اعداد و شمار سائنسدان کا کردار گرم، شہوت انگیز مطالبہ میں ہے جس میں اس ابھرتی ہوئی، سالوں سے متوقع اہم کردار میں متوقع کمی ہے.
اعداد و شمار کو ڈیٹا، قبضہ اور اعداد و شمار کے تجزیہ کرنے کے لئے ہر سال سافٹ ویئر انسٹال کرنے کے لئے ایک قسمت کا خرچ کر رہے ہیں. مارکیٹنگ کے محکموں کو تخلیقی کرداروں کی قیمتوں میں تیزی سے تکنیکی، ڈیٹا پریمی پیشہ ور افراد سے بھرا ہوا ہے.
کاروبار کی دنیا ایک ڈیٹا مرکوز دنیا ہے، لیکن یہ بھی ضروری ہے کہ یہ اعداد و شمار خود کو ختم نہ ہو. ہمارے کام میں ہم سب کچھ کی طرح، اعداد و شمار وعدہ سے بھرا ہوا ایک آلہ ہے. دائیں ہاتھوں میں مناسب نقطہ نظر میں، فیصلہ سازی کی حمایت کرنے کے لئے اعداد و شمار کی صلاحیت قابل ذکر ہے.
تاہم، غلط جھوٹ میں لٹکا نہیں ہے کہ ڈیٹا حاصل کرنے اور تجزیہ کرنے کے بغیر خطرہ ہے. اعداد و شمار کے خیال سے کاروباری نجات دہندگان اور کچھ ممکنہ نقصانات کی شناخت میں مدد کے طور پر اعداد و شمار کے تھوڑا سا پولش سے دور رجوع کرتے ہیں اس نئے وسائل کو ہم سب کے لئے پیش کرتا ہے.
فورا تیار ہے.
6 بڑے چیلنجس مینیجرز اور تنظیموں کے ساتھ ڈیٹا کا سامنا:
1. ڈیٹا کا معیار اکثر غریب ہوتا ہے. جب ہم جسمانی اشیاء یا مصنوعات کے تناظر میں معیار کے بارے میں سوچنے کے عادی ہیں، تو یہ پتہ چلتا ہے کہ ہر وقت ہر اعداد و شمار کے لئے ڈیٹا کا معیار ایک مادہ کا مسئلہ ہے.
ڈیٹا ڈھانچے یا ذخیرہ شدہ ذخیرہ میں ذخیرہ کردہ ڈیٹا اکثر نامکمل، متضاد یا باہر کی تاریخ ہے. یہ ممکن ہے کہ آپ کو ایک ڈیٹا کے معیار کے مسئلے کے ایک سادہ مثال کے حصول کے اختتام پر کیا گیا ہے.
ہم میں سے زیادہ تر مارکیٹرز سے ڈپلیکیٹ میلنگ موصول کر سکتے ہیں کہ ہم اپنے اصل نام کے تھوڑا سا مختلف یا یکم مختلف ورژنوں سے خطاب کرتے ہیں.
مارکیٹر کے ڈیٹا بیس میں ہمارے ایڈریس اور مختلف، اکثر غلط الفاظ یا ہمارے نام کے مختلف حالتوں کے ساتھ ڈپلیکیٹ ریکارڈز شامل ہیں. ہم ڈپلیک میل کو جکڑ کے طور پر ری سائیکل کریں، اور مارکیٹر سادہ اعداد و شمار کے معیار کے مسئلے کی وجہ سے پرنٹ اور میلنگ کی شکل میں اضافی اخراجات کو مسترد کرتے ہیں. بہت سے سینکڑوں یا ہزاروں ریکارڈز کی طرف سے اس غلطی کو بڑھانے اور اس چھوٹے سے ڈیٹا کی خامی غلطی مہنگی ہوتی ہے.
اعداد و شمار کے معیار کا مسئلہ اہمیت میں بڑھتا ہے کیونکہ ہم حکمت عملی، مارکیٹوں اور قریب اصلی وقت میں مارکیٹنگ پر فیصلے کرنے کی کوشش کرتے ہیں. جبکہ سافٹ ویئر اور حل منظم (فارمیٹ کردہ) ڈیٹا کی نگرانی اور بہتر بنانے میں مدد کے لئے موجود ہیں، حقیقی حل ایک قابل قدر اثاثہ کے طور پر اعداد و شمار کے علاج کے لئے ایک اہم، تنظیم کے وسیع عزم ہے. عملی طور پر، یہ حاصل کرنا مشکل ہے اور غیر معمولی نظم و ضبط اور قیادت کی حمایت کی ضرورت ہوتی ہے.
2. ہم عملی طور پر ڈیٹا میں گراؤنڈ کر رہے ہیں. ڈیٹا ہر جگہ ایک تنظیم میں ہے. کسٹمر کے اعداد و شمار پر غور کریں زیادہ تر تنظیموں کو صارفین اور امکانات کے بارے میں معلومات پر قابو پانے میں مہارت حاصل کی گئی ہے.
- مارکیٹنگ ان لوگوں سے اعداد و شمار جمع کرتی ہے جنہوں نے لائیو یا ویب ایونٹ میں حصہ لیا یا مواد کو ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں.
- انتظامیہ ڈیٹا کی نئی حکمت عملی کی حمایت یا تعریف کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں.
- فروخت سیلز کے عمل میں ملوث صارفین کے بارے میں ڈیٹا جمع کرتی ہے.
- کسٹمر سپورٹ کالوں اور بات چیت کے بارے میں معلومات پر قبضہ کرتی ہے.
- مینجمنٹ ٹیموں کو سکور کارڈ کے لئے اعداد و شمار اور اہم میٹرکس پر ڈرا.
- کسٹمر کا ڈیٹا بلنگ کے مقاصد کے لئے اور کسٹمر کی اطمینان کی نگرانی کے لئے معیار اور کسٹمر بصری ٹیموں کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے .
ہم مختلف قسم کے مختلف سافٹ ویئر کے نظام میں کسٹمر کی معلومات پر قبضہ کرتے ہیں، اور ہم ڈیٹا کے مختلف ذخائر میں اعداد و شمار کو ذخیرہ کرتے ہیں. ایک گلوبل فار فارونون 100 فرم نے تسلیم کیا ہے کہ ان کے گاہک کے اعداد و شمار کے طور پر زیادہ سے زیادہ 10 فی صد اسپریڈ شیٹس میں اپنے کمپیوٹرز پر ملازمین کی طرف سے مقامی طور پر منعقد کیا گیا تھا. ایک اور تنظیم مارکیٹنگ کی مہم چلانے سے پہلے کاروباری کارڈ کے اعداد و شمار کے لئے باقاعدگی سے اپنے فروخت کے نمائندوں کو منتخب کرتا ہے
سمندر کی طرح ناپاک ہونے والے سمندر کی طرح ناجائز طور پر پھنسنے کی طرح، ہر جگہ پانی ہے، لیکن پینے کی کمی نہیں ہے.
ہمارے کاروبار میں ہمارے پاس ایک ہی رجحان ہے. ڈیٹا ہر جگہ ہے، اور تیزی سے اعداد و شمار اصل وقت میں سماجی اور تلاش فیڈز سے دستیاب ہے. اگر اعداد و شمار آسانی سے قابل رسائی نہیں ہے یا، اگر ہمارے پاس ڈپلیکیٹ یا نامکمل ڈیٹا ہے، تو ہم اس کے مقصد کے لۓ اسے فائدہ اٹھانے میں قاصر ہیں.
بڑھتی ہوئی اداروں کو ان کے متفرقہ سافٹ ویئر کی ایپلی کیشنز کو ضم کرنے اور انٹرپرائز میں اعداد و شمار کو جمع کرنے اور جمع کرنے کی عمل کو آسان بنانے کی. تاہم، ڈیٹا کے معیار کے ساتھ، یہ کوشش مہنگی ہے، وقت سازی اور کبھی نہیں ختم ہوتا ہے.
3. ڈیٹا کی حجم بڑھ رہی ہیں. ہم اس سے زیادہ اور زیادہ اعداد و شمار کر رہے ہیں کہ یہ سمجھنا مشکل ہے. ماہرین کا خیال ہے کہ ہر دو سال (اور سکڑنے) ہم سب تہذیب کے لئے سیارے زمین پر وجود سے کہیں زیادہ اعداد و شمار بنا رہے ہیں.
اس نئے اعداد و شمار میں سے زیادہ تر غیر معقول ہے، اس کے برعکس اس قسم کے ڈیٹا کو صاف طور پر ہمارے سافٹ ویئر اور ڈیٹا بیس کے ایپلی کیشنز میں درج کیا جاتا ہے. مثال کے طور پر، آپ کی مصنوعات یا برانڈ کے بارے میں تمام ٹویٹس انفائٹس کے ممکنہ خزانہ ٹاور کی نمائندگی کرتے ہیں، لیکن یہ ڈیٹا غیر معقول ہے، اسے قبضہ کرنے اور تجزیہ کرنے کی پیچیدگی میں اضافہ. اس چیلنج کے ساتھ مدد کرنے کے لئے بہت سے سوفٹ ویئر کی پیشکش موجود ہیں، غیر منظم شدہ اعداد و شمار پروسیسنگ کے لئے خام مال کے نئے حصوں کی نمائندگی کرتا ہے، اس مقالے میں متضاد تمام پیچیدہ پیچیدگی اور معیار کے مسائل کے ساتھ.
