डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस के बीच अंतर जानें

एनालिटिक्स कॉर्पोरेट विकास और परिवर्तन का एक प्रमुख चालक बन गया है, जो संगठनों को नए, नवीन योजनाओं को विकसित करने और निष्पादित करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है जो ग्राहकों के अनुभवों को बेहतर बनाते हैं, विकास के अवसरों का विस्तार करते हैं और नई राजस्व धाराएँ बनाते हैं। हालांकि, क्योंकि शब्द “एनालिटिक्स” इतने व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, इसके उपयोग के बीच अंतर करना मुश्किल हो सकता है। इसके बेहतरीन उदाहरणों में बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स शामिल हैं।

इन्वेंट्री को अनुकूलित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह अपने व्यावसायिक लक्ष्य को पूरा कर सकता है, आगामी सीज़न या छुट्टी के लिए बिक्री रणनीति तैयार करते समय कंपनी उत्पाद की मांग का आकलन करने के लिए व्यावसायिक बुद्धिमत्ता का उपयोग कर सकती है। हालांकि, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हुए, यह वही काल्पनिक कंपनी यह जानने के बाद अपनी मार्केटिंग रणनीति बदल सकती है कि 18 से 24 वर्ष की आयु के बीच की महिलाओं द्वारा ऐसी वस्तुओं को खरीदने की सबसे अधिक संभावना है।

अब जब हमें शब्दावली की स्पष्ट समझ हो गई है, तो आइए व्यापार बुद्धिमत्ता और डेटा विश्लेषण के बारे में जानें।

बिजनेस इंटेलिजेंस क्या है?

बिजनेस इंटेलिजेंस (बीए) एक संगठन के डेटा की पुनरावृत्ति की जांच करने की प्रक्रिया है, जिसमें नवाचार और वित्तीय प्रदर्शन का समर्थन करने वाले ज्ञान को उजागर करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषणात्मक उपकरणों का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिटिक्स से चलने वाली कंपनियों को बड़े डेटा को एक मूल्यवान उद्यम संपत्ति के रूप में देखने के लिए अंतर्दृष्टि के इस विशाल सरणी से सबसे अधिक प्राप्त करने में सक्षम बनाता है जो व्यवसाय योजना को संचालित करता है और दीर्घकालिक लक्ष्यों को कम करता है।

व्यावसायिक बुद्धिमत्ता को तीन प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है: वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और निर्देशात्मक। वे आम तौर पर चरणों में तैयार किए जाते हैं और, जब संयुक्त होते हैं, तो व्यवसाय की किसी भी समस्या का समाधान कर सकते हैं।

सवाल “क्या हुआ?” वर्णनात्मक विश्लेषण उत्तर। इस प्रकार के एनालिटिक्स भविष्य के लिए योजना बनाने के तरीके के बारे में ज्ञान प्राप्त करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं। कार्यपालक और गैर-तकनीकी पेशेवर समान रूप से व्यावसायिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स से लाभान्वित हो सकते हैं, क्योंकि स्व-सेवा, खोज और डैशबोर्ड प्रौद्योगिकियां व्यापक रूप से उपलब्ध हैं।

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स समझने की दिशा में अगला कदम है। मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग संगठनों को भविष्य की घटनाओं की संभावना का अनुमान लगाने में मदद करने के लिए किया जाता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण केवल अतीत के आधार पर सबसे संभावित निष्कर्ष का संकेत दे सकता है क्योंकि यह प्रकृति में संभाव्य है और वास्तव में भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकता है।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स वर्णनात्मक और भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स के परिणामों के आधार पर संभावित क्रियाओं की पड़ताल करता है। इस तरह के एनालिटिक्स निर्णय लेने में सुधार के लिए विभिन्न ट्रेड-ऑफ और परिदृश्यों के लिए कई व्यवहार्य उत्तर देने के लिए गणितीय मॉडल के साथ व्यावसायिक नियमों को मिलाते हैं।

सही परिणाम प्राप्त करने के इच्छुक संगठनों को कई प्रणालियों से डेटा को एकीकृत और सामंजस्य करना चाहिए और फिर कंपनी को उपलब्ध कराने के लिए डेटा के सबसेट का चयन करना चाहिए। व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के लिए पर्याप्त मात्रा में गुणवत्तापूर्ण डेटा की आवश्यकता होती है।

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

इसके बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा को इकट्ठा करने और जांचने की प्रक्रिया को डेटा एनालिटिक्स के रूप में जाना जाता है। प्रत्येक संगठन बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करता है, चाहे वह लेन-देन संबंधी डेटा हो, बाज़ार अनुसंधान हो या बिक्री डेटा हो। डेटा विश्लेषण का सही मूल्य डेटा में पैटर्न की पहचान करके डेटासेट में प्रवृत्तियों, खतरों या अवसरों की पहचान करने की क्षमता में निहित है।

