संगठनात्मक उत्कृष्टता हासिल करने के लिए डेटा इनसाइट्स, रुझान, और श्रेष्ठ प्रक्रियाएँ

क्या आपका संगठन डिजिटल रुझानों और नवाचार में अग्रणी बनना चाहता है? तो आपको सफल डेटा रणनीति लागू करने की एक योजना की आवश्यकता होगी। हाल ही में हमने डेटा रणनीति, रुझान, संगठनों, और अन्य विषयों पर शानदार सामग्री प्रकाशित की है। नीचे दिए गए इन संसाधनों का अन्वेषण करें।

वेबिनार्स

आपके संगठन में डेटा साइंस को स्केल करना

इस वेबिनार श्रृंखला में, DataCamp के वाइस प्रेसिडेंट ऑफ प्रोडक्ट रिसर्च Ramnath Vaidyanathan हमारे IPTOP फ्रेमवर्क (इन्फ्रास्ट्रक्चर, पीपल, टूल्स, ऑर्गनाइजेशन और प्रोसेसेज़) पर चर्चा करेंगे, जो डेटा रणनीतियाँ बनाने और किसी संगठन के भीतर व्यवस्थित रूप से डेटा साइंस को स्केल करने के लिए है।

• भाग 1 IPTOP फ्रेमवर्क का एक अवलोकन प्रदान करता है, और बताता है कि फ्रेमवर्क का प्रत्येक तत्व कैसे एक साथ फिट होता है ताकि स्केलेबल डेटा रणनीतियाँ सक्षम हो सकें।
• भाग 2 डेटा साइंस को स्केल करने और उसे लोकतांत्रिक बनाने के लिए आवश्यक टूल्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर पर केंद्रित है, साथ ही कार्यान्वयन में श्रेष्ठ प्रक्रियाएँ भी शामिल हैं।
• भाग 3 विभिन्न संगठनात्मक संरचनाएँ अपनाने के लाभ-हानि, 21वीं सदी की प्रमुख डेटा भूमिकाएँ, और अन्य बातों पर गहराई से नजर डालता है।

Zach Dean-Mayer के साथ फायरसाइड चैट: डेटा साइंस, GPT-3, और स्वचालित मशीन लर्निंग पर

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग ने मूल रूप से यह बदल दिया है कि हम निर्णय कैसे लेते हैं, उत्पाद कैसे बनाते हैं, और वर्कफ्लोज़ व प्रक्रियाओं को कैसे स्वचालित करते हैं। इस फायरसाइड चैट में, DataRobot के वाइस प्रेसिडेंट ऑफ डेटा साइंस Zach Deane-Mayer हमें उन उपयोग मामलों से अवगत कराएँगे जहाँ डेटा साइंस और मशीन लर्निंग ने संगठनों के लिए सर्वाधिक मूल्य उत्पन्न किया है। वे मशीन लर्निंग में नए विकास, जैसे Open-AI के GPT-3 मॉडल और टैब्युलर डेटा के लिए डीप-लर्निंग के उपयोग पर भी अपनी अंतर्दृष्टि साझा करेंगे, और DataRobot में अपने कार्य के आधार पर स्वचालित मशीन लर्निंग के उदय पर टिप्पणी करेंगे।

डेटा रुझान और भविष्यवाणियाँ 2021: डेटा फ्लुएंसी का वर्ष

डेटा साइंस क्रांति ने संभावनाओं को व्यापक बना दिया है, डेटा-फ्लुएंट संगठनों और समाजों को सक्षम करते हुए, जहाँ हर किसी के पास सूचित नागरिक और कर्मचारी बनने के लिए आवश्यक कौशल मौजूद हैं। इस वेबिनार में, DataCamp के वाइस प्रेसिडेंट ऑफ प्रोडक्ट रिसर्च Ramnath Vaidyanathan, करिकुलम आर्किटेक्ट Richie Cotton, और डेटा साइंस इवैंजेलिस्ट Adel Nehme अगले वर्ष और उससे आगे के लिए डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, कौशल, और टूलिंग में आठ प्रमुख रुझानों पर चर्चा करेंगे।

