তথ্য উদ্ভাবনের ভূমিকা এই উদীয়মান, বছরের জন্য প্রত্যাশিত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা প্রস্তাবিত shortfalls সঙ্গে গরম চাহিদা হয়।
সংস্থার তথ্য সংগ্রহ, সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রত্যেক বছর সফ্টওয়্যার ইনস্টল করা হচ্ছে। মার্কেটিং বিভাগ ক্রমবর্ধমান কারিগরি, তথ্যভিত্তিক পেশাজীবীদের সাথে সৃজনশীল ভূমিকার মূল্যের মধ্যে ভরা হয়।
ব্যবসার বিশ্ব একটি তথ্যভিত্তিক বিশ্ব, তবে এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে তথ্য নিজেই শেষ নয়। আমরা আমাদের কাজ এ আঁকা অন্য সবকিছু চাই, তথ্য প্রতিশ্রুতি ভরা একটি টুল। যথাযথ পদ্ধতির সাথে ডান হাতে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা সরবরাহের সম্ভাব্য উল্লেখযোগ্য।
যাইহোক, মিথ্যা বিশ্বাসের মধ্যে নিমগ্ন হন না যে তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ ঝুঁকি ছাড়া হয়। চলুন শুরু করা যাক একটি ব্যবসা পরিত্রাতা হিসাবে তথ্য ধারণা পোলিশ বন্ধ কিছুটা ঘষা এবং আমরা সম্ভাব্য কিছু ক্ষতির সনাক্ত করা আমাদের সব জন্য এই নতুন সম্পদ উপহার।
Forewarned forearmed হয়।
6 বড় চ্যালেঞ্জ ম্যানেজার এবং সংগঠন ডেটা দিয়ে মুখোমুখি:
1. ডেটা মানের প্রায়ই দরিদ্র। আমরা শারীরিক বস্তুর বা পণ্যগুলির প্রসঙ্গে মানের বিষয়ে চিন্তা করার অভ্যস্ত হলেও এটি প্রতিটি গুণের জন্য প্রতিটি গুণের জন্য তথ্য গুণমান একটি উপাদান বিষয়কে পরিণত করে।
কাঠামোগত উপাত্ত বা সংগ্রহস্থলগুলিতে সংরক্ষণ করা ডেটা প্রায়ই অসম্পূর্ণ, অসঙ্গত বা আউট-টু-ডেট। এটি একটি ডেটা কোয়ালিটি ইস্যুটির একটি সহজ উদাহরণের সমাপ্তির শেষের দিকে আপনি সম্ভবত রয়েছেন।
আমাদের অধিকাংশ বিপণনকারী আমাদের প্রকৃত নাম সামান্য ভিন্ন বা মৌলিকভাবে বিভিন্ন সংস্করণ থেকে ডুপ্লিকেট মেলিং গ্রহণ প্রত্যাহার করতে পারেন।
মার্কারের ডেটাবেস আমাদের ঠিকানা এবং বিভিন্ন, প্রায়ই ভুল বানান বা আমাদের নাম বৈচিত্র সঙ্গে নকল রেকর্ড আছে। আমরা জাল হিসাবে ডুপ্লিকেট মেইল পুনর্ব্যবহৃত, এবং মার্কার প্রিন্টিং আকারে অতিরিক্ত খরচ incurs এবং একটি সাধারণ তথ্য গুণমান সমস্যা কারণে সব মেইলিং। এই শত শত বা হাজার হাজার রেকর্ড দ্বারা এই ভুলবৃদ্ধি করুন এবং এই ছোট ডেটা গুণমান ত্রুটি প্রচলিত হয়।
নিকটস্থ রিয়েল টাইমে কৌশল, বাজার এবং মার্কেটিং সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আমরা চেষ্টা করে যাচ্ছি তথ্য গুণমানের সমস্যাটি। যদিও সফ্টওয়্যার এবং সমাধানগুলি মনিটরের সহায়তা এবং গঠনগত (ফরম্যাটেড) ডেটা মান উন্নত করতে বিদ্যমান, বাস্তব সমাধান একটি মূল্যবান সম্পত্তির হিসাবে তথ্য চিকিত্সা করার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য, সংগঠন-ভিত্তিক অঙ্গীকার। অনুশীলনে, এটি অর্জন করা কঠিন এবং অসাধারণ শৃঙ্খলা ও নেতৃত্বের সমর্থন প্রয়োজন।
2. আমরা কার্যত ডুবে তথ্য ডুবিয়া হয়। তথ্য একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সর্বত্র হয়। গ্রাহক তথ্য বিবেচনা করুন বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠান গ্রাহকদের এবং সম্ভাবনা সম্পর্কে তথ্য ক্যাপচার করতে দক্ষ হয়ে উঠেছে।
