डेटा एनालिटिक्स व्यक्तियों और संगठनों को डेटा की समझ बनाने में मदद करता है। डेटा विश्लेषक आमतौर पर अंतर्दृष्टि और रुझानों के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करते हैं। वे विभिन्न टेक्नोलॉजी का उपयोग करते हैं
व्यक्तियों और व्यवसायों को डेटा विश्लेषण से लाभ हो सकता है। डेटा विश्लेषक कच्चे डेटा में पैटर्न और अंतर्दृष्टि की तलाश करते हैं। वे तरह-तरह के टूल्स का इस्तेमाल करते हैं।
The future of data analytics in Hindi
स्वास्थ्य सेवा उद्योग पर केंद्रित मैकिन्से की एक रिपोर्ट के अनुसार, “अगले पांच वर्षों में डेटा विश्लेषण और सूचना सेवाओं की विकास दर सबसे तेज 16% से 18% होगी, जबकि मुख्य प्रशासनिक सेवाओं में ऑटोमेशन automation के कारण बहुत अधिक वृद्धि देखने की संभावना नहीं है।” अपनी कंपनी की भविष्य की पहल की योजना बनाते समय आपको यह जानने की आवश्यकता है।
डेटा विशेषज्ञों की कमी समस्या ।
Shortages of data specialists will pose problems.
आज के उद्योग में योग्य डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों की कमी दिखाई दे रही है, जो निकट भविष्य में बिगड़ने का अनुमान है। इसे हल करने के लिए अभी से योजनाएँ बनाना शुरू करें, चाहे वह आपकी कंपनी की बाज़ार प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ावा देने के लिए अद्वितीय प्रोत्साहन की पेशकश करके हो या आंतरिक संभावनाओं की पहचान करने और उनके प्रशिक्षण का भुगतान करने के लिए एक कार्यक्रम स्थापित करके। अभी से शुरू करो।
Wider use by business
व्यवसाय द्वारा व्यापक रूप से अपनाना
बीआई और एनालिटिक्स टूल उपयोगिता और बढ़ती नेचुरल भाषा पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखेंगे जो व्यापार उपयोगकर्ताओं को डेटा निकालने और एल्गोरिदम को समझने की आवश्यकता के बिना रिपोर्ट बनाने में सक्षम बनाता है। यह न केवल दक्षता में वृद्धि करेगा और कंपनियों में और अधिक अपनाने का निर्माण करेगा, बल्कि यह डेटा वैज्ञानिक की कमी से उत्पन्न कुछ समस्याओं को कम करने में भी मदद करेगा।
बड़े डेटा नेटवर्क अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।
Large Data Networks are becoming more important.
बड़े डेटा रिपॉजिटरी तक पहुंच, जिसे उन्नत डेटा नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, व्यवसायों के लिए तेजी से मूल्यवान हो जाएगा। इसमें निहित उपभोक्ता डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग कंपनी के मौजूदा ग्राहक डेटा को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, जिससे वे अधिक अनुरूप सेवाएं प्रदान कर सकते हैं और संभावित रूप से अधूरी इच्छाओं और आकांक्षाओं को पूरा करने के लिए नई सेवाएं स्थापित कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग तेजी से बढ़ेगी।
Machine learning will grow as faster rate
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) असीमित संभावनाएं प्रदान करते हैं, और व्यवसाय अपनी शक्ति का उपयोग करने और नई सेवाओं को विकसित करने के लिए प्रतिस्पर्धा करेंगे जो नए तरीकों से मूल्य प्रदान करते हैं। कई उद्योग विशेषज्ञों के अनुसार, मशीन लर्निंग जल्द ही अधिकांश ग्राहक सेवा व्यवसायों को अपने कब्जे में ले लेगा।
सफलता के लिए इंटरकनेक्टिविटी तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है।
