പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വരയ്ക്കുന്നതിനും അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും അവബോധത്തേക്കാൾ ബോധ്യത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത ബിസിനസ്സ് മോഡലുകൾ സംരംഭങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡാറ്റ, അനലിറ്റിക്സ് നേതാക്കൾ വിപുലമായ അനലിറ്റിക്സ് പരിധിയില്ലാത്ത തോതിൽ നടത്താൻ പുതിയതും നൂതനവുമായ മാർഗ്ഗങ്ങൾ തേടുന്നതിൽ അതിശയിക്കാനില്ല. തൽഫലമായി, ഈ സ്ഥലത്ത് വലിയ മാതൃകാ മാറ്റങ്ങൾ സംഭവിക്കുന്നു. പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ മൂല്യ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും നേരത്തെ സ്വീകരിക്കുന്നവർക്ക് മത്സരപരമായ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. 2023 ലും അതിനുശേഷവും ഡാറ്റയും അനലിറ്റിക്സും പുനർനിർമ്മിക്കുന്ന മൂന്ന് വലിയ പ്രവണതകൾ ഇതാ.

#1 ബിസിനസ്സ് വളർച്ചയെ നയിക്കുന്നതിൽ ഫോക്കസ് അനലിറ്റിക്സ്

നിരന്തരമായ സാങ്കേതിക കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾക്കിടയിൽ, സ്ഥാപനങ്ങൾ ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസിനായി തികച്ചും സാങ്കേതിക വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് അകന്നുപോകുന്നു. മെച്ചപ്പെട്ട വരുമാനം, ഉയർന്ന ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി അല്ലെങ്കിൽ കാര്യക്ഷമമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയാണെങ്കിലും അനലിറ്റിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ വിപുലമായ സംഘടനാ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി വിന്യസിക്കുന്നത് മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ മാറ്റത്തിൽ ഒരു തന്ത്രപരമായ വിന്യാസം ഉൾപ്പെടുന്നു, അവിടെ ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഉപോൽപ്പന്നത്തേക്കാൾ കൂടുതലാണ്. അതിനാൽ, ഡാറ്റയുടെ ബിസിനസ്സ് ആനുകൂല്യങ്ങളും അത് ശേഖരിക്കുന്ന സാങ്കേതിക കടവും തമ്മിൽ തികഞ്ഞ സന്തുലിതാവസ്ഥ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കമ്പനികൾ ഡാറ്റ ശേഖരണം, മാനേജുമെന്റ്, സംഭരണം എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മിക്കവാറും എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും വെള്ളത്തിൽ മുക്കിക്കളയുന്നതിനാൽ, വളരെയധികം ഡാറ്റയും വളരെ കുറച്ച് വിഭവങ്ങളുമായി ഇപ്പോഴും പോരാടുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഈ മുന്നണി നഷ്ടപ്പെടുമെന്ന ഭയമുണ്ട്. തത്സമയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ, ചെലവ് കാര്യക്ഷമമായ വിശകലനം, മെച്ചപ്പെട്ട പ്രവചന ഫലങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ മത്സരാധിഷ്ഠിത മുൻതൂക്കം നൽകാനുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ കഴിവ് നിഷേധിക്കാനാവാത്തതാണ്. അതേസമയം, ഡാറ്റാ ലംഘനങ്ങൾ, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) സൃഷ്ടിച്ച പക്ഷപാതപരമായ വിവരങ്ങൾ, അനുചിതമായ ഉള്ളടക്കം, സുരക്ഷാ പഴുതുകൾ എന്നിവയുടെ അപകടസാധ്യതകളുണ്ട്.

ഈ അപകടസാധ്യതകളെ നേരിടുന്നതിനും അനലിറ്റിക്സിൽ നിന്ന് ബിസിനസ്സ് മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിനും, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ ക്ലൗഡ്-സ്കെയിൽ ഡാറ്റയ്ക്കായി ശക്തമായ ഗാർഡ് റെയിലുകളുടെ പിന്തുണയുള്ള ഒരു തുറന്ന സമീപനം ആവശ്യമാണ്. ഹ്യൂമൻ ഫീഡ്ബാക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എം എൽ പരിശീലനം ഡാറ്റാ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കും, അതേസമയം വിശകലനത്തിന് അടിവരയിടുന്നതിന് കെപിഐകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് കൂടുതൽ പ്രായോഗിക മൂല്യം കൊണ്ടുവരും. തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച അളവുകളുമായി ഫലങ്ങൾ വിന്യസിക്കേണ്ടതുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് മിഷൻ-ക്രിട്ടിക്കൽ മുൻഗണനാ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി.

