डेटा मेश अपनाने के नुकसान से बचना

क्या आप एक डेटा लीडर हैं जिसे रोमांचक लेकिन चुनौतीपूर्ण डेटा मेश दृष्टिकोण लागू करने का काम सौंपा गया है? डेटा लीडर के रूप में, हम पारंपरिक, केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन की सीमाओं को पहचानते हैं। सुस्त निर्णय लेने, गुप्त जानकारी और प्रतिबंधित चपलता डेटा का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने की हमारी क्षमता में बाधा डालती है। डेटा मेश दर्ज करें: विकेंद्रीकृत स्वामित्व और सहयोग की दिशा में एक आशाजनक बदलाव। विषय वस्तु विशेषज्ञों को अपने डेटा का स्वामित्व और प्रबंधन करने, गहरी जिम्मेदारी और तेज अंतर्दृष्टि को बढ़ावा देने के लिए सशक्त बनाने की कल्पना करें। हालाँकि, इस आदर्श संतुलन को प्राप्त करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।

यह लेख आपकी डेटा मेश यात्रा के दौरान मेरे द्वारा सामना की गई सामान्य बाधाओं पर प्रकाश डालता है, और आपको उन्हें दूर करने के लिए ज्ञान प्रदान करता है। अंत तक, आप एक सफल कार्यान्वयन के लिए अच्छी तरह से तैयार होंगे, जिससे आपकी टीमें आपके डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने और आपके पूरे संगठन के लिए परिवर्तनकारी अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम होंगी।

ज़माक देहघानी ने खुद कहा, "डेटा मेश के साथ सबसे बड़ी चुनौती स्पष्ट स्वामित्व सीमाओं को परिभाषित करना है। यह सिर्फ हर किसी को पहुंच प्रदान करने के बारे में नहीं है बल्कि डेटा के लिए जवाबदेही और जिम्मेदारी सुनिश्चित करने के बारे में है। अन्यथा, आप सच्चाई के भ्रमित और विरोधाभासी संस्करण को समाप्त कर देंगे।"

कल्पना कीजिए कि गॉर्डन रामसे एक रेस्तरां में घुस रहे हैं और उन जले हुए शॉर्ट-ऑर्डर रसोइयों की एक टीम से मिशेलिन-तारांकित निष्पादन की उम्मीद कर रहे हैं, जिन्होंने कभी उच्च-स्तरीय रसोई का दबाव नहीं देखा है। यह आपदा का अराजक नुस्खा है जिसे कई संगठन तब तैयार करते हैं जब वे उचित समर्थन के बिना डेटा मेश में गोता लगाते हैं।

टीमों को सशक्त बनाने के बजाय, वे डेटा अराजकता फैलाते हैं। एक पांच सितारा रसोई में अप्रशिक्षित रसोइयों को भेजने की कल्पना करें, जिनमें से प्रत्येक अपने सीमित कौशल के साथ यादृच्छिक सामग्री फेंक रहा हो। अराजकता फैल जाती है, गुणवत्ता गिर जाती है और व्यवसाय चौपट हो जाता है। ठीक यही तब होता है जब संगठनों के पास डेटा मेश को लागू करने से पहले एक मजबूत शिक्षण कार्यक्रम और डेटा रणनीति का अभाव होता है।

उचित प्रशिक्षण के बिना, प्रतिभाशाली रसोइये भी दबाव में लड़खड़ा जाते हैं। इसी तरह, सही कौशल और ज्ञान के बिना टीमों से डेटा स्वामित्व और विकेंद्रीकृत निर्णय लेने की अपेक्षा करना भ्रम, असंगति और अंततः डेटा-संचालित अपच को जन्म देता है। कल उन्होंने फ्रंट-एंड सुविधाओं पर काम किया, और आज अचानक उन्हें उन घटनाओं के आधार पर डेटा उत्पाद बनाने की ज़रूरत है जो वे शुरू करते हैं।

