നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലെ ഡാറ്റയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ്, സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളെ എങ്ങനെ ശാക്തീകരിക്കുന്നുവെന്നും ലോകമെമ്പാടും ഡാറ്റാ-ധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം എങ്ങനെ വളർത്തുന്നുവെന്നും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ഉദയം: സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്‌സിനുള്ള ഒരു ആഗോള ഗൈഡ്
ഇന്നത്തെ കടുത്ത മത്സരം നിറഞ്ഞ ആഗോള വിപണിയിൽ, ഡാറ്റ എന്നത് ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ഉപോൽപ്പന്നം മാത്രമല്ല; അത് തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന്റെ ജീവനാഡിയാണ്. പതിറ്റാണ്ടുകളായി, ഈ ഡാറ്റയെ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള അധികാരം ഐടി വകുപ്പുകൾ, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾ, ഉയർന്ന വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഒരു ചെറിയ വിഭാഗത്തിന്റെ കൈകളിൽ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരുന്നു. അടിയന്തിര ചോദ്യങ്ങളുള്ള ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നീണ്ട ക്യൂകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ റിപ്പോർട്ട് അഭ്യർത്ഥനകൾ, ചോദ്യവും ഉൾക്കാഴ്ചയും തമ്മിലുള്ള കാര്യമായ കാലതാമസം എന്നിവയുടെ നിരാശാജനകമായ ഒരു യാഥാർത്ഥ്യത്തെ അഭിമുഖീകരിക്കേണ്ടി വന്നു. ഈ തടസ്സം ഇപ്പോൾ ഒരു ശക്തമായ മുന്നേറ്റത്തിലൂടെ നിർണ്ണായകമായി തകർക്കപ്പെടുകയാണ്: സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ്, ഒപ്പം സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ആവിർഭാവവും.
ഇതൊരു സാങ്കേതിക പ്രവണത മാത്രമല്ല; സിംഗപ്പൂരിലെ സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ മുതൽ ഫ്രാങ്ക്ഫർട്ടിലെ ബഹുരാഷ്ട്ര കോർപ്പറേഷനുകൾ വരെയുള്ള എല്ലാ വലുപ്പത്തിലുമുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പ്രവർത്തിക്കുകയും, നവീകരിക്കുകയും, മത്സരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയെ മാറ്റിമറിക്കുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാന സാംസ്കാരിക മാറ്റമാണിത്. ഇത് ഡാറ്റയുടെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ബിസിനസ്സിനെക്കുറിച്ച് നന്നായി അറിയാവുന്ന ആളുകളുടെ കൈകളിലേക്ക് ശക്തമായ വിശകലന കഴിവുകൾ നേരിട്ട് എത്തിക്കുന്നു. ഈ ഗൈഡ് സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും, സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ നിർണായക പങ്ക് നിർവചിക്കുകയും, ഒരു ആഗോള പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു തന്ത്രപരമായ രൂപരേഖ നൽകുകയും ചെയ്യും.
എന്താണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ്?
അടിസ്ഥാനപരമായി, സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് (അല്ലെങ്കിൽ സെൽഫ്-സർവീസ് ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് - ബിഐ) എന്നത്, സാങ്കേതിക വിദഗ്ദ്ധരുടെ നേരിട്ടുള്ള സഹായം ആവശ്യമില്ലാതെ, ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കളെ ശാക്തീകരിക്കുന്ന ഒരു മാതൃകയാണ്. ഡാറ്റയും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നവരും തമ്മിലുള്ള മതിലുകൾ തകർക്കുക എന്നതാണ് ഇതിലൂടെ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
ഇങ്ങനെ ചിന്തിക്കുക: മുൻകാലങ്ങളിൽ, ഒരു ബിസിനസ്സ് റിപ്പോർട്ട് നേടുന്നത് ഒരു ഔപചാരിക ഛായാചിത്രം വരപ്പിക്കുന്നത് പോലെയായിരുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു കലാകാരനോട് (ഐടി വകുപ്പ്) നിങ്ങൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് വിവരിക്കും, അവർ അത് വരയ്ക്കുന്നതുവരെ കാത്തിരിക്കും, അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം നിങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാടുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കും. സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നത് ഒരു ഹൈ-എൻഡ് ഡിജിറ്റൽ ക്യാമറ കൈയിൽ കിട്ടുന്നത് പോലെയാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ, ഏത് കോണിൽ നിന്നും, ഏത് നിമിഷത്തിലും പകർത്താനും അവ തൽക്ഷണം പങ്കുവെക്കാനുമുള്ള ഉപകരണം നിങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്.
