ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്

എന്താണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്?

നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിന് അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനോ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ശാസ്ത്രത്തെ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സ് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മിക്ക പ്രക്രിയകളും സാങ്കേതികതകളും ഇക്കാലത്ത്, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉപയോഗിക്കേണ്ട അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയുടെ ഒരു നിശ്ചിത ശ്രേണിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് അറിയപ്പെടുന്ന അതാത് മെക്കാനിക്കൽ അൽഗോരിതങ്ങളിലേക്കും പ്രോസസ്സുകളിലേക്കും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ, നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിൽ നഷ്‌ടപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള മെട്രിക്‌സും ട്രെൻഡുകളും വെളിപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും. നൽകിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ മൊത്തത്തിൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്ന വ്യാജേന പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നുകാര്യക്ഷമത സിസ്റ്റത്തിന്റെ അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസ്സിന്റെ.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് എന്നത് ഒരു വിശാലമായ പദമാണ്, അത് പല തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ വിശകലനങ്ങളും ബന്ധപ്പെട്ട സാങ്കേതികതകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. പ്രക്രിയകളും ബിസിനസ്സുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടുന്നതിന് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകളുടെ സഹായത്തോടെ ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ദിനിർമ്മാണം തന്നിരിക്കുന്ന ജോലിഭാരങ്ങൾ നന്നായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനായി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒന്നിലധികം മെഷീനുകൾക്കായി പ്രവർത്തനരഹിതമായ സമയം, വർക്ക് ക്യൂ, റൺടൈം എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്താൻ അവിടെയുള്ള കമ്പനികൾ അറിയപ്പെടുന്നു. മെഷീനുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്താൻ ബിസിനസ്സ് ഉടമകളെ ഇത് പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയിലെ തടസ്സങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സിന് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചൂതാട്ട കമ്പനികൾ ബന്ധപ്പെട്ട കളിക്കാർക്കായി റിവാർഡ് ഷെഡ്യൂളുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നതായി അറിയപ്പെടുന്നു. തന്നിരിക്കുന്ന ഗെയിമിൽ ഭൂരിഭാഗം കളിക്കാരെയും സജീവമായി നിലനിർത്താൻ ഈ സാങ്കേതികത സഹായിക്കുന്നു. അതേ സമയം, ഉള്ളടക്ക കമ്പനികൾ ഉപയോക്താക്കൾ വീക്ഷിക്കുന്നതിനോ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നതിനോ നിലവിലുള്ള ഉള്ളടക്കം വീണ്ടും ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിനോ മറ്റൊരു ക്ലിക്ക് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു കാഴ്‌ച ലഭിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നതായി അറിയപ്പെടുന്നു.

ഘട്ടങ്ങൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ ഉപയോഗം ഫീച്ചർ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ചില പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയുടെ ഗ്രൂപ്പിംഗ് എങ്ങനെയാണ് ചെയ്യുന്നത്. എന്നതിൽ ഡാറ്റ വേർതിരിക്കാംഅടിസ്ഥാനം ജനസംഖ്യ, പ്രായം, ലിംഗഭേദം,വരുമാനം, അങ്ങനെ കൂടുതൽ.

• അടുത്ത ഘട്ടത്തിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒന്നിലധികം വഴികളിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങൾ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, ക്യാമറകൾ, മറ്റുള്ളവ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും.

• ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന് ശേഷം, ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ശരിയായ സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിന്റെയോ മറ്റേതെങ്കിലും സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ പരിഹാരത്തിന്റെയോ സഹായത്തോടെയാണ് ഡാറ്റയുടെ ഓർഗനൈസേഷൻ സംഭവിക്കുന്നത്വഴിപാട് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റയിലേക്കും അതിന്റെ ഓർഗനൈസേഷനിലേക്കും പ്രവേശനം.

• വിശകലനത്തിന് മുമ്പ്, നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുന്നു. ഇത് തെറ്റോ തനിപ്പകർപ്പോ ഇല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഡാറ്റ അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എന്തെങ്കിലും പിശക് ഇല്ലാതാക്കാൻ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഘട്ടം സഹായിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ബിസിനസ്സുകളെ ബന്ധപ്പെട്ട പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവ്വഹിക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ മാർഗങ്ങളിലൂടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ചിലവുകൾ കുറയ്ക്കാനും ബിസിനസുകൾക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.