डेटा साइंटिस्ट हायर करना इतना मुश्किल क्यों है?
कंपनियाँ जब डेटा साइंटिस्ट और एनालिस्ट हायर करती हैं तो कई दिक्कतों का सामना करती हैं, जिनमें तीन बड़े रुझान उभरकर आते हैं: नौकरियों की मांग और आपूर्ति का बेमेल, डेटा साइंस जॉब्स के बारे में अस्पष्टता, और अनुपयुक्त हायरिंग प्रक्रिया। समस्या मूल रूप से तीन कारणों पर आकर टिकती है।
1. डेटा टैलेंट की मांग
सबसे पहले, डेटा टैलेंट की मांग योग्य उम्मीदवारों की आपूर्ति से कहीं अधिक है। यह समस्या नीचे तक असर डालती है और डेटा हायरिंग प्रक्रिया की कई दिक्कतों को भड़काती है। यह साधारण मांग-आपूर्ति का मुद्दा है: उपलब्ध डेटा नौकरियों की बढ़ती संख्या के मुकाबले उम्मीदवार पर्याप्त नहीं हैं। हालाँकि डेटा नौकरियों को लेकर काफी रुचि और चर्चा भी बन रही है। उदाहरण के लिए, डेटा साइंटिस्ट Glassdoor की “अमेरिका की 50 सर्वश्रेष्ठ नौकरियाँ 2022” सूची में तीसरे स्थान पर रहे, और उच्च वेतन जैसे प्रोत्साहन (डेटा एनालिस्ट और साइंटिस्ट के लिए औसतन $75,000–120,000) ने कई लोगों की रूचि बढ़ाई है। लेकिन इससे अगली समस्या पैदा होती है: कंपनियाँ ऐसे उम्मीदवारों में से चुनती हैं जो भूमिका में रुचि रखते हैं, पर ज़रूरी नहीं कि वे डेटा साइंस के लिए उपयुक्त हों। संख्या, गुणवत्ता पर भारी पड़ रही है।
2. अस्पष्ट जॉब विज्ञापन
अब कंपनियाँ आवेदकों के बड़े समूह से चुन रही हैं, जिनमें से कई मौजूदा भूमिका के लिए उपयुक्त नहीं हैं। पर क्या भूमिका सही तरीके से विज्ञापित की जा रही है? अक्सर, नहीं। अस्पष्ट विज्ञापन वैसी ही प्रकार की आवेदनों को आकर्षित करता है। यह बार-बार क्यों होता है? जॉब पोस्ट प्रायः इन डेटा भूमिकाओं के बारे में अस्पष्ट होते हैं क्योंकि संबंधित कंपनी को डेटा साइंस की पूरी समझ नहीं होती, और वह अलग-अलग भूमिकाओं व उनकी आवश्यकताओं में भेद नहीं कर पाती। डेटा साइंस, उसमें आने वाली नौकरियों, और भूमिका के अनुकूल अनुभव/कौशल को लेकर अब भी काफी धुंधलापन है। हायरिंग मैनेजरों और रिक्रूटर्स को विश्लेषकों और वैज्ञानिकों के लिए आवश्यक टेक और बिजनेस कौशल के सही संयोजन की तलाश करनी चाहिए। जिन भूमिकाओं के लिए आप हायर कर रहे हैं, उनकी सही समझ के बिना, व्यवसाय सर्वश्रेष्ठ डेटा टीमें कैसे हायर करेंगे?
3. अनुपयुक्त हायरिंग प्रक्रिया
डेटा साइंस की बुनियादी समझ के बिना, हायरिंग प्रक्रिया अक्सर निशाने से भटक जाती है। शुरुआत के तौर पर, कंपनियाँ अब भी LinkedIn मैसेंजर और अन्य मैसेजिंग प्लेटफॉर्म्स को उम्मीदवारों तक पहुँचने के प्राथमिक साधन के रूप में इस्तेमाल कर रही हैं। यह संभावित कर्मचारियों को खोजने का आम तरीका है, पर डेटा साइंटिस्ट ढूँढने के लिहाज से सबसे असरदार नहीं। इतनी सारी भूमिकाएँ भरनी हों तो उम्मीदवार एक जैसे संदेशों से भर जाते हैं, और आपकी पहुँच बाकी संदेशों के बीच अलग दिखने की संभावना कम हो जाती है।
यह हमें अगली समस्या तक ले जाता है: हायरिंग मैनेजर डेटा साइंटिस्ट का आकलन करना नहीं जानते। डेटा साइंस में अनुभव को मापना जितना लगता है, उतना सीधा नहीं है, और हायरिंग मैनेजर अक्सर एक तरह के कौशल पर ध्यान देकर दूसरे को नज़रअंदाज़ कर देते हैं। अकादमिक पृष्ठभूमि को हाथ-on अनुभव से अधिक तरजीह दी जा रही है। विज्ञान और गणित कौशल पर फोकस होता है, जबकि समस्या-समाधान और सॉफ्ट स्किल्स—जैसे व्यावसायिक समझ, क्लाइंट प्रबंधन, और डेटा स्टोरीटेलिंग—उपेक्षित रह जाते हैं। ये अनुभव और कौशल डेटा साइंस के लिए महत्वपूर्ण हैं, फिर भी चयन प्रक्रिया में नज़रअंदाज़ हो रहे हैं। इसका मतलब यह भी है कि वरिष्ठ उम्मीदवारों और बहुत कम अनुभव वालों में फर्क नहीं किया जा रहा।
डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट कैसे हायर करें
डेटा भूमिकाओं के लिए भर्ती करना लगातार चुनौतीपूर्ण हो गया है। योग्य टैलेंट की कमी और समय लेने वाली आकलन प्रक्रिया के कारण सही उम्मीदवार ढूँढना कठिन लग सकता है। इस खंड में, हम डेटा भूमिकाओं के लिए हायरिंग की मौजूदा स्थिति पर नज़र डालेंगे और आपकी भर्ती रणनीति में सुधार के लिए सामान्य सलाह देंगे।
1. मांग-आपूर्ति के असंतुलन को समझें
वित्त, स्वास्थ्य सेवा और मनोरंजन जैसे उद्योगों में डेटा की बढ़ती भूमिका के चलते डेटा प्रोफेशनल्स की मांग लगातार बढ़ रही है। शोध के अनुसार, वैश्विक बिग डेटा एनालिटिक्स बाजार 2032 तक $924.39 बिलियन तक पहुँचने का अनुमान है। लेकिन डेटा साइंटिस्ट और एनालिस्ट की योग्य आपूर्ति इस मांग के साथ तालमेल नहीं बैठा पाई है। कंपनियों को इस असंतुलन को स्वीकार करना चाहिए और अपनी अपेक्षाएँ समायोजित करनी चाहिए—यह समझते हुए कि परफेक्ट उम्मीदवार पाने में समय, प्रयास और रचनात्मक समाधान लग सकते हैं।
2. जॉब विवरण में स्पष्टता रखें
कंपनियों की सबसे बड़ी गलतियों में से एक है अस्पष्ट जॉब विवरण पोस्ट करना, जो बड़ी संख्या में अनुपयुक्त उम्मीदवारों को आकर्षित करता है। इससे बचने के लिए, भूमिका के लिए आवश्यक कौशल और अनुभव स्पष्ट रूप से परिभाषित करें। विभिन्न डेटा भूमिकाओं—जैसे डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर, और मशीन लर्निंग इंजीनियर—के बीच अंतर करें और उसी के अनुसार अपने जॉब पोस्टिंग तैयार करें। यह स्पष्टता वास्तव में उपयुक्त उम्मीदवारों को आकर्षित करने में मदद करेगी। हमारे डेटा एनालिस्ट जॉब विवरण और डेटा साइंटिस्ट जॉब विवरण पर गाइड देखें।
