Analytics గురించి C-సూట్ తెలుసుకోవలసిన 10 విషయాలు
మీరు ఇటీవల ఎక్కువ ప్రయాణం చేయకుంటే, ఎయిర్‌లైన్ సీట్‌బ్యాక్ మ్యాగజైన్‌లో మీరు మిస్ అయిన అనలిటిక్స్ రంగంలో జరిగిన పరిణామాల ఎగ్జిక్యూటివ్ సారాంశం ఇక్కడ ఉంది.
- ఇది ఇకపై డెసిషన్ సపోర్ట్ సిస్టమ్స్ అని పిలవబడదు (ఇది 20 సంవత్సరాల క్రితం అయినప్పటికీ).
నివేదించడం లేదు (15 సంవత్సరాలు), బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (10 సంవత్సరాలు), లేదా Analytics (5 సంవత్సరాలు). ఇది అభివృద్ధిచెందిన Analytics. లేదా, AIతో పొందుపరచబడిన Analytics. అత్యాధునిక Analytics ఇప్పుడు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రయోజనాన్ని పొందుతుంది మరియు డేటా నుండి నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. కాబట్టి, ఒక కోణంలో, మేము ప్రారంభించిన ప్రదేశానికి తిరిగి వచ్చాము - నిర్ణయ మద్దతు. - డాష్బోర్డ్లను. ప్రగతిశీల కంపెనీలు డ్యాష్‌బోర్డ్‌లకు దూరమవుతున్నాయి. 1990ల లక్ష్యాల ఉద్యమం ద్వారా డ్యాష్‌బోర్డ్‌లు నిర్వహణ నుండి పుట్టుకొచ్చాయి. డాష్‌బోర్డ్‌లు సాధారణంగా కీలక పనితీరు సూచికలను చూపుతాయి మరియు నిర్దిష్ట లక్ష్యాల వైపు పురోగతిని ట్రాక్ చేస్తాయి. డాష్‌బోర్డ్‌లు ఆగ్మెంటెడ్ అనలిటిక్స్ ద్వారా భర్తీ చేయబడుతున్నాయి. స్టాటిక్ డ్యాష్‌బోర్డ్‌కు బదులుగా, లేదా డ్రిల్-త్రూ డిటెయిల్‌తో కూడా, AI ఇన్ఫ్యూజ్డ్ అనలిటిక్స్ నిజ సమయంలో ముఖ్యమైన వాటి గురించి మిమ్మల్ని హెచ్చరిస్తుంది. ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, ఇది బాగా నిర్వచించబడిన KPIల ద్వారా నిర్వహణకు తిరిగి రావడమే, కానీ ఒక మలుపుతో – AI మెదడు మీ కోసం కొలమానాలను చూస్తుంది..
- ప్రామాణిక సాధనాలు. చాలా సంస్థలకు ఇకపై ఒకే ఎంటర్‌ప్రైజ్ స్టాండర్డ్ BI సాధనం లేదు. అనేక సంస్థలకు 3 నుండి 5 Analytics, BI మరియు రిపోర్టింగ్ సాధనాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. బహుళ సాధనాలు సంస్థలోని డేటా వినియోగదారులను వ్యక్తిగత సాధనాల బలాన్ని మెరుగుపరిచేందుకు అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, తాత్కాలిక విశ్లేషణల కోసం మీ సంస్థలోని ప్రాధాన్య సాధనం ప్రభుత్వం మరియు నియంత్రణ ఏజెన్సీలకు అవసరమైన పిక్సెల్-పరిపూర్ణ నివేదికలలో ఎప్పటికీ రాణించదు.
- మేఘం. అన్ని ప్రముఖ సంస్థలు ఈరోజు క్లౌడ్‌లో ఉన్నాయి. చాలా మంది ప్రారంభ డేటా లేదా అప్లికేషన్‌లను క్లౌడ్‌కి తరలించారు మరియు పరివర్తనలో ఉన్నారు. క్లౌడ్‌లోని డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క శక్తి, ఖర్చు మరియు సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి హైబ్రిడ్ మోడల్‌లు సంస్థలకు సమీప కాలంలో మద్దతు ఇస్తాయి. జాగ్రత్తగా ఉండే సంస్థలు బహుళ క్లౌడ్ విక్రేతలను ప్రభావితం చేయడం ద్వారా వారి పందాలను వైవిధ్యపరచడం మరియు అడ్డుకోవడం.
