Prescriptive analytics
પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ એ વ્યવસાય વિશ્લેષણનું એક સ્વરૂપ છે જે ભવિષ્યની તકનો લાભ કેવી રીતે લેવો અથવા ભવિષ્યના જોખમને કેવી રીતે ઘટાડવું તે માટે નિર્ણય વિકલ્પો સૂચવે છે અને દરેક નિર્ણય વિકલ્પની અસર દર્શાવે છે. તે એન્ટરપ્રાઇઝને વર્ણનાત્મક અને આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણમાંથી મેળવેલી માહિતીના પ્રકાશમાં "શ્રેષ્ઠ કાર્યવાહી" ધ્યાનમાં લેવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. ઝાંખી પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ એ વ્યવસાય વિશ્લેષણનો ત્રીજો અને અંતિમ તબક્કો છે, જેમાં વર્ણનાત્મક અને આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણનો પણ સમાવેશ થાય છે. "વિશ્લેષણાત્મક ક્ષમતાઓની અંતિમ સીમા" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સમાં ગાણિતિક અને કોમ્પ્યુટેશનલ વિજ્ઞાનના ઉપયોગનો સમાવેશ થાય છે અને વર્ણનાત્મક અને આગાહીયુક્ત તબક્કાઓના પરિણામોનો લાભ કેવી રીતે લેવો તે માટે નિર્ણય વિકલ્પો સૂચવે છે. બિઝનેસ એનાલિટિક્સનો પ્રથમ તબક્કો વર્ણનાત્મક એનાલિટિક્સ છે, જે આજે પણ મોટાભાગના બિઝનેસ એનાલિટિક્સ માટે જવાબદાર છે. વર્ણનાત્મક વિશ્લેષણ ભૂતકાળની કામગીરીને જુએ છે અને ભૂતકાળની સફળતા અથવા નિષ્ફળતા પાછળના કારણો શોધવા માટે ઐતિહાસિક ડેટાનું ખનન કરીને તે કામગીરીને સમજે છે. મોટાભાગના વ્યવસ્થાપન અહેવાલો-જેમ કે વેચાણ, માર્કેટિંગ, કામગીરી અને નાણા-આ પ્રકારના પોસ્ટમોર્ટમ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે. આગળનો તબક્કો આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ છે. આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ શું થવાની સંભાવના છે તે પ્રશ્નનો જવાબ આપે છે. આ તે છે જ્યાં ઐતિહાસિક માહિતીને નિયમો, અલ્ગોરિધમ્સ અને પ્રસંગોપાત બાહ્ય માહિતી સાથે જોડવામાં આવે છે જેથી કોઈ ઘટનાનું સંભવિત ભાવિ પરિણામ અથવા પરિસ્થિતિ બનવાની સંભાવના નક્કી કરી શકાય. અંતિમ તબક્કો પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ છે, જે ભવિષ્યના પરિણામોની આગાહી કરતાં આગળ વધે છે પરંતુ આગાહીઓથી લાભ મેળવવા અને દરેક નિર્ણય વિકલ્પની અસરો દર્શાવવા માટે પગલાં સૂચવે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ વિવિધ પરિસ્થિતિઓનું અનુકરણ કરવા અને વિવિધ નિર્ણયોના સંભવિત પરિણામોની આગાહી કરવા માટે એલ્ગોરિધમ્સ અને મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરે છે. તે પછી ઇચ્છિત પરિણામ અને પરિસ્થિતિની મર્યાદાઓના આધારે શ્રેષ્ઠ કાર્યવાહી સૂચવે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ માત્ર શું થશે અને તે ક્યારે થશે તેની આગાહી કરતું નથી, પણ તે શા