बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) क्या है? परिभाषा और अर्थ
डेविड कार्टर
⚡ स्मार्ट सारांश
बिजनेस इंटेलिजेंस कच्चे परिचालन डेटा को सार्थक जानकारी में परिवर्तित करता है जो तथ्य-आधारित निर्णयों का समर्थन करती है। यह उन प्रक्रियाओं, संरचनाओं और प्रौद्योगिकियों को जोड़ता है जो संगठनों को प्रदर्शन मापने, बाजार के रुझानों को समझने और अनुमानों के बजाय आत्मविश्वास के साथ कार्य करने में सक्षम बनाती हैं।
बिजनेस इंटेलिजेंस क्या है?
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) प्रक्रियाओं, आर्किटेक्चर और प्रौद्योगिकियों का एक समूह है जो कच्चे डेटा को सार्थक जानकारी में परिवर्तित करता है, जिससे लाभदायक व्यावसायिक कार्य किए जा सकते हैं। यह सॉफ्टवेयर और सेवाओं का एक ऐसा समूह है जो डेटा को उपयोगी बुद्धिमत्ता और ज्ञान में परिवर्तित करता है।
सूचना प्रौद्योगिकी (बीआई) किसी संगठन के रणनीतिक, सामरिक और परिचालन संबंधी निर्णयों पर सीधा प्रभाव डालती है। यह ऐतिहासिक आंकड़ों पर आधारित तथ्य-आधारित निर्णय लेने में सहायक होती है, न कि अनुमानों या अंतर्ज्ञान पर।
बीआई उपकरण डेटा विश्लेषण करते हैं और रिपोर्ट, सारांश, डैशबोर्ड, मानचित्र, ग्राफ और चार्ट तैयार करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को व्यवसाय की प्रकृति के बारे में विस्तृत जानकारी मिलती है।
बिजनेस इंटेलिजेंस क्यों महत्वपूर्ण है?
बिजनेस इंटेलिजेंस महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बिखरे हुए डेटा को कार्रवाई के लिए एक विश्वसनीय आधार में परिवर्तित करता है। इसके महत्व के मुख्य कारण निम्नलिखित हैं:
- मापन: ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) तैयार करना।
- विभिन्न प्रक्रियाओं के लिए मानदंड निर्धारित करना और उनकी पहचान करना।
- हेलping संगठन बाजार के रुझानों की पहचान करते हैं और उन व्यावसायिक समस्याओं को खोजते हैं जिनका समाधान किया जाना आवश्यक है।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में सुधार करना, जिससे डेटा की गुणवत्ता बढ़ती है और परिणामस्वरूप, निर्णय लेने की गुणवत्ता में भी सुधार होता है।
- हम न केवल बड़े उद्यमों बल्कि छोटे और मध्यम उद्यमों (एसएमई) को भी सेवाएं प्रदान करते हैं।
बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम कैसे लागू किए जाते हैं
एक BI सिस्टम कच्चे स्रोत से लेकर तैयार अंतर्दृष्टि तक के डेटा को तीन व्यापक चरणों से गुजारता है:
चरण 1) कच्चा डेटा पूर्व हैtracकॉर्पोरेट डेटाबेस से प्राप्त डेटा। यह डेटा अक्सर कई, भिन्न-भिन्न स्रोत प्रणालियों में फैला होता है।
चरण 2) डेटा को साफ और रूपांतरित किया जाता है, फिर उसे लोड किया जाता है। डाटा गोदामतालिकाओं को आपस में जोड़ा जाता है और डेटा क्यूब बनाए जाते हैं ताकि जानकारी विश्लेषण के लिए तैयार हो सके।
चरण 3) बीआई सिस्टम का उपयोग करके, उपयोगकर्ता क्वेरी चला सकते हैं, तदर्थ रिपोर्ट का अनुरोध कर सकते हैं, या अपनी आवश्यकतानुसार कोई अन्य विश्लेषण कर सकते हैं।
क्योंकि ये चरण एक सुव्यवस्थित भंडार पर निर्भर करते हैं, इसलिए कई टीमें पहले एक मजबूत प्रणाली डिजाइन करती हैं। डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर विभागों में BI को लागू करने से पहले।
व्यवहार में उपयोग किए जाने वाले बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम के उदाहरण