ഒരു സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് പരിതസ്ഥിതിയുടെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
സാങ്കേതികമല്ലാത്ത ഉപയോക്താക്കൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന നിരവധി പ്രധാന സവിശേഷതകളാൽ ഒരു യഥാർത്ഥ സെൽഫ്-സർവീസ് ഇക്കോസിസ്റ്റം നിർവചിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു:
- അവബോധജന്യമായ യൂസർ ഇന്റർഫേസുകൾ: ആധുനിക ബിഐ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ഡ്രാഗ്-ആൻഡ്-ഡ്രോപ്പ് പ്രവർത്തനം, വിഷ്വൽ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എന്നിവയുണ്ട്, ഇത് ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ എന്റർപ്രൈസ് സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഒരു ഉപഭോക്തൃ ആപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലെ തോന്നും.
- ലളിതമായ ഡാറ്റാ ആക്സസ്: സങ്കീർണ്ണമായ ബാക്കെൻഡ് ആർക്കിടെക്ചർ മനസ്സിലാക്കാതെ തന്നെ, മുൻകൂട്ടി അംഗീകരിച്ചതും നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നതുമായ വിവിധ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് - ആന്തരിക ഡാറ്റാബേസുകളും സിആർഎം സിസ്റ്റങ്ങളും മുതൽ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വരെ - ഉപയോക്താക്കൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ കണക്റ്റുചെയ്യാനാകും.
- സമ്പന്നമായ ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണം: സ്റ്റാറ്റിക് സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾക്ക് പകരം, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഡാറ്റയെ ദൃശ്യപരമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്താനും ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ അപാകതകൾ തിരിച്ചറിയാനും സംവേദനാത്മക ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രാഫുകൾ, മാപ്പുകൾ, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
- ഓട്ടോമേറ്റഡ് റിപ്പോർട്ടിംഗും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും: ഒരു റിപ്പോർട്ടോ ഡാഷ്‌ബോർഡോ ഉണ്ടാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അത് യാന്ത്രികമായി പുതുക്കുന്നതിനായി സജ്ജീകരിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്ക് ഏറ്റവും പുതിയ വിവരങ്ങൾ എപ്പോഴും ലഭ്യമാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
- സഹകരണവും പങ്കുവെക്കലും: ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പങ്കുവെക്കാനുള്ളതാണ്. സെൽഫ്-സർവീസ് ടൂളുകൾ ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ സഹപ്രവർത്തകരുമായി എളുപ്പത്തിൽ പങ്കുവെക്കാനും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിൽ കുറിപ്പുകൾ ചേർക്കാനും സഹകരണപരമായ ഒരു വിശകലന അന്തരീക്ഷം വളർത്താനും അനുവദിക്കുന്നു.
സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ആവിർഭാവം
സെൽഫ്-സർവീസ് ടൂളുകൾ കൂടുതൽ ശക്തവും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമായി മാറിയതോടെ, അവ ഓർഗനൈസേഷനിൽ ഒരു പുതിയതും സുപ്രധാനവുമായ പങ്ക് സൃഷ്ടിച്ചു: സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്. ആഗോള ഗവേഷണ സ്ഥാപനമായ ഗാർട്ട്‌നർ ജനപ്രിയമാക്കിയ ഈ പദം, മുമ്പ് ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ആവശ്യമായിരുന്ന ലളിതവും മിതമായതുമായ സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലന ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ഈ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താവിനെ വിവരിക്കുന്നു.
ആരാണ് ഒരു സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്?
ഒരു സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ആരാണെന്നും - അവർ ആരാണല്ലെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. അവർ ഔദ്യോഗികമായി പരിശീലനം ലഭിച്ച സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻമാരോ കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞരോ അല്ല. പകരം, അതത് മേഖലകളിൽ ആഴത്തിലുള്ള വൈദഗ്ധ്യമുള്ള പ്രൊഫഷണലുകളാണ് അവർ:
- ലണ്ടനിലെ മാർക്കറ്റിംഗ് മാനേജർ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ചാനലുകളിലേക്ക് ബജറ്റ് പുനർവിന്യസിക്കുന്നതിന് തത്സമയം കാമ്പെയ്ൻ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
- ഷാങ്ഹായിലെ സപ്ലൈ ചെയിൻ കോർഡിനേറ്റർ പ്രാദേശിക വിൽപ്പന പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇൻവെന്ററി ആവശ്യകതകൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവചിക്കാൻ പ്രവചന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ദുബായിലെ എച്ച്ആർ ബിസിനസ്സ് പാർട്ണർ ജീവനക്കാർ കൊഴിഞ്ഞുപോകുന്നതിന്റെ മൂലകാരണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും നിലനിർത്തൽ തന്ത്രങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ജീവനക്കാരുടെ കൊഴിഞ്ഞുപോക്ക് ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
- സാവോ പോളോയിലെ ഫിനാൻഷ്യൽ അനലിസ്റ്റ് വിവിധ ഉൽപ്പന്ന നിരകളിലുടനീളമുള്ള വരുമാന ഘടകങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സംവേദനാത്മക മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
അവരുടെ പ്രധാന ശക്തി, അവരുടെ അഗാധമായ ബിസിനസ്സ് പശ്ചാത്തലത്തെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ അനലിറ്റിക്കൽ ടൂളുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവിലാണ്. ഏത് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കണമെന്നും, അവരുടെ ബിസിനസ്സ് യാഥാർത്ഥ്യത്തിന്റെ ചട്ടക്കൂടിൽ നിന്നുകൊണ്ട് ഫലങ്ങൾ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കണമെന്നും, കണ്ടെത്തിയ ഉൾക്കാഴ്ചകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്ത് നടപടികൾ സ്വീകരിക്കണമെന്നും അവർക്കറിയാം.
എന്തുകൊണ്ടാണ് സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ഒരു മത്സരപരമായ നേട്ടമാകുന്നത്
ഈ പുതിയ ക്ലാസ് അനലിസ്റ്റിനെ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിന്റെ മൂല്യം വളരെ വലുതും ബഹുമുഖവുമാണ്:
- പശ്ചാത്തലമാണ് പ്രധാനം: ഒരു ഔദ്യോഗിക ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് സാങ്കേതികമായി തികഞ്ഞ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ ഒരു ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ദ്ധൻ ഉടനടി കണ്ടെത്തുന്ന ബിസിനസ്സിന്റെ ഒരു സൂക്ഷ്മമായ വ്യത്യാസം അവർക്ക് നഷ്ടമായേക്കാം. സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ഡാറ്റയും ബിസിനസ്സ് പശ്ചാത്തലവും തമ്മിലുള്ള ഈ നിർണായക വിടവ് നികത്തുന്നു.
- വേഗതയും ചടുലതയും: ബിസിനസ്സ് അവസരങ്ങളും ഭീഷണികളും തത്സമയം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും മിനിറ്റുകൾക്കോ മണിക്കൂറുകൾക്കോ ഉള്ളിൽ ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും കഴിയും, ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ഐടി ക്യൂവിലൂടെ ഒരു അഭ്യർത്ഥന കടന്നുപോകാൻ എടുത്തേക്കാവുന്ന ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ ആവശ്യമില്ല.
- പ്രതിഭകളുടെ കുറവ് ലഘൂകരിക്കുന്നു: വിദഗ്ദ്ധരായ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം ആഗോള ലഭ്യതയെക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്. സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളെ വളർത്തുന്നത് ഒരു ചെറിയ വിഭാഗം ഉന്നത പ്രതിഭകൾക്കായി മത്സരിക്കാതെ തന്നെ ഒരു ഓർഗനൈസേഷന് അതിന്റെ വിശകലന കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രൊഫഷണൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് കസ്റ്റം മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും നൂതന പ്രവചന മോഡലുകളും നിർമ്മിക്കുന്നത് പോലുള്ള വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ വെല്ലുവിളികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവസരം നൽകുന്നു.
- മുൻനിരയിൽ നിന്നുള്ള നൂതനാശയങ്ങൾ: ഉപഭോക്താവിനോടും പ്രവർത്തനങ്ങളോടും ഏറ്റവും അടുപ്പമുള്ള ആളുകളാണ് പലപ്പോഴും ഉയർന്നുവരുന്ന പ്രവണതകൾ ആദ്യം ശ്രദ്ധിക്കുന്നത്. ഡാറ്റാ ടൂളുകൾ നൽകി അവരെ ശാക്തീകരിക്കുന്നത് താഴെത്തട്ടിലുള്ള നൂതനാശയങ്ങൾക്കും പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനും അനുവദിക്കുന്നു.
ബിസിനസ്സ് കേസ്: എന്തുകൊണ്ട് ഓരോ ആഗോള ഓർഗനൈസേഷനും സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് സ്വീകരിക്കണം
ഒരു സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് തന്ത്രം നടപ്പിലാക്കുന്നത് പുതിയ സോഫ്റ്റ്വെയർ വാങ്ങുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല; ഇത് ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം കാര്യമായ വരുമാനം നൽകുന്ന ഒരു തന്ത്രപരമായ നിക്ഷേപമാണ്.
ഒരു ആഗോള പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള മൂർത്തമായ നേട്ടങ്ങൾ
- ത്വരിതവും മികച്ചതുമായ തീരുമാനമെടുക്കൽ: ഇതാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട നേട്ടം. APAC മേഖലയിലെ ഒരു സെയിൽസ് ഡയറക്ടർക്ക് ഏത് രാജ്യമാണ് മോശം പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നതെന്ന് തൽക്ഷണം കാണാനും പ്രശ്നമുണ്ടാക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് ആഴത്തിൽ പോകാനും കഴിയുമ്പോൾ, ഒരു ത്രൈമാസ അവലോകനത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്നതിനുപകരം അവർക്ക് ഉടനടി തിരുത്തൽ നടപടി സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും.
