ഇന്നത്തെ സാങ്കേതിക പ്രവണതകൾ ബിസിനസ്സ് വളർച്ചയ്ക്കും മെച്ചപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും ഡാറ്റ ഉപയോഗത്തിന് കൂടുതൽ ഊന്നൽ നൽകുന്നു. ഓരോ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയും ബിസിനസുകൾക്ക് കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മികച്ച സേവനം നൽകുന്നതിനും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മറ്റ് നേട്ടങ്ങൾക്കൊപ്പം ചെലവുകൾ ലാഭിക്കുന്നതിനും പുതിയ അവസരങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ബിസിനസ്സിൽ ആധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യ ഫലപ്രദമായി പ്രയോഗിക്കാനുള്ള അന്വേഷണത്തിൽ, ധാരാളം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്, വിശകലനം ചെയ്യുകയും വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മറ്റ് കാര്യങ്ങളോടൊപ്പം, അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസിലാക്കാനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കാനും ഡാറ്റ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, വിവിധ രീതികളിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന വലിയ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ (ബിഗ് ഡാറ്റ) ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് നേടിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഇന്നത്തെ കടുത്ത മത്സരാധിഷ്ഠിത ബിസിനസ്സ് ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ ഫലപ്രദമായി മത്സരിക്കാൻ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

ആധുനിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റ ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് വിജയത്തിനുള്ള ശ്രദ്ധേയമായ മുൻതൂക്കം നൽകാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, വലിയ ചോദ്യം ഇതാണ്: “നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും വിജയത്തിനും വലിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും നേടുകയും ചെയ്യുന്നു?”

സത്യത്തിൽ അതത്ര ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമല്ല.

ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സഹായകരമായ ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുക

നിരവധി വലിയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്, മാത്രമല്ല ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കണക്കിലെടുക്കാതെ ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും സംഭരിക്കാനും മുമ്പത്തേക്കാളും എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമായി സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള ആവശ്യകതകളും ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നു, കൂടാതെ വേഗതയേറിയ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കലിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒന്നിലധികം സവിശേഷതകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കാനും കഴിയും.

മാത്രമല്ല, ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയ്ക്കും ഇന്ന് വളരെയധികം പ്രാധാന്യമുണ്ട്. ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ഭാവിയിലെ പ്രവർത്തനങ്ങളും ചെലവുകളും പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു. എന്നാൽ ഏറ്റവും പ്രധാനം ആ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുകയും ഒരു ബിസിനസ്സിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന സമീപനമാണ്.

നൽകിയ ഡാറ്റ സ്വമേധയാ വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെ വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം സാധ്യമാണ്. ഈ ജോലികൾക്ക് ആവശ്യമായ മാനുവൽ ഇൻപുട്ട് കാരണം ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ഇവിടെ ആവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പുതിയതും ലളിതവുമായ ഒരു രീതി ഈ മാനുവൽ സമീപനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പുനർനിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു – ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്, കണ്ടെത്തൽ.

ഗവേഷണ സ്ഥാപനമായ ഗാർട്ട്നറുടെ 2019 ഹൈപ്പ് സൈക്കിൾ ഫോർ എമർജിംഗ് ടെക്നോളജീസ് റിപ്പോർട്ട് അനുസരിച്ച്, നൂതന ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്, കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന പുതിയ ആശയങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. ഗാർട്ട്നറുടെ 2017 ലെ റിപ്പോർട്ടിൽ ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് മുമ്പ് അവതരിപ്പിച്ചിരുന്നു, ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിന്റെയും തയ്യാറെടുപ്പിന്റെയും സമയമെടുക്കുന്ന മാനുവൽ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനലിറ്റിക്സ് ചേർക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സും കണ്ടെത്തലും ഡാറ്റാ പ്രോസസിംഗിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും വിപ്ലവകരമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഇത് ബിസിനസ്സ് വിജയത്തെ പുനർനിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് എങ്ങനെ കൃത്യമായി ചെയ്യുന്നുവെന്നും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ചിന്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ, തുടർന്ന് വായിക്കുക.

