ಈಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲೆಲ್ಲಿ ನೋಡಿದರೂ ಡೇಟಾ, ಅಂದರೆ ದತ್ತಾಂಶದ್ದೇ ಭರಾಟೆ. ಡೇಟಾ ಎಂದರೆ ಮೊಬೈಲು - ಕಂಪ್ಯೂಟರುಗಳ ಮೂಲಕ ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವಲ್ಲ, ಅದು ಮಾತ್ರವೇ ಅಲ್ಲ. ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ - ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲ ಆಗುಹೋಗುಗಳ ಬಗೆಗಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಇದೀಗ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಬಗೆಗಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಎಂದರೇನು? ಈಚಿನ ಘಟನೆಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಸುಲಭ. ಸಮಾಜ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ನಾವು ಸೇರಿಸುವ ವಿಷಯಗಳು, ಶಾಪಿಂಗ್ ತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಹುಡುಕುವ ವಿವರಗಳು, ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಓದುವ ವಿಷಯಗಳು - ಇವೆಲ್ಲ ಈ ಬಗೆಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ಆ ಅರಿವನ್ನು ಪರಸ್ಪರರ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಅಂದಹಾಗೆ ಈ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಸಮಾಜ ಜಾಲಗಳಿಗೆ - ವೆಬ್‌ಸೈಟುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವೇ ಸೀಮಿತವೇನಲ್ಲ. ಫೋನ್ ಬಳಕೆಯ ವಿವರ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆಯ ವಹಿವಾಟು, ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಖರೀದಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳ ಪಟ್ಟಿ – ಹೀಗೆ ನಮ್ಮ ದಿನನಿತ್ಯದ ವ್ಯವಹಾರ ಕುರಿತ ನೂರೆಂಟು ಬಗೆಯ ವಿವರಗಳು ಒಂದಲ್ಲ ಒಂದು ಕಡೆ ದತ್ತಾಂಶದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತವೆ.
ಇಷ್ಟೆಲ್ಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬಹಳಷ್ಟನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನೇ ನೋಡುವುದಾದರೆ: ಗ್ರಾಹಕರು ಎಷ್ಟು ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವ ಮೊಬೈಲ್ ಸಂಸ್ಥೆ ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು; ಬ್ಯಾಂಕ್ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಆದಾಯ ತೆರಿಗೆ ಇಲಾಖೆ ಅದಕ್ಕೆಲ್ಲ ತೆರಿಗೆ ಪಾವತಿಯಾಗಿದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು; ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏನೆಲ್ಲ ಮಾರಾಟವಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಲೀಕ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಆಯಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತರಿಸಿಡಲೂಬಹುದು!
ಇಷ್ಟೆಲ್ಲ ಆಗಬೇಕೆಂದರೆ ಮೊದಲಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬೇಕು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು ಹಾಗೂ ಆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇದನ್ನೆಲ್ಲ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ’ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್’ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಸಂಗ್ರಹಣ ವಿಜ್ಞಾನ (ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್) ಕೂಡ ಇಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶ ಹಾಗೂ ಅದರಿಂದ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವು ವಿಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ಪೈಕಿ ಹಿಂದಿನ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಕುರಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ನಡೆದದ್ದೇನು ಎಂದು ವಿವರಿಸುವುದಕ್ಕೆ 'ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್' ಎಂದು ಹೆಸರು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನ ಎಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಖರ್ಚಾಯಿತು ಎನ್ನುವುದನ್ನೆಲ್ಲ ವಿವರಿಸುವುದು ಈ ಬಗೆಯ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಉದ್ದೇಶ.
ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುಂದೆ ಏನಾಗಬಹುದೆಂದು ಹೇಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು 'ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್.' ಕಳೆದ ವರ್ಷಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಈ ವರ್ಷ ದೀಪಾವಳಿಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ವ್ಯಾಪಾರ ನಡೆಯಬಹುದೆಂದು ಊಹಿಸುವುದು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಲ ಮರುಪಾವತಿ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುವುದು - ಇವೆಲ್ಲ ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್‌‌ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.
ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶ ಪಡೆಯಲು ಹೀಗೆ ಮಾಡಿದರೆ ಉತ್ತಮ ಎಂದು ತಿಳಿಸುವುದು 'ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್'. ಹೊಸದಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರದೇಶವೊಂದರಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಆ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಎಂತಹ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಿದ್ದರೆ ಒಳ್ಳೆಯದು ಎನ್ನುವಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತರ ನೀಡಬಲ್ಲದು. ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಹಾಗೂ ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್‌‌ನ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಈಗಿನ್ನೂ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರ ಎಂದೇ ಹೇಳಬೇಕು.
ಇಂತಹ ಯಾವುದೇ ವಿಧದ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯವಹಾರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು ಇದೀಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾರಾಟದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಖರ್ಚುವೆಚ್ಚದ ಮೇಲೆ ನಿಗಾವಹಿಸುವುದು, ಬೇಡಿಕೆ ಹಾಗೂ ಪೂರೈಕೆಗಳ ನಡುವೆ ಸಮನ್ವಯ ಸಾಧಿಸುವುದು - ಎಲ್ಲದರಲ್ಲೂ ಇದೀಗ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕೈವಾಡ ಇದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಮಾತು ಹಾಗಿರಲಿ, ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳ ತರಬೇತಿ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಯೋಜಿಸುವಲ್ಲೂ ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಎಷ್ಟು ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಬಹುದೇನೋ. ಇದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಆಯೋಜನೆ, ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಯಂತ್ರಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮುಂತಾದ ಅದೆಷ್ಟೋ ಬಗೆಯ ಇನ್ನಿತರ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲೂ ನಾವು ಅನಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಏಪ್ರಿಲ್ ೧೮, ೨೦೧೮ರ ವಿಜಯವಾಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಲೇಖನ
ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಲ್ಲ:
ಕಾಮೆಂಟ್‌ ಪೋಸ್ಟ್‌ ಮಾಡಿ