रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस किसी ऑर्गनाइज़ेशन के लिए रियरव्यू मिरर का काम करता है, जिसमें वह पुरानी सफलताओं और असफलताओं को समझने के लिए पुराने रिकॉर्ड को देखता है। वहीं, फ्यूचर प्रेडिक्शन मॉडल विंडशील्ड के पार देखते हैं, और आने वाले मार्केट बदलावों, कस्टमर के कामों और ऑपरेशनल रुकावटों का अंदाज़ा लगाने के लिए स्टैटिस्टिकल एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग को मिलाते हैं।
एडवांस्ड स्टैटिस्टिकल और मशीन लर्निंग टूल्स, जो पुराने डेटा पैटर्न के आधार पर भविष्य के नतीजों की संभावना को कैलकुलेट करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
पिछली घटनाओं के ट्रेंड्स, बेंचमार्क और मूल कारणों की पहचान करने के लिए पुराने डेटा का मूल्यांकन करने का एनालिटिकल तरीका।
| विशेषता | भविष्य की भविष्यवाणी मॉडल | पूर्वव्यापी विश्लेषण |
|---|---|---|
| प्राथमिक ऑब्जेक्ट | भविष्य के ट्रेंड और व्यवहार का अनुमान लगाएं | पिछले प्रदर्शन और मूल कारणों को समझें |
| आउटपुट की प्रकृति | संभाव्यतावादी पूर्वानुमान और जोखिम स्कोर | निश्चित ऐतिहासिक मेट्रिक्स और सारांश |
| कोर टेक्नोलॉजीज | मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क, ऑटोएमएल | SQL क्वेरी, डेटा वेयरहाउसिंग, BI डैशबोर्ड |
| डेटा आवश्यकताएँ | साफ़, लगातार, बहुत ज़्यादा स्ट्रक्चर्ड इतिहास | एकत्रित स्थिर रिकॉर्ड और ऐतिहासिक लॉग |
| व्यावसायिक मूल्य | सक्रिय रणनीति और जोखिम से बचाव | प्रदर्शन बेंचमार्किंग और अनुपालन ऑडिटिंग |
| कम्प्यूटेशनल जटिलता | हाई; इटरेटिव मैथमेटिकल मॉडलिंग की ज़रूरत होती है | कम से मध्यम; डेटा एग्रीगेशन पर निर्भर करता है |
इन तरीकों के बीच बुनियादी फ़र्क समय के साथ उनके रिश्ते में है। रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस इतिहास को सच का एक पक्का बहीखाता मानता है, जिसमें पैटर्न ढूंढने और पिछली तिमाहियों में परफॉर्मेंस का अंदाज़ा लगाने के लिए पीछे मुड़कर देखा जाता है। प्रेडिक्टिव मॉडल उसी इतिहास को एक लॉन्चपैड की तरह देखते हैं, और इसका इस्तेमाल करके मुश्किल सिमुलेशन बनाते हैं जो बताते हैं कि आगे क्या होने की संभावना है।
पिछले डेटा को देखते समय, आप पूरी तरह से पक्के तौर पर डील करते हैं क्योंकि रेवेन्यू कमाया गया था, इक्विपमेंट खराब हो गया था, या कस्टमर चला गया था। प्रेडिक्टिव मॉडल कभी भी यह पक्की गारंटी नहीं दे सकते, इसके बजाय वे पूरी तरह से परसेंटेज और कॉन्फिडेंस इंटरवल में डील करते हैं। प्रेडिक्टिव टेक का इस्तेमाल करने वाले बिज़नेस को पक्के फैक्ट्स के बजाय सबसे ज़्यादा संभावना के आधार पर फैसले लेने में सहज होना चाहिए।
