যে কোনও ডেটা ধরণের বা ডেটা উত্সের উপকারিতা নির্ভর করা হয় বিশ্লেষণের ধরণের উপর। কিছু ব্যবসায়ের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ রিয়েল-টাইম বুদ্ধি সংগ্রহ এবং পারফরম্যান্স পরিমাপের একটি সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করে। অন্য একটি ব্যবসায় নিখুঁত বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে যা প্রোফাইলিং, বিভাগকরণ এবং গ্রাহক সনাক্তকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। ডেটা বিশ্লেষণের আরও উচ্চাভিলাষী সংস্করণ ডেটাটিকে ভবিষ্যদ্বাণীতে রূপান্তর করার সাথে সম্পর্কিত - কেবল কী কী তা নয় তবে কী হবে তা জিজ্ঞাসা করে। ব্যবসায়িক বিশ্লেষণে ডেটার দ্রুত বর্ধমান প্রয়োগটি অপ্টিমাইজেশন হিসাবে পরিচিত, যেখানে লক্ষ্যযুক্ত ফলাফলগুলিতে সর্বাধিক দক্ষতার তুলনায় বিভিন্ন ধরণের ডেটা তুলনা করা হয়।
যখন এটি কোনও দরকারী সরঞ্জামে পরিমার্জন করা হয় তখন ডেটা গুরুত্বপূর্ণ। এটিকে দৃষ্টিকোণ হিসাবে বিবেচনা করার জন্য, অপরিশোধিত ডেটা নিয়ে ভাবুন যেন এটি অপরিশোধিত তেল ছিল: বিপুল পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করা সম্ভব তবে একটি অর্থনৈতিক দিক থেকে মূল্যবান হওয়ার জন্য এটি একটি দরকারী পণ্যতে রূপান্তরিত হতে হবে। অ্যাপ্লিকেশনটি ডেটা থেকে বের করতে হবে। ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের ভূমিকাটি ডেটা পরিমার্জন করা।
নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করুন: সংস্থা এবিসি খেলনা গাড়ি বিক্রি করে। ম্যানেজমেন্ট সিদ্ধান্ত নেয় যে এটি তার সম্ভাব্য বাজারটি বুঝতে চায়, তবে কোন ধরণের ডেটা সংগ্রহ করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নিতে পারে না। এটি কি আসল অটোমোবাইলগুলির প্যাটার্ন কেনার দিকে নজর দেওয়া উচিত? এটি কি বাচ্চাদের পছন্দসই খেলনা রঙগুলির সমীক্ষা নেওয়া উচিত? লক্ষ্য বাজারে এটি কি জাতি, ধর্ম, লিঙ্গ বা আয়ের দিকে নজর দেওয়া উচিত?
সংস্থা এবিসি সম্ভবত তার ভোক্তার খাদ্যাভাস সম্পর্কিত ডেটা সংগ্রহ শুরু করবে না। ডাইনিং এবং খেলনা গাড়ি ক্রয়ের মধ্যে খুব বেশি সম্পর্ক আছে বলে মনে হয় না। এমনকি যদি এর কর্মচারীদের কাছে অসাধারণ পরিসংখ্যানের মডেলিংয়ের সরঞ্জামগুলি ছিল এবং জটিল ইকোনোমেট্রিক স্টাডিজ করতে পারে তবে এই ডেটা গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা কম।
সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ ডেটা এমন ডেটা যা সর্বাধিক প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা সরবরাহ করে। ডেটা মাইনিং এবং পরিশোধন কোনও ব্যয়-মুক্ত প্রক্রিয়া নয়। ব্যবসায়ের এমন ডেটা সন্ধান করা উচিত যা তাদের ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ বিনিয়োগে সর্বাধিক আয় প্রদান করে।