कंपनियां इन जानकारियों के आधार पर अपनी प्रक्रियाओं को बदल सकती हैं और बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर सकती हैं। विज्ञापित करने के लिए नए उत्पादों का चयन करना, वफादार ग्राहकों को बनाए रखने की योजना बनाना, या नए चिकित्सा हस्तक्षेपों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना इसके कुछ उदाहरण हैं।

जैसे-जैसे अधिक कंपनियां महत्वपूर्ण व्यावसायिक अनुप्रयोगों को क्लाउड पर ले जाती हैं, वे बड़े डेटा की मदद से तेजी से नया करने में सक्षम हो जाती हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ, डेटा विश्लेषक दल अधिक डेटा स्टोर कर सकते हैं और इसके लिए आसान पहुंच और अध्ययन कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप नए समाधानों के लिए तेजी से समय-से-मूल्य होता है।

डेटा एनालिटिक्स को बिजनेस इंटेलिजेंस से कैसे अलग करें?

निर्णय लेने में सहायता करने और अंततः भविष्य में एक कंपनी की स्थिति बनाने के लिए डेटा का उपयोग व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और डेटा एनालिटिक्स दोनों में किया जाता है। इन विषयों में करियर बनाने पर विचार करने वाले लोगों के लिए अंतर को समझना महत्वपूर्ण है।

डेटा एनालिटिक्स: रुझान और अंतर्दृष्टि की खोज करना

डेटा एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण और वर्गीकरण करने की प्रक्रिया है, जिसमें विभिन्न सांख्यिकीय दृष्टिकोण, बड़े डेटा प्रोसेसिंग और तकनीकों का उपयोग करके सॉर्ट करना, स्टोर करना, सफाई करना, पैटर्न की खोज करना और परिणामों की व्याख्या करना शामिल है।

डेटा विश्लेषण के लिए जटिल विश्लेषणात्मक उपकरणों जैसे कि पायथन और झांकी के उपयोग की आवश्यकता होती है और यह व्यावसायिक बुद्धिमत्ता की तुलना में अधिक तकनीकी है। अन्य समूहों या व्यापारिक नेताओं को निष्कर्षों को संप्रेषित करने के लिए, जो निष्कर्षों को जल्दी से समझने और उनका मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए, खोजे गए डेटा को भी प्रासंगिक जानकारी में बदलना चाहिए।

परिचालन या संगठनात्मक दक्षता में सुधार और नए व्यावसायिक अवसरों का लाभ उठाने के लिए योजनाएं बनाने के लिए डेटा एनालिटिक्स एक आवश्यक अनुशासन है।

बिजनेस इंटेलिजेंस: एक व्यावहारिक दृष्टिकोण

बिजनेस इंटेलिजेंस, कॉरपोरेट इंटेलिजेंस की एक शाखा, इस बड़ी तस्वीर से संबंधित है कि किसी मौजूदा पद्धति में कमजोरियों को दूर करने या किसी विशेष व्यवसाय प्रक्रिया में मूल्य जोड़ने या लागत का अनुकूलन करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। बिक्री और विपणन जैसे विशिष्ट कंपनी के उद्देश्यों को बेहतर बनाने के लिए इसमें रिपोर्टिंग या वित्तीय विश्लेषण उपकरण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा खनन उपकरण का उपयोग करना शामिल हो सकता है।

डेटा एनालिटिक्स के विपरीत, जो ज्यादातर बैक-एंड से संबंधित है, बिजनेस इंटेलिजेंस समाधान विकसित करने और वर्तमान व्यापार-विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर केंद्रित है और आमतौर पर डेटा प्रवाह में सबसे आगे रहता है।

डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग सफल व्यापार विश्लेषकों द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार करने और संगठनों में व्यावहारिक सुधार लाने के लिए किया जाता है।

डेटा विश्लेषक क्या करते हैं?

