डेटा अंतर्दृष्टि कैसे एमएसएमई को अपना व्यवसाय बढ़ाने में मदद कर सकती है

प्रभावी डेटा विश्लेषण सही अंतर्दृष्टि और परिनियोजन के साथ किसी भी व्यवसाय के लिए एक प्रतिस्पर्धात्मक प्रॉफिट दे सकता है। लोकप्रिय धारणा के विपरीत, एक सम्मोहक डेटा ब्रह्मांड की स्थापना न केवल बड़े पैमाने की फर्मों के लिए बल्कि छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों के लिए भी प्रासंगिक है। वे बढ़ी हुई व्यावसायिक प्रतिस्पर्धा के लिए व्यावसायिक खुफिया की विभिन्न क्षमताओं की क्षमता का भी लाभ उठा सकते हैं।

बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) प्रौद्योगिकी, रणनीतियों और प्रथाओं के अनुप्रयोग को संदर्भित करता है जो व्यावसायिक जानकारी एकत्र करने, विश्लेषण करने, शामिल करने और प्रदर्शित करने के लिए रास्ता बनाता है जिससे कंपनी को व्यवसाय में बेहतर निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।

बिजनेस इंटेलिजेंस एमएसएमई को अपेक्षित मांग चक्र, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और बाजार में अंतराल पर बेहतर जानकारी के द्वारा जोखिम को कम करने में मदद कर सकता है। 360Suite की एक रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक BI अपनाने की दर 26% है। ग्रैंड व्यू रिसर्च की 2019 की एक रिपोर्ट में दावा किया गया है कि 46% छोटे व्यवसाय अपनी व्यावसायिक रणनीति के अभिन्न अंग के रूप में वर्चुअल नेटवर्किंग जैसी व्यावसायिक खुफिया सुविधाओं का उपयोग करते हैं।

बीआई की प्राथमिक भूमिका डेटा के पहाड़ से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालना और उन्हें कार्रवाई योग्य व्यावसायिक जानकारी में परिवर्तित करना है। छोटी और मध्यम आकार की कंपनियां इस डेटा का उपयोग रणनीतिक निर्णय लेने, परिचालन दक्षता में सुधार करने और उत्पादकता बढ़ाने के लिए कर सकती हैं। 

छोटे और मध्यम आकार के व्यवसाय एक तंग बजट पर काम करते हैं, इसलिए स्लिप-अप और महंगी खरीदारी की बहुत कम गुंजाइश होती है। एक एमएसएमई की सफलता के लिए एक मजबूत बिजनेस इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म का चयन करना महत्वपूर्ण है जो कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद करता है।

बढ़ी हुई लागत-दक्षता व्यावसायिक बुद्धिमत्ता व्यवसाय को व्यय अनुकूलन और आवंटन खोजने में मदद करती है। विभाग-वार खर्च की स्पष्ट तस्वीर के साथ, एक व्यवसाय उन क्षेत्रों को ढूंढ सकता है जहां वह लागतों पर बचत कर सकता है। दूसरे शब्दों में, एक कंपनी व्यावसायिक बुद्धिमत्ता का उपयोग करके उपलब्ध संसाधनों को व्यवसाय के प्रारंभिक चरण में प्रभावी ढंग से खर्च कर सकती है। 

कम समय में बेहतर राजस्व प्रबंधन चूंकि अधिकांश एमएसएमई व्यवसाय के शुरुआती चरण में समय के विपरीत चल रहे हैं, एक व्यापार खुफिया मंच प्रत्येक गतिविधि पर खर्च किए गए समय के बेहतर विश्लेषण की अनुमति देता है। ये व्युत्पन्न अंतर्दृष्टि राजस्व बढ़ाने और समय सीमा को पूरा करने में मदद करती हैं। दैनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करता है कई एमएसएमई बिना बीआई प्लेटफॉर्म के कोनों को काटने या जल्दबाजी में निर्णय लेने का विकल्प चुनते हैं।

सही अंतर्दृष्टि के साथ, एक MSME व्यवसाय संचालन को सुव्यवस्थित कर सकता है और व्यवसाय के राजस्व और लाभप्रदता को बढ़ाने के लिए स्रोतों की खोज कर सकता है। ग्राहक अनुभव उद्योग के बावजूद, एक एमएसएमई व्यवसाय भविष्य कहनेवाला बुद्धिमत्ता जैसी तकनीकों का उपयोग करके ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकता है।

बीआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके उत्पन्न स्वचालित अंतर्दृष्टि ग्राहक अनुभव और संतुष्टि स्कोर को बेहतर बनाने में मदद कर सकती है।

