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डेटा-संचालित रणनीतियों के साथ व्यावसायिक मूल्य को अधिकतम करें


3. स्थायी निर्णय लेने को सशक्त बनाना
पर्यावरण, सामाजिक और शासन (ईएसजी) के मुद्दे कंपनियों को अपने व्यवसाय करने के तरीके पर पुनर्विचार करने पर मजबूर कर रहे हैं। चाहे वह स्थानों के निर्माण, भविष्य की आपूर्ति श्रृंखला मार्गों, या खरीदने के लिए बीमा की राशि के बारे में निर्णय लेने की योजना हो, व्यवसाय संचालन का लगभग हर पहलू ESG से प्रभावित होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल, जो सभी प्रकार की सूचनाओं को निगलना और उनका विश्लेषण कर सकते हैं – जैसे कि जलवायु पैटर्न, इष्टतम वितरण मार्ग और जनसंख्या वृद्धि के रुझान – कंपनियों को बेहतर ESG निर्णय लेने में मदद कर रहे हैं।

कई कंपनियां, उदाहरण के लिए, डेटा का उपयोग यह देखने के लिए कर रही हैं कि क्या उन्हें एक निश्चित क्षेत्र में गोदामों का निर्माण करना चाहिए या यदि जलवायु परिवर्तन अंततः उन कार्यों को प्रभावित करेगा। अन्य अपने कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक बड़ी डिटर्जेंट कंपनी अपने पैकेजिंग आकार को कम करके अपने उत्सर्जन को कम करना चाहती थी, लेकिन साथ ही साथ डिटर्जेंट की एकाग्रता में वृद्धि करना चाहती थी ताकि उपभोक्ता समान संख्या में लोड धो सकें। इसके खुदरा विक्रेता ने कहा कि समान दक्षता के साथ, छोटे आकार की बिक्री नहीं हो सकती है, क्योंकि उपभोक्ताओं को लगता है कि बड़े पैकेज एक बेहतर सौदा है। बड़े आकार के साथ चिपके रहने के बजाय, खुदरा विक्रेता ने प्रत्येक डिटर्जेंट निर्माता को अपनी पैकेजिंग को कम करने के लिए दिखाया कि वे अधिक टिकाऊ होते हुए छोटे आकार के कंटेनर में समान भार कैसे बनाए रख सकते हैं। इसने एनालिटिक्स की शक्ति को साबित कर दिया- एक कंपनी ने समय पर डेटा-आधारित निर्णयों के कारण पूरे क्षेत्र को अपने कार्बन उत्सर्जन को कम करने के लिए प्रभावित किया।

4. उत्पादकता बढ़ाना
डिजिटल युग अति-सटीकता के बारे में है। निर्णय लेने, भविष्यवाणी करने और निर्धारित करने के लिए सही समय पर सही गुणवत्ता वाले डेटा को समेकित, विश्लेषण और लाभ उठाकर, कंपनियां उत्पादकता और उनके संसाधनों के मूल्य में काफी वृद्धि कर सकती हैं।

उदाहरण के लिए, वैश्विक ऑटोमोटिव आपूर्तिकर्ता ZF अपने विभिन्न संयंत्रों के बीच क्षमता की तुलना करना चाहता था। इसने एक डिजिटल निर्माण कार्यक्रम बनाया, जिसे Azure क्लाउड पर बनाया गया है पीडब्ल्यूसी की फैक्ट्री इंटेलिजेंस, प्रत्येक स्थान के बीच प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करने के लिए। उन्नत एनालिटिक्स, विज़ुअलाइज़ेशन और स्वचालित वर्कफ़्लोज़ का उपयोग करते हुए, कंपनी ने रूपांतरण लागत को कम किया है, समग्र प्रदर्शन में सुधार किया है, और अपने 200 से अधिक संयंत्रों में कार्यबल दक्षता और प्रभावशीलता में वृद्धि की है।

