ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स: NLP क्वेरीजसह अंतर्दृष्टी मिळवणे

आजच्या डेटा-चालित जगात, जगभरातील संस्था त्यांच्या डेटामधून जास्तीत जास्त मूल्य काढण्याचे मार्ग सतत शोधत आहेत. ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स, जे डेटा विश्लेषण क्षमता वाढवण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि मशीन लर्निंग (ML) चा वापर करते, ते एक गेम-चेंजर म्हणून वेगाने उदयास येत आहे. ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्सचा एक महत्त्वाचा घटक म्हणजे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) वापरून वापरकर्त्यांना अधिक अंतर्ज्ञानी आणि सोप्या पद्धतीने डेटा क्वेरी करण्याची सुविधा देणे. हा ब्लॉग पोस्ट ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP क्वेरीजच्या जगात डोकावतो, त्याचे फायदे, अंमलबजावणीच्या धोरणे आणि जगभरातील व्यवसायांवर होणारा संभाव्य परिणाम शोधतो.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स म्हणजे काय?

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स डेटा विश्लेषणाचे अनेक पैलू स्वयंचलित करते, ज्यात डेटाची तयारी, अंतर्दृष्टी निर्मिती आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन यांचा समावेश आहे. हे सर्व कौशल्य स्तरावरील वापरकर्त्यांना विशेष तांत्रिक कौशल्याची आवश्यकता न ठेवता डेटा एक्सप्लोर करण्यास, पॅटर्न शोधण्यास आणि कार्यवाही करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी निर्माण करण्यास सक्षम करते. ही कार्ये स्वयंचलित करून, ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स डेटा सायंटिस्ट आणि विश्लेषकांना अधिक गुंतागुंतीच्या आणि धोरणात्मक उपक्रमांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मोकळे करते.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्सला डेटा विश्लेषणासाठी एक बुद्धिमान सहाय्यक म्हणून विचार करा. ते मानवी विश्लेषकांची जागा घेत नाही, तर कंटाळवाणी कामे स्वयंचलित करणारी आणि डेटामधील छुपे नमुने उघड करणारी साधने आणि तंत्रज्ञान प्रदान करून त्यांच्या क्षमता वाढवते.

नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेची (NLP) भूमिका

नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) ही AI ची एक शाखा आहे जी संगणकांना मानवी भाषा समजून घेण्यास, तिचा अर्थ लावण्यास आणि तयार करण्यास सक्षम करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्सच्या संदर्भात, NLP वापरकर्त्यांना क्लिष्ट कोड किंवा तांत्रिक शब्दांऐवजी नैसर्गिक भाषेतील क्वेरी वापरून डेटाशी संवाद साधण्याची परवानगी देते. हे डेटा विश्लेषणासाठी प्रवेशाचा अडथळा लक्षणीयरीत्या कमी करते, ज्यामुळे संस्थेतील वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी ते प्रवेशयोग्य बनते.

कल्पना करा की तुम्ही तुमच्या डेटाला विचारू शकता "गेल्या तिमाहीत युरोपमध्ये आमची सर्वाधिक विक्री होणारी उत्पादने कोणती होती?" आणि त्वरित, अचूक उत्तर मिळवू शकता. ही ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP ची शक्ती आहे.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP क्वेरीचे फायदे

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP चे एकत्रीकरण सर्व आकारांच्या व्यवसायांसाठी अनेक फायदे देते, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

1. वाढलेली सुलभता आणि वापरकर्ता स्वीकृती

NLP डेटा सायन्स किंवा प्रोग्रामिंगमध्ये तांत्रिक कौशल्य नसलेल्या वापरकर्त्यांसह, वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी डेटा विश्लेषण सुलभ करते. वापरकर्त्यांना नैसर्गिक भाषा वापरून डेटा क्वेरी करण्याची परवानगी देऊन, NLP क्लिष्ट कोड किंवा तांत्रिक शब्दांची गरज काढून टाकते, ज्यामुळे व्यावसायिक वापरकर्त्यांसाठी डेटा एक्सप्लोर करणे आणि अंतर्दृष्टी निर्माण करणे सोपे होते.