प्रतिद्वन्द्वी का विश्लेषण एक मजबूत बीआई प्लेटफॉर्म व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी रणनीतियों को डिकोड करने और उत्पाद खुफिया में सुधार करने में मदद कर सकता है।….यह उद्योग के रुझानों और प्रतियोगिता के कार्यों पर नजर रखने में मदद करता है। बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) में डेटा विश्लेषण और व्यावसायिक जानकारी के प्रबंधन के लिए उद्यमों द्वारा उपयोग की जाने वाली रणनीतियां और प्रौद्योगिकियां शामिल हैं।

बिजनेस इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी के सामान्य कार्यों में रिपोर्टिंग, ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स, डैशबोर्ड डेवलपमेंट, डेटा माइनिंग, प्रोसेस माइनिंग, कॉम्प्लेक्स इवेंट प्रोसेसिंग, बिजनेस परफॉर्मेंस मैनेजमेंट, बेंचमार्किंग, टेक्स्ट माइनिंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स शामिल हैं। बीआई उपकरण बड़ी मात्रा में संरचित और कभी-कभी असंरचित डेटा को पहचानने, विकसित करने और अन्यथा नए रणनीतिक व्यावसायिक अवसरों को बनाने में मदद करने के लिए संभाल सकते हैं।

उनका उद्देश्य इन बड़े डेटा की आसान व्याख्या की अनुमति देना है। नए अवसरों की पहचान करना और अंतर्दृष्टि के आधार पर एक प्रभावी रणनीति को लागू करना व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बाजार लाभ और दीर्घकालिक स्थिरता प्रदान कर सकता है, और उन्हें रणनीतिक निर्णय लेने में मदद कर सकता है। 

व्यावसायिक बुद्धिमत्ता का उपयोग उद्यमों द्वारा परिचालन से लेकर रणनीतिक तक के व्यावसायिक निर्णयों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करने के लिए किया जा सकता है। बुनियादी परिचालन निर्णयों में उत्पाद की स्थिति या मूल्य निर्धारण शामिल है। रणनीतिक व्यावसायिक निर्णयों में व्यापक स्तर पर प्राथमिकताएँ, लक्ष्य और दिशाएँ शामिल होती हैं।

सभी मामलों में, बीआई सबसे प्रभावी तब होता है जब यह उस बाजार से प्राप्त डेटा को जोड़ता है जिसमें एक कंपनी संचालित होती है (बाहरी डेटा) कंपनी के आंतरिक स्रोतों से डेटा जैसे कि वित्तीय और संचालन डेटा (आंतरिक डेटा)। संयुक्त होने पर, बाहरी और आंतरिक डेटा एक संपूर्ण चित्र प्रदान कर सकते हैं, जो वास्तव में, एक “खुफिया” बनाता है जिसे डेटा के किसी एक सेट से प्राप्त नहीं किया जा सकता है।  

असंख्य उपयोगों में, व्यापार खुफिया उपकरण संगठनों को नए बाजारों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, विभिन्न बाजार क्षेत्रों के लिए उत्पादों और सेवाओं की मांग और उपयुक्तता का आकलन करने और विपणन प्रयासों के प्रभाव को मापने के लिए सशक्त बनाते हैं। बिजनेस इंटेलिजेंस शब्द का सबसे पहला ज्ञात उपयोग रिचर्ड मिलर डेवेन्स के साइक्लोपीडिया ऑफ कमर्शियल एंड बिजनेस एनीडोट्स (1865) में है।

डेवेन्स ने इस शब्द का उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया कि कैसे बैंकर सर हेनरी फर्नेस ने अपने प्रतिस्पर्धियों से पहले अपने पर्यावरण के बारे में जानकारी प्राप्त करने और उस पर कार्य करने से लाभ प्राप्त किया: पूरे हॉलैंड, फ़्लैंडर्स, फ़्रांस और जर्मनी में, उन्होंने व्यावसायिक ख़ुफ़िया जानकारी की एक पूर्ण और परिपूर्ण ट्रेन बनाए रखी। इस प्रकार लड़ी गई कई लड़ाइयों की खबर सबसे पहले उन्हें मिली, और नामुर के पतन ने उनके मुनाफे में इजाफा किया, इस खबर की जल्द प्राप्ति के कारण। प्राप्त जानकारी के आधार पर तदनुसार एकत्र करने और प्रतिक्रिया करने की क्षमता, डेवेन्स कहते हैं, व्यापार खुफिया के लिए केंद्रीय है।

जब आईबीएम के एक शोधकर्ता हंस पीटर लुह्न ने 1958 में प्रकाशित एक लेख में बिजनेस इंटेलिजेंस शब्द का इस्तेमाल किया, तो उन्होंने वेबस्टर डिक्शनरी ऑफ इंटेलिजेंस की परिभाषा को नियोजित किया: “प्रस्तुत तथ्यों के अंतर्संबंधों को इस तरह से पकड़ने की क्षमता जैसे कि कार्रवाई का मार्गदर्शन करने के लिए एक वांछित लक्ष्य।”  1989 में, हॉवर्ड ड्रेसनर (बाद में एक गार्टनर विश्लेषक) ने “तथ्य-आधारित समर्थन प्रणालियों का उपयोग करके व्यावसायिक निर्णय लेने में सुधार के लिए अवधारणाओं और विधियों” का वर्णन करने के लिए एक छत्र शब्द के रूप में व्यावसायिक खुफिया का प्रस्ताव दिया।

उपयोग व्यापक था।  आलोचक [कौन?] बीआई को केवल तेजी से शक्तिशाली और उपयोग में आसान डेटा विश्लेषण टूल के आगमन के साथ व्यापार रिपोर्टिंग के विकास के रूप में देखते हैं। इस संबंध में, “बिग डेटा” उछाल के संदर्भ में एक मार्केटिंग चर्चा के रूप में [किसके द्वारा?] आलोचना की गई है…. सोलोमन नेगाश और पॉल ग्रे के अनुसार, बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) को उन प्रणालियों के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो गठबंधन करती हैं….

डेटा इक्कट्ठा करनाआधार सामग्री भंडारणज्ञान प्रबंधननिर्णय प्रक्रिया में समयबद्धता और इनपुट की गुणवत्ता में सुधार लाने के उद्देश्य से योजनाकारों और निर्णय निर्माताओं को प्रस्तुतिकरण के लिए जटिल कॉर्पोरेट और प्रतिस्पर्धी जानकारी का मूल्यांकन करने के लिए विश्लेषण के साथ।”  फॉरेस्टर रिसर्च के अनुसार, बिजनेस इंटेलिजेंस “पद्धतियों, प्रक्रियाओं, आर्किटेक्चर और प्रौद्योगिकियों का एक सेट है जो कच्चे डेटा को सार्थक और उपयोगी जानकारी में बदल देता है जो अधिक प्रभावी रणनीतिक, सामरिक और परिचालन अंतर्दृष्टि और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।”

इस परिभाषा के तहत, बिजनेस इंटेलिजेंस में सूचना प्रबंधन (डेटा एकीकरण, डेटा गुणवत्ता, डेटा वेयरहाउसिंग, मास्टर-डेटा प्रबंधन, टेक्स्ट- और सामग्री-एनालिटिक्स, आदि) शामिल हैं। इसलिए, फॉरेस्टर डेटा तैयार करने और डेटा उपयोग को व्यापार-खुफिया आर्किटेक्चरल स्टैक के दो अलग-अलग लेकिन बारीकी से जुड़े खंडों के रूप में संदर्भित करता है। व्यापार खुफिया के कुछ तत्व है…

बहुआयामी एकत्रीकरण और आवंटनसामान्यीकरण, टैगिंग और मानकीकरणविश्लेषणात्मक अलर्ट के साथ रीयलटाइम रिपोर्टिंगअसंरचित डेटा स्रोतों के साथ इंटरफेस करने की एक विधिसमूह समेकन, बजट और रोलिंग पूर्वानुमानसांख्यिकीय अनुमान और संभाव्य सिमुलेशनप्रमुख प्रदर्शन संकेतक अनुकूलनसंस्करण नियंत्रण और प्रक्रिया प्रबंधनआइटम प्रबंधन खोलेंफॉरेस्टर इसे व्यापार-खुफिया बाजार से अलग करता है, जो “बीआई आर्किटेक्चरल स्टैक की सिर्फ शीर्ष परत है, जैसे रिपोर्टिंग, एनालिटिक्स और डैशबोर्ड।

प्रतिस्पर्धी बुद्धि की तुलना मेंहालांकि व्यावसायिक खुफिया शब्द कभी-कभी प्रतिस्पर्धी खुफिया के लिए समानार्थी होता है (क्योंकि वे दोनों निर्णय लेने का समर्थन करते हैं), बीआई ज्यादातर आंतरिक, संरचित डेटा और व्यावसायिक प्रक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए प्रौद्योगिकियों, प्रक्रियाओं और अनुप्रयोगों का उपयोग करता है, जबकि प्रतिस्पर्धी खुफिया जानकारी एकत्रित, विश्लेषण और प्रसार करती है कंपनी के प्रतिस्पर्धियों पर एक सामयिक फोकस।

यदि व्यापक रूप से समझा जाए, तो व्यावसायिक बुद्धिमत्ता को प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता का सबसेट माना जा सकता है।व्यावसायिक संचालन ई-मेल, मेमो, कॉल-सेंटर से नोट्स, समाचार, उपयोगकर्ता समूह, चैट, रिपोर्ट, वेब-पेज, प्रस्तुतीकरण, छवि-फाइलें, वीडियो-फाइल, और के रूप में बहुत बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। 

मेरिल लिंच के अनुसार, सभी व्यावसायिक जानकारी का 85% से अधिक इन रूपों में मौजूद है; एक कंपनी ऐसे दस्तावेज़ का उपयोग केवल एक बार ही कर सकती है। जिस तरह से इसका उत्पादन और भंडारण किया जाता है, उसके कारण यह जानकारी या तो असंरचित है या अर्ध-संरचित है। अर्ध-संरचित डेटा का प्रबंधन सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग में एक अनसुलझी समस्या है। गार्टनर (2003) के अनुमानों के अनुसार, सफेदपोश कार्यकर्ता अपना 30-40% समय असंरचित डेटा को खोजने, खोजने और उसका आकलन करने में लगाते हैं।

बीआई संरचित और असंरचित डेटा दोनों का उपयोग करता है। पहले को खोजना आसान है, और बाद वाले में विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी की एक बड़ी मात्रा होती है। असंरचित या अर्ध-संरचित डेटा को ठीक से खोजने, खोजने और उसका आकलन करने में कठिनाई के कारण, संगठन सूचना के इन विशाल भंडारों पर आकर्षित नहीं हो सकते हैं, जो किसी विशेष निर्णय, कार्य या परियोजना को प्रभावित कर सकते हैं।

यह अंततः खराब सूचित निर्णय लेने की ओर ले जा सकता है।  इसलिए, एक व्यावसायिक खुफिया/डीडब्ल्यू-समाधान को डिजाइन करते समय, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा से जुड़ी विशिष्ट समस्याओं को संरचित डेटा के साथ-साथ उन लोगों के लिए भी समायोजित किया जाना चाहिए। असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा के संदर्भ के आधार पर अलग-अलग अर्थ होते हैं। रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम के संदर्भ में, असंरचित डेटा को अनुमानित रूप से ऑर्डर किए गए कॉलम और पंक्तियों में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।

एक प्रकार का असंरचित डेटा आमतौर पर एक BLOB (बाइनरी लार्ज ऑब्जेक्ट) में संग्रहीत किया जाता है, एक कैच-ऑल डेटा प्रकार जो अधिकांश रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम में उपलब्ध होता है। असंरचित डेटा अनियमित या बेतरतीब ढंग से दोहराए गए स्तंभ पैटर्न का भी उल्लेख कर सकता है जो पंक्ति से पंक्ति में भिन्न होते हैं या प्राकृतिक भाषा की फाइलें जिनमें विस्तृत मेटाडेटा नहीं होता है।  हालांकि, इनमें से कई डेटा प्रकार, जैसे ई-मेल, वर्ड प्रोसेसिंग टेक्स्ट फाइलें, पीडीएफ, पीपीटी, इमेज-फाइलें, और वीडियो-फाइलें एक मानक के अनुरूप हैं जो मेटाडेटा की संभावना प्रदान करता है।

मेटाडेटा में लेखक और निर्माण के समय जैसी जानकारी शामिल हो सकती है, और इसे एक रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है। इसलिए, इस बारे में अर्ध-संरचित दस्तावेज़ या डेटा के रूप में बात करना अधिक सटीक हो सकता है, लेकिन ऐसा लगता है कि कोई विशिष्ट सहमति नहीं बन पाई है। असंरचित डेटा भी केवल वह ज्ञान हो सकता है जो व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के पास भविष्य के व्यावसायिक रुझानों के बारे में है।

व्यापार पूर्वानुमान स्वाभाविक रूप से बीआई प्रणाली के साथ संरेखित होता है क्योंकि व्यावसायिक उपयोगकर्ता अपने व्यवसाय के बारे में समग्र रूप से सोचते हैं। व्यावसायिक ज्ञान को पकड़ना जो केवल व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के दिमाग में मौजूद हो सकता है, संपूर्ण बीआई समाधान के लिए कुछ सबसे महत्वपूर्ण डेटा बिंदु प्रदान करता है।

