ڊيٽا وانگر قبول ڪريو: ڪئين ڪاروبار سکندا آهن وڏي ڊيٽا مان فائدو حاصل ڪرڻ

وڏي ڊيٽا جو تجزيو ڪندي، ڪمپنيون لڪيل نمونن کي پڌرو ڪرڻ سکن ٿيون، انهن جي ڪاروباري ڪارڪردگي کي بهتر بنائڻ. هدايت فيشني آهي، پر هرڪو انهن سان گڏ ڪم ڪرڻ جي ثقافت جي کوٽ جي ڪري وڏي ڊيٽا مان فائدو حاصل ڪري سگهي ٿو

”هڪ ماڻهوءَ جو نالو جيترو عام آهي، اوترو ئي اهي وقت تي ادا ڪرڻ جا امڪان آهن. توهان جي گهر ۾ وڌيڪ منزلون آهن، وڌيڪ شمارياتي طور تي توهان هڪ بهتر قرضدار آهيو. رقم جي واپسي جي امڪان تي تقريبن ڪو به اثر نه آهي، پر نفسياتي نموني خاص طور تي ڪم ڪري ٿو، "استناسلاو دوزينسڪي چوي ٿو، هوم ڪريڊٽ بئنڪ جي هڪ تجزيه نگار، قرض وٺندڙن جي رويي ۾ غير متوقع نمونن بابت. هو انهن مان ڪيترن ئي نمونن جي وضاحت ڪرڻ جو ارادو نه ٿو ڪري - اهي مصنوعي ذهانت طرفان ظاهر ڪيا ويا، جن هزارين ڪسٽمر پروفائلز تي عمل ڪيو.

هي وڏي ڊيٽا اينالائيٽڪس جي طاقت آهي: وڏي مقدار ۾ غير منظم ٿيل ڊيٽا جو تجزيو ڪندي، پروگرام ڪيترن ئي باهمي لاڳاپن کي ڳولي سگهي ٿو جن جي باري ۾ عقلمند انساني تجزيي نگار کي به خبر ناهي. ڪنهن به ڪمپني وٽ وڏي مقدار ۾ غير منظم ڊيٽا (وڏي ڊيٽا) هوندي آهي - ملازمن، گراهڪن، ڀائيوارن، مقابلن جي باري ۾، جيڪي ڪاروباري فائدي لاءِ استعمال ڪري سگهجن ٿيون: پروموشنز جو اثر بهتر ڪريو، سيلز ۾ واڌارو حاصل ڪريو، عملي جي واپار کي گھٽايو، وغيره.

وڏي ڊيٽا سان گڏ ڪم ڪرڻ وارا پهريان وڏي ٽيڪنالاجي ۽ ٽيليڪميونيڪيشن ڪمپنيون، مالي ادارا ۽ پرچون هئا، رافيل مفتخوف، ڊيلوئيٽ ٽيڪنالاجي انٽيگريشن گروپ جي ڊائريڪٽر، سي آء ايس جي تبصرو. هاڻي ڪيترن ئي صنعتن ۾ اهڙي حل ۾ دلچسپي آهي. ڪمپنيون ڇا حاصل ڪيون آهن؟ ۽ ڇا وڏي ڊيٽا جو تجزيو هميشه قيمتي نتيجن کي ڏسندو آهي؟

نه هڪ آسان لوڊ

بئنڪون استعمال ڪن ٿيون وڏي ڊيٽا الگورٿمز بنيادي طور تي ڪسٽمر جي تجربي کي بهتر ڪرڻ ۽ لاڳت کي بهتر ڪرڻ لاءِ، انهي سان گڏ خطري کي منظم ڪرڻ ۽ فراڊ کي منهن ڏيڻ لاءِ. "تازو سالن ۾، وڏي ڊيٽا جي تجزيي جي ميدان ۾ حقيقي انقلاب اچي چڪو آهي،" Duzhinsky چوي ٿو. "مشين لرننگ جو استعمال اسان کي اجازت ڏئي ٿو ته قرض جي ڊفالٽ جي امڪان کي گهڻو وڌيڪ صحيح انداز سان - اسان جي بئنڪ ۾ ڏوهن صرف 3,9٪ آهي." مقابلي لاءِ، 1 جنوري 2019 تائين، ماڻهن کي جاري ڪيل قرضن تي 90 ڏينهن کان وڌيڪ وقتي ادائيگين سان قرضن جو حصو، مرڪزي بئنڪ جي مطابق، 5٪ هو.

