વર્ષોથી અપેક્ષિત આ મહત્ત્વની ભૂમિકામાં, ઉભરતી મહત્વની ભૂમિકામાં અંદાજિત શોર્ટફૉલ્સ સાથે ડેટા વૈજ્ઞાનિકની ભૂમિકા ગરમ માંગ છે.
સંગઠનો દર વર્ષે દર વર્ષે નિયોજન ખર્ચ કરી રહ્યા છે સોફ્ટવેરને સંગ્રહવા, સ્ટોર કરવા અને વિશ્લેષણ કરવા માટે. સર્જનાત્મક વિભાગોના ખર્ચે માર્કેટિંગ વિભાગો વધુને વધુ ટેકનિકલ, માહિતી-સમજણ વ્યાવસાયિકો સાથે ભરવામાં આવે છે.
વ્યવસાયનું વિશ્વ ડેટા-કેન્દ્રિત વિશ્વ છે, છતાં તે ઓળખવું અગત્યનું છે કે ડેટા પોતે અંત નથી. બીજું બધું જ આપણે અમારા કામ પર ખેંચીએ છીએ, ડેટા એ વચનથી ભરપૂર સાધન છે. યોગ્ય અભિગમ સાથે જમણા હાથમાં, નિર્ણયોને ટેકો આપવા માટેના ડેટાની સંભવનીયતા નોંધપાત્ર છે.
જો કે, ખોટી માન્યતામાં ગુંજી નથી કે ડેટાને હસ્તગત અને વિશ્લેષણ જોખમ વિના છે. ચાલો બિઝનેસ તારનાર તરીકેના ડેટાના વિચારને બંધ કરવાના પૉલિશને થોડો ઘસવું અને અમને બધા માટે આ નવા સ્ત્રોત ભેટોના સંભવિત મુશ્કેલીઓ ઓળખવામાં મદદ કરીએ.
Forewarned forearmed છે.
6 મોટા પડકારો મેનેજર્સ અને સંસ્થાઓ ડેટા સાથે સામનો કરે છે:
1. ડેટા ગુણવત્તા ઘણી વાર ગરીબ છે. ભૌતિક પદાર્થો અથવા પ્રોડક્ટ્સના સંદર્ભમાં ગુણવત્તા વિશે વિચારવા માટે અમે ટેવાયેલા છીએ, ત્યારે તે દરેક જાત માટે ડેટા ગુણવત્તા એ દરેક સમય માટે સામગ્રી મુદ્દો છે.
માળખાગત ડેટાબેઝ અથવા રિપોઝીટરીઓમાં સંગ્રહિત ડેટા ઘણીવાર અપૂર્ણ, અસંગત અથવા આઉટ ઓફ ડેટ છે. તે સંભવિત છે કે તમે ડેટા ગુણવત્તા મુદ્દાના સરળ ઉદાહરણને પ્રાપ્ત થયા છો.
અમને મોટા ભાગના માર્કેટર્સ પાસેથી ડુપ્લિકેટ મેઈલીંગને અમારા વાસ્તવિક નામના જુદા-જુદા અથવા ધરમૂળથી અલગ સંસ્કરણોથી સંબોધવામાં યાદ આવે છે.
માર્કેટિંગના ડેટાબેસમાં અમારા સરનામા અને અલગ અલગ, ઘણીવાર ભૂલભરેલી જોડણી અથવા અમારા નામની ભિન્નતા સાથે નકલી રેકોર્ડ્સ શામેલ છે. અમે ડુપ્લિકેટ મેઇલને જંક તરીકે રિસાયકલ કરીએ છીએ, અને માર્કેટિંગને સરળ ડેટા ગુણવત્તા મુદ્દાને કારણે પ્રિન્ટીંગના સ્વરૂપમાં વધારાનો ખર્ચ થતો હોય છે. આ ભૂલને ઘણાં સેંકડો અથવા હજારો રેકોર્ડ દ્વારા વધારવું અને આ નાની ડેટા ગુણવત્તા ભૂલ મોંઘા થઈ જાય છે.