डेटा साइंस कैसे ऑटोमोटिव के भविष्य को आगे बढ़ा रही है

ऑटोमोटिव उद्योग आधुनिक दुनिया के सबसे पुराने उद्योगों में से एक है, पर यह केवल कार बनाने तक सीमित नहीं है। मैन्युफैक्चरिंग से लेकर मोबाइल एप्लिकेशन विकास तक, हर व्यवसायिक कार्य ऑटोमोटिव उद्योग के भीतर मौजूद है। इस वेबिनार में, Ford के लीड डेटा साइंटिस्ट Michael Crabtree अनेक डेटा साइंस उपयोग मामलों की समीक्षा करेंगे, जो आपको एक पुराने उद्योग में नए आविष्कारशील तरीकों से विचारों को चुनौती देने और मैन्युफैक्चरिंग व मोबिलिटी के भविष्य को आकार देने के लिए प्रेरित करेंगे।

बड़े संगठनों में डेटा का संचालन-स्तरीय क्रियान्वयन

बड़े संगठन स्वाभाविक रूप से युवा स्टार्टअप्स या मध्यम आकार की कंपनियों से अलग होते हैं। वे आमतौर पर अधिक समय से मौजूद होते हैं, उनके अनुपालन आवश्यकताएँ कड़ी होती हैं और कंपनी संस्कृति पीढ़ियों से चली आ रही हो सकती है। इस वेबिनार में, सैन डिएगो शहर के पूर्व CDO और विश्व बैंक में डेवलपमेंट डेटा पार्टनरशिप के लीड डेटा इंजीनियर Maksim Pecherskiy बड़े संगठनों में डेटा साइंस का संचालन-स्तर पर क्रियान्वयन करने की विशिष्ट चुनौतियों को सरल बनाएँगे, बड़े संगठन अपनी डेटा साइंस प्रैक्टिस को यथासंभव शीघ्र कैसे शुरू कर सकते हैं, और वे श्रेष्ठ प्रक्रियाएँ क्या हैं जो बड़े संगठनों में डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देती हैं।

सरकारी एजेंसियों में डेटा का लोकतंत्रीकरण

“डेटा डेमोक्रेटाइजेशन” संगठनात्मक डेटा परिपक्वता के विकास से जुड़ा सबसे लोकप्रिय शब्दों में से एक है। सिडनी, ऑस्ट्रेलिया की न्यू साउथ वेल्स सरकार के सीनियर डेटा साइंटिस्ट Alex Scriven के साथ जुड़ें, जब वे सरकारी माहौल में डेटा डेमोक्रेटाइजेशन का अर्थ स्पष्ट करेंगे। वे सरकार में डेटा डेमोक्रेटाइजेशन को बढ़ाने के लिए ठोस, क्रियाशील श्रेष्ठ प्रक्रियाएँ भी प्रदान करेंगे और यह दर्शाते हुए रोचक केस स्टडीज़ का विवरण देंगे कि जब सरकार में लोकतंत्रीकरण जड़ें जमाने लगता है तो क्या हो सकता है।

Quinn Lathrop के साथ फायरसाइड चैट: DataCamp में डेटा साइंस का नेतृत्व

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग ने मूल रूप से यह बदल दिया है कि हम निर्णय कैसे लेते हैं, उत्पाद कैसे बनाते हैं, और वर्कफ्लोज़ व प्रक्रियाओं को कैसे स्वचालित करते हैं। इस फायरसाइड चैट में, DataCamp में हेड ऑफ डेटा साइंस एंड सायकोमेट्रिक्स Quinn Lathrop हमें शिक्षा में डेटा साइंस के उपयोग मामलों से परिचित कराते हैं और बताते हैं कि डेटा साइंस शिक्षा प्रौद्योगिकी को कैसे शक्ति दे रही है, उत्पाद लक्ष्यों और अनुसंधान लक्ष्यों के संतुलन की श्रेष्ठ प्रक्रियाएँ, डेटा संस्कृति बनाने में डेटा टीम की भूमिका, और DataCamp को शक्ति देने वाली डेटा साइंस का एक अवलोकन।

अधिक प्रभावशाली डेटा साइंस के लिए स्टोरीटेलिंग

जब डेटा साइंस टीमें संगठन भर में अपना प्रभाव बढ़ाने की ओर देखती हैं, तो डेटा साइंटिस्ट अक्सर मॉडलों को अनुकूलित और परिष्कृत करने में लंबा समय बिताते हैं। अक्सर वे उस चयन मानदंड की उपेक्षा कर देते हैं जो डेटा साइंस को स्केल करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण हो सकता है: अंतिम-उपयोगकर्ता द्वारा स्वीकृति। इस वेबिनार में, हम बताते हैं कि स्टोरीटेलिंग कैसे डेटा टीमों को वही तथ्य प्रस्तुत करने में सक्षम बनाती है, पर एक स्पष्ट ढांचा प्रदान करती है जो उनके कार्य के सबसे प्रभावशाली पहलुओं को सामने लाने में मदद करता है। हम कुछ सुझाव और तरकीबें वास्तविक केस उदाहरणों के माध्यम से साझा करते हैं, ताकि सबसे संशयवादी अंतिम-उपयोगकर्ताओं को भी समझाया जा सके।

डेटा फ्लुएंसी तक का मार्ग

इस वेबिनार में, DataCamp के वीपी ऑफ प्रोडक्ट रिसर्च, Ramnath Vaidyanathan, डेटा परिपक्वता के चार चरणों को स्पष्ट करते हैं जिनसे संगठन गुजरते हैं: डेटा रिएक्टिव, डेटा स्केलिंग, डेटा प्रोग्रेसिव, और डेटा फ्लुएंट। वे इन्फ्रास्ट्रक्चर, पीपल, टूल्स, ऑर्गनाइजेशन, और प्रोसेसेज़ के संदर्भ में प्रत्येक चरण की परिभाषित विशेषताओं को भी स्पष्ट करते हैं। अंत में, वे उन चरणों को उजागर करते हैं जो संगठनों को एक परिपक्वता चरण से दूसरे में संक्रमण करने के लिए उठाने चाहिए।

L&D नेताओं को डेटा फ्लुएंसी के बारे में क्या जानना चाहिए

हालाँकि डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन कार्यक्रमों की विफलता के कई कारण हो सकते हैं, एक महत्वपूर्ण कारण यह न पहचानना है कि सफल डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन के लिए टिकाऊ, संगठन-व्यापी डेटा ट्रांसफॉर्मेशन पूर्वापेक्षा है। संगठन-व्यापी डेटा ट्रांसफॉर्मेशन सक्षम करने वाले टूल्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर में निवेश करना अपेक्षाकृत सरल है, पर सबसे चुनौतीपूर्ण स्तंभ डेटा एनालिटिक्स और डेटा फ्लुएंसी में बढ़ती कौशल खाइयों को संबोधित करना है। इस वेबिनार में, हम संगठनों के भीतर सभी प्रमुख डेटा फ्लुएंसी दक्षता क्षेत्रों को संबोधित करेंगे। हम हर संगठन में पाई जाने वाली महत्वपूर्ण डेटा पर्सोनाज़ को भी विभाजित करेंगे, जिससे लर्निंग एंड डेवलपमेंट टीमें अपने लोगों के लिए व्यवस्थित रूप से निजीकरण युक्त लर्निंग पाथ्स को स्केल कर सकें।

डेटा-चालित युग में सफल होने के लिए अपनी कार्यबल को प्रशिक्षित करें

काम का भविष्य डेटा है। जैसे-जैसे दुनिया में डेटा की मात्रा घातीय गति से बढ़ रही है, सभी उद्योगों के पेशेवरों के लिए डेटा-चालित व्यापारिक निर्णय लेने हेतु डेटा साइंस कौशल सीखना पहले से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है। इस आवश्यकता को पूरा करने के लिए, लर्निंग प्रोफेशनल्स को तेजी से स्केलेबल, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा साइंस प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करने चाहिए और अपने प्रशिक्षण कार्यक्रमों की प्रभावशीलता को मापने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहिए। जानें कि Bloomberg ने DataCamp के साथ साझेदारी करके कैसे एक ब्लेंडेड लर्निंग प्रोग्राम प्रदान किया, जो दुनिया भर में Bloomberg के ग्लोबल डेटा संगठन में सैकड़ों कर्मचारियों को डेटा टेक्नोलॉजी सिखाने पर केंद्रित था।