جيتوڻيڪ مائڪرو فائنانس تنظيمون وڏي ڊيٽا جي مطالعي کان حيران آهن. ”اڄ وڏي ڊيٽا جي تجزيو ڪرڻ کان سواءِ مالي خدمتون فراهم ڪرڻ انگن کان سواءِ رياضي ڪرڻ وانگر آهي،“ آن لائين قرض ڏيڻ واري پليٽ فارم ويب بينڪير جي سي اي او آندري پونوماروف جو چوڻ آهي. "اسان ڪلائنٽ يا سندس پاسپورٽ کي ڏسڻ کان سواءِ آن لائن پئسا جاري ڪريون ٿا، ۽ روايتي قرض ڏيڻ جي برعڪس، اسان کي نه رڳو هڪ شخص جي سولائيزيشن جو جائزو وٺڻ گهرجي، پر ان جي شخصيت کي پڻ سڃاڻڻ گهرجي."

هاڻي ڪمپني جي ڊيٽابيس 500 هزار کان وڌيڪ گراهڪن تي معلومات محفوظ ڪري ٿي. هر نئين ايپليڪيشن کي هن ڊيٽا سان 800 پيٽرولن ۾ تجزيو ڪيو ويو آهي. پروگرام نه رڳو جنس، عمر، ازدواجي حيثيت ۽ ڪريڊٽ جي تاريخ کي حساب ۾ رکي ٿو، پر اهو پڻ ڊوائيس جنهن مان هڪ شخص پليٽ فارم ۾ داخل ٿيو، هن سائيٽ تي ڪيئن عمل ڪيو. مثال طور، اهو خطرناڪ ٿي سگهي ٿو ته هڪ امڪاني قرضدار قرض جي حساب ڪتاب کي استعمال نه ڪيو يا قرض جي شرطن جي باري ۾ نه پڇيو. "چند اسٽاپ فيڪٽرز جي استثنا سان - چئو ته، اسان 19 سالن کان گهٽ عمر وارن ماڻهن کي قرض جاري نٿا ڪريون - انهن مان ڪو به پنهنجو پاڻ ۾ قرض جاري ڪرڻ کان انڪار ڪرڻ يا اتفاق ڪرڻ جو سبب ناهي،" Ponomarev وضاحت ڪري ٿو. اهو عنصرن جو مجموعو آهي جيڪو اهم آهي. ڪيسن جي 95٪ ۾، فيصلو خود بخود ڪيو ويندو آهي، بغير لکت واري کاتي جي ماهرن جي شموليت کان سواء.

اڄ وڏي ڊيٽا جي تجزيو ڪرڻ کان سواءِ مالي خدمتون مهيا ڪرڻ ائين آهي جيئن انگن کانسواءِ رياضي ڪرڻ.

وڏي ڊيٽا جو تجزيو اسان کي دلچسپ نمونن حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، Ponomarev شيئرز. مثال طور، آئي فون استعمال ڪندڙ Android ڊوائيسز جي مالڪن جي ڀيٽ ۾ وڌيڪ نظم و ضبط قرضدار بڻجي ويا آهن - اڳوڻي ايپليڪيشنن جي منظوري حاصل ڪري ٿي 1,7 ڀيرا وڌيڪ. "حقيقت اها آهي ته فوجي اهلڪار قرضن کي واپس نه ڪندا آهن تقريبن هڪ چوٿون گهٽ اڪثر قرض وٺندڙن جي ڀيٽ ۾ هڪ تعجب نه هو،" پوونوماروف چوي ٿو. "پر شاگردن کي عام طور تي واجب ٿيڻ جي توقع نه ڪئي ويندي آهي، پر ساڳئي وقت، ڪريڊٽ ڊيفالٽ جا ڪيس 10٪ گهٽ عام آهن بنيادي لاء اوسط کان."