માટે થશે તે પણ દર્શાવે છે. વધુમાં, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ ભવિષ્યની તકનો લાભ કેવી રીતે લેવો અથવા ભવિષ્યના જોખમને કેવી રીતે ઘટાડવું તે અંગેના નિર્ણય વિકલ્પો સૂચવે છે અને દરેક નિર્ણય વિકલ્પની અસર દર્શાવે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ માળખાગત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા બંનેનો સમાવેશ કરે છે, અને આગાહી કરવા, સૂચવવા અને અનુકૂલન કરવા માટે અદ્યતન વિશ્લેષણાત્મક તકનીકો અને શાખાઓના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે. તે ફરીથી આગાહી કરવા અને ફરીથી નિર્ધારિત કરવા માટે સતત નવી માહિતી લઈ શકે છે, આમ આપમેળે આગાહીની ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે અને વધુ સારા નિર્ણય વિકલ્પો સૂચવે છે. અસરકારક પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ વર્ણસંકર ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે, જે માળખાગત (સંખ્યાઓ, વર્ગો) અને અસંરચિત ડેટા (વીડિયો, છબીઓ, અવાજો, લખાણો) અને વ્યવસાયના નિયમોનું સંયોજન છે, જે આગળ શું છે તેની આગાહી કરે છે અને અન્ય પ્રાથમિકતાઓ સાથે સમાધાન કર્યા વિના આ અનુમાનિત ભવિષ્યનો લાભ કેવી રીતે લેવો તે સૂચવે છે. બાસુ સૂચવે છે કે હાઇબ્રિડ ડેટા ઇનપુટ વિના, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સના ફાયદા મર્યાદિત છે. ડેટા પ્રકારોની આ વિવિધતા અને વધતા ડેટા વોલ્યુમ ઉપરાંત, આવતા ડેટા પણ વેગના સંદર્ભમાં વિકસિત થઈ શકે છે, એટલે કે, વધુ ડેટા ઝડપી અથવા ચલ ગતિએ ઉત્પન્ન થાય છે. વ્યવસાયના નિયમો વ્યવસાય પ્રક્રિયાને વ્યાખ્યાયિત કરે છે અને તેમાં ઉદ્દેશ્યોની મર્યાદાઓ, પસંદગીઓ, નીતિઓ, શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ અને સીમાઓનો સમાવેશ થાય છે. ગાણિતિક નમૂનાઓ અને કોમ્પ્યુટેશનલ નમૂનાઓ એ ગાણિતિક વિજ્ઞાન, કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન અને સંબંધિત શાખાઓ જેમ કે એપ્લાઇડ સ્ટેટિસ્ટિક્સ, મશીન લર્નિંગ, ઓપરેશન્સ રિસર્ચ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ, કોમ્પ્યુટર વિઝન, પેટર્ન રેકગ્નિશન, ઇમેજ પ્રોસેસિંગ, સ્પીચ રેકગ્નિશન અને સિગ્નલ પ્રોસેસિંગમાંથી મેળવેલી તકનીકો છે. આ તમામ પદ્ધતિઓનો સાચો ઉપયોગ અને તેમના પરિણામોની ચકાસણી દરેક પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલીટીક પ્રોજેક્ટ માટે માનવ, કોમ્પ્યુટેશનલ અને અસ્થાયી સહિત મોટા પાયે સંસાધનોની જરૂરિયાત સૂચવે છે. ડઝનેક લોકો, ઉચ્ચ પ્રદર્શન મશીનો અને કામના અઠવાડિયાના ખર્ચને બચાવવા માટે વ્યક્તિએ સંસાધનોમાં ઘટાડો અને તેથી પરિણામની ચોકસાઈ અથવા વિશ્વસનીયતામાં ઘટાડો ધ્યાનમાં લેવો જોઈએ. પ્રાધાન્યક્ષમ માર્ગ એ ઘટાડો છે જે સ્વીકાર્ય મર્યાદામાં