फोर्ब्स के अनुसार, 95% व्यवसायों में पर्याप्त मात्रा में असंरचित डेटा से निपटने के लिए विशेषज्ञता या बजट का अभाव है। इसका मतलब यह है कि उनका डेटा उनकी गुणवत्ता पर बिना किसी बड़े क्यूए के बिना निरंतर बढ़ता रहता है, बिना आसानी से उपभोग किए जा सकने वाले डेटा वेयरहाउस में संरचित किए बिना, ट्रेंड के लिए विश्लेषण किए बिना, आनंदमय विज़ुअलाइज़ेशन में बदल दिए बिना, और पूर्वानुमान एआई / मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में उपयोग किए बिना। । संक्षेप में, कई कंपनियां अपने सबसे लाभदायक व्यावसायिक संपत्तियों में से एक को अप्रयुक्त छोड़ रही हैं।

दुर्भाग्य से, विशेषज्ञता की कमी आज निगमों के सामने आने वाली बारह आम डेटा विज्ञान समस्याओं में से एक है। इस ब्लॉग में, हम बारह में से प्रत्येक को अधिक विस्तार से तोड़ते हैं।

12 डेटा समस्याएँ कंपनियों का सामना

सिल्ड डेटा

सिल्ड डेटा एक समूह या व्यावसायिक इकाई द्वारा रखा गया डेटा है जो दूसरों द्वारा साझा नहीं किया जाता है। इसका एक बहुत ही सामान्य उदाहरण आपके विपणन और बिक्री समूहों के बीच है; आपकी बिक्री Dynamics CRM या Salesforce चल रही हो सकती है, फिर भी आपकी मार्केटिंग टीम Marketo या HubSpot चल सकती है। हालांकि इन उपकरणों में डेटा कनेक्ट हो सकता है, अक्सर डेटा प्रबंधन और स्पष्ट संचार की अधिकता की कमी का मतलब है कि वे नहीं करते हैं।

डाटा एंट्री त्रुटियां

डेटा प्रविष्टि त्रुटियां गुणवत्ता की समस्याएं हैं जो प्रविष्टि के बिंदु पर होती हैं। डेटा प्रविष्टि समस्याएं प्रतिलेखन या ट्रांसपोज़ेशन त्रुटियों के कारण हो सकती हैं और अक्सर मानव इनपुट के कारण होती हैं। दुर्भाग्य से, अच्छा डेटा इनपुट होने पर ही गुणवत्ता आउटपुट प्राप्त करना संभव है।

खराब डाटा क्वालिटी

डेटा के साथ एक बड़ा मुद्दा डेटा की गुणवत्ता है। विपणक ने कितनी बार अपने CRM से ईमेल की एक सूची निकाली है, केवल यह पता लगाने के लिए कि बहुत से ईमेल पते बाउंस हो गए हैं? या कितनी बार कॉर्पोरेट बिक्री के लोगों ने लीड के साथ जुड़ने की कोशिश की है जो अब अपनी पूर्व कंपनियों में नहीं थे क्योंकि CRM डेटा पुराना था?

डेटा गुणवत्ता आयामों से युक्त होती है: समयबद्धता, अखंडता, अनुरूपता, विशिष्टता, स्थिरता, पूर्णता और सटीकता। इनमें से कोई भी एक आयाम गलत हो गया है जो डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन की सटीकता को प्रभावित कर सकता है, और अंततः भविष्य कहनेवाला विश्लेषण या मशीन सीखने के लिए इसकी प्रयोज्यता।

Aptude पर, हमारी डेटा इंजीनियरिंग टीम इस कारण से डेटा गुणवत्ता के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को बनाने और कार्यान्वित करने में माहिर है: यदि आपके पास डेटा है, लेकिन यह अच्छा नहीं है, तो आप भी हो सकते हैं डेटा बिलकुल नहीं है.

डाटा डिलीज

कई संगठनों ने बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र करने के तरीके खोजे हैं। दुर्भाग्य से, डेटा एकत्र करने की क्षमता डेटा को संसाधित करने, प्रबंधित करने और उसका विश्लेषण करने की अधिकांश संगठन की क्षमता से अधिक है। बहुत अधिक डेटा, विशेष रूप से असंरचित डेटा, डेटा झीलों में परिणाम होता है जो किसी भी तरह से आपकी कंपनी की निचली रेखा में सकारात्मक योगदान के बिना जगह लेते हैं। मामलों को बदतर बनाने के लिए, लंबा डेटा प्रबंधन के बिना बैठता है, जितना कम मूल्यवान होता है।

आपके डेटा का बेहतर उपयोग करने के लिए, हम एक डेटा वेयरहाउस बनाने की सलाह देते हैं जिसका उपयोग डैशबोर्ड और ऑन-डिमांड विज़ुअलाइज़ेशन में किया जा सकता है। एक बार जब बुनियादी ढांचा लागू हो जाता है, तो आपका डेटा लागत के बजाय निवेश के रूप में अधिक होने लगेगा क्योंकि हितधारक तेजी से डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं।

