ബിസിനസ് സ്ഥാപനങ്ങളുടെ നിലനിൽപ്പിലും വളർച്ചയിലും സുപ്രധാനമായ ഒരു ഘടകമാണ് ഡാറ്റ വിശകലനം. പിഴവില്ലാതെ, കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് വലിയ പങ്കുണ്ട്. ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്‍റെ മുന്നോട്ടുള്ള പ്രയാണത്തെ നിർണയിക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റ വിശകലന വിദഗ്ധന് സാധിക്കും. ഇത് ഈ മേഖലയിലെ ജോലി സാധ്യത വലിയ തോതിൽ വർധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ പശ്ചാത്തലത്തിൽ എങ്ങനെ ഒരു മികച്ച ഡാറ്റ വിശകലന വിദഗ്ധൻ ആവാമെന്നും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്‍റെ പ്രാധാന്യം എന്തെന്നും പരിശോധിക്കുകയാണ് ‘ടെക്കി കോർണർ’ എന്ന പംക്തി. പ്രഗത്ഭ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് കൺസൽട്ടന്‍റുമായ മുഹമ്മദ് അൽഫാനാണ് ‘ടെക്കി കോർണർ’ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്. ടാറ്റ, ഐ.ബി.എം, ആക്‌സെഞ്ചർ തുടങ്ങിയ മൾട്ടി നാഷനൽ കമ്പനികളുടെ ഒന്നിലധികം ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ 17 വർഷത്തിലേറെ പരിചയമുള്ള വ്യക്തിയാണിദ്ദേഹം. 2022ൽ, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് വിഭാഗത്തിൽ മൈക്രോസോഫ്റ്റ് മോസ്റ്റ് വാല്യൂബിൾ പ്രൊഫഷണൽ (എം.വി.പി) അവാർഡ് ജേതാവാണ്. ആമസോണിലെ തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച മൂന്ന് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്കൽ പുസ്തകങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ ഉൾപ്പെട്ട ‘ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് - പിവറ്റ് ടു റെസ്‌ക്യൂ' എന്ന പുസ്തകത്തിന്‍റെ രചയിതാവാണ്.ഈ പുസ്തകം മദ്രാസ് ക്രിസ്ത്യൻ കോളജിലെ ബി.ബി.എ ടെക്സ്റ്റ് ബുക്കായി തെരഞ്ഞെടുത്തിട്ടുണ്ട്. യു.എ.ഇയിലെ അജ്മാൻ യൂനിവേഴ്‌സിറ്റിയിലെ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വിഭാഗത്തിൽ ഗസ്റ്റ് ലക്ചററായി പ്രവർത്തിച്ചുവരുന്നു
ബിസിനസുകൾ പതിറ്റാണ്ടുകളായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു, എന്നാൽ മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ആ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് പലർക്കും അറിയില്ല. തൽഫലമായി, ആ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിയുന്ന വ്യക്തികളെ കമ്പനികൾ തിരയുന്നു. മൂല്യവത്തായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ബിസിനസുകൾക്ക് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ആവശ്യമാണ്. അത് പിന്നീട് ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാനും മാനേജ്മെന്റിന് മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാനുമുള്ള ആളുകളെ ആവശ്യമാണ്. ഈ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകളുള്ള വ്യക്തികളെ ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI) അനലിസ്റ്റുകൾ എന്ന് വിളിക്കാം.
ബിസിനസ്സിന്റെ ഭാവിയിൽ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്ന കൂടുതൽ മാറ്റങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റ വിശകലനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച്, കമ്പനികൾക്ക് ഉപഭോക്തൃ താൽപ്പര്യങ്ങൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും ഭാവി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കാനും അല്ലെങ്കിൽ എതിരാളികളെക്കാൾ നേട്ടം നേടാനും കഴിയും.
സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യവും സാങ്കേതികേതര കഴിവുകളും (അല്ലെങ്കിൽ അവതരണ മികവ്). ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനായി അതിനെ വിശകലനം ചെയ്ത് ഉത്തമമായ ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റിന്റെ ജോലി.
