വിവരത്തെക്കുറിച്ച് നിഗമനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് അസംസ്കൃത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന ശാസ്ത്രമാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പല സാങ്കേതികതകളും പ്രക്രിയകളും മനുഷ്യ ഉപഭോഗത്തിനായി അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മെക്കാനിക്കൽ പ്രക്രിയകളായും അൽഗോരിതങ്ങളായും ഓട്ടോമേറ്റുചെയ് തു.

പ്രധാന ടേക്ക് എവേകൾ

അസംസ്കൃത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് ആ വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിഗമനങ്ങൾ നടത്തുന്ന ശാസ്ത്രമാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഒരു ബിസിനസ്സിനെ അതിന്റെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കാനും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ തന്ത്രപരമായി ഗൈഡഡ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ സാങ്കേതികതകളും പ്രക്രിയകളും മനുഷ്യ ഉപഭോഗത്തിനായി അസംസ്കൃത ഡാറ്റയ്ക്ക് മുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മെക്കാനിക്കൽ പ്രക്രിയകളായും അൽഗോരിതങ്ങളായും ഓട്ടോമേറ്റുചെയ് തു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലേക്കുള്ള വിവിധ സമീപനങ്ങളിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചത് (വിവരണാത്മക അനലിറ്റിക്സ്), എന്തുകൊണ്ടാണ് എന്തെങ്കിലും സംഭവിച്ചത് (ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ്), എന്താണ് സംഭവിക്കാൻ പോകുന്നത് (പ്രവചന അനലിറ്റിക്സ്), അല്ലെങ്കിൽ അടുത്തതായി എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത് (പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്).

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, റിപ്പോർട്ടിംഗ് ടൂളുകൾ, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകൾ, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഭാഷകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപകരണങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു.

Data Analytics മനസ്സിലാക്കുക

വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ വിശകലനം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വിശാലമായ പദമാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. കാര്യങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഉൾക്കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നതിന് ഏത് തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങളും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് വിധേയമാക്കാം. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക് വിവരങ്ങളുടെ പിണ്ഡത്തിൽ നഷ്ടപ്പെടുന്ന പ്രവണതകളും അളവുകളും വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഒരു ബിസിനസ്സിന്റെയോ സിസ്റ്റത്തിന്റെയോ മൊത്തത്തിലുള്ള കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണത്തിന്, നിർമ്മാണ കമ്പനികൾ പലപ്പോഴും വിവിധ മെഷീനുകളുടെ റൺടൈം, ഡൗൺടൈം, വർക്ക് ക്യൂ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുകയും തുടർന്ന് ജോലിഭാരം നന്നായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനായി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന് ഉൽപാദനത്തിലെ തടസ്സങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഗെയിമിൽ ഭൂരിഭാഗം കളിക്കാരെയും സജീവമായി നിലനിർത്തുന്ന കളിക്കാർക്കായി റിവാർഡ് ഷെഡ്യൂളുകൾ സജ്ജീകരിക്കാൻ ഗെയിമിംഗ് കമ്പനികൾ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മറ്റൊരു കാഴ്ചയോ മറ്റൊരു ക്ലിക്കോ ലഭിക്കുന്നതിന് ഉള്ളടക്കം ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നതിനോ കാണുന്നതിനോ വീണ്ടും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനോ ഉള്ളടക്ക കമ്പനികൾ ഒരേ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ബിസിനസുകളെ അവരുടെ പ്രകടനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് മോഡലിലേക്ക് ഇത് നടപ്പിലാക്കുക എന്നതിനർത്ഥം ബിസിനസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ മാർഗ്ഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയും വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിലൂടെയും കമ്പനികൾക്ക് ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും എന്നാണ്.

മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ പ്രവണതകളും സംതൃപ്തിയും വിശകലനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതിനും ഒരു കമ്പനിക്ക് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് പുതിയതും മികച്ചതുമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്കും സേവനങ്ങളിലേക്കും നയിക്കും.