उदाहरण 1:
ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण में (OLTP) सिस्टम में, उत्पाद डेटाबेस में डाली जाने वाली जानकारी में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:
- एक नई उत्पाद श्रृंखला जोड़ना।
- उत्पाद की कीमत में बदलाव करना।
बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम में, उत्पाद विषय क्षेत्र के लिए मिलान करने वाली क्वेरी यह पूछ सकती है कि क्या नई उत्पाद श्रृंखला जोड़ने या उत्पाद की कीमत बदलने से राजस्व में वृद्धि हुई है।
एक OLTP सिस्टम के विज्ञापन डेटाबेस में दर्ज किए गए डेटा में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:
- विज्ञापन विकल्पों में बदलाव।
- रेडियो बजट बढ़ाना।
एक बीआई सिस्टम में, संबंधित क्वेरी यह पूछ सकती है कि रेडियो बजट में बदलाव के कारण कितने नए ग्राहक जोड़े गए।
ग्राहक जनसांख्यिकीय डेटा रखने वाले OLTP सिस्टम में, प्रविष्टियों में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:
- ग्राहक की क्रेडिट सीमा बढ़ाना।
- ग्राहक के वेतन स्तर में परिवर्तन करना।
में OLAP सिस्टम में, मिलान क्वेरी यह पूछ सकती है कि क्या ग्राहक प्रोफ़ाइल में बदलाव से उत्पाद की कीमत में वृद्धि संभव है।
उदाहरण 2:
एक होटल मालिक औसत ऑक्यूपेंसी और कमरे के किराए पर आंकड़े जुटाने के लिए BI एनालिटिकल एप्लिकेशन का उपयोग करता है, जिससे प्रति कमरे से उत्पन्न कुल राजस्व की गणना करने में मदद मिलती है।
यह प्रणाली विभिन्न बाजारों में प्रत्येक होटल की प्रतिस्पर्धी स्थिति का आकलन करने के लिए बाजार हिस्सेदारी और ग्राहक सर्वेक्षणों से संबंधित डेटा भी एकत्र करती है।
इन रुझानों का साल-दर-साल, महीने-दर-महीने और दिन-प्रतिदिन विश्लेषण करके, प्रबंधन यह तय कर सकता है कि कमरों के किराए पर छूट कब देनी है।
उदाहरण 3:
एक बैंक शाखा प्रबंधकों को BI (बिजनेस इन टेक्नोलॉजी) एप्लिकेशन तक पहुंच प्रदान करता है। इससे प्रत्येक प्रबंधक को सबसे अधिक लाभदायक ग्राहकों की पहचान करने और यह तय करने में मदद मिलती है कि किन संबंधों को प्राथमिकता देनी है।
का प्रयोग बीआई उपकरण इससे आईटी कर्मचारियों को प्रत्येक विभाग के लिए विश्लेषणात्मक रिपोर्ट तैयार करने के काम से भी मुक्ति मिलती है, और विभागीय कर्मियों को एक समृद्ध डेटा स्रोत तक सीधी पहुंच मिलती है।
बीआई उपयोगकर्ताओं के चार प्रकार
बिजनेस इंटेलिजेंस चार प्रमुख उपयोगकर्ता समूहों को सेवा प्रदान करता है, जिनमें से प्रत्येक की अलग-अलग आवश्यकताएं होती हैं:
1. पेशेवर डेटा विश्लेषक:
डेटा विश्लेषक एक सांख्यिकीविद होता है जिसे डेटा का गहन विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। BI उन्हें नए निष्कर्ष निकालने और अनूठी व्यावसायिक रणनीतियाँ विकसित करने में मदद करता है।
2. आईटी उपयोगकर्ता:
आईटी उपयोगकर्ता उस बीआई बुनियादी ढांचे के निर्माण और रखरखाव में प्रमुख भूमिका निभाते हैं जिस पर बाकी सभी लोग निर्भर करते हैं।
3. कंपनी का प्रमुख:
एक सीईओ या सीएक्सओ पूरे व्यवसाय में परिचालन दक्षता में सुधार करके लाभ बढ़ाने के लिए बीआई का उपयोग करता है।
4. व्यावसायिक उपयोगकर्ता:
बिजनेस इंटेलिजेंस के उपयोगकर्ता पूरे संगठन में पाए जाते हैं, और वे दो समूहों में आते हैं:
- बिजनेस इंटेलिजेंस का सामान्य उपयोगकर्ता।
- शक्ति उपयोगकर्ता.