- വർദ്ധിച്ച പ്രവർത്തനക്ഷമത: റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും സെൽഫ്-സർവീസ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെയും, ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾ സ്വമേധയാ റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ഐടി ജീവനക്കാർ പതിവ് ഡാറ്റാ അഭ്യർത്ഥനകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനും മുമ്പ് ചെലവഴിച്ച ആയിരക്കണക്കിന് മണിക്കൂറുകൾ നിങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഇത് കൂടുതൽ തന്ത്രപരവും മൂല്യവർദ്ധിതവുമായ ജോലികൾക്കായി വിലയേറിയ മാനുഷിക മൂലധനം സ്വതന്ത്രമാക്കുന്നു.
- യഥാർത്ഥത്തിൽ ഡാറ്റാ-ധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം: ഒരു ഡാറ്റാ-ധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം മുദ്രാവാക്യങ്ങളിലല്ല, മറിച്ച് പെരുമാറ്റത്തിലാണ് നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നത്. എല്ലാ തലങ്ങളിലുമുള്ള ജീവനക്കാർ അവരുടെ വാദങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാനും അനുമാനങ്ങളെ വെല്ലുവിളിക്കാനും ദൈനംദിന തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്താനും ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷന്റെ പൊതു ഭാഷയായി മാറുന്നു, ഇത് ഭൂമിശാസ്ത്രപരവും വകുപ്പുപരമായതുമായ വിഭജനങ്ങൾ മറികടക്കുന്നു.
- മെച്ചപ്പെട്ട ജീവനക്കാരുടെ ശാക്തീകരണവും പങ്കാളിത്തവും: ജീവനക്കാർക്ക് അവരുടെ സ്വന്തം പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള സ്വയംഭരണവും ഉപകരണങ്ങളും നൽകുന്നത് ഒരു ശക്തമായ പ്രേരകമാണ്. ഇത് ഉടമസ്ഥാവകാശബോധം വളർത്തുകയും അവരുടെ ജോലിയെ കൂടുതൽ സ്വാധീനമുള്ളതാക്കി മാറ്റി തൊഴിൽ സംതൃപ്തിയും നിലനിർത്തലും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.
- സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടം: ശരിയായ ഭരണത്തിലൂടെ ശരിയായി നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, ഒരു സെൽഫ്-സർവീസ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് പ്രധാന ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്കുകൾക്കായി 'സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടം' നൽകാൻ കഴിയും. ഇത് വ്യത്യസ്ത വകുപ്പുകൾ പരസ്പരവിരുദ്ധമായ ഡാറ്റയുമായി മീറ്റിംഗുകളിൽ എത്തുന്ന സാധാരണ പ്രശ്നം ഇല്ലാതാക്കുന്നു, ഇത് സംഖ്യകൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഫലപ്രദമായ ചർച്ചകൾക്ക് പകരം ആരുടെ സംഖ്യകളാണ് ശരിയെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വാദങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു തന്ത്രപരമായ രൂപരേഖ
ഒരു സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് സംരംഭം വിജയകരമായി ആരംഭിക്കുന്നതിന് ഒരു പുതിയ ഉപകരണം വിന്യസിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ആവശ്യമാണ്. ശാക്തീകരണത്തെ നിയന്ത്രണവുമായി സന്തുലിതമാക്കുന്ന ചിന്തനീയവും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ളതുമായ ഒരു സമീപനം ഇതിന് ആവശ്യമാണ്. ഘട്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നത് പരാജയത്തിന്റെ ഒരു സാധാരണ കാരണമാണ്, ഇത് ഡാറ്റാ കുഴപ്പങ്ങൾക്കും സിസ്റ്റത്തിലുള്ള അവിശ്വാസത്തിനും ഇടയാക്കുന്നു.
ഘട്ടം 1: കരുത്തുറ്റ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് ഉപയോഗിച്ച് അടിത്തറ പാകുക
ഇതാണ് ഏറ്റവും നിർണായകവും പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നതുമായ ഘട്ടം. ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് എന്നത് ആക്‌സസ്സ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല; സുരക്ഷിതവും സ്ഥിരതയുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമായ രീതിയിൽ ആക്‌സസ്സ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്. സെൽഫ്-സർവീസ് പര്യവേക്ഷണത്തിന് ആവശ്യമായ 'കാവൽ വേലികൾ' ഇത് നൽകുന്നു.
ഉപമ: ഒരു നഗരത്തിലെ എല്ലാവർക്കും ട്രാഫിക് നിയമങ്ങൾ, റോഡ് അടയാളങ്ങൾ, ഡ്രൈവിംഗ് ലൈസൻസുകൾ, പോലീസ് സേന (ഗവേണൻസ്) എന്നിവയില്ലാതെ ഒരു കാർ (ബിഐ ഉപകരണം) നൽകുന്നത് കുഴപ്പങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും. എല്ലാവർക്കും അവരുടെ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് സുരക്ഷിതമായി ഡ്രൈവ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഗവേണൻസ് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ശക്തമായ ഒരു ഗവേണൻസ് ചട്ടക്കൂടിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും ശുദ്ധീകരണവും: അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ കൃത്യവും പൂർണ്ണവും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കൽ. മോശം ഇൻപുട്ട്, മോശം ഔട്ട്പുട്ട്.
- സുരക്ഷയും ആക്‌സസ്സ് നിയന്ത്രണവും: ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവർക്ക് അധികാരമുള്ള ഡാറ്റ മാത്രം കാണാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് റോൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അനുമതികൾ നടപ്പിലാക്കൽ, ഇത് GDPR, CCPA, തുടങ്ങിയ ആഗോള നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്.
- ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗും ബിസിനസ്സ് ഗ്ലോസറിയും: പ്രധാന ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്കുകൾ നിർവചിക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്രീകൃതവും തിരയാൻ കഴിയുന്നതുമായ ശേഖരം സൃഷ്ടിക്കൽ. ഓർഗനൈസേഷനിലെ എല്ലാവരും, അവരുടെ സ്ഥാനം പരിഗണിക്കാതെ, 'ഉപഭോക്താവ്', 'സജീവ ഉപയോക്താവ്', അല്ലെങ്കിൽ 'അറ്റ വരുമാനം' എന്നിവ എന്താണെന്നതിനെക്കുറിച്ച് യോജിക്കണം.
- സർട്ടിഫൈഡ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ: ഐടി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സെൻട്രൽ ബിഐ ടീം പ്രധാന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ 'സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടം' ആയി തയ്യാറാക്കുകയും സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തുകയും വേണം. ഇത് സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് അവരുടെ വിശകലനത്തിനായി വിശ്വസനീയവും ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ളതുമായ ഒരു ആരംഭ പോയിന്റ് നൽകുന്നു.
ഘട്ടം 2: ശരിയായ ടൂളുകളും സാങ്കേതികവിദ്യയും തിരഞ്ഞെടുക്കുക
സെൽഫ്-സർവീസ് ബിഐ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെ വിപണിയിൽ തിരക്കുണ്ട്. 'മികച്ച' ഉപകരണം നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യങ്ങൾ, നിലവിലുള്ള ടെക് സ്റ്റാക്ക്, ഉപയോക്തൃ വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, ഒരു ആഗോള കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ഈ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:
- ഉപയോഗിക്കാനുള്ള എളുപ്പം: ഒരു സാങ്കേതികമല്ലാത്ത ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താവിന് ഇന്റർഫേസ് അവബോധജന്യമായിരിക്കണം.
- സ്കേലബിലിറ്റി: പ്രകടനത്തിൽ തകരാറില്ലാതെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡാറ്റാ അളവുകളും വിവിധ ഭൂഖണ്ഡങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ഉപയോക്താക്കളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന എണ്ണവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് കഴിയണം.
- കണക്റ്റിവിറ്റി: നിങ്ങളുടെ എല്ലാ പ്രധാന ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളുമായും ഇത് തടസ്സമില്ലാതെ ബന്ധിപ്പിക്കണം, അവ ഒരു രാജ്യത്തെ ഓൺ-പ്രെമൈസ് സെർവറുകളായാലും അല്ലെങ്കിൽ ആഗോളതലത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധ ക്ലൗഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളായാലും.
- സഹകരണവും മൊബിലിറ്റിയും: ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത ആഗോള തൊഴിൽ ശക്തിക്ക് മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ പങ്കിടുന്നതിനും അഭിപ്രായമിടുന്നതിനും ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സവിശേഷതകൾ അത്യാവശ്യമാണ്.
- ഗവേണൻസും സുരക്ഷാ സവിശേഷതകളും: ഉപകരണത്തിന് തന്നെ കേന്ദ്രീകൃതമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുന്ന ശക്തവും സൂക്ഷ്മവുമായ സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
ടാബ്ലോ, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് പവർ ബിഐ, ക്ലിക്ക് തുടങ്ങിയ പ്രമുഖ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളാണ്, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയും ഉപയോക്താക്കളുമായി ഒരു സമഗ്രമായ വിലയിരുത്തലും പ്രൂഫ്-ഓഫ്-കൺസെപ്റ്റും നടത്തുക എന്നതാണ് പ്രധാനം.
ഘട്ടം 3: ഡാറ്റാ സാക്ഷരതയും നിരന്തരമായ പരിശീലനവും വളർത്തുക
പരിശീലനമില്ലാത്ത കൈകളിൽ ശക്തമായ ഒരു ഉപകരണം ഉപയോഗശൂന്യമാണ്. ഡാറ്റാ സാക്ഷരത—ഡാറ്റ വായിക്കാനും, പ്രവർത്തിക്കാനും, വിശകലനം ചെയ്യാനും, വാദിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്—സമവാക്യത്തിന്റെ മാനുഷിക വശമാണ്. എവിടെ ക്ലിക്ക് ചെയ്യണമെന്ന് ഉപയോക്താക്കളെ പഠിപ്പിച്ചാൽ മാത്രം പോരാ; ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ ചിന്തിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ അവരെ പഠിപ്പിക്കണം.
