सरकारी एजेंसियों में डेटा का लोकतंत्रीकरण

तेजी से तकनीकी प्रगति वाले डिजिटल युग में, सरकारों के लिए डेटा-आधारित तरीकों को अपनाना जरूरी है ताकि नागरिकों के लिए मूल्य सृजित किया जा सके और प्रक्रियाएँ अधिक कुशल बन सकें। हालिया वेबिनार में, ऑस्ट्रेलिया के सिडनी स्थित न्यू साउथ वेल्स सरकार के सीनियर डेटा साइंटिस्ट एलेक्स स्क्रिवेन ने सरकारी परिवेश में डेटा के लोकतंत्रीकरण पर अपने विचार साझा किए—ऐसे प्रेरक उपयोग मामलों के साथ जहाँ सरकारी डेटा का उपयोग सकारात्मक प्रभाव देने के लिए किया गया, और साथ ही सरकारी एजेंसियों में डेटा-चालित संस्कृति विकसित करने की व्यावहारिक सर्वोत्तम प्रक्रियाएँ भी बताईं।

डेटा का लोकतंत्रीकरण क्या है?

डेटा का लोकतंत्रीकरण वह स्थिति है जब संगठन में हर व्यक्ति (केवल डेटा पेशेवर ही नहीं) के पास डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए आवश्यक कौशल, आत्मविश्वास और पहुँच हो। यद्यपि यह परिभाषा व्यापक रूप से लागू होती है, सरकारी परिप्रेक्ष्य में इसके दो विशिष्ट आयाम हैं:

• सरकारी कर्मचारियों के बीच (अर्थात सरकारी एजेंसियों के भीतर और आपस में) डेटा तक पहुँच और कौशल का लोकतंत्रीकरण।
• सरकारी डेटा को सभी के लिए उपलब्ध कराकर नागरिकों के लिए पारदर्शिता बढ़ाना—जिसे अक्सर ओपन डेटा कहा जाता है।

ये दोनों आयाम एक-दूसरे से जुड़े हैं, क्योंकि सरकार के भीतर सकारात्मक डेटा संस्कृति—जहाँ कौशल और पहुँच का लोकतंत्रीकरण हो—अपने आप नागरिकों के लिए ओपन डेटा की दिशा में प्रेरित और प्रोत्साहित करती है।

सरकारी एजेंसियों में डेटा का लोकतंत्रीकरण क्यों महत्वपूर्ण है?

सरकार में डेटा के लोकतंत्रीकरण का समर्थन करने के कई कारण हैं। आइए पाँच प्रमुख कारणों पर नज़र डालते हैं:

1. प्रतिभा की कमी

यह सर्वविदित है कि विश्वभर में डेटा प्रतिभाएँ कम हैं; Quanthub की रिपोर्ट है कि डेटा साइंस नौकरियों के विज्ञापन, नौकरी खोजों की तुलना में तीन गुना हैं। स्थिति और भी कठिन इसलिए है क्योंकि यह कमी सरकारी क्षेत्र में विशेष रूप से तीव्रता से महसूस होती है। Stitch की ‘स्टेट ऑफ डेटा साइंस’ रिपोर्ट बताती है कि केवल 1.2% डेटा साइंटिस्ट सरकारी क्षेत्र में कार्यरत हैं—जो कई अन्य उद्योगों की तुलना में बहुत कम अनुपात है।

इसका मतलब है कि सरकारी एजेंसियों के सभी इकाइयों को समर्थन देने के लिए पर्याप्त डेटा प्रैक्टिशनर उपलब्ध नहीं होंगे। समाधान यह है कि व्यापक गैर-तकनीकी कर्मचारियों में डेटा कौशल विकसित कर डेटा के लोकतंत्रीकरण की दिशा में काम किया जाए, ताकि वे आत्मविश्वास और दक्षता के साथ डेटा-आधारित परियोजनाएँ शुरू और संचालित कर सकें।

2. मौजूदा प्रतिभा का बेहतर उपयोग

सरकारी क्षेत्र में डेटा प्रतिभा की कमी को देखते हुए, यह भी आवश्यक है कि मौजूदा प्रतिभाओं का उचित प्रबंधन और इष्टतम उपयोग हो। आदर्श स्थिति में, डेटा प्रैक्टिशनर अपनी विशेषज्ञता का उपयोग एजेंसियों और नागरिकों के लिए अधिकतम मूल्य देने में करें। जिन एजेंसियों में डेटा का लोकतंत्रीकरण नहीं हुआ है, वहाँ डेटा प्रतिभा को अक्सर केवल डैशबोर्ड बनाने और वर्णनात्मक विश्लेषण के रूप में मूल्य देने तक सीमित कर दिया जाता है (Singapore Smart Nation & Digital Government Office)।

