क्यों स्वचालन बिग डेटा पहल में नई वास्तविकता है

विषय

• बिग डेटा एंड बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) के कॉन सेल्फ-सर्विस
• स्व-सेवा के लाभ
• स्व-सेवा के साथ चुनौती
• नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
• मामले का अध्ययन
• सेल्फ-सर्विस और ऑटोमेशन का बेस्ट आउट होना
• निष्कर्ष

स्रोत: Lightspectrum / Dreamstime.com

ले जाओ:

स्व-सेवा और स्वचालन के लिए उपयोगकर्ताओं की एक बड़ी रेंज के लिए बड़ा डेटा सुलभ हो रहा है।

सेल्फ-सर्विस एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर कुछ समय से सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का एक ट्रेंड है। वैचारिक रूप से, इसके बारे में अधिक नवीनता नहीं है, हालांकि - स्व-सेवा एक अवधारणा के रूप में पहले से ही फास्ट फूड जोड़ों, वित्तीय सेवाओं और अन्य उद्योगों पर लागू हो चुकी है, और सॉफ्टवेयर डोमेन अपनी अनूठी जरूरतों के अनुसार इसे अनुकूलित कर रहा है।

स्व-सेवा विश्लेषिकी विशेष रूप से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के उद्देश्य से होती है, जिन्हें तकनीकी रूप से योग्य डेटा कर्मियों जैसे कि डेटा वैज्ञानिकों पर निर्भर होने के बिना आसानी से डेटा में हेरफेर करने और एनालिटिक्स बनाने की आवश्यकता होती है। ऐसी धारणा है कि स्व-सेवा विश्लेषिकी डेटा वैज्ञानिकों पर निर्भरता को कम करने वाली है। विशेषज्ञों का एक समूह भी है जो मानता है कि व्यापार उपयोगकर्ताओं के हाथों में विश्लेषण के निरपेक्ष पारित होने से शासन से समझौता हो सकता है और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को गुणवत्ता प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। दोनों विचारों में पदार्थ है। जबकि स्व-सेवा विश्लेषिकी बाजार पर पूर्वानुमान सकारात्मक हैं, उपयोगकर्ताओं को सॉफ्टवेयर का सही उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना महत्वपूर्ण है। ऐसे सॉफ्टवेयर टूल को सीखने के लिए बिजनेस यूजर्स के लिए काफी स्कोप है। (बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स पर और जानने के लिए, क्या बिग डेटा एनालिटिक्स बिजनेस इंटेलिजेंस गैप को बंद कर सकता है?)

बिग डेटा एंड बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) के कॉन सेल्फ-सर्विस

इस उपयोग के मामले के बारे में सोचें: एक संगठन में, ग्राहक या बाजार का सामना करने वाले कार्मिक निर्णय लेने के लिए डेटा पर बहुत निर्भर करते हैं। अब, अनुकूलित एनालिटिक्स प्राप्त करना आसान नहीं है क्योंकि डेटा वॉल्यूम बहुत बड़ा है और कई स्रोतों से आता है; यह डेटा को हेरफेर करने और समझने योग्य प्रारूप में एनालिटिक्स उत्पन्न करने के लिए विशिष्ट कौशल लेता है। इसलिए, डेटा वैज्ञानिकों और अन्य तकनीकी लोगों को शामिल करने की आवश्यकता है। इससे बहुत समस्याएँ पैदा होती हैं। उदाहरण के लिए, तकनीकी कर्मियों और डेटा वैज्ञानिकों की बैंडविड्थ विभाजित है और तकनीकी कर्मियों पर बहुत अधिक निर्भरता एनालिटिक्स प्राप्त करने में देरी कर सकती है, जिससे निर्णय लेने में बाधा आ सकती है।