وڏي ڊيٽا جو مطالعو پڻ انشورنس لاءِ اسڪورنگ جي اجازت ڏئي ٿو. 2016 ۾ قائم ٿيو، IDX دور دراز جي سڃاڻپ ۽ دستاويزن جي آن لائن تصديق ۾ مصروف آهي. اهي خدمتون مال جي انشورنس جي وچ ۾ گهربل آهن جيڪي ممڪن طور تي گهٽ ۾ گهٽ سامان جي نقصان ۾ دلچسپي رکن ٿا. سامان جي نقل و حمل جي بيمه ڪرڻ کان اڳ، بيمه ڪندڙ، ڊرائيور جي رضامندي سان، اعتماد جي جانچ ڪري ٿو، جان سلوڪا، IDX جي تجارتي ڊائريڪٽر جي وضاحت ڪري ٿو. هڪ پارٽنر سان گڏ - سينٽ پيٽرسبرگ جي ڪمپني "رسڪ ڪنٽرول" - IDX هڪ خدمت ٺاهي آهي جيڪا توهان کي ڊرائيور جي سڃاڻپ، پاسپورٽ ڊيٽا ۽ حق، سامان جي نقصان سان لاڳاپيل واقعن ۾ شموليت وغيره جي تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. ڊرائيورن جو ڊيٽابيس، ڪمپني هڪ "خطرناڪ گروپ" جي نشاندهي ڪئي آهي: گهڻو ڪري، سامان 30-40 سالن جي عمر جي ڊرائيورن جي وچ ۾ گم ٿي ويندو آهي، هڪ ڊگهي ڊرائيونگ تجربو سان، جن اڪثر ڪري نوڪريون تبديل ڪيون آهن. اهو پڻ ظاهر ٿيو ته سامان اڪثر ڪري گاڏين جي ڊرائيور طرفان چوري ڪيو ويندو آهي، جنهن جي خدمت زندگي اٺن سالن کان وڌيڪ آهي.

جي ڳولها ۾

پرچون ڏيندڙن وٽ هڪ مختلف ڪم آهي - گراهڪن کي سڃاڻڻ لاءِ جيڪي خريداري ڪرڻ لاءِ تيار آهن، ۽ انهن کي سائيٽ يا اسٽور تي آڻڻ لاءِ تمام مؤثر طريقا طئي ڪرڻ. انهي جي پڇاڙيء ۾، پروگرامن گراهڪن جي پروفائل جو تجزيو ڪيو، انهن جي ذاتي اڪائونٽ مان ڊيٽا، خريداري جي تاريخ، ڳولا جي سوالن ۽ بونس پوائنٽن جي استعمال، اليڪٽرانڪ ٽوڪن جو مواد جيڪو انهن کي ڀرڻ شروع ڪيو ۽ ڇڏي ڏنو. ڊيٽا اينالائيٽڪس توهان کي پوري ڊيٽابيس کي ورهائڻ ۽ امڪاني خريد ڪندڙن جي گروپن کي سڃاڻڻ جي اجازت ڏئي ٿي جيڪي شايد ڪنهن خاص آڇ ۾ دلچسپي رکن ٿا، ڪريل ايوانوف، ايم ويڊيو-ايلڊوراڊو گروپ جي ڊيٽا آفيس جي ڊائريڪٽر جو چوڻ آهي.

مثال طور، پروگرام گراهڪن جي گروپن کي سڃاڻي ٿو، جن مان هر هڪ پسند ڪندو آهي مختلف مارڪيٽنگ ٽولز - هڪ سود کان پاڪ قرض، ڪيش بيڪ، يا رعايتي پرومو ڪوڊ. اهي خريدار وصول ڪن ٿا هڪ اي ميل نيوز ليٽر لاڳاپيل واڌاري سان. امڪان اهو آهي ته هڪ شخص، خط کولڻ کان پوء، ڪمپني جي ويب سائيٽ ڏانهن ويندي، هن معاملي ۾، Ivanov نوٽس، خاص طور تي وڌي ٿو.

