ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ನ ಉದಯ: ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಇಂದಿನ ತೀವ್ರ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಕೇವಲ ವ್ಯಾಪಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಉಪ-ಉತ್ಪನ್ನವಲ್ಲ; ಇದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಜೀವನಾಡಿಯಾಗಿದೆ. ದಶಕಗಳ ಕಾಲ, ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಧಿಕಾರವು ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಜನರ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿತ್ತು: ಐಟಿ ವಿಭಾಗಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು. ತುರ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರು ದೀರ್ಘ ಸರತಿ ಸಾಲುಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ವರದಿ ವಿನಂತಿಗಳು, ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಹಾಗೂ ಒಳನೋಟದ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬದ ನಿರಾಶಾದಾಯಕ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಈ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಈಗ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಚಳುವಳಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಕಿತ್ತೊಗೆಯುತ್ತಿದೆ: ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ನ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ.

ಇದು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲ; ಇದು ಸಿಂಗಾಪುರದ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಫ್ರಾಂಕ್‌ಫರ್ಟ್‌ನ ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಗಮಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆ ತೋರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಶಕ್ತಿಯುತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಜನರ ಕೈಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ (ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ - ಬಿಐ) ಎನ್ನುವುದು ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ತಜ್ಞರ ನೇರ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವ ಒಂದು ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರ ನಡುವಿನ ಗೋಡೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುವುದಾಗಿದೆ.

ಇದನ್ನು ಈ ರೀತಿ ಯೋಚಿಸಿ: ಹಿಂದೆ, ಒಂದು ವ್ಯಾಪಾರ ವರದಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಒಂದು ಅಧಿಕೃತ ಭಾವಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದಂತೆ ಇತ್ತು. ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ನೀವು ಒಬ್ಬ ಕಲಾವಿದನಿಗೆ (ಐಟಿ ವಿಭಾಗ) ವಿವರಿಸುತ್ತಿದ್ದಿರಿ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಿರಿ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನವು ನಿಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂದು ಆಶಿಸುತ್ತಿದ್ದಿರಿ. ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಉನ್ನತ-ದರ್ಜೆಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ನೀಡಿದಂತೆ. ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ನಿಖರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು, ಯಾವುದೇ ಕೋನದಿಂದ, ಯಾವುದೇ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಸಾಧನವಿದೆ.

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಸರದ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು

ನಿಜವಾದ ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳು: ಆಧುನಿಕ ಬಿಐ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಡ್ರ್ಯಾಗ್-ಅಂಡ್-ಡ್ರಾಪ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಇವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಿಂತ ಗ್ರಾಹಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಸಿದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತವೆ.
• ಸರಳೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ: ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಆರ್‌ಎಂ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವ-ಅನುಮೋದಿತ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.
• ಸಮೃದ್ಧ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಸ್ಥಿರ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳ ಬದಲು, ಬಳಕೆದಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಮತ್ತು ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು, ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವರದಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು: ಒಮ್ಮೆ ವರದಿ ಅಥವಾ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಲು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅತ್ಯಂತ ಇತ್ತೀಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿರುತ್ತದೆ.
• ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ: ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲೆಂದೇ ಇವೆ. ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಪರಿಕರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು, ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು, ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ನ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಪರಿಕರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಸುಲಭಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅವು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಒಂದು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ: ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್. ಜಾಗತಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆ ಗಾರ್ಟ್ನರ್‌ನಿಂದ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಈ ಪದವು, ಈ ಹಿಂದೆ ತಜ್ಞರ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ಸರಳ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಯಾರು?

ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಯಾರು ಮತ್ತು ಯಾರು ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಅವರು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಾಗಲಿ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಾಗಲಿ ಅಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ತಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರರು:

• ಲಂಡನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳ ಕಡೆಗೆ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಶಾಂಘೈನಲ್ಲಿರುವ ಸರಬರಾಜು ಸರಪಳಿ ಸಂಯೋಜಕರು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾರಾಟದ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದಾಸ್ತಾನು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
• ದುಬೈನಲ್ಲಿರುವ ಎಚ್‌ಆರ್ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಪಾಲುದಾರರು ಮೂಲ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನೌಕರರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉದ್ಯೋಗಿ ಕ್ಷೀಣತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಸಾವೊ ಪಾಲೊದಲ್ಲಿರುವ ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಆದಾಯ ಚಾಲಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅವರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಶಕ್ತಿ ಅವರ ಗಹನವಾದ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ. ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು, ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ವಾಸ್ತವದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಯಾದ ಒಳನೋಟಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.

ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಒಂದು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನ ಏಕೆ?

ಈ ಹೊಸ ವರ್ಗದ ವಿಶ್ಲೇಷಕರನ್ನು ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವ ಮೌಲ್ಯವು ಅಪಾರ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖಿಯಾಗಿದೆ:

• ಸಂದರ್ಭವೇ ರಾಜ: ಒಬ್ಬ ಔಪಚಾರಿಕ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತರು ತಕ್ಷಣವೇ ಗುರುತಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಸಂದರ್ಭದ ನಡುವಿನ ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತಾರೆ.
• ವೇಗ ಮತ್ತು ಚುರುಕುತನ: ವ್ಯಾಪಾರ ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ಬೆದರಿಕೆಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಐಟಿ ಸರತಿಯ ಮೂಲಕ ವಿನಂತಿಯು ಹಾದುಹೋಗಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ದಿನಗಳು ಅಥವಾ ವಾರಗಳಲ್ಲ.
• ಪ್ರತಿಭೆಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ನೀಗಿಸುವುದು: ನುರಿತ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯು ಜಾಗತಿಕ ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಣ್ಣ ಗಣ್ಯ ಪ್ರತಿಭೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸದೆಯೇ ತನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಮುಂಚೂಣಿಯಿಂದ ನಾವೀನ್ಯತೆ: ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿರುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರಿಗೆ ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದರಿಂದ ತಳಮಟ್ಟದ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಕರಣ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜಾಗತಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು?

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಹೊಸ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಖರೀದಿಸುವುದಲ್ಲ; ಇದು ಇಡೀ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಗಣನೀಯ ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಹೂಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

• ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಚುರುಕಾದ ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. APAC ಪ್ರದೇಶದ ಮಾರಾಟ ನಿರ್ದೇಶಕರು ಯಾವ ದೇಶವು ಕಳಪೆ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕಾರಣವಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ, ಅವರು ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಕಾಯುವ ಬದಲು ತಕ್ಷಣದ ಸರಿಪಡಿಸುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ಹೆಚ್ಚಿದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆ: ವರದಿಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಈ ಹಿಂದೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರು ಕೈಯಾರೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಐಟಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕಳೆದ ಸಾವಿರಾರು ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ, ಮೌಲ್ಯವರ್ಧಿತ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾನವ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿ: ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಘೋಷಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ವರ್ತನೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿನ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ವಾದಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಡೇಟಾವು ಭೌಗೋಳಿಕ ಮತ್ತು ಇಲಾಖೆಯ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
• ವರ್ಧಿತ ಉದ್ಯೋಗಿ ಸಬಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಪ್ರಬಲ ಪ್ರೇರಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಉದ್ಯೋಗ ತೃಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಧಾರಣೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
• ಸತ್ಯದ ಒಂದೇ ಮೂಲ: ಸರಿಯಾದ ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ವೇದಿಕೆಯು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯವಹಾರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ 'ಸತ್ಯದ ಒಂದೇ ಮೂಲ'ವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಭೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಇಲಾಖೆಗಳು ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಅರ್ಥದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಪಾದಕ ಚರ್ಚೆಗಳ ಬದಲು ಯಾರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿವೆ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ವಾದಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಕೇವಲ ಹೊಸ ಪರಿಕರವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಬಲೀಕರಣವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಚಿಂತನಶೀಲ, ಹಂತ ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಪನಂಬಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 1: ದೃಢವಾದ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯ ಹಾಕಿ