उदाहरण: एका बहुराष्ट्रीय कॉर्पोरेशनमधील मार्केटिंग मॅनेजर आयटी विभागावर अवलंबून न राहता मोहिमेची कामगिरी समजून घेण्यासाठी विक्री डेटा सहजपणे क्वेरी करू शकतो.

2. जलद अंतर्दृष्टी निर्मिती

NLP वापरकर्त्यांना त्वरीत आणि सहजपणे डेटा क्वेरी करण्याची आणि रिअल-टाइममध्ये उत्तरे मिळवण्याची परवानगी देऊन अंतर्दृष्टी निर्मितीची प्रक्रिया वेगवान करते. यामुळे वेळखाऊ मॅन्युअल डेटा विश्लेषणाची गरज दूर होते आणि वापरकर्त्यांना परिणामांचा अर्थ लावण्यावर आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यावर लक्ष केंद्रित करण्याची परवानगी मिळते.

उदाहरण: एक पुरवठा साखळी व्यवस्थापक नैसर्गिक भाषेचा वापर करून डेटा क्वेरी करून पुरवठा साखळीतील अडथळे त्वरीत ओळखू शकतो, ज्यामुळे त्यांना संभाव्य व्यत्ययांना सक्रियपणे सामोरे जाता येते.

3. सुधारित डेटा साक्षरता

डेटा विश्लेषण अधिक सुलभ आणि अंतर्ज्ञानी बनवून, NLP संपूर्ण संस्थेमध्ये डेटा साक्षरता सुधारण्यास मदत करते. जसजसे अधिक वापरकर्ते डेटाशी संवाद साधण्यास आणि अंतर्दृष्टी निर्माण करण्यास सक्षम होतात, तसतसे ते डेटा आणि निर्णय घेण्यासाठी त्याची क्षमता अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेतात.

उदाहरण: एक विक्री संघ ग्राहकांचे वर्तन आणि प्राधान्ये समजून घेण्यासाठी NLP वापरू शकतो, ज्यामुळे अधिक प्रभावी विक्री धोरणे आणि सुधारित ग्राहक संबंध निर्माण होतात.

4. वर्धित सहयोग

NLP वापरकर्त्यांना इतरांशी सहजपणे अंतर्दृष्टी आणि निष्कर्ष सामायिक करण्याची परवानगी देऊन सहयोगास सुलभ करते. डेटा आणि अंतर्दृष्टीचे वर्णन करण्यासाठी नैसर्गिक भाषेचा वापर करून, वापरकर्ते त्यांची तांत्रिक पार्श्वभूमी काहीही असली तरीही सहकारी आणि भागधारकांशी अधिक प्रभावीपणे संवाद साधू शकतात.

उदाहरण: एक वित्त संघ आर्थिक कामगिरी वरिष्ठ व्यवस्थापनाला स्पष्ट आणि संक्षिप्त पद्धतीने समजावून सांगण्यासाठी NLP चा वापर करू शकतो, ज्यामुळे प्रत्येकाला मुख्य निष्कर्ष समजतील याची खात्री होते.

5. डेटाचे लोकशाहीकरण

NLP संस्थेतील व्यापक प्रेक्षकांसाठी डेटा उपलब्ध करून देऊन डेटाचे लोकशाहीकरण करते. हे वापरकर्त्यांना सर्व स्तरांवर डेटा-आधारित निर्णय घेण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे अधिक माहितीपूर्ण आणि प्रभावी परिणाम मिळतात.

