The History of Data Analytics

You are currently viewing The History of Data Analytics

അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. ഇത് നൂറ്റാണ്ടുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെയും ഇന്റർനെറ്റിന്റെയും വരവ് ഈ മേഖലയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ആദ്യകാല ചരിത്രം

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ആദ്യകാല റെക്കോർഡ് ചെയ്ത ഉപയോഗം പുരാതന ഈജിപ്തിൽ നിന്നാണ്, അവിടെ കാർഷിക ഉൽപാദനവും ജനസംഖ്യാ വളർച്ചയും ട്രാക്കുചെയ്യാൻ എഴുത്തുകാർ കളിമൺ ഗുളികകൾ ഉപയോഗിച്ചു. പതിനേഴാം നൂറ്റാണ്ടിൽ ഇംഗ്ലീഷ് ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞനായ വില്യം പെറ്റി ഇംഗ്ലണ്ടിലെ ജനസംഖ്യ, സമ്പത്ത്, വ്യാപാരം എന്നിവ പഠിക്കാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ആദ്യകാല ചരിത്രത്തിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

പുരാതന ചൈന: നികുതി, നിർബന്ധിത സൈനികസേവനം, പൊതുമരാമത്ത് പദ്ധതികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ചൈനീസ് സർക്കാർ സെൻസസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

പുരാതന ഗ്രീസ്: അരിസ്റ്റോട്ടിൽ, പൈതഗോറസ് തുടങ്ങിയ ഗ്രീക്ക് തത്ത്വചിന്തകർ പ്രകൃതി ലോകത്തെ പഠിക്കാനും ഗണിത സിദ്ധാന്തങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

പുരാതന റോം: റോമൻ സർക്കാർ വ്യാപാരം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനും റോഡുകളും പാലങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നതിനും സൈനിക പ്രചാരണങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

മധ്യകാലഘട്ടം: യൂറോപ്യൻ വ്യാപാരികൾ അവരുടെ ഇൻവെന്ററിയും ലാഭവും ട്രാക്കുചെയ്യാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു. ജ്യോതിശാസ്ത്രം, ഗണിതശാസ്ത്രം, വൈദ്യശാസ്ത്രം എന്നിവ പഠിക്കാൻ ഇസ്ലാമിക പണ്ഡിതന്മാർ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

നവോത്ഥാനം: ഗലീലിയോ ഗലീലി, ഐസക് ന്യൂട്ടൺ തുടങ്ങിയ യൂറോപ്യൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഭൗതികശാസ്ത്രത്തെയും ജ്യോതിശാസ്ത്രത്തെയും കുറിച്ചുള്ള പുതിയ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു.

ചരിത്രത്തിലുടനീളം ആളുകൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിച്ചു എന്നതിന്റെ ഏതാനും ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഇവ. ഉപയോഗിച്ച ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും കാലക്രമേണ മാറിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ അതേപടി തുടരുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെയും ഇന്റർനെറ്റിന്റെയും ഉയർച്ച

1960 കളിൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ കണ്ടുപിടുത്തം ഡാറ്റ വളരെ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് സാധ്യമാക്കി. ഇത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ പുതിയ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് ടെക്നിക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചു.

വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും സംഭരിക്കാനും സാധ്യമാക്കിക്കൊണ്ട് ഇന്റർനെറ്റ് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ കൂടുതൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. ഇത് ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ പുതിയ മേഖലകളുടെ ആവിർഭാവത്തിലേക്ക് നയിച്ചു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് മനുഷ്യ ചരിത്രത്തിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്, അതിന്റെ പ്രാധാന്യം ഭാവിയിൽ മാത്രമേ വളരാൻ പോകുന്നുള്ളൂ.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ബിസിനസുകളെ എങ്ങനെ സഹായിക്കും

നിരവധി വിധങ്ങളിൽ ബിസിനസ്സ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ബിസിനസുകൾക്ക് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും:

ഉപഭോക്തൃ പ്രവണതകളും മുൻഗണനകളും തിരിച്ചറിയുക

ഉൽപ്പന്ന വികസനവും മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ് നുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുക

പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, ചെലവ് കുറയ്ക്കുക

തന്ത്രപരമായ ആസൂത്രണത്തെക്കുറിച്ച് മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക

നിങ്ങളുടെ സേവനത്തിലേക്കുള്ള ESCode

എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ബിസിനസുകൾക്ക് ESCode ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നു. ESCode ഇനിപ്പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കും:

വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുക

ട്രെൻഡുകളും പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയാൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക

ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക

മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക

പരിചയസമ്പന്നരായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാരുടെയും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെയും എസ് കോഡിന്റെ ടീമിന് ബിസിനസുകൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഏത് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വെല്ലുവിളികളെയും മറികടക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും.

എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ബിസിനസുകളെ അവരുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും വൃത്തിയാക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും ഇഎസ് കോഡ് ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കും. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ആരംഭിക്കാൻ ESCode ഒരു നല്ല സ്ഥലമാണ്.

Dr Bibin

Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision

Leave a Reply