script3 data will trend in the mining sector in 2022: Rajesh Babu Kodali | 2022 में माइनिंग क्षेत्र में ये 3 डेटा सबसे ज्यादा करेंगे ट्रेंड : राजेश बाबू कोडाली | Patrika News

2022 में माइनिंग क्षेत्र में ये 3 डेटा सबसे ज्यादा करेंगे ट्रेंड : राजेश बाबू कोडाली

डेटा माइनिंग (Data Mining) के इस तकनीकों से संगठनों को व्यावसायिक लागत कम करने और समग्र कामकाज के उत्थान और उन्हें अधिक कुशलता से चलाने में मदद मिलेगी। डेटा माइनिंग के तरीके कंपनी के प्रबंधकों को महंगी सुविधाओं की पहचान करने और निर्णय लेने में सहायक साबित होगा।

बस्सी

Updated: December 26, 2021 12:11:49 am

नई दिल्ली। वर्तमान दौर में डेटा अन्य सभी संभावित संपत्तियों में सबसे ज्यादा मूल्यवान संपत्ति है। पेशे से माइनिंग विशेषज्ञ राजेश बाबू कोडाली (Rajesh Babu Kodali) का दावा है कि 21वीं सदी डेटा पर आधारित सदी होगा। यह सार्वजनिक और निजी व्यवसायों के साथ-साथ स्वास्थ्य सुविधाओं के लिए जैसे COVID-19 महामारी व अन्य संभावित महामारियों के खिलाफ लड़ाई में एक प्रभावी साधन व हथियार साबित होगा। साथ ही तीन माइनिंग डेटा सबसे ज्यादा ट्रेंड में रहेगा।
2022 में माइनिंग क्षेत्र में ये 3 डेटा सबसे ज्यादा करेंगे ट्रेंड : राजेश बाबू कोडाली
2022 में माइनिंग क्षेत्र में ये 3 डेटा सबसे ज्यादा करेंगे ट्रेंड : राजेश बाबू कोडाली
माइनिंग विशेषज्ञों राजेश बाबू (Rajesh Babu Kodali) प्रतिष्ठित वेल्लोर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (Vellore Institute of Technology) से कंप्यूटर विज्ञान स्नातक अमेरिका से डेटाबेस सिस्टम के सूचना प्रणाली विज्ञान में पीजी डिग्री होल्डर हैं। शैक्षिक योग्यता और सूचना प्रणाली में अपनी अभिरुचि के साथ वह खनन विशेषज्ञ के रूप में ज्यादा लोकप्रिय हैं। वह मानते हैं कि डेटा माइनिंग का भविष्य उज्ज्वल है। 2022 में डेटा इन तीन क्षेत्रों में रुझान पर जोर ज्यादा रहेगा।
1. संचालन अनुकूलन (Operations Optimization)
डेटा माइनिंग के इस तकनीकों से संगठनों को व्यावसायिक लागत कम करने और समग्र कामकाज के उत्थान और उन्हें अधिक कुशलता से चलाने में मदद मिलेगी। डेटा माइनिंग के तरीके कंपनी के प्रबंधकों को महंगी सुविधाओं की पहचान करने और निर्णय लेने में सहायक साबित होगा।
2. फ्रॉड डिटेक्शन (Fraud Detection)
डेटा माइनिंग तकनीकों के माध्यम से डेटा का अवलोकन करने से धोखाधड़ी जैसी विसंगतियों की पहचान करने में मदद मिल सकती है। डेटा विज्ञान हमें किसी भी विषय व पहलुओं के पैटर्न को पहचानने में व्यक्तिगत और टीम के स्तर पर महत्वपूर्ण जानकारी दे सकता है। यह बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों के लिए तो एक अहम उपयोगी कारक साबित होगा। सास-आधारित SaaS-based संगठनों ने अपने डेटासेट से झूठे उपयोगकर्ताओं के खातों को हटाने के लिए इन प्रक्रियाओं को लागू करना शुरू कर दिया है।
3. बिक्री रूपांतरण (Sales Conversion)
कंपनियां अपने उपभोक्ताओं और संभावनाओं के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करती हैं। कंपनियां खासतौर पर उपभोक्ता जनसांख्यिकी और ऑनलाइन उपयोगकर्ता गतिविधि, बढ़ते विभाजन, क्रॉस-सेल ऑफ़र और ग्राहक वफादारी कार्यक्रमों का अध्ययन और अपने मार्केटिंग अभियानों को अनुकूलित करने के लिए डेटा का उपयोग कर सकती हैं। इससे कंपनियों को विपणन प्रयासों पर अधिक रिटर्न मिलता है, जो और किसी के माध्यक से संभव नहीं है। डेटा माइनिंग एनालिटिक्स किसी भी मार्केटिंग निवेश वृद्धि या कटौती से उपज अनुमानों की पेशकश कर अपने हितधारकों की अपेक्षाओं को पूरा करने में सहायक साबित होता है।
इसके अलावा डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग टारगेटेड डेटा सेट तैयार करने व अन्य भविष्यवाणियों के लिए उपयोग में लाया जा सकता है। इसके लिए डेटा वैज्ञानिकों अलग—अलग डेटा के बीच उसके पैटर्न, संबंध और सहसंबंध पर ज्यादा गौर फरमाते हैं। डेटा को वर्गीकृत करने और क्लस्टर करने के लिए वर्गीकरण और रिग्रेशन एल्गोरिदम का भी उपयोग करते हैं। स्पैम डिटेक्शन जैसे अनुप्रयोगों के लिए बाहरी कारकों की पहचान भी करते हैं।

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