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ; ಇದು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಇದು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನ್ವೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅಗತ್ಯ 'ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳನ್ನು' ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾದೃಶ್ಯ: ಒಂದು ನಗರದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಸಂಚಾರ ನಿಯಮಗಳು, ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಚಾಲನಾ ಪರವಾನಗಿಗಳು, ಮತ್ತು ಪೊಲೀಸ್ ಪಡೆ (ಆಡಳಿತ) ಇಲ್ಲದೆ ಕಾರನ್ನು (ಬಿಐ ಟೂಲ್) ನೀಡುವುದು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆಡಳಿತವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ತಮ್ಮ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಲವಾದ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ: ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ನಿಖರ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಕಸ ಒಳಗೆ, ಕಸ ಹೊರಗೆ.
• ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಬಳಕೆದಾರರು ತಾವು ನೋಡಲು ಅಧಿಕಾರ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು, ಇದು ಜಿಡಿಪಿಆರ್, ಸಿಸಿಪಿಎ, ಮತ್ತು ಇತರ ಜಾಗತಿಕ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮತ್ತು ಬಿಸಿನೆಸ್ ಗ್ಲಾಸರಿ: ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯವಹಾರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ, ಹುಡುಕಬಹುದಾದ ಭಂಡಾರವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ, ಅವರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, 'ಗ್ರಾಹಕ,' 'ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರ,' ಅಥವಾ 'ನಿವ್ವಳ ಆದಾಯ' ಯಾವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು: ಐಟಿ ಅಥವಾ ಕೇಂದ್ರ ಬಿಐ ತಂಡವು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು 'ಸತ್ಯದ ಒಂದೇ ಮೂಲ' ಎಂದು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬೇಕು. ಇದು ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, उच्च-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 2: ಸರಿಯಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಬಿಐ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಜನನಿಬಿಡವಾಗಿದೆ. 'ಅತ್ಯುತ್ತಮ' ಪರಿಕರವು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಟೆಕ್ ಸ್ಟಾಕ್, ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಕೌಶಲ್ಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ: ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿರಬೇಕು.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ವೇದಿಕೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತವಿಲ್ಲದೆ ವಿವಿಧ ಖಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.
• ಸಂಪರ್ಕ: ಇದು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ, ಅವು ಒಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿವಿಧ ಕ್ಲೌಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾಗಿರಲಿ, ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು.
• ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಮೊಬಿಲಿಟಿ: ಹಂಚಿಕೆ, ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಹರಡಿರುವ ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: ಪರಿಕರವು ಸ್ವತಃ ದೃಢವಾದ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಟ್ಯಾಬ್ಲೋ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪವರ್ ಬಿಐ, ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್‌ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ-ಪುರಾವೆ ನಡೆಸುವುದು.

ಹಂತ 3: ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿ

ತರಬೇತಿಯಿಲ್ಲದ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ—ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವ, ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ವಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ—ಸಮೀಕರಣದ ಮಾನವ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ನೀವು ಅವರಿಗೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಕಲಿಸಬೇಕು.

ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು:

• ಔಪಚಾರಿಕ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್: ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಗಳು, ಇದು ಪರಿಕರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳು: ಒಬ್ಬ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕನಿಗೆ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
• ಅಭ್ಯಾಸದ ಸಮುದಾಯ: ಆಂತರಿಕ ಸಮುದಾಯವನ್ನು (ಉದಾ., ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಟೀಮ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ) ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಇದು ಪೀರ್-ಟು-ಪೀರ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.
• ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯ ಕೇಂದ್ರ (CoE): ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ, ತಜ್ಞರ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ, ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕೇಂದ್ರ ತಂಡ.

ಹಂತ 4: ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ವಿಸ್ತರಿಸಿ

ಇಡೀ ಜಾಗತಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ 'ಬಿಗ್ ಬ್ಯಾಂಗ್' ರೋಲ್‌ಔಟ್‌ನ ಪ್ರಲೋಭನೆಯನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅಪಾಯದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಹಂತ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:

1. ಪೈಲಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಉಪಕ್ರಮದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಸಾಹ ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದೇ ಇಲಾಖೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
2. ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ: ಈ ಪೈಲಟ್ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಸವಾಲನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸಿ.
3. ಯಶಸ್ಸಿನ ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಪೈಲಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿತು, ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿತು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಆದಾಯವನ್ನು ಗಳಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ. ಈ ಆಂತರಿಕ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
4. ಅಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಆರಂಭಿಕ ಯಶಸ್ಸಿನಿಂದ ಪಡೆದ ವೇಗವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಇತರ ಇಲಾಖೆಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿ, ನೀವು ಮುಂದುವರಿದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ.

ಅನಿವಾರ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು

ಡೇಟಾ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣದ ಹಾದಿಯು ಸವಾಲುಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇಲ್ಲ. ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸವಾಲು 1: ಅಸಮಂಜಸ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ದ್ವಂದ್ವ 'ಸತ್ಯಗಳು'

ಅಪಾಯ: ಆಡಳಿತವಿಲ್ಲದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಳೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಸವೆಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರ: ಇಲ್ಲಿಯೇ ಬಲವಾದ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತದ ಅಡಿಪಾಯವು ಚರ್ಚೆಗೆ ಅವಕಾಶವಿಲ್ಲದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೇಂದ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ.

