#1 सूचित निर्णय-निर्धारण के लिए
रीयल-टाइम इंटेलिजेंस उपलब्ध होने पर, नेता अपनी कंपनी की दिशा पर सूचित निर्णय ले सकते हैं। इसका कारण यह है कि डेटा ज्ञान के बराबर है। इसलिए, सटीक और विश्वसनीय डेटा किसी निर्णय के लिए निर्विवाद साक्ष्य या औचित्य का कार्य करता है – यह नेताओं को कहने की अनुमति देता है, “हमने y के कारण x किया है।” मूलतः, अच्छा डेटा अपने आप में प्रभावशाली होता है।
अन्य रास्ते जैसे किस्सों पर आधारित प्रमाण, धारणाएँ, और अमूर्त अवलोकन भले ही आसान लगें, लेकिन वे संसाधनों की बर्बादी की ओर ले जा सकते हैं। वह दौर बीत चुका है जब धारणाएँ और अंतर्ज्ञान दिशा तय करते थे। डेटा का उपयोग करके नेता तथ्यों के आधार पर कम जोखिम वाले निर्णय ले सकते हैं।
#2 समस्या-समाधान के लिए
जब बिक्री घट जाए या कोई उत्पाद विफल हो, तो विफलता का कारण कैसे पता करें? डेटा संगठनों को विभिन्न व्यावसायिक प्रक्रियाओं और आवश्यक प्रणालियों के स्वास्थ्य को ट्रैक और समीक्षा करने में सक्षम बनाता है। इससे व्यवसायों को दो तरह से मदद मिलती है: 1) पूर्वदृष्टि और 2) दूरदृष्टि।
पूर्वदृष्टि में, व्यवसाय यह देखने के लिए डेटा की समीक्षा कर सकते हैं कि प्रदर्शन में गिरावट किन चरणों पर होती है। यह समझ बढ़ने पर कि प्रक्रियाएँ या प्रणालियाँ कहाँ विफल हो रही हैं, संगठन उन चरणों में सुधार के लिए समाधान लागू कर सकते हैं। दूरदृष्टि में, चूँकि डेटा संगठनों को विभिन्न प्रणालियों और प्रक्रियाओं के स्वास्थ्य की निगरानी करने देता है, वे प्रभावी ढंग से गुणवत्ता मॉनिटरिंग लागू कर सकते हैं, जिससे बड़ी समस्या बनने से पहले ही चुनौतियों का जवाब देना संभव हो जाता है।
आप कई टूल्स का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की समस्याएँ हल कर सकते हैं, और अपनाए जा सकने वाले लचीले दृष्टिकोणों में डेटा का महत्व दिखाई देता है।
#3 गहरी समझ के लिए
आगे रणनीतिक निर्णय लेने के लिए, यह समझना ज़रूरी है कि आप कहाँ खड़े हैं। व्यावसायिक नेताओं को समझना चाहिए कि व्यवसाय का प्रत्येक पहलू प्रमुख लक्ष्यों और उद्देश्यों के सापेक्ष कैसा प्रदर्शन कर रहा है। सटीक प्रदर्शन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा महत्वपूर्ण है। इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण खेल उद्योग है।
प्रसिद्ध फिल्म Moneyball दिखाती है कि कैसे एक कंगाल Oakland Athletics टीम सबको चौंका देती है जब कोच Billy Beane एक विश्लेषक को नियुक्त करते हैं ताकि टीम के प्रदर्शन में सुधार लाने वाले खिलाड़ियों के अधिग्रहण पर सूचित निर्णय लिए जा सकें।
डेटा के इस उपयोग के परिणामस्वरूप टीम ने 2002 में 20 मैचों की जीत का सिलसिला बनाया। आज, कोई भी पेशेवर खेल टीम ऐसी नहीं है जो मैदान पर अपने प्रदर्शन को समर्थन देने और सुधारने के लिए डेटा का लाभ न उठाती हो।
आप भी DataCamp के Data Analyst Certification के साथ डेटा एनालिस्ट बन सकते हैं, या बास्केटबॉल में डेटा विश्लेषण के एक उदाहरण प्रोजेक्ट को देखकर और जान सकते हैं।
#4 प्रक्रियाओं में सुधार के लिए
डेटा व्यावसायिक नेताओं को उन प्रक्रियाओं को बेहतर समझने और सुधारने में मदद करता है जो संसाधनों की बर्बादी घटाती हैं। डेटा का विश्लेषण करके और बिज़नेस प्रोसेस एनालिटिक्स का उपयोग करके, नेता टॉप-डाउन दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं जो प्रक्रियाओं में कमियाँ, बाधाएँ, या टूट-फूट उजागर कर सकती है, साथ ही उच्च-प्रदर्शन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में संभावित रूप से सहायता कर सकती है।