ڊيٽا جو تجزيو پڻ توهان کي لاڳاپيل شين ۽ لوازمات جي وڪرو وڌائڻ جي اجازت ڏئي ٿو. سسٽم، جيڪو ٻين گراهڪن جي آرڊر جي تاريخ تي عمل ڪيو آهي، خريد ڪندڙ سفارشون ڏئي ٿو ته ڇا خريد ڪرڻ لاء چونڊيو پراڊڪٽ سان گڏ. ڪم جي هن طريقي جي جاچ، Ivanov جي مطابق، آرڊر جي تعداد ۾ 12 سيڪڙو اضافو ڏيکاري ٿو ۽ لوازمات جي واپار ۾ 15 سيڪڙو اضافو ٿيو.

پرچون ڪندڙ صرف اهي نه آهن جيڪي خدمت جي معيار کي بهتر بڻائڻ ۽ وڪرو وڌائڻ جي ڪوشش ڪندا آهن. گذريل اونهاري ۾، MegaFon هڪ "سمارٽ" پيشڪش سروس شروع ڪئي جيڪا لکين رڪنن جي ڊيٽا جي پروسيسنگ جي بنياد تي. انهن جي رويي جو مطالعو ڪرڻ کان پوء، مصنوعي ذهانت سکيا آهي ته هر ڪلائنٽ لاءِ ذاتي آڇون تيار ڪرڻ لاءِ ٽيرف جي اندر. مثال طور، جيڪڏهن پروگرام نوٽ ڪري ٿو ته هڪ شخص فعال طور تي پنهنجي ڊوائيس تي وڊيو ڏسي رهيو آهي، خدمت کيس پيش ڪندي موبائل ٽرئفڪ جي مقدار کي وڌائڻ لاء. صارفين جي ترجيحن کي نظر ۾ رکندي، ڪمپني صارفين کي لامحدود ٽرئفڪ سان گڏ انهن جي پسنديده قسم جي انٽرنيٽ جي تفريح لاءِ مهيا ڪري ٿي - مثال طور، انسٽنٽ ميسينجر استعمال ڪرڻ يا اسٽريمنگ سروسز تي ميوزڪ ٻڌڻ، سوشل نيٽ ورڪ تي چيٽنگ ڪرڻ يا ٽي وي شوز ڏسڻ.

"اسان سبسڪرائبرن جي رويي جو تجزيو ڪريون ٿا ۽ سمجھون ٿا ته انهن جا مفاد ڪيئن تبديل ٿي رهيا آهن،" ميگا فون تي وڏي ڊيٽا اينالائيٽڪس جي ڊائريڪٽر ويٽلي شيرباڪوف وضاحت ڪري ٿو. "مثال طور، هن سال، AliExpress ٽرئفڪ گذريل سال جي ڀيٽ ۾ 1,5 ڀيرا وڌي وئي آهي، ۽ عام طور تي، آن لائين ڪپڙن جي دڪانن جي زيارتن جو تعداد وڌي رهيو آهي: 1,2-2 ڀيرا، مخصوص وسيلن تي منحصر آهي."

وڏي ڊيٽا سان آپريٽر جي ڪم جو ٻيو مثال ميگا فون پوسڪ پليٽ فارم آهي گم ٿيل ٻارن ۽ بالغن جي ڳولا لاءِ. سسٽم تجزيو ڪري ٿو ته ڪهڙا ماڻهو گم ٿيل شخص جي جڳهه جي ويجهو هوندا، ۽ انهن کي گم ٿيل شخص جي تصوير ۽ نشانين سان معلومات موڪلي ٿو. آپريٽر اندروني معاملن جي وزارت ۽ ليزا الرٽ تنظيم سان گڏ سسٽم کي ترقي ۽ جانچ ڪيو: گم ٿيل شخص ڏانهن واقفيت جي ٻن منٽن اندر، 2 هزار کان وڌيڪ رڪنيت حاصل ڪن ٿا، جيڪو ڪامياب ڳولا جي نتيجن جا موقعا وڌائي ٿو.