यदि एजेंसियाँ डेटा कौशल और पहुँच के लोकतंत्रीकरण पर ध्यान दें, तो गैर-तकनीकी हितधारक अपना वर्णनात्मक विश्लेषण स्वयं कर सकेंगे, और डेटा प्रैक्टिशनर का ध्यान वर्णनात्मक विश्लेषण से भविष्यवाणी-आधारित विश्लेषण और अधिक प्रभावी परियोजनाओं की ओर स्थानांतरित होगा।

इसके अलावा, यह भी जरूरी है कि ये प्रतिभाएँ डेटा सपोर्ट ट्रैप में न फँसें, जहाँ उन्हें तरह-तरह के बिना छनन वाले अनुरोधों से बढ़ते कार्यभार का सामना करना पड़े। उन्हें सर्वोत्तम कार्य परिवेश उपलब्ध कराकर सरकार इन अत्यधिक मांग वाली प्रतिभाओं को बनाए रखने की संभावना भी बढ़ा सकती है।

3. गहन अंतर्दृष्टि

जो सरकारी कर्मचारी डेटा-प्रवीण नहीं हैं, वे अपने-अपने क्षेत्रों के विषय विशेषज्ञ होते हैं—अर्थात् डोमेन विशेषज्ञता का अपार भंडार उपलब्ध है। डोमेन ज्ञान को डेटा प्रतिभाओं तक स्थानांतरित करने के बजाय, बेहतर यह है कि डोमेन विशेषज्ञों के डेटा कौशल विकसित किए जाएँ ताकि वे अपनी विशेषज्ञता को तकनीकी क्षमताओं के साथ सहजता से जोड़ सकें। मौजूदा डोमेन ज्ञान का लाभ उठाकर, एजेंसी डेटा-चालित तरीकों से व्यावसायिक प्रश्न पूछकर और उनका उत्तर देकर अधिक गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती है।

4. गति संबंधी बाधाओं को दूर करना

सरकारी एजेंसियों को पारंपरिक रूप से नौकरशाही और लालफीताशाही के कारण धीमी प्रक्रियाओं से जोड़ा जाता है। जब डेटा प्रैक्टिशनरों के साथ काम होता है, तो डेटा प्रतिभा और विषय विशेषज्ञों के बीच बार-बार होने वाली चर्चाओं वाले समयसाध्य वर्कफ़्लो के कारण यह और धीमा हो सकता है।

जब डोमेन विशेषज्ञ सशक्त होते हैं, तो वे स्वयं तुरंत डेटा का अन्वेषण कर पाएँगे और बुनियादी व्यावसायिक प्रश्नों के उत्तर बिना हर बार डेटा प्रैक्टिशनर को शामिल किए खोज सकेंगे।

5. विश्वास और ओपन डेटा

जैसा कि पहले चर्चा की गई, सरकारी परिप्रेक्ष्य में डेटा का लोकतंत्रीकरण केवल कर्मचारियों को डेटा कौशल और पहुँच देकर सशक्त बनाने तक सीमित नहीं है, बल्कि सरकारी डेटा को नागरिकों के लिए खोलना भी शामिल है। ओपन डेटा पोर्टल की स्थापना सरकार और नागरिकों दोनों के लिए अनेक लाभ देती है। उदाहरण के लिए, नागरिक सरकार द्वारा दी जा रही अधिक पारदर्शिता को सराहेंगे, जबकि सरकार को सार्वजनिक नवाचार और अंतर-एजेंसी सहयोग से लाभ मिल सकता है।

सरकारी एजेंसियों में डेटा के लोकतंत्रीकरण के उपयोग मामले

सरकारी एजेंसियों में डेटा के लोकतंत्रीकरण के उपयोग मामले व्यापक और अनेक हैं। सामान्यतः, इन्हें तीन बड़े वर्गों में रखा जा सकता है: तेज़ी से संकट प्रतिक्रिया, बेहतर परिचालन दक्षता, और नागरिक सहभागिता व पारदर्शिता में सुधार।

(1) संकट प्रतिक्रिया में सुधार

सरकारी एजेंसियों को सही डेटा पहुँच और उपकरण उपलब्ध कराना उन्हें बड़े संकटों पर तेज़ और इष्टतम प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है। वेबिनार में एलेक्स कई उपयोग मामलों पर विस्तार से चर्चा करते हैं, जिनमें से कुछ विशेष रूप से उल्लेखनीय हैं। उदाहरण के लिए, विश्व बैंक और दाता सरकारों ने हैती 2010 भूकंप के लिए इतिहास के सबसे बड़े आपदा राहत अभियानों में से एक शुरू किया। यह उच्च-गुणवत्ता वाली सैटेलाइट इमेजरी तक पहुँच से संभव हुआ, जो सार्वजनिक वितरण और उपयोग को सुगम बनाने वाली ओपन मैपिंग योजनाओं के अंतर्गत उपलब्ध थी। उदाहरणस्वरूप, रेड क्रॉस ने आपदा प्रतिक्रिया को अनुकूलित करने के लिए यह पहचानने हेतु सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण किया कि तूफान पीड़ित कहाँ शरण ले रहे हैं (The Economist)।