ಸವಾಲು 2: ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಪಾಯ

ಅಪಾಯ: ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಾರಣವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು, ಇದು ದೋಷಪೂರಿತ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರ: ಪರಿಕರವನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಿ. ಕುತೂಹಲ ಮತ್ತು ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಪರಸ್ಪರರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು.

ಸವಾಲು 3: ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು

ಅಪಾಯ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಭದ್ರತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ (ಜಿಡಿಪಿಆರ್ ನಂತಹ) ಅನುಸರಣೆಯಾಗದಿರುವ ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ, ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಯಮಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿ. ಭದ್ರತೆಯು ನಂತರದ ಚಿಂತನೆಯಾಗಬಾರದು.

ಸವಾಲು 4: ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆ

ಅಪಾಯ: ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಂಬುವುದು.

ಪರಿಹಾರ: ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ (ಏನಾಯಿತು ಮತ್ತು ಏಕೆ) ಉತ್ತಮರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯ. ಸಂಬಂಧವು ಸಹಯೋಗಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬೇಕು, ಬದಲಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ.

ಕೆಲಸದ ಭವಿಷ್ಯ: ಡೇಟಾ-ಸಾಕ್ಷರ ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆ

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ; ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಉದ್ಯಮದ ಕಡೆಗೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಈ ವೇದಿಕೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ನೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಂಡು ಇನ್ನಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗುವುದನ್ನು ಕಾಣಲಿದೆ.

ಕೇಳದೆಯೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುವ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಜ ಮಾತನಾಡುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ('ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಯುರೋಪ್‌ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಅಗ್ರ ಐದು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮಾರಾಟದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ'), ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ನಡುವಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಮೂಲಭೂತ ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯು ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ಇಮೇಲ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯಂತೆ, ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಕರ್ತನಿಗೂ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಲಿದೆ. ತಮ್ಮ ಜಾಗತಿಕ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯಾದ್ಯಂತ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬೆಳೆಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಯುಗದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಿವಾದ ನಾಯಕರಾಗುತ್ತಾರೆ.

ವ್ಯಾಪಾರ ನಾಯಕರಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸಲಹೆಗಳು

ಈ ಪರಿವರ್ತಕ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು, ನಾಯಕರು ಈ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು:

• ಮೇಲಿನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಿ: ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಪ್ರಾಯೋಜಕತ್ವದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾಯಕರು ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಸಬೇಕು.
• ಮೊದಲು ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವನ್ನು ವೆಚ್ಚ ಕೇಂದ್ರ ಅಥವಾ ಅನುಸರಣೆಯ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಡಿ, ಬದಲಿಗೆ ಚುರುಕುತನ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸಕ್ರಿಯಕಾರಕವಾಗಿ ನೋಡಿ.
• ಪರವಾನಗಿಗಳಿಗಿಂತ ಸಾಕ್ಷರತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ಬರುವ ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲಿನ ಲಾಭವು ಕೇವಲ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರವಾನಗಿಗಳಲ್ಲಿನ ಹೂಡಿಕೆಗಿಂತ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನಲ್ಲ, ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬೆಳೆಸಿ: ಐಟಿ, ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಸೇತುವೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಗುರಿಯು ಒಂದು ಏಕೀಕೃತ, ಸಹಯೋಗದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.
• ಗೆಲುವುಗಳನ್ನು ಆಚರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಿ: ಯಶಸ್ಸಿನ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ನೋಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಿ, ಇದರಿಂದ ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇಡೀ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು.

ತೀರ್ಮಾನ: ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿ

ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಟಿಜನ್ ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್‌ನ ಉದಯವು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯ ಆಸ್ತಿಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ, ವರದಿ-ಕಾರ್ಖಾನೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೀರಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಇಡೀ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ಸಾಮೂಹಿಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರನ್ನು—ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು, ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಜನರನ್ನು—ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದಾಗಿದೆ.

ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ನವೀಕರಣಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದು; ಇದು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಪರಿವರ್ತನೆ. ಇದು ಕುತೂಹಲವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಡೇಟಾ-ಸಮೃದ್ಧವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಒಳನೋಟ-ಚಾಲಿತವಾದ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ನಿರಂತರ ಬದಲಾವಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ಅಂತಿಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಶಕ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿದೆ; ಅದನ್ನು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲು ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ.