क्या बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों को कोडिंग सीखनी चाहिए?

हम हर दिन अकल्पनीय मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। Statista के अनुसार, 2020 में वैश्विक रूप से उत्पन्न कुल डेटा 64.2 ज़ेटाबाइट्स (एक ज़ेटाबाइट = एक अरब टेराबाइट) तक पहुँच गया, और अगले पाँच वर्षों में इसके 180 ज़ेटाबाइट्स से अधिक होने का अनुमान है। 

डेटा वॉल्यूम्स में इस विस्फोट के साथ, डेटा साइंस और बिज़नेस इंटेलिजेंस संगठनों को इस डेटा का अर्थ समझाने में प्रमुख भूमिका निभा रहे हैं। 

जहाँ डेटा साइंटिस्ट का टूलबॉक्स मुख्यतः Python, R, कमांड-लाइन टूल्स आदि जैसे कोडिंग-आधारित टूल्स के इर्द-गिर्द घूमता है—वहीं बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक Tableau या Power BI जैसे उन्नत GUI-आधारित टूल्स का उपयोग करते हैं। 

इस संदर्भ में, बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक किसी भी संगठन की इनसाइट लेयर को सक्षम बनाने में अहम भूमिका निभाते हैं। यही कारण है कि बिज़नेस इंटेलिजेंस भूमिकाओं की माँग बढ़ रही है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, एक बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक का औसत वार्षिक वेतन $84,019 प्रति वर्ष है। 

जैसे-जैसे लो-कोड टूल्स अधिक उन्नत हो रहे हैं और बिज़नेस इंटेलिजेंस फ़ंक्शंस संगठनों के लिए मूल्य पैदा करते जा रहे हैं, करियर में आगे बढ़ने के लिए BI विश्लेषकों के लिए कोडिंग कौशल कितना महत्वपूर्ण है? इस लेख में, हम इसी प्रश्न का उत्तर खोजते हैं। 

आधुनिक विश्लेषक की भूमिका के विकास, उन कार्यों के प्रकार जिनमें कोडिंग की आवश्यकता होती है, और कोडिंग सीखने के मूल्य का संक्षिप्त अवलोकन दिए बिना छोटा जवाब देना कठिन है। चलिए शुरू करते हैं!

बिज़नेस इंटेलिजेंस का इतिहास

“बिज़नेस इंटेलिजेंस” शब्द का पहली बार उपयोग 1865 में लेखक रिचर्ड मिलर डेवेन्स ने किया था, जब उन्होंने Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes में वर्णन किया कि कैसे एक वित्तकार ने सूचना एकत्रित कर और उस पर कार्रवाई करके अपने प्रतिस्पर्धियों को मात दी। 

हालाँकि, आधुनिक बिज़नेस इंटेलिजेंस की नींव 1956 में IBM द्वारा आविष्कृत हार्ड ड्राइव डिस्क के विकास तक नहीं रखी गई थी। इसने उपयोगकर्ताओं को 5 MB डेटा संग्रहीत करने की अनुमति दी, जो उस समय विशाल मात्रा थी। 

दो साल बाद, IBM के शोधकर्ता हंस पीटर लुहन ने एक जर्नल पेपर A Business Intelligence System प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने बड़े पैमाने पर डेटा से जूझने और उसे बेहतर निर्णय लेने के लिए उपयोग करने में व्यवसायों के सामने आने वाली चुनौतियों पर प्रकाश डालते हुए बिज़नेस इंटेलिजेंस के सिद्धांतों का परिचय दिया। इन कारणों से हंस को बिज़नेस इंटेलिजेंस का जनक माना जाता है।

1960 और 1970 के दशक के बीच, पहले डेटा प्रबंधन सिस्टम और निर्णय समर्थन सिस्टम विकसित किए गए, जिन्होंने 1980 के दशक में डेटा वेयरहाउस के निर्माण का मार्ग प्रशस्त किया, जो आज भी उपयोग में है। 

डेटा वेयरहाउस ऐसे सिस्टम होते हैं जो विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र कर उसे एक केंद्रीय भंडार में व्यवस्थित करते हैं, जिससे अधिक प्रभावी और गहन विश्लेषण संभव हो पाता है। 1990 के दशक के उत्तरार्ध तक, तकनीकी नवाचारों, पर्सनल कंप्यूटरों के उदय और इंटरनेट के जन्म के साथ आधुनिक BI सिस्टम के पूर्ववर्ती वास्तविकता बन गए। 

