डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स को स्केल करते समय आने वाली चुनौतियों से कैसे निपटें

हम सूचना युग के अंतिम चरण में हैं।

लेकिन जैसे कृषि और उद्योग सूचना युग के उदय के साथ 1900 के दशक के मध्य में समाप्त नहीं हुए थे, वैसे ही सूचना युग भी—क्या यह पहले से ही हो चुका है?—उस रोमांचक नए दौर में समाहित हो गया है जिसमें हम अभी हैं: अनुभव युग।

यदि सूचना युग का केंद्र बिंदु भारी मात्रा में डेटा एकत्र करना था, तो अनुभव युग का फोकस उस डेटा का विश्लेषण करना और यह खोजना है कि यह हमारे लिए क्या कर सकता है—इसे हमारे लिए काम में लगाना।

और यहीं पर आप जैसे डेटा वैज्ञानिकों की जरूरत पड़ती है। अधिक से अधिक संगठन लगातार डेटा स्ट्रीम्स से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा साइंस टीमें बना रहे हैं। यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स का अनुमान है कि 2033 से पहले डेटा साइंस नौकरियां 35% बढ़ेंगी।

इसे सभी उद्योगों में राष्ट्रीय औसत 3% नौकरी वृद्धि दर से तुलना करें।

यह आँकड़ा उत्साहजनक है, लेकिन डेटा वैज्ञानिकों की उच्च मांग का मतलब है कि डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि की भारी जरूरत है, और हर संगठन उसका बड़ा हिस्सा चाहता है।

दबाव भारी लग सकता है। आपकी टीम किसी संगठन की डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि की मांग के साथ कैसे कदम मिला सकती है? अतिरिक्त संसाधनों का उपयोग किए बिना आपकी टीम कितने अधिक डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स स्केल कर सकती है?

यह सब संगठन पर निर्भर करता है। एक सुचारु डेटा गवर्नेंस और स्प्रिंट-प्लानिंग सिस्टम के साथ, आप अपेक्षा से कहीं अधिक कर सकते हैं।

डेटा गवर्नेंस क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

डेटा गवर्नेंस वह प्रणाली है जिसका उपयोग कोई टीम अपने द्वारा एकत्रित डेटा के जीवनचक्र को प्रबंधित करने के लिए करती है। एक प्रभावी डेटा गवर्नेंस योजना के साथ, आपकी टीम व्यवस्थित रहती है और महत्वपूर्ण राज्य, संघीय, और वैश्विक विनियमों का पालन करती है।

आप सोच रहे होंगे, “डेटा गवर्नेंस और डेटा मैनेजमेंट में क्या अंतर है?” इसे इस तरह समझें:

• डेटा गवर्नेंस उन नीतियों और प्रक्रियाओं को निर्धारित करता है जो तय करती हैं कि आप अपना डेटा कैसे प्राप्त करेंगे, उपयोग करेंगे, और सुरक्षित रखेंगे।
• डेटा मैनेजमेंट वह प्रक्रिया है जिसके तहत आप उस डेटा को एकत्रित, प्रोसेस, स्टोर, विश्लेषित और व्याख्यायित करते हैं।

दूसरे शब्दों में, डेटा गवर्नेंस डेटा मैनेजमेंट के लिए ढांचा तैयार करता है और उन प्रक्रियाओं की निगरानी करता है। आप DataCamp के साथ डेटा गवर्नेंस की अवधारणाओं के बारे में और जान सकते हैं।

अधिकांश संगठनों के पास सूक्ष्म स्तर पर डिफ़ॉल्ट गवर्नेंस योजनाएं होती हैं—एक किसी विशेष बिजनेस टूल के लिए और दूसरी अलग फ़ंक्शन के लिए। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आपका काम डेटा गवर्नेंस को एक अत्यंत संगठित, कड़ाई से नियंत्रित प्रणाली में सुव्यवस्थित करना है।

क्या शुरुआत में इसमें बहुत काम लगता है? हाँ। लेकिन एक बार जब आप इसे सेट कर लेते हैं, तो आप बड़े डेटासेट्स को मैनेज करने और अधिक प्रोजेक्ट्स लेने के लिए तैयार होंगे। इन अवधारणाओं को जल्दी समझने के लिए, DataCamp का Data Governance Fundamentals Cheat Sheet देखें—महत्वपूर्ण अवधारणाओं और सर्वोत्तम प्रथाओं के संदर्भ के लिए एक उपयोगी गाइड।

डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क कैसे सेट करें

डेटा गवर्नेंस प्रक्रिया टीम बनाकर शुरू होती है।

आप और आपके संगठन के अन्य डेटा वैज्ञानिकों को मिलकर डेटा गवर्नेंस प्रोग्राम लागू करना होगा। सटीक पदनाम और ज़िम्मेदारियाँ आपके संगठन पर निर्भर करेंगी, लेकिन सामान्यतः, आपके संगठन को चार भूमिकाएँ नियुक्त करनी होंगी:

• डेटा स्ट्यूअर्ड: गवर्नेंस प्रोग्राम का प्रबंधन करता है, सुरक्षा सुनिश्चित करता है, और बिजनेस एवं आईटी टीम के बीच सेतु का काम करता है
• डेटा आर्किटेक्ट: वह सिस्टम डिज़ाइन करता है जो डेटा को प्रोसेस और स्टोर करेगा और डेटा स्ट्यूअर्ड को गवर्नेंस नीतियों का पालन कराने में मदद करता है
• डेटा कस्टोडियन: डेटा को स्थानांतरित, स्टोर, सुरक्षित करता है और उसके उपयोग की निगरानी करता है
• डेटा एनालिस्ट: डेटा की व्याख्या करता है और उसे बिजनेस के लिए क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलता है

आपकी कंपनी के आकार के अनुसार, प्रत्येक भूमिका में एक से अधिक व्यक्ति की जरूरत हो सकती है। कुछ संगठनों में डेटा प्रशासक या परिषदें भी होती हैं जो डेटा गवर्नेंस नीतियों के निर्माण की निगरानी करती हैं।

समग्र रणनीति बनाना बेहद ज़रूरी है, और DataCamp का Creating a Data Governance Strategy मॉड्यूल इस प्रक्रिया के लिए आपको संरचित दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है।

डेटा गवर्नेंस पॉलिसी की रूपरेखा

एक बार जब आप अपनी टीम बना लेते हैं, तो आप मिलकर वे डेटा गवर्नेंस नीतियाँ परिभाषित कर सकते हैं जिनका सभी पालन करेंगे।

इन प्रश्नों पर विचार करें:

• आपकी कंपनी डेटा गवर्नेंस की सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार डेटा का उपयोग और प्रबंधन कैसे करेगी?
• जैसे-जैसे टेक्नोलॉजी तेज़ी से विकसित होती है, डेटा के उपयोग पर निर्णय कौन लेगा?
• संगठन उम्मीद करता है कि एंड-यूज़र्स को डेटा से कैसे लाभ होगा?

जवाब तलाशें और उनका उपयोग अपनी व्यापक डेटा गवर्नेंस पॉलिसी बनाने में करें। इसे उस छाते की तरह समझें जो आपके द्वारा मानकों, डेटा संस्कृति और सुरक्षा के इर्द-गिर्द बनाई गई उप-नीतियों की रक्षा करता है।

अपने मानक, सुरक्षा उपाय, और डेटा संस्कृति की ज़रूरतें तय करना

अब, आपको डेटा मानकों के बारे में सोचना होगा। यदि डेटा उच्च गुणवत्ता का नहीं है, तो वह आपके लिए ज़्यादा उपयोगी नहीं होगा। डेटा को किन मानकों को पूरा करना चाहिए? जो डेटा इन मानकों पर खरा नहीं उतरता, आपकी टीम उसे कैसे फ़िल्टर करेगी? डेटा गुणवत्ता को समझना और सुनिश्चित करना सर्वोपरि है। इस विषय पर और गहराई से जानने के लिए DataCamp का Introduction to Data Quality Course देखें।

अगला मुद्दा सुरक्षा है। यह तय करें:

• आप अपना डेटा कैसे वर्गीकृत करेंगे—पब्लिक, प्राइवेट, कॉन्फिडेंशियल, रेस्ट्रिक्टेड, आदि
• प्रत्येक वर्गीकरण तक किसकी पहुँच होगी
• स्टोरेज से लेकर ट्रांसमिशन और फिर वापस तक, डेटा को सुरक्षित रखने के लिए आप उसे कैसे एन्क्रिप्ट करेंगे
• सुरक्षा उल्लंघनों की सूचना देने के लिए अलार्म सिस्टम
• किसी भी उल्लंघन को संभालने के लिए एक नीति
• यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण और ऑडिटिंग शेड्यूल कि आपका प्रोग्राम इच्छानुसार चल रहा है

अंततः, आपकी डेटा गवर्नेंस टीम जो सबसे महत्वपूर्ण काम कर सकती है, वह है पूरे संगठन को यह बताना कि डेटा उनसे कैसे मदद कर सकता है। लोगों को सूचित रखना ऐसी संस्कृति बनाने में मदद करता है जहाँ डेटा को उसकी संपत्ति के रूप में महत्व और देखभाल मिलती है।

तो, आप डेटा जैसी प्रतीत होने वाली नीरस चीज़ को पूरे संगठन के लिए आकर्षक कैसे बनाएँ?

उसे जीवंत बनाकर।

अपनी संस्था को ठोस रूप से दिखाएँ कि डेटा उनके काम को कैसे आसान बनाता है। तिमाही प्रस्तुतियाँ आयोजित करें जिनमें चार्ट और विज़ुअल्स से दिखाएँ कि डेटा कंपनी के फैसलों को कैसे प्रभावित करता है। इसी तर्ज़ पर सूचनात्मक ब्रीफ्स या मासिक न्यूज़लेटर भेजें। कंपनी-स्तरीय कोर्स उपलब्ध कराएँ जो कर्मचारियों की डेटा साक्षरता को बेहतर करें।

जो संगठन अपने डेटा की परवाह करता है, वह आपकी स्थापित नीतियों, प्रक्रियाओं और मानकों को बनाए रखने में मदद करेगा। यही मानक और संरचना आपकी डेटा साइंस टीम के लिए अधिक प्रोजेक्ट्स लेना आसान बना देंगे, बिना डेटा गुणवत्ता या सुरक्षा के साथ समझौता किए।

और अब आप स्प्रिंट के लिए तैयार हैं।

डेटा साइंस टीमों के लिए स्प्रिंट प्लानिंग

आपने डेटा के संगठन में सुरक्षित और कुशलतापूर्वक प्रवाह के लिए फ्रेमवर्क बना लिया है। अब समय है देखने का कि स्प्रिंट-जैसी प्लानिंग आपके लिए कैसे काम कर सकती है। हाँ, स्प्रिंट प्लानिंग स्क्रम प्रोजेक्ट मैनेजमेंट सिस्टम का हिस्सा है जो सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में उपयोग होता है। लेकिन यह डेटा गवर्नेंस और मैनेजमेंट के लिए भी उतना ही कारगर है।

क्योंकि, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की तरह, डेटा मैनेजमेंट में भी लाखों गतिमान हिस्से होते हैं। सचमुच।

पहले, बात करते हैं कि स्प्रिंट क्या है।

स्प्रिंट एक पूर्व-परिभाषित समयावधि होती है जिसमें आपकी टीम एक प्रमुख लक्ष्य को हासिल करने के लिए कार्यों पर काम करेगी। यद्यपि स्प्रिंट जितने लंबे चाहें हो सकते हैं, वे आमतौर पर एक से चार सप्ताह तक होते हैं। अक्सर, यह समय आपकी डेटा साइंस टीम के लिए छोटे या मध्यम आकार के प्रोजेक्ट्स पूरा करने के लिए पर्याप्त होता है।

कभी-कभी, आपकी टीम को एक बड़े प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए कई स्प्रिंट चलाने पड़ेंगे। आप जानते हैं, वे प्रोजेक्ट जहाँ आपको विशाल डेटासेट तैयार करना होता है और उसे कलेक्शन से लेकर इंटरप्रिटेशन तक पूरे जीवनचक्र से गुज़ारना होता है।

स्प्रिंट शुरू होने से पहले, आपकी टीम एक बैठक में इसकी रूपरेखा बनाएगी।

ताकि जब स्प्रिंट औपचारिक रूप से शुरू हो, तो हर कोई ठीक-ठीक जानता हो कि कार्यदिवस में क्या करना है। स्क्रम पद्धति के अनुसार, स्प्रिंट प्लानिंग मीटिंग्स की अवधि स्प्रिंट के प्रत्येक सप्ताह के लिए दो घंटे से अधिक नहीं होनी चाहिए।

मान लीजिए आपके हेल्थकेयर संगठन ने आपको एक छोटा प्रोजेक्ट सौंपा है। आपकी टीम को यह पता लगाना है कि कंपनी के होमपेज पर कॉल-टू-एक्शन (CTA) बटन का प्रदर्शन कमजोर क्यों है। यह CTA बटन मरीजों को एक महत्वपूर्ण कैंसर स्क्रीनिंग शेड्यूल करने का आग्रह कर रहा है।

इस समस्या को हल करने के लिए, आपको यह करना होगा:

• ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करें जो CTA बटन के लक्षित दर्शकों के बारे में बताता है
• CTA बटन के एक से दो नए वैरिएंट तैयार करें
• वैरिएंट्स को आपस में और मूल संस्करण के खिलाफ A/B टेस्ट करें
• निर्धारित अवधि में डेटा को एकत्र करें, प्रोसेस करें और विश्लेषित करें
• मार्केटिंग टीम को सही CTA बटन चुनने में मदद के लिए क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियाँ दें

मार्केटिंग टीम तीन सप्ताह के भीतर परिणाम चाहती है।

A/B टेस्ट के लिए यह कड़ा टाइमलाइन है, लेकिन आपकी टीम तैयार है। आप तीन सप्ताह के स्प्रिंट के लिए तीन घंटे का स्प्रिंट प्लानिंग सत्र आयोजित करेंगे।

हम इस परिदृश्य का उपयोग करके दिखाएँगे कि डेटा साइंस टीम के लिए स्प्रिंट प्लानिंग कैसी दिख सकती है।

1. अपना स्प्रिंट लक्ष्य और समयावधि तय करें

स्प्रिंट प्लानिंग के दौरान आपकी टीम को जो पहले दो प्रश्न पूछने चाहिए, वे हैं:

• हम चाहते हैं कि यह स्प्रिंट कौन-सा परिणाम दे?
• इस परिणाम को हासिल करने के लिए हमारे लिए यथार्थवादी समयावधि क्या है?

मार्केटिंग टीम ने आपको आदर्श परिणाम दे दिया है, जो है ऐसा CTA बटन जो वर्तमान की तुलना में दोगुने क्लिक लाए।

और आपको पहले से ही पता है कि स्प्रिंट पूरा करने के लिए आपके पास तीन सप्ताह हैं।

आप अगला कदम उठाने के लिए तैयार हैं।

2. अपनी यूज़र स्टोरी लिखें

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में, यूज़र स्टोरी अंतिम उत्पाद का उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से वर्णन है। यह साधारण, स्वाभाविक भाषा में लिखा एक रचनात्मक कार्य होता है। लक्ष्य है डेवलपमेंट टीम को एंड यूज़र की जगह पर खड़ा करना और स्टोरी पॉइंट्स को स्प्रिंट के ठोस कार्यों से जोड़ना।

आप अपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट के लिए भी कुछ ऐसा ही कर सकते हैं।

चलें, अपने काल्पनिक CTA बटन प्रोजेक्ट पर लौटते हैं। मार्केटिंग विभाग चाहता है कि यूज़र मुफ्त कैंसर स्क्रीनिंग के लिए CTA बटन पर क्लिक करना चाहें। इसका मतलब है कि आपको खुद को उस व्यक्ति की जगह पर रखना होगा जो हेल्थकेयर संगठन की वेबसाइट पर इस बटन से रूबरू हो रहा है।

अपनी यूज़र स्टोरी लिखते समय इन जैसे प्रश्नों के उत्तर दें:

• वह व्यक्ति कौन है जो नए CTA बटन पर क्लिक करेगा?
• कौन-सी स्वास्थ्य-सम्बंधी चिंताएँ उसे रात में जगाए रखती हैं?
• उसे कैंसर स्क्रीनिंग से क्यों लाभ होगा?
• बटन उन लाभों को स्पष्ट और संक्षेप में कैसे बताता है?
• बटन के आसपास का टेक्स्ट और ग्राफिक्स उसे कैसा महसूस कराते हैं?
• बटन का रंग, फ़ॉन्ट और कॉपी उसे क्लिक करने के लिए कैसे प्रेरित करते हैं?
• यह व्यक्ति CTA बटन पर क्लिक क्यों करेगा?