अर्ध-संरचित डेटा के साथ बीआई को विकसित करने के लिए यहां कई चुनौतियां हैं। इनमोन और नेसाविच के अनुसार, उनमें से कुछ हैं…. असंरचित पाठ्य डेटा को भौतिक रूप से एक्सेस करना – असंरचित डेटा को विभिन्न प्रकार के स्वरूपों में संग्रहीत किया जाता है।शब्दावली – शोधकर्ताओं और विश्लेषकों के बीच मानकीकृत शब्दावली विकसित करने की आवश्यकता है।

डेटा की मात्रा – जैसा कि पहले कहा गया है, सभी डेटा का 85% तक अर्ध-संरचित डेटा के रूप में मौजूद है। युगल कि शब्द-से-शब्द और शब्दार्थ विश्लेषण की आवश्यकता है।असंरचित पाठ्य डेटा की खोज योग्यता – कुछ डेटा पर एक साधारण खोज, उदा। ऐप्पल, लिंक में परिणाम देता है जहां उस सटीक खोज शब्द का संदर्भ होता है। (इनमोन एंड नेसाविच, 2008) एक उदाहरण देता है: “गुंडागर्दी शब्द पर एक खोज की जाती है।

एक साधारण खोज में, गुंडागर्दी शब्द का उपयोग किया जाता है, और हर जगह गुंडागर्दी का संदर्भ होता है, एक असंरचित दस्तावेज़ पर हिट किया जाता है। लेकिन एक साधारण खोज क्रूड है। इसमें अपराध, आगजनी, हत्या, गबन, वाहन हत्या, और इस तरह के संदर्भ नहीं मिलते हैं, भले ही ये अपराध गुंडागर्दी के प्रकार हों…. व्यापार खुफिया निम्नलिखित व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए लागू किया जा सकता है…..

प्रदर्शन मेट्रिक्स और बेंचमार्किंग व्यवसाय के नेताओं को व्यावसायिक लक्ष्यों (व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन) की दिशा में प्रगति के बारे में सूचित करते हैं।एनालिटिक्स किसी व्यवसाय के लिए इष्टतम निर्णय लेने और व्यावसायिक ज्ञान की खोज करने के लिए प्रक्रियाओं की मात्रा निर्धारित करता है। एनालिटिक्स में डेटा माइनिंग, प्रोसेस माइनिंग, स्टैटिस्टिकल एनालिसिस, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग, बिजनेस प्रोसेस मॉडलिंग, डेटा वंश, कॉम्प्लेक्स इवेंट प्रोसेसिंग और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स शामिल हो सकते हैं। उदाहरण के लिए बैंकिंग उद्योग के भीतर, अकादमिक अनुसंधान ने क्रेडिट मूल्यांकन में बीआई आधारित विश्लेषण, प्रबंधकीय अपनाने के लिए ग्राहक मंथन प्रबंधन की संभावनाओं का पता लगाया है…

व्यावसायिक रिपोर्टिंग रणनीति को सूचित करने के लिए बीआई डेटा का उपयोग कर सकती है। व्यावसायिक रिपोर्टिंग में डैशबोर्ड, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, कार्यकारी सूचना प्रणाली और/या OLAP शामिल हो सकते हैंडेटा साझाकरण और इलेक्ट्रॉनिक डेटा इंटरचेंज को सक्षम करके बीआई व्यवसाय के अंदर और बाहर सहयोग की सुविधा प्रदान कर सकता हैज्ञान प्रबंधन का संबंध व्यावसायिक बुद्धि के निर्माण, वितरण, उपयोग और प्रबंधन और सामान्य रूप से व्यावसायिक ज्ञान से है। ज्ञान प्रबंधन सीखने के प्रबंधन और नियामक अनुपालन की ओर जाता है।

2013 की एक रिपोर्ट में, गार्टनर ने व्यावसायिक खुफिया विक्रेताओं को एक स्वतंत्र “शुद्ध-खेल” विक्रेता या एक समेकित “मेगावेंडर” के रूप में वर्गीकृत किया। ] 2019 में, जीडीपीआर (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन) के नए कानून के लिए यूरोप के भीतर बीआई बाजार हिल गया था, जो डेटा के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए सख्त कानूनों के साथ डेटा संग्रह और भंडारण की जिम्मेदारी डेटा उपयोगकर्ता पर डालता है।

मई 2019 से जीडीपीआर लाए जाने के बाद से यूरोप के भीतर विकास में लगातार वृद्धि हुई है। कानून ने कंपनियों को अनुपालन के नजरिए से अपने स्वयं के डेटा को देखने के लिए फिर से ध्यान केंद्रित किया, लेकिन बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने के लिए निजीकरण और बाहरी बीआई प्रदाताओं का उपयोग करके भविष्य के अवसरों का भी खुलासा किया।