PUB ڏانهن نه وڃو

وڏي ڊيٽا جي تجزيي پڻ صنعت ۾ ايپليڪيشن ملي آهي. هتي اهو توهان کي طلب ڪرڻ ۽ سيلز جي منصوبابندي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. تنهن ڪري، ڪمپني جي Cherkizovo گروپ ۾، ٽي سال اڳ، SAP BW جي بنياد تي هڪ حل لاڳو ڪيو ويو، جيڪو توهان کي سڀني سيلز جي معلومات کي ذخيرو ۽ پروسيس ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو: قيمتون، ترتيب، پيداوار جي مقدار، پروموشنز، تقسيم چينلز، Vladislav Belyaev، CIO چوي ٿو. گروپ جي "Cherkizovo. معلومات جي جمع ٿيل 2 TB جي تجزيي نه رڳو اهو ممڪن ڪيو ته مؤثر انداز سان ترتيب ڏيڻ ۽ پراڊڪٽ پورٽ فوليو کي بهتر ڪرڻ، پر ملازمن جي ڪم کي پڻ آسان بڻائي. مثال طور، روزاني سيلز رپورٽ تيار ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي تجزيه نگارن جي هڪ ڏينهن جي ڪم جي ضرورت پوندي - هر پراڊڪٽ جي حصي لاءِ ٻه. هاڻي اها رپورٽ روبوٽ تيار ڪئي آهي، جنهن ۾ صرف 30 منٽ خرچ ڪيا ويندا.

"انڊسٽري ۾، وڏي ڊيٽا موثر طريقي سان ڪم ڪري ٿي انٽرنيٽ جي شين سان گڏ،" اسٽينسلاو ميشڪوف چوي ٿو، Umbrella IT جو CEO. "سينسرز جي ڊيٽا جي تجزيو جي بنياد تي جيڪي سامان سان ليس هوندا آهن، اهو ممڪن آهي ته ان جي آپريشن ۾ انحراف کي سڃاڻڻ ۽ خراب ٿيڻ کي روڪڻ، ۽ ڪارڪردگي جي اڳڪٿي ڪرڻ."

Severstal ۾، وڏي ڊيٽا جي مدد سان، اهي پڻ غير معمولي ڪمن کي حل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن - مثال طور، زخم جي شرح کي گهٽائڻ لاء. 2019 ۾، ڪمپني مزدورن جي حفاظت کي بهتر بڻائڻ جي قدمن لاءِ 1,1 بلين RUB مختص ڪيا. Severstal اميد رکي ٿو ته 2025٪ پاران 50 پاران زخم جي شرح گھٽائي ٿي (2017 جي مقابلي ۾). ”جيڪڏهن هڪ لائن مئنيجر - فورمين، سائيٽ مئنيجر، دڪان مينيجر - اهو محسوس ڪيو ته هڪ ملازم ڪجهه خاص عملن کي غير محفوظ طريقي سان انجام ڏئي ٿو (جيڪڏهن صنعتي سائيٽ تي ڏاڪڻ تي چڙهڻ وقت هٿرادو نه رکندو آهي يا سڀ ذاتي حفاظتي سامان نه پائيندو آهي)، هو لکي ٿو. هن لاءِ هڪ خاص نوٽ - PAB ("رويي واري سيڪيورٽي آڊٽ" مان)،" ڪمپني جي ڊيٽا تجزيي کاتي جي سربراهه بورس ووسڪرسنسڪي چوي ٿو.

