कई कारणों से बिग डेटा ने दुनिया भर के कई उद्योगों में हलचल मचाई है। यह अनुसंधान हो या उद्योगों में इसका अत्याधुनिक अनुप्रयोग, दुनिया लाभ उठा रही है बड़ा डेटा कुछ तरीकों से। जीवन के सभी क्षेत्रों के व्यवसाय बड़े डेटा के लाभों को भुनाने और अपने व्यवसाय को पहले की तरह बढ़ाने में लगे हुए हैं। ग्राहक की उन ठोस माँगों को समझने से लेकर निर्णय लेने के लिए जो ठोस हैं। प्रौद्योगिकी ने उन आंकड़ों के लिए अधिक दृश्यता ला दी है जो व्यवसायों ने हमेशा के लिए किए हैं।
भले ही हर तकनीक एक आशीर्वाद है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों में से एक जिसने काफी प्रभाव पैदा किया है वह है बड़ा डेटा। बड़े डेटा ने संगठनों को उनके आकार की परवाह किए बिना सूचित निर्णय लेने में मदद की है जो उनके अंतर्ज्ञान के बजाय ठोस और डेटा द्वारा समर्थित हैं। जब किसी व्यवसाय के भीतर होने वाली विस्तृत प्रक्रियाओं की बात आती है, तो बड़े डेटा ने बेहतर के लिए उनकी गतिशीलता को पूरी तरह से सुधार दिया है।
ऐसा ही एक प्रमुख क्षेत्र है सूची प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला। जब इन्वेंट्री को प्रबंधित करने की बात आती है, तो ईकामर्स और खुदरा विक्रेता अभी भी बहुत सारी मैनुअल प्रक्रियाओं पर भरोसा करते हैं। यह न केवल किसी कार्य को निष्पादित करने के लिए लिया गया समय बढ़ाता है, बल्कि कुछ त्रुटियों के लिए एक स्थान भी बनाता है।
जबकि अधिकांश व्यवसायों को इसके बारे में पूरी तरह से जानकारी नहीं है और वे व्यवसाय करते रहते हैं, हमेशा की तरह, परिणाम ग्राहक के अंत में देखे जाते हैं। छोटी त्रुटियां और देरी ग्राहकों के एक परिपूर्ण ऑर्डर डिलीवरी अनुभव में बाधा डालती हैं और व्यापार को खराब रोशनी में डालती हैं।
लेकिन, प्रौद्योगिकी के लिए धन्यवाद, अधिकांश सफल व्यवसाय अपने विभिन्न प्रकार का लाभ उठा रहे हैं और अपने ग्राहकों को एक सहज अनुभव प्रदान कर रहे हैं। चूंकि इन्वेंट्री और सप्लाई चेन किसी भी व्यवसाय की रीढ़ बनाते हैं, उन्हें आपके व्यवसाय के अन्य तत्वों के बीच योजना बनाने में किसी भी कीमत पर पीछे नहीं रहना चाहिए। यह वह जगह है जहाँ बड़े डेटा की भूमिका निभाता है। बड़ा डेटा आपके इन्वेंट्री प्रबंधन योजना में भारी बदलाव ला सकता है और बहुत अधिक निवेश के बिना इसे एक पायदान ऊपर ले जा सकता है।
यदि आप सोच रहे हैं कि आप सहज सूची प्रबंधन के लिए बड़े डेटा का लाभ कैसे उठा सकते हैं, तो आप सही जगह पर हैं। सूची प्रबंधन में बड़े आंकड़ों के शीर्ष आवेदन यहां दिए गए हैं-
बेहतर मांग का पूर्वानुमान
इन्वेंट्री प्रबंधन में बिग डेटा के सबसे अच्छे अनुप्रयोगों में से एक व्यवसायों को उनकी मांगों का अनुमान लगाने में मदद करने से आता है। ग्राहक खरीद पैटर्न और आउटलेयर को समझने से जहां मांग में अचानक वृद्धि या कमी देखी जाती है, व्यवसाय कुशलता से अग्रिम रूप से इसके लिए तैयार कर सकते हैं। वही निर्माता या अच्छे के थोक व्यापारी पर पारित किया जा सकता है जो आपके व्यवसाय के लिए सामानों की आपूर्ति करता है।
मांग का पूर्वानुमान व्यवसायों को यह समझने में भी मदद कर सकता है कि कौन से उत्पाद उनके लिए काम कर रहे हैं और जो अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं। इस जानकारी के साथ आप फार्म कर सकते हैं विपणन के आसपास की रणनीतियाँ और किसी विशेष उत्पाद की बिक्री बंद करना चुनें।
वास्तविक समय में आपूर्ति श्रृंखला की दृश्यता
एक कारण है कि जब वे प्राप्त करते हैं तो बहुत से ग्राहक नाखुश होते हैं eCommerce आदेश इसलिए है क्योंकि वे या तो इसे अपेक्षित डिलीवरी की तारीख से बहुत देर से प्राप्त करते हैं या पारगमन में क्षतिग्रस्त हो जाते हैं। अपनी आपूर्ति श्रृंखला को दृश्यमान बनाते हुए, आप ऐसे मुद्दों की पहचान कर सकते हैं और इसके तहत चल रही कई प्रक्रियाओं पर अधिक ध्यान से देख सकते हैं।
