Business analytics
बिजनेस एनालिटिक्स (बीए) अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और व्यवसाय योजना को चलाने के लिए पिछले व्यावसायिक प्रदर्शन की पुनरावृत्ति अन्वेषण और जांच के लिए कौशल, प्रौद्योगिकियों और प्रथाओं को संदर्भित करता है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा और सांख्यिकीय विधियों के आधार पर नई अंतर्दृष्टि और व्यावसायिक प्रदर्शन की समझ विकसित करने पर केंद्रित है। इसके विपरीत, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता पारंपरिक रूप से पिछले प्रदर्शन को मापने और व्यावसायिक योजना का मार्गदर्शन करने दोनों के लिए मेट्रिक्स के एक सुसंगत सेट का उपयोग करने पर केंद्रित है। दूसरे शब्दों में, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता विवरण पर ध्यान केंद्रित करती है, जबकि व्यावसायिक विश्लेषण भविष्यवाणी और प्रिस्क्रिप्शन पर ध्यान केंद्रित करता है। व्यावसायिक विश्लेषण विश्लेषणात्मक प्रतिरूपण और संख्यात्मक विश्लेषण का व्यापक उपयोग करता है, जिसमें व्याख्यात्मक और भविष्यसूचक प्रतिरूपण और निर्णय लेने के लिए तथ्य-आधारित प्रबंधन शामिल हैं। इसलिए यह प्रबंधन विज्ञान से निकटता से संबंधित है। विश्लेषण का उपयोग मानव निर्णयों के लिए इनपुट के रूप में किया जा सकता है या पूरी तरह से स्वचालित निर्णय ले सकता है। व्यावसायिक बुद्धिमत्ता पूछताछ, रिपोर्टिंग, ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओ. एल. ए. पी.) और "चेतावनी" है। दूसरे शब्दों में, पूछताछ, रिपोर्टिंग और ओ. एल. ए. पी. ऐसे सतर्क उपकरण हैं जो इस तरह के प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं कि क्या हुआ, कितने, कितनी बार, समस्या कहाँ है, और किन कार्यों की आवश्यकता है। बिजनेस एनालिटिक्स इस तरह के प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जैसे कि ऐसा क्यों हो रहा है, अगर ये रुझान जारी रहे तो क्या होगा, आगे क्या होगा (भविष्यवाणी), और सबसे अच्छा परिणाम क्या हो सकता है (अनुकूलन)। अनुप्रयोग के उदाहरण स्वास्थ्य सेवा में, व्यावसायिक विश्लेषण का उपयोग नैदानिक सूचना प्रणालियों को संचालित करने और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। यह चिकित्सा डेटा को विश्लेषणात्मक तरीकों की एक विस्मयकारी श्रृंखला से उपयोगी जानकारी में बदल सकता है। डेटा विश्लेषण का उपयोग समकालीन रिपोर्टिंग प्रणालियों को उत्पन्न करने के लिए भी किया जा सकता है जिसमें रोगी के नवीनतम प्रमुख संकेतक, ऐतिहासिक रुझान और संदर्भ मूल्य शामिल हैं। निर्णय विश्लेषणः दृश्य विश्लेषण के साथ मानव निर्णयों का समर्थन करता है जो उपयोगकर्ता तर्क को प्रतिबिंबित करने के लिए मॉडल करता है। वर्णनात्मक विश्लेषणः रिपोर्टिंग, स्कोरकार्ड, क्लस्टरिंग आदि के साथ ऐतिहासिक डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्सः सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके प्रेडिक्टिव मॉडलिंग को नियोजित करता है-प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्सः अनुकूलन, अनुकरण आदि का उपयोग करके निर्णयों की सिफारिश करता है। बिजनेस एनालिटिक्स के भीतर बुनियादी डोमेन बिहेवियरल एनालिटिक्स कोहोर्ट एनालिसिस प्रतियोगी विश्लेषण ग्राहक यात्रा एनालिटिक्स साइबर एनालिटिक्स एंटरप्राइज ऑप्टिमाइजेशन वित्तीय सेवा एनालिटिक्स धोखाधड़ी एनालिटिक्स स्वास्थ्य देखभाल एनालिटिक्स प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) बाजार बास्केट विश्लेषण विपणन विश्लेषण मूल्य विश्लेषण खुदरा बिक्री एनालिटिक्स जोखिम और क्रेडिट एनालिटिक्स