M

MLOG

മലയാളം

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:

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:

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:

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

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:

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:

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:

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:

  1. ഒരു പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയുക: വ്യക്തമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നമുള്ളതും സംരംഭത്തിൽ ഉത്സാഹമുള്ളതുമായ ഒരൊറ്റ വകുപ്പിനെയോ ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റിനെയോ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  2. യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക: ഈ പൈലറ്റ് ടീമുമായി അടുത്ത് പ്രവർത്തിച്ച്, ഒരു മൂർത്തമായ ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളി പരിഹരിക്കുന്നതിനും അളക്കാവുന്ന മൂല്യം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനും സെൽഫ്-സർവീസ് ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുക.
  3. 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.
  4. 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:

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.