प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करें

चूंकि आजकल व्यवसायों के पास बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच है, कंपनियां विश्लेषणात्मक समाधान अपना रही हैं जिसका उद्देश्य अर्थ और निष्कर्ष निकालना है, जिससे उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार करने में मदद मिलती है।. के तौर पर प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स प्रैक्टिशनर, आप अपने लक्ष्य को अनुकूलित करने का प्रयास करेंगे; बिक्री की योजना बनाने के प्रयास, किसी व्यवसाय के ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करें, और भविष्यवाणी करें कि भविष्य में क्या हो सकता है या नहीं हो सकता है. यह डेटा द्वारा संचालित संगठन को बढ़ावा देता है. और इसके परिणामस्वरूप, व्यवसाय अपनी परिचालन लागत, आपूर्ति श्रृंखला, राजस्व और ग्राहक सेवा का अनुकूलन कर सकते हैं, ताकि विशाल आरओआई (निवेश पर वापसी) का अनुभव किया जा सके।.

विश्लेषणात्मक विकल्पों की खोज करना एक कठिन काम है. इसे ध्यान में रखते हुए, उन्हें तीन अलग-अलग स्तरों में बांटा गया है. तीनों श्रेणियां एक-दूसरे की पूरक हैं, और हम यह नहीं कह सकते कि एक दूसरे से अधिक महत्वपूर्ण है. यदि एक व्यापार अपने उद्योग के बारे में एक समग्र दृष्टिकोण चाहता है, और यह पता लगाना चाहता है कि कोई व्यवसाय बाजार में प्रभावी ढंग से कैसे प्रतिस्पर्धा कर सकता है, तो उसके पास एक मजबूत विश्लेषणात्मक वातावरण होना चाहिए. तीन विश्लेषणात्मक श्रेणियों में शामिल हैं:

• वर्णनात्मक विश्लेषण अतीत में क्या हुआ है इसकी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है
• भविष्यिक विश्लेषण भविष्य में क्या होगा यह समझने के लिए तकनीकों और उपकरणों का उपयोग करता है.
• प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स संभावित परिणामों की सिफारिश करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है और समझाता है कि व्यवसाय को बढ़ावा देने के लिए क्या किया जाना चाहिए.

सीधे शब्दों में कहें, निर्देशात्मक विश्लेषण अनुशंसाएँ प्रदान करता है जिनका उपयोग आप अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को वास्तविकता में बदलने में मदद के लिए कर सकते हैं. इसे प्राप्त करने के लिए, आपको पूछने के सही तरीके को स्वीकार करने की आवश्यकता है: उपयुक्त प्रश्न, अपने लक्ष्यों को परिभाषित करें और उन्हें सफलता के लिए अनुकूलित करें. इनमें से कुछ निर्देशात्मक मॉडल उदाहरणों में शामिल हैं:

• मात्रा पर कीमत के प्रभाव को समझना.
• राजस्व बढ़ाने के तरीके.
• के तरीके अधिकतम लाभ.
• कुछ उत्पादों या सेवाओं के लिए विज्ञापन का सर्वोत्तम उपयोग करना.

आज लगभग हर व्यवसाय की एक वेबसाइट है, या कम से कम किसी प्रकार का डिजिटल फ़ोरम या गतिविधि है. इस प्रकार, अधिक ज्ञान प्राप्त करने और ग्राहकों को लुभाने वाले पैटर्न खरीदने के इरादे से डेटा एकत्र करना और विश्लेषण करना आसान हो गया है. चूंकि उद्यमी अपने दैनिक व्यावसायिक कार्यों में बहुत व्यस्त होते हैं, इसलिए वे ऐसी डेटा तकनीकों का अनुसरण नहीं कर सकते हैं. इस मामले में, एक डेटा एनालिटिक्स टीम को एक के रूप में काम पर रखा जा सकता है आउटसोर्स डेटा सेवा प्रदाता. यह टीम तकनीकी कार्यों से संबंधित सभी डेटा का प्रबंधन और प्रबंधन कर सकती है.

कुछ व्यवसायों को दूसरों की तुलना में प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की अधिक आवश्यकता होती है. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स व्यवसायों और उनके कर्मचारियों दोनों के लिए फायदेमंद हो सकता है. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स में उचित प्रशिक्षण के साथ, व्यवसाय रीयल-टाइम में अपने परिणाम में सुधार कर सकते हैं.

जबकि कुछ मार्केटिंग विभागों को अन्य व्यावसायिक धाराओं की तुलना में अधिक विश्लेषणात्मक माना जाता है, निर्देशात्मक विश्लेषण अन्य व्यवसायों में धीरे-धीरे लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है. कुछ व्यवसाय जो धीरे-धीरे प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स से लाभान्वित हो रहे हैं, उनमें शामिल हैं; संचालन, आर&डी, मानव संसाधन, बिक्री और अन्य. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स में आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन भी शामिल है, क्योंकि कंपनियों को यह जानने की जरूरत है कि किसके साथ साझेदारी करनी है और उपयुक्त भागीदारों का चयन करना है जिनके पास एक है अधिक सटीक शक्ति. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स पूरी प्रक्रिया को सरल और तेज दोनों करता है. यह उन सर्वोत्तम रणनीतिक योजनाओं की पहचान करने में भी मदद करता है जिन्हें एक व्यवसाय को अपनाना चाहिए.