#2 ഡാറ്റ സെന്റർ സ്റ്റേജ് എടുക്കും

കേന്ദ്രത്തിൽ ഡാറ്റ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട്, ജനപ്രിയ ഡാറ്റാ മെഷ് തത്വങ്ങൾ ക്രോസ്-ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് സഹകരണങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ വികേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റയെ ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിക്കുന്ന സമീപനം ഉപയോക്താക്കളെ ഉപഭോക്താക്കളായി തിരിച്ചറിയുകയും മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനും ഉയർന്ന ഉൽപാദനക്ഷമതയ്ക്കും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ ആശയം ഡാറ്റാ അസറ്റുകളിൽ നിന്ന് താരതമ്യേന വ്യത്യസ്തമാണ്. ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ആസ്തികൾ പൂഴ്ത്തിവയ്ക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സന്തോഷകരമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ബോർഡിലുടനീളം പങ്കിടുന്നു. കൂടാതെ, ഇത് കമ്പനിയിലെ എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും എളുപ്പത്തിൽ ഡാറ്റ ആക്സസ് അനുവദിക്കുന്നു, ജീവനക്കാർ, ഉപഭോക്താക്കൾ, ഉൽപ്പന്ന ലൈനുകൾ മുതലായവയുടെ 360 ഡിഗ്രി കാഴ്ച വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് തലത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെ സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടത്തിലേക്ക് സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലെ വിഘടിച്ച റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഘടനകളെ ഏകീകരിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ഉപയോക്താക്കളുമായി പങ്കിടുന്നതിലൂടെ നൂതന ഡാറ്റ മോഡലിംഗ് ഡാറ്റാ മെഷ് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മെഷ് ആശയം വളരെക്കാലമായി നിലവിലുണ്ട്, പക്ഷേ 2023 ൽ, ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്ന ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ടീമുകൾ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് കേന്ദ്രസ്ഥാനം വഹിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഡാറ്റയെ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിക്കുന്നത് സാങ്കേതികേതര ഉപയോക്താക്കളെ ഐടി ടീമുകളെ ആശ്രയിക്കാതെ വേഗത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിന് സ്വയം സേവന വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് ശാക്തീകരിക്കുന്നു. സുരക്ഷിതവും നിയന്ത്രിതവുമായ ആക്സസ് സംവിധാനം നടപ്പാക്കുന്നത് വിവിധ വിപണികളിലുടനീളം ഡാറ്റാ ധനസമ്പാദനത്തിനുള്ള ഒരു ആവാസവ്യവസ്ഥയെ കൂടുതൽ പ്രാപ്തമാക്കും.

#3 മെഷീൻ ജനറേറ്റഡ് ഡാറ്റയെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആശ്രിതത്വം

ഡാറ്റാ സെന്ററുകൾ, കണക്റ്റുചെയ് ത ഉപകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (ഐഒടി) ആകട്ടെ, ഒരു ഓർഗനൈസേഷനെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന എല്ലാ സാധ്യതയുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും മെഷീൻ ഡാറ്റ വരുന്നു. ചില ഉദാഹരണങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ക്ലസ്റ്ററുകൾ, RFID ടാഗുകൾ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ലോഗുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, ജിപിഎസ്, സെൻസറുകൾ മുതലായവ ഉൾപ്പെടാം.

വ്യക്തമായും, മെഷീൻ ഡാറ്റ എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ നുഴഞ്ഞുകയറുകയും ഉപയോക്താക്കളുടെയും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപകരണവുമായി ഇടപഴകുന്ന മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പെരുമാറ്റ പാറ്റേണുകൾ ചിത്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശരാശരി ഇ-കൊമേഴ്സ് വെബ്സൈറ്റ് എടുക്കുക, അവിടെ ഉപയോക്താക്കൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നം വാങ്ങുക മാത്രമല്ല, നിരവധി വിഭാഗങ്ങൾ ബ്രൗസുചെയ്യുകയും വാങ്ങാതെ സൈറ്റ് വിടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അവരുടെ അപ്ലിക്കേഷനിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ വെബ്സൈറ്റിന് അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ അളക്കുന്നതിനും അടുത്ത തവണ കൂടുതൽ സമയത്തേക്ക് അവ ആസ്വദിക്കാൻ മികച്ച മാർഗങ്ങൾ (കിഴിവുകൾ, പ്രത്യേക ഓഫറുകൾ മുതലായവ) കണ്ടെത്തുന്നതിനും വിലപ്പെട്ടതായി മാറുന്നു.

ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ഏറ്റവും പുതിയ പ്രവണതകളെല്ലാം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് 2023 ലും അതിനുശേഷവും ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കായി ശക്തമായ അനലിറ്റിക്സ് ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കും.