ഒരു സമഗ്ര പരിശീലന തന്ത്രത്തിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടണം:
- ഔപചാരികമായ ഓൺബോർഡിംഗ്: പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ഘടനാപരമായ പരിശീലന സെഷനുകൾ, ടൂളിന്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമതയും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെയും ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന്റെയും തത്വങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
- റോൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പഠന പാതകൾ: ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് അനലിസ്റ്റിന് ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്സ് മാനേജറിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. നിർദ്ദിഷ്ട തൊഴിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് പരിശീലനം ക്രമീകരിക്കുക.
- കമ്മ്യൂണിറ്റി ഓഫ് പ്രാക്ടീസ്: ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും മികച്ച രീതികൾ പങ്കുവെക്കാനും അവരുടെ ജോലികൾ പ്രദർശിപ്പിക്കാനും കഴിയുന്ന ഒരു ആന്തരിക കമ്മ്യൂണിറ്റി (ഉദാഹരണത്തിന്, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ടീംസ് അല്ലെങ്കിൽ സ്ലാക്ക്) സ്ഥാപിക്കുക. ഇത് പിയർ-ടു-പിയർ പഠനത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
- സെന്റർ ഓഫ് എക്സലൻസ് (CoE): മികച്ച രീതികൾ സ്ഥാപിക്കുകയും, വിദഗ്ദ്ധ പിന്തുണ നൽകുകയും, സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുകയും, ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം ഡാറ്റാ സംസ്കാരത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കേന്ദ്ര ടീം.
ഘട്ടം 4: ചെറുതായി ആരംഭിച്ച്, വിജയം പ്രദർശിപ്പിച്ച്, ബുദ്ധിപരമായി വികസിപ്പിക്കുക
മുഴുവൻ ആഗോള ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം ഒരു 'ബിഗ് ബാംഗ്' റോൾഔട്ട് എന്ന പ്രലോഭനത്തെ ചെറുക്കുക. ഈ സമീപനം അപകടസാധ്യത നിറഞ്ഞതാണ്. പകരം, ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള തന്ത്രം സ്വീകരിക്കുക:
- ഒരു പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയുക: വ്യക്തമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നമുള്ളതും സംരംഭത്തിൽ ഉത്സാഹമുള്ളതുമായ ഒരൊറ്റ വകുപ്പിനെയോ ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റിനെയോ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക: ഈ പൈലറ്റ് ടീമുമായി അടുത്ത് പ്രവർത്തിച്ച്, ഒരു മൂർത്തമായ ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളി പരിഹരിക്കുന്നതിനും അളക്കാവുന്ന മൂല്യം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനും സെൽഫ്-സർവീസ് ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുക.
- വിജയകഥകൾ സൃഷ്ടിക്കുക: പൈലറ്റ് പ്രോഗ്രാമിന്റെ വിജയം രേഖപ്പെടുത്തുക. ടീം എങ്ങനെ സമയം ലാഭിച്ചുവെന്നും, ചെലവ് കുറച്ചുവെന്നും, അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ വരുമാനം ഉണ്ടാക്കിയെന്നും പ്രദർശിപ്പിക്കുക. ഈ ആന്തരിക കേസ് സ്റ്റഡികളാണ് നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും ശക്തമായ മാർക്കറ്റിംഗ് ഉപകരണം.
- വികസിപ്പിക്കുകയും വ്യാപിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ വിജയത്തിൽ നിന്നുള്ള ഊർജ്ജം ഉപയോഗിച്ച് മറ്റ് വകുപ്പുകളിലേക്ക് പ്രോഗ്രാം വ്യാപിപ്പിക്കുക, പോകുന്ന വഴിക്ക് നിങ്ങളുടെ പ്രക്രിയകളും പരിശീലനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
അനിവാര്യമായ വെല്ലുവിളികളും അപകടങ്ങളും നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുക
ഡാറ്റാ ജനാധിപത്യവൽക്കരണത്തിലേക്കുള്ള പാത വെല്ലുവിളികളില്ലാത്തതല്ല. ഈ അപകടസാധ്യതകൾ അംഗീകരിക്കുകയും മുൻകൂട്ടി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ദീർഘകാല വിജയത്തിന് പ്രധാനമാണ്.
വെല്ലുവിളി 1: സ്ഥിരതയില്ലാത്ത ഡാറ്റയും മത്സരിക്കുന്ന 'സത്യങ്ങളും'
അപകടം: ഗവേണൻസ് ഇല്ലാതെ, വ്യത്യസ്ത സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എടുക്കാനോ വ്യത്യസ്ത ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കാനോ കഴിയും, ഇത് പരസ്പരവിരുദ്ധമായ സംഖ്യകളുള്ള ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഇത് ഡാറ്റയിലും മുഴുവൻ സിസ്റ്റത്തിലുമുള്ള വിശ്വാസം ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
പരിഹാരം: ഇവിടെയാണ് ശക്തമായ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് അടിത്തറ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തത്. എല്ലാവരും ഒരേ ഡാറ്റാ ഭാഷ സംസാരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കേന്ദ്രീകൃതമായി സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും വ്യക്തമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് ഗ്ലോസറിയുടെയും ഉപയോഗം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
വെല്ലുവിളി 2: തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള സാധ്യത
അപകടം: ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു പരസ്പരബന്ധത്തെ കാരണമായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പക്ഷപാതങ്ങളെ അവഗണിക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം, ഇത് തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്കും മോശം ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
പരിഹാരം: ടൂളിനപ്പുറം പോകുന്നതും വിമർശനാത്മക ചിന്ത പഠിപ്പിക്കുന്നതുമായ ഡാറ്റാ സാക്ഷരതാ പരിശീലനത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുക. ജിജ്ഞാസയുടെയും പിയർ റിവ്യൂവിന്റെയും ഒരു സംസ്കാരം പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക, അവിടെ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് പരസ്പരം ജോലികൾ പരിശോധിക്കാനും കണ്ടെത്തലുകളെ ക്രിയാത്മകമായി ചോദ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.
വെല്ലുവിളി 3: സുരക്ഷയും പാലിക്കൽ ലംഘനങ്ങളും
അപകടം: കൂടുതൽ ഉപയോക്താക്കൾ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഒരു സുരക്ഷാ ലംഘനത്തിന്റെയോ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ (ജിഡിപിആർ പോലുള്ളവ) പാലിക്കാത്തതിന്റെയോ സാധ്യത വർദ്ധിക്കുന്നു.
പരിഹാരം: കർശനമായ, റോൾ-അധിഷ്ഠിത ആക്‌സസ്സ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഒരു സൂക്ഷ്മ തലത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുക. സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റാ മാസ്കിംഗ് ഉപയോഗിക്കുകയും പാലിക്കൽ ഉറപ്പാക്കാൻ പതിവ് ഓഡിറ്റുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുക. സുരക്ഷ ഒരു afterthought ആകാൻ പാടില്ല.
വെല്ലുവിളി 4: സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കൽ
അപകടം: സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ഒരു പ്രൊഫഷണൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിന്റെ ആവശ്യം പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നത്.
പരിഹാരം: റോളുകൾ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക. സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ വിവരണാത്മകവും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് അനലിറ്റിക്സിലും (എന്ത് സംഭവിച്ചു, എന്തുകൊണ്ട്) മികവ് പുലർത്തുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവചനാത്മകവും നിർദ്ദേശാത്മകവുമായ അനലിറ്റിക്സിനും, സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും, പ്രധാന ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രൊഫഷണൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്. ബന്ധം സഹകരണപരമായിരിക്കണം, പകരം വയ്ക്കലല്ല.
ജോലിയുടെ ഭാവി: ഒരു ഡാറ്റാ-സാക്ഷരതയുള്ള ആഗോള തൊഴിൽ ശക്തി
സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് യാത്രയുടെ അവസാനമല്ല; കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരമായ ഒരു എന്റർപ്രൈസിലേക്കുള്ള ഒരു അടിസ്ഥാനപരമായ ചുവടുവെപ്പാണിത്. ഭാവിയിൽ ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ കൂടുതൽ ശക്തമാവുകയും, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (AI) മെഷീൻ ലേണിംഗുമായി (ML) തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിക്കുകയും ചെയ്യും.
ചോദിക്കാതെ തന്നെ നിർണായകമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ യാന്ത്രികമായി പുറത്തുകൊണ്ടുവരുന്ന, സാധാരണ സംസാര ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് അന്വേഷിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്ന ('കഴിഞ്ഞ പാദത്തിൽ യൂറോപ്പിലെ ഞങ്ങളുടെ മികച്ച അഞ്ച് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വിൽപ്പന ട്രെൻഡുകൾ കാണിക്കുക'), പ്രവചനപരമായ പ്രവചനങ്ങൾ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സവിശേഷതയായി നൽകുന്ന ടൂളുകൾ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇതിനകം ഉയർന്നുവരുന്നുണ്ട്, ഇത് ഉപയോക്താവും അനലിസ്റ്റും തമ്മിലുള്ള അതിരുകൾ കൂടുതൽ മങ്ങിക്കും.
ഈ ഭാവിയിൽ, അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ സാക്ഷരത ഒരു പ്രത്യേക വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നതിൽ നിന്ന് മാറി, ഇന്ന് ഇമെയിലിലോ സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിലോ ഉള്ള പ്രാവീണ്യം പോലെ, മിക്കവാറും എല്ലാ വിജ്ഞാന പ്രവർത്തകർക്കും ഒരു പ്രധാന യോഗ്യതയായി മാറും. തങ്ങളുടെ ആഗോള തൊഴിൽ ശക്തിയിലുടനീളം ഈ യോഗ്യത വിജയകരമായി വളർത്തിയെടുക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഡാറ്റയുടെ യുഗത്തിലെ തർക്കമില്ലാത്ത നേതാക്കളായിരിക്കും.
ബിസിനസ്സ് നേതാക്കൾക്കുള്ള പ്രായോഗിക നിർദ്ദേശങ്ങൾ
ഈ പരിവർത്തനപരമായ യാത്ര ആരംഭിക്കുന്നതിന്, നേതാക്കൾ ഈ പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം:
- മുകളിൽ നിന്ന് നേതൃത്വം നൽകുക: ഒരു ഡാറ്റാ-ധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം എക്സിക്യൂട്ടീവ് സ്പോൺസർഷിപ്പിൽ നിന്നാണ് ആരംഭിക്കുന്നത്. നേതാക്കൾ ഈ സംരംഭത്തിനായി വാദിക്കുകയും മാതൃക കാണിച്ച് നയിക്കുകയും വേണം.
- ആദ്യം ഗവേണൻസിൽ നിക്ഷേപിക്കുക: ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിനെ ഒരു ചെലവ് കേന്ദ്രമായോ അല്ലെങ്കിൽ പാലിക്കൽ തടസ്സമായോ അല്ല, മറിച്ച് ചടുലതയുടെയും വിശ്വാസത്തിന്റെയും ഒരു തന്ത്രപരമായ സഹായിയായി കണക്കാക്കുക.
- ലൈസൻസുകളേക്കാൾ സാക്ഷരതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക: പരിശീലനത്തിൽ നിന്നും സാംസ്കാരിക മാറ്റത്തിൽ നിന്നുമുള്ള നിക്ഷേപത്തിന്റെ വരുമാനം സോഫ്റ്റ്വെയർ ലൈസൻസുകളിലെ നിക്ഷേപത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്.
- സഹകരണം വളർത്തുക, ഒറ്റപ്പെടൽ ഒഴിവാക്കുക: ഐടി, ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുകൾ എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ പാലങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക. ഒരു ഏകീകൃത, സഹകരണപരമായ അനലിറ്റിക്കൽ ഇക്കോസിസ്റ്റമാണ് ലക്ഷ്യം.
- വിജയങ്ങൾ ആഘോഷിക്കുകയും ആശയവിനിമയം നടത്തുകയും ചെയ്യുക: ഊർജ്ജം പകരാനും പ്രോഗ്രാമിന്റെ മൂല്യം മുഴുവൻ ഓർഗനൈസേഷനും പ്രകടിപ്പിക്കാനും വിജയകഥകൾ സജീവമായി തിരയുകയും പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ഉപസംഹാരം: നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനിലെ ശക്തി അഴിച്ചുവിടുക
സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സും സിറ്റിസൺ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ഉദയവും ബിസിനസുകൾ അവരുടെ ഏറ്റവും മൂല്യവത്തായ ആസ്തിയായ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിലെ ഒരു മാതൃകാപരമായ മാറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഒരു കേന്ദ്രീകൃത, റിപ്പോർട്ട്-ഫാക്ടറി മാതൃകയ്ക്ക് അപ്പുറത്തേക്ക് നീങ്ങുന്നതിലൂടെ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ മുഴുവൻ തൊഴിൽ ശക്തിയുടെയും കൂട്ടായ ബുദ്ധി തുറക്കാൻ കഴിയും. ഇത് മുൻനിരയിലുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധരെ—ഉപഭോക്താക്കളെയും, ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും, പ്രക്രിയകളെയും മനസ്സിലാക്കുന്ന ആളുകളെ—മികച്ച ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനും വേഗത്തിൽ ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുമുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ നൽകി ശാക്തീകരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.
ഇതൊരു സാങ്കേതിക നവീകരണത്തേക്കാൾ ഉപരിയാണ്; ഇതൊരു സാംസ്കാരിക പരിവർത്തനമാണ്. ഇത് ജിജ്ഞാസ വളർത്തുന്നതിനും, ഡാറ്റാ സാക്ഷരതയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഡാറ്റാ-സമ്പന്നം മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ച-പ്രേരിതമായ ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. നിരന്തരമായ മാറ്റത്തിന്റെ ലോകത്ത്, ഡാറ്റയോട് വേഗത്തിലും ബുദ്ധിപരമായും പ്രതികരിക്കാനുള്ള കഴിവാണ് ആത്യന്തികമായ മത്സരപരമായ നേട്ടം. ശക്തി നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലാണ്; സെൽഫ്-സർവീസ് അനലിറ്റിക്സ് ആണ് അത് ഒടുവിൽ അഴിച്ചുവിടാനുള്ള താക്കോൽ.