यह जानकारी व्यवसायों को अपने उत्पाद ग्राहकों तक तेज़ और कम लागत में पहुँचाने में मदद कर सकती है।
#5 व्यवहार की समझ के लिए
हर सफल व्यवसाय के केंद्र में ग्राहक की ज़रूरतों को समझने और पूरा करने का गहरा जुनून होता है। यदि संभावित और मौजूदा ग्राहक यह मानें कि कोई व्यवसाय उनके हित में काम करता है, तो उस व्यवसाय को उनकी ज़रूरतों को जानना, समझना और पूरा करना चाहिए। कस्टमर एनालिटिक्स एक बड़ा क्षेत्र है, और कंपनियाँ अपने दर्शकों को समझने में बहुत समय और पैसा लगाती हैं।
डेटा (जैसे जनसांख्यिकीय, भौगोलिक, व्यवहारिक) तक पहुँच के साथ, व्यवसाय अपने ग्राहकों को बेहतर समझ सकते हैं और अपने विशिष्ट दर्शकों की ज़रूरतों की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कोई व्यवसाय ग्राहक व्यवहार में विभिन्न रुझानों, जैसे ग्राहक छोड़ने की दर, का विश्लेषण कर सकता है और कुछ उत्पादों में सुधार कर सकता है या यह तय कर सकता है कि दिशा-परिवर्तन आवश्यक है।
समापन
आधुनिक व्यावसायिक युग में डेटा के महत्व पर कोई संदेह नहीं है: यह एक अहम परिसंपत्ति है। संगठनों को प्रतिस्पर्धी बने रहने और संभावित रूप से बढ़त बनाने के लिए डेटा साक्षर होना चाहिए।
डेटा से मूल्य निकालने के लिए, नेताओं और कर्मचारियों – दोनों के पास बुनियादी डेटा स्किल्स होनी चाहिए, जो उन्हें डेटा को तेज़ी से, पूर्णता और सटीकता के साथ एकत्र करने और उसे अन्य प्रासंगिक डेटा से जोड़ने में सक्षम बनाती हैं। इस ज्ञान के लिए Power BI जैसे टूल्स अपनाने की आवश्यकता हो सकती है।
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आज के दौर में, किसी सफल संगठन का संचालन करते समय व्यवसाय और उसके ग्राहकों के बारे में गहन समझ प्राप्त करने हेतु विश्लेषण योग्य डेटा एकत्र करना एक अनिवार्य हिस्सा है। दुनिया की कई सबसे बड़ी कंपनियाँ, जैसे Amazon, Google, और Netflix, लंबे समय से व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डेटा का उपयोग करती रही हैं। हालांकि, डेटा प्रोसेसिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे क्षेत्रों में प्रगति ने डेटा के महत्व को और स्पष्ट किया है और बिग डेटा से लाभ उठाना सभी के लिए अधिक सुलभ बना दिया है।
“लेकिन अगर हमारे पास पर्याप्त डेटा न हो तो?” आपके पास है। कुल उत्पन्न डेटा घातीय रूप से बढ़ रहा है। कुछ आँकड़े बताते हैं कि हम सामूहिक रूप से प्रतिदिन लगभग 2.5 क्विंटिलियन बाइट डेटा बनाते हैं। यानी, जो लोग डेटा निकालने के इच्छुक हैं, उनके लिए व्यवसायिक नेताओं के पास डेटा अत्यंत आसानी से उपलब्ध है। अधिक चिंताजनक मुद्दा यह है कि इतने अधिक उत्पादन के बीच किस डेटा को निकालना सार्थक है और किसे नहीं, इसका भेद कैसे किया जाए।
फिर भी, 21वीं सदी में व्यवसायों के लिए डेटा एक बहुमूल्य परिसंपत्ति है। 2006 में, ब्रिटिश गणितज्ञ क्लाइव हंबी ने “डेटा इज़ द न्यू ऑयल” वाक्यांश गढ़ा था, जो दोनों संसाधनों की उपलब्धता पर केंद्रित था: न तेल न डेटा अपनी कच्ची अवस्था में मूल्यवान हैं; बल्कि, वास्तविक मूल्य तब निकलता है जब उन्हें तेज़ी से, पूर्णता और सटीकता के साथ एकत्र किया जाए और अन्य प्रासंगिक डेटा से जोड़ा जाए।
इस लेख में, हम पाँच व्यापक क्षेत्रों पर चर्चा करेंगे जो डेटा के महत्व को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाते हैं। ये पाँच क्षेत्र हैं (महत्व के किसी विशेष क्रम में नहीं): 1) निर्णय-निर्धारण, 2) समस्या-समाधान, 3) समझ, 4) प्रक्रियाओं में सुधार, और 5) ग्राहकों की समझ।