एक मजबूत डेटा रणनीति रेस्तरां के मेनू के रूप में कार्य करती है, जो लक्ष्यों, भूमिकाओं और अपेक्षाओं को स्पष्ट रूप से रेखांकित करती है। संगठनों को विकेंद्रीकृत रसोई में पनपने के लिए टीमों को कौशल और ज्ञान से लैस करते हुए डेटा साक्षरता कार्यक्रमों में निवेश करने की आवश्यकता है।

डेटा मेश केवल डेटा स्रोत सौंपने के बारे में नहीं है; यह सहयोग और उत्कृष्टता की संस्कृति को बढ़ावा देने के बारे में है। सही प्रशिक्षण और स्पष्ट दृष्टिकोण के बिना, आपकी डेटा यात्रा एक मिशेलिन-तारांकित सफलता की कहानी की तुलना में किचन नाइटमेयर एपिसोड की तरह लग सकती है।

स्पष्ट स्वामित्व एवं माप:

सीमाओं और अपेक्षाओं को परिभाषित किए बिना केवल "डेटा न सौंपें"। इसे केवल घटक नहीं, बल्कि दिशानिर्देश प्रदान करने के रूप में सोचें। असम्बद्ध पहलों से बचने के लिए स्पष्ट स्वामित्व, भूमिकाएँ और सफलता मेट्रिक्स स्थापित करें और सुनिश्चित करें कि हर कोई एक ही डेटा पकाए।

कई नेता डेटा मेश की गलत व्याख्या करते हैं, जैसे कि उचित समर्थन के बिना व्यक्तिगत टीमों को डेटा स्वामित्व सौंपना। कार्यकारी टीम को इसके चारों ओर ढांचा बनाने की जरूरत है, और नहीं, मैं अब लोगों को सीडीओ (मुख्य डेटा अधिकारी) नियुक्त करने के लिए नहीं बुला रहा हूं, जो मुझे लगता है कि वरिष्ठ प्रबंधकों द्वारा एक बुरा व्यवहार है जो जिम्मेदारी को खुद से दूर करने की कोशिश करते हैं। मैं उम्मीद कर रहा हूं कि कार्यकारी टीम यह निर्णय लेने में भाग लेगी कि संगठन द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा का वास्तविक स्रोत क्या है। संगठन का लक्ष्य क्या है, और यह सही दिशा में क्यों जा रहा है या नहीं, इसका मूल्यांकन कैसे करें और इसे लोगों के साथ कैसे साझा करें? फिर डेटा के लिए अपने एक सच्चे स्रोत की पहचान करें, मैं कार्यकारी टीम से डेटा लेक के निर्णय से निपटने या नहीं, या डेटा टूल ए या बी का उपयोग करने की उम्मीद नहीं कर रहा हूं, उम्मीद यह है कि सफलता को मापने के तरीके पर स्पष्टता पैदा की जाए

यदि कार्यकारी टीम ऐसा करने से बचती है तो यह आपदा का नुस्खा बन जाएगा। कल्पना करें कि प्रत्येक टीम अपने तत्वों और समझ का उपयोग करके बिना किसी एकीकृत स्वाद या माप के अपना डेटा तैयार कर रही है। अधिकारियों को वांछित "स्वाद" (व्यावसायिक लक्ष्य) को परिभाषित करने और सफलता की निगरानी करने, डेटा भ्रम और "FOMO-संचालित" मेट्रिक्स को तस्वीर को धूमिल करने से रोकने के लिए KPI स्थापित करने की आवश्यकता है।

• "डेटा गुणवत्ता के मुद्दों के लिए डेटा मेश कोई रामबाण नहीं है। यदि आपके पास खराब डेटा जा रहा है, तो विकेंद्रीकृत स्वामित्व के साथ भी, आपके पास अभी भी खराब डेटा आएगा। डेटा प्रशासन और गुणवत्ता मानक महत्वपूर्ण बने हुए हैं।" - हिलेरी मेसन, डेटा वैज्ञानिक और लेखक

प्रशिक्षण के माध्यम से सशक्तिकरण

अप्रशिक्षित रसोइयों को काम पर रखने से आपदा आती है। विकेंद्रीकृत रसोई में पनपने के लिए टीमों को कौशल से लैस करते हुए, डेटा साक्षरता कार्यक्रमों में निवेश करें। याद रखें, गॉर्डन रामसे अपनी टीम को प्रशिक्षित करते हैं - इस महत्वपूर्ण कदम को न छोड़ें!

