एक सफल डेटा टीम कैसे बनाएं

संगठनों को विजयी डेटा टीमों की आवश्यकता होती है

आज के संगठन पहले से कहीं अधिक डेटा उत्पन्न कर रहे हैं। Forbes ने बताया कि 2018 में हर दिन 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स से अधिक डेटा उत्पन्न हुआ, और दुनिया का 90 प्रतिशत से अधिक डेटा उस लेख के प्रकाशित होने से पहले के दो वर्षों में बना। अलग-अलग देश और भी अधिक डेटा बना रहे हैं। 2018 में, CNBC ने रिपोर्ट किया कि चीन ने 7.6 ज़ेटाबाइट्स डेटा उत्पन्न किया। 2025 तक इसके 48.6 ZB तक पहुँचने की उम्मीद है। अमेरिका भी इसी तरह की मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है।

इस डेटा में कई क्रियात्मक इनसाइट्स मौजूद हैं जिनका लाभ नहीं उठाया जाता। Forrester के अनुसार, किसी भी संगठन के 60 से 73 प्रतिशत डेटा का एनालिटिक्स में उपयोग नहीं होता।

सफल, डेटा-ड्रिवन संगठन बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग करके मूल्य पैदा कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, Uber ने एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण में भारी निवेश किया जो उनके डेटा टीमों तक उपलब्ध 100 से अधिक पेटाबाइट डेटा को सरल इंटरफ़ेस के माध्यम से कुशलतापूर्वक पहुँचाए, जिसे उन्होंने स्केल किया ताकि 1 बिलियन से अधिक Uber Eats ऑर्डर्स पूरे किए जा सकें और 24 मिलियन माइल्स से अधिक कवर हों। A/B परीक्षण के माध्यम से, Netflix किसी फ़िल्म या टीवी शो से जुड़ी तस्वीर बदलकर 20 से 30 प्रतिशत अधिक व्यूज़ प्राप्त करता है।

स्पष्ट रूप से, वे संगठन जो अपने जटिल और बड़े डेटा परिदृश्यों को सफलतापूर्वक नेविगेट कर सकते हैं, उनके लिए उच्च-मूल्य के इनसाइट्स उपलब्ध हैं। इस तरह का वैल्यू जेनरेशन केवल एक उच्च-प्रदर्शन और व्यापक डेटा टीम के माध्यम से ही संभव है।

विजयी डेटा टीम के लिए डेटा रोल्स

एक सफल डेटा टीम बनाने में कई प्रमुख भूमिकाएँ शामिल होती हैं। इस श्वेतपत्र में, DataCamp आठ भूमिकाओं या पर्सोना का वर्णन करता है जो किसी भी डेटा-ड्रिवन संगठन में पाए जा सकते हैं। जबकि जॉब टाइटल एक संगठन से दूसरे में भिन्न हो सकते हैं, हम पाँच भूमिकाओं का विवरण देंगे जो एक मजबूत डेटा टीम बनाती हैं: बिज़नेस एनालिस्ट, डेटा एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग साइंटिस्ट, और डेटा इंजीनियर।

बिज़नेस एनालिस्ट

बिज़नेस एनालिस्ट डेटा इनसाइट्स से लाभप्रदता और दक्षता बढ़ाते हैं। वे बिज़नेस डोमेन के अपने गहरे ज्ञान को डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल के साथ जोड़ते हैं और डेटा कंज्यूमर्स को इनसाइट्स की रिपोर्ट करते हैं।

मुख्य कौशल: डेटा मैनिपुलेशन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्टिंग, बुनियादी सांख्यिकी टूल्स: स्प्रेडशीट्स (Excel, Google Sheets), बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स (Tableau, PowerBI), SQL

कोर्स अनुशंसाएँ: Introduction to SQL, Data Analysis in Spreadsheets / Excel, Marketing Analytics in Spreadsheets, Financial Analytics in Spreadsheets

डेटा एनालिस्ट

डेटा एनालिस्ट डेटा का विश्लेषण कर और उससे इनसाइट्स निकालकर व्यावसायिक परिणामों को आगे बढ़ाने में, बिज़नेस एनालिस्ट के समान भूमिका निभाते हैं। इसलिए, उनके कौशल भी ओवरलैप करते हैं; हालाँकि, डेटा एनालिस्ट कम परिभाषित समस्याओं का उत्तर देते हैं जिनके लिए डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की उच्चतर समझ की ज़रूरत होती है, और वे कोडिंग तथा नॉन-कोडिंग टूल्स के संयोजन का उपयोग करते हैं।