- বিপণন যারা লাইভ বা ওয়েব ইভেন্টে অংশগ্রহণ করে বা সামগ্রী ডাউনলোড করে তাদের তথ্য সংগ্রহ করে।
- এক্সিকিউটিভ নতুন কৌশল সমর্থন বা সংজ্ঞায়িত ডেটা ব্যবহার।
- বিক্রয় বিক্রয় প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত গ্রাহকদের সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে।
- কাস্টমার সাপোর্ট কল এবং কথোপকথন সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে।
- ম্যানেজমেন্ট দলগুলি স্কোরকার্ডগুলির জন্য ডেটা এবং কী ম্যাট্রিক্সের উপর তুলে ধরে।
- গ্রাহক তথ্য গ্রাহক সন্তুষ্টি পর্যবেক্ষণ জন্য বিলিং উদ্দেশ্যে এবং মানের এবং গ্রাহক অন্তর্দৃষ্টি দল দ্বারা অ্যাকাউন্টিং ব্যবহৃত হয়।
আমরা বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমের মধ্যে গ্রাহক তথ্য ক্যাপচার, এবং আমরা বিভিন্ন তথ্য সংগ্রহস্থল মধ্যে তথ্য সংরক্ষণ। এক গ্লোবাল ফরচুন 100 ফার্ম তাদের গ্রাহকদের তথ্য হিসাবে 10 শতাংশের বেশি স্প্রেডশীটগুলিতে তাদের কম্পিউটারে স্থানীয়ভাবে সংগঠিত করে স্বীকৃত। বিপণন প্রচারাভিযানের চালানোর আগে অন্য একটি প্রতিষ্ঠান নিয়মিত ব্যবসায়িক কার্ডের ডেটাগুলির জন্য তাদের বিক্রয় প্রতিনিধিদের নির্বাচন করে।
তার জাহাজ ডুবে যাওয়ার পরে সাগর-চলন্ত নাবিক একটি লাইফবোটে ফাঁদে পড়ে গিয়েছিল, বেশিরভাগ জল পান করে, কিন্তু পান করতে ড্রপ না।
আমরা আমাদের ব্যবসা একই ঘটনাটি আছে। তথ্য সর্বত্র হয়, এবং ক্রমবর্ধমান তথ্য সামাজিক এবং অনুসন্ধান ফিড থেকে বাস্তব সময়ে পাওয়া যায়। যদি তথ্য সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য হয় না বা, আমাদের যদি অনুলিপি বা অসম্পূর্ণ তথ্য থাকে, তবে আমরা এটির উদ্দেশ্য পূরণের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারছি না।
ক্রমবর্ধমান প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের ভিন্ন ভিন্ন সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন একত্রিত করছে এবং এন্টারপ্রাইজ জুড়ে তথ্য সংগ্রহ ও সমষ্টিগত করার প্রক্রিয়াটিকে সরল করে তুলছে। তথ্য গুণমানের পাশাপাশি, এই প্রচেষ্টা ব্যয়বহুল, সময় ব্যয়কারী এবং এটি শেষ হয় না।
3. তথ্য ভলিউম ক্রমবর্ধমান হয়। আমরা একটি গতিতে আরও বেশি তথ্য তৈরি করছি যা বোঝা কঠিন। বিশেষজ্ঞরা বলছেন যে প্রতি দুই বছর (এবং সঙ্কুচিত) আমরা সভ্যতার সমস্ত পৃথিবীর জন্য পৃথিবীর পৃথিবীতে অস্তিত্বের চেয়ে আরও তথ্য তৈরি করছি।
এই নতুন ডেটা বেশিরভাগই অসংরক্ষিত, বনাম সেই ধরনের ডেটা যা আমাদের সফটওয়্যার এবং ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশনে নিবিড়ভাবে প্রবেশ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার পণ্য বা ব্র্যান্ডের সমস্ত টুইটগুলি অন্তর্দৃষ্টিগুলির একটি সম্ভাব্য ধন-সম্পদকে প্রতিনিধিত্ব করে, তবে এই তথ্যটি অনির্বাচিত, এটি ক্যাপচার এবং বিশ্লেষণের জটিলতা বৃদ্ধি করে। এই চ্যালেঞ্জে সাহায্য করার জন্য অনেক সফ্টওয়্যার অফার আছে, এই প্রবন্ধে আলোচনা করা সমস্ত অন্তর্নিহিত জটিলতার এবং গুণমানের সমস্যাগুলির সাথে, অসংগঠিত তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য কাঁচামালের একটি নতুন প্রবাহকে প্রতিনিধিত্ব করে।