व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाकर इस समस्या को हल किया जा सकता है। व्यापार उपयोगकर्ताओं को डेटा में हेरफेर करने और कस्टम रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए सुसज्जित किया जा सकता है। अब हम स्व-सेवा की बात कर रहे हैं। बड़े डेटा और बीआई के चुनाव में सेल्फ-सर्विस व्यवसाय उपयोगकर्ताओं की जरूरतों के अनुसार एनालिटिक्स को हेरफेर करने और उत्पन्न करने की क्षमता है। व्यावसायिक उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से फास्ट फूड रेस्तरां में स्वयं-सेवा अवधारणा की तरह रिपोर्ट उत्पन्न कर रहे हैं। बेशक, इससे पहले कि उपयोगकर्ता रिपोर्ट तैयार कर सकें, डेटा को एक निश्चित प्रारूप में एकत्र, संसाधित और परिवर्तित किया जाना चाहिए, जो व्यवसाय उपयोगकर्ताओं की जिम्मेदारी नहीं है।

स्व-सेवा के कई फायदे हैं और साथ ही नुकसान भी। लेकिन बहुत सारे स्व-सेवा उत्पाद अब बाजार में उपलब्ध हैं जो व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं पर केंद्रित हैं। इन उत्पादों में कुछ विशेषताएं समान हैं: सहज और मैत्रीपूर्ण उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, अनुकूलित रिपोर्ट पीढ़ी और व्यावसायिक शब्दावली। यह माना जाता है कि इस तरह के उत्पादों में व्यावसायिक उपयोगकर्ता की भागीदारी की आवश्यकता के बिना बड़े डेटा को स्वीकार करने, मेरा और संसाधित करने की अंतर्निहित क्षमताएं हैं। तो, आप कह सकते हैं कि स्व-सेवा सॉफ्टवेयर ने तकनीकी कर्मियों पर निर्भरता को कम (लेकिन समाप्त नहीं) करके व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने के उपयोग के मामले को संबोधित किया है। फॉरेस्टर रिसर्च, इंक। के अनुसार, रिपोर्ट और क्वेरी जनरेट करने के अनुरोधों का केवल 20 प्रतिशत बीआई टीम या आईटी विभाग को भेजा जाना चाहिए।

स्व-सेवा के लाभ

जैसा कि पहले से ही स्पष्ट हो सकता है, स्व-सेवा सॉफ्टवेयर होने का मुख्य लाभ यह स्वतंत्रता है जो व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं को प्रदान करता है। उपयोगकर्ताओं को क्वेरी चलाने या रिपोर्ट बनाने के लिए BI टीम या IT विभाग पर निर्भर होने की आवश्यकता नहीं है। यह अन्य महत्वपूर्ण असाइनमेंट पर ध्यान केंद्रित करने के लिए तकनीकी कर्मियों को भी मुक्त करता है। चूंकि व्यवसाय उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से कस्टम रिपोर्ट और एनालिटिक्स बनाने में सक्षम हैं, इसलिए वे अंतर्दृष्टि खोजने और अधिक महत्वपूर्ण निर्णय लेने में सक्षम हैं। सॉल्यूशंस ऑन डिमांड और एसएएस में उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए दक्षिण-पूर्व एशिया के महाप्रबंधक जेम्स फोस्टर के अनुसार, "इस तरह, यह केवल एक अच्छी बात हो सकती है कि व्यापार की लाइनों में अधिक निर्णय लेने की क्षमता अंतर्निहित हो।" "इसके अलावा, स्वयं सेवा में बदलाव का भी आईटी पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, जिससे वे अधिक रणनीतिक रूप से सोचने के लिए स्वतंत्र हो जाते हैं और केवल रोशनी रखने के बजाय कंपनी के लिए मूल्य वर्धित गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।"