आधुनिक BI विश्लेषक का उदय

पिछले दो दशकों में, बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक की भूमिका में भारी परिवर्तन आया है। बिग डेटा और लगातार बढ़ती डेटा मात्रा के उदय ने परिष्कृत BI प्लेटफ़ॉर्म और टूल्स की माँग बढ़ा दी, ताकि विश्लेषक अपनी कंपनी के डेटा का अर्थ समझ सकें। 

90 के दशक के उत्तरार्ध और 2000 के दशक की शुरुआत में, विश्लेषक अपने संगठन के डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन करने के लिए Excel, SQL या आदिम BI टूल्स जैसे टूल्स का उपयोग करते थे। हालाँकि, Power BI, Tableau और Qlik जैसे टूल्स के आने के साथ, आज के विश्लेषकों से अपेक्षा है कि वे अपने रोज़मर्रा के कार्यों में विभिन्न टूल्स में महारत रखते हों। 

विशिष्ट टूल्स में तकनीकी विशेषज्ञता से परे, आधुनिक विश्लेषकों से अपेक्षा है कि वे विस्तार से सोचने के विशेषज्ञ हों। इसका अर्थ है कि मज़बूत प्रोजेक्ट प्रबंधन कौशल, डोमेन ज्ञान, स्टोरीटेलिंग और संचार कौशल आज के विश्लेषक के लिए बुनियादी आवश्यकताएँ हैं।  

इसे ध्यान में रखते हुए, अब समय है शुरुआत में पूछे गए मुख्य प्रश्न पर लौटने का: क्या बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों को कोडिंग सीखनी चाहिए? जवाब है—हाँ! 

हालाँकि कई बिज़नेस इंटेलिजेंस भूमिकाओं में कोडिंग कौशल की आवश्यकता नहीं हो सकती, प्रोग्रामिंग सीखने से विश्लेषक संगठनों को दिए जाने वाले मूल्य को तेज़ कर सकते हैं और नौकरी खोज में भीड़ से अलग दिख सकते हैं। नीचे आपको पाँच प्रमुख कारण मिलेंगे कि बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों को कोडिंग क्यों सीखनी चाहिए। 

बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों के लिए कोडिंग सीखने का मूल्य

1. समस्या-समाधान कौशल में सुधार

चाहे वह प्रमुख मेट्रिक्स पर A/B टेस्ट के प्रभाव को समझना हो, हितधारकों के लिए डैशबोर्ड बनाना हो, या डेटा इनसाइट्स के आधार पर सिफारिशें देना—बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक रोज़ाना समस्याएँ हल करते हैं। प्रोग्रामिंग सीखना इन कौशलों को तेज़ कर सकता है, क्योंकि प्रोग्रामिंग तकनीकी समस्याओं को देखने का एक नया दृष्टिकोण प्रदान करती है। 

प्रोग्रामिंग और उन्नत समस्या-समाधान कौशल के बीच संबंध का व्यापक रूप से अध्ययन किया गया है, क्योंकि यह प्रैक्टिशनर्स को संभावित समस्याओं के लिए व्यापक समाधानों के बारे में सोचने के लिए प्रशिक्षित करता है। 

2. अन्य डेटा टीम सदस्यों के साथ बेहतर काम करें

बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक अक्सर व्यापक एनालिटिक्स या डेटा टीमों में कार्यरत होते हैं। इसका अर्थ है कि वे डेटा इंजीनियर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा एनालिस्ट्स जैसे कोडिंग-प्रथम प्रैक्टिशनर्स के साथ सहयोग करेंगे। बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों के लिए कोडिंग सीखने का एक प्रमुख परिणाम अन्य टीम सदस्यों के साथ बेहतर सहानुभूति और सहयोग है। 

कोडिंग सीखना, बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों को अन्य टीम सदस्यों से बेहतर अनुरोध करने, समय-सीमा सीमित होने पर कोडिंग कौशल की आवश्यकता वाले ऐड-हॉक समाधान बनाने, और अपने सहकर्मियों के वर्कफ़्लोज़ को बेहतर समझने में मदद करेगा। बेहतर टीम सामंजस्य पूरे संगठन के लिए बेहतर परिणाम ही दे सकता है। 

3. अधिक जटिल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और वर्कफ़्लोज़ बनाना

Tableau और Power BI जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स में महारत हासिल करना आज के विश्लेषकों के लिए बुनियादी शर्त है। हालाँकि, कोडिंग सीखना विभिन्न तरीकों से बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषकों के वर्कफ़्लो को तेज़ कर सकता है। 