रेट्रोस्पेक्टिव सेटअप आम तौर पर डेटा वेयरहाउस में रहते हैं और Tableau या Power BI जैसे इंटरैक्टिव बिज़नेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड को फ़ीड करने के लिए SQL क्वेरी पर निर्भर करते हैं। प्रेडिक्टिव क्षेत्र में जाने के लिए डेटा साइंस फ्रेमवर्क, Python पैकेज, खास मशीन लर्निंग पाइपलाइन और क्लाउड कंप्यूटिंग इंजन की ज़रूरत होती है। इस बदलाव के लिए सफलतापूर्वक डिप्लॉय और मेंटेन करने के लिए ऊँचे लेवल की टेक्निकल एक्सपर्टीज़ की ज़रूरत होती है।
पिछले मेट्रिक्स को रिव्यू करने से लीडरशिप को टीम की परफॉर्मेंस को इवैल्यूएट करने, सालाना बजट को एडजस्ट करने और रेगुलेटरी ऑडिटिंग की मांगों को पूरा करने में मदद मिलती है। दूसरी तरफ, प्रेडिक्टिव मॉडल सीधे रोज़ाना के कामों में शामिल हो जाते हैं, किसी ट्रांज़ैक्शन को तुरंत फ्रॉड के तौर पर फ्लैग कर देते हैं या फैक्ट्री टेक्नीशियन को ऑटोमैटिकली अलर्ट कर देते हैं कि मशीन का कोई पार्ट गर्म हो रहा है और फेल होने वाला है।
प्रेडिक्टिव मॉडल रेट्रोस्पेक्टिव रिपोर्टिंग की ज़रूरत को पूरी तरह से बदल सकते हैं।
यह मुसीबत का कारण बन सकता है क्योंकि प्रेडिक्टिव एल्गोरिदम को सीखने के लिए हिस्टॉरिकल बेसलाइन की ज़रूरत होती है। पिछले डेटा की सटीकता को वेरिफ़ाई करने के लिए मज़बूत रेट्रोस्पेक्टिव ऑडिटिंग के बिना, फ़ॉरवर्ड-लुकिंग मॉडल बहुत गलत अनुमान देंगे।
रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस एक पुरानी प्रैक्टिस है जिसे मॉडर्न बिज़नेस को छोड़ देना चाहिए।
डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स एक ज़रूरी कॉर्पोरेट एसेट बना हुआ है, बेसिक कम्प्लायंस को संभालता है, और लीडरशिप को उनकी बुनियादी सच्चाई बताता है। यह पुराना नहीं है; यह बस डेटा मैच्योरिटी का पहला बुनियादी कदम है।
95% एक्यूरेसी वाला प्रेडिक्टिव मॉडल असल दुनिया में हमेशा सही रहेगा।
जब कोई मॉडल गड़बड़, लाइव प्रोडक्शन डेटा का सामना करता है, तो हाई लैबोरेटरी एक्यूरेसी अक्सर जल्दी खराब हो जाती है। अचानक मार्केट में बदलाव, कल्चरल बदलाव, या मैक्रोइकोनॉमिक झटके पुराने ट्रेनिंग पैटर्न को रातों-रात बेकार कर सकते हैं।
रेट्रोस्पेक्टिव डेटा एनालिसिस आपको यह नहीं बता सकता कि कोई घटना क्यों हुई।
जबकि सिंपल डैशबोर्ड सिर्फ़ यह दिखाते हैं कि क्या हुआ, रेट्रोस्पेक्टिव फ्रेमवर्क में गहरे डायग्नोस्टिक रिव्यू असल वजहों को सफलतापूर्वक अलग कर देते हैं। पिछले लॉग में वैरिएबल को अलग करके, एनालिस्ट यह पता लगा सकते हैं कि कोई प्रोजेक्ट अपने टारगेट क्यों चूक गया।