डेटा विश्लेषण और बीआई के लिए नए आंतरिक उपकरणों पर बढ़ती निर्भरता के साथ-साथ बाहरी डेटा रिपॉजिटरी, नेटवर्क और IoT उपकरणों तक पहुंचने की बढ़ती आवश्यकता को देखते हुए, इंटरकनेक्टिविटी आपके व्यवसाय के लिए एक सुसंगत डेटा एनालिटिक्स मशीन विकसित करने की कुंजी होगी।
अगले वर्षों में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, एक प्रतिभा अधिग्रहण विकसित करना और रणनीतिक निवेश के लिए पहले से बजट बनाना आवश्यक होगा। सभी प्लेटफार्मों पर स्वच्छ डेटा को सिक्योर करने के लिए प्रक्रिया तकनीक विकसित करने की आवश्यकता भी महत्वपूर्ण होगी।
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Job Description for a Data Analyst: Roles and Responsibilities
डेटा विश्लेषक के लिए नौकरी का विवरण: भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
- स्वचालित तकनीकों का उपयोग करके प्राइमरी और सेकेंडरी स्रोतों से डेटा निष्कर्षण
क्षतिग्रस्त डेटा से छुटकारा पाना और कोडिंग दोषों और अन्य प्रॉब्लम्स की मरम्मत करना। - डेटाबेस और डेटा सिस्टम बनाना और मैनेज करना, साथ ही डेटा को एक प्रयोग योग्य प्रारूप में पुनर्व्यवस्थित करना
इसकी गुणवत्ता और अर्थ निर्धारित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करना - कोड गलतियों को खोजने और सुधारने के लिए, रिपोर्ट और प्रदर्शन मीट्रिक का मूल्यांकन करके डेटा फ़िल्टर करना ।
- बड़े डेटा सेट में पैटर्न और रुझानों को खोजने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए सांख्यिकीय टूल्स का उपयोग करना जो निदान और भविष्यवाणी में सहायता कर सकते हैं
- महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों को एक संख्यात्मक मान देना ताकि व्यवसाय के प्रदर्शन को मापा जा सके और समय के साथ तुलना की जा सके।
- कंपनी और उद्योग को प्रभावित करने वाले स्थानीय, राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय रुझानों का विश्लेषण करना
- प्रबंधन रिपोर्ट बनाना जिसमें प्रवृत्तियों, पैटर्नों और पूर्वानुमानों का उपयोग करना शामिल है
Essential Skills for Data Analysts
SQL
SQLउद्योग-मानक डेटाबेस भाषा है और डेटा विश्लेषकों के पास सबसे महत्वपूर्ण क्षमता हो सकती है। भाषा को अक्सर एक्सेल के “स्नातक” संस्करण के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि यह विशाल डेटासेट को संभाल सकता है जो एक्सेल नहीं कर सकता।
लगभग हर कंपनी को किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो SQL को जानता हो, चाहे वह डेटा को प्रबंधित और संग्रहीत करना हो, विभिन्न डेटाबेस कनेक्ट करना हो (जैसे कि अमेज़ॅन आपके द्वारा पसंद की जाने वाली चीज़ों की अनुशंसा करने के लिए उपयोग करता है), या डेटाबेस आर्किटेक्चर को पूरी तरह से बनाएं या अपडेट करें। SQL योग्यताओं की आवश्यकता वाले हज़ारों जॉब पोस्ट हर महीने बनाए जाते हैं।
Excel एक्सेल (माइक्रोसॉफ्ट)
जब आप स्प्रेडशीट के बारे में सोचते हैं तो एक्सेल शायद पहली चीज है जो दिमाग में आती है, लेकिन इसमें हुड के पीछे बहुत अधिक विश्लेषण क्षमता है। जबकि आर या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषा विशाल डेटा सेट से निपटने के लिए बेहतर अनुकूल है, उन्नत एक्सेल दृष्टिकोण जैसे मैक्रोज़ बनाना और वीबीए लुकअप को नियोजित करना अभी भी छोटे लिफ्टों और त्वरित विश्लेषण के लिए बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। यदि आप किसी छोटे व्यवसाय या स्टार्टअप के लिए काम करते हैं, तो आपके डेटाबेस का पहला संस्करण एक्सेल हो सकता है। यह उपकरण पिछले कुछ वर्षों में हर उद्योग में फर्मों के लिए एक मुख्य आधार रहा है, इसलिए इसमें महारत हासिल करना आवश्यक है।