श्वेतपत्र

डेटा रुझान और भविष्यवाणियाँ 2021: डेटा फ्लुएंसी का वर्ष

इस वर्ष, हम एक बड़े त्वरण की दहलीज पर खड़े हैं। दुनिया भर के संगठन अपनी डिजिटल दृढ़ता बढ़ाने और इस प्रक्रिया में अधिक डेटा-चालित बनने की तलाश में हैं। डेटा साइंस क्रांति ने हमेशा असंभव को संभव बनाया है। हालाँकि, वास्तविक डेटा साइंस क्रांति संभावनाओं को व्यापक बनाती है, डेटा-फ्लुएंट संगठनों और समाजों को सक्षम करते हुए, जहाँ हर कोई सूचित नागरिक और कर्मचारी बनने के लिए आवश्यक कौशल से सुसज्जित है।

डेटा साइंस में ओपन सोर्स के लिए हमारा गाइड

पिछले कुछ दशकों में, डिजिटल तकनीकों ने हमारे जीवन के तरीके को पूरी तरह बदल दिया है। हम कैसे संवाद करते हैं से लेकर व्यवसाय कैसे करते हैं तक, आज मूल्य सृजन के तौर-तरीकों को सॉफ्टवेयर ने बदल दिया है। डिजिटल तकनीकों को अपनाने और विकसित करने के सबसे बड़े उत्प्रेरकों में से एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर है, जो संगठनों को अपने डेटा का सर्वोत्तम उपयोग करने और मशीन लर्निंग व डेटा साइंस के साथ परिवर्तनकारी समाधान, प्रक्रियाएँ और उत्पाद बनाने में सक्षम करेगा। डेटा साइंस में ओपन सोर्स के बारे में आपको जो कुछ भी जानना चाहिए, वह सब कुछ हमारे विशेष नए गाइड में जानें।

विघटनकर्ताओं और स्थापित खिलाड़ियों के बीच प्रमुख अंतर तकनीक-आधारित नहीं, बल्कि उनकी डेटा-चालित संस्कृति, सेवाओं की जाँच-पड़ताल और उन पर पुनरावृति करते समय डेटा से निकाले गए इनसाइट्स, और वे जिन डेटा फ्लुएंसी कौशलों को विकसित करते हैं, उनमें है। डेटा-फ्लुएंट बनने के लिए, संगठन डेटा फ्लुएंसी के लिए अपस्किलिंग में संलग्न हैं और L&D नेता कई संगठनों की दीर्घकालिक रणनीति का अभिन्न हिस्सा बन रहे हैं। इस श्वेतपत्र में, हम किसी भी डेटा-चालित संगठन में डेटा प्रोफेशनल्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा टूल्स को सरल करते हैं, और आठ प्रमुख पर्सोनाज़ के साथ एक पर्सोना-चालित लर्निंग एंड डेवलपमेंट रणनीति प्रस्तावित करते हैं।

डेटा लीडर का अपस्किलिंग गाइड

डेटा-फ्लुएंट बनने के लिए, संगठन डेटा फ्लुएंसी हेतु अपस्किलिंग में संलग्न हैं और डेटा लीडर्स संगठनों की दीर्घकालिक रणनीति के लिए केंद्रीय हैं। इस श्वेतपत्र में, हम किसी भी डेटा-चालित संगठन में डेटा प्रोफेशनल्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा टूल्स को सरल करते हैं, और डेटा भूमिकाओं में अपस्किलिंग के लिए विचार करने योग्य आठ प्रमुख पर्सोनाज़ के साथ एक पर्सोना-चालित लर्निंग एंड डेवलपमेंट रणनीति प्रस्तावित करते हैं।

वित्त में डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन: डेटा-चालित युग के लिए अपस्किलिंग

जहाँ अनुपालन, डेटा गुणवत्ता, और इन्फ्रास्ट्रक्चर बड़े पैमाने पर डेटा साइंस को संचालन-स्तर पर लाने की राह में प्रमुख चुनौतियाँ हैं, वहीं डेटा फ्लुएंसी कौशल अंतराल से अधिक तात्कालिक चुनौती कोई नहीं है। इस श्वेतपत्र में, हम वित्त में डेटा फ्लुएंसी के लिए अपस्किलिंग करते समय आने वाली विशिष्ट चुनौतियों का विवरण देते हैं, उन उच्च-प्रभाव वाले डेटा साइंस उपयोग मामलों का वर्णन करते हैं जिन्हें वित्तीय सेवाएँ देने वाले संगठन आज ही लागू करना शुरू कर सकते हैं, और उन्हें शुरू करने के लिए आवश्यक कौशलों को रेखांकित करते हैं।