उदाहरण: ग्राहक सेवा प्रतिनिधी ग्राहकांची माहिती त्वरीत मिळवण्यासाठी आणि वैयक्तिकृत समर्थन देण्यासाठी NLP वापरू शकतात, ज्यामुळे ग्राहकांचे समाधान आणि निष्ठा सुधारते.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP क्वेरीज कशा कार्य करतात

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP क्वेरी वापरण्याच्या प्रक्रियेमध्ये सामान्यतः खालील चरणांचा समावेश असतो:

1. वापरकर्ता इनपुट: वापरकर्ता ऍनालिटिक्स प्लॅटफॉर्ममध्ये नैसर्गिक भाषेतील क्वेरी टाकतो. उदाहरणार्थ, "जपानमधील गेल्या वर्षाचा विक्रीचा ट्रेंड दाखवा."
2. NLP इंजिन प्रक्रिया: NLP इंजिन वापरकर्त्याचा हेतू समजून घेण्यासाठी आणि संबंधित डेटा घटक ओळखण्यासाठी क्वेरीचे विश्लेषण करते. यात खालील कार्यांचा समावेश आहे:
   
   • टोकनायझेशन: क्वेरीचे वैयक्तिक शब्द किंवा टोकनमध्ये विभाजन करणे.
   • पार्ट-ऑफ-स्पीच टॅगिंग: प्रत्येक शब्दाची व्याकरणीय भूमिका ओळखणे (उदा., नाम, क्रियापद, विशेषण).
   • नेम्ड एंटिटी रेकग्निशन (NER): स्थाने, संस्था आणि उत्पादने यांसारख्या नामित घटकांना ओळखणे आणि वर्गीकृत करणे.
   • हेतू ओळखणे: वापरकर्त्याचे एकूण ध्येय किंवा उद्दिष्ट ठरवणे.
   • एंटिटी लिंकिंग: ओळखलेल्या घटकांना मूळ डेटा स्रोतांमधील संबंधित डेटा घटकांशी जोडणे.
3. क्वेरी जनरेशन: NLP इंजिनच्या क्वेरीच्या आकलनावर आधारित, सिस्टम एक संरचित क्वेरी (उदा., SQL) तयार करते जी डेटा स्रोतांवर कार्यान्वित केली जाऊ शकते.
4. डेटा पुनर्प्राप्ती: संरचित क्वेरी डेटा स्रोतांवर कार्यान्वित केली जाते आणि संबंधित डेटा पुनर्प्राप्त केला जातो.
5. निकाल सादरीकरण: पुनर्प्राप्त केलेला डेटा वापरकर्त्याला चार्ट, आलेख किंवा सारणी यासारख्या स्पष्ट आणि संक्षिप्त स्वरूपात सादर केला जातो. सिस्टम निष्कर्षांचा वर्णनात्मक सारांश देखील तयार करू शकते.

NLP क्वेरीसाठी अंमलबजावणी धोरणे

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP क्वेरी यशस्वीरित्या अंमलात आणण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि अंमलबजावणी आवश्यक आहे. येथे विचारात घेण्यासाठी काही प्रमुख धोरणे आहेत:

1. योग्य तंत्रज्ञान प्लॅटफॉर्म निवडा

एक ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्स प्लॅटफॉर्म निवडा जो मजबूत NLP क्षमता प्रदान करतो आणि विविध डेटा स्रोतांना समर्थन देतो. प्लॅटफॉर्मची अचूकता, स्केलेबिलिटी आणि वापर सुलभता यासारख्या घटकांचा विचार करा.

उदाहरण: Tableau, Qlik, आणि Microsoft Power BI सारखे अनेक आघाडीचे ऍनालिटिक्स प्लॅटफॉर्म अंगभूत NLP क्षमता देतात किंवा तृतीय-पक्ष NLP इंजिनसह एकत्रित होतात.

2. NLP इंजिनला प्रशिक्षित करा

तुमच्या संस्थेच्या डेटा आणि व्यावसायिक भाषेच्या प्रातिनिधिक नमुन्यावर NLP इंजिनला प्रशिक्षित करा. हे इंजिनला वापरकर्त्याच्या क्वेरी अचूकपणे समजून घेण्यास आणि संबंधित परिणाम तयार करण्यास मदत करेल. या प्रक्रियेसाठी NLP मॉडेलला अचूक करण्यासाठी डेटा सायंटिस्टसोबत काम करण्याची आवश्यकता असू शकते.

