ഇന്നത്തെ ലോകത്ത് ഡാറ്റയാണ് ഏറ്റവും വലിയ സമ്പത്ത്. ബിസിനസുകൾ അവരുടെ ബിസിനസ് വളർച്ചയ്ക്കായി ഇന്ന് ഭീമമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നുണ്ട്. ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ബിസിനസിന് ഉപകാരപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക എന്നത് ബിസിനസ്സിന്റെ വളർച്ചയ്ക്ക് അനിവാര്യമാണ്.
ഡാറ്റയുടെ സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും അതിനെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കി മാറ്റാനും ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കാൻ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് വിജയിപ്പിക്കുന്ന തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിൻ്റെ പ്രാധാന്യം വളരെ വലുതാണ്.
എന്താണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്?
ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിലൂടെ റോ ഡാറ്റയെ ഉപകാരപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. ടൂളുകളും ടെക്നൊളജിയുമെല്ലാം ഉപയോഗിച്ച് ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ആ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസിന്റെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിന് ബിസിനസിലെ തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ബിസിനസ്സ് വളർച്ചയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
ഉദാ: ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആ ഉപഭോക്താവിന് അനുയോജ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്തൊക്കെയായിരിക്കും എന്ന് കമ്പനിക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
ഡാറ്റ പലതരം
- സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ (Structured Data)
സാധാരണ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റ് ഉപകരണങ്ങളായ സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഡാറ്റ. ഈ ഡാറ്റ സാധാരണയായി സംഖ്യകൾ, ശതമാനങ്ങൾ, മറ്റ് സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവയാൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്ന അളവ് സംബന്ധമായ ഡാറ്റകളാണ്.
- അൺസ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ (Unstructured Data):
അൺസ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ ഒരു ഫോർമാറ്റോ ക്രമീകരണോ ഇല്ലാത്തതാണ്. സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, ഇമെയിലുകൾ, ചിത്രങ്ങൾ, വീഡിയോകൾ എന്നിവ ഇതിന് ഉദാഹരണമാണ്. ഈ ഡാറ്റകൾ പരിശോധിച്ച് കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങളിൽ എത്താൻ സാധിക്കില്ലെങ്കിലും ചില സന്ദർഭങ്ങളിലും ബിസിനസ് മോഡലിനും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നു.
- സെമി- സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ (Semi-Structured Data):
കൃത്യമായി പരിഗണിക്കാൻ കഴിയാത്ത വിവരങ്ങളാണ് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്. സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റയും അൺസ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റയും ഇതിന്റെ ഭാഗങ്ങളാണ്. XML, JSON ഫയലുകൾ മുതലായവ ഇതിന്റെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
- ബിഗ് ഡാറ്റ (Big Data):
വലിയതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പരിശോധിച്ച് ബിസിനസിന് യോജിച്ച ബന്ധങ്ങൾ, പ്രവണതകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു. ഇതിൽ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, പ്രവചന മോഡലിംഗ്, സാങ്കേതിക വിശകലനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഇടപാടുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോഗം, സെൻസർ ഡാറ്റ, വിപണി പ്രവണതകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റകൾ വിശകലനത്തിനും വിധേയമാക്കി ബിസിനസുകൾക്ക് വേണ്ട തീരുമാനമെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ബിസിനസ്സിൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെ പ്രാധാന്യം:
മത്സരം നിറഞ്ഞ ബിസിനസ് മേഖലകൾക്ക് സഹായകം: ഇന്നത്തെ മത്സരാധിഷ്ഠിത ബിസിനസ് മേഖലയിൽ എതിരാളികളെക്കാൾ മുൻനിരയിൽ എത്തേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കമ്പനികളെ എതിരാളികളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
വിപണി പ്രവണതകൾ, ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ, ഉയർന്നുവരുന്ന അവസരങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസുകൾക്ക് നൂതന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാനും വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും മികച്ച ഉപഭോക്തൃ സേവനം നൽകാനും കഴിയും.
റിസ്‌ക് മാനേജ്‌മെൻ്റ്: സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഭാവി ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ റിസ്‌ക് മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ബിസിനസുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള ഭീഷണികൾ, അപാകതകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും കമ്പനി വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ നടപടികളെടുക്കാൻ കമ്പനിയെ സഹായിക്കുന്നു.
മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ: ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച്, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സാധിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റീട്ടെയിലർക്ക് അടുത്ത സീസണിൽ ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് ഡിമാൻഡ് കൂടുതലായിരിക്കും എന്ന് മുൻകൂട്ടി കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുക: ഉപഭോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റം, മുൻഗണനകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു. ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്ത സേവനങ്ങൾ നല്കാൻ ബിസിനസുകാർ സഹായിക്കുന്നു.
ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഇന്ന് ബിസിനസ്സിന്റെ അവിഭാജ്യ ഭാഗമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് മറ്റ് ബിസിനസുകളേക്കാൾ മുന്നിൽ നിൽക്കാൻ കഴിയും.