मुख्य कौशल: डेटा मैनिपुलेशन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्टिंग, डेटा आयात और सफाई, प्रायिकता और सांख्यिकी

टूल्स: R या Python, स्प्रेडशीट्स (Excel, Google Sheets), बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स (Tableau, PowerBI), SQL

कोर्स अनुशंसाएँ: Data Analyst Career Track (R - 16 कोर्स/Python - 16 कोर्स), Cleaning Data in R/Python, Time Series Analysis in SQL

डेटा साइंटिस्ट

डेटा साइंटिस्ट संगठनों में काफी अधिक तकनीकी भूमिका निभाते हैं, जो मुख्यतः कोडिंग टूल्स के साथ काम करते हुए डेटा से जाँच-पड़ताल, निष्कर्षण, और इनसाइट्स व मूल्य उत्पन्न करते हैं। डेटा साइंटिस्ट को डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की ठोस समझ तथा नॉन-स्टैंडर्ड डेटा प्रकारों और बिग डेटा टूल्स के साथ काम करने की क्षमता चाहिए।

मुख्य कौशल: डेटा मैनिपुलेशन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्टिंग, डेटा आयात और सफाई, प्रायिकता और सांख्यिकी, मशीन लर्निंग,

टूल्स: R, Python, Scala, बिग डेटा टूल्स (Airflow, Spark), SQL, कमांड-लाइन टूल्स (Git, Shell)

कोर्स अनुशंसाएँ: Data Scientist Career Track (R - 22 कोर्स/Python - 23 कोर्स), Sentiment Analysis in Python, Introduction to Git

मशीन लर्निंग साइंटिस्ट

मशीन लर्निंग साइंटिस्ट बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। वे सभी प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग कर डेटा से भविष्यवाणियाँ निकालते हैं ताकि चर्न पूर्वानुमान और ग्राहक लाइफ़टाइम वैल्यू जैसी समस्याएँ हल की जा सकें, और संगठन के उपयोग हेतु इन मॉडलों की डिप्लॉयमेंट की ज़िम्मेदारी भी लेते हैं।

मुख्य कौशल: डेटा मैनिपुलेशन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा आयात और सफाई, प्रायिकता और सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग टूल्स: R, Python, Scala, बिग डेटा टूल्स (Airflow, Spark), SQL, कमांड-लाइन टूल्स (Git, Shell) कोर्स अनुशंसाएँ: Machine Learning Scientists Career Track (R - 14 कोर्स/Python - 23 कोर्स), Image Processing in Python, Machine Learning with PySpark

डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर उन डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के लिए ज़िम्मेदार होते हैं जो संगठनों को सही डेटा सही लोगों तक पहुँचाने में मदद करती हैं। वे विभिन्न स्रोतों से बड़े पैमाने पर डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान पर एकत्र करते हैं, जिससे विभिन्न डेटा भूमिकाएँ साफ़, प्रासंगिक, अनुपालनकारी और क्रियात्मक डेटा के साथ काम कर सकें।

मुख्य कौशल: डेटा मैनिपुलेशन, डेटा आयात और सफाई, डेटा इंजीनियरिंग, उन्नत प्रोग्रामिंग टूल्स: Python, Scala, बिग डेटा टूल्स (Airflow, Spark), SQL, कमांड-लाइन टूल्स (Git, Shell), क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जैसे, AWS) कोर्स अनुशंसाएँ: Data Engineer with Python Career Track (25 कोर्स), Introduction to Airflow in Python, Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda

एक विजयी डेटा टीम कैसे बनाएँ

केस स्टडी

प्रत्येक भूमिका की ज़िम्मेदारियों की उच्च-स्तरीय समझ के साथ, अब देखें कि व्यावसायिक परिदृश्य में ये भूमिकाएँ वास्तविक उदाहरण के माध्यम से कैसे पारस्परिक क्रिया करती हैं ताकि ग्राहक चर्न मॉडल से मूल्य निकाला जा सके।

