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क्या आपकी जानकारी महामारी के दौरान नग्न तैर रही थी?

समुद्र के भीतर फाइबर ऑप्टिक केबल स्थापित करना।

एएफपी गेटी इमेजेज के माध्यम से

अत्यधिक सफल निवेशक वारेन बफे को यह कहने का शौक है, “केवल जब ज्वार निकल जाता है तो आपको पता चलता है कि कौन नग्न तैर रहा है। ” कोविड महामारी अप्रस्तुत संगठनों के लिए एक प्रमुख निम्न ज्वार की घटना का सबसे हालिया उदाहरण है। हम उलझी हुई आपूर्ति श्रृंखलाओं, भ्रमित करने वाली कार्य व्यवस्थाओं, अव्यवस्थित परिवहन प्रणालियों और अब अनुत्तरदायी सूचना वातावरण में इसके प्रभाव देखते हैं। यह बाद वाला मुद्दा एक महत्वपूर्ण है – इतना अधिक कि मैं इसे कई पोस्ट समर्पित करने की योजना बना रहा हूं। महामारी की तैयारी का जानकारी से क्या लेना-देना है, आप पूछ सकते हैं? मैंने पहले ही लिखा था कि डेटा साइंस को महामारी के दौरान क्वारंटाइन किया गया था

लेकिन कई कंपनियों ने महामारी के दबाव में अच्छा प्रदर्शन नहीं किया। 36% सहमत थे कि, “महामारी के दौरान, ऐसी जानकारी थी कि मेरा आईटी विभाग प्रभावी निर्णय लेने के लिए व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को प्रदान करने में असमर्थ था।” और जब पूछा गया, “महामारी के दौरान, आपके संगठन के भीतर कितनी जानकारी मौजूद थी, लेकिन व्यवसाय द्वारा उपयोग करने योग्य नहीं थी?” 84% ने या तो “काफी हद तक” या “कुछ हद तक” उत्तर दिया। यह बड़ी खबर है; कंपनियां सूचना युग के सबसे महत्वपूर्ण संकटों में से एक का सामना कर रही थीं, और काफी हद तक, हम इसके माध्यम से नेविगेट करने के लिए जानकारी प्रदान करने में असफल रहे। आम तौर पर, 95% उत्तरदाताओं ने सहमति व्यक्त की कि, “एक व्यवसाय या सामाजिक संकट एक लचीले और उत्तरदायी रिपोर्टिंग और विश्लेषण वातावरण की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।” चाहे संकट युद्ध हो, मंदी हो या अवसाद, या महामारी, लगभग हर आईटी कार्यकारी इस बात से सहमत था कि इस तरह के वातावरण एक सफल प्रतिक्रिया के लिए डेटा और एनालिटिक्स को अधिक महत्वपूर्ण बनाते हैं। अशांत वातावरण के लिए बेहतर जानकारी की आवश्यकता होती है, और अगर आईटी संगठन इसे प्रदान नहीं कर सकते हैं तो कुछ गलत है। अंतर्निहित समस्या क्या है? आप शायद रुचि रखते हैं कि जानकारी क्यों प्रदान नहीं किया गया था या अनुपयोगी था, जैसा कि I था। इसलिए यहां कारण दिए गए हैं और उन्हें चुनने वाले प्रतिशत हैं: उपयुक्त आंतरिक आईटी संसाधन अनुपलब्ध थे 38% आवश्यक होने पर कच्चा डेटा उपलब्ध नहीं था डेटा की आवश्यकता वाली व्यावसायिक टीमों के पास आवश्यक पहुंच नहीं थी 30% आउटसोर्स किए गए आईटी संसाधन अनुपलब्ध या बहुत महंगे थे 30% ये हैं सर्प बढ़ते परिणाम। उनका सुझाव है कि अधिकांश भाग के लिए कंपनियों के पास आवश्यक डेटा था, लेकिन कई इसे व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध नहीं करा सके, जिन्हें इसकी आवश्यकता थी। या तो इसमें बहुत अधिक समय लगा, बहुत अधिक एकीकरण या प्रोग्रामिंग की आवश्यकता थी—या तो आंतरिक या आउटसोर्स संसाधनों द्वारा, या पहुंच संभव नहीं थी। कुछ फर्मों में इनमें से कई समस्याएं थीं। यह एक अकादमिक मुद्दा नहीं है; इसके वास्तविक निहितार्थ हैं। यह पूछे जाने पर कि आवश्यक होने पर डेटा उपलब्ध नहीं होने के क्या निहितार्थ हैं, केवल 3% ने कहा कि कोई परिणाम नहीं थे, और अन्य उत्तरदाताओं ने बड़ी संख्या में चिंताओं का हवाला दिया: ग्राहक असंतोष या दुर्घटना 43% उत्पादों और सेवाओं की निम्न गुणवत्ता 40% वित्तीय हानि 39%

