Data Analytics या Database का Industry level पर क्या उपयोग है | Data Analytics or Database application at Industry Level

यह article इस बारे में है कि ‘Data Analytics या Database का Industry level पर क्या उपयोग है’| अगर आपको लेख पसंद आया हो तो कृपया इसे दूसरों के साथ share करें| डेटाबेस से संबंधित संपूर्ण जानकारी, Data Science के कुछ उदाहरण है, Application of Data Analytics in business, healthcare, sports, manufacturing, wealth management, audit, telecom, marketing, finance etc. Which industries employ the use of so called “big data” in their day to day operations?

Introduction (Data Analytics या Database का Industry level पर क्या उपयोग है)

डाटा एनालिटिक्स (data analytics) या डेटाबेस के Industry लेवल पर बहुत सारे application होते हैं, जैसे कि:

a. डाटा स्टोरेज के लिए(For storing data): जिसमें आप कैसा भी डाटा स्टोर कर सकते हैं नॉर्मल सेल्स का, एंप्लॉय के रिकॉर्ड्स, कस्टमर की क्वेरी इत्यादि

b. सूचना निष्कर्षण के लिए (Information extraction from data): डेटाबेस में एनालिटिक्स या एनालिसिस का यूज करके बहुत सारी ऐसी जानकारी निकाली जा सकती है जोकि आपके बिजनेस के लिए काफी फायदेमंद हो सकती है जैसे कि

• अत्यधिक इच्छुक ग्राहक पता लगाने के लिए: कौन सा कस्टमर है जो आपकी सर्विसेज बहुत ज्यादा पसंद करता है, डाटा की मदद से आप उस कस्टमर की पूरी जानकारी पता कर सकते हैं और उसे पहले से भी ज्यादा सामान बेचकर अपनी कंपनी का profit बढ़ा सकते हैं,
• अन्य अत्यधिक इच्छुक ग्राहक खोजने के लिए: कस्टमर की जानकारी लेकर आप वैसे कस्टमर को और ढूंढ कर अपनी sales बढ़ा सकते हैं,
• सिस्टम में विसंगति खोजने के लिए: Data की मदद से कहां पर problem चल रही है, आप उसका पता लगा ke उसका एक उचित उपाय कर सकते हैं:
  • जैसे कि हो सकता है आपकी salesman अच्छा नहीं perform कर रहे हैं, या वह उस area में सामान बेच रहे हैं जहां पर उसकी जरूरत नहीं है| ऐसी information आमतौर पर पता करना काफी मुश्किल होता है, परंतु अगर आप सारा डाटा store करेंगे तो आप यह चीज हकाफी आसानी से पता कर सकते हैं|

ऊपर दिए गए कुछ examples से आपको idea लग गया होगा की क्यों पिछले कुछ सालों में data analytics या database related नौकरियों का क्रमांक काफी ज्यादा badh गया है|

और आज आलम यह है कि हर एक कंपनी जो भी सॉफ्टवेयर या हार्डवेयर बनाती है, या कंप्यूटर रिलेटेड प्रोडक्ट या सर्विस से डील करती है, अपने कस्टमर का पूरा डाटा store करती है जिससे वह अपने कस्टमर को पहले से बेहतर जान पाती है और उनकी प्रॉब्लम सॉल्व करके उन्हें अच्छा experience provide करती हैं सॉफ्टवेयर के माध्यम से|

डेटाबेस से संबंधित संपूर्ण जानकारी:

Question	Answer / Comment
Database क्या होता है?	Online storage space जहां: data store कर सकते हैं
Database में कौन सा data store कर सकते हैं?	किसी भी type का जैसे text, number, images, videos etc.
Database कौन उपयोग करता है?	Companies, government organisations, या छोटे business जिन्को भी online data store और उसे बाद में use करने की requirement है
Database से data कैसे निकलते हैं?	SQL query के Select command की मदद से
Database में data कैसे insert करते हैं?	SQL query के Insert command की मदद से
Database में data insert या extract करने के लिए कौनसी language का इस्तमाल होता है?	SQL (Structured Query Language)
SQL क्या online learn कर सकते हैं?	Yes, online platforms से
Database use करने के benefits?	– बहुत सारा data securely save रहता है जो कहीं से भी access कर सकते हैं – Smart query करके उससे information निकालना आसान हो जाता है – Physical copy / books में data save करने का सर दर्द नहीं होता है

Data Science के कुछ उदाहरण है:

• Google’s search engine algorith: Google जो आपके टाइप करने से पहले ही समझ जाता है कि आपका सवाल क्या है और वह उसे समझ कर आपको पहले ही सर्च ऑप्शंस पर दिखा देता है|
• Targeted Ads on Social Media: Facebook, Instagram इत्यादि जहां पर आप जो भी सर्च करते हैं गूगल पर या किसी और वेबसाइट पर उसके according आपको वह advertisement दिखाने लगते हैं|
• Facial recognition in mobile जो आपके चेहरे को देख के आपका मोबाइल को अनलॉक कर देता है|
• Fingerprint unlock system जो आपके fingerprint को पहचान के आपके मोबाइल को या किसी और मोबाइल एप्लीकेशन को अनलॉक कर देता है|

Aur yah सब बिना डेटाबेस ya डाटा एनालिसिस की गैर मुमकिन नहीं है| सारी बड़ी कंपनियां अपने अपने ऑटोमेटेड सिस्टम बनाने में काफी रिसर्च कर रही हैं ताकि वह हर अपॉर्चुनिटी का फायदा उठा सकें और अपनी यूजर्स को एक बहुत ही बेहतरीन एक्सपीरियंस प्रोवाइड कर सके|

Application of Data Analytics in business, healthcare, sports, manufacturing, wealth management, audit, telecom, marketing, finance etc.

