ಡಾಟಾಮೈನಿಂಗ್
ಉದ್ಯಮ
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಪರ್ಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಉಪಯೋಗದಲ್ಲಿ ಕೆಳ ರೇಖೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆಯಾಗಬಲ್ಲದು.[21] ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್‌ನ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಮೇಲ್‌ಕಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕನನ್ನು ಸಾಮೂಹಿವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಒಂದು ಕಂಪನಿಯು, ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಗರಿಷ್ಠ ಇಚ್ಛೆಯ ಮುನ್ಸೂಚಿತ ಪ್ರಯತ್ನದ ಮೇಲೆ ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವಿಧಾನಗಳು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾದ್ಯಂತ ಉತ್ತಮ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದಾಗಿ ಎಲ್ಲ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು, ಯಾವ ವಾಹಿನಿಯು ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಇಷ್ಟಪಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಸೇರಿಕೆಯಾಗಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮೇಲ್ ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತವಾಗಿಸಬಹುದು. ಒಮ್ಮೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ(ಸಂಭಾವ್ಯತೆ/ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ವಾಹಕ/ಬೇಡಿಕೆ) ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮೇಲೆ,ಈ "ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಉಪಯೋಗ"ಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಈ ಮೇಲ್‌ನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಬೇಡಿಕೆಯಿಲ್ಲದೇ ಹಲವಾರು ಜನರು ಕಾರ್ಯಪೃವೃತ್ತರಾಗುತ್ತಾರೆ, ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕೊಟ್ಟರೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಯಾರು ಉತ್ತಮ ಏರುಗತಿಯನ್ನು ಕಾಣುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅಪ್ಲಿಫ್ಟ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮೂಹಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕನ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಚ್ಛದೊಳಗಿನ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ವಿಭಾಗದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಶೋಧನೆಗೂ ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ. ಉದ್ಯಮಗಳ ಎಂಪ್ಲಾಯಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ತೊಡಗಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಶಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕ್ಷಣಮಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಲ್ಲ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅವರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕನು ಚಿಂತಿಸುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯವಹಾರಗಾರ ಪ್ರತೀ ವಲಯ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನ ಬಗೆಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಲ್ಲ. ಎಲ್ಲ ಜನರಿಗೂ ಒಂದು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಚಿಂತಿಸುವ ಬದಲು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕನು ಲಾಭಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಇದು ನಿರ್ದರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲಾಭವಾಗುವಂಥವರಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಮಾದರಿಗಳ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿನ ಯಶಸ್ವೀ ನೌಕರರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕೂಡಾ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಯಶಸ್ವೀ ನೌಕರರ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಹಾಜರಿಯಂತಹ ಕಲೆಹಾಕಿದ ಮಾಹಿತಿಯು, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಇಲಾಖೆಯ ನೇಮಕಾತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಲ್ಲದು. ಜೊತೆಗೆ, ತಂತ್ರ ಸಂಘಟನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಉಪಯೋಗವು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳಾದ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಜಿನ್ ಶೇರ್‌ನ ಗುರಿಯಂತಹವನ್ನು ಆಪರೇಶನಲ್ ತೀರ್ಮಾನಗಳಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [23] ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಇವುಗಳು ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿನ ಉಪಯೋಗಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಬಟ್ಟೆ ಅಂಗಡಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು, ಹತ್ತಿ ಅಂಗಿಗಳಿಗಿಂತ ಸಿಲ್ಕ್ ಅಂಗಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಆದರೂ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಗಳ ವಿವರಣೆಯು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು. ಇದರ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಹಾರ ಮೂಲದ ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲೇ ಸಂಘಟನಾ ನಿಯಮಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ವ್ಯವಹಾರ ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲದ ಎಲ್ಲ ವ್ಯವಹಾರ ಮೂಲದ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಅಸಮ ನಿಯಮಗಳು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲೇ ಇದ್ದಿರಬಹುದು. ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಅಸಮ ನಿಯಮವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಶವಿರುವ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯಿರುವ ಶೇ.73ರಷ್ಟು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮುಂದಿನ ಆರು ತಿಂಗಳ ವರೆಗೆ ಆನುಷಂಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಂದೊಡ್ಡುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಲ್ಫಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವರೂಪದ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಹಿಂದಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಲು ಆಲ್ಫಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಮುಖ್ಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿರುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಇವರು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರು ಕಲೆಹಾಕಿದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಶಷಣೆಯು, ಭವಿಷ್ಯದ ಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆಯ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯನುಡಿಯುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದಿನ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ವ್ಯವಹಾರದ ಶ್ರೀಮಂತ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಕ್ಯಾಟಲಾಗರ್ಸ್ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಸಾಧನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಮೇಯ್ಲಿಂಗ್ ಕ್ಯಾಂಪೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಇದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಆಂತರ್ಗತ- ಸರ್ಕ್ಯುಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ರೇಖೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿ, ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯು ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, "ವಿಎಲ್‌ಐಸಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಐಸಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನಿ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ."[24] ಈ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗರಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಡೈ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಮಸ್ಯೆಯ ತೀರ್ಮಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿವರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತೆದೆ. ಈ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಉದ್ಧರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ, ಡೈ ಫೈಲ್ಯೂರ್‌ನ ಸ್ವರೂಪದ ಸಾಧ್ಯತಾ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಇಅತಿಹಾಸಿಕ ಡೈ ಟೆಸ್ಟ್ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಯೋಗ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ನಂತರದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಡೈ ಮಾಡಲ್ಪಡುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ, ನಿಜವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉಪಯೋಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಪಕ್ವವಾದ ಐಸಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುಕ್ಕಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಯೋಗದ ಮೇಲಿನ ಮೂಲವನ್ನು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತೋರಿಸಿದೆ.