डेटा साक्षरता व्यक्तियों और संगठनों दोनों के लिए तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है, जो उन्हें बेहतर, डेटा-आधारित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। स्टेट ऑफ डेटा लिटरेसी रिपोर्ट 2023 डेटा साक्षरता के महत्व, इसके परिवर्तनकारी प्रभाव, और संगठनों द्वारा डेटा साक्षरता कौशल अंतर को पाटने में आने वाली चुनौतियों पर प्रकाश डालती है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम रिपोर्ट से प्रमुख अंतर्दृष्टियों का विश्लेषण करेंगे और आधुनिक कार्यस्थल में डेटा साक्षरता के महत्व पर चर्चा करेंगे।
डेटा साक्षरता क्या है, और यह क्यों मायने रखती है?
डेटा साक्षरता डेटा को पढ़ने, लिखने, विश्लेषण करने, संप्रेषित करने और उसके साथ तर्क करने की क्षमता है। यह द्विआधारी अवधारणा नहीं है, बल्कि एक प्रवाहमान स्पेक्ट्रम है जो बुनियादी डेटा-आधारित निर्णय लेने से लेकर उन्नत डेटा साइंस, डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग कौशल तक विस्तृत है।
रिपोर्ट में उजागर किया गया है कि व्यक्ति और व्यवसाय दोनों अपनी डेटा क्षमताओं के निर्माण के महत्व को पहचानते हैं। उदाहरण के लिए, यूके में, सर्वेक्षण किए गए 89% नेताओं का मानना है कि बुनियादी डेटा साक्षरता कौशल उनकी कार्यबल के दैनिक कार्यों के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल है। इसी तरह, अमेरिका में, 78% नेताओं का मानना है कि बुनियादी डेटा साक्षरता कौशल उनके कर्मचारियों के दैनिक कार्यों के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल सेट है।
व्यवसायिक नेताओं और उनकी टीमों के लिए डेटा साक्षरता शीर्ष कौशल क्यों बन गई है
उद्योगों में संगठन डेटा-प्रवीण कार्यबल के प्रभाव को देख रहे हैं। नतीजतन, वे नवाचार करने, तेज़ और अधिक सूचित निर्णय लेने, बेहतर ग्राहक अनुभव बनाने, और बहुत कुछ करने की अपनी क्षमता में वृद्धि दिखा रहे हैं। इस खंड में, हम डेटा साक्षरता के परिवर्तनकारी प्रभाव का विस्तार से अन्वेषण करेंगे।
आधुनिक संगठनों के सफल होने के लिए डेटा कौशल अनिवार्य हैं
जब अपने विभाग या टीम में पर्याप्त डेटा कौशल न होने के जोखिमों के बारे में पूछा गया, तो अमेरिका और यूके के 41% उत्तरदाताओं ने गलत निर्णय लेने को नंबर एक जोखिम के रूप में पहचाना। धीमा निर्णय-निर्माण (36%), उत्पादकता में कमी (30%), और नवाचार की कमी (29%) भी उत्तरदाताओं के लिए प्रमुख चिंताएँ थीं।
डेटा-साक्षर कर्मचारियों का मूल्य
लगभग तीन-चौथाई (74%) उत्तरदाताओं ने सहमति जताई या कड़ी सहमति जताई कि डेटा साक्षरता कौशल रखने वाले लोग अपर्याप्त डेटा कौशल वाले लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। नेताओं ने अधिक सटीक निर्णय-निर्माण (63%), नवाचार की मजबूत क्षमता (48%), और बेहतर ग्राहक अनुभव बनाने की क्षमता (41%) को डेटा-साक्षर कर्मचारियों द्वारा जोड़ी गई मुख्य मूल्य-वृद्धि के रूप में उद्धृत किया।
डेटा कौशल और समाज की सबसे बड़ी चुनौतियाँ
डेटा साक्षरता का प्रभाव व्यक्तिगत संगठनों से परे भी हो सकता है। उदाहरण के लिए, 67% डेटा और व्यवसायिक नेताओं का मानना है कि जो संगठन डेटा अपस्किलिंग में निवेश करते हैं, वे मंदी-प्रतिरोधी होने की अधिक संभावना रखते हैं।
इसी तरह, 85% का मानना था कि जो देश डेटा साक्षरता कौशल में निवेश करते हैं, वे उन देशों से बेहतर प्रदर्शन करेंगे जो ऐसा नहीं करते। ये प्रतिक्रियाएँ आने वाले दशक में विजेताओं और पराजितों को निर्धारित करने में डेटा कौशल अर्थव्यवस्था के महत्व का संकेत देती हैं।
डेटा साक्षरता कौशल अंतर
डेटा-साक्षर कार्यबल के परिवर्तनकारी प्रभावों को पहचानने के बावजूद, एक बड़ा डेटा कौशल अंतर अब भी मौजूद है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है। यह कौशल अंतर तकनीकी, संगठनात्मक और सांस्कृतिक कारकों से उत्पन्न होता है।
डेटा साक्षरता कौशल अंतर का आकलन
सर्वेक्षण किए गए आधे से अधिक नेताओं ने कहा कि उनके संगठन में डेटा साक्षरता कौशल अंतर है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है। यह अनुपात DataCamp के डेटा परिपक्वता आकलन से मेल खाता है, जो पाता है कि केवल लगभग 5% संगठन स्वयं को पूरी तरह डेटा-साक्षर के रूप में वर्गीकृत करते हैं।
कौशल अंतर के पीछे के उत्प्रेरक
कई कारक डेटा कौशल अंतर में योगदान करते हैं, जिनमें डेटा के प्रसार की गति, लोगों पर नहीं बल्कि तकनीक पर गलत निवेश, और परिवर्तन प्रबंधन की धीमी प्रकृति शामिल हैं।
1. डेटा प्रसार की गति
बिग डेटा की तीव्र वृद्धि ने ऐतिहासिक रूप से संगठनों को गलत निवेश पथ पर ले जाया है। बिग डेटा के आगमन पर शीघ्र प्रतिक्रिया देने के प्रयास में, संगठनों ने लोगों की तुलना में तकनीक में निवेश किया, और "चमकदार खिलौने" खरीदने के जाल में फंस गए।
2. तकनीक में गलत दिशा में निवेश
एआई और मशीन लर्निंग परियोजनाओं को प्राथमिकता देने से संगठनों का ध्यान ऐसे प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स उपयोग मामलों पर केन्द्रित हो गया जो डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों जैसी विशिष्ट प्रतिभाओं की मांग करते हैं। जबकि इन परियोजनाओं का अपना स्थान है, यह दृष्टिकोण अनिवार्य रूप से डेटा-आधारित कार्यबल में नहीं बदलता, क्योंकि व्यापक संगठन को वर्णनात्मक और नैदानिक विश्लेषिकी पर ध्यान देना चाहिए।
3. परिवर्तन प्रबंधन की धीमी प्रकृति
ऐसा डेटा साक्षरता कार्यक्रम बनाना जो व्यापक रूप से अपनाया जाए और वास्तव में संगठन के कौशल सेट को प्रभावित करे, एक दीर्घकालिक परियोजना है। इसमें निरंतर अपस्किलिंग और सुदृढ़ीकरण, संस्कृति परिवर्तन, प्रतिभागियों और वरिष्ठों की सहमति प्राप्त करना, और संगठनात्मक आदतों को बदलना शामिल है।
कौशल अंतर का समाधान: हायरिंग बनाम अपस्किलिंग
लगभग दो-तिहाई (66%) नेताओं ने कहा कि वे अच्छे डेटा साक्षरता कौशल वाले उम्मीदवार को बिना इन कौशलों वाले उम्मीदवार की तुलना में अधिक वेतन देने के लिए तैयार होंगे, और इसमें से 77% ने कहा कि वे कम से कम 10% से 15% अतिरिक्त देंगे। लगभग एक चौथाई नेता अच्छे डेटा साक्षरता कौशल वाले उम्मीदवारों के लिए 30% या उससे अधिक का वेतन प्रीमियम देने को तैयार होंगे।
हालाँकि डेटा कौशल वाले उम्मीदवारों को ढूँढना और हायर करना आंशिक रूप से कौशल अंतर का समाधान कर सकता है, लेकिन परिवर्तन प्रबंधन, कौशल विकास, और संस्कृति रूपांतरण संगठन की डेटा संस्कृति को बदलने में सर्वोपरि हैं। अगले खंड में, हम डेटा साक्षरता कार्यक्रमों को लागू करने के सर्वोत्तम तरीकों का अन्वेषण करेंगे ताकि आप अपने संगठन को भीतर से अपस्किल कर सकें।*
डेटा कौशल अंतर को पाटने के लिए प्रभावी डेटा साक्षरता कार्यक्रम लागू करना
DataCamp for Business के ग्राहकों के अनुभवों से सीखते हुए, परिवर्तन प्रबंधन को प्रभावी ढंग से संचालित करने और सफल डेटा साक्षरता कार्यक्रम लागू करने के लिए कुछ सर्वोत्तम अभ्यास यहाँ दिए गए हैं:
- स्पष्ट लक्ष्य और उद्देश्यों को परिभाषित करें: डेटा साक्षरता कार्यक्रम के लिए विशिष्ट लक्ष्यों और उद्देश्यों के साथ एक स्पष्ट रोडमैप स्थापित करें।
- कौशल अंतर की पहचान करें और सीखने को प्राथमिकता दें: संगठन के भीतर वर्तमान डेटा साक्षरता स्तर का आकलन करें और कौशल अंतर की पहचान करें। संगठन के लक्ष्यों और कर्मचारियों की आवश्यकताओं के आधार पर सीखने को प्राथमिकता दें।
- उचित उपकरण और प्लेटफॉर्म चुनें: ऐसे उपकरण और प्लेटफॉर्म में निवेश करें जो सीखने और अपस्किलिंग को सहज बनाते हों। ऐसे समाधानों पर विचार करें जो स्व-गति, प्रशिक्षक-नेतृत्व, और सहयोगी सीखने के अनुभवों का मिश्रण प्रदान करते हों।
- डेटा-आधारित संस्कृति को बढ़ावा दें: डेटा-आधारित सोच को प्रोत्साहित करें और ऐसी संस्कृति बनाएँ जो डेटा साक्षरता को महत्व दे। उन कर्मचारियों को प्रोत्साहन और मान्यता दें जो कार्यक्रम में सक्रिय रूप से भाग लेते हैं और अपने डेटा कौशल में सुधार प्रदर्शित करते हैं।
- प्रगति की निगरानी करें और दोहराएँ: डेटा साक्षरता कार्यक्रम की प्रगति की नियमित रूप से निगरानी करें और पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों के मुकाबले इसकी सफलता को मापें। फीडबैक और डेटा के आधार पर समायोजन और सुधार करें।
डेटा अपस्किलिंग में आने वाली चुनौतियों को कैसे पार करें, इस पर अधिक जानने के लिए, हमारे अलग ब्लॉग पोस्ट में संगठनों और व्यवसायिक नेताओं के लिए शीर्ष सुझाव देखें।