डेटा विशेषज्ञता का अभाव

अगर आप प्रतिस्पर्धी बने रहना चाहते हैं तो एक टीम का होना, जो डेटा इंजीनियरिंग, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग या बड़े डेटा सॉल्यूशंस को लागू नहीं कर सकती है। आपके "डिजिटल मूल" प्रतियोगियों में अक्सर गेट से बाहर डेटा-संचालित संगठनात्मक संस्कृति होती है, और यह बहुत जल्दी विरासत निगमों से आगे निकल सकता है जो रुझानों के रूप में जल्दी से जवाब नहीं दे सकते हैं।

यदि आप पूरी टीम को घर में नहीं रख सकते हैं, तो हम स्पष्ट रूप से परिभाषित परियोजनाओं के माध्यम से आपके डेटा प्रोजेक्ट्स को दूर करने की सलाह देते हैं। आप परियोजना के जीवन भर विभिन्न कौशल के साथ टीम के सदस्यों को घुमाने में सक्षम होंगे, जिससे आपको अत्यधिक मूल्यवान कार्य करने के दौरान लागतों को नियंत्रित करने की अनुमति मिलेगी।

डेटा डुप्लीकेशन

डेटा डुप्लीकेशन तब होता है जब आपके पास कई स्थानों पर डेटा की अत्यधिक प्रतियां होती हैं। यह बदले में अतिरिक्त मूल्य को जोड़े बिना आपकी भंडारण क्षमता को कम करता है। इस समस्या को हल करने के लिए, संगठनों को डेटा के लिए "सत्य का एकल स्रोत" विकसित करना होगा, जो अक्सर डेटा पाइपलाइन बनाने का मूल्य होता है जो डेटा वेयरहाउस में फ़ीड करता है।

डाटा कंसिस्टेंसी की कमी

एक और समस्या कंपनियों का सामना? पूरे डेटासेट में चर की माप में स्थिरता की कमी। इस मिसलिग्न्मेंट का अर्थ है कि बहुत आसानी से किए गए क्लीनअप कार्य के बिना डेटा को एक एकल, संरचित स्थान में आसानी से जोड़ा नहीं जा सकता है।

इस समस्या को ठीक करने के लिए, कंपनियां डेटा शब्दकोशों विकसित करके बातचीत शुरू कर सकती हैं। एक डेटा शब्दकोश, सही किया, एक सिस्टम में डेटा प्रकार, फ़ील्ड, आयाम और मैट्रिक्स को सूचीबद्ध करेगा। एक बार जब आप अपने डेटा की गुणवत्ता और मानक जान लेते हैं, तो आप अपने सिस्टम के बीच के अंतर का मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे और फिर विसंगतियों को हल करने के लिए एक कार्य योजना के साथ आ सकते हैं।

क्रॉस-टीम मिसलिग्न्मेंट

एक चीज जो हमने बार-बार देखी है वह है क्रॉस-टीम मिसलिग्न्मेंट, विशेषकर डेटा टीमों के बीच। उदाहरण के लिए, हम कई मामलों को देखते हैं जहां डेटा इंजीनियरिंग टीम में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टीम की तुलना में डेटा प्रबंधन के लिए अलग-अलग प्रक्रियाएँ, लक्ष्य और मानक हैं। यह मिसलिग्न्मेंट धक्का-मुक्की की स्थिति पैदा करता है, जहाँ एक टीम दूसरे के काम को बेकार कर देती है, जिससे रास्ते में नाराजगी और अराजकता पैदा हो जाती है।

Aptude's Technical Project प्रबंधकों को एक संगठन में आने और डेटा टीमों के बीच संचार और साझा प्रथाओं को सुविधाजनक बनाने में माहिर हैं। यह टीम के सदस्यों के बीच अधिक संरेखण और विभागों में अधिक सुसंगत काम का परिणाम है।

दृश्य की कमी

एक अन्य आम डेटा समस्या डेटा के दृश्य की कमी है। जब ऐसा होता है, तो आपके डेटा से डेटा-संचालित कहानियां या चमकदार तेज़ अंतर्दृष्टि बताने का कोई तरीका नहीं है। इसलिए आप टन डेटा एकत्र कर रहे हैं, लेकिन इसका अच्छा उपयोग नहीं कर पा रहे हैं।

