सी-सूट को एनालिटिक्स के बारे में जानने के लिए 10 चीजें
यदि आपने हाल ही में बहुत अधिक यात्रा नहीं की है, तो यहां विश्लेषिकी के क्षेत्र में विकास का एक कार्यकारी सारांश है जिसे आप एयरलाइन सीटबैक पत्रिका में याद कर सकते हैं।
- इसे अब डिसीजन सपोर्ट सिस्टम नहीं कहा जाता है (हालाँकि यह 20 साल पहले था)।
रिपोर्टिंग नहीं (15 साल), बिजनेस इंटेलिजेंस (10 साल), या यहां तक कि एनालिटिक्स (5 साल)। यह है संवर्धित विश्लेषण (Analytics). या, एआई के साथ एंबेडेड एनालिटिक्स। अत्याधुनिक एनालिटिक्स अब मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है और डेटा से निर्णय लेने में सहायता करता है। इसलिए, एक मायने में, हम वहीं वापस आ गए हैं जहां से हमने शुरुआत की थी - निर्णय समर्थन। - डैशबोर्ड. प्रगतिशील कंपनियां डैशबोर्ड से दूर जा रही हैं। 1990 के दशक के उद्देश्यों के आंदोलन से डैशबोर्ड का जन्म प्रबंधन से हुआ था। डैशबोर्ड आमतौर पर मुख्य प्रदर्शन संकेतक दिखाते हैं और विशिष्ट लक्ष्यों की दिशा में प्रगति को ट्रैक करते हैं। डैशबोर्ड को ऑगमेंटेड एनालिटिक्स से बदला जा रहा है। एक स्थिर डैशबोर्ड के बजाय, या यहां तक कि ड्रिल-थ्रू विवरण के साथ, एआई इन्फ्यूज्ड एनालिटिक्स आपको वास्तविक समय में महत्वपूर्ण चीज़ों के बारे में सचेत करता है। एक मायने में, यह अच्छी तरह से परिभाषित KPI द्वारा प्रबंधन में वापसी भी है, लेकिन एक मोड़ के साथ - AI मस्तिष्क आपके लिए मीट्रिक देखता है।
- मानक उपकरण. अधिकांश संगठनों के पास अब एक एकल उद्यम मानक बीआई उपकरण नहीं है। कई संगठनों के पास 3 से 5 एनालिटिक्स, बीआई और रिपोर्टिंग टूल उपलब्ध हैं। एकाधिक उपकरण एक संगठन के भीतर डेटा उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत उपकरणों की ताकत का बेहतर लाभ उठाने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, आपके संगठन में तदर्थ विश्लेषण के लिए पसंदीदा टूल पिक्सेल-परिपूर्ण रिपोर्ट में कभी भी उत्कृष्ट नहीं होगा, जिसकी सरकार और नियामक एजेंसियों को आवश्यकता होती है।
- बादल. सभी प्रमुख संगठन आज बादल में हैं। कई ने प्रारंभिक डेटा या एप्लिकेशन को क्लाउड में स्थानांतरित कर दिया है और संक्रमण में हैं। हाइब्रिड मॉडल निकट अवधि में संगठनों का समर्थन करेंगे क्योंकि वे क्लाउड में डेटा एनालिटिक्स की शक्ति, लागत और दक्षता का लाभ उठाना चाहते हैं। सतर्क संगठन कई क्लाउड विक्रेताओं का लाभ उठाकर अपने दांव में विविधता ला रहे हैं और हेजिंग कर रहे हैं।
- मास्टर डेटा प्रबंधन। पुरानी चुनौतियां फिर से नई हैं। विश्लेषण के लिए डेटा का एक ही स्रोत होना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। तदर्थ विश्लेषणात्मक टूल, कई विक्रेताओं के टूल और अप्रबंधित शैडो आईटी के साथ, सत्य का एकल संस्करण होना महत्वपूर्ण है।
- दूरस्थ कार्यबल यहाँ रहने के लिए है। 2020-2021 महामारी ने कई संगठनों को दूरस्थ सहयोग, डेटा तक पहुंच और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए समर्थन विकसित करने के लिए प्रेरित किया। यह प्रवृत्ति कम होने के कोई संकेत नहीं दिखाती है। भूगोल एक कृत्रिम बाधा बनता जा रहा है और कार्यकर्ता केवल आभासी आमने-सामने बातचीत के साथ बिखरी हुई टीमों पर काम करने के लिए अभ्यस्त हो रहे हैं। क्लाउड इस प्रवृत्ति के लिए एक सहायक तकनीक है।
- डाटा विज्ञान जनता के लिए। एनालिटिक्स में AI एक संगठन के भीतर एक भूमिका के रूप में डेटा साइंस की सीमा को कम कर देगा। कोडिंग और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखने वाले तकनीकी डेटा वैज्ञानिकों की अभी भी आवश्यकता होगी, लेकिन एआई व्यावसायिक ज्ञान वाले विश्लेषकों के लिए कौशल-अंतर को आंशिक रूप से पाट सकता है।
- डेटा का मुद्रीकरण. ऐसे कई रास्ते हैं जहां यह हो रहा है। जो संगठन बेहतर निर्णय लेने में सक्षम होते हैं, उन्हें हमेशा बाज़ार का लाभ मिलता है। दूसरे मोर्चे पर, हम वेब 3.0 के विकास में देख रहे हैं, ब्लॉकचेन सिस्टम का उपयोग करके डेटा को ट्रैक करने और ऑनलाइन को अधिक दुर्लभ (और इसलिए अधिक मूल्यवान) बनाने का प्रयास। ये सिस्टम फिंगरप्रिंट digital संपत्ति उन्हें अद्वितीय, पता लगाने योग्य और व्यापार योग्य बनाती है।
- शासन. हाल के बाहरी और साथ ही आंतरिक विघटनकारी कारकों के साथ, नई प्रौद्योगिकियों के आलोक में मौजूदा विश्लेषणात्मक/डेटा नीतियों, प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं का पुनर्मूल्यांकन करने का यह एक महत्वपूर्ण समय है। क्या सर्वोत्तम प्रथाओं को अब फिर से परिभाषित करने की आवश्यकता है कि कई उपकरण हैं? क्या नियामक आवश्यकताओं या ऑडिट का अनुपालन करने की प्रक्रियाओं की जांच करने की आवश्यकता है?
- विजन। संगठन योजना बनाने और पाठ्यक्रम निर्धारित करने के लिए प्रबंधन पर निर्भर करता है। अशांत और अनिश्चित समय में स्पष्ट दृष्टि व्यक्त करना महत्वपूर्ण है। बाकी संगठन को नेतृत्व द्वारा निर्धारित दिशा में संरेखित करना चाहिए। एक चुस्त संगठन बदलते परिवेश में अक्सर पुनर्मूल्यांकन करेगा और यदि आवश्यक हो तो पाठ्यक्रम-सही होगा।