3. अपनी हायरिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करें
डेटा भूमिकाओं के लिए हायरिंग प्रक्रिया अक्सर आवश्यक कौशलों की समझ की कमी के कारण चूक जाती है। केवल LinkedIn जैसे पारंपरिक चैनलों पर निर्भर न रहें, क्योंकि ये सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों तक प्रभावी ढंग से नहीं पहुँच पाते। इसके बजाय, विशेषज्ञ प्लेटफॉर्म का उपयोग करने या ऐसे रिक्रूटर्स के साथ काम करने पर विचार करें जिन्हें डेटा साइंस क्षेत्र की गहरी समझ हो। साथ ही, अपने मूल्यांकन में तकनीकी कौशल के साथ-साथ समस्या-समाधान, व्यावसायिक समझ, और डेटा स्टोरीटेलिंग जैसी सॉफ्ट स्किल्स का संतुलन रखें।
4. हाथ-on अनुभव को प्राथमिकता दें
उम्मीदवारों का मूल्यांकन करते समय केवल अकादमिक पृष्ठभूमि पर नहीं, बल्कि हाथ-on अनुभव पर प्राथमिकता दें। डेटा साइंस एक प्रायोगिक क्षेत्र है, और वास्तविक दुनिया की समस्या-समाधान क्षमता अक्सर सैद्धांतिक ज्ञान से अधिक मूल्यवान होती है। ऐसे उम्मीदवारों को देखें जिन्होंने प्रोजेक्ट्स, इंटर्नशिप या ओपन-सोर्स समुदायों में योगदान के माध्यम से अपनी क्षमता दिखाई हो।
हायरिंग प्रक्रिया के दौरान DataCamp कैसे मदद कर सकता है?
भले ही डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट की भर्ती में चुनौतियाँ डराने वाली हों, संगठन प्रक्रिया को सरल बनाकर सही टैलेंट ढूँढना सुनिश्चित कर सकते हैं। यद्यपि DataCamp वर्तमान में भर्ती संबंधी सुविधाएँ प्रदान नहीं करता, फिर भी यह अपस्किलिंग और आंतरिक विकास पर ध्यान देकर आपकी हायरिंग रणनीति को सशक्त बनाने के लिए शक्तिशाली उपकरण उपलब्ध कराता है।
अपनी मौजूदा टीम के अपस्किलिंग में निवेश करें
डेटा प्रोफेशनल्स की मांग अक्सर उपलब्ध टैलेंट पूल से आगे निकल जाती है। केवल बाहरी भर्ती पर निर्भर रहने के बजाय, DataCamp की विस्तृत कोर्स और प्रोजेक्ट लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने मौजूदा कर्मचारियों को री-स्किल और अप-स्किल करने पर विचार करें। अपनी मौजूदा टीम में डेटा साइंस और एनालिटिक्स कौशल विकसित करके, आप टैलेंट गैप को पाट सकते हैं और अपने संगठन के भीतर से योग्य उम्मीदवारों की पाइपलाइन बना सकते हैं।
प्रशिक्षण को विशिष्ट डेटा भूमिकाओं के अनुरूप बनाएँ
हायरिंग की आम गलतियों में से एक है डेटा भूमिकाओं के लिए आवश्यक विशिष्ट कौशल को लेकर स्पष्टता का अभाव। DataCamp विशेषीकृत लर्निंग पाथ प्रदान करता है जिन्हें आपके व्यवसाय की सटीक ज़रूरतों के अनुसार ढाला जा सकता है। चाहे आप डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, या डेटा इंजीनियरिंग में विशेषज्ञता विकसित करना चाहते हों, आप कस्टमाइज़्ड प्रशिक्षण प्रोग्राम बना सकते हैं जो सुनिश्चित करें कि आपकी टीम अपनी भूमिकाओं के लिए आवश्यक सटीक कौशल से लैस है।
उम्मीदवारों के मूल्यांकन को सुव्यवस्थित करें