बड़ा डेटा आपकी आपूर्ति श्रृंखला के प्रत्येक विवरण को ट्रैक करने में मदद करता है। आपके पार्सल की गति से यह समझने का अधिकार है कि क्या आपके पार्सल समय पर ग्राहकों के द्वार पर पहुंचेंगे ताकि विरोधी के मामले में मुद्दों की पहचान की जा सके। बड़ा डेटा आपकी सभी समस्याओं का समाधान हो सकता है।
इन्वेंटरी प्लानिंग एंड डेवलपमेंट
अधिकांश ईकामर्स व्यवसाय इन्वेंट्री प्लानिंग समस्या से ग्रस्त हैं। इसका मतलब यह है कि या तो उनके पास बहुत अधिक स्टॉक है जो अच्छी तरह से नहीं बिक रहा है या उनके पास ग्राहक के ऑर्डर हैं, लेकिन अक्सर उत्पादों से बाहर चले जाते हैं। किसी भी तरह से आप अपने व्यवसाय को नुकसान पहुंचा रहे हैं। पूर्व मामले में आप अपना पैसा बर्बाद कर रहे हैं सूची ग्राहक की आवश्यकता नहीं है और बाद में आप बहुत सारे ऑर्डर और ग्राहक खो रहे हैं। बड़े आंकड़ों के साथ इन मुद्दों पर अधिक बारीकी से मांग का विश्लेषण करके ध्यान रखा जा सकता है। यह अंततः आपके व्यवसाय को आपकी इन्वेंट्री के अनुसार योजना बनाने में मदद करता है और आवश्यकतानुसार विकास करता है।
आदेश पूरा
ग्राहक अपने उत्पादों को समय पर प्राप्त करना पसंद करते हैं। यदि आप एक डिलीवरी की तारीख या एक अनुमानित अवधि प्रदान कर रहे हैं जिसके भीतर आप अपने ग्राहकों के द्वार पर उत्पादों को वितरित करेंगे, तो सुनिश्चित करें कि आप प्रतिबद्धता को पूरा करते हैं। आदेश पूर्णता किसी भी व्यवसाय के लिए एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो संगठन की सफलता या विफलता को तय करती है। बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ, व्यवसाय अपने ऑर्डर की पूर्ति की अधिक बारीकी से निगरानी कर सकते हैं और इसे तेज ऑर्डर डिलीवरी के लिए अनुकूलित कर सकते हैं। आप समझ सकते हैं कि ऑर्डर पूर्ति प्रक्रिया के कौन से हिस्से देरी का कारण बन रहे हैं, जिसके आधार पर आप इसे अनुकूलित करने के लिए रणनीति तैयार कर सकते हैं।
सीमलेस स्टॉक रिप्लेसमेंट
मैन्युअल रूप से ग्राहक की मांग की निगरानी करना विक्रेता के लिए एक बड़ी परेशानी हो सकती है। इसी तरह, इन्वेंट्री को सहज रूप से ऑर्डर करना भी एक बड़ी संख्या है क्योंकि निर्णय डेटा द्वारा समर्थित नहीं है। निर्बाध स्टॉक पुनःपूर्ति के लिए, विक्रेताओं को कंक्रीट डेटा के प्रकाश में निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। बिग डेटा यहां एक प्रमुख भूमिका निभाता है और बाजार की मांगों पर एनालिटिक्स प्रदान करके पूरी प्रक्रिया को गति दे सकता है।
व्यापार प्रतिष्ठा
याद रखें कि यह आपकी सूची है जो अंततः ग्राहक तक पहुंचती है और उन पर प्रभाव पैदा करती है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि क्या कारण है, अगर उन्हें कुछ दोषपूर्ण, विलंबित या पूरी तरह से अलग उत्पाद प्राप्त होता है, तो यह आपकी व्यावसायिक प्रतिष्ठा है। बड़े डेटा का उपयोग आपके लिए बैकएंड प्रक्रियाओं को सरल बना सकता है और आपकी मदद कर सकता है और सुनिश्चित कर सकता है कि आप एक शक्तिशाली और भरोसेमंद ब्रांड के रूप में सामने आएं।
निष्कर्ष
इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए बड़ा डेटा आपके व्यवसाय में भारी सुधार कर सकता है। यह कई प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और आपकी इन्वेंट्री को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है ताकि आपके पास बाजार में एक प्रतिस्पर्धी बढ़त हो। याद रखें कि अपने ग्राहक से एक कदम आगे रहना हमेशा सबसे अच्छा होता है, इस तरह आप उनकी उम्मीदों को पूरा कर सकते हैं और साथ ही साथ अपनी कमाई भी कर सकते हैं निष्ठा। बड़ा डेटा यह सब हासिल करने और आपके व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करने में आपका बचाव हो सकता है।
