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किसी भी डेटा प्रकार या डेटा स्रोत की उपयोगिता प्रदर्शन किए जाने वाले विश्लेषकों के प्रकार पर निर्भर करती है। कुछ व्यवसायों के लिए, डेटा विश्लेषण वास्तविक समय की खुफिया जानकारी और प्रदर्शन माप के एक उपकरण के रूप में कार्य करता है। एक अन्य व्यापार विशुद्ध रूप से वर्णनात्मक विश्लेषिकी का उपयोग कर सकता है जो प्रोफाइलिंग, विभाजन और उपभोक्ता पहचान पर ध्यान केंद्रित करता है। डेटा विश्लेषिकी का एक और महत्वाकांक्षी संस्करण डेटा से भविष्यवाणियों में बदलने के लिए चिंतित है - केवल न केवल पूछे बल्कि क्या होगा व्यापार विश्लेषिकी में डेटा का सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला अनुप्रयोग अनुकूलन के रूप में जाना जाता है, जहां लक्षित परिणामों में दक्षता को अधिकतम करने के साथ विभिन्न प्रकार के डेटा की तुलना की जाती है।

डेटा एक महत्वपूर्ण उपकरण में परिष्कृत हो जाने पर महत्वपूर्ण होता है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, अपरिचित डेटा के बारे में सोचें जैसे कि यह नाखुश तेल होता है: बहुत अधिक मात्रा में डेटा एकत्र करना संभव है, लेकिन इसे आर्थिक रूप से मूल्यवान होने के लिए एक उपयोगी उत्पाद में बदलना होगा। आवेदन को डेटा से निकाला जाना है। व्यापार विश्लेषिकी की भूमिका डेटा को परिष्कृत करना है

निम्न उदाहरण पर विचार करें: कंपनी एबीसी खिलौना कार बेचती है प्रबंधन यह तय करता है कि वह अपनी संभावित बाजार को समझना चाहता है, लेकिन यह तय नहीं कर सकता कि किस प्रकार के डेटा को एकत्रित करना है। क्या वास्तविक ऑटोमोबाइल में पैटर्न खरीदना चाहिए? क्या यह बच्चों के लिए पसंदीदा खिलौना रंगों का सर्वेक्षण लेना चाहिए? क्या यह लक्ष्य बाजार में जातीयता, धर्म, लिंग या आय को देखना चाहिए?

कंपनी एबीसी शायद अपने उपभोक्ता के खाने की आदतों पर डेटा एकत्र करना शुरू नहीं कर पाएगी। भोजन और खिलौना कार की खरीद के बीच ज्यादा सहसंबंध नहीं लगता है। यहां तक ​​कि अगर इसके कर्मचारियों में उल्लेखनीय सांख्यिकीय मॉडलिंग उपकरण थे और जटिल अर्थमिति अध्ययन कर सकते थे, तो यह डेटा महत्वपूर्ण होने की संभावना नहीं है।

सबसे महत्वपूर्ण डेटा वह डेटा है जो सबसे बड़ा प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करता है। खनन और परिष्कृत डेटा लागत-मुक्त प्रक्रिया नहीं है व्यवसायों को डेटा के लिए दिखना चाहिए जो उनके व्यापार विश्लेषिकी निवेश पर उच्चतम लाभ प्रदान करता है।