ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് മൂല്യം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു
2022 ന്റെ അവസാനത്തിൽ എന്റർപ്രൈസ്-റെഡി ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളുടെ വരവ് ഈ ഡാറ്റയെ മൂർച്ചയുള്ള ശ്രദ്ധയിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള സമീപ മാസങ്ങളിലെ വമ്പിച്ച ഹൈപ്പും ഉയർന്ന പ്രതീക്ഷകളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ശക്തമായ ഡാറ്റാ തന്ത്രം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അതിന്റെ സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ താൽപ്പര്യമുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഒരു പ്രധാന അനിവാര്യതയായി മാറിയിരിക്കുന്നു.
ഭാഗ്യവശാൽ, മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കൽ, കാര്യക്ഷമമായ ബാക്ക്-ഓഫീസ് പ്രക്രിയകൾ, മെച്ചപ്പെട്ട ബിസിനസ്സ് പ്രകടനം എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ഈ ഉപയോഗശൂന്യമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ തിരിച്ചറിയാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, ഈ നേട്ടം കൈവരിക്കുന്നതിന്, ബിസിനസ്സ്, അനലിറ്റിക്സ് നേതാക്കൾ ശരിയായ നേതൃത്വം, ജീവനക്കാരുടെ വാങ്ങൽ, ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കണം.
ഡാറ്റ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
2025 ഓടെ ലോകത്തിലെ ഡാറ്റയുടെ അളവ് 180 സെറ്റാബൈറ്റുകളായി ഉയരുമെന്ന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റ പറയുന്നു. ദൈനംദിന ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ വലിയ സ്ട്രീമുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു: കസ്റ്റമർ ഇന്ററാക്ഷൻ ലോഗുകൾ, വിതരണ കോൺടാക്റ്റുകൾ, പരിവർത്തന ട്രാക്കിംഗ് ഫലങ്ങൾ, ജീവനക്കാരുടെയും തൊഴിൽ ശക്തിയുടെയും മാനേജുമെന്റ് വിവരങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് ഡാറ്റ, ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ, ഇൻവോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് രസീതുകൾ, വെണ്ടർ മാനേജ്മെന്റ്. പേറോൾ പ്രോസസ്സിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ മുതൽ ജീവനക്കാരുടെ ഓൺബോർഡിംഗ് ടൂളുകൾ വരെ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, അവയുടെ സാധ്യതകൾ പലപ്പോഴും കുറവാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനും പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങളും ശുപാർശകളും കൂടുതൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്ന മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്ക് തിരിയുമ്പോൾ ഇത് മാറുന്നു.
“ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് സാങ്കേതികവിദ്യ കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി വലിയ മുന്നേറ്റം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്,” എവറസ്റ്റ് ഗ്രൂപ്പിലെ ബിസിനസ് പ്രോസസ്സ് സർവീസസ് വൈസ് പ്രസിഡന്റ് ശരംഗ് ശർമ്മ പറയുന്നു. “ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ ചിലതിന് വിശകലനം ചെയ്യാനും ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കാണുന്നത് ശരിക്കും അസാധാരണമാണ്.” വാസ്തവത്തിൽ, അനലിറ്റിക്സ്, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് സോഫ്റ്റ്വെയർ വിപണി 2025 ഓടെ ഇരട്ടിയാകുമെന്നും 13 ബില്യൺ ഡോളർ മൂല്യത്തിലെത്തുമെന്നും ഗാർട്ട്നർ ഗവേഷണം പറയുന്നു.
ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വഴി ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയതും നൂതനവുമായ മാർഗ്ഗങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഇതിനകം കണ്ടെത്തുന്നുണ്ട്. ഈ ഉപയോഗ കേസുകൾ വ്യവസായങ്ങളിൽ വ്യാപിക്കുകയും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ആന്തരിക പ്രക്രിയകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ബാക്ക്-ഓഫീസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും മെച്ചപ്പെട്ട ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തിനായി അവ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ശക്തി പ്രകടമാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പലചരക്ക് സ്റ്റോർ ശൃംഖല അതിന്റെ വിതരണ ശൃംഖല ഡാറ്റ പരിശോധിച്ച് തടസ്സങ്ങളുടെയും കാലതാമസത്തിന്റെയും കാരണങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചേക്കാം. ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ റീട്ടെയിലറെ കാലതാമസത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാനും കർവിന് മുന്നിൽ പ്രവർത്തിക്കാനും അനുവദിക്കുക മാത്രമല്ല, ഉൽപ്പന്ന പാഴാക്കൽ, ഉപഭോക്തൃ നിരാശ, അനാവശ്യ ചെലവുകൾ എന്നിവ തടയാൻ കഴിയുന്ന വിധങ്ങളിൽ ഇൻവെന്ററി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ വെയർഹൗസ്, പ്രൊക്യുർമെന്റ് മാനേജർമാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
പുതിയ പ്രവർത്തന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഇൻഷുറൻസ് ബിസിനസ്സ് മാനവ വിഭവശേഷി മാനേജുമെന്റ് സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ജീവനക്കാരന്റെ ഓൺബോർഡിംഗ് പ്രക്രിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാൻ സമയമെടുക്കുന്ന ഒരു ആരോഗ്യ ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനിയുടെ കാര്യമെടുക്കുക. ചില പുതിയ നിയമനങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും ഉൽ പാദനക്ഷമത കൈവരിക്കാൻ മറ്റുള്ളവരെക്കാൾ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഇത് തിരിച്ചറിഞ്ഞേക്കാം – തൽഫലമായി, ഉൽ പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും വിറ്റുവരവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പരിശീലന മൊഡ്യൂളുകൾ ബിസിനസ്സിന് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും. തീർച്ചയായും, ഉയർന്ന മത്സരാധിഷ്ഠിത മേഖലകളിലും ഇന്നത്തെ കർശനമായ തൊഴിൽ വിപണിയിലും ഇത്തരത്തിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒരു പ്രത്യേക നേട്ടമാണ്.
ഒരു ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ പരിതസ്ഥിതിയിൽ, ആശയവിനിമയ പ്രവർത്തനം നിരീക്ഷിക്കാൻ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. ചില ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, കോൾ അളവിൽ പെട്ടെന്നുള്ള കുതിച്ചുചാട്ടത്തിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു. ഈ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ സ്റ്റാഫിനെ ഉയർച്ചയ്ക്കായി തയ്യാറാക്കാനും ചാഞ്ചാട്ട ഡിമാൻഡിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൂടുതൽ തന്ത്രപരമായി വിഭവങ്ങൾ അനുവദിക്കാനും സഹായിക്കും. ഫലം: ചെലവ് ലാഭിക്കൽ, മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം, പുതിയ പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമത.
Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision
