2021 में डेटा फ्लुएंसी

पिछले अगस्त, DataCamp के VP ऑफ प्रोडक्ट रिसर्च, Ramnath Vaidyanathan ने हमारे IPTOP फ़्रेमवर्क के साथ डेटा साइंस स्केल करने पर तीन-भाग की वेबिनार श्रृंखला होस्ट की। IPTOP फ़्रेमवर्क हर संगठनात्मक लीवर को विभाजित करता है ताकि डेटा साइंस का लोकतंत्रीकरण किया जा सके और पूरे संगठन में डेटा फ्लुएंट बना जा सके।

IPTOP का अर्थ है Infrastructure, People, Tools, Organization, और Processes। यह तीन-भाग की वेबिनार श्रृंखला विस्तार से बताती है कि संगठन इन प्रत्येक लीवरों को कैसे स्केल कर सकते हैं ताकि डेटा साइंस का लोकतंत्रीकरण हो और इस प्रक्रिया में डेटा फ्लुएंट बना जा सके। यहां प्रत्येक लीवर का एक संक्षिप्त विवरण है:

1 - Infrastructure

किसी भी डेटा रणनीति का उद्देश्य कच्चे डेटा को अंतर्दृष्टियों और निर्णयों में बदलना होता है। इसके लिए संगठनों को अपना डेटा इस तरह एकत्रित, रिकॉर्ड और संग्रहित करना पड़ता है कि वह सुरक्षित, कुशल, और सभी के लिए सुलभ हो। इसलिए, इसमें डेटा एक्सेस सक्षम करने, डेटा गवर्नेंस सुनिश्चित करने, डेटा लिनेएज स्पष्ट करने आदि के लिए श्रेष्ठ प्रथाओं और फ़्रेमवर्क को समझना शामिल है।

2 - People

लोग संभवतः इस फ़्रेमवर्क का सबसे महत्वपूर्ण लीवर हैं, क्योंकि यदि संगठन के सदस्यों में डेटा के साथ काम करने के कौशल नहीं होंगे, तो वे अपने डेटा का अधिकतम लाभ नहीं उठा पाएंगे। यही कारण है कि किसी संगठन में हर पर्सोना में आवश्यक डेटा कौशल विकसित करना, डेटा साइंस का लोकतंत्रीकरण करने और डेटा फ्लुएंट बनने के लिए अनिवार्य है।

3 - Tools

जहां इंफ्रास्ट्रक्चर संगठनों को डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, वहीं टूल्स पूरे संगठन में एक सामान्य डेटा भाषा को सुगम और प्रोत्साहित करते हैं। इसलिए यह समझना आवश्यक है कि किसी विशिष्ट कार्य के लिए संभव टूल्स की रेंज क्या है, और ऐसे टूल्स में निवेश करना व उन्हें विकसित करना जो डेटा साइंस कार्य के लिए प्रवेश-देहलीज़ को कम करें।

4 - Organization

डेटा साइंस को स्केल करने का एक आवश्यक आयाम यह है कि डेटा प्रोफेशनल्स का संगठन कैसे किया गया है। चूंकि अधिकांश फर्मों में रिपोर्टिंग स्ट्रक्चर और एजेंडा कार्य को दिशा देते हैं, इसलिए संगठनात्मक संरचना को आपकी कंपनी को दीर्घकालिक सफलता के लिए तैयार करना चाहिए। अतः, किसी संगठन के भीतर डेटा साइंस टैलेंट की स्थापना और संगठन करने के लिए सावधानीपूर्वक विचार आवश्यक है।

5 - Processes

अंततः, डेटा साइंस को स्केल करने के लिए कॉन्वेंशंस, श्रेष्ठ प्रथाओं और प्रक्रियाओं पर सामंजस्य आवश्यक है। सामंजस्य को बढ़ावा देना सहयोग को सुगम बनाने और साइलो आधारित संगठन से बचने के लिए आवश्यक है। इससे सभी टीमें साथ मिलकर काम कर सकती हैं और एक सामान्य डेटा भाषा के तहत निर्बाध रूप से संवाद कर सकती हैं।

पिछले सप्ताह, हमने अपनी 2021 के लिए डेटा ट्रेंड्स और पूर्वानुमान जारी किए। हमारे पूर्वानुमान IPTOP फ़्रेमवर्क के हर लीवर को स्पर्श करते हैं—क्लाउड अपनाने और मेटाडेटा टूल्स के माध्यम से अधिक सुदृढ़ डेटा एक्सेस सक्षम करना (Infrastructure), डेटा अपस्किलिंग के प्रति उच्च प्रतिबद्धता (People), अधिक सहयोगी और मज़बूत टूलिंग (Tools), संचालन में मशीन लर्निंग मॉडलों के प्रबंधन के लिए उभरती भूमिकाएं (Organization), और अंततः, डेटा स्टोरीटेलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन में श्रेष्ठ प्रथाएं (Processes)।

इसीलिए हम इस बात को लेकर उत्साहित हैं कि डेटा साइंस प्रैक्टिशनर्स और नेताओं से नवीनतम व सबसे महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टियां लाने के अपने संकल्प को हम नया कर रहे हैं—कि कैसे डेटा साइंस को सर्वोत्तम तरीके से स्केल किया जाए और डेटा फ्लुएंट बना जाए।

2021 में, हम मासिक वेबिनारों की श्रृंखला होस्ट करेंगे, जिनमें यह शामिल होगा कि विभिन्न उद्योग डेटा साइंस का लाभ कैसे उठा सकते हैं, संगठन अपना डेटा कैसे गवर्न करें और बेहतर डेटा एक्सेस कैसे सक्षम करें, डेटा साइंस के लिए लोगों को अपस्किल करने की श्रेष्ठ प्रथाएं, आधुनिक टूलिंग के साथ डेटा पर काम करने की प्रवेश-देहलीज़ कैसे कम करें, सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस टैलेंट को कैसे संगठित करें और हायर करें, और डेटा-ड्रिवन बनने के लिए प्रक्रियाएं कैसे स्थापित करें, इत्यादि।

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