डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी परामर्श

The digital revolution is becoming more popular in the consulting industry. The result is a lot of opportunities available to enhance the experience of the clients. Despite this, consultants have to gain new knowledge to remain ahead. There has been a global surge in how companies spend on analytics consulting. Investment is between spending on external consultants and creating capabilities in-house.

Data analytics is a method of extracting and drawing conclusions from data to make better decisions. This technology is fast-rising. It uses artificial intelligence, statistics, and advanced market knowledge. Users gather this data to figure out essential patterns in large sets of data. Deploying smart analytics provides excellent insights into the performance metrics of a company. It also shows the complicated changes taking place there.

डेटा एनालिटिक्स के प्रकार

आम तौर पर डेटा एनालिटिक्स के चार प्रकार होते हैं:

1. वर्णनात्मक विश्लेषण

Descriptive analytics provides expository information. It answers the fundamental questions of what, who, where, when, and how many. It is not possible to have dashboards and Business Intelligence tools without it, because it is the backbone of reporting. We can further divide Descriptive Analytics into two groups: canned reports and ad hoc reporting. Canned reports contain information about a particular subject. An example is a monthly report providing information on ad performance. Ad hoc reporting is usually not scheduled. It is essential to get better information about a particular issue. You can do this through social media by viewing the people who have interacted with your page. It also helps you get other demographic data. Ad hoc reporting is hypersensitive, and it provides a bigger picture of your audience.

2. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स

डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स इस सवाल का जवाब देता है कि कुछ क्यों हुआ। यह ऐतिहासिक डेटा को अन्य प्रकार के डेटा के विरुद्ध मापता है। डायग्नोस्टिक विश्लेषण आपको गहराई से जांचने में मदद करता है। यह निर्भरताओं का पता लगाने और पैटर्न का पता लगाने में आपकी मदद करता है। व्यवसाय किसी विशिष्ट समस्या के बारे में गहराई से जानने के लिए इस विश्लेषण का उपयोग करते हैं। संगठनों को हर समय विस्तृत डेटा रखने की आवश्यकता होती है। अन्यथा, डेटा का संग्रह प्रत्येक चुनौती के लिए एकल लग सकता है और अधिक समय ले सकता है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स आपको संभावित समस्या उत्पन्न होने से पहले अलर्ट देता है। उदाहरण के लिए, यह आपको उन कर्मचारियों के बारे में बताता है जो उन्हें जितना काम करना चाहिए, उससे कम घंटे काम करते हैं।

3. भविष्यसूचक विश्लेषण

भविष्यसूचक विश्लेषण आपको भविष्य में होने वाली संभावित घटनाओं के बारे में जानकारी देता है। यह वर्णनात्मक और निदानात्मक विश्लेषण दोनों की खोजों का उपयोग करता है। यह आपको समूहों, प्रवृत्तियों और अपवादों की खोज करने में मदद करता है। फिर आप भविष्य में होने वाली संभावित प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। इस प्रकार, भविष्यसूचक विश्लेषण एक महत्वपूर्ण पूर्वानुमान उपकरण है। इसके कई लाभों के बावजूद, पूर्वानुमान केवल एक अनुमान प्रदान करता है। इसकी सटीकता डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। इसलिए, इसके लिए नियमित अनुकूलन और सावधानीपूर्वक उपचार की आवश्यकता होती है।

4. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स

इस प्रकार का विश्लेषण भविष्य में किसी भी समस्या को रोकने के लिए की जाने वाली कार्रवाई को निर्धारित करता है। यह सभी आशाजनक रुझानों का भी उपयोग करता है। इस प्रकार का विश्लेषण वह है जहाँ बड़ा डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम आती है। सांख्यिकीय मॉडलिंग किसी परिकल्पना को साबित या गलत साबित करने के लिए स्थितियों का आकलन करने से संबंधित है। AI कई चरों के आधार पर संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने से संबंधित है।

Data science and analytics consulting are essential to all businesses. It can help them create new products. It also makes them more efficient for better performance and enhances the customer experience. It provides information for better decision-making and detects challenges and opportunities. It makes forecasts that can reduce labor and cost, saving time.