अधिक संगठनात्मक जोखिम (संभावित हानि) 37%

प्रतिष्ठा प्रभाव 33% धोखाधड़ी की संभावना 32 % नियामक जोखिम (संभावित जुर्माना) 28% इसके गंभीर परिणाम प्रतीत होते हैं। और जब डेटा से जुड़े छूटे हुए अवसरों के अपने संगठनों के लिए लागत का अनुमान लगाने के लिए कहा गया, तो अनुमान आश्चर्यजनक नहीं थे-काफी अधिक थे। मोडल प्रतिक्रिया (18%) कंपनी के राजस्व के 4 से 5% के बीच थी। 92% अनुमानित लागत 1% और 10% या अधिक के बीच होगी। हम बेहतर करने की जरूरत यह स्पष्ट है कि वर्तमान स्थिति असंतोषजनक और बहुत महंगी है, और उस सुधार की जरूरत है। कई संगठनों को स्पष्ट रूप से एक अलग दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता है कि वे कैसे जानकारी को कैप्चर, स्टोर और प्रावधान करते हैं। सर्वेक्षण के उत्तरदाताओं के अनुसार, एक बड़ा बदलाव यह है कि हमें अधिक तेज़ी से विश्लेषण प्रदान करने पर अतिरिक्त जोर देने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, 95% उत्तरदाताओं ने सहमति व्यक्त की कि “सटीक, समय पर विश्लेषण और अंतर्दृष्टि के आधार पर निर्णय लेना मेरे संगठन में सटीक लेनदेन डेटा होने के समान ही महत्वपूर्ण हो गया है।” हालांकि, व्यवहार में, लेनदेन डेटा अक्सर प्राथमिकता लेता है। 87% उत्तरदाताओं ने सहमति व्यक्त की कि “व्यावसायिक लेनदेन की जानकारी मेरे संगठन में विश्लेषण और अंतर्दृष्टि की जानकारी की तुलना में अधिक तेज़ी से उपलब्ध होती है।”

यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लेनदेन संबंधी डेटा है एक उच्च प्राथमिकता; अतीत में हमारे पास बहुत कुछ था, और विश्लेषण काफी हद तक इस पर आधारित थे। कुछ हद तक अभी भी ऐसा ही है। सर्वेक्षण में, 93% ने सहमति व्यक्त की कि “मेरे संगठन में विश्लेषण और अंतर्दृष्टि-आधारित निर्णय लेने के लिए अक्सर परिचालन, लेनदेन प्रणाली की जानकारी की भी आवश्यकता होती है।” लेकिन अब एनालिटिक्स और एआई विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों से आते हैं, और वे तेजी से एक तस्वीर प्रदान कर सकते हैं कि बाहरी दुनिया में और साथ ही अंदर की कंपनियों में क्या हो रहा है। यह, निश्चित रूप से, महामारी या अन्य व्यावसायिक संकटों के दौरान विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

निर्णय लेने के लिए रीयल-टाइम एनालिटिक्स के महत्व को सर्वेक्षण प्रतिभागियों द्वारा दृढ़ता से समर्थन दिया जाता है। जब पूछा गया, “आपके संगठन के लिए यह कितना महत्वपूर्ण है कि विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा वास्तविक समय में या वास्तविक समय के करीब उपलब्ध है?” लगभग सभी—97%—इस बात से सहमत थे कि यह या तो अत्यंत महत्वपूर्ण है या कुछ हद तक महत्वपूर्ण है। हालांकि, कई इस महत्वपूर्ण उद्देश्य को पूरा करने में सक्षम नहीं हैं। केवल 28% का कहना है कि वे सभी व्यावसायिक मुद्दों के लिए व्यवसाय के लिए आवश्यक रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, हालांकि वस्तुतः सभी (99%) कम से कम कुछ व्यावसायिक मुद्दों के लिए रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। हालांकि, ऐसा लगता नहीं है कि कारोबारी नेता अपने कारोबारी माहौल के केवल कुछ पहलुओं पर समय पर निर्णय लेने में सक्षम होंगे। तो मुझे स्थिति की समीक्षा करने दें और सर्वेक्षण के परिणाम। अन्य व्यावसायिक संकटों की तरह, महामारी ने आईटी संगठनों पर व्यावसायिक जानकारी को शीघ्रता से वितरित करने का दबाव डाला। विश्वसनीय रीयल-टाइम डेटा अधिक महत्वपूर्ण हो गया। लेकिन आईटी संगठन डिलीवर नहीं कर सके; कई लोगों ने कहा कि महामारी के दौरान आवश्यक जानकारी उपलब्ध नहीं थी। और यह समय पर विश्लेषण और व्यवसाय के बारे में अंतर्दृष्टि है जिसमें बहुत कमी थी – कई कारणों से, लेकिन समयबद्धता, एकीकरण और प्रोग्रामिंग की आवश्यकता महत्वपूर्ण थी। साक्षात्कार किए गए आईटी अधिकारियों का कहना है कि व्यापार संकट के दौरान निर्णय लेने के लिए रीयल-टाइम एनालिटिक्स विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं, लेकिन कई उन्हें वास्तविक समय में प्रदान नहीं कर सकते हैं। इसके बजाय, उनके सिस्टम और रिपोर्ट लेन-देन डेटा पर अधिक केंद्रित होते हैं, जो एनालिटिक्स की तुलना में अधिक तेज़ी से प्रदान किए जाते हैं। मेरी अगली पोस्ट में लगभग एक सप्ताह में, मैं कुछ प्रकाश डालने की कोशिश करें – सर्वेक्षण और मेरे अपने अनुभव से – हम इस स्थिति में कैसे पहुंचे। मैंने जिन ऐतिहासिक कारकों का उल्लेख किया है, उनके अलावा, आईटी आर्किटेक्चर, मेरा मानना ​​​​है कि समस्या का हिस्सा हैं। तो आईटी अधिकारियों के बीच अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। लेकिन उस सब पर और बाद में।

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