ھڪڙي ڊويزن ۾ PABs جي تعداد تي ڊيٽا جي تجزيو ڪرڻ کان پوء، ڪمپني جي ماهرن کي معلوم ٿيو ته حفاظتي ضابطن جي ڀڃڪڙي ڪئي وئي آھي اڪثر انھن طرفان جيڪي اڳ ۾ ئي ڪيترائي تبصرا ڪري چڪا آھن، ۽ انھن سان گڏ جيڪي بيمار موڪلن تي ھئا يا موڪلن تي ڪجھھ وقت اڳ. واقعو. موڪلن يا بيمار موڪلن کان موٽڻ کان پوء پهرين هفتي ۾ خلاف ورزيون ٻه ڀيرا وڌيڪ هيون جيئن ايندڙ عرصي ۾: 1 بمقابله 0,55٪. پر رات جي شفٽ تي ڪم ڪرڻ، جيئن اهو نڪتو، PABs جي انگن اکرن کي متاثر نٿو ڪري.

حقيقت سان رابطي کان ٻاهر

ڪمپني جي نمائندن جو چوڻ آهي ته وڏي ڊيٽا جي پروسيسنگ لاءِ الگورتھم ٺاهڻ ڪم جو سڀ کان ڏکيو حصو ناهي. اهو سمجهڻ تمام گهڻو ڏکيو آهي ته اهي ٽيڪنالاجيون هر مخصوص ڪاروبار جي حوالي سان ڪيئن لاڳو ٿي سگهن ٿيون. هي اهو آهي جتي ڪمپني جي تجزيه نگارن ۽ حتي خارجي فراهم ڪندڙن جي اچليس جي هيل آهي، جنهن کي، اهو لڳي ٿو، وڏي ڊيٽا جي شعبي ۾ ماهر گڏ ڪيو آهي.

"مان اڪثر ڪري وڏن ڊيٽا تجزيه نگارن سان ملندو آهيان جيڪي بهترين رياضي دان هئا، پر انهن کي ڪاروباري عملن جي ضروري سمجهه نه هئي،" سرجي ڪوٽڪ چوي ٿو، ڊائريڪٽر آف ڊولپمينٽ آف GoodsForecast. هن کي ياد آهي ته ڪيئن ٻه سال اڳ هن جي ڪمپني کي وفاقي پرچون زنجير جي طلب جي اڳڪٿي واري مقابلي ۾ حصو وٺڻ جو موقعو مليو. ھڪڙو پائلٽ علائقو چونڊيو ويو، سڀني سامان ۽ اسٽورن لاء، جن جي شرڪت ڪندڙن اڳڪٿي ڪئي. اڳڪٿيون وري حقيقي سيلز سان مقابلو ڪيو ويو. پهرين جڳهه روسي انٽرنيٽ جي ديوين مان هڪ طرفان ورتو ويو، جيڪو مشين سکيا ۽ ڊيٽا جي تجزيي ۾ پنهنجي مهارت جي لاء مشهور آهي: ان جي اڳڪٿين ۾، اهو حقيقي وڪرو کان گهٽ ۾ گهٽ انحراف ڏيکاري ٿو.

پر جڏهن نيٽ ورڪ وڌيڪ تفصيل سان سندس اڳڪٿيون پڙهڻ شروع ڪيو، اهو ظاهر ٿيو ته ڪاروباري نقطي نظر کان، اهي بلڪل ناقابل قبول آهن. ڪمپني هڪ ماڊل متعارف ڪرايو جيڪو سيلز منصوبا ٺاهيا هڪ منظم نموني سان. پروگرام اهو معلوم ڪيو ته اڳڪٿين ۾ غلطين جي امڪان کي ڪيئن گھٽايو وڃي: سيلز کي گهٽ ڪرڻ وڌيڪ محفوظ آهي، ڇاڪاڻ ته وڌ ۾ وڌ غلطي 100٪ ٿي سگهي ٿي (ڪابه منفي سيلز نه آهن)، پر وڌيڪ اڳڪٿي ڪرڻ جي هدايت ۾، اهو خود بخود وڏي ٿي سگهي ٿو، Kotik وضاحت ڪري ٿو. ٻين لفظن ۾، ڪمپني هڪ مثالي رياضياتي ماڊل پيش ڪيو، جيڪو حقيقي حالتن ۾ اڌ-خالي اسٽورن ۽ انڊر سيلز کان وڏو نقصان ٿيندو. نتيجي طور، هڪ ٻي ڪمپني مقابلو کٽيو، جن جي حساب سان عمل ۾ آڻي سگهجي ٿو.