ഓഗ് മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റുചെയ്യുന്നു

ഡാറ്റാ വിശകലനം മുതൽ ഡാറ്റ പങ്കിടൽ, ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് വരെയുള്ള ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഭാഷാപരവും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ്. ഒരു നിർവചനം അനുസരിച്ച് വലിയ ഡാറ്റയെ ചെറിയതും കൂടുതൽ ഉപയോഗയോഗ്യവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നിലവിൽ കൂടുതൽ സാധാരണമാണ്. ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിൽ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ആവശ്യമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കാഴ്ചകളും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ സഹായത്തോടെ, ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയുടെ കൂമ്പാരങ്ങളിൽ നിന്ന് ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രക്രിയ തോന്നുന്നത്ര എളുപ്പമല്ല. ഒന്നിലധികം അനലിറ്റിക്സ് ഘട്ടങ്ങളെ ഒരുമിച്ച് ബന്ധിപ്പിക്കാനും ആവശ്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കാനും, ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ യോഗ്യമായ ഫലങ്ങളും ഫലങ്ങളും വീണ്ടെടുക്കാൻ ടൺ കണക്കിന് ശ്രമങ്ങൾ നടത്തേണ്ടതുണ്ട്. അതിനാൽ, ചില അൽഗോരിതം പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്ത് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചും അതിന്റെ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചും അറിവില്ലാതെ, ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നത് മിക്കവാറും അസാധ്യമാണ്, അതിനാൽ, ഉൽപാദന ഫലങ്ങളൊന്നും നേടാൻ കഴിയില്ല.

അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവം മനസിലാക്കുകയും ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ കഴിയുന്ന ശരിയായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് അതനുസരിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഇവിടെയാണ് അനലിറ്റിക്സ് പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് വരുന്നത്.

വിദഗ്ധരുടെ കനത്ത ഇൻപുട്ടും സഹായവും ആവശ്യമില്ലാതെ, ഡാറ്റ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഖനനം ചെയ്യാനും ഒരു എന്റർപ്രൈസിനോ ബിസിനസ്സിനോ ഉപയോഗപ്രദമായ ഫലങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാനും വ്യക്തവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാനും ഒരു ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

ഗാർട്ട്നർ നിർവചിച്ചതുപോലെ ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് അടിസ്ഥാനപരമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്ന പ്രക്രിയകൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഒരു സമീപനമാണ്. അതിനാൽ, ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ്, കൂടുതൽ മനുഷ്യ ശ്രദ്ധ നിക്ഷേപിക്കേണ്ട ആവശ്യമില്ലാത്ത തരത്തിൽ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റുചെയ്യുന്നതിലൂടെ വലിയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു.

Augmented Analytics സംവിധാനങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു

നിങ്ങൾക്ക് നന്നായി അറിയാവുന്നതുപോലെ, ഇന്നത്തെ ബിസിനസ്സ്, ഐടി ലോകത്ത് ഡാറ്റയാണ് എല്ലാം. എന്നാൽ ഉപയോഗപ്രദമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ സെറ്റുകളും ബിഗ് ഡാറ്റയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും എളുപ്പമോ വേഗത്തിലുള്ള പ്രക്രിയയോ അല്ല.

ഡാറ്റയുടെ പരിഷ്കരണം, ഫിൽട്ടറിംഗ്, ലേബലിംഗ് എന്നിവയും അതിലേറെയും ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ, അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റയുടെ ഓരോ ഭാഗവും ഇടയ്ക്ക് നിർത്താതെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് രീതിക്കപ്പുറത്തേക്ക് പോകേണ്ടതുണ്ട്.