उदाहरण: सामान्य विक्री-संबंधित क्वेरी समजून घेण्यासाठी NLP इंजिनला प्रशिक्षित करण्यासाठी ऐतिहासिक विक्री डेटा आणि ग्राहक संवादांचा डेटासेट वापरा.

3. स्पष्ट डेटा गव्हर्नन्स धोरणे परिभाषित करा

डेटा गुणवत्ता, अचूकता आणि सुसंगतता सुनिश्चित करण्यासाठी स्पष्ट डेटा गव्हर्नन्स धोरणे स्थापित करा. NLP इंजिन डेटाचा अचूक अर्थ लावण्यास आणि विश्लेषण करण्यास सक्षम आहे हे सुनिश्चित करण्यासाठी हे आवश्यक आहे.

उदाहरण: सर्व डेटा फील्ड योग्यरित्या फॉरमॅट केलेले आहेत आणि त्यात अचूक माहिती आहे याची खात्री करण्यासाठी डेटा प्रमाणीकरण नियम लागू करा.

4. वापरकर्त्यांना प्रशिक्षण आणि समर्थन द्या

वापरकर्त्यांना NLP क्वेरी प्रभावीपणे वापरण्यास मदत करण्यासाठी प्रशिक्षण आणि समर्थन प्रदान करा. हे अवलंब करण्यास चालना देण्यास मदत करेल आणि वापरकर्ते डेटामधून मौल्यवान अंतर्दृष्टी निर्माण करण्यास सक्षम आहेत याची खात्री करेल.

उदाहरण: वापरकर्त्यांना प्रभावी NLP क्वेरी कशी तयार करायची आणि परिणामांचा अर्थ कसा लावायचा हे शिकवण्यासाठी प्रशिक्षण साहित्य आणि कार्यशाळा विकसित करा.

5. कार्यक्षमतेचे निरीक्षण आणि मूल्यांकन करा

सुधारणेसाठी क्षेत्रे ओळखण्यासाठी NLP इंजिनच्या कार्यक्षमतेचे सतत निरीक्षण आणि मूल्यांकन करा. हे इंजिन वापरकर्त्याच्या क्वेरी अचूकपणे समजत आहे आणि संबंधित परिणाम तयार करत आहे याची खात्री करण्यास मदत करेल. क्वेरी यश दर, वापरकर्ता समाधान आणि अंतर्दृष्टीसाठी लागणारा वेळ यासारख्या मेट्रिक्सचा मागोवा घ्या.

उदाहरण: सामान्य चुका किंवा ज्या ठिकाणी NLP इंजिन वापरकर्त्याचा हेतू समजून घेण्यासाठी संघर्ष करत आहे ते ओळखण्यासाठी वापरकर्ता अभिप्राय आणि क्वेरी लॉगचे नियमितपणे पुनरावलोकन करा.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP क्वेरीसाठी वापर प्रकरणे

NLP क्वेरी विविध उद्योग आणि कार्यांमध्ये विस्तृत वापर प्रकरणांवर लागू केल्या जाऊ शकतात. येथे काही उदाहरणे आहेत:

1. विक्री विश्लेषण

विक्री संघ विक्री डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, ट्रेंड ओळखण्यासाठी आणि ग्राहकांचे वर्तन समजून घेण्यासाठी NLP क्वेरी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ते असे प्रश्न विचारू शकतात:

• "मागील महिन्यात आमची सर्वाधिक विक्री होणारी उत्पादने कोणती होती?"
• "कोणत्या विक्री प्रतिनिधींनी गेल्या तिमाहीत त्यांचा कोटा ओलांडला?"
• "उत्तर अमेरिकेतील सरासरी डील आकार किती आहे?"