"شايد" وڏي ڊيٽا جي بدران

وڏي ڊيٽا ٽيڪنالاجيون ڪيترن ئي صنعتن لاء لاڳاپيل آهن، پر انهن جو فعال عمل هر جڳهه نه آهي، ميشڪوف نوٽس. مثال طور، صحت جي سار سنڀار ۾ ڊيٽا اسٽوريج سان مسئلو آهي: تمام گهڻي معلومات گڏ ڪئي وئي آهي ۽ اهو باقاعده اپڊيٽ ڪيو ويو آهي، پر گهڻو ڪري هن ڊيٽا کي اڃا تائين ڊجيٽل نه ڪيو ويو آهي. سرڪاري ادارن ۾ به ڊيٽا جو تمام گهڻو آهي، پر انهن کي هڪ عام ڪلستر ۾ گڏ نه ڪيو ويو آهي. ماهرن جو چوڻ آهي ته نيشنل ڊيٽا مئنيجمينٽ سسٽم (NCMS) جي هڪ متحد انفارميشن پليٽ فارم جي ترقي جو مقصد هن مسئلي کي حل ڪرڻ آهي.

تنهن هوندي، اسان جو ملڪ صرف هڪ ملڪ کان پري آهي جتي اڪثر تنظيمن ۾ اهم فيصلا وجدان جي بنياد تي ڪيا ويا آهن، ۽ وڏي ڊيٽا جي تجزيو نه. گذريل سال اپريل ۾، ڊيلوئيٽ وڏي آمريڪي ڪمپنين جي هڪ هزار کان وڌيڪ اڳواڻن جي وچ ۾ هڪ سروي ڪيو (500 يا ان کان وڌيڪ عملي سان) ۽ ڏٺائين ته سروي ڪيل 63 سيڪڙو وڏي ڊيٽا ٽيڪنالاجيز کان واقف آهن، پر اهي سڀ ضروري نه آهن. ان کي استعمال ڪرڻ لاء بنيادي ڍانچي. ان کان علاوه، 37٪ ڪمپنين جي وچ ۾ اعلي سطحي تجزياتي پختگي سان، لڳ ڀڳ اڌ گذريل 12 مهينن ۾ ڪاروباري مقصدن کان وڌي ويا آهن.

مطالعي مان معلوم ٿئي ٿو ته نئين ٽيڪنيڪل حل کي لاڳو ڪرڻ جي مشڪلاتن کان علاوه، ڪمپنين ۾ هڪ اهم مسئلو ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ جي ثقافت جي کوٽ آهي. توهان کي سٺي نتيجن جي اميد نه رکڻ گهرجي جيڪڏهن وڏي ڊيٽا جي بنياد تي ڪيل فيصلن جي ذميواري صرف ڪمپني جي تجزيه نگارن کي تفويض ڪئي وئي آهي، ۽ مڪمل طور تي پوري ڪمپني کي نه. ”هاڻي ڪمپنيون وڏي ڊيٽا لاءِ دلچسپ استعمال جا ڪيس ڳولي رهيون آهن ،“ مفتاخوف چوي ٿو. "ساڳي ئي وقت، ڪجهه منظرنامي تي عمل درآمد ڪرڻ جي ضرورت آهي سسٽم ۾ اضافي ڊيٽا گڏ ڪرڻ، پروسيسنگ ۽ معيار جي ڪنٽرول لاءِ جيڪي اڳ ۾ تجزيو نه ڪيا ويا آهن." افسوس، "تجزياتي اڃا تائين ٽيم جي راند نه آهي،" مطالعي جي ليکڪن کي تسليم ڪيو.

جواب ڇڏي وڃو