आधुनिक समय के उद्यमों के लिए, बिग डेटा सफलता के नुस्खा के लिए जादू घटक बन गया है। बिग डेटा मानव व्यवहार और बातचीत से संबंधित बड़े डेटा सेटों को संदर्भित करता है जिन्हें उल्लेखनीय विवरणों को उजागर करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से संसाधित या विश्लेषण किया जा सकता है। डिजिटल युग में व्यावसायिक उत्तरजीविता का अर्थ है डेटा की इन गीगाबाइट की शक्तियों को अनलॉक करना और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करना।
इसके अलावा, उपलब्ध सूचनाओं को संसाधित करना, संयोजन करना, संबद्ध करना और विश्लेषण करना निचले स्तर के संचालन को परिष्कृत करने के लिए कॉर्पोरेट कार्यों का समर्थन करने से लेकर भारी मूल्य प्रदान कर सकता है। डेटा विज्ञान उद्योगों में चर्चा का विषय हो सकता है, लेकिन इसके आसपास अभी भी कुछ रहस्य है। आइए हम यह समझें कि यह किस तरह से लागू होता है और यह कैसे व्यवसायों को बदल सकता है।
डेटा वैज्ञानिक क्या करते हैं
डेटा साइंस एक ऐसा क्षेत्र है जो गणित, कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी से उधार लेता है। इसमें सूचना प्रबंधन, डेटा खनन, विज़ुअलाइज़ेशन आदि जैसी तकनीकों को शामिल किया गया है, जो उन सभी आंकड़ों को समझने में मदद करती हैं जो अपने कच्चे रूप में समझ से बाहर हैं। डेटा वैज्ञानिक ऐसे विशेषज्ञ होते हैं जो बहुमूल्य जानकारी प्राप्त करने के लिए विभागों में काम करते हैं और आगे व्यवस्थित निर्णय लेने में योगदान करते हैं।
डेटा वैज्ञानिक बड़ी डेटा पद्धतियों का भी उपयोग कर सकते हैं ताकि भविष्यवाणिय धोखाधड़ी धोखाधड़ी के मॉडल को विकसित किया जा सके जो जोखिम और धोखाधड़ी को कम करने में मदद करते हैं। ऐसे मॉडल असामान्य डेटा को पहचान सकते हैं और अलर्ट बनाकर समय पर प्रतिक्रिया सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं।
एक अन्य तरीका जिसमें डेटा वैज्ञानिक संगठनात्मक सफलता में योगदान करते हैं, वह ग्राहक की जरूरतों के लिए प्रसाद से मेल खाता है। डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग उत्पाद और सेवा की उच्च मांग में कब और कहाँ है, और वर्तमान ग्राहकों की प्रोफ़ाइल क्या है, इसकी पहचान करने में मदद कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रासंगिक उत्पादों को वितरित करना आसान हो जाता है और मौजूदा रणनीतियों में बदलाव और अपडेट भी करते हैं।
इसके अलावा, बिक्री और विपणन टीमों को भी दर्शकों को बेहतर तरीके से समझने से लाभ मिल सकता है। वे व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव बना सकते हैं, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार हो सकता है और ग्राहक प्रतिधारण हो सकता है।
ये केवल कई चीजें हैं जो डेटा वैज्ञानिक आधुनिक संगठनों में करते हैं। अब, आइए व्यवसाय में डेटा विज्ञान को एकीकृत करने के कुछ लाभों पर ध्यान दें।
कैसे डेटा विज्ञान व्यवसाय के लिए मूल्य जोड़ता है
1. सशक्तिकरण प्रबंधन
प्रदर्शन मेट्रिक्स और अन्य उपयोगी जानकारी को मापने, ट्रैकिंग और रिकॉर्ड करने से, डेटा विज्ञान वरिष्ठ स्तर के कर्मचारियों की विश्लेषणात्मक क्षमता को बढ़ाता है। डेटा विज्ञान विशेषज्ञ कच्चे डेटा को संसाधित जानकारी में परिवर्तित करते हैं, इसका विश्लेषण करते हैं और वही प्रबंधकीय कर्मचारियों को प्रस्तुत करते हैं। नतीजतन, प्रबंधन न केवल महत्वपूर्ण संगठनात्मक मुद्दों में गहरी खुदाई कर सकता है, बल्कि उन्हें एक अच्छी तरह से गोल परिप्रेक्ष्य से भी समझ सकता है।
2. संचालन के आधार पर संचालन क्रिया
डेटा विज्ञान व्यवसाय को वक्र से आगे रखने के लिए आगामी रुझानों की भविष्यवाणी और ट्रैक करने में मदद कर सकता है। समय में सुझाए गए प्रस्ताव के लिए संसाधनों को निर्देशित करना निरंतर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ और लाभप्रदता के संदर्भ में दीर्घकालिक लाभ उत्पन्न कर सकता है।
3. कोर मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना
डेटा एनालिटिक्स सिस्टम लागू होने के लिए यह भी आवश्यक है कि कर्मचारी इसके साथ अच्छी तरह से वाकिफ हों। विश्लेषणात्मक उत्पाद की विशेषताओं और उपयोगों का एक सरल प्रदर्शन सभी को महत्वपूर्ण व्यावसायिक चुनौतियों के समाधान में उनकी भूमिका को समझने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, वे अपनी ऊर्जा को कोर क्षेत्रों में समर्पित करते हैं और उसी को मजबूत करने और लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए काम करते हैं।
4. नए अवसरों की पहचान करना
डेटा विज्ञान नई प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम के माध्यम से मौजूदा प्रक्रियाओं और मान्यताओं में सुधार कर सकता है। डेटा वैज्ञानिक वर्तमान एनालिटिक्स सिस्टम के साथ बातचीत करते हैं, इस पर सवाल उठाते हैं और प्रासंगिक अपडेट सुझाते हैं। इस तरह, संगठन लचीले और अनुकूलनीय हो जाते हैं, मौके मिलते ही अवसरों को प्राप्त कर लेते हैं। पढ़ें: डेटा साइंस स्किल
5. साक्ष्य-आधारित निर्णय लेना
एक व्यवसाय डेटा विज्ञान के माध्यम से अपने जोखिम को काफी हद तक समाप्त कर सकता है। डेटा को कई चैनलों से इकट्ठा किया जा सकता है और मॉडल बनाने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है जो वैकल्पिक क्रियाओं का अनुकरण करते हैं। यह अभ्यास सर्वोत्तम संभव परिणामों का पता लगाने में मदद करता है और व्यापार को साक्ष्य द्वारा समर्थित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। अनिश्चित वातावरण में संचालन करते समय, डेटा-लिंक्ड सुझाव आगे पॉवरिंग के लिए एक तकिया बन जाते हैं।
6. परीक्षण और समीक्षा कदम
एक संगठन में एक ही समय में कई कोग चल रहे हैं। यह निगरानी करने के लिए अभिन्न है कि कौन सी पहल अच्छी तरह से तेल से सनी हुई है और संगठन को लाभ पहुंचा रही है, और कौन सी गतिविधियाँ मूल्यवान चीज़ों में योगदान करने में विफल रही हैं। यहां, डेटा विज्ञान प्रमुख प्रदर्शन क्षेत्रों को मापने और उनकी सफलता को निर्धारित करके अपने जादू का काम करता है। भविष्य के कार्यों का मार्गदर्शन करने के लिए एक समीक्षा का संचालन भी महत्वपूर्ण है।
7. टारगेट ऑडिएंस को जानना
उपभोक्ता डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है। संगठन आमतौर पर अपने लक्ष्य ग्राहकों पर डेटा बिंदुओं को इकट्ठा करने के लिए Google विश्लेषिकी और ग्राहक सर्वेक्षण का उपयोग करते हैं। लेकिन ये सभी डेटा पॉइंट अपने आप उपयोगी नहीं हो सकते हैं। सार्थक जानकारी खोजने के लिए उन्हें अन्य डेटा बिंदुओं के साथ जोड़ा जा सकता है। डेटा विज्ञान इस अभ्यास की सुविधा देता है और व्यावसायिक टीमों को अपने लक्षित दर्शकों के बारे में अधिक जानने में सहायता करता है। एक व्यापक विश्लेषण करने से सटीक लक्ष्य समूह पहचान और सफल विज्ञापन और प्रचार अभियान का समर्थन होता है।
8. राइट टैलेंट की भर्ती
आजकल, एचआर डिपार्टमेंट सोशल मीडिया, जॉब पोर्टल्स और कॉर्पोरेट डेटाबेस से रिज्यूमे के साथ तैयार हो जाते हैं। और डेटा विज्ञान बड़ी मात्रा में अनुप्रयोगों को संसाधित करके भर्तीकर्ताओं के काम को आसान बनाता है। हाथ में नौकरी के लिए सही उम्मीदवार चुनना थकाऊ काम नहीं है, लेकिन डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक परिष्कृत अभ्यास है। वे बड़ी मात्रा में डेटा पॉइंट्स को माइन कर सकते हैं, डेटा-संचालित एप्टीट्यूड टेस्ट और गेम विकसित कर सकते हैं और इस तरह सटीक चयन में सहायता कर सकते हैं।
निष्कर्ष
तो, डेटा विज्ञान विभिन्न तरीकों से व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करता है। सही उम्मीदवारों को काम पर रखने से लेकर प्रक्रियाओं में सुधार और निर्णयों को परिष्कृत करने तक, यह समग्र संगठनात्मक प्रदर्शन को बढ़ाता है। क्षेत्र से जुड़े डेटा विज्ञान उपकरण, तकनीक और कार्यप्रणाली व्यवसायों के लिए उपयोगी ज्ञान निकालने के लिए कच्चे डेटा के महासागर का मंथन करते हैं। इसलिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि आज डेटा विज्ञान एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है जिसके विभिन्न उद्योगों में कई अनुप्रयोग हैं!
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