નજીકના વાસ્તવિક સમય દરમિયાન વ્યૂહરચનાઓ, બજારો અને માર્કેટિંગ પર નિર્ણયો લેવાનો પ્રયાસ કરીએ ત્યારે ડેટા ગુણવત્તાના મુદ્દાને મહત્વમાં વધે છે. જ્યારે સૉફ્ટવેર અને ઉકેલો માળખાગત (ફોર્મેટ કરેલ) ડેટાની ગુણવત્તાને મોનિટર અને સુધારવામાં સહાય માટે અસ્તિત્વ ધરાવે છે, ત્યારે વાસ્તવિક ઉકેલ મૂલ્યવાન સંપત્તિ તરીકે ડેટાને સારવાર માટે એક નોંધપાત્ર, સંગઠન-વ્યાપી પ્રતિબદ્ધતા છે. વ્યવહારમાં, આ પ્રાપ્ત કરવું મુશ્કેલ છે અને અસાધારણ શિસ્ત અને નેતૃત્વ આધારની જરૂર છે.
2. અમે વાસ્તવિક રીતે ડેટામાં ડૂબી રહ્યા છીએ. ડેટા સંસ્થામાં બધે જ છે. ગ્રાહક ડેટાને ધ્યાનમાં લો મોટાભાગના સંસ્થાઓ ગ્રાહકો અને સંભાવના વિશેની માહિતી મેળવવા માટે કુશળ બની ગયાં છે.
- માર્કેટિંગ લોકો કે જે જીવંત અથવા વેબ ઇવેન્ટ્સમાં ભાગ લે છે અથવા જે સામગ્રી ડાઉનલોડ કરે છે તેના ડેટા એકત્રિત કરે છે.
- એક્ઝિક્યુટિવ્સ નવી વ્યૂહરચનાઓનું સમર્થન અથવા નિર્ધારિત કરવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે.
- સેલ્સ વેચાણ પ્રક્રિયામાં સામેલ ગ્રાહકો વિશે માહિતી એકત્રિત કરે છે.
- ગ્રાહક સપોર્ટ કૉલ્સ અને ચેટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ વિશેની માહિતીને મેળવે છે.
- મેનેજમેન્ટ ટીમો સ્કોરકાર્ડ્સ માટે ડેટા અને કી મેટ્રિક્સ પર ડ્રો કરે છે
- કસ્ટમર ડેટાનો ઉપયોગ ગ્રાહક સંતોષની દેખરેખ માટે બિલિંગ હેતુઓ અને ગુણવત્તાની અને ગ્રાહક સૂક્ષ્મ ટીમ દ્વારા કરવામાં આવે છે.
અમે વિવિધ સૉફ્ટવેર સિસ્ટમ્સમાં ગ્રાહકની માહિતીને મેળવે છે, અને અમે વિવિધ ડેટા રિપોઝીટરીઝમાં ડેટા સ્ટોર કરીએ છીએ. એક ગ્લોબલ ફોર્ચ્યુન 100 પેઢીને તેમના ગ્રાહક ડેટાના લગભગ 10 ટકા જેટલા માલિકોને સ્પ્રેડશીટ્સમાં તેમના કમ્પ્યુટર્સમાં સ્થાનિક સ્તરે રાખવામાં આવ્યા હતા. માર્કેટીંગ ઝુંબેશ ચલાવતા પહેલા બીજો સંસ્થા નિયમિત રીતે તેમના વેચાણ પ્રતિનિધિઓને બિઝનેસ કાર્ડના ડેટા માટે મતદાન કરે છે.
મોટાભાગના સમુદ્રી જહાજના નાવિકને તેના વહાણમાં ડૂબી ગયા પછી, પાણીમાં બધે જ પાણી છે, પરંતુ પીવા માટે કોઈ ડ્રોપ નથી.
અમારા વ્યવસાયોમાં આપણી પાસે એક જ ઘટના છે. ડેટા બધે જ છે, અને વાસ્તવિક સમયમાં સામાજિક અને શોધ ફીડ્સથી વધુ માહિતી ઉપલબ્ધ છે. જો ડેટા સરળતાથી સુલભ ન હોય અથવા, જો અમારી પાસે ડુપ્લિકેટ અથવા અપૂર્ણ ડેટા હોય, તો અમે તેના ઉદ્દેશિત હેતુ માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકતા નથી.