- మాస్టర్ డేటా మేనేజ్‌మెంట్. పాత సవాళ్లు మళ్లీ కొత్తవి. విశ్లేషించడానికి డేటా యొక్క ఒకే మూలాన్ని కలిగి ఉండటం గతంలో కంటే చాలా ముఖ్యమైనది. తాత్కాలిక విశ్లేషణ సాధనాలు, బహుళ విక్రేతల నుండి సాధనాలు మరియు నిర్వహించని షాడో ITతో, నిజం యొక్క ఒకే సంస్కరణను కలిగి ఉండటం చాలా కీలకం.
- రిమోట్ వర్క్‌ఫోర్స్ ఇక్కడే ఉంది. 2020-2021 మహమ్మారి రిమోట్ సహకారం, డేటా మరియు విశ్లేషణాత్మక అనువర్తనాలకు ప్రాప్యత కోసం మద్దతును అభివృద్ధి చేయడానికి అనేక సంస్థలను ముందుకు తెచ్చింది. ఈ ట్రెండ్ తగ్గుముఖం పట్టే సూచనలు కనిపించడం లేదు. భౌగోళిక శాస్త్రం మరింత కృత్రిమ అవరోధంగా మారుతోంది మరియు కార్మికులు కేవలం వర్చువల్ ముఖాముఖి పరస్పర చర్యతో చెదరగొట్టబడిన బృందాలలో పనిచేయడానికి అలవాటు పడుతున్నారు. క్లౌడ్ అనేది ఈ ట్రెండ్‌కు సపోర్టింగ్ టెక్నాలజీ.
- డేటా సైన్స్ జనాల కోసం. Analyticsలో AI ఒక సంస్థలోని పాత్రగా డేటా సైన్స్‌కు థ్రెషోల్డ్‌ని తగ్గిస్తుంది. కోడింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో నైపుణ్యం కలిగిన టెక్నికల్ డేటా సైంటిస్టుల అవసరం ఇప్పటికీ ఉంటుంది, అయితే AI వ్యాపార పరిజ్ఞానంతో విశ్లేషకులకు నైపుణ్యం-అంతరాన్ని కొంతవరకు తగ్గించవచ్చు.
- డేటా మానిటైజేషన్. ఇది జరిగే అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి. త్వరితగతిన నిర్ణయాలు తీసుకోగలిగిన సంస్థలు ఎల్లప్పుడూ మార్కెట్ ప్లేస్ ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంటాయి. రెండవ ముందు, మేము వెబ్ 3.0 యొక్క పరిణామంలో చూస్తున్నాము, బ్లాక్‌చెయిన్ సిస్టమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా డేటాను ట్రాక్ చేయడం మరియు ఆన్‌లైన్‌ను మరింత కొరతగా (అందువలన మరింత విలువైనది) చేసే ప్రయత్నాన్ని మేము చూస్తున్నాము. ఈ వ్యవస్థల వేలిముద్ర digital ఆస్తులు వాటిని ప్రత్యేకమైనవిగా, గుర్తించదగినవి మరియు వర్తకం చేయగలవు.
- గవర్నెన్స్. ఇటీవలి బాహ్య మరియు అంతర్గత అంతరాయం కలిగించే కారకాలతో, కొత్త సాంకేతికతల వెలుగులో ఇప్పటికే ఉన్న విశ్లేషణ/డేటా విధానాలు, ప్రక్రియలు మరియు విధానాలను మళ్లీ మూల్యాంకనం చేయడానికి ఇది ఒక ముఖ్యమైన సమయం. బహుళ సాధనాలు ఉన్నందున ఇప్పుడు ఉత్తమ అభ్యాసాలను మళ్లీ నిర్వచించాల్సిన అవసరం ఉందా? నియంత్రణ అవసరాలు లేదా ఆడిట్‌లకు అనుగుణంగా ఉండే విధానాలను పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉందా?
- దృష్టి. ప్రణాళికలు రూపొందించడానికి మరియు కోర్సును సెట్ చేయడానికి సంస్థ నిర్వహణపై ఆధారపడుతుంది. అల్లకల్లోలమైన మరియు అనిశ్చిత సమయాల్లో స్పష్టమైన దృష్టిని తెలియజేయడం ముఖ్యం. మిగిలిన సంస్థ నాయకత్వం నిర్దేశించిన దిశకు అనుగుణంగా ఉండాలి. చురుకైన సంస్థ మారుతున్న వాతావరణంలో తరచుగా తిరిగి మూల్యాంకనం చేస్తుంది మరియు అవసరమైతే కోర్సును సరి చేస్తుంది.