2. विपणन मोहीम विश्लेषण

विपणन संघ मोहिमेच्या कामगिरीचे विश्लेषण करण्यासाठी, ग्राहकांचा सहभाग समजून घेण्यासाठी आणि विपणन खर्च ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी NLP क्वेरी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ते असे प्रश्न विचारू शकतात:

• "कोणत्या विपणन मोहिमेने सर्वाधिक लीड्स निर्माण केले?"
• "आमच्या ईमेल मोहिमेसाठी क्लिक-थ्रू दर काय आहे?"
• "आमच्या सोशल मीडिया जाहिरातीवरील गुंतवणुकीवर परतावा किती आहे?"

3. ग्राहक सेवा विश्लेषण

ग्राहक सेवा संघ ग्राहकांच्या अभिप्रायाचे विश्लेषण करण्यासाठी, अडचणीची ठिकाणे ओळखण्यासाठी आणि ग्राहकांचे समाधान सुधारण्यासाठी NLP क्वेरी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ते असे प्रश्न विचारू शकतात:

• "सर्वात सामान्य ग्राहक तक्रारी कोणत्या आहेत?"
• "ग्राहक सेवा तिकिटांसाठी सरासरी निराकरण वेळ काय आहे?"
• "आमच्या उत्पादनासाठी ग्राहक समाधान स्कोअर काय आहे?"

4. आर्थिक विश्लेषण

वित्त संघ आर्थिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, ट्रेंड ओळखण्यासाठी आणि आर्थिक कामगिरीचे निरीक्षण करण्यासाठी NLP क्वेरी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ते असे प्रश्न विचारू शकतात:

• "गेल्या तिमाहीतील आमचा महसूल किती आहे?"
• "आमचे ऑपरेटिंग खर्च काय आहेत?"
• "आमचा निव्वळ नफा मार्जिन काय आहे?"

5. पुरवठा साखळी व्यवस्थापन

पुरवठा साखळी व्यवस्थापक पुरवठा साखळी डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, अडथळे ओळखण्यासाठी आणि इन्व्हेंटरी पातळी ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी NLP क्वेरी वापरू शकतात. उदाहरणार्थ, ते असे प्रश्न विचारू शकतात:

• "आमच्या पुरवठादारांसाठी सरासरी लीड टाइम काय आहे?"
• "आमचा इन्व्हेंटरी उलाढाल दर काय आहे?"
• "सर्वात सामान्य पुरवठा साखळीतील व्यत्यय कोणते आहेत?"

आव्हाने आणि विचार

NLP क्वेरी महत्त्वपूर्ण फायदे देत असताना, लक्षात ठेवण्यासाठी काही आव्हाने आणि विचार देखील आहेत:

1. डेटा गुणवत्ता आणि अचूकता

NLP क्वेरीची अचूकता मूळ डेटाच्या गुणवत्तेवर आणि अचूकतेवर अवलंबून असते. जर डेटा अपूर्ण, विसंगत किंवा चुकीचा असेल, तर NLP इंजिन चुकीचे किंवा दिशाभूल करणारे परिणाम देऊ शकते.

2. संदिग्धता आणि संदर्भ

नैसर्गिक भाषा संदिग्ध असू शकते, आणि जर क्वेरी स्पष्ट किंवा विशिष्ट नसेल तर NLP इंजिनला वापरकर्त्याचा हेतू समजण्यास अडचण येऊ शकते. क्वेरीचा अचूक अर्थ लावण्यासाठी इंजिनला पुरेसा संदर्भ देणे महत्त्वाचे आहे.

3. डेटा सुरक्षा आणि गोपनीयता

NLP क्वेरी वापरताना डेटा सुरक्षा आणि गोपनीयतेचे संरक्षण केले जाईल याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे. संवेदनशील डेटामध्ये अनधिकृत प्रवेश टाळण्यासाठी योग्य सुरक्षा उपाय लागू करा.

4. पक्षपात आणि निष्पक्षता

NLP मॉडेल पक्षपाती डेटावर प्रशिक्षित असल्यास ते पक्षपाती असू शकतात. संभाव्य पक्षपातांबद्दल जागरूक असणे आणि परिणाम निष्पक्ष आणि निःपक्षपाती आहेत याची खात्री करण्यासाठी ते कमी करण्यासाठी पावले उचलणे महत्त्वाचे आहे.