डेटा भूमिकाओं के लिए उम्मीदवारों का मूल्यांकन चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर जब तकनीकी और सॉफ्ट स्किल्स दोनों का आकलन करना हो। DataCamp के लर्निंग प्लेटफॉर्म का उपयोग करके आप लक्षित आकलन और प्रोजेक्ट्स सेट कर सकते हैं जो वास्तविक दुनिया के कार्यों का अनुकरण करते हैं। इससे आप संभावित हायर या आंतरिक उम्मीदवारों की क्षमताओं का अधिक प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कर पाएँगे, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनके पास तकनीकी दक्षता और समस्या-समाधान क्षमता का सही मिश्रण है।
DataCamp के सर्टिफिकेशन प्रोग्राम का लाभ उठाएँ
DataCamp की कठोर सर्टिफिकेशन प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि शिक्षार्थी डेटा भूमिकाओं की माँगों के लिए भली-भाँति तैयार हों। आप उन उम्मीदवारों को प्राथमिकता देकर इन प्रमाणपत्रों से लाभ उठा सकते हैं जिन्होंने DataCamp के कोर्स पूरे किए हैं। ये सर्टिफिकेशन विभिन्न डेटा, एनालिटिक्स, और AI विषयों में उम्मीदवार की दक्षता के विश्वसनीय संकेतक के रूप में काम करते हैं।
लगातार सीखने की संस्कृति विकसित करें
डेटा साइंस का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, और आगे रहने के लिए सतत सीखना आवश्यक है। अपनी टीम को DataCamp के निरंतर सीखने के अवसरों—नए कोर्स, प्रोजेक्ट्स और समुदाय संसाधनों—से जुड़े रहने के लिए प्रोत्साहित करें। आजीवन सीखने के इस संकल्प से न केवल आपकी टीम की क्षमताएँ बढ़ेंगी, बल्कि आपका संगठन भी उन शीर्ष टैलेंट के लिए अधिक आकर्षक बनेगा जो विकास और उन्नति को महत्व देते हैं।
DataCamp के साथ अपस्किलिंग पर ध्यान देकर और एक मजबूत आंतरिक प्रशिक्षण कार्यक्रम बनाकर, आप प्रतिस्पर्धी बाजार में भर्ती की चुनौतियों को कम कर सकते हैं। अपनी टीम को भीतर से बढ़ने के लिए सशक्त करें, और अपनी हायरिंग प्रक्रिया को एक प्रतिक्रियात्मक जद्दोजहद से रणनीतिक बढ़त में बदल दें। आज ही निःशुल्क शुरू करें.
एआई और एडटेक क्षेत्र में सीनियर संपादक। डेटा और एआई रुझानों की पड़ताल के लिए प्रतिबद्ध।
डेटा से जुड़ी भूमिकाओं की भारी मांग है। कई आँकड़े बताते हैं कि यह बाजार बढ़ रहा है और आगे भी बढ़ता रहेगा। अनुसंधान फर्म Fortune Business Insights का अनुमान है कि वैश्विक बिग डेटा एनालिटिक्स बाजार 2028 तक $549.7 बिलियन तक पहुँच जाएगा। बढ़ते डेटा बाजार के साथ इस क्षेत्र में कर्मचारियों और विशेषज्ञता की आवश्यकता भी बढ़ती है। 2016 से, उपलब्ध डेटा साइंस नौकरियों में 480% की वृद्धि हुई है, जिनकी मांग प्रमुख उद्योगों—वित्त, स्वास्थ्य सेवा, शेयरिंग इकॉनमी सेवाएँ, और यहाँ तक कि मनोरंजन—से आ रही है।
The US Bureau of Labor Statistics का अनुमान है कि डेटा से जुड़ी नौकरियाँ बढ़ती रहेंगी, 2021 से 2031 के बीच 36% वृद्धि की उम्मीद है। फिर भी, संगठनों के लिए योग्य टैलेंट खोजना और हायर करना कठिन है। यह गाइड बताता है कि ऐसा क्यों है, और DataCamp आपका व्यवसाय बेहतर तरीके से हायर करने में कैसे मदद कर सकता है। यदि आप अपनी आंतरिक डेटा टीमों का विकास करना चाहते हैं, तो हमारा वेबिनार प्रभावी डेटा टीमें बनाना देखें।