Aptude में, हमारे पास अपने ग्राहकों के लिए मजबूत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड (जैसे पावर बीआई) बनाने का दशकों का अनुभव है। हमने CCRPI प्रदर्शन, K12 स्मार्ट रिपोर्टिंग सिस्टम, परिवहन के लिए और पोर्टफोलियो और परियोजना प्रबंधन के लिए डैशबोर्ड बनाए हैं - बस कुछ ही नाम रखने के लिए। हमारी डेटा डैशबोर्डिंग क्षमताओं और केस स्टडी के बारे में अधिक जानें।

सुरक्षा की सोच

निगमों, विशेष रूप से वैश्विक निगमों या पीपीआई के साथ काम करने वालों के लिए एक बढ़ती समस्या डेटा गोपनीयता और सुरक्षा है। यह समस्या तब होती है जब संग्रहीत डेटा गोपनीयता कानूनों और नियमों के साथ सुरक्षित या अनुपालन नहीं होता है, या इसमें सुरक्षा उपायों की कमी होती है।

डेटा पारदर्शिता का अभाव

डेटा पारदर्शिता की कमी आसानी से उपयोग करने और डेटा के साथ काम करने में असमर्थता है, भले ही उनका स्थान या अनुप्रयोग स्रोत और उस डेटा की सटीकता और स्थिरता पर भरोसा करने के लिए। एक 2017 के अध्ययन के अनुसार, "32 प्रतिशत विपणक ने 'पारदर्शिता की कमी' का नाम दिया, जो भविष्य के विकास और प्रोग्रामेटिक मार्केटिंग के पैमाने को बाधित करने वाला सबसे बड़ा कारक है।"

फॉरेस्टर के एक अन्य अध्ययन में - अधिकारियों के इस समय, शोधकर्ताओं ने पाया कि, “100 अधिकारियों ने मतदान किया, 85% ने लक्ष्य दर्शकों को परिभाषित करने के लिए डेटा में दृश्यता की कमी की शिकायत की। और लगभग सभी कहते हैं कि गुणवत्ता और प्रामाणिकता के लिए कोई रैंकिंग नहीं है। ”२

अपने डेटा में पारदर्शिता और विश्वसनीयता जोड़ने के लिए, निगमों को लापता डेटा को बढ़ाने और गुणवत्ता नियंत्रण के रूप में काम करने के लिए अपने मौजूदा डेटा सेट में तीसरे पक्ष के डेटा पाइपलाइन को जोड़ने पर विचार करना चाहिए।

अनुचित डेटा लिंकिंग

अंत में, निगमों में अक्सर देखी जाने वाली अंतिम डेटा समस्या सिमेंटिक प्रश्नों को करने के लिए विभिन्न डेटा सेटों को एक साथ जोड़ने की क्षमता की कमी है। या यदि डेटा एक साथ जुड़ा हुआ है, तो डेटा अनुचित तरीके से जुड़ा हुआ है और इस प्रकार निर्णय लेने के लिए कम वैध है।

Aptude मदद कर सकता है।

जब आप यह पता लगाने के लिए तैयार हों कि कहां से शुरू करें और आपको डेटा, मैनपावर, टूल्स और बजट के संदर्भ में क्या चाहिए, तो हम मदद कर सकते हैं। हमारी कई परियोजनाओं में डेटा से संबंधित पहल शामिल हैं, खासकर जब से अब हमारे पास मेक्सिको सिटी, मैक्सिको में पायथन सेंटर ऑफ एक्सीलेंस है। हमारी सहायता प्राप्त करना ईमेल, फ़ॉर्म या फ़ोन के माध्यम से हमसे संपर्क करना जितना आसान है, और बातचीत शुरू करना बिल्कुल दायित्व-मुक्त है। हम आपकी गोपनीय जानकारी की सुरक्षा के लिए NDA भी भेजते हैं। आज हमसे संपर्क करें।

आरंभ करने का सबसे तेज़ तरीका इस पृष्ठ पर फ़ॉर्म भरना है ताकि अधिक जानकारी का अनुरोध किया जा सके या बुकिंग लिंक का उपयोग करके हमारे डेटा टीम के प्रतिनिधि के साथ परामर्श कॉल बुक किया जा सके।

हम एक परस्पर NDA का पालन करेंगे, और फिर अपनी आवश्यकताओं, लक्ष्यों और आवश्यकताओं के बारे में बातचीत शुरू करेंगे। अंत में, हम एक विशेषज्ञ स्टाफिंग या सलाहकार समाधान तैयार करने के लिए एक साथ काम करेंगे जो आपकी आवश्यकताओं और आपके बजट पर फिट बैठता है। एक बार तैयार होने के बाद, हम आगे बढ़ेंगे।

यह सब नमस्ते से शुरू होता है। बातचीत शुरू करने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें।

स्रोत:
1. https://www.prnewswire.com/news-releases/survey-marketers-say-lack-of-data-transparency-stunts-programmatic-growth-300448210.html
2. https://www.mediapost.com/publications/article/310141/the-data-swamp-forrester-study-shows-lack-of-tran.html