അതിലേക്കായി നിർവചിക്കപ്പെടുന്ന പ്രശ്നത്തിനാധാരമായ ഡാറ്റ കണ്ടെത്തി സൈദ്ധാന്തികപരിശോധന (hypothesis-testing) നടത്തി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന വിശകലനം സ്വന്തം അറിവിനാധാരമായ ഒരു പരിഹാരത്തോടൊപ്പം (എല്ലായ്പോഴും അങ്ങിനെയാകണമെന്നില്ല) ഉപയോക്താവിന് മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ അവതരിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക കർത്തവ്യം. ഇനി അതിനായുള്ള വിദ്യാഭ്യാസം എന്താണെന്നു നോക്കാം.
1. മെഷീൻ ലേർണിങ് പോലെയുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ ഉള്ള പ്രാവീണ്യം. കൂടാതെ SQL, Hive പോലെയുള്ള Query Language ൽ ഉള്ള പരിചയം.
2. കുറഞ്ഞത് ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടൂളിൽ (Revo R, SAS പോലെയുള്ളവ) ഉള്ള മികവ്.
3. മൈക്രോസോഫ്ട് Excel, Powerpoint അല്ലെങ്കിൽ Tableau, Power BI പോലെയുള്ള visualisation പ്ലാറ്റുഫോമുകളിൽ ഉള്ള പ്രാവീണ്യം.
1. ഡാറ്റ പെട്ടന്ന് മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്. ഉദാ: ഒരു പലചരക്ക് വ്യാപാരിയുടെ വ്യവസായം എങ്ങിനെ ലാഭകരമാക്കാം എന്നാണ് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് എങ്കിൽ അതിനു എന്ത് ഡാറ്റ ആണ് വേണ്ടതെന്ന മുന്നറിവ് പ്രധാനമാണ്.
അപ്പോൾ വ്യാപാരി കഴിഞ്ഞ 2-3 വർഷം നടത്തിയ വിറ്റുവരവിൻറെ കണക്കുകൾ: എന്തൊക്കെ സാധനങ്ങൾ ആയിരുന്നു വിറ്റത്, ഓരോന്നിനെയും പ്രത്യേകമായ വില, ലാഭം, കലഹരണപ്പെടാനുള്ള ദൈർഘ്യം, ഓർഡർ നൽകിയാൽ ലഭിക്കാനുള്ള സാവകാശം, സ്റ്റോക്കിൽ ഉണ്ടായിരിക്കുന്ന ശരാശരി ദൈർഘ്യം, സ്റ്റോക്ക് സൂക്ഷിക്കാനുള്ള സൗകര്യം, വിപണിയെ ബാധിക്കുന്ന മറ്റു പ്രശ്നങ്ങളെ ഒക്കെപ്പറ്റി ഒരു അടിസ്ഥാന പരിജ്ഞാനം. ഇതിനായി ചുറ്റുപാടുകൾ നിരീക്ഷിക്കുക, പ്രവൃത്തിമേഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടുള്ള വാർത്തകൾ വായിച്ചു മനസ്സിലാക്കുക.
2. ആശയവിനിമയത്തിൽ ഉള്ള മികവ്
വായനക്കാരുടെ അഭിപ്രായങ്ങള്‍ അവരുടേത് മാത്രമാണ്, മാധ്യമത്തിേൻറതല്ല. പ്രതികരണങ്ങളിൽ വിദ്വേഷവും വെറുപ്പും കലരാതെ സൂക്ഷിക്കുക. സ്പർധ വളർത്തുന്നതോ അധിക്ഷേപമാകുന്നതോ അശ്ലീലം കലർന്നതോ ആയ പ്രതികരണങ്ങൾ സൈബർ നിയമപ്രകാരം ശിക്ഷാർഹമാണ്. അത്തരം പ്രതികരണങ്ങൾ നിയമനടപടി നേരിടേണ്ടി വരും.