अधिकांश उद्यमी आवश्यक होने पर तैयार और त्वरित व्यावसायिक समाधान चाहते हैं. आपात स्थिति के मामले में, उन्हें उपलब्ध डेटा द्वारा संचालित तेज़ समाधान और ज्ञान की आवश्यकता होती है. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स बहुत अधिक समय और कौशल का निवेश किए बिना व्यवसाय को बेहतर ढंग से संचालित करने में मदद कर सकता है. उदाहरण के लिए, व्यावसायिक अधिकारी, जो अपनी समस्याओं के तत्काल समाधान की तलाश में हैं, उन्हें प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स काफी आकर्षक और मददगार लगेगा।.

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स आपको विभिन्न संभावित क्रियाओं को निर्धारित करने की अनुमति देता है जो किसी लक्ष्य को प्राप्त करने या समाधान खोजने के लिए आवश्यक हैं. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सलाह देने के बारे में है. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करते समय, यह आपको उन प्रभावों की गणना करने में सक्षम बनाता है जो भविष्य के निर्णय से प्रेरित हो सकते हैं. अंतिम निर्णय लेने से पहले संभावित परिणामों की सलाह देने में सहायक होता है. अपने सबसे अच्छे रूप में, एनालिटिक्स की यह शाखा न केवल क्या हो सकती है, बल्कि इसके कारणों का भी अनुमान लगाती है. इसके अलावा, यह सुझावों को लागू करता है कि किसी व्यवसाय को अपना अगला कदम कैसे उठाना चाहिए.

भविष्य की स्थितियों के लिए संभावित कार्य योजनाओं का सुझाव देकर प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स प्रेडिक्टिव और डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स से आगे निकल जाता है. इस उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए कई उपकरणों और तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें शामिल हैं: एल्गोरिदम, व्यावसायिक नियम, स्वचालित शिक्षण और मॉडलिंग प्रक्रियाएं. आप बड़ी डेटा, रीयल-टाइम डेटा फ़ीड, लेन-देन संबंधी और ऐतिहासिक डेटा सहित विभिन्न डेटा सेटों से इनपुट के साथ ऐसी तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं.

शुरुआत में, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स उपयोग और प्रशासन दोनों के लिए काफी जटिल लग सकता है. कई कंपनियाँ अभी तक अपने दैनिक व्यावसायिक पाठ्यक्रमों में इनका उपयोग नहीं करती हैं. लेकिन अगर इसे सही तरीके से लागू किया जाता है, तो यह आपकी निर्णय लेने की प्रक्रिया पर एक बड़ा प्रभाव छोड़ सकता है, और अंततः आपके व्यवसाय की समग्र वृद्धि और प्रगति. कई बड़े पैमाने की कंपनियां आपूर्ति श्रृंखला के संदर्भ में अपने: शेड्यूलिंग, उत्पादन और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स को सफलतापूर्वक लागू कर रही हैं. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स उन्हें सही समय पर सही तरह का उत्पाद देने में सक्षम बनाता है, बदले में, उपभोक्ता अनुभव को बढ़ाता है.

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स मशीन जनित कार्य योजनाओं और मानव निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का एक संयोजन है. यह सामान्य ज्ञान और एल्गोरिथम गणनाओं के बीच संतुलन पर आधारित है. जबकि सही संतुलन बनाना मुश्किल हो सकता है, सफलता प्राप्त करने के लिए इन युक्तियों पर विचार करें:

• प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म सभी समान नहीं हैं. कुछ कुछ प्रकार के व्यवसायों के लिए उपयुक्त हो सकते हैं, जबकि अन्य दूसरों के लिए सर्वोत्तम हो सकते हैं. इसलिए, एक प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर चुनते समय, यह सुनिश्चित करने के लिए शोध आवश्यक है कि यह आपकी विशेष व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करता है.

• आप जो भी सॉफ्टवेयर चुनें, सुनिश्चित करें कि आपके संगठन के सभी सदस्य सिस्टम के कामकाज को समझते हैं और इससे उन्हें कैसे फायदा होगा. कभी-कभी, सॉफ़्टवेयर द्वारा उत्पन्न डेटा मनुष्यों के दृष्टिकोण से मेल नहीं खा सकता है. अपने कर्मचारियों को सॉफ़्टवेयर की अनुशंसा करते समय, इसके पीछे तर्क स्पष्ट होना चाहिए.

• प्रत्येक व्यवसाय के कार्य नियमों के एक समूह पर आधारित होते हैं. दूसरी ओर, मशीनों द्वारा उत्पन्न शिक्षण प्रणालियाँ काफी भिन्न होती हैं. वे समय के साथ विकसित होते हैं, और बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है. वर्तमान स्थिति का अंदाजा लगाने के लिए ताजा डेटा की भी आवश्यकता होती है. यदि आप लंबे समय से अपने व्यवसाय के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करने जा रहे हैं, तो आपको इसकी लगातार निगरानी करने की आवश्यकता है. सुनिश्चित करें कि प्राप्त परिणाम न केवल उत्पादक हैं, बल्कि नैतिक और नैतिक हैं, जो आपके द्वारा वांछित विश्वसनीयता के समानांतर हैं व्यापार.

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