4. গাজা-ইন, আবর্জনা আউট ডেটা বিশ্লেষণ সফটওয়্যার শুধুমাত্র ভোজন তথ্য হিসাবে ভাল। সুবিধা জন্য ডেটা leveraging এই সমস্যা সাধারণ থ্রেড গুণমান। অনেকগুলি সংস্থার শক্তিশালী নতুন ডেটা-ক্র্যাচিং অ্যাপ্লিকেশনে উল্লেখযোগ্য ডলার বিনিয়োগ করা হলেও, নোংরা ডেটা ক্র্যাচ করার ফলে ত্রুটিপূর্ণ সিদ্ধান্ত আসে। তথ্য বিশ্লেষণের প্রচেষ্টা আউটপুট উপর অন্ধভাবে বিশ্বাস করে সতর্ক থাকুন। আপনি বিশ্লেষণ ব্যবহৃত তথ্য বিশ্বাস করতে পারেন যে আত্মবিশ্বাসী হতে হবে।
5. আমরা নিখুঁত হিসাবে তথ্য বিশ্লেষণ আউটপুট গ্রহণ, কিন্তু এটি নয়। প্রকৃতপক্ষে, তথ্য বিশ্লেষণ প্রায়ই সম্পর্ক দেখায় না, কারন না! তথ্য বিশ্লেষণের ফলাফল এবং কার্যকারিতার সাথে বিভ্রান্তিকর সম্পর্কের উপর ভরসা করার ফাঁদে পড়ে সহজ।
সম্পর্ক একটি সম্পর্ক তুলে ধরে, কিন্তু এটি কোনভাবেই বোঝা যায় না যে একটি কারণ বি। একটি কার্যকরী সম্পর্ক প্রতিষ্ঠা নিরভন সঠিক, অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ সিদ্ধান্তগুলি তৈরির জন্য। এটি প্রমাণ করা অবিশ্বাস্যভাবে কঠিন। যদি আপনি অবাধে একটি আউটপুটকে বিশ্বাস করেন এবং এমন কোনও সম্পর্কের অনুমান অনুভব করেন যেখানে কিছুই নেই তবে আপনার সিদ্ধান্তগুলি নিরবচ্ছিন্নভাবে ভুল হবে।
6. যখন তথ্য মূল্যায়নের জন্য আসে তখন আমাদের জ্ঞানীয় প্রবক্তাগুলি বিস্তৃত হয়। এক জ্ঞাত তথ্য বিজ্ঞানী একবার লেখে, " তথ্যগুলির সর্বাধিক জটিল ও সামগ্রিক বিশ্লেষণের শেষে, একজন মানুষকে এখনও একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে হয় এবং সিদ্ধান্ত নিতে হয়।" এবং যখন আমরা সেই বিন্দুতে পৌঁছাতে পারি যেখানে আমরা তথ্য বিশ্লেষণের অর্থ মূল্যায়ন করতে পারি, আমাদের পক্ষপাতিত্ব খেলার মধ্যে আসে। আমাদের অনেকে আমাদের ডেটা এবং প্রত্যাশাগুলিকে সমর্থন করে এমন তথ্যগুলির উপর নির্ভর করে বা নির্ভর করে এবং এর বিপরীতে ডেটা দমন করে। আমরা যে উত্সগুলি আমরা পছন্দ করি সেগুলি থেকে আমরা তথ্যগুলি বিশ্বাস করি, অথবা আমরা যেগুলি সাম্প্রতিকতম ডেটাতে নির্ভর করি এই সমস্ত পক্ষপাতিত্বগুলি আমাদের তথ্য বিশ্লেষণগুলি থেকে ভুলগুলির জন্য চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্যতার অবদান রাখে।
কিভাবে একটি ম্যানেজার হিসাবে আপনার ব্যবহারের জন্য তথ্য নিরূপণ শুরু:
এন্টারপ্রাইজ-বিস্তৃত ডেটা কৌশল গড়ে তোলার জন্য প্রতিটি ব্যবসার জন্য সমালোচনামূলক, তবে এই নিবন্ধের সুযোগের বাইরে নয়। পরিবর্তে, এখানে সাতটি ধারনা আছে যা আপনি আপনার দৈনিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ডেটা ব্যবহারের জন্য উন্নত করার জন্য একজন পরিচালক হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন।
1. পক্ষপাতের জন্য সম্ভাব্যতা সনাক্তকরণ এবং প্রশস্ত করা । আপনার সামনে ডেটা নিয়ে ছবি বা দ্বন্দ্বগুলির ব্যাখ্যা করে এমন ডেটা খুঁজে বের করুন তথ্য কাছাকাছি আপনার অনুমান মূল্যায়ন একটি বাহ্যিক পর্যবেক্ষক উত্সাহিত করুন।