जब आपका लक्ष्य सही फाइनेंशियल रिपोर्ट बनाना, पिछले परफॉर्मेंस का ऑडिट करना, या किसी ऑपरेशनल फेलियर की असली वजह का पता लगाना हो, तो रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस चुनें। जब आपको मौजूदा रिसोर्स एलोकेशन को ऑप्टिमाइज़ करना हो, रियल-टाइम फैसलों को ऑटोमेट करना हो, या कंज्यूमर की बदलती मांगों का उनके सामने आने से पहले ही अंदाज़ा लगाना हो, तो फ्यूचर प्रेडिक्शन मॉडल्स का इस्तेमाल करें।
परफॉर्मेंस ट्रैकिंग की दुनिया में आगे बढ़ने के लिए लीडिंग और लैगिंग, दोनों इंडिकेटर्स की अच्छी समझ होनी चाहिए। लैगिंग इंडिकेटर्स पहले से हो चुकी चीज़ों, जैसे टोटल रेवेन्यू, को कन्फर्म करते हैं, जबकि लीडिंग इंडिकेटर्स प्रेडिक्टिव सिग्नल के तौर पर काम करते हैं जो टीमों को बड़े लक्ष्यों को पाने के लिए रियल-टाइम में अपनी स्ट्रैटेजी को एडजस्ट करने में मदद करते हैं।
यह एनालिटिक्स ब्रेकडाउन मॉडर्न प्रोडक्शन एनवायरनमेंट से बनी अस्त-व्यस्त, बिना क्यूरेट की गई जानकारी को थ्योरेटिकल ट्रेनिंग में इस्तेमाल होने वाले एकदम सही स्ट्रक्चर्ड, साफ-सुथरे डेटा मॉडल से अलग दिखाता है। यह बताता है कि कैसे अचानक आने वाली कमियां और सिस्टम की गड़बड़ियां डेटा इंजीनियरों को किताब के स्टैटिस्टिकल अंदाज़ों पर भरोसा करने के बजाय मज़बूत पाइपलाइन बनाने के लिए मजबूर करती हैं।
जहां नॉइज़ फ़िल्टरिंग डेटासेट के मुख्य ट्रेंड को साफ़ करने के लिए कम लेवल के रैंडम उतार-चढ़ाव को हटा देती है, वहीं आउटलायर्स से सिग्नल निकालने के लिए एक्टिवली बहुत ज़्यादा, अलग-थलग डेटा पॉइंट्स की तलाश की जाती है जो छिपी हुई गड़बड़ियों, ज़रूरी सिस्टम गलतियों या हाई-वैल्यू ब्रेकथ्रू को दिखाते हैं। यह जानना कि हर तकनीक को कब इस्तेमाल करना है, आपको गलती से अपनी सबसे कीमती डेटा इनसाइट्स को खोने से बचाता है।
यह टेक्निकल तुलना एज केस डेटा – जो बहुत कम, बहुत ज़्यादा सिस्टम बिहेवियर को दिखाता है – और एवरेज केस डेटा, जो आम यूज़र पैटर्न को दिखाता है, के अलग-अलग रोल की जांच करती है। इन दो डेटा टाइप को सही तरह से बैलेंस करना, मज़बूत, हाई-परफॉर्मेंस एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने के लिए बहुत ज़रूरी है, जो स्टैंडर्ड ऑपरेशन और असल दुनिया में स्ट्रेस बढ़ाने वाले अस्थिर आउटलायर्स, दोनों को सही तरह से दिखाते हैं।
जहां डेटा क्लीनिंग में डुप्लीकेट को एक्टिवली हटाया जाता है, गड़बड़ियों को ठीक किया जाता है, और मशीन लर्निंग की सटीकता बढ़ाने के लिए खराब इनपुट को रीफ़ॉर्मेट किया जाता है, वहीं डेटा प्रिज़र्वेशन में रॉ, बिना बदलाव वाली हिस्ट्री को बनाए रखने पर फ़ोकस किया जाता है ताकि लंबे समय तक ऑडिटिंग कम्प्लायंस को सुरक्षित रखा जा सके और दुर्लभ लेकिन ज़रूरी एज केस के अचानक नुकसान को रोका जा सके।