સંભવિત પરિણામ ઉત્પન્ન કરે છે. વિશ્લેષણના ત્રણેય તબક્કાઓ વ્યાવસાયિક સેવાઓ અથવા ટેકનોલોજી અથવા સંયોજન દ્વારા કરી શકાય છે. સ્કેલ કરવા માટે, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ તકનીકોએ વધતા જથ્થા, વેગ અને વિવિધ ડેટાને ધ્યાનમાં લેવા માટે અનુકૂલનશીલ બનવાની જરૂર છે જે મોટાભાગની મિશન નિર્ણાયક પ્રક્રિયાઓ અને તેમનું વાતાવરણ ઉત્પન્ન કરી શકે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સની એક ટીકા એ છે કે આગાહીયુક્ત એનાલિટિક્સથી તેનો તફાવત ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત છે અને તેથી ખોટી કલ્પના છે. જ્યારે પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ શબ્દ સૌપ્રથમ આઇબીએમ દ્વારા રચવામાં આવ્યો હતો, અને બાદમાં ટેક્સાસ સ્થિત કંપની અયાટા દ્વારા ટ્રેડમાર્ક કરવામાં આવ્યો હતો, ત્યારે અંતર્ગત વિભાવનાઓ સેંકડો વર્ષોથી આસપાસ છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ પાછળની ટેકનોલોજી સહક્રિયાત્મક રીતે વર્ણસંકર માહિતી, વ્યવસાયના નિયમોને ગાણિતિક નમૂનાઓ અને કોમ્પ્યુટેશનલ નમૂનાઓ સાથે જોડે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ માટે ડેટા ઇનપુટ્સ બહુવિધ સ્રોતોમાંથી આવી શકે છેઃ આંતરિક, જેમ કે કોર્પોરેશનની અંદર; અને બાહ્ય, જેને પર્યાવરણીય ડેટા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. માહિતી સંરચિત હોઈ શકે છે, જેમાં સંખ્યાઓ અને શ્રેણીઓ તેમજ બિનસંરચિત માહિતી, જેમ કે લખાણો, છબીઓ, અવાજો અને વીડિયો શામેલ છે. અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાથી અલગ છે કારણ કે તેનું બંધારણ વ્યાપક રીતે બદલાય છે અને ડેટા પરિવર્તનમાં નોંધપાત્ર પ્રયત્નો વિના પરંપરાગત રીલેશ્નલ ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત કરી શકાતો નથી. આઇ. બી. એમ. અનુસાર, આજે વિશ્વની 80 ટકાથી વધુ માહિતી બિનસંરચિત છે. અયાતાનું ટ્રેડમાર્ક 2018માં રદ કરવામાં આવ્યું હતું. તેલ અને ગેસ ઊર્જામાં ઉપયોગ એ વિશ્વનો સૌથી મોટો ઉદ્યોગ છે (કદમાં $6 ટ્રિલિયન). તેલ અને કુદરતી ગેસના સંશોધન, વિકાસ અને ઉત્પાદન સંબંધિત પ્રક્રિયાઓ અને નિર્ણયો મોટા પ્રમાણમાં માહિતી પેદા કરે છે. ઘણા પ્રકારનાં કબજે કરેલા ડેટાનો ઉપયોગ પૃથ્વીની રચના અને સપાટીથી 5,000-35,000 ફૂટ નીચેનાં સ્તરોના નમૂનાઓ અને છબીઓ બનાવવા માટે અને કૂવાઓની આસપાસની પ્રવૃત્તિઓનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે, જેમ કે જમા થવાની લાક્ષણિકતાઓ, મશીનરીની કામગીરી, તેલના પ્રવાહ દર, જળાશયનું તાપમાન અને દબાણ. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ સોફ્ટવેર સિસ્મિક ડેટા, વેલ લોગ ડેટા, ઉત્પાદન ડેટા અને અન્ય સંબંધિત ડેટા સેટ લઈને હાઇડ્રોકાર્બનને શોધવા અને તેનું ઉત્પાદન કરવા બંનેમાં મદદ કરી શકે છે, જેથી પુનઃપ્રાપ્તિને શ્રેષ્ઠ બનાવવા, ખર્ચ ઘટાડવા અને પર્યાવરણીય પદચિહ્નો ઘટાડવા માટે કૂવાઓને કેવી રીતે અને ક્યાં ડ્રિલ કરવા, પૂર્ણ કરવા અને ઉત્પાદન કરવા માટે ચોક્કસ વાનગીઓ સૂચવી શકાય. બિનપરંપરાગત સંસાધન વિકાસ વૈશ્વિક કોમોડિટી અર્થશાસ્ત્ર દ્વારા નિર્ધારિત અંતિમ ઉત્પાદનના મૂલ્ય સાથે, અપસ્ટ્રીમ E & P માં ઓપરેટરો માટે સ્પર્ધાનો આધાર એ છે કે સંસાધનોને વધુ અસરકારક રીતે, અસરકારક રીતે, અનુમાનિત રીતે અને તેમના સાથીઓની તુલનામાં સુરક્ષિત રીતે શોધવા અને બહાર કાઢવા માટે મૂડીનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા છે. બિનપરંપરાગત સંસાધનોની રમતમાં, કામગીરીની કાર્યક્ષમતા અને અસરકારકતા જળાશયની અસાતત્યતા અને ઉચ્ચ સ્તરની અનિશ્ચિતતા દ્વારા નિર્ણય લેવાની ક્ષમતામાં ઘટાડો થાય છે. આ પડકારો ઓછી પુનઃપ્રાપ્તિ પરિબળો અને કામગીરીમાં વ્યાપક વિવિધતાઓના સ્વરૂપમાં પોતાને પ્રગટ કરે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ સોફ્ટવેર ચોક્કસપણે ઉત્પાદનની આગાહી કરી શકે છે અને સ્રોત, માળખું, કદ અથવા બંધારણને ધ્યાનમાં લીધા વિના, એક સાથે અસંખ્ય આંતરિક અને બાહ્ય ચલોનું મોડેલિંગ કરીને નિયંત્રિત કરી શકાય તેવા ડ્રિલિંગ, સમાપ્તિ અને ઉત્પાદન ચલોનું શ્રેષ્ઠ રૂપરેખાંકન સૂચવી શકે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ સોફ્ટવેર નિર્ણય વિકલ્પો પણ પ્રદાન કરી શકે છે અને દરેક નિર્ણય વિકલ્પની અસર દર્શાવી શકે છે જેથી ઓપરેશન્સ મેનેજર્સ ભવિષ્યમાં સંશોધન અને ઉત્પાદન પ્રદર્શનની બાંયધરી આપવા માટે સમયસર યોગ્ય પગલાં લઈ શકે અને તેમના ઉપયોગી જીવનકાળ દરમિયાન દરેક તબક્કે સંપત્તિના આર્થિક મૂલ્યને મહત્તમ કરી શકે. ઓઇલફિલ્ડ સાધનોની જાળવણી ઓઇલફિલ્ડ સાધનોની જાળવણીના ક્ષેત્રમાં, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ રૂપરેખાંકનને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકે છે, બિનઆયોજિત ડાઉનટાઇમની અપેક્ષા રાખી શકે છે અને અટકાવી શકે છે, ક્ષેત્રના સમયપત્રકને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકે છે અને જાળવણી આયોજનમાં સુધારો કરી શકે છે. જનરલ ઇલેક્ટ્રિકના જણાવ્યા અનુસાર, વૈશ્વિક સ્તરે 130,000 થી વધુ ઇલેક્ટ્રિક સબમર્સિબલ પંપ (ઇ. એસ. પી.) સ્થાપિત છે, જે વિશ્વના તેલ ઉત્પાદનમાં 60 ટકા હિસ્સો ધરાવે છે. ઇ. એસ. પી. ક્યારે અને શા માટે નિષ્ફળ જશે તેની આગાહી કરવા અને નિષ્ફળતાને રોકવા માટે જરૂરી પગલાંઓની ભલામણ કરવા માટે પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. આરોગ્ય, સલામતી અને પર્યાવરણના ક્ષેત્રમાં, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ એવી ઘટનાઓની આગાહી કરી શકે છે જે તેલ અને ગેસ કંપનીઓની પ્રતિષ્ઠા અને નાણાકીય નુકસાન