इस संदर्भ में, डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग साइंटिस्ट को उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा उपलब्ध हो जिसकी उन्हें मॉडल विकसित करने और उसे ऑपरेशनल बनाने के लिए आवश्यकता है। वे डेटा की गुणवत्ता और प्रत्येक डेटासेट के लिए सही परमिशन के प्रवर्तन को सुनिश्चित करेंगे। वे डेटा को आवश्यक मेटाडेटा और वेरिएबल्स के साथ, आसान पहुँच योग्य तरीके से भी उपलब्ध कराएँगे ताकि प्रभावी विश्लेषण हो सके।

इसके बाद, डेटा साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग साइंटिस्ट मिलकर ग्राहक चर्न की भविष्यवाणी करने के लिए एक सटीक मॉडल बनाएँगे। उन्हें यह सुनिश्चित करना होगा कि मॉडल सटीक, व्याख्येय हो और उसे व्यावसायिक प्रक्रिया में डिप्लॉय किया जा सके, और डिप्लॉयमेंट के बाद भी अनदेखे डेटा पर मॉडल की सटीकता बनी रहे।

अंत में, डेटा एनालिस्ट और बिज़नेस एनालिस्ट मिलकर मॉडल के आउटपुट का लाभ उठाएँगे ताकि ऐसे निर्णय लिए जा सकें जो व्यावसायिक मूल्य बढ़ाएँ। वे इस आधार पर मार्केटिंग खर्च आवंटित कर सकते हैं कि कौन से ग्राहक अधिक संभावना से चर्न करेंगे, और निर्णय निर्माताओं को यह तथ्य-आधारित तर्क दे सकते हैं कि किसी विशेष ग्राहक खंड में चर्न की संभावना अधिक क्यों है।

अधिकांश डेटा प्रोजेक्ट्स की तरह, डेटा से मूल्य निकालने में हर भूमिका अपना योगदान देती है।

एक प्रभावी डेटा टीम की राह आपके लोगों से शुरू होती है

महामारी के कारण हालिया भर्ती में कमी के बावजूद, डेटा पदों की माँग अधिक है, और वे LinkedIn की वार्षिक उभरती नौकरियों की रिपोर्ट में शीर्ष तीन में दो बार शामिल हुए। 2020 के अंत में, Deloitte ने बताया कि 23% संगठनों में AI की ज़रूरतों और मौजूदा क्षमताओं के बीच बड़ा या अत्यधिक अंतर था। 2021 में, Deloitte ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की जिसमें तर्क दिया गया कि डेटा पदों की भर्ती में आई कमी से निपटने के लिए संगठनों को चयनात्मक भर्ती और लक्षित अपस्किलिंग अपनानी चाहिए।

डेटा टैलेंट की कमी को देखते हुए, संगठनों को उच्च-कुशल डेटा टीम बनाने के लिए चयनात्मक भर्ती को अपस्किलिंग के साथ जोड़ना होगा, जो मूल्य पैदा कर सके। संगठन यह कार्य अपनी टीमों को इन भूमिकाओं के अनुरूप व्यक्तिगत लर्निंग पाथ उपलब्ध कराकर कर सकते हैं। DataCamp में, हम शिक्षार्थियों को उनके कौशल-स्तर और वांछित लर्निंग परिणामों के आधार पर व्यक्तिगत लर्निंग जर्नी प्रदान करते हैं, जिससे वे नए डेटा कौशल का आकलन, सीखना, अभ्यास, और अनुप्रयोग कर सकें। DataCamp for Business के साथ, शिक्षार्थी कस्टम लर्निंग ट्रैक्स का लाभ उठा सकते हैं, जो संगठनों को अपने विशिष्ट लक्ष्यों और चुनौतियों के अनुरूप लर्निंग प्रोग्राम तैयार करने में सक्षम बनाते हैं। जानें कि आप DataCamp के साथ अपने टैलेंट को कैसे रूपांतरित कर सकते हैं।

DataCamp for Business उन कंपनियों के लिए एक इंटरैक्टिव लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जिन्हें अपने लोगों को डेटा कौशल पर अपस्किल और रिस्किल करने की आवश्यकता है। डेटा लिटरेसी और डेटा साइंस से लेकर डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग तक के विषयों के साथ, 1,600 से अधिक कंपनियाँ अपने टैलेंट को अपस्किल करने के लिए DataCamp for Business पर भरोसा करती हैं।