વધુને વધુ સંગઠનો તેમના અસંખ્ય સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સને એકીકૃત કરી રહ્યા છે અને એન્ટરપ્રાઈઝમાં ડેટા એકઠી કરવા અને એકત્રીકરણ કરવાની પ્રક્રિયા સરળ બનાવે છે. ડેટા ગુણવત્તા સાથે, તેમ છતાં, આ પ્રયાસ ખર્ચાળ, સમય માંગી રહ્યો છે અને તે ક્યારેય પૂરો થતો નથી.
3. ડેટા વોલ્યુમ્સ વધતી જાય છે. અમે ગતિથી વધુ અને વધુ ડેટા બનાવી રહ્યા છીએ જે સમજવું મુશ્કેલ છે. નિષ્ણાતો સૂચવે છે કે દર બે વર્ષે (અને સંકોચાઈ) અમે તમામ સંસ્કૃતિ માટે ગ્રહ પૃથ્વી પર અસ્તિત્વમાં કરતાં વધુ માહિતી બનાવી રહ્યા છે.
આ મોટાભાગના મોટાભાગના ડેટા અનૌપચારિક છે, તે પ્રકારના ડેટા વિરુદ્ધ જે અમારા સોફ્ટવેર અને ડેટાબેઝ એપ્લિકેશન્સમાં સરસ રીતે દાખલ થયો છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમારા ઉત્પાદનો અથવા બ્રાંડ વિશેની તમામ ટ્વીટ્સ અંતઃદૃષ્ટિના સંભવિત દટાયેલું ધનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, છતાં આ ડેટા અનૌપચારિક છે, તેને કબજે કરવા અને વિશ્લેષણ કરવાની જટિલતા વધી રહી છે. આ પડકારમાં મદદ કરવા માટે ઘણાં સૉફ્ટવેર તકો હોય છે, જ્યારે આ લેખમાં ચર્ચા કરાયેલ તમામ આંતરિક જટિલતા અને ગુણવત્તાવાળા મુદ્દાઓ સાથે, અનૌપચારિક માહિતી પ્રક્રિયા માટે કાચા માલના નવા પ્રવાહનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.
4. કચરો-ઇન, કચરો-આઉટ ડેટા વિશ્લેષણાત્મક સૉફ્ટવેર માત્ર તેને જ ખોરાક આપતી માહિતી જેટલું સારું છે. લાભ માટે ડેટા ઉચ્ચાલન કરવાના આ મુદ્દામાં સામાન્ય થ્રેડ એ ગુણવત્તા છે. જ્યારે ઘણી કંપનીઓ શક્તિશાળી નવા ડેટા-ક્રન્ચિંગ એપ્લિકેશન્સમાં નોંધપાત્ર ડૉલરનું રોકાણ કરે છે, ત્યારે ગંદા ડેટાને કાબૂમાં લેવાથી દોષિત નિર્ણયો થાય છે. માહિતી વિશ્લેષણ પ્રયાસોના આઉટપુટ પર વિશ્વાસપૂર્વક વિશ્વાસ રાખીને સાવધ રહો. વિશ્લેષણમાં ઉપયોગમાં લેવાયેલી માહિતીને તમે વિશ્વાસ કરી શકો છો.
5. અમે નિર્ણાયક તરીકે ડેટા વિશ્લેષણના આઉટપુટને સ્વીકારીએ છીએ, પરંતુ તે નથી. વાસ્તવમાં, ડેટા વિશ્લેષણ મોટેભાગે કૌસેશન નથી, સહસંબંધ દર્શાવે છે! ડેટા વિશ્લેષણના આઉટપુટ પર વિશ્વાસ રાખવાના અને કૌસેશન સાથેના ગૂંચવણભર્યા સહકારની છટકુંમાં સરળ થવું સરળ છે.
સહસંબંધ સંબંધ બતાવે છે, પરંતુ કોઈ પણ રીતે તેનો અર્થ એ નથી કે એ કારણો બી. સાચા, સમજદાર નિર્ણયો કરવા માટે સાધક સંબંધ સ્થાપવો નિભાવ છે. સાબિત કરવું તે અતિ મુશ્કેલ છે. જો તમે અચૂક એક આઉટપુટ પર વિશ્વાસ કરો છો અને કોઈ કારણસર કોઈ અસ્તિત્વમાં નથી, તો તમારા નિર્ણયો નબળી રીતે ખોટી હશે.
6. માહિતીના મૂલ્યાંકનની વાત આવે ત્યારે અમારા જ્ઞાનાત્મક પૂર્વગ્રહને વિસ્તૃત કરવામાં આવે છે. એક મુજબના ડેટા વૈજ્ઞાનિક તરીકે એક વખત ટાંકવામાં આવે છે, " માહિતીના સૌથી જટિલ અને વિસ્તૃત વિશ્લેષણના અંતે મનુષ્યને હજુ પણ કોઈ અનુમાન લેવાનો અને નિર્ણય કરવાનો છે." અને જ્યારે આપણે તે બિંદુ સુધી પહોંચીએ છીએ જ્યાં આપણે ડેટા વિશ્લેષણના અર્થનું મૂલ્યાંકન કરવું પડે છે, ત્યારે અમારા પૂર્વગ્રહને રમતમાં આવે છે. આપણામાંના ઘણા લોકો એવી માહિતી પર આધાર રાખે છે અથવા તેનો આધાર રાખે છે કે જે અમારી સ્થિતિ અને અપેક્ષાઓનું સમર્થન કરે છે અને જે માહિતી વિરુદ્ધ કરે છે તેને દબાવી દે છે. અમે તમને ગમે તે સ્ત્રોતોમાંથી માહિતી પર વિશ્વાસ કરીએ છીએ અથવા, અમે સૌથી વધુ તાજેતરના ડેટા પર આધાર રાખીએ છીએ આ બાયસેસ અમારા ડેટા વિશ્લેષણની ભૂલો માટે પડકારો અને સંભવિતતામાં ફાળો આપે છે.
સંચાલક તરીકે તમારા ઉપયોગ માટે ડેટાને કેવી રીતે મેળવવું તે પ્રારંભ કરો:
દરેક વ્યવસાય માટે એન્ટરપ્રાઇઝ-વાઇડ ડેટા સ્ટ્રેટેજી વિકસાવવી ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે, છતાં આ લેખના અવકાશથી બહાર છે. તેના બદલે, અહીં સાત વિચારો છે કે જે તમે તમારા દૈનિક નિર્ણયોમાં ડેટાનો તમારા ઉપયોગને સુધારવા માટે મેનેજર તરીકે ઉપયોગ કરી શકો છો.
1. પક્ષપાત માટેની સંભવિતતાને ઓળખી કાઢો અને ઘટાડે છે ડેટાને શોધો કે જે ચિત્રને વિસ્તૃત કરે છે અથવા તમારી સામે ડેટા સાથે તકરાર કરે છે. ડેટાની આસપાસ તમારી ધારણાને મૂલ્યાંકન કરવા માટે બાહ્ય નિરીક્ષકને પ્રોત્સાહિત કરો
2. ડેટા મેનેજમેન્ટની તમારી સમજને મજબૂત બનાવો. વેબ પર લેખોના પૂરતા મફત સ્રોતો છે, અને ઘણી સંસ્થાઓ ડેટા એનાલિટિક્સ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ પર સેંથીદાર અથવા કાર્યશાળાઓ પ્રસ્તુત કરે છે. ઘણી યુનિવર્સિટીઓએ આ તેજીમય ક્ષેત્ર માટે અભ્યાસક્રમો ઉમેર્યા છે તમારી કુશળતા શાર્પિંગ રાખો
3. તમારી જાતને અથવા તમારી ટીમને પૂછો, "આ નિર્ણય કરવા માટે અમને કયા ડેટાની જરૂર છે?" ઘણી વખત, અમે હાથમાં રહેલા ડેટા પર આધાર રાખીએ છીએ અને ચિત્રને પૂર્ણ કરવા માટે વધુ ડેટા મેળવવાની જરૂરને અવગણવું.