पहले, Tableau और Power BI R और Python के साथ इंटीग्रेशन प्रदान करते हैं। यह विश्लेषकों को अपने पसंदीदा बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल में स्क्रिप्ट्स का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो को स्वचालित करने की अनुमति देता है। इसका एक प्रमुख उदाहरण है Power BI में Python चलाना ताकि अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटासेट पर डेटा हेरफेर के किसी चरण को स्वचालित किया जा सके। 

साथ ही, R और Python जैसी प्रोग्रामिंग भाषाएँ आपको अधिक जटिल डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देती हैं, जो BI टूल्स पर संभव नहीं हैं। उदाहरण के लिए, R के ggplot2 और Python के Matplotlib जैसे पैकेजों के साथ, प्रैक्टिशनर्स अत्यंत कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट्स डिज़ाइन कर सकते हैं। 

4. ओपन सोर्स समुदाय का हिस्सा बनें

प्रोग्रामिंग भाषाओं का एक अनोखा पहलू यह है कि लगभग सभी टूल्स जिनका सर्वश्रेष्ठ प्रैक्टिशनर्स और शोधकर्ता उपयोग करते हैं, ओपन-सोर्स हैं। इसका अर्थ है कि कोई भी, किसी भी समय, सबसे शक्तिशाली और परिष्कृत टूल्स को निःशुल्क, बिना किसी बाधा के डाउनलोड कर सकता है। 

साथ ही, इसका यह भी अर्थ है कि प्रैक्टिशनर्स सीधे इन टूल्स के निर्माताओं से जुड़ सकते हैं और सोर्स कोड में सुधार के लिए सिफारिशें दे सकते हैं। किसी ओपन-सोर्स समुदाय से जुड़ाव विश्लेषकों के करियर, ज्ञान और प्रतिष्ठा को समृद्ध कर सकता है। इसका मतलब है भविष्य में बेहतर करियर अवसर और डेटा जगत में गहरे संबंध। 

5. करियर वृद्धि के अवसर

प्रोग्रामिंग सीखने का एक बड़ा लाभ आपके करियर अवसरों का विस्तार करना और अन्य करियर पथों में भी स्विच करने की संभावना है। बिज़नेस इंटेलिजेंस एक बड़ा क्षेत्र है जिसमें कई प्रकार के करियर पथ हैं, जैसे डेटा विश्लेषक, प्रोडक्ट विश्लेषक, BI डेवलपर और बिज़नेस इंटेलिजेंस आर्किटेक्ट। Glassdoor के आँकड़ों के आधार पर, कोडिंग नौकरियों की माँग अधिक है, वे शानदार वेतन और बहुत संतुष्टि प्रदान करती हैं। 

ऐसी भूमिकाओं के उदाहरण डेटा विश्लेषक पद हैं, जो बिज़नेस इंटेलिजेंस भूमिका से काफ़ी संबंधित हैं, लेकिन इनमें प्रोग्रामिंग और सांख्यिकीय ज्ञान की उच्च डिग्री की आवश्यकता होती है। संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा विश्लेषकों का माध्य वेतन लगभग $94,687 प्रति वर्ष है और $391K तक पहुँच सकता है। 

इसके अलावा, हम लगातार डेटा इंजीनियर्स और डेटा साइंटिस्ट्स की भारी माँग देखते हैं। डेटा इंजीनियर्स बड़ी मात्रा में डेटा के समेकन में अहम भूमिका निभाते हैं, जिसका उपयोग डेटा साइंटिस्ट्स इनसाइट्स निकालने और मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए करते हैं। डेटा इंजीनियर्स और डेटा साइंटिस्ट्स के लिए माध्य वेतन क्रमशः $112,493 प्रति वर्ष और $117,212 प्रति वर्ष है।

विश्लेषक भूमिका का भविष्य

जैसे-जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस विकसित होता जा रहा है, आधुनिक बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषक को भी विकसित होना होगा। कोडिंग कौशल अर्जित करने से बेहतर समस्या-समाधान, टीम के अन्य सदस्यों के साथ बेहतर सहयोग, कुशल और जटिल वर्कफ़्लोज़, करियर वृद्धि के अवसर, और बहुत कुछ संभव हो सकता है। 

यदि इस लेख ने आपको प्रोग्रामिंग सीखना शुरू करने के लिए प्रेरित किया है, तो नीचे दिए गए संसाधनों को ज़रूर देखें।