सुनिश्चित करें कि वे उस टूल को समझते हैं जिसका उन्हें उपयोग करने की आवश्यकता है, मुझे कुछ महीने पहले एक उत्पाद स्वामी के साथ एक परामर्श सत्र याद है जिसने यह समझने के लिए कहा था कि डेटा उत्पाद क्या है, वह एक फ्रंट-एंड टीम का हिस्सा था और उसके प्रबंधकों ने एक दिन उसे बताया था अब से वह अपने आयोजनों के डेटा उत्पादों का मालिक है, बेचारा प्रधानमंत्री इतना खो गया था और उसे यह भी नहीं पता था कि क्या करने की आवश्यकता है, जब अपने उपयोगकर्ताओं को जोड़ने और रूपांतरण बढ़ाने की बात आई तो वह एक अद्भुत प्रधानमंत्री था, लेकिन वह क्या समझता है वह उन घटनाओं से डेटा उत्पाद तैयार कर रहा था, जिन्हें वह सक्रिय कर रहा था। संगठन अक्सर स्पष्ट डेटा रणनीति के बिना डेटा मेश में कूद पड़ते हैं, जैसे बिना यह जाने कि कौन से व्यंजन परोसने हैं, एक रेस्तरां शुरू करना। एक परिभाषित डेटा रणनीति मेनू के रूप में कार्य करती है, प्रमुख डेटा स्रोतों की पहचान करती है और सभी को सामान्य लक्ष्यों की ओर संरेखित करती है।

अपने फ्रंट-एंड इंजीनियरों को यह पता लगाने के लिए भेजना कि डेटा लेक में डेटा भेजने के लिए वे कौन से टूल का उपयोग कर सकते हैं, और बाद में उनसे मानकीकृत टूल और शिक्षा दिए बिना उनसे टेबल बनाने की अपेक्षा करना, अच्छी तरह से काम नहीं करेगा और आप कई को खींच लेंगे डेटा गुणवत्ता के मुद्दे.

“सबसे बड़ी बाधा प्रौद्योगिकी नहीं है, यह संगठन की संस्कृति को बदल रही है । एक केंद्रीकृत, ऊपर से नीचे के दृष्टिकोण से विकेंद्रीकृत, स्व-सेवा की ओर बढ़ने के लिए एक महत्वपूर्ण मानसिकता बदलाव की आवश्यकता होती है जिसे प्रतिरोध के साथ पूरा किया जा सकता है।" - एड्रियन कोलियर, द इंफॉर्मेशन लैब के सह-संस्थापक

डेटा गवर्नेंस गुप्त सॉस है

डेटा गवर्नेंस के महत्व को कम मत समझिए। यह एक परिभाषित मेनू की तरह है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि हर कोई सही सामग्री का उपयोग करता है और लगातार गुणवत्ता के साथ खाना बनाता है। स्पष्ट दिशानिर्देश और मानक स्थापित करके डेटा साइलो और भ्रम से बचें।

जिन संगठनों ने स्कीमा सत्यापन पद्धति सहित डेटा अनुबंधों को नहीं अपनाया है, उन्हें कचरा डेटा होने से नुकसान होगा, बहुत सरल है, सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा एक टीम है जो विश्लेषकों के अनुरोधों से लेकर डेटा तक डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में प्रवाह बनाने के लिए उपकरण बना सकती है। उत्पादकों, और डेटा उत्पादकों से लेकर विश्लेषकों और डेटा उपभोक्ताओं तक डेटा में किए गए परिवर्तनों तक।