അതിനാൽ, ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും കാര്യക്ഷമവും കുറഞ്ഞ അധ്വാന തീവ്രതയുള്ളതുമായ രീതിയിൽ അന്തിമ ആവശ്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ആവശ്യമായതും ആവശ്യമായതുമായ വിവിധ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരേണ്ടതുണ്ട്.

Augmented Analytics എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ

ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഇതാ: നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് നടപ്പിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം:

ഘട്ടം 1: പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ

ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെ വിശകലനവും ഖനനവും ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അസംസ്കൃത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമായ രൂപത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിന് ചില ശുദ്ധീകരണ നടപടിക്രമങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സിൽ പോലും ഇത് പ്രധാനമാണ്.

ഈ ഘട്ടത്തിലെ തയ്യാറെടുപ്പ് പ്രക്രിയകൾ ശരിയായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നേടുന്നതിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കാരണം ഡാറ്റയിൽ നടപ്പാക്കേണ്ട കൂടുതൽ പ്രക്രിയകളുടെ ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുയോജ്യമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ് ജോലികളുടെയും പ്രക്രിയകളുടെയും ഓട്ടോമേഷൻ ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഇതുവരെ പ്രയോഗിക്കുകയോ പൂർണ്ണമായി നേടുകയോ ചെയ്തിട്ടില്ല.

ഡാറ്റാ ലേബലിംഗ്, ഡാറ്റ റിഫൈനിംഗ്, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് തുടങ്ങിയ വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റ സമഗ്രമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന് ഡാറ്റാ വിദഗ്ധരുടെ ഇൻപുട്ട് ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്, കാരണം ഈ അസ്ഥിരമായ അവസ്ഥയിൽ പോലും ഡാറ്റയ്ക്ക് അടിസ്ഥാനപരമായി ശബ്ദം മാത്രമുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.

ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് നിലവിലുള്ള ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യാനും ഡാറ്റാ വിദഗ്ധർ സഹായിക്കുന്നു; അതായത്, ഉപയോഗപ്രദമായ ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ.

ഘട്ടം 2: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ

സിസ്റ്റം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ എടുത്തുകഴിഞ്ഞാൽ (സാധ്യമായ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് ശുദ്ധീകരിച്ച് വൃത്തിയാക്കി), അതിൽ നടപ്പിലാക്കിയ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നമായ സിഗ്നലുകൾ കണ്ടെത്താൻ തുടങ്ങുന്നു. വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തി, പക്ഷേ കണ്ടെത്തിയ വിവരങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം കണ്ടെത്താൻ സിസ്റ്റത്തിന് ഇതുവരെ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, സിസ്റ്റം നൽകുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങളും ഉൾക്കാഴ്ചകളും കണ്ടെത്താൻ വിദഗ്ധർ ആവശ്യമാണ്.

എന്നിരുന്നാലും, വിദഗ്ദ്ധർക്ക് വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഖനനം ചെയ്യാനും എടുക്കുന്ന സമയം ഗണ്യമായി കുറയുന്നു. ശരിയായ അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുത്ത് അത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് പകരം വിദഗ്ധർ ഫലങ്ങൾ നേരിട്ട് നോക്കുന്നു. ഇത് വിദഗ്ദ്ധരുടെ ജോലി വളരെ ലളിതവും എളുപ്പവുമാക്കുന്നു.

ഘട്ടം 3: ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കൽ

ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് എഞ്ചിൻ ഒടുവിൽ ഔട്ട്പുട്ടുകളുമായി തയ്യാറാണ്; അതായത്, പ്രവർത്തനക്ഷമവും ഉപയോഗപ്രദവുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ. സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് നേരിട്ടുള്ള ഫീഡ് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ കമ്പനി ഉടമകളുടെയും മാനേജർമാരുടെയും ഡെസ്കുകളിലേക്ക് ഫലം എത്തിക്കാൻ മനുഷ്യ ഇടപെടൽ ആവശ്യമില്ല.

ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകളെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻകാല കേസ് പഠനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസ്സ് നടപ്പാക്കലിന് പൂർണ്ണ പിന്തുണ നൽകുന്നതിന് സൃഷ്ടിച്ച വിവരങ്ങളെയും ഡാറ്റയെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉചിതമായ നടപടികൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ എഞ്ചിന് ഇപ്പോൾ കഴിയും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഓൺലൈൻ റൈഡ്-ഹെയിലിംഗ് സേവനങ്ങളിൽ മുഴുകിയിരിക്കുന്നതും അടുത്തിടെ വിപണി വ്യാപന നിരക്ക് കുറച്ചതുമായ ഒരു ബിസിനസ്സിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് എഞ്ചിന് മുൻകാല ഡാറ്റ പിന്തുടരാനും മാറ്റത്തിന് കാരണമായ എന്തെങ്കിലും പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉണ്ടോയെന്ന് കാണാനും കഴിയും.

ഉപഭോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ബിസിനസ്സ് യൂബർ ക്ലോൺ പോലുള്ള ഒരു ടാക്സി ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ ഉപഭോക്താക്കളെ കൊണ്ടുവരുന്നതിന് ഉത്തരവാദികളായ സവിശേഷതകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും എഞ്ചിന് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. നുഴഞ്ഞുകയറ്റ അനുപാതം കുറയുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രായോഗികവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും. പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് പോലും എഞ്ചിന് ട്രാക്കുചെയ്യാൻ കഴിയും.

പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതും കാലക്രമേണ ആവശ്യമായ ഫലങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതും ഒരു ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് സിസ്റ്റത്തിന് വളരെ നന്നായി ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ജോലികളിലൊന്നാണ്, ഇത് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പുനൽകുന്നു.

ഒരു സമർപ്പിത ബിസിനസ്സ് അനലിറ്റിക്സ് ടീമിന് ഫലപ്രദമായ പകരക്കാരനോ ബദൽ ഓപ്ഷനോ ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുപുറമെ, ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് പവർഡ് സിസ്റ്റത്തിന് ഒരു ബിസിനസ്സിനായി മറ്റ് പല ജോലികളും പൂർത്തിയാക്കാനും ബിസിനസ്സിനെ അതിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ നേടാൻ സഹായിക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ബിസിനസ്സ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നത് ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന പ്രാഥമിക നേട്ടമായതിനാൽ, പ്രവർത്തന പരാജയങ്ങളുടെ സാധ്യത ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനും വിപണി പ്രവണതകൾ മികച്ച രീതിയിലും മത്സരത്തേക്കാൾ നേരത്തെയും മനസിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിനും ബിസിനസുകൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

എല്ലാ ബിസിനസുകളും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിച്ചേക്കില്ലെങ്കിലും, ആവശ്യമായേക്കാവുന്ന സാമ്പത്തിക നിക്ഷേപം നികത്തുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന നിരവധി നേട്ടങ്ങളുണ്ട്.

ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് സിസ്റ്റം ഏറ്റെടുക്കുന്നതിലും നടപ്പിലാക്കുന്നതിലും പ്രാരംഭ നിക്ഷേപങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് നിറവേറ്റാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, വ്യവസായ പ്രവണതകൾ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന്റെ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്നത്തേക്കാളും എളുപ്പമാക്കി. ഓഗ്മെന്റഡ് അനലിറ്റിക്സ് ആശയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് എല്ലാത്തരം ബിസിനസ്സുകൾക്കും താങ്ങാനാവുന്നതുമായി മാറുമെന്നും ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നു.

കൂടാതെ, പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ബിസിനസ്സ് സമീപനങ്ങളും നേരത്തെ ലഭിക്കുന്നത് ആത്യന്തികമായി വിപണിയിൽ കൂടുതൽ മത്സരക്ഷമതയിലേക്കും നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് കൂടുതൽ വിജയത്തിലേക്കും നയിക്കും.