2. তথ্য ব্যবস্থাপনা আপনার বোঝার শক্তিশালী করুন ওয়েবে নিখুঁত মুক্ত সূত্র আছে, এবং অনেক প্রতিষ্ঠান তথ্য বিশ্লেষণ এবং ব্যবসা গোয়েন্দা বিষয়ে সেমিনার বা ওয়ার্কশপ প্রদান করে। অনেক বিশ্ববিদ্যালয় এই বিকাশ ক্ষেত্রের জন্য কোর্স যোগ করেছেন আপনার দক্ষতা ধারন করা রাখুন
3. নিজেকে বা আপনার টিম জিজ্ঞাসা করুন, "এই সিদ্ধান্তটি কি আমাদের দরকার?" খুব প্রায়ই, আমরা হাতের উপর ডেটা উপর নির্ভর করে এবং ছবি সম্পূর্ণ করতে আরও তথ্য চাইতে প্রয়োজন উপেক্ষা।
4. পারস্পরিক সম্পর্ক এবং কার্যকারিতা মধ্যে পার্থক্য সচেতনভাবে সচেতন থাকুন । পূর্বে বর্ণিত হিসাবে, এই দুটি বিভ্রান্তিকর সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি সম্ভাব্য বিপজ্জনক পথভ্রষ্টতা।
গুণমান- আপনার ডেটা চেক করুন আপনার দৃঢ় একটি ডেটা গুণমান বা মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্রতিশ্রুতি আছে না, নকল, অসম্পূর্ণ বা ভুল রেকর্ড সহ সুস্পষ্ট ত্রুটি জন্য আপনার ডেটা মূল্যায়ন সময় বিনিয়োগ, অনেক বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন আছে বা এই কার্যকলাপ সমর্থন এবং অনেক সংস্থা তথ্য বিশেষজ্ঞদের দক্ষতা এবং তথ্য গুণমানের মূল্যায়ন আঁকা। এছাড়াও, আপনার জন্য ডেটা পরিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে এমন বাহ্যিক পরিষেবা প্রদানকারীদের বিবেচনা করুন। গুরুত্বপূর্ণভাবে, আপনার ডেটা মানের ক্রমাগতভাবে উন্নতির উপর ফোকাস করুন।
6. দৃঢ় তথ্য গুণমান এবং আপনার দৃঢ় জুড়ে ব্যবস্থাপনা প্রচেষ্টা জন্য অ্যাডভোকেট। এই কাজ প্রায়ই আইটি বা প্রযুক্তিগত পেশাদার ডোমেন হয়, কিন্তু ডেটা একটি কৌশলগত সম্পত্তির হিসাবে পরিবেশন করার সম্ভাবনা রয়েছে। প্রত্যেক ম্যানেজারকে তাদের সিদ্ধান্তের সিদ্ধান্ত ও কৌশল প্রয়োগের জন্য আরও ভাল উপাত্তের তথ্য প্রদানের ক্ষমতা বিবেচনা করা উচিত।
7. আপনার টিমকে প্রযুক্তিগত এবং ডেটা-সচেতন প্রতিভা যোগ করুন বিক্রয় ও বিপণন বিভাগ সর্বশেষ প্রযুক্তিতে দক্ষ ব্যক্তিদের দক্ষতা এবং এই নিবন্ধে উল্লিখিত অনেক তথ্য চ্যালেঞ্জ নেভিগেট করতে সক্ষম সক্ষম বুঝতে। প্রযুক্তি এবং ডেটা আর এন্টারপ্রাইজের কোন একটি ফাংশনের ডোমেন বা দায়িত্ব নয় ।
তলদেশের সরুরেখা:
উন্নত সিদ্ধান্তের জন্য তথ্য উপভোগ করতে শিখতে এমন সংস্থাগুলি এবং পরিচালকদের বাজারে বিক্রি হবে। এই সংগঠনগুলি পরিবর্তনশীল অবস্থার নিরীক্ষণ এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম হবে এবং তাদের ডেটা প্রতিদ্বন্দ্বী প্রতিদ্বন্দ্বীদের তুলনায় উর্ধমুখী গ্রাহককে দ্রুততর প্রয়োজন। তারা সোশ্যাল মিডিয়া ডায়ালগ থেকে অন্তর্দৃষ্টি জন্মাতে প্রথম হবে, এবং তারা একটি গভীর স্তরে গ্রাহককে জানাতে এবং গ্রাহকদের সাথে জড়িত যুদ্ধে জয়লাভ করবে - সমস্ত তথ্য উপর ভিত্তি করে। এটি একটি ফ্যাদ নয়, বরং আজকের জগতে ব্যবস্থাপনা ও প্রতিযোগিতার একটি নতুন বাস্তবতা। শুধু এই যাত্রা উপর ক্ষতির জন্য দেখুন।