4. گودام میں، ردی کی ٹوکری باہر. اعداد و شمار کے تجزیاتی سافٹ ویئر صرف اسی طرح کے طور پر اعداد و شمار کو کھانا کھلانے کے طور پر ہے. فائدہ کے لئے لیورنگنگ ڈیٹا کے اس مسئلے میں عام دھاگہ معیار ہے. جبکہ بہت سے اداروں کو طاقتور نئے اعداد و شمار سے متعلق درخواستوں میں اہم ڈالر کی سرمایہ کاری، گندے ڈیٹا کو کچلنا غلط فیصلوں کی طرف جاتا ہے. اعداد و شمار کے تجزیہ کی کوششوں کے آؤٹ پٹ پر انحصار بصیرت سے خبردار رہو. آپ کو یقین ہونا ضروری ہے کہ آپ تجزیہ میں استعمال کردہ اعداد و شمار پر اعتماد کر سکتے ہیں.
5. ہم ڈیٹا بیس تجزیہ کی پیداوار کو پورا کرنے کے طور پر قبول کرتے ہیں، لیکن یہ نہیں ہے. حقیقت میں، اعداد و شمار کے تجزیہ کو اکثر ارتباط کو ظاہر نہیں کرتا، نہ ہی سبب بنتا ہے! اعداد و شمار کے تجزیہ کے نتائج اور منسوب کے ساتھ الجھن سے متعلق رابطے پر اعتماد کے نیٹ ورک میں گر کرنا آسان ہے.
ارتباط ایک تعلقات کا اظہار کرتا ہے، لیکن اس کا کوئی مطلب یہ نہیں کہ اے کا سبب بنتا ہے. ایک causal تعلقات قائم کرنا درست، بصیرت فیصلے کرنے کے لئے نروان ہے. یہ بھی ثابت کرنے کے لئے ناقابل یقین حد تک مشکل ہے. اگر آپ کسی حد تک کسی پیداوار پر اعتماد کرتے ہیں اور کسی ایسے علت سے تعلق رکھتے ہیں جہاں کوئی موجود نہیں ہے، تو آپ کے فیصلوں کو مہلک غفلت ملے گی.
6. جب ہمارے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کا اندازہ ہوتا ہے تو ہمارا سنجیدگی سے باضابطہ اثرات مرتب ہوتے ہیں. جیسا کہ ایک وار وار اعداد و شمار سائنسدان نے ایک بار، " اعداد و شمار کے سب سے زیادہ پیچیدہ اور مکمل تجزیہ کے اختتام میں، اب بھی ایک انسان اب بھی ایک مداخلت کو اپنی طرف متوجہ کرنا اور ایک فیصلہ کرنا ہے." اور جب ہم اس نقطہ پر پہنچ جائیں گے تو ہمیں اعداد و شمار کے تجزیہ کے معنی کا اندازہ کرنا ہوگا، ہماری تعصبیں کھیلنے میں آتی ہیں. ہم میں سے بہت سے اعداد و شمار پر بھروسہ یا انحصار کرتے ہیں جو ہماری پوزیشنوں اور توقعات کی حمایت کرتا ہے اور اس کے برعکس اعداد و شمار کو دھیان دیتا ہے. ہم ان وسائل سے ڈیٹا پر بھی اعتماد کرتے ہیں جو ہم پسند کرتے ہیں یا، ہم ان اعداد و شمار پر متفق ہیں جو سب سے زیادہ حالیہ ہے. ان سب کے تعاقب ہمارے اعداد و شمار کے تجزیہ سے غلطیوں کے لئے چیلنجوں اور امکانات میں شراکت کرتے ہیں.
کسی مینیجر کے طور پر اپنے استعمال کے لئے ڈیٹا کو تھامنے کے لئے کیسے شروع کریں:
انٹرپرائز کی وسیع اعداد و شمار کی حکمت عملی کو فروغ دینا ہر کاروبار کے لئے اہم ہے، لیکن اس مضمون کے دائم سے باہر بھی ہے. اس کے بجائے یہاں سات نظریات ہیں جو آپ اپنے روزانہ فیصلہ سازی میں ڈیٹا کے استعمال میں بہتری کے لۓ مینیجر کے طور پر استعمال کرسکتے ہیں.
1. تعصب کے لئے صلاحیت کو تسلیم اور کم کرنا . اس اعداد و شمار کو تلاش کریں جو آپ کے سامنے اعداد و شمار کے ساتھ تصویر یا تنازعات کو بڑھا دیتا ہے. اعداد و شمار کے ارد گرد اپنے مفادات کا اندازہ کرنے کے لئے ایک بیرونی مبصر کو فروغ دیں.