आप इन प्रश्नों को अपने प्रोजेक्ट के अनुरूप ढाल सकते हैं। परिणाम पर फोकस करें और पीछे की ओर काम करें जब तक आप न समझ लें कि वह उपयोगकर्ता के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है और उसे कैसे लाभ पहुँचाता है।

यदि आप अपनी स्टोरी के विशिष्ट बिंदुओं को अपने स्प्रिंट के कार्यों से मिला सकें, तो और भी बेहतर। यह आपको स्प्रिंट-जैसी प्लानिंग यात्रा के तीसरे चरण में मदद करेगा।

3. स्प्रिंट कार्य प्रत्येक टीम सदस्य को सौंपें

अब तक, आपको पता होना चाहिए कि कौन-से कार्य करने हैं और उन्हें क्यों करना है।

अब समय है कि आपकी डेटा साइंस टीम के प्रत्येक सदस्य को स्प्रिंट समयसीमा के भीतर पूरा करने के लिए एक कार्य सौंपें। कुछ कार्यों को आपको छोटे हिस्सों में बाँटना पड़ सकता है। आपको निर्भरताएँ भी पहचाननी होंगी। उदाहरण के लिए, जब तक आपकी डेटा साइंस टीम नए CTA बटन वैरिएंट्स तैयार नहीं करती, तब तक वे उनका परीक्षण नहीं कर सकती।

प्रत्येक कार्य की ज़िम्मेदारी किसके पास है, इसे ट्रैक करने और निर्भरताओं की स्पष्ट पहचान और प्रबंधन सुनिश्चित करने के लिए टास्क मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर का उपयोग करने पर विचार करें।

प्रत्येक उप-कार्य और कार्य में लगने वाले समय का एक खाका बनाएं। प्रत्येक को स्प्रिंट आवर्स असाइन करें। अपनी टीम से जाँच लें कि घंटे यथार्थवादी और संभव लगते हैं।

ध्यान रखें कि ये घंटे अनुमान हैं और चीजें बदल सकती हैं और बदलेंगी। यदि आपको टाइमलाइन की चिंता है, तो उस विभाग से संवाद करें जिसने प्रोजेक्ट अनुरोध किया है। आवश्यकता होने पर अधिक समय के लिए बातचीत करें। किसी प्रोजेक्ट में थोड़ा अतिरिक्त समय जोड़ना हमेशा अच्छा विचार है। आपकी टीम इसका उपयोग प्रगति का मूल्यांकन करने और किसी भी समस्या के अनुरूप समायोजन करने में कर सकती है।

प्रोजेक्ट को जल्दबाजी में करना आगे चलकर अधिक समय और धन की कीमत वसूल सकता है—और यही वह समस्या है जिसे स्प्रिंट प्लानिंग दूर करने में मदद करती है।

डेटा गवर्नेंस और स्प्रिंट प्लानिंग: एक उम्दा मेल

जैसे-जैसे इस रोमांचक अनुभव युग में डेटा साइंस की लोकप्रियता बढ़ती जा रही है, आपकी टीम एक साथ दर्जनों प्रोजेक्ट्स पर काम करेगी।

शांत रहें और स्प्रिंट जारी रखें।

जिसका हमारा मतलब है:

• प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए अनुमानित ड्यू डेट्स तय करें
• प्रत्येक प्रोजेक्ट को एक या एक से अधिक स्प्रिंट्स में बाँटें
• अपने विभाग के अलग-अलग सब-टीम्स को अलग-अलग स्प्रिंट्स असाइन करें या स्प्रिंट्स का शेड्यूल इस आधार पर बनाएं कि कौन-से प्रोजेक्ट पहले ड्यू हैं
• हर स्प्रिंट/प्रोजेक्ट के लिए स्प्रिंट प्लानिंग सत्र आयोजित करें

अब देखें कैसे आप और आपकी टीम एक के बाद एक संतोषजनक लक्ष्य हासिल करते हैं। आपके डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क के साथ, निरंतर डेटा प्रवाह का प्रबंधन एक सुचारु और सुरक्षित प्रक्रिया होगी।

और यदि रास्ते में कोई रुकावट आती भी है, तो उनसे बिना किसी परेशानी के निपटने के लिए आपके पास नीतियाँ और प्रक्रियाएँ मौजूद होंगी।

अंतिम विचार

जैसे ही आप अपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स को स्केल करने की यात्रा शुरू करते हैं, याद रखें कि निरंतर सीखना और अनुकूलन ही सफलता की कुंजी है। अपने कौशल और ज्ञान को और निखारने के लिए DataCamp के डेटा गवर्नेंस पर व्यापक कोर्सेज़, जैसे Data Governance Concepts Course का अन्वेषण करें, और अनुभव युग में आगे बने रहें।