તરફ દોરી શકે છે. કિંમત નિર્ધારણ એ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાનું બીજું ક્ષેત્ર છે. પુરવઠો, માંગ, અર્થશાસ્ત્ર, ભૌગોલિક રાજનીતિ અને હવામાનની સ્થિતિના આધારે કુદરતી ગેસના ભાવમાં નાટકીય રીતે વધઘટ થાય છે. ગેસ ઉત્પાદકો, પાઇપલાઇન ટ્રાન્સમિશન કંપનીઓ અને ઉપયોગિતા કંપનીઓ ગેસના ભાવોની વધુ સચોટ આગાહી કરવામાં ઊંડો રસ ધરાવે છે જેથી તેઓ નકારાત્મક જોખમને હેજિંગ કરતી વખતે અનુકૂળ શરતોમાં લૉક કરી શકે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ સોફ્ટવેર આંતરિક અને બાહ્ય ચલોનું એક સાથે મોડેલિંગ કરીને ભાવોની સચોટ આગાહી કરી શકે છે અને નિર્ણય વિકલ્પો પણ પ્રદાન કરે છે અને દરેક નિર્ણય વિકલ્પની અસર દર્શાવે છે. દરિયાઇ ઉદ્યોગમાં અરજીઓ બલ્ક કેરીઅર્સ અને ઓઇલ ટેન્કર્સ માટે સામાન્ય માળખાકીય નિયમો (IACS સંસ્થા દ્વારા સંચાલિત) જહાજના પતવારના બાંધકામની સલામતીની ચકાસણી કરવા માટે સમર્પિત આંકડાકીય સાધનો અને અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા ચકાસી શકાય તેવી ગણતરીના બે મુખ્ય વર્ગોમાંથી એક તરીકે "સૂચિત જરૂરિયાતો" શબ્દનો સઘન ઉપયોગ કરે છે. આરોગ્ય સંભાળમાં ઉપયોગ ઘણા પરિબળો આરોગ્ય સંભાળ પ્રદાતાઓને વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ અને કામગીરીમાં નાટ્યાત્મક રીતે સુધારો કરવા માટે પ્રેરિત કરી રહ્યા છે કારણ કે યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ હેલ્થકેર ઉદ્યોગ મોટાભાગે ફી-ફોર સર્વિસ, વોલ્યુમ-આધારિત સિસ્ટમથી ફી-ફોર-પર્ફોર્મન્સ, મૂલ્ય-આધારિત સિસ્ટમ તરફ જરૂરી સ્થળાંતર શરૂ કરે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ વિવિધ હિસ્સેદારોને સંડોવતા સંખ્યાબંધ ક્ષેત્રોમાં કામગીરી સુધારવામાં મદદ કરવા માટે મુખ્ય ભૂમિકા ભજવી રહ્યું છેઃ ચુકવણીકારો, પ્રદાતાઓ અને ફાર્માસ્યુટિકલ કંપનીઓ. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ પ્રદાતાઓને તેઓ જે વસ્તીનું સંચાલન કરે છે ત્યાં તેમની તબીબી સંભાળ વિતરણની અસરકારકતામાં સુધારો કરવામાં મદદ કરી શકે છે અને આ પ્રક્રિયામાં વધુ સારી દર્દી સંતોષ અને જાળવણી પ્રાપ્ત કરી શકે છે. પ્રદાતાઓ ઇન-ફેસિલિટી કેર એપિસોડ્સ અને ઘર આધારિત ટેલિહેલ્થમાંથી ડેટાને જોડીને જોખમ સ્તરીકૃત વસ્તી માટે યોગ્ય હસ્તક્ષેપ મોડેલોને ઓળખીને વધુ સારી વસ્તી આરોગ્ય વ્યવસ્થાપન કરી શકે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ આરોગ્ય સંભાળ પ્રદાતાઓને તેમના ક્ષમતા આયોજનમાં એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરીને આર્થિક ડેટા, વસ્તી વસ્તી વિષયક વલણો અને વસ્તી આરોગ્ય વલણો જેવા બાહ્ય પરિબળોના ડેટા સાથે સંયુક્ત રીતે ઓપરેશનલ અને વપરાશ ડેટાનો લાભ ઉઠાવીને, નવી સુવિધાઓ અને સાધનસામગ્રીના ઉપયોગ જેવા ભાવિ મૂડી રોકાણો માટે વધુ સચોટ રીતે યોજના બનાવવા તેમજ વધારાની પથારી ઉમેરવા અને હાલની સુવિધાનું વિસ્તરણ કરવા વિરુદ્ધ નવું નિર્માણ કરવા વચ્ચેના વિનિમયને સમજી શકે છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ ફાર્માસ્યુટિકલ કંપનીઓને તેમના દવાના વિકાસને ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે, જે દર્દીઓના સમૂહને ઓળખી શકે છે જે વિશ્વભરમાં ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ માટે સૌથી યોગ્ય છે-એવા દર્દીઓ કે જેઓ પાલન કરે તેવી અપેક્ષા છે અને જટિલતાઓને કારણે ટ્રાયલમાંથી બહાર નહીં નીકળે. એનાલિટિક્સ કંપનીઓને કહી શકે છે કે જો તેઓ ચોક્કસ દેશમાં એક દર્દી સમૂહ વિરુદ્ધ બીજાને પસંદ કરે તો તેઓ કેટલો સમય અને નાણાં બચાવી શકે છે. પ્રદાતા-ચુકવણીકાર વાટાઘાટોમાં, પ્રદાતાઓ ભવિષ્યના સેવા ઉપયોગની મજબૂત સમજણ વિકસાવીને આરોગ્ય વીમા કંપનીઓ સાથે તેમની વાટાઘાટની સ્થિતિમાં સુધારો કરી શકે છે. ઉપયોગની સચોટ આગાહી કરીને, પ્રદાતાઓ કર્મચારીઓને વધુ સારી રીતે ફાળવી શકે છે. એનાલિટિક્સ એપ્લાઇડ સ્ટેટિસ્ટિક્સ બિગ ડેટા બિઝનેસ એનાલિટિક્સ બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ડેટા માઇનિંગ ડિસિઝન મેનેજમેન્ટ ડિસિઝન એન્જિનિયરિંગ ફોરકાસ્ટિંગ હડૂપ મેપર્યુસ ઓએલટીપી ઓપરેશન્સ રિસર્ચ સ્ટેટિસ્ટિક્સ નોટ્સ સંદર્ભો વધુ વાંચન ડેવનપોર્ટ, થોમસ એચ., કાલાકોટા, રવિ, ટેલર, જેમ્સ, લામ્પા, માઇક, ફ્રાન્ક્સ, બિલ, જેરેમી, શાપિરો, કોકિન્સ, ગેરી, વે, રોબિન, કિંગ, જોય, શેફર, લોરી, રેનફ્રો, સિન્ડી અને સિટિગ, ડીન, 2012 ઇન્ટરનેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર એનાલિટિક્સમાં એનાલિટિક્સ માટેની આગાહીઓ (ડિસેમ્બર 15,2011) બેર્ટોલુચી, જેફ, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ એન્ડ ડેટાઃ નેક્સ્ટ બિગ થિંગ? માહિતી સપ્તાહ. (એપ્રિલ 15,2013). લેની, ડગ્લાસ અને કાર્ટ, લિસા, (માર્ચ 20,2012). ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને આર્ટ ઓફ ડેટા સાયન્સ ગાર્ટનરની ઉભરતી ભૂમિકા. મેકકોર્મિક નોર્થવેસ્ટર્ન એન્જિનિયરિંગ પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ ડેટા પર આધારિત સ્માર્ટ નિર્ણયોને સક્ષમ કરવા વિશે છે. બિઝનેસ એનાલિટિક્સ ઇન્ફર્મેશન ઇવેન્ટ, આઈ2એસડીએસ અને ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ ડિસિઝન સાયન્સિસ, સ્કૂલ ઓફ બિઝનેસ, ધ જ્યોર્જ વોશિંગ્ટન યુનિવર્સિટી (ફેબ્રુઆરી 10,2011). "કામગીરી સંશોધન અને વ્યવસાય વિશ્લેષણ વચ્ચેનો તફાવત" અથવા વિનિમય/માહિતી (એપ્રિલ 2011). ફેરિસ, એડમ, "હાઉ બિગ ડેટા ઇઝ ચેન્જિંગ ધ ઓઇલ એન્ડ ગેસ ઇન્ડસ્ટ્રી" એનાલિટિક્સ. (નવેમ્બર/ડિસેમ્બર 2012). વેન્ટર, ફ્રિટ્ઝ અને સ્ટેઇન, એન્ડ્રુ "ઈમેજીસ એન્ડ વીડિયોસઃ રિયલી બિગ ડેટા" એનાલિટિક્સ. (નવેમ્બર/ડિસેમ્બર 2012). વેન્ટર, ફ્રિટ્ઝ અને સ્ટેઇન, એન્ડ્રુ "ધ ટેક્નોલોજી બિહાઇન્ડ ઇમેજ એનાલિટિક્સ" એનાલિટિક્સ. (નવેમ્બર/ડિસેમ્બર 2012). હોર્નર, પીટર અને બાસુ, અતાનુ, એનાલિટિક્સ એન્ડ ધ ફ્યુચર ઓફ હેલ્થકેર એનાલિટિક્સ. (જાન્યુઆરી/ફેબ્રુઆરી 2012). ઘોષ, રાજીબ, બાસુ, અતાનુ અને ભાદુડી, અભિજીત, 'સિક' કેરથી 'હેલ્થ' કેર એનાલિટિક્સ સુધી. (જુલાઈ/ઓગસ્ટ 2011). ફિશર, એરિક, બાસુ, અતાનુ, હુબેલે, જોઆચિમ અને લેવિન, એરિક, ટીવી જાહેરાતો, વાનામેકરની ડિલેમા એન્ડ એનાલિટિક્સ એનાલિટિક્સ. (માર્ચ/એપ્રિલ 2011) બાસુ, અતાનુ એન્ડ વર્થ, ટિમ, પ્રેડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ પ્રેક્ટિકલ વેઝ ટુ ડ્રાઇવ કસ્ટમર સર્વિસ, લુકિંગ ફોરવર્ડ એનાલિટિક્સ. (જુલાઈ/ઓગસ્ટ 2010). બ્રાઉન, સ્કોટ, બાસુ, અતાનુ અને વર્થ, ટિમ, [http://www.analytics-magazine.org/november-december-2010/98-predictive-analytics-in-field-service ફિલ્ડ સર્વિસમાં પ્રેડિક્ટિવ એનાલિટિક્સ, ફિલ્ડ સર્વિસ ચલાવવાની પ્રાયોગિક રીતો, આગળ જોઈ રહ્યા છે] એનાલિટિક્સ. (નવેમ્બર/ડિસેમ્બર 2010). પીઝ, એન્ડ્રુ બ્રિન્ગિંગ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ટુ ધ બિઝનેસ, SAS ગ્લોબલ ફોરમ 2012, પેપર 165-2012 (2012). વ્હીટલી, માલ્કમ "અંડરગ્રાઉન્ડ એનાલિટિક્સ-જ્યારે તેલ પંપ નિષ્ફળ જાય ત્યારે આગાહીનું મૂલ્ય" માહિતી, મે 29,2013. પ્રેસ્લી, જેનિફર "ESPs એક્સપ્લોરેશન એન્ડ પ્રોડક્શન મેગેઝિન માટે ESP, જુલાઈ 1,2013 બાસુ, અતાનુ," કેવી રીતે પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ ઓઇલ એન્ડ ગેસમાં ફ્રેકિંગને ફરીથી આકાર આપી શકે છે ", ડેટાઇન્ફોર્મ્ડ, ડિસેમ્બર 10,2013. બાસુ, અતાનુ "વોટ ધ ફ્રેકઃ યુ. એસ. એનર્જી પ્રોવેસ વિથ શેલ, બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ" વાયર્ડ બ્લોગ. (જાન્યુઆરી 2014). લોગાન, એમી "સાયન્સ ફિકશન નાઉ અ ફેક્ટ ઇન ધ ઇ એન્ડ પી વર્લ્ડ" બિનપરંપરાગત તેલ અને ગેસ કેન્દ્ર, જૂન 2,2014. મોહન, ડેનિયલ "તમારો ડેટા પહેલેથી જ જાણે છે કે તમે શું નથી કરતા" એક્સપ્લોરેશન એન્ડ પ્રોડક્શન મેગેઝિન, સપ્ટેમ્બર, 2014. વેન રિજમેનમ, માર્ક "ધ ફ્યુચર ઓફ બિગ ડેટા? પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સના ત્રણ ઉપયોગના કિસ્સાઓ "ડેટાફ્લોક, ડિસેમ્બર 29,2014. બાહ્ય લિંક્સ એનાલિટિક્સ વ્યવસાય પર ઈન્ફોર્મ્સનું દ્વિ-માસિક, ડિજિટલ મેગેઝિન મેનન, જય "શા માટે ડેટા બાબતોઃ આગાહીથી આગળ વધી રહ્યું છે" આઇબીએમ ગ્લોબલ ઓપનલેબ્સ ફોર પરફોર્મન્સ-એન્હાન્સમેન્ટ એનાલિટિક્સ એન્ડ નોલેજ સિસ્ટમ (ગોપીક્સ) એનાલિટિક્સના પ્રકારો એનાલિટિક્સ બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ શબ્દો ઔપચારિક વિજ્ઞાન આરોગ્ય સંભાળ