ఏదైనా డేటా రకం లేదా డేటా మూలం యొక్క ఉపయోగం విశ్లేషణల రకాన్ని బట్టి ఉంటుంది. కొన్ని వ్యాపారాల కోసం, డేటా విశ్లేషణ నిజ-సమయ మేధస్సు సేకరణ మరియు పనితీరు కొలత యొక్క సాధనంగా పనిచేస్తుంది. మరొక వ్యాపారం ప్రొఫైలింగ్, విభజన మరియు వినియోగదారు గుర్తింపుపై దృష్టి సారించే పూర్తిగా వివరణాత్మక విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు. డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క మరింత ప్రతిష్టాత్మక సంస్కరణ డేటాను అంచనాలుగా మార్చడానికి సంబంధించినది - ఏది మాత్రమే కాకుండా ఏమి ఉంటుంది అని అడుగుతుంది. వ్యాపార విశ్లేషణలలో వేగంగా పెరుగుతున్న డేటా అప్లికేషన్‌ను ఆప్టిమైజేషన్ అంటారు, ఇక్కడ లక్ష్య ఫలితాల్లో సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి వివిధ రకాల డేటాను పోల్చారు.
డేటా ఉపయోగకరమైన సాధనంగా మెరుగుపరచబడినప్పుడు ముఖ్యం. దీనిని దృష్టిలో ఉంచుకుంటే, శుద్ధి చేయని డేటాను శుద్ధి చేయని చమురులాగా ఆలోచించండి: భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరించడం సాధ్యమే, కాని ఇది ఆర్థిక కోణంలో విలువైనదిగా ఉండటానికి ఉపయోగకరమైన ఉత్పత్తిగా మార్చాలి. అప్లికేషన్ డేటా నుండి సేకరించాలి. బిజినెస్ అనలిటిక్స్ పాత్ర డేటాను మెరుగుపరచడం.
కింది ఉదాహరణను పరిశీలించండి: కంపెనీ ABC బొమ్మ కార్లను విక్రయిస్తుంది. దాని సంభావ్య మార్కెట్‌ను అర్థం చేసుకోవాలనుకుంటుందని మేనేజ్‌మెంట్ నిర్ణయిస్తుంది, కానీ ఏ రకమైన డేటాను సేకరించాలో దాని గురించి నిర్ణయించలేము. ఇది నిజమైన ఆటోమొబైల్స్లో కొనుగోలు నమూనాలను చూడాలా? పిల్లలకు ఇష్టమైన బొమ్మ రంగుల సర్వేలు తీసుకోవాలా? ఇది లక్ష్య విఫణిలో జాతి, మతం, లింగం లేదా ఆదాయాన్ని చూడాలా?
కంపెనీ ABC బహుశా దాని వినియోగదారుల భోజన అలవాట్లపై డేటాను సేకరించడం ప్రారంభించదు. భోజనానికి మరియు బొమ్మల కారు కొనుగోళ్లకు చాలా సంబంధం ఉన్నట్లు అనిపించదు. దాని ఉద్యోగులకు విశేషమైన స్టాటిస్టికల్ మోడలింగ్ సాధనాలు ఉన్నప్పటికీ మరియు సంక్లిష్ట ఎకోనొమెట్రిక్ అధ్యయనాలు చేయగలిగినప్పటికీ, ఈ డేటా ముఖ్యమైనది కాదు.
అతి ముఖ్యమైన డేటా గొప్ప పోటీ ప్రయోజనాన్ని అందించే డేటా. డేటాను మైనింగ్ చేయడం మరియు శుద్ధి చేయడం ఖర్చు లేని ప్రక్రియ కాదు. వ్యాపారాలు తమ వ్యాపార విశ్లేషణ పెట్టుబడిపై అత్యధిక రాబడినిచ్చే డేటా కోసం వెతకాలి.