• Data Analytics application | use cases in banking/finance/accounting:
  • Fraud detection, risk modelling etc. i.e. to evaluate risk and prevent fraud,
  • Finding and maintaining credit score,
  • Finding most profitable customers,
  • Uncovering valuable insights,
  • Pinpointing fraudulent behaviour etc.

• Data Analytics use cases in manufacturing
  • Demand forecasting, inventory management, fraud detection, preventive maintenance, price optimisation, warranty analysis, optimising supply chain etc.

• Data Analytics use cases in wealth management
  • Predicting customer needs,
  • Empowering decision makers to take quick and reliable decisions etc.

• Data Analytics use cases in Healthcare
  • Real time alerts,
  • Analysing patterns in complex diseases or in development of any new vaccine,
  • In healthcare tech products like fitbit etc.

Data analytics has high importance in healthcare, because it tells exactly what is the health issue with anyones body and can help them with timely diagnosis and treatment.

• Data Analytics use cases in Internal Audit
  • Fraud detection,
  • Identifying fraudulent patterns or practices,
  • Duplicity detection etc.

• Data Analytics use cases in Business
  • Market research,
  • Identifying issues in products,
  • Identifying ideal customer profile.

Market research, identifying issues in product is important, because that tells which user segment or area or region to target for most return on investment.

Finding issues in online products is crucial, because that helps in resolving in that product issue and hence giving a better experience to user.

Data Analytics या Database का Industry level पर क्या उपयोग है (contd.)

• Data Analytics use cases in Automotive
  • Product quality,
  • Identifying reason or patterns leading to product failures,
  • Ideal condition for operating vehicle like temperature under which batteries will give maximum performance.

Finding and rectifying issues that are leading to product failures means saving actual loss that may happen if not treated proactively, hence it is very important.

Batteries works better in certain temperature conditions and as per region the specifications changes for e.g. in mountains and tropical regions it is entirely different, hence having appropriate data to identify means better life and performance of battery.

• Data Analytics use cases in Telecom
  • Identifying ideal customers,
  • Setting alerts,
  • Improving network security,
  • Preventing customer churn or identifying at risk customers,
  • Price optimisation,
  • Targeted marketing etc.

• Data Analytics use cases in Sports
  • Managing physical performance,
  • Medical decision making,
  • In-game strategy,
  • Identifying team or player performance like consistency and predicting future performance.

In sports finding the strength and weakness of players, teams etc. can help in winning the game, because of this data plays an important role in sports.

• Data Analytics use cases in Marketing
  • Identifying right channel for marketing,
  • Budget optimisation,
  • SEO analytics,
  • identifying which message is working on ads,
  • Ads spend optimisation,
  • Calculating ROI,
  • Market mix modeling etc.

Because every week alot of money is spent on online advertisements, so using data and doing ads optimisation or finding which keywords or message if working better than other ie very important for spending optimisation.

Which industries employ the use of so called “big data” in their day to day operations?

Some industries is using big data in their every day life like banking, finance, mobile phone industry, software industry etc.

• Banking for making transactions quickly which earlier used to take alot of time, but with everything online they have reduced the time for any transaction and provided real time settlement services, this is important because earlier this used to take alot of time.
• Finance use it for fraud detection i.e. finding using data who is eligible for loan and who have higher chances of default using their past credit history data and disbursing loan accordingly, this is crucial because this leads to increase in non-performing assets if not taken care of seriously.
• Mobile phone industry: Finding out most used apps by the customer, fingerprint unlock, facial recognition to unlock mobile phones etc. because of this feature it becomes easy for user to unlock mobile phone and they don’t have to rely on manual input of code everytime.
• Software industry to find out the most used features by users, users who becomes customers what they are using etc. and trying to engage then even more by providing suitable options or finding new ways to expand their account in terms of money.
• Advertisement industry uses data to show targeted ads to relevant audience, because showing lipstick ads to male audience is not relevant and so data plays a very important role in such scenarios.

This is a broad category of applications and technologies for gathering, storing, analyzing data etc.

Other important links related to data analytics applications:

• डाटा साइंटिस्ट की सैलरी कितनी होती है? | Data Scientist ki salary kitni hoti hai?
• Tableau Write Back to Database Extensions | Write Back Tableau
• Data analytics use case examples

आशा करते हैं आपको इस article से कुछ ज्ञान प्राप्त हुआ होगा एवं कमेंट के जरिए हमें बताएं कि आप किस टॉपिक पर और चीजें जानना चाहते हैं| हम आपकी पूरी help करना चाहेंगे|

मुझे आशा है कि आपको यह लेख “Data Analytics या Database का Industry level पर क्या उपयोग है” पसंद आया हो, यदि आपको अभी भी कोई संदेह है, तो कृपया बेझिझक हमें comments में बताएं और यदि आपको लेख पसंद आया है तो कृपया हमें बताएं कि आप और किस बारे में पढ़ना चाहते हैं|