अंतर यह है कि एक कुशल उपयोगकर्ता जटिल डेटा सेट के साथ काम कर सकता है, जबकि एक सामान्य उपयोगकर्ता पूर्वनिर्धारित डेटा सेट का मूल्यांकन करने के लिए डैशबोर्ड पर निर्भर रहता है।
बिजनेस इंटेलिजेंस के लाभ
बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम का उपयोग करने के मुख्य लाभ निम्नलिखित हैं:
1. उत्पादकता बढ़ाता है:
बीआई प्रोग्राम की मदद से, व्यवसाय एक क्लिक में रिपोर्ट बना सकते हैं, जिससे समय और संसाधनों की बचत होती है और कर्मचारी अपने मुख्य कार्यों पर उत्पादक बने रह सकते हैं।
2. दृश्यता में सुधार करता है:
बीआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं की दृश्यता में सुधार करता है और उन क्षेत्रों की पहचान करना आसान बनाता है जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है।
3. जवाबदेही तय करता है:
बीआई स्पष्ट जवाबदेही निर्धारित करता है, क्योंकि किसी न किसी को संगठन के निर्धारित लक्ष्यों के मुकाबले उसके प्रदर्शन की जिम्मेदारी लेनी होती है।
4. विहंगम दृश्य प्रदान करता है:
निर्णय लेने वाले लोग डैशबोर्ड और स्कोरकार्ड जैसी विशिष्ट बीआई सुविधाओं के माध्यम से समग्र रूप से विस्तृत जानकारी प्राप्त करते हैं।
5. व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करता है:
बीआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मौजूद अधिकांश जटिलताओं को दूर करता है और भविष्यसूचक विश्लेषण, मॉडलिंग और बेंचमार्किंग के माध्यम से विश्लेषण को स्वचालित बनाता है।
6. विश्लेषण को सरल बनाता है:
बीआई ने एनालिटिक्स को लोकतांत्रिक बना दिया है, जिससे गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता भी तेजी से डेटा एकत्र और संसाधित कर सकते हैं और विश्लेषणात्मक शक्ति अधिक लोगों के हाथों में आ गई है।
बिजनेस इंटेलिजेंस के नुकसान
1. लागत:
छोटे और मध्यम उद्यमों के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस महंगा पड़ सकता है, और नियमित व्यावसायिक लेन-देन के लिए इसे उचित ठहराना भी महंगा हो सकता है।
2. जटिलता:
अंतर्निहित डेटा वेयरहाउस के कारण BI को लागू करना जटिल हो सकता है, और यह जटिलता व्यावसायिक प्रथाओं को कठोर बना सकती है।
3. सीमित गोद लेना:
अधिकांश नई तकनीकों की तरह, बीआई की कीमत भी पहले बड़ी और धनी कंपनियों के लिए तय की गई थी, इसलिए यह कई छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों के लिए अभी भी कम वहनीय है।
4. कार्यान्वयन में लगने वाला समय:
एक डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम को पूरी तरह से लागू करने में लगभग अठारह महीने लग सकते हैं, जो इसे एक समय लेने वाला निवेश बनाता है।
बिजनेस इंटेलिजेंस में रुझान
बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स के कई रुझान देखने लायक हैं:
कृत्रिम होशियारी: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग अब उन जटिल विश्लेषणात्मक कार्यों को संभालती हैं जो पहले मनुष्यों द्वारा किए जाते थे। इस क्षमता का उपयोग वास्तविक समय में डेटा विश्लेषण और डैशबोर्ड रिपोर्टिंग प्रदान करने के लिए किया जाता है।
सहयोगात्मक बीआई: बीआई सॉफ्टवेयर, सोशल मीडिया और अन्य मौजूदा तकनीकों सहित सहयोग उपकरणों के साथ मिलकर, टीमों को एक साथ काम करने और सहयोगात्मक निर्णय लेने के लिए निष्कर्ष साझा करने में मदद करता है।
एंबेडेड बीआई: एम्बेडेड बीआई, बीआई सॉफ्टवेयर या उसकी कुछ विशेषताओं को सीधे किसी अन्य व्यावसायिक एप्लिकेशन में एकीकृत करता है ताकि उस एप्लिकेशन की रिपोर्टिंग को बढ़ाया और विस्तारित किया जा सके।
क्लाउड एनालिटिक्स: बिहेवियर एनालिसिस (BI) अब तेजी से क्लाउड से डिलीवर किया जा रहा है, और अधिक से अधिक व्यवसाय इसे अपना रहे हैं। क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स पर खर्च ऑन-प्रिमाइसेस विकल्पों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से बढ़ने की उम्मीद है।
