डेटा आज के जमाने में सोने जैसा है। हालांकि, सिर्फ डेटा होने से बिजनेस नही चलता है, आपको वैल्यू निर्माण के लिए डेटा का सही उपयोग करना आवश्यक है।
डेटा को समझना कभी भी आसान नही होता है और डेटा के द्वारा होनेवाली ग्रोथ के अवसरों का लाभ उठाने के लिए कंपनियाँ ट्रिलियन्स डॉल्र्स खर्च कर रही हैं। अडोबी में काम करने वाले डेटा वैज्ञानिक, ऐश्वर्य अशेष अपने रिसर्च के आधर पर यह बता रहे हैं कि टाईम सिरीज विश्लेषण और फोरकास्टिंग का लाभ ले कर किस तरह किसी भी बिजनेस में आगे बढ़ कर उद्देश्य पूरा किया जा सकता है।
प्रभाविता (इफेक्टिवनेस) बढ़ाने वाली और सफलता के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं पर एआई का किस तरह प्रत्यक्ष असर होता है, तथा कॉरपोरेट की संस्कृति को अपने दृष्टिकोण में बदलाव होना किसलिए आवश्यक है, इस पर उन्होने हाल ही में एक रिसर्च किया है।
1. डेटा कल्चर
कल्चर वह होता है जो विकसित होता है और काल्पनिक नही होता है।
शुरुआत छोटे से कीजिए, डेटा के आधार पर निष्कर्ष निकालने के पहले इकठ्ठा किए हुए डेटा का इस्तेमाल कीजिए| लोगों को साथ लाना, लिए जानेवाले निर्णयों के बारे में उन्हे शिक्षित करना और डेटा के आधार पर उन्हे तैयार करने से बिजनेस की जटिल चुनौतियों से निपटने में हर एक को सहायता होती है। एक अध्ययन के आधार पर अशेष कहते हैं कि मशीन लर्निंग और आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्स अल्गोरिदम्स के इस्तेमाल करनेवाले बिजनेसेस को मुनाफा होता है और वे सिर्फ अपने ग्राहक या युजर्स को ही नही लाभ पहुँचाते हैं, बल्कि अपने कर्मचारियों के कल्याण के लिए भी लाभदायक होते हैं, जैसे कैफेटेरिया में कौनसा फूड सर्व किया जाना चाहिए, कर्मचारियों को कौनसे पर्क्स (लाभ) दिए जाने चाहिए, प्रोजेक्ट ट्रैकिंग के लिए उपयोगी होता है, आदि, सफलता को बढाने के लिए अन्य मूल्यवान इनसाईटस भी मिलते हैं।
“इस डेटा कल्चर में कंपनियों को जीने की आवश्यकता है। डेटा को बिजनेस के परिणामों के साथ जोड़ कर, टास्क्स की वरीयता निश्चित कर और मशीन लर्निंग मॉडेल्स के निर्देशों पर आधारित योजनाओं को निर्धारित करते हुए हर एक को साथ आना चाहिए और डेटा की क्षमता के साध सुधार और प्रगति के साझा उद्देश्य की ओर बढ़ना चाहिए।”
2. स्वयं सहायता एनालिटिक्स और अतीत से सीखना
अकेले हम बहुत थोड़ा कर सकते हैं, डेटा और टेक्नोलॉजी की सहायता के साथ हम बहुत कुछ कर सकते हैं।
अशेष ने कहा, “कोविड के दौरान टाईम सिरीज विश्लेषण से ग्रोथ बढ़ने के नए स्रोत ढूँढने में, सप्लाई- चेन मामलों को सुलझाने में, ऑर्डर्स में होनेवाली वृद्धि की पूर्ति करने जैसे कामों में मुख्य रूप से सहायता हुई। यह एक सशक्त साधन है जिससे आप बहुत कुछ कर सकते हैं।”
डेटा के लिए वर्कफ्लो को बना कर मिलनेवाले सुझाव संस्था में हर स्तर में पारदर्शिता लाने में सहायता करते हैं। बिजनेस भर से एक समान जानकारी होने से सत्य का एक ही स्रोत उपलब्ध हो सकता है। टाईम सिरीज विश्लेषण और फोरकास्टिंग जैसे अल्गोरिदम के इस्तेमाल से बिजनेसेस अपने मेट्रिक्स का ट्रैक रख सकते हैं और पता लगने पर उनमें होनेवाली कमीयाँ दूर कर सकते हैं।
वर्तमान में चल रही प्रगति से अब टेक्नोलॉजी एक अवरोध नही लगती है, बल्कि उपलब्ध टेक्नोलॉजी का सबसे बेहतर इस्तेमाल करना ज्यादा जरूरी हो गया है।
3. सफलता जो जाँची जा सके
अगर हर कोई जानकारी के साथ निर्णय लेते हुए आगे बढ़ेगा, तो सफलता खुद अपने से आयेगी।
स्पष्ट रूप से निर्धारित किए गए उद्देश्यों से सफलता का क्या सम्बन्ध है? श्री. ऐश्वर्य उत्तर देते हैं- “निर्धारित उद्देश्यों से टीम को कोई भी डेटा के सेटस बनाने में सहायता मिलती है| जैसे इंटरएक्टीव विज्युअलायजेशन्स से बिजनेस मेट्रिक्स के मुख्य मुद्दों पर निगरानी करने में सहायता होती है तथा स्टेकहोल्डर्स बिजनेस के स्वास्थ्य की जाँच कर सकते हैं। युजर्स को बेहतर सेवा देने के लिए हमें कई मेट्रिक्स पर निगरानी रखनी होती है और ब्रेकडाउन्स ना हो, इसलिए सामने आनेवाली हर चुनौति पर काम करना होता है।”
4. डेटा केंद्रीय एआई और आधुनिक एनालिटिक्स
मूल रूप से सहयोग, सहकार और सहमति के बिना बदलाव लगभग असम्भव होता है।
अशेष ने कहा, इन दिनों बिजनेसेस जिस मात्रा में डेटा कलेक्ट करते हैं, वह बहुत बड़ी है और उस पर मानवीय तरीके से या परंपरागत ढंग से प्रक्रिया करना पर्याप्त नही होता है। ऐश्वर्य अशेष जैसे वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए मल्टीवेरिएट टाईम सिरीज एनालिसिस जैसे ऑटोमेटेड अल्गोरिदम्स के इस्तेमाल के द्वारा किसी भी मानवीय सहायता के बिना समान रूप से पैटर्न्स में बदलावों को पहचाना जा सकता है और जब सबसे अधिक जरूरी हो, तब अलर्टस भेजे जा सकते हैं। सफल होने के लिए और प्रतिद्वंद्वियों से आगे होने के लिए बिजनेसेस को तुरन्त डेटा के इस्तेमाल को शुरू करने में आनेवाले अवरोध हटाने चाहिए और डेटा विज्ञान की क्षमताओं का इस्तेमाल करना चाहिए। कार्य के ऑटोमेशन द्वारा, निर्देश निर्मिति द्वारा या केसेस के इस्तेमाल के द्वारा ए.आय. निश्चित रूप से बिजनेस कैसे चलता है, इसको प्रभावित कर रहा है।
विशेषज्ञ मानते हैं कि आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्स एक जटिल क्षेत्र है और एआई का सच्चाई से मूल्यमापन करना आवश्यक है और वैज्ञानिक तथ्य और राय में फर्क करना आवश्यक है।
5. डेटा साक्षरता
जो लोग नही पढ़ते हैं, उनके पास पढ़ना न जाननेवालों से अधिक कोई गुण नही होता हैं।
टाईम सिरीज विश्लेषण और फोरकास्टिंग के क्षेत्र में इतने तजुर्बे के साथ आपको क्या लगता है कि क्या अधिक महत्त्वपूर्ण बन गया है?
ऐश्वर्य ने कहा- “भविष्य की पीढियों को सीखाना जितना आवश्यक हुआ है, उतना ही मेरे विचार में वर्तमान पीढि को शिक्षित करना आवश्यक है जिससे वे ए.आय. का इस्तेमाल अपनी सहायता के लिए और अपनी जिम्मेदारियों की पूर्ति के लिए कैसे करें, यह समझ जाएंगे।”
डेटा पर उनकी सबसे महत्त्वपूर्ण राय- “निर्णय लेने के लिए जब संस्था के पास डेटा पहले होने की मानसिकता होगी, तो बिजनेस और अधिक उपयोगी और ग्राहकों के अनुकूल हो सकते हैं| डेटा यात्रा में मुख्य कदम छोटी जीतों के साथ सराहा जाना चाहिए जिनसे दूसरों को अपने खुद के डेटा और इनसाईटस को बना कर उनके इस्तेमाल के द्वारा चुनौतियों को सुलझाने की प्रेरणा मिल सकेगी।”