गंभीर रूप से सोचना critical thinking
अपने प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए पहले यह निर्धारित करना आवश्यक है कि कौन से प्रश्न पूछने हैं, जो कठिन हो सकते हैं। एक विश्लेषक के रूप में सफल होने के लिए, आपको एक जैसा सोचना चाहिए। एक डेटा विश्लेषक का काम उन रिश्तों को खोजना और संश्लेषित करना है जो हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं। हालांकि यह प्रतिभा आंशिक रूप से जन्मजात है, लेकिन कुछ रणनीतियाँ हैं जिनका उपयोग आप अपनी महत्वपूर्ण सोच क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आवश्यकता से अधिक परिष्कृत स्पष्टीकरण के साथ बह जाने के बजाय, अपने आप से समस्या के बारे में मौलिक प्रश्न पूछने से आपको समाधान की तलाश में जमीन पर बने रहने में मदद मिल सकती है।
R or Pythonमें सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग
R या Python वह कर सकता है जो Excel कर सकता है—और 10 गुना तेज। R और Python, SQL की तरह, वह प्रबंधित कर सकते हैं जो Excel नहीं कर सकता। वे बड़े डेटा सेट पर उन्नत विश्लेषण और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने के लिए उन्नत सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। वे दोनों उद्योग मानक भी हैं। डेटा विश्लेषक के रूप में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, आपको SQL के अलावा इनमें से कम से कम एक भाषा जानने की आवश्यकता होगी।
डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन data visualization
अपने संदेश को प्रसारित करने और अपने दर्शकों को जोड़े रखने के लिए, आपको तथ्यों के साथ एक मनोरम कहानी बनाने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यदि आपके निष्कर्षों को सरलता से और तुरंत पहचाना नहीं जा सकता है, तो आपको अपना संदेश दूसरों तक पहुँचाने में कठिनाई होगी। परिणामस्वरूप, जब आपके डेटा के प्रभाव की बात आती है, तो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इसे बना या बिगाड़ सकता है। विश्लेषक आकर्षक, उच्च-गुणवत्ता वाले चार्ट और ग्राफ़ का उपयोग करके अपने निष्कर्षों को स्पष्ट और संक्षिप्त तरीके से संप्रेषित करते हैं।
Skill Development
यह जानना कि आपको एनालिटिक्स में किस कौशल की आवश्यकता होगी और डेटा के साथ काम करना शुरू करना आपके डेटा एनालिटिक्स करियर की उन्नति के लिए महत्वपूर्ण है। बिग डेटा व्यवसाय में एक गर्म विषय है, और कंपनियां ऐसे लोगों की तलाश कर रही हैं जिनके पास इन-डिमांड, हार्ड-टू-फाइंड क्षमताएं हैं। अपने डेटा विश्लेषिकी ज्ञान में सुधार करने से आपको भविष्य में अतिरिक्त अवसर—और अधिक धन— प्रदान होंगे।
यदि आप एनालिटिक्स पर स्विच करने के बारे में गंभीर हैं, तो इन सात प्रतिभाओं को निखारने के कई तरीके हैं। इन कौशलों को कैसे सुधारें इस पर आपका अंतिम निर्णय आपके पूर्व अनुभव, आपके पास उपलब्ध समय और संसाधनों और आपके अपने उद्देश्यों पर आधारित होगा।
अधिक जानकारी के लिए आप हमें विस्टा अकादमी में संपर्क कर सकते हैं