पश्चिम अफ्रीका 2014 इबोला संकट में भी कई सार्वजनिक डेटा नवाचार शामिल थे। उदाहरण के लिए, Flowminder ने संभावित रोग संचरण मार्गों की भविष्यवाणी करने के लिए मोबाइल फ़ोन डेटा का उपयोग किया, जबकि Ebola Open Data Initiative ने स्वास्थ्य अधिकारियों को इबोला हस्तक्षेप सिमुलेशन के लिए ओपन-सोर्स मॉडल विकसित करने में सक्षम बनाया।

(2) परिचालन दक्षता में सुधार

किसी भी संगठन की तरह, बड़े पैमाने पर डेटा का लाभ उठाने से परिचालन दक्षता में भारी बढ़ोतरी हो सकती है, और यही बात सरकारी परिप्रेक्ष्य में भी दिखती है। उदाहरण के तौर पर, डेटा प्रतिभा के बेहतर उपयोग से, ने अपने डेटा पर मशीन लर्निंग लागू कर अपने सिविल सेवकों के धोखाधड़ी वाले स्वास्थ्य बिलों की स्वतः पहचान की, जिससे करदाताओं के धन की बर्बादी घटी।

यूके सरकार ने प्रौद्योगिकी विक्रेताओं पर होने वाले खर्च का वर्णनात्मक विश्लेषण करके और अनावश्यक खरीद लागतों से बचकर £1.24 बिलियन की बचत की। इसी तरह, अमेरिका में, कैनसस शहर ने आवास निरीक्षणों को प्राथमिकता देने के लिए डेटा का उपयोग किया, जिससे निरीक्षण समय में 11 गुना कमी आई और नागरिकों के लिए बेहतर परिणाम प्राप्त हुए (Harvard Ash Center)।

(3) नागरिक सहभागिता और पारदर्शिता में सुधार

सरकार और नागरिकों के बीच सहभागिता को बढ़ावा देने के लिए अनेक डेटा-चालित समाधान मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, ट्यूनीशिया सरकार ने नागरिकों की सरकार के प्रति धारणा का आकलन करने के लिए सोशल मीडिया डेटा को एक प्रॉक्सी के रूप में इस्तेमाल किया। यह पारंपरिक घर-घर सर्वेक्षणों की तुलना में बेहतर है क्योंकि यह सस्ता है और अधिक नियमित रूप से किया जा सकता है।

एक अन्य उदाहरण मेक्सिको में देखा जा सकता है, जहाँ ऑनलाइन Mejora Tu Escuela (अपना स्कूल सुधारें) प्लेटफ़ॉर्म नागरिकों को स्कूल के प्रदर्शन पर डेटा प्रदान करता है—जिससे माता-पिता को यह निर्णय लेने में सक्षम बनाया जाता है कि अपने बच्चों को कहाँ दाखिला दें और स्कूल सुधार में कैसे शामिल हों। यह वेबिनार में कवर किए गए अनेक ओपन डेटा उपयोग मामलों में से केवल एक है।

सरकारी एजेंसियों में डेटा के लोकतंत्रीकरण की सर्वोत्तम प्रक्रियाएँ

सरकारी एजेंसियों में डेटा का लोकतंत्रीकरण वास्तविकता बनाने के लिए समन्वित प्रयास की आवश्यकता होती है। एलेक्स ने यह शुरू करने और जारी रखने के लिए कई मूल्यवान सुझाव साझा किए। सार यह है कि बेहतर परिणाम लाने वाली डेटा संस्कृति को सक्रिय करने के लिए लोगों को आत्मविश्वास, सीख, उपकरण, कौशल और डेटा तक पहुँच के साथ सशक्त बनाया जाए।

व्यावहारिक रूप से, सरकारी परिवेश में डेटा संस्कृति को सक्रिय करने के लिए अवसंरचना, लोग, उपकरण, संगठन, और प्रक्रियाओं जैसे विभिन्न आयामों पर कदम उठाने पड़ते हैं। अंततः, सरकारी एजेंसियों के लोग सबसे महत्त्वपूर्ण कड़ी हैं, क्योंकि वे जमीनी स्तर पर लोकतंत्रीकरण की सबसे शक्तिशाली शक्ति होते हैं। लगातार उनके कौशल और आत्मविश्वास को समर्थन देकर और बढ़ाकर, तथा उत्साही सदस्यों को परिवर्तन का नेतृत्व करने के लिए जोड़कर डेटा के लोकतंत्रीकरण को तेज किया जा सकता है।

यदि आप यह जानना चाहते हैं कि डेटा साइंस के लोकतंत्रीकरण के लिए सरकारी एजेंसियाँ कौन-से कदम उठा सकती हैं, तो वेबिनार की पूर्ण रिकॉर्डिंग अवश्य देखें।