह और विश्लेषण समाधान चुनना वास्तव में आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले नियंत्रकों पर निर्भर करता है कि आप डेटा को कैसे संग्रहीत करना चाहते हैं, और आप कितना खर्च करने को तैयार हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
Microsoft PowerBI व्यावसायिक डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए सबसे लोकप्रिय उपकरण है।
PowerBI Microsoft द्वारा पेश किया गया एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो आपको कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से डेटा लाने देता है। फिर आप डेटा को विभिन्न पाई और बार चार्ट, लाइन ग्राफ़, टेबल और अन्य में स्लाइस और डाइस कर सकते हैं।
विभिन्न डेटा स्रोतों से जानकारी को संयोजित करने की क्षमता आपको उन सहसंबंधों को खोजने देती है जो पहले संभव नहीं थे। यह आधुनिक डेटा विश्लेषण का जादू है। यह ऐसी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता प्रदान करता है जो टूल से पहले कभी संभव नहीं थी जो आपको कई स्रोतों से डेटा की कल्पना करने देती हैं।
PowerBI इस तरह से डेटा में हेरफेर और कल्पना करने की क्षमता वाला एकमात्र ऐप नहीं है। वास्तव में, इस प्रकार के उपकरणों के लिए एक बढ़ता हुआ बाजार है।
आज के प्रमुख डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल में शामिल हैं:
- मेटाबेस:एक खुला स्रोत (निःशुल्क) समाधान जो आपके संगठन के लोगों को "प्रश्न पूछने और डेटा से सीखने" की अनुमति देता है।
- झांकी:कई अलग-अलग उद्योगों में उपयोग किया जाने वाला एक लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म। कई अलग-अलग डेटा स्रोतों के साथ कनेक्टिविटी उपलब्ध है।
- Whatgraph:मार्केटिंग एजेंसियों के बीच लोकप्रिय है क्योंकि आसानी से समझ में आने वाली रिपोर्ट तैयार करना आसान है। टूल में स्वचालित रिपोर्ट जनरेशन शामिल है और यह स्वचालित रूप से उन्हें किसी को भी ईमेल कर सकता है।
- जैस्पर रिपोर्ट्स:यह एक अन्य ओपन-सोर्स रिपोर्टिंग समाधान है। इसकी शक्ति कई अलग-अलग प्रारूपों जैसे मुद्रित दस्तावेज़, PDF और वेब-आधारित रिपोर्ट में रिपोर्ट आउटपुट करने की क्षमता से आती है।
आप जिस विकल्प के साथ जाने का निर्णय लेते हैं वह वास्तव में उस निवेश पर निर्भर करता है जिसे आप या आपका संगठन करना चाहता है। शुक्र है कि अगर आपको यहीं से शुरुआत करनी है तो उत्कृष्ट ओपन-सोर्स विकल्प उपलब्ध हैं।
डेटा माइनिंग
सबसे शक्तिशाली नई डेटा विश्लेषण तकनीकों में से एक है जिसे डेटा माइनिंग कहा जाता है।
डेटा माइनिंग भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा से पैटर्न और रुझानों को खींचने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करने पर केंद्रित है।
डेटा माइनिंग सांख्यिकीय विश्लेषण करने वाले एप्लिकेशन अत्यधिक विशिष्ट होते हैं और अक्सर उन्हें एप्लिकेशन या स्थिति के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है।
डेटा माइनिंग विश्लेषण के प्रकारों में शामिल हैं:
- अन्वेषी डेटा विश्लेषण (ईडीए):इसमें नए रुझानों की पहचान करने या नई जानकारी सीखने के लिए डेटा में पैटर्न की खोज करना शामिल है।
- पुष्टिकरण डेटा विश्लेषण (सीडीए:इसमें सभी एकत्रित डेटा का उपयोग करना शामिल है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि संदिग्ध सहसंबंध सत्य हैं या नहीं।
आज बाजार में उपलब्ध कुछ प्रमुख डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर टूल्स में शामिल हैं:
- रैपिड माइनर:जावा में लिखा गया एक उत्कृष्ट ओपन-सोर्स प्रेडिक्टिव एनालिसिस सिस्टम। यह मशीन लर्निंग, प्रेडिक्टिव एनालिसिस और टेक्स्ट माइनिंग में सक्षम है।
- Sisense:बड़े संगठनों के लिए स्केल अप करने की क्षमता के साथ, व्यावसायिक खुफिया के अनुरूप लाइसेंस प्राप्त सॉफ़्टवेयर। 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।
- आईबीएम कॉग्नोस:यह सॉफ्टवेयर महत्वपूर्ण प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम है। इनका उपयोग प्रबंधन या अन्य के लिए रिपोर्ट तैयार करने के लिए किया जा सकता है।
- एसएएस:डेटा उद्योग में एक और बड़ा नाम, सांख्यिकीय विश्लेषण प्रणाली (एसएएस) को विशेष रूप से विश्लेषणात्मक परिणामों के आधार पर डेटा को माइन करने, प्रबंधित करने 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 जिन उपकरणों का आपको उपयोग करने की आवश्यकता है, वे वास्तव में उस डेटा से सीखने की आशा पर निर्भर करते हैं।
डेटा विश्लेषण में प्रगति हर साल जारी रहती है, और कोई भी कंपनी या संगठन जो अपने उद्योग में आगे रहने की उम्मीद करता है, उसे डेटा विश्लेषण उपकरण उपलब्ध हैं और उन्हें अपनी पूरी क्षमता से उपयोग करने के लिए शीर्ष पर रहने की आवश्यकता है।