डेटा गवर्नेंस स्थापित करना रसोई में इस ऑर्डर को बनाने की कुंजी है, ऐसा नहीं है कि अब हर कोई अपने करी पाउडर को एक अलग प्रदाता से ऑर्डर करता है, और फिर स्वाद अलग होगा

अपने औजारों को अपनाएं

एक्सेल शीट अच्छे मसाले हैं! अपनी डेटा संस्कृति और सहयोग को सशक्त बनाने पर ध्यान दें, न कि टूल दंभ पर। याद रखें, डेटा मेश उन टीमों के बारे में है जिनके पास अपनी आवाज है और वे अपने उपकरणों की परवाह किए बिना प्रभावी ढंग से योगदान दे रहे हैं। मुझे याद है पहले मैंने नेटफ्लिक्स के बारे में पढ़ा था और मैंने कहा था कि क्या वे पागल हैं? उनके पास टेबलो, माइक्रोस्ट्रैटेजी और पावरबीआई क्यों हैं, क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि वे संगठन के लिए किसी टूल पर निर्णय नहीं ले सकते हैं? ख़ैर, मुझे डेटा मेश के बारे में कुछ भी नहीं पता था और संभवतः यही कारण है।

एक्सेल शीट्स? पसीनारहित! डेटा मेश के "मिस एन प्लेस" को अपनाएं

पुरानी प्रणालियाँ, सीमित उपकरण और डेटा गुणवत्ता संबंधी रुकावटें रसोई के बुरे सपने जैसी लग सकती हैं। लेकिन डरो मत, डेटा शेफ! औज़ारों की हेकड़ी भूल जाओ. चाहे आपकी टीम के पास एक्सेल शीट हो या टेबल्यू, डेटा मेश उनकी डेटा संस्कृति को सशक्त बनाने और संगठन के साथ उनकी आवाज को संरेखित करने के बारे में है। हो सकता है कि सीआरएम टीम रूपांतरण दर से अधिक सामग्री की गुणवत्ता पर केंद्रित हो। वह क्रियाशील डेटा मेश है! टीमें स्व-मूल्यांकन कर सकती हैं, लेकिन इस समझ के साथ कि कंपनी प्रदर्शन का आकलन अलग ढंग से कर सकती है।

इसे "माइस एन प्लेस" की तरह समझें, जो खाना पकाने से पहले सामग्री तैयार करने के लिए फ्रांसीसी पाक शब्द है। एक मजबूत डेटा रणनीति सामग्री (डेटा स्रोत, शासन) निर्धारित करती है, यह सुनिश्चित करती है कि हर कोई एक ही भाषा बोलता है और प्रभावी ढंग से योगदान देता है।

अन्य रसोई से सीखना

समान संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली सामान्य बाधाओं को समझने से मदद मिलती है। कल्पना कीजिए कि रसोइये अपनी "रसोई की आग" की कहानियाँ साझा कर रहे हैं और एक-दूसरे की गलतियों से सीख रहे हैं। इन चुनौतियों और संभावित समाधानों पर प्रकाश डालकर, हम दूसरों को समान नुकसान से बचने के लिए सक्षम बना सकते हैं।

डेटा मेश सिर्फ रसोई के दरवाजे खोलने के बारे में नहीं है; यह एक अच्छी तरह से समन्वित पाककला समूह बनाने के बारे में है। दूसरों की "रसोई में आग" की कहानियों से सीखें, सहायक उपकरण और संसाधनों को अपनाएं, और सबसे महत्वपूर्ण बात, खुले दिमाग और सहयोगात्मक भावना के साथ डेटा मेश से संपर्क करें। तो, नीरस चीज़ों को त्यागें, मसाले को अपनाएँ, और एक डेटा-संचालित मास्टरपीस तैयार करें जो हर किसी की स्वाद कलियों को मंत्रमुग्ध कर दे!