भारत में बिजनेस लीडर्स के लिए डेटा साइंस का महत्व

डेटा साइंस एक बेहद आशाजनक और उभरता हुआ करियर क्षेत्र है। लिंक्डइन अध्ययन के अनुसार, डेटा साइंस सबसे तेजी से बढ़ती नई रोजगार श्रेणी है। डेटा साइंस में प्रशिक्षण प्राप्त पेशेवरों ने पिछले तीन वर्षों में असाधारण 37% नियुक्ति वृद्धि देखी है। हमने एडवांसर एडुवेंचर के सह-संस्थापक और डेटा साइंस और एएल/एमएल ट्रेनर ललित सचान से बात की, वे कहते हैं, “डेटा साइंस हर बिजनेस वर्टिकल में सुधार कर रहा है और रोजाना कर्षण प्राप्त कर रहा है। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो ने संकेत दिया है कि 2026 तक डेटा विज्ञान में नौकरियों में 27.9% की वृद्धि होगी। यह आगे अनुमान लगाता है कि 2026 तक बाजार 322.9 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ जाएगा। इसके अलावा, एनालिटिक्स इनसाइट्स रिपोर्ट के अनुसार, भारत 32% बड़ी हिस्सेदारी हासिल करेगा विश्व स्तर पर डेटा बाज़ार और 2026 तक 20 बिलियन अमरीकी डालर का उत्पादन।”

ललित सचान कहते हैं, “पिछले दशक में डेटा वैज्ञानिक सभी उद्योग क्षेत्रों के लिए अपरिहार्य हो गए हैं। उन्होंने व्यवसाय जगत के नेताओं को लागत कम करने, गहन बाज़ार विश्लेषण करने और मुख्य रूप से पूर्वानुमानित मॉडल की मदद से परिणामों की भविष्यवाणी करने के प्रयासों को सुविधाजनक बनाया है। ललित सचान ने 'डेटा साइंस' के फायदे बताए-

बिजनेस लीडर्स के लिए डेटा साइंस के लाभ

बेहतर निर्णय लेने की अनुमति देना

एक योग्य डेटा वैज्ञानिक यह सुनिश्चित करके संगठन के वरिष्ठ प्रबंधन के लिए एक विश्वसनीय सलाहकार और रणनीतिक भागीदार बनने की संभावना रखता है कि कर्मचारी अपनी विश्लेषणात्मक क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठा सकें। एक डेटा वैज्ञानिक प्रदर्शन मेट्रिक्स और अन्य मापदंडों को मापने, ट्रैक करने और रिकॉर्ड करने के माध्यम से पूरे संगठन में बेहतर निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सक्षम करने के लिए संस्थान के डेटा को लिंक और मूल्य निर्धारित करता है।

लक्ष्यों को परिभाषित करने वाली प्रवृत्ति-आधारित कार्रवाइयों की अनुशंसा करता है

एक डेटा वैज्ञानिक संगठन के डेटा की जांच करता है, जिसके बाद वे कुछ उपायों का प्रस्ताव और अनुशंसा करते हैं जो कंपनी के प्रदर्शन को बेहतर बनाने, ग्राहकों को अधिक कुशलता से संलग्न करने और अंततः लाभप्रदता को बढ़ावा देने में मदद करेंगे।

सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने और प्रासंगिक मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने में सहायता करें

डेटा साइंटिस्ट की एक प्रमुख भूमिका यह सुनिश्चित करना है कि कर्मचारी संगठन के एनालिटिक्स उत्पाद से अच्छी तरह परिचित हैं। वे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और कार्रवाई को आगे बढ़ाने के लिए सिस्टम के प्रभावी उपयोग का प्रदर्शन करके कर्मचारियों को सफलता के लिए तैयार करते हैं। एक बार जब कर्मचारी उत्पाद की क्षमताओं को पहचान लेते हैं, तो उनका ध्यान प्रमुख व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने पर केंद्रित हो सकता है।