5. स्केलेबिलिटी आणि कार्यक्षमता

जसजसे डेटाचे प्रमाण आणि वापरकर्त्यांची संख्या वाढते, तसतसे NLP इंजिन मागणी पूर्ण करण्यासाठी मोजमाप करू शकते याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे. यासाठी अधिक शक्तिशाली हार्डवेअरमध्ये गुंतवणूक करणे किंवा NLP अल्गोरिदम ऑप्टिमाइझ करणे आवश्यक असू शकते.

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP क्वेरींचे भविष्य

ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समधील NLP क्वेरींचे भविष्य उज्ज्वल आहे. जसजसे NLP तंत्रज्ञान विकसित होत राहील, तसतसे आम्ही डेटाशी संवाद साधण्याचे आणखी अत्याधुनिक आणि अंतर्ज्ञानी मार्ग पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो. काही संभाव्य भविष्यातील घडामोडींमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• अधिक प्रगत NLP मॉडेल: NLP मॉडेल अधिक अचूक आणि क्लिष्ट क्वेरी आणि भाषेतील बारकावे समजण्यास सक्षम होतील.
• संदर्भ-जागरूक विश्लेषण: NLP इंजिन वापरकर्त्याच्या क्वेरीचा संदर्भ समजून घेण्यास आणि अधिक संबंधित आणि वैयक्तिकृत परिणाम प्रदान करण्यास सक्षम असतील.
• स्वयंचलित डेटा तयारी: डेटा क्लीनिंग आणि ट्रान्सफॉर्मेशन सारख्या डेटा तयारीची कामे स्वयंचलित करण्यासाठी NLP चा वापर केला जाईल.
• सक्रिय अंतर्दृष्टी: वापरकर्त्याने प्रश्न विचारण्यापूर्वीच डेटामधील अंतर्दृष्टी आणि नमुने सक्रियपणे ओळखण्यासाठी NLP चा वापर केला जाईल.
• इतर AI तंत्रज्ञानासह एकत्रीकरण: आणखी शक्तिशाली आणि बुद्धिमान प्रणाली तयार करण्यासाठी NLP चे संगणक दृष्टी आणि रोबोटिक्स सारख्या इतर AI तंत्रज्ञानासह एकत्रीकरण केले जाईल.

निष्कर्ष

NLP क्वेरी व्यवसाय डेटाचे विश्लेषण करण्याच्या पद्धतीत बदल घडवत आहेत, ज्यामुळे ते अधिक सुलभ, अंतर्ज्ञानी आणि कार्यक्षम बनत आहे. वापरकर्त्यांना नैसर्गिक भाषेचा वापर करून डेटा क्वेरी करण्यास सक्षम करून, NLP डेटा विश्लेषणाचे लोकशाहीकरण करत आहे आणि संस्थांना पूर्वीपेक्षा अधिक वेगाने मौल्यवान अंतर्दृष्टी निर्माण करण्यास सक्षम करत आहे. जसजसे NLP तंत्रज्ञान विकसित होत राहील, तसतसे आम्ही ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP क्वेरींचे आणखी नवनवीन अनुप्रयोग पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो, ज्यामुळे जगभरातील व्यावसायिक बुद्धिमत्ता आणि निर्णय प्रक्रियेत आणखी प्रगती होईल.

आजच्या डेटा-चालित लँडस्केपमध्ये स्पर्धात्मक राहू इच्छिणाऱ्या संस्थांसाठी ऑगमेंटेड ऍनालिटिक्समध्ये NLP चा स्वीकार करणे आता एक लक्झरी राहिलेली नाही, तर एक गरज आहे. या पोस्टमध्ये वर्णन केलेल्या धोरणांची अंमलबजावणी करून, व्यवसाय त्यांच्या डेटाची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतात आणि महत्त्वपूर्ण स्पर्धात्मक फायदा मिळवू शकतात.