ഡാറ്റാ വിശകലന ഘട്ടങ്ങൾ

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന പ്രക്രിയയിൽ നിരവധി ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

ഡാറ്റാ ആവശ്യകതകൾ നിർണ്ണയിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു എന്നതാണ് ആദ്യ ഘട്ടം. പ്രായം, ഡെമോഗ്രാഫിക്, വരുമാനം അല്ലെങ്കിൽ ലിംഗഭേദം എന്നിവ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചേക്കാം. ഡാറ്റാ മൂല്യങ്ങൾ സംഖ്യാപരമോ വിഭാഗം അനുസരിച്ച് വിഭജിക്കപ്പെട്ടതോ ആകാം. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിലെ രണ്ടാമത്തെ ഘട്ടം അത് ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങൾ, ക്യാമറകൾ, പാരിസ്ഥിതിക ഉറവിടങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉദ്യോഗസ്ഥർ തുടങ്ങിയ വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിലൂടെ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച ശേഷം ക്രമീകരിക്കണം, അതിനാൽ അത് വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റ എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ ഇത് സംഭവിക്കാം. വിശകലനത്തിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുന്നു. ഇരട്ടിപ്പോ പിശകോ ഇല്ലെന്നും അത് അപൂർണ്ണമല്ലെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് സ്ക്രബ് ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിലേക്ക് പോകുന്നതിനുമുമ്പ് ഏതെങ്കിലും പിശകുകൾ പരിഹരിക്കാൻ ഈ ഘട്ടം സഹായിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ തരങ്ങൾ

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് നാല് അടിസ്ഥാന തരങ്ങളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു:

വിവരണാത്മക വിശകലനം: ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് ഇത് വിവരിക്കുന്നു. കാഴ്ചകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ടോ? കഴിഞ്ഞ മാസത്തെ അപേക്ഷിച്ച് ഈ മാസം വിൽപ്പന ശക്തമാണോ? ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ്: എന്തുകൊണ്ടാണ് എന്തെങ്കിലും സംഭവിച്ചത് എന്നതിൽ ഇത് കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇത് കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ ഇൻപുട്ടുകളും അൽപ്പം അനുമാനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. കാലാവസ്ഥ ബിയർ വിൽപ്പനയെ ബാധിച്ചോ? ഏറ്റവും പുതിയ മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്ൻ വിൽപ്പനയെ ബാധിച്ചോ? പ്രവചന വിശകലനം: ഇത് സമീപകാലത്ത് സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള കാര്യങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങുന്നു. കഴിഞ്ഞ തവണ ഞങ്ങൾക്ക് ചൂടുള്ള വേനൽക്കാലം ഉണ്ടായിരുന്നപ്പോൾ വിൽപ്പനയ്ക്ക് എന്ത് സംഭവിച്ചു? ഈ വർഷം ചൂടുള്ള വേനൽക്കാലം എത്ര കാലാവസ്ഥാ മോഡലുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു? പ്രിസ്ക്രിപ്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്: ഇത് ഒരു പ്രവർത്തന ഗതിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ അഞ്ച് കാലാവസ്ഥാ മോഡലുകളുടെ ശരാശരിയായി ചൂടുള്ള വേനൽക്കാലത്തിന്റെ സാധ്യത അളക്കുകയും ശരാശരി 58% ൽ കൂടുതലാകുകയും ചെയ്താൽ ഞങ്ങൾ ബ്രൂവറിയിൽ ഒരു സായാഹ്ന ഷിഫ്റ്റ് ചേർക്കുകയും ഉൽപാദനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു അധിക ടാങ്ക് വാടകയ്ക്കെടുക്കുകയും വേണം.

എക്കാലത്തെയും ജനപ്രിയമായ സിക്സ് സിഗ്മ പ്രോഗ്രാം ഉൾപ്പെടെ സാമ്പത്തിക ലോകത്തിലെ നിരവധി ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങളെ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ശരിയായി അളക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ എന്തെങ്കിലും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് ഏതാണ്ട് അസാധ്യമാണ്, അത് നിങ്ങളുടെ ഭാരമോ ഒരു ഉൽ പാദന ലൈനിലെ ദശലക്ഷത്തിലെ വൈകല്യങ്ങളുടെ എണ്ണമോ ആകട്ടെ.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ഉപയോഗം സ്വീകരിച്ച മേഖലകളിൽ ട്രാവൽ, ഹോസ്പിറ്റാലിറ്റി വ്യവസായം ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വ്യവസായത്തിന് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും പ്രശ്നങ്ങൾ എവിടെയുണ്ടെങ്കിൽ അവ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.

ആരോഗ്യപരിപാലനം ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം സംയോജിപ്പിക്കുകയും വേഗത്തിലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുപോലെ, ഷോപ്പർമാരുടെ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് റീട്ടെയിൽ വ്യവസായം ധാരാളം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന വിവരങ്ങൾ ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യാനും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കും.

യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന്റെ ശരാശരി മൊത്തം ശമ്പളം 2023 ഓഗസ്റ്റിൽ 80,000 ഡോളറിൽ കൂടുതലായിരുന്നു.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾ

ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് നിരവധി വിശകലന രീതികളും സാങ്കേതികതകളും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ചില രീതികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

ഒന്നിലെ മാറ്റം മറ്റൊന്നിലെ മാറ്റത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ആശ്രിത വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് റിഗ്രഷൻ വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഫാക്ടർ വിശകലനത്തിൽ ഒരു വലിയ ഡാറ്റ സെറ്റ് എടുത്ത് ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റിലേക്ക് ചുരുക്കുന്നു. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പ്രവണതകൾ കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുക എന്നതാണ് ഈ തന്ത്രത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം, അല്ലാത്തപക്ഷം കാണാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടായിരുന്നു.

കോഹോർട്ട് വിശകലനം എന്നത് ഒരു ഡാറ്റ സെറ്റ് സമാനമായ ഡാറ്റയുടെ ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്, പലപ്പോഴും ഒരു ഉപഭോക്തൃ ഡെമോഗ്രാഫിക് ആയി. ഡാറ്റയുടെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപവിഭാഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നമ്പറുകളിലേക്ക് കൂടുതൽ കടക്കാൻ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെയും ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെ മറ്റ് ഉപയോക്താക്കളെയും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.

മോണ്ടെ കാർലോ സിമുലേഷനുകൾ വ്യത്യസ്ത ഫലങ്ങൾ സംഭവിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ മാതൃകയാക്കുന്നു. അപകടസാധ്യത ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും നഷ്ടം തടയുന്നതിനും അവ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ സിമുലേഷനുകൾ ഒന്നിലധികം മൂല്യങ്ങളും വേരിയബിളുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, പലപ്പോഴും മറ്റ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സമീപനങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രവചന കഴിവുകൾ ഉണ്ട്.

ടൈം സീരീസ് വിശകലനം കാലക്രമേണ ഡാറ്റ ട്രാക്കുചെയ്യുകയും ഒരു ഡാറ്റാ പോയിന്റിന്റെ മൂല്യവും ഡാറ്റാ പോയിന്റിന്റെ സംഭവവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ദൃഢമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റാ വിശകലന സാങ്കേതികത സാധാരണയായി ചാക്രിക പ്രവണതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ സാമ്പത്തിക പ്രവചനങ്ങൾ പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപകരണങ്ങൾ

സംഖ്യകളെ ക്രഞ്ചിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഗണിതശാസ്ത്രപരവും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമീപനങ്ങളുടെയും വിശാലമായ ശ്രേണിക്ക് പുറമേ സാങ്കേതിക കഴിവുകളിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് അതിവേഗം വികസിച്ചു. ഡാറ്റ നേടുന്നതിനും വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും കണ്ടെത്തലുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് വിശാലമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപകരണങ്ങളുണ്ട്.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന് എല്ലായ്പ്പോഴും സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളുമായും മൈക്രോസോഫ്റ്റ് എക്സലുമായും അയഞ്ഞ ബന്ധമുണ്ട്. ഡാറ്റാബേസുകൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ പലപ്പോഴും അസംസ്കൃത പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളുമായി സംവദിക്കുന്നു.

കണ്ടെത്തലുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുമ്പോഴോ ആശയവിനിമയം നടത്തുമ്പോഴോ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് സഹായമുണ്ട്. വിവരങ്ങൾ സമാഹരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് നിർവഹിക്കുന്നതിനും ഡാഷ്ബോർഡുകളിലൂടെയും റിപ്പോർട്ടുകളിലൂടെയും ഫലങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ, വിശകലന ഉപകരണങ്ങളാണ് ടാബ്ലോയും പവർ ബിഐയും.

ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളെ സഹായിക്കാൻ മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളും ഉയർന്നുവരുന്നു. ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് എസ്എഎസ്. വലിയ സെറ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് അവരുടെ കമ്പനിക്ക് നൽകുന്ന മൂല്യം കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് വിശാലമായ സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ ഉണ്ട്.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പങ്ക്

പാറ്റേണുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, കാര്യക്ഷമത, പ്രകടനം എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന് കഴിയും. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് കമ്പനികൾക്കും ബിസിനസുകൾക്കും മത്സരാധിഷ്ഠിത മുൻതൂക്കം നൽകും. ഈ പ്രക്രിയയിൽ വിശകലനത്തിന്റെ നാല് അടിസ്ഥാന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഈ ഘട്ടത്തിൽ “ഖനനം” അല്ലെങ്കിൽ വിശാലമായ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും ശേഖരിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. വിവിധ തരത്തിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പിന്നീട് ഒരേ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു, അതിനാൽ അവ ഒടുവിൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് മറ്റേതൊരു ഘട്ടത്തേക്കാളും കുറച്ച് സമയമെടുക്കും.

ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റ്

ഖനനത്തിലൂടെ ശേഖരിച്ച വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കാനും മാനേജുചെയ്യാനും ആക്സസ് നൽകാനും ഡാറ്റയ്ക്ക് ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെ അടുത്ത ഘട്ടം വിവരങ്ങൾ മാനേജുചെയ്യുന്നതിന് അത്തരമൊരു ഡാറ്റാബേസ് സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ആദ്യ ദിവസങ്ങളിൽ ഈ ആവശ്യത്തിനായി ഉപയോഗിച്ച ഒരു സാധാരണ ഉപകരണമായിരുന്നു എസ്ക്യുഎൽ, ഇത് ഇപ്പോഴും 2023 ൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. 1979 ൽ സൃഷ്ടിച്ച ഈ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഭാഷ റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ അന്വേഷിക്കാനും ഫലമായുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.2

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം

മൂന്നാമത്തെ ഘട്ടം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനമാണ്. ഭാവിയിലെ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രവണതകൾ വെളിപ്പെടുത്തുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മോഡലുകളായി ശേഖരിച്ചതും സംഭരിച്ചതുമായ ഡാറ്റയുടെ വ്യാഖ്യാനം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പൈത്തൺ പോലുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലൂടെയാണ് ഇത് കൈവരിക്കുന്നത്. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിനോ ഗ്രാഫിക്കൽ മോഡലിംഗിനോ ആർ പോലുള്ള ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിനായി കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഡാറ്റാ അവതരണം

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രക്രിയയുടെ ഫലങ്ങൾ പങ്കിടാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. അവസാന ഘട്ടം ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്, അതിനാൽ ഇത് മറ്റുള്ളവർക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് വളർച്ച, വിശകലനം, കാര്യക്ഷമത, പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഉത്തരവാദികളായ ഒരു കമ്പനിയിലെ വ്യക്തികൾ. പ്രവേശനം ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് ഓഹരി ഉടമകൾക്കും ഗുണം ചെയ്യും.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പ്രാധാന്യവും ഉപയോഗങ്ങളും

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഒരു ബിസിനസ്സിന്റെ വിജയസാധ്യതയുടെ നിർണായക ഘടകം നൽകുന്നു. വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക, തരംതിരിക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, അവതരിപ്പിക്കുക എന്നിവ സമൂഹത്തെ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ഗുണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും, പ്രത്യേകിച്ച് ആരോഗ്യസംരക്ഷണം, കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ തടയൽ തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ. എന്നാൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെ ഉപയോഗങ്ങൾ ചെറിയ തോതിലാണെങ്കിലും അടുത്തുള്ള ബിസിനസിൽ മുൻതൂക്കം തേടുന്ന ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾക്കും സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കും ഒരുപോലെ പ്രയോജനകരമാണ്,

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ബിസിനസ്സ് മോഡലിലേക്ക് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നടപ്പിലാക്കുക എന്നതിനർത്ഥം ബിസിനസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ മാർഗ്ഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ കമ്പനികൾക്ക് ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും എന്നാണ്. മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ഒരു കമ്പനിക്ക് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെ 4 തരങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നാല് അടിസ്ഥാന തരങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. വിവരണാത്മക വിശകലനം ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് വിവരിക്കുന്നു. ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സ് എന്തുകൊണ്ടാണ് എന്തെങ്കിലും സംഭവിച്ചത് എന്നതിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. സമീപകാലത്ത് സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള കാര്യങ്ങളിലേക്ക് പ്രവചന വിശകലനം നീങ്ങുന്നു. അവസാനമായി, വിവരണാത്മക വിശകലനം ഒരു പ്രവർത്തന ഗതി നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.

ആരാണ് Data Analytics ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

ട്രാവൽ, ഹോസ്പിറ്റാലിറ്റി വ്യവസായം പോലുള്ള നിരവധി മേഖലകളിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് സ്വീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം സംയോജിപ്പിക്കുന്ന മറ്റൊരു മേഖലയാണ് ഹെൽത്ത് കെയർ, കൂടാതെ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വേഗത്തിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കും. ഷോപ്പർമാരുടെ നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിന് റീട്ടെയിൽ വ്യവസായം വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

The Bottom Line

ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് വ്യക്തികളെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെയും അവരുടെ ഡാറ്റ ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ വിവരങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുകയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കൂട്ടം അസംസ്കൃത സംഖ്യകൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, അതിന്റെ ഫലമായി തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനും ചിന്താപരമായ മാനേജുമെന്റിനും കാരണമാകുന്ന വിജ്ഞാനപ്രദവും വിദ്യാഭ്യാസപരവുമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ലഭിക്കുന്നു.