संभावनाओं को पहचानना

संगठन की मौजूदा विश्लेषण प्रणाली के साथ अपने इंटरफेस के दौरान, डेटा वैज्ञानिक अतिरिक्त तरीकों और विश्लेषणात्मक एल्गोरिदम विकसित करने के उद्देश्य से वर्तमान प्रक्रियाओं और अपेक्षाओं पर सवाल उठाते हैं। उनके काम के लिए उन्हें संगठन के डेटा से प्राप्त मूल्य में लगातार सुधार करने की आवश्यकता होती है।

मात्रात्मक, डेटा-संचालित सुझावों के साथ बेहतर निर्णय लेने की क्षमता

डेटा वैज्ञानिक, जो विभिन्न स्रोतों से डेटा इकट्ठा करते हैं और विश्लेषण करते हैं, उच्च जोखिम लेने की आवश्यकता से इनकार करते हैं। वे प्रचलित डेटा की मदद से मॉडल तैयार करते हैं जो विभिन्न संभावित कार्यों का अनुकरण करते हैं - इस तरह, एक संगठन यह तय कर सकता है कि कौन सा पाठ्यक्रम आकर्षक व्यावसायिक परिणाम लाएगा।

इन निर्णयों की सफलता को मापना

यह समझना भी महत्वपूर्ण है कि निर्णयों ने व्यवसाय को कैसे प्रभावित किया है। यहीं पर एक डेटा वैज्ञानिक आता है, क्योंकि वे महत्वपूर्ण परिवर्तनों से संबंधित प्रमुख मैट्रिक्स का अध्ययन करते हैं और उनकी सफलता को मापते हैं।

लक्षित दर्शकों के बारे में जानें

Google Analytics से लेकर ग्राहक सर्वेक्षण तक, कई कंपनियों के पास ग्राहक डेटा का कम से कम एक स्रोत होता है जिसे एकत्र किया जा रहा है। डेटा वैज्ञानिक मौजूदा डेटा का उपयोग करते हैं जो अनिवार्य रूप से अपने आप में मूल्यवान नहीं है और इसे अन्य डेटा बिंदुओं के साथ जोड़कर अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं जिसका उपयोग एक संगठन अपने ग्राहकों और दर्शकों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए कर सकता है।

वे डेटा के विभिन्न स्रोतों के विस्तृत विश्लेषण के माध्यम से सटीकता के साथ प्रमुख समूहों की पहचान करने में सहायता करते हैं। इस मूल्यवान अंतर्दृष्टि के साथ, व्यवसाय अपनी सेवाओं और उत्पादों को विशिष्ट ग्राहक समूहों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं और अपने लाभ मार्जिन में सुधार कर सकते हैं।

सही प्रतिभा को शामिल करना

सोशल मीडिया, कॉर्पोरेट डेटाबेस और नौकरी खोज वेबसाइटों के माध्यम से प्रतिभा के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी उपलब्ध होने के कारण, डेटा वैज्ञानिक इन सभी डेटा तथ्यों के माध्यम से उन उम्मीदवारों की भर्ती के लिए अपना रास्ता खोज सकते हैं जो संगठन की आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हैं। वे एचआर की भर्ती प्रक्रियाओं को तेज़ और अधिक सटीक बना सकते हैं।

वास्तविक समय अनुकूलन

डेटा वैज्ञानिक डिज़ाइन, परीक्षण और विनिर्माण डेटा जैसे इंजीनियरिंग डेटा में पैटर्न को पहचानकर उत्पाद विकास को अनुकूलित करने में मदद कर सकते हैं। इससे व्यवसायों को उत्पाद सुधार के लिए नए अवसर खोजने और उत्पाद विकास पद्धति में क्षमता बढ़ाने में मदद मिल सकती है।

निष्कर्ष

उत्पन्न होने वाले डेटा की बढ़ती मात्रा के कारण विभिन्न क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोगों को देखते हुए डेटा साइंस एक आशाजनक क्षेत्र है। डेटा वैज्ञानिक की नौकरी कुछ वर्षों में सबसे अधिक वेतन वाली नौकरी बनने की उम्मीद है। विकास की संभावना चौंका देने वाली है. डेटा साइंस प्रमाणन पाठ्यक्रम क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए आवश्यक आवश्यक कौशल और प्रशिक्षण प्रदान कर सकता है।