2. ڈیٹا مینجمنٹ کی اپنی سمجھ کو مضبوط بنائیں. ویب پر بصیرت کے کافی مفت ذرائع ہیں، اور بہت سے ادارے ڈیٹا تجزیات اور کاروباری انٹیلی جنس پر سیمینارز یا ورکشاپس پیش کرتے ہیں. بہت سے یونیورسٹیوں نے اس بڑھتی ہوئی میدان کے لئے کورسز شامل کیے ہیں. اپنی مہارت کو تیز رکھنا.
3. اپنے آپ کو یا اپنی ٹیم سے پوچھیں، "ہم اس فیصلہ کو کیا اعداد و شمار کی ضرورت ہے؟" بہت زیادہ، ہم ہاتھ پر اعداد و شمار پر اعتماد کرتے ہیں اور تصویر کو مکمل کرنے کے لئے مزید ڈیٹا تلاش کرنے کی ضرورت کو نظر انداز کرتے ہیں.
4. باہمی رابطے اور ارتکاب کے درمیان فرق سے واقف ہو . جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا ہے، ان دونوں کو الجھننا فیصلہ سازی کے لئے ممکنہ خطرناک ہے.
5. اپنے ڈیٹا کو چیک کریں. اگر آپ کی فرم میں ڈیٹا کا معیار یا ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ عزم نہیں ہے تو، واضح طور پر غلطی کے لئے آپ کے اعداد و شمار کا اندازہ کرنے کا وقت لگائیں، بشمول نقل، نامکمل یا غلط ریکارڈ شامل ہیں. بہت سے کاروباری طور پر دستیاب سافٹ ویئر کی درخواستیں ہیں یا اس سرگرمی کی حمایت کرنے کے لئے اور بہت سے اداروں کو اعداد و شمار کے معیار سے استفسار کرنے اور جانچ کرنے کے لئے ڈیٹا کے ماہرین کی مہارت پر ڈرا. اس کے علاوہ، بیرونی سروس فراہم کرنے والے پر غور کریں جو آپ کے لئے اعداد و شمار کو صاف کرنے میں مدد کرسکتے ہیں. اہمیت سے، آپ کے ڈیٹا کی معیار کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کریں.
6. آپ کی فرم میں مضبوط ڈیٹا بیس اور انتظامی کوششوں کے لئے ایڈوکیٹ. یہ کام اکثر آئی ٹی یا تکنیکی پیشہ ورانہ ڈومین رہا ہے، ابھی تک اعداد و شمار کو ایک اسٹریٹجک اثاثہ کی حیثیت سے خدمت کرنے کی صلاحیت ہے. ہر مینیجر کو فیصلے سازی اور حکمت عملی کے عملدرآمد کے لئے بہتر فائدہ اٹھانے کے لئے ان کی فرم کی صلاحیت کی ضرورت ہے.
7. اپنی ٹیم کے لئے تکنیکی اور ڈیٹا حساس صلاحیت شامل کریں. سیلز اور مارکیٹنگ کے محکموں نے اس مضمون میں بیان کردہ بہت سے اعداد و شمار کے چیلنجوں کو نیویگیشن کرنے پر جدید ترین ٹیکنالوجیوں اور صلاحیتوں میں مہارت حاصل کرنے والوں کی طاقت کو سمجھا ہے. ٹیکنالوجی اور ڈیٹا اب انٹرپرائز میں ایک واحد فنکشن کی ڈومین یا ذمہ داری نہیں ہیں.
نیچے کی لائن:
فرموں اور مینیجرز جو بہتر فیصلے کرنے کے لئے اعداد و شمار کو فائدہ اٹھانا سیکھتے ہیں وہ مارکیٹ میں جیت جائیں گے. ان تنظیموں کو نگرانی کے حالات کی نگرانی اور جواب دینے کے قابل ہو جائے گا اور ابھرتی ہوئی کسٹمر کو ان کے اعداد و شمار کے مقابلے میں تیز رفتار کی ضرورت ہے. وہ سماجی میڈیا کے ڈائیلاگ سے بصیرت پھیلانے والے سب سے پہلے ہو جائیں گے، اور وہ گاہکوں کو جانبدار اور گہری سطح پر جاننے کے لئے جنگ جیتیں گے - تمام اعداد و شمار پر مبنی ہیں. یہ ایک فراڈ نہیں ہے بلکہ آج کی دنیا میں انتظام اور مقابلہ کرنے کی ایک نئی حقیقت ہے. بس اس سفر کے نقصانات کے لۓ دیکھیں.