4. સહસંબંધ અને કૌસેશન વચ્ચેના તફાવતથી વિવેચનાત્મક રહો . અગાઉ વર્ણવ્યા અનુસાર, આ બંનેને ગૂંચવણ કરવી નિર્ણય લેવા માટે એક ખતરનાક જોખમ છે.
5. ગુણવત્તા- તમારા ડેટાને તપાસો . જો તમારી પેઢી પાસે ડેટા ગુણવત્તા અથવા માસ્ટર ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્રતિબદ્ધતા નથી, તો ડુપ્લિકેટ, અપૂર્ણ અથવા ખોટી રેકોર્ડ્સ સહિતના સ્પષ્ટ ભૂલો માટે તમારા ડેટાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સમયનો સમય કાઢો. ત્યાં ઘણાં વ્યાપારી રીતે ઉપલબ્ધ સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સ છે અથવા આ પ્રવૃત્તિને ટેકો આપવા માટે અને ઘણી કંપનીઓ માહિતી નિષ્ણાતોની કુશળતા પર ધ્યાન દોરે છે અને ડેટા ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરે છે. ઉપરાંત, બાહ્ય સેવા પ્રદાતાઓ કે જેઓ તમારા માટે ડેટાને શુદ્ધ કરવામાં મદદ કરી શકે છે તે વિશે વિચારો. અગત્યની રીતે, તમારા ડેટાની ગુણવત્તામાં સતત સુધારો કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો.
6. તમારી કંપનીમાં મજબૂત ડેટા ગુણવત્તા અને મેનેજમેન્ટ પ્રયાસો માટે એડવોકેટ. આ કાર્ય ઘણીવાર આઇટી અથવા તકનિકી વ્યાવસાયિકોનું ક્ષેત્ર છે, છતાં ડેટામાં વ્યૂહાત્મક સંપત્તિ તરીકે કામ કરવાની ક્ષમતા છે. દરેક મેનેજરને નિર્ણાયક અને વ્યૂહરચનાના અમલ માટે વધુ સારી લીવરેજ માહિતીની તેમની ફર્મની ક્ષમતા વિશે કાળજી લેવી જરૂરી છે.
7. તમારી ટીમ માટે તકનીકી અને ડેટા-સમજશકિત પ્રતિભા ઉમેરો. સેલ્સ અને માર્કેટિંગ વિભાગો નવીનતમ તકનીકીઓમાં કુશળ વ્યકિતઓ અને આ લેખમાં દર્શાવેલ ડેટા પડકારોના શોધખોળમાં સક્ષમ બનવાની શક્તિને સમજે છે. ટેક્નોલોજી અને ડેટા એન્ટરપ્રાઇઝમાં એક જ કાર્યની ડોમેન અથવા જવાબદારી નથી .
બોટમ લાઇન:
કંપનીઓ અને મેનેજર્સ જે સુધારેલ નિર્ણય લેવા માટેના ડેટાનો લાભ લેતા શીખે છે તે બજારમાં બજારમાં જીતશે. આ સંસ્થાઓ બદલાતી પરિસ્થિતિઓનું નિરીક્ષણ અને પ્રતિસાદ આપવા સક્ષમ હશે અને ઉભરતી ગ્રાહકની જરૂરિયાતો તેમના ડેટા પડકારજનક સ્પર્ધકો કરતા વધુ ઝડપી હશે. તેઓ સોશિયલ મીડિયા સંવાદથી આંતરદૃષ્ટિમાં પહેલી વાર ખીલશે અને તે ગ્રાહકોને ઊંડા સ્તરે જાણવા અને તેમાં જોડાવા માટે યુદ્ધ જીતશે-બધા ડેટા પર આધારિત. આ તરકીબ નથી, પરંતુ આજની દુનિયામાં મેનેજિંગ અને સ્પર્ધામાં નવી વાસ્તવિકતા છે. માત્ર આ પ્રવાસ પર મુશ્કેલીઓ માટે જુઓ.