5. उत्पाद या सेवा नवाचार को बढ़ावा देना
जब नए उत्पादों और सेवाओं को बनाने की बात आती है, तो डेटा गेम चेंजर होता है। जितना अधिक आप किसी ग्राहक के बारे में जानते हैं, आपके पास उस प्रकार के उत्पादों के बारे में बेहतर विचार होगा जो वे चाहते हैं। हालांकि, कंपनियों को केवल बड़े डेटा से परे जाने की जरूरत है और मानव-केंद्रित डिजाइन के माध्यम से उत्पाद और सेवा के उपयोग को प्रभावी ढंग से प्रभावित करने के लिए “मोटा डेटा” कहा जाता है।

जबकि बड़ा डेटा यह कैप्चर करने के बारे में है कि लोगों ने अपना पैसा किस पर खर्च किया, जब उन्होंने कोई वस्तु खरीदी, और उन्होंने कितना भुगतान किया, मोटा डेटा मानव व्यवहार पर केंद्रित है और कुछ खरीदने के लिए लोगों की प्रेरणा और उत्पाद का उपयोग करने के तरीकों में गहराई से खोदता है। उदाहरण के लिए, एक क्रेडिट कंपनी आमतौर पर असामान्य लेनदेन पैटर्न को देखकर धोखाधड़ी की पहचान करती है। लेकिन धोखाधड़ी से प्रभावित ग्राहकों और धोखेबाजों के व्यवहार के बारे में मोटा डेटा इकट्ठा करना एक नए स्तर का परिष्कार ला सकता है। धोखाधड़ी करने वाले लोगों का साक्षात्कार करके और उनकी प्रेरणाओं और व्यवहार पैटर्न की पहचान करके, उन अंतर्दृष्टि को अधिक पारंपरिक धोखाधड़ी-ट्रैकिंग एनालिटिक्स में शामिल किया जा सकता है, जिसके संयोजन से कंपनियों को यह पता लगाने की अनुमति मिलती है कि ऐसा होने से पहले धोखाधड़ी हो सकती है। यह अंततः बेहतर धोखाधड़ी समाधान की ओर ले जाता है।

डेटा विशेषज्ञता और तकनीक को एक साथ लाएं
उच्च-मूल्य वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए नए समाधान और डेटा के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी। अब आपको यह सोचना होगा कि आपका डेटा किन कार्यों की सूचना दे सकता है।

एक साथ काम करना, पीडब्ल्यूसी और माइक्रोसॉफ्ट मैंने पहली बार देखा है कि व्यवसायों के लिए यह समझना कितना चुनौतीपूर्ण है कि “डेटा संचालित” वास्तव में कैसा दिखता है। कई व्यवसायों का मानना ​​​​है कि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के माध्यम से केवल जानकारी एकत्र करना और नंबर चलाना ही पर्याप्त है। जबकि बुनियादी विश्लेषण आपको किसी ऐसी चीज़ के बारे में जानकारी प्राप्त करने में मदद कर सकता है जो पहले ही हो चुकी है, इस प्रकार की जानकारी, जब वास्तविक कार्रवाई और परिणामों के साथ जोड़ी जाती है, तो आपको यह आकलन करने में मदद मिल सकती है कि भविष्य में क्या हो सकता है और आपको बता सकता है कि किसी समस्या के होने से पहले आप उसके बारे में क्या कर सकते हैं। .

एक्सप्लोर करें कि कैसे पीडब्ल्यूसी और माइक्रोसॉफ्ट अनुभवों को बदलने के लिए डेटा और नवीनतम एज़ूर क्लाउड, एआई और मिश्रित वास्तविकता प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं, फ़ुटबॉल के मैदान से लेकर आपके उद्योग तक.

यह सामग्री पीडब्ल्यूसी द्वारा तैयार की गई थी। यह एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के संपादकीय कर्मचारियों द्वारा नहीं लिखा गया था।



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