आपूर्ति श्रृंखला एनालिटिक्स, एक ऐसा क्षेत्र जो अपने "बढ़ते महत्व" के लिए जाना जाता है। डीएन्जेलिस "आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण" शब्द की कई व्याख्याओं को संदर्भित करता है। वेस्टरवेल्ड ने नोट किया कि आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण का महत्व कॉर्पोरेट रणनीति और आपूर्ति श्रृंखला निष्पादन को संरेखित करने के महत्व में निहित है। प्रतिभा विश्लेषण दूरसंचार परिवहन विश्लेषण इतिहास विश्लेषण का उपयोग व्यवसाय में तब से किया जा रहा है जब से 19वीं शताब्दी के अंत में फ्रेडरिक विंसलो टेलर द्वारा प्रबंधन अभ्यास किए गए थे। हेनरी फोर्ड ने अपनी नई स्थापित असेंबली लाइन में प्रत्येक घटक के समय को मापा। लेकिन 1960 के दशक के अंत में विश्लेषण पर अधिक ध्यान देना शुरू हुआ जब निर्णय समर्थन प्रणालियों में कंप्यूटर का उपयोग किया गया। तब से, उद्यम संसाधन योजना (ई. आर. पी.) प्रणालियों, डेटा गोदामों और बड़ी संख्या में अन्य सॉफ्टवेयर उपकरणों और प्रक्रियाओं के विकास के साथ विश्लेषण बदल गए हैं और उनका गठन हुआ है। बाद के वर्षों में कंप्यूटर की शुरुआत के साथ व्यावसायिक विश्लेषण में विस्फोट हुआ है। यह परिवर्तन विश्लेषण को एक नए स्तर पर ले आया है और अनंत संभावनाओं को लेकर आया है। जहाँ तक इतिहास में विश्लेषण आया है, और आज विश्लेषण का वर्तमान क्षेत्र क्या है, बहुत से लोग कभी नहीं सोचेंगे कि विश्लेषण 1900 के दशक की शुरुआत में श्री फोर्ड के साथ शुरू हुआ था। चुनौती व्यवसाय विश्लेषण उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पर्याप्त मात्रा पर निर्भर करता है। डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने में कठिनाई विभिन्न प्रणालियों में डेटा को एकीकृत और मिलान करना है, और फिर यह तय करना है कि डेटा के कौन से उपसमुच्चय उपलब्ध कराने हैं। इससे पहले, विश्लेषण को पिछली तिमाही या पिछले वर्ष में बेची गई इकाइयों की संख्या की जांच करके उपभोक्ता व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने की एक प्रकार की तथ्य के बाद की विधि माना जाता था। इस प्रकार के डेटा भंडारण के लिए गति की तुलना में बहुत अधिक भंडारण स्थान की आवश्यकता होती है। अब व्यावसायिक विश्लेषण एक ऐसा उपकरण बन रहा है जो ग्राहकों के बीच बातचीत के परिणाम को प्रभावित कर सकता है। जब कोई विशिष्ट ग्राहक प्रकार खरीदारी पर विचार कर रहा होता है, तो एक विश्लेषण-सक्षम उद्यम उस उपभोक्ता को आकर्षित करने के लिए बिक्री पिच को संशोधित कर सकता है। इसका मतलब है कि उन सभी डेटा के लिए भंडारण स्थान को वास्तविक समय में आवश्यक डेटा प्रदान करने के लिए बेहद तेजी से प्रतिक्रिया करनी चाहिए। बैबसन कॉलेज में सूचना प्रौद्योगिकी और प्रबंधन के प्रोफेसर थॉमस डेवनपोर्ट का तर्क है कि व्यवसाय विश्लेषण के माध्यम से एक अलग व्यावसायिक क्षमता का अनुकूलन कर सकते हैं और इस प्रकार बेहतर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। वह एक संगठन की इन विशेषताओं की पहचान करते हैं जो विश्लेषण पर प्रतिस्पर्धा करने के लिए उपयुक्त हैंः एक या एक से अधिक वरिष्ठ अधिकारी जो तथ्य-आधारित निर्णय लेने और विशेष रूप से विश्लेषण की दृढ़ता से वकालत करते हैं, न केवल वर्णनात्मक आंकड़ों का व्यापक उपयोग करते हैं, बल्कि भविष्यसूचक मॉडलिंग और जटिल अनुकूलन तकनीकों का भी व्यापक उपयोग करते हैं। कई व्यावसायिक कार्यों या प्रक्रियाओं में विश्लेषण का पर्याप्त उपयोग विश्लेषणात्मक उपकरणों, डेटा और संगठनात्मक कौशल और क्षमताओं के प्रबंधन के लिए एक उद्यम-स्तरीय दृष्टिकोण की ओर बढ़ना।