विश्लेषणात्मक विशेषज्ञता का लाभ उठाना

डेटा फ्लुएंसी

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

डेटा को खंगालने और वर्णन करने से आगे

• बुनियादी अन्वेषण या विवरणात्मक विश्लेषण से आगे बढ़ना
• जटिल एनालिटिक्स तरीकों में शामिल हैं:
  • बड़े डेटासेट का विश्लेषण
  • KPI डैशबोर्ड बनाना
  • प्रेडिक्टिव मॉडल विकसित करना

तकनीकों से परिचित होना

• डेटा-फ्लुएंट व्यक्तियों को उन्नत तरीकों की बारीकियों में महारत की ज़रूरत नहीं
• पर उन्हें इनके अस्तित्व का ज्ञान और संभावना की समझ होनी चाहिए
• और डेटा विशेषज्ञों के साथ सहयोग करना चाहिए
• इससे अधिक प्रभावी एनालिटिकल सॉल्यूशंस लागू होते हैं

उन्नत एनालिटिक्स के यूज़ केस पहचानना

• डेटा-फ्लुएंट व्यक्ति उन्नत एनालिटिक्स के लिए बिजनेस यूज़ केस पहचान सकते हैं
• उदाहरण के लिए:
  • एक मार्केटिंग मैनेजर कस्टमर चर्न की भविष्यवाणी की संभावनाएँ पहचानता/पहचानती है ताकि रिटेंशन रणनीतियाँ टार्गेट कर सके

डेटा विशेषज्ञों के साथ सहयोग

• डेटा विशेषज्ञों से सहयोग सफलता की कुंजी है
• बिजनेस प्रोफेशनल्स डोमेन विशेषज्ञता लाते हैं
• डेटा विशेषज्ञ टेक्निकल नॉलेज लाते हैं
• यह सहयोगी माहौल नवाचार को बढ़ाता है, जहाँ बिजनेस इनसाइट्स और टेक्निकल विशेषज्ञता मिलकर जटिल चुनौतियाँ सुलझाते हैं

सीमाएँ समझना

• उन्नत एनालिटिकल तरीकों की प्रभावशीलता इनपुट डेटा की क्वालिटी पर निर्भर है
  • मिसिंग वैल्यू सुलझाना और आउट्लायर हैंडल करना आवश्यक है
• इसके लिए चाहिए:
  • विशेषज्ञ कौशल
  • कम्प्यूटेशनल संसाधन
  • समय

उदाहरण: सटीकता और समय सीमाओं का संतुलन

• रिटेल स्टोर का ऑपरेशंस मैनेजर सूचित रिस्टॉकिंग निर्णयों के लिए डिमांड फोरकास्ट बनाने का अनुरोध करता/करती है
• जटिल मॉडल उच्च सटीकता दे सकता है, पर अधिक समय और संसाधन माँग सकता है
• इसलिए सरल तरीका चुना जाता है ताकि सटीकता और समय सीमाएँ संतुलित रहें

अभ्यास करते हैं!

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