कॉर्पोरेट निर्णय लेने में सहायता के लिए, डेटा विश्लेषक मौजूदा डेटा एकत्र, साफ़, विश्लेषण, कल्पना और प्रस्तुत करते हैं। प्रभावी डेटा विश्लेषक उन सूचनाओं का उपयोग करते हैं जो वे जानकारी प्रदान करने के लिए एकत्र करते हैं जो निर्णय निर्माताओं को कार्रवाई का सर्वोत्तम तरीका निर्धारित करने में मदद करती है।

डेटा विश्लेषक के लिए विशिष्ट कार्य हो सकते हैं

कंपनी के नेताओं और हितधारकों के साथ काम करते समय किसी समस्या या व्यावसायिक आवश्यकता की पहचान करना

डेटा खोजना और पुनर्प्राप्त करना

डेटा की सफाई और विश्लेषण की तैयारी

डेटा में पैटर्न और रुझान खोजें

डेटा को और अधिक समझने योग्य बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना

डेटा को इस तरह से प्रस्तुत करना जो एक सम्मोहक कहानी बनाता है

व्यापार विश्लेषक क्या करते हैं?

व्यापार विश्लेषक अपनी फर्मों को समस्याएं, अवसर और समाधान खोजने में मदद करते हैं। इसके जरिए वे इसे हासिल करते हैं

संगठन के वर्तमान संचालन और आईटी बुनियादी ढांचे का आकलन

सुधार की आवश्यकता वाले क्षेत्रों को खोजने के लिए प्रक्रियाओं का अध्ययन करना और टीम के सदस्यों के साथ संवाद करना

प्रबंधन और अन्य महत्वपूर्ण हितधारकों को निष्कर्ष और सुझाव प्रदान करना

कंपनी के निर्णयों में मदद के लिए वित्तीय और दृश्य अभ्यावेदन तैयार करना

नई प्रणालियों पर कर्मचारियों का प्रशिक्षण और शिक्षा

व्यापार विश्लेषकों के लिए आवश्यकताओं में शामिल हैं

डेटा के साथ अनुभव

गणितीय मानसिकता और विशेषज्ञ विश्लेषणात्मक कौशल

महत्वपूर्ण डेटा का पता लगाने और पहचानने की क्षमता

सिद्ध एसएपी कौशल

माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, वर्ड और पॉवरपॉइंट में मजबूत कौशल

एसक्यूएल का ज्ञान

परियोजना प्रबंधन का अनुभव

मजबूत संचार कौशल

डेटा विश्लेषकों के लिए आवश्यकताओं में शामिल हैं

पेशेवर विश्लेषणात्मक कौशल, बौद्धिक जिज्ञासा और सटीक रिपोर्टिंग

डाटा माइनिंग तकनीकों की उचित समझ

नई तकनीकों, डेटा प्लेटफॉर्म और मशीन लर्निंग में प्रवाह

SQL/CQL, R और Python के साथ अनुभव

फुर्तीली विकास विधियों का ज्ञान

शिक्षा

जबकि व्यापार और डेटा विश्लेषक पृष्ठभूमि की एक विस्तृत श्रृंखला से आ सकते हैं, अधिकांश नियोक्ता कम से कम स्नातक की डिग्री वाले आवेदकों को पसंद करते हैं। व्यापार विश्लेषकों के पास आमतौर पर व्यवसाय से संबंधित व्यवसायों में डिग्री होती है, जबकि डेटा विश्लेषकों के पास अक्सर एसटीईएम विषयों जैसे गणित, कंप्यूटर विज्ञान या सांख्यिकी में डिग्री होती है।

डेटा साइंटिस्ट की डिग्री हासिल करने से आपको किसी भी उद्योग में सफल होने के तरीके खोजने में मदद मिल सकती है।

वेतन की तुलना

आपने सोचा होगा कि कौन सा बेहतर है: बिजनेस एनालिस्ट या डेटा एनालिस्ट। डेटा विश्लेषक का वार्षिक वेतन औसतन $72,250 तक पहुंच सकता है। इसके अलावा, यह कंपनी, स्थिति और क्षेत्र पर निर्भर करता है। डेटा व्यवसाय विश्लेषक की औसत वार्षिक आय $78,500 है।

फिर से, उम्मीदवार का कौशल सेट, प्रोफ़ाइल, कंपनी ब्रांड और स्थान महत्वपूर्ण हैं। अधिक योग्य उम्मीदवार $110,000 तक के वार्षिक वेतन के साथ वरिष्ठ पदों पर जा सकते हैं। परिणामस्वरूप, व्यवसाय विश्लेषक को भुगतान करना डेटा विश्लेषक को भुगतान करने से भिन्न होता है।

इसलिए, हर कंपनी, नवीनतम स्टार्टअप से लेकर अच्छी तरह से स्थापित बहुराष्ट्रीय निगमों तक, नवाचार और व्यावसायिक विस्तार को चलाने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहिए।

कुछ प्रमुख अंतरों के साथ, डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस दक्षता और समस्या समाधान के लिए डेटा को अनुकूलित करने का एक ही लक्ष्य साझा करते हैं।