डेटा हर जगह है और यह हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा है। डिजिटल डेटा हमारे जीवन का एक अभिन्न हिस्सा बन चुका है और इसकी मात्रा लगातार बढ़ती जा रही है। अनुमानों के मुताबिक, 2021 तक 74 जेटाबाइट्स डेटा डिजिटल हो चुका होगा और उम्मीद की जा रही है 2024 तक यह लगभग दोगुना हो जायेगा।
Data Analytics Meaning in Hindi
डेटा की इतनी विशाल मात्रा होने के बावजूद हम हर दिन लगभग 0.5% का वास्तव में एनालिसिस करते हैं जिसका उपयोग जानकारी के लिए किया जाता है। इस डेटा को समझने के लिए और इससे बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा का एनालिसिस करने की बहुत आवश्यकता होगी।
इतने अधिक डेटा के साथ यह जानना कि कैसे इस डेटा को किसी व्यवसाय में, किसी सामाजिक सुधार में, किसी शोध कार्य में, या किसी भी क्षेत्र के लिए जानकारी को एकत्र करने में और उसे व्यवस्थित करने और समझने में, एक कठिन कार्य हो सकता है – लेकिन डेटा एनालिटिक्स इसका समाधान है।
डेटा एनालिटिक्स को कैसे परिभाषित करेंगे | Define Data Analytics in Hindi?
सरल भाषा में, डेटा एनालिटिक्स डेटा से परिणाम प्राप्त करने के लिए अव्यवस्थित डेटा का मूल्यांकन करने का विज्ञान है।
डेटा एनालिटिक्स के जरिये आप अव्यवस्थित डेटा से उपयोगी कार्य करने के लिए नए तरीके खोज सकते हो। आजकल, डेटा एक्सपर्ट अपने शोध में डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं। कई कंपनियां बहुत से निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।
डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जिसमें कई प्रकार के डेटा का विश्लेषण शामिल हैं। चीजों को बेहतर बनाने के लिए इस्तेमाल की जा सकने वाली समझ हासिल करने के लिए किसी भी प्रकार के डेटा में डेटा एनालिटिक्स तकनीक का उपयोग किया जा सकता है।
जैसे गूगल सर्च (Google Search) इसका सबसे बेहतरीन उदाहरण है। इसी तरह, अन्य बहुत से उद्योग और कॉर्पोरेशंस हैं जो अपनी आवश्यकताओं के अनुसार डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं।
डेटा एनालिसिस की प्रक्रिया | Data Analysis Process in Hindi
जो इस प्रकार हैं –
डेटा एनालिसिस की आवश्यकता क्यों है? | Why is data analysis needed?
यह तय करना होता है कि डेटा विश्लेषण की आवश्यकता क्यों है और किस तरह की जानकारी एकत्रित की जाएगी।
डेटा एकत्र करना | Collecting the Data
यह तय करना होता है कि कैसे और कहाँ से उस जानकारी को इकठ्ठा किया जायेगा। डेटा कलेक्शन प्राइमरी सोर्सेस से शुरू होता है, जिन्हें इंटरनल सोर्सेस भी कहा जाता है। उसके बाद सेकेंडरी सोर्सेस से होता है, जिन्हें एक्सटर्नल सोर्सेस कहा जाता है।
डेटा की सफाई | Cleaning the Data
एक बार जब सभी आवश्यक स्रोतों से डेटा एकत्र कर लिया जाता है, तो डेटा को साफ करने और छाँटने का काम किया जाता है। डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया के दौरान डेटा की सफाई अत्यंत महत्वपूर्ण है, इसलिए कि सभी डेटा अच्छा डेटा नहीं होता है।
डेटा का विश्लेषण। Analyzing the Data
इकट्ठी की गयी जानकारी को व्यवस्थित, ऑर्गेनाइज, एनालाइज़ किया किया जाता है ताकि इसकी जांच की जा सके।
परिणामों की व्याख्या | Interpretation of results
इसमें जानकारी को जांचते हैं ताकि इसमें कोई गलती ना हो जिससे इसके आधार पर लिए जाने वाले निर्णय गलत ना हो।
डेटा Analytics के प्रकार | Types of Data Analytics in Hindi
डेटा एनालिटिक्स चार प्रकार के होते हैं
- डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स | Descriptive Analytics
- डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स | Diagnostic analytics
- प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स | Predictive Analytics
- प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स | Prescriptive Analytics
डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स | Descriptive Analytics in Hindi
डिस्क्रिप्टिव Analytics समय के साथ घटनाओं का वर्णन करता है, जैसे कि क्या वर्तमान महीने की बिक्री अंतिम से बेहतर है।
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स | Diagnostic analytics in Hindi
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स किसी भी घटना के कारण पर केंद्रित है। इसमें सवालों के जवाब देने के लिए डेटा की जांच करते है, जैसे कि “क्या मौसम बीयर की बिक्री प्रभावित करता है?” या “क्या नई विज्ञापन पॉलिसी द्वारा बिक्री प्रभावित होती है?”
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स | Predictive Analytics in Hindi
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स भविष्य में होने वाली घटनाओं पर केंद्रित है। भविष्य के प्रश्नों के उत्तर खोजने की कोशिश करती है जैसे कि पिछले गर्मी के मौसम में बिक्री के साथ क्या हुआ? तो इस साल की गर्मियों में कितने पूर्वानुमान की उम्मीद है?
प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स | Prescriptive Analytics in Hindi
प्रिस्क्रिप्टिवएनालिटिक्स किसी एक्शन प्लान को दर्शाता है।
Types of Data Analytics in Hindi
डेटा एनालिटिक्स के लाभ | Benefits of Data Analytics in Hindi
निम्न लाभ हैं –
- निर्णय लेने की क्षमता में सुधार होता है।
- मार्केटिंग अधिक प्रभावी हो जाती है।
- कस्टमर सर्विस में सुधार होता है।
- ऑपरेशन्स की दक्षता बढ़ जाती है।
डेटा एनालिटिक्स टेक्नोलॉजीज | Data Analytics Technologies in Hindi
आज आप डेटा की बढ़ती मात्रा और उच्च-स्तरीय एनालिटिक्स तकनीक के कारण अधिक से अधिक जानकारी बहुत तेज़ी से कम समय में प्राप्त कर सकते हैं।
यहां हम कुछ ऐसी तकनीकों के बारे में पढ़ेंगे जो डेटा एनालिटिक्स को और बेहतर बनाती हैं –
- मशीन लर्निंग | Machine Learning
- डेटा माइनिंग | Data mining
- डेटा मैनेजमेंट | Data Management
निष्कर्ष | Conclusion
डेटा किसी भी कंपनी के लिए बहुत महत्वपूर्ण होता है और यह उन्हें अपने ग्राहकों को समझने, अपने विज्ञापनों को अधिक प्रभावी बनाने आदि में मदद करता है। डेटा एनालिटिक्स टूल और प्रक्रियाएं बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि डेटा के कई फायदे हैं लेकिन इन टूल्स के बिना आप इन फायदों का उपयोग नहीं कर सकते।
इस प्रकार, हम कह सकते हैं कि डेटा एनालिटिक्स किसी भी व्यवसाय के विकास के लिए बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा एनालिटिक्स कंपनी को उसके प्रदर्शन को बेहतर करने में मदद करता है।