स्व-सेवा के साथ चुनौती

स्व-सेवा मॉडल व्यापार उपयोगकर्ताओं को क्वेरी और एनालिटिक्स उत्पन्न करने के लिए सशक्त बनाने पर आधारित है जबकि बीआई टीम और आईटी विभाग बैक-एंड सिस्टम और डेटा एकीकरण का ध्यान रखते हैं। हालांकि, इस मॉडल से चुनौतियां पैदा होती हैं। तकनीकी रूप से, BI सिस्टम के साथ डेटा को एकीकृत करना एक जटिल कार्य है। बीआई टीमें उद्यम प्रणाली के एकल, एकीकृत दृष्टिकोण को देने के लिए संघर्ष करती हैं। (एनालिटिक्स पर अधिक जानकारी के लिए, रियल-टाइम बिग डेटा एनालिटिक्स के पेशेवरों और विपक्षों का वजन देखें।)

दूसरी चुनौती डेटा गवर्नेंस को लेकर है। व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को अनुप्रयोगों का उपयोग करने में पूर्ण स्वतंत्रता देना जोखिमों से भरा है। उदाहरण के लिए, यह डुप्लिकेट डेटा और रिपोर्ट, प्रश्नों में स्पाइक्स और अनुरोधों के परिणामस्वरूप हो सकता है जो सर्वर के टूटने की ओर जाता है और पुराने डेटा या संरचना के साथ रिपोर्ट करता है। जाहिर है, डेटा गवर्नेंस पॉलिसी और यूजर एक्सेस के बीच संतुलन होना जरूरी है।

नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ

जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।

मामले का अध्ययन

कई संगठन, बड़े और छोटे, ने स्वचालन या स्व-सेवा सॉफ्टवेयर को अपनाकर लाभ उठाया है। इन कंपनियों ने लागत में कटौती, उत्पादकता में सुधार और उच्च ग्राहक संतुष्टि दर्ज की है। पहला मामला Microsoft कॉल सेंटरों का था। Microsoft में आंतरिक मदद डेस्क 105,000 से अधिक कर्मचारियों, विक्रेताओं, ठेकेदारों और ग्राहकों का समर्थन करता है। यह कॉल वॉल्यूम कम करना चाहता था, इसलिए इसने कई सेल्फ-सर्विस टूल्स, एक ऑनलाइन सपोर्ट पोर्टल की तैनाती की और नॉलेज बेस आर्टिकल्स तक पहुंच प्रदान की। परिणामस्वरूप, Microsoft लगभग 30 डॉलर प्रति कॉल की दर से कॉल को 15.4 प्रतिशत कम करने में सक्षम था।

प्रबंधन परामर्श कंपनी eVergance Partners, LLC द्वारा किए गए एक शोध से पता चलता है कि यदि कोई कंपनी ऑनलाइन ग्राहक के सवाल का जवाब देती है, तो कॉल सेंटर के माध्यम से पूछे गए प्रश्न की तुलना में लागत 4 से 40 गुना कम होती है।

सेल्फ-सर्विस और ऑटोमेशन का बेस्ट आउट होना

सबसे पहले, उद्योग के दृष्टिकोण से, स्व-सेवा और स्वचालन से पीछे नहीं हटना है। लेकिन, इन अवसरों के लिए सावधानी से संपर्क करने की आवश्यकता है। यहां कुछ सलाह हैं:

• अपने ग्राहकों को एक अच्छा स्वचालन अनुभव प्रदान करें। उदाहरण के लिए, यदि आपके ग्राहक कॉल सेंटर के बजाय ऑनलाइन चैटिंग या वेबसाइट संसाधनों का उपयोग करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि प्रक्रिया परेशानी रहित, त्वरित और चिकनी है। यदि ग्राहकों के पास एक खराब अनुभव है, तो संभावना है कि वे कभी वापस नहीं लौट सकते।
• व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुपालन में अनुप्रयोगों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करें। एप्लिकेशन हैंडलिंग पर व्यापक प्रशिक्षण दिया जाना चाहिए और बीआई टीमों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के बीच जिम्मेदारियों का स्पष्ट विभाजन होना चाहिए।
• वृत्ताकार औजारों का निर्माण करें और उन्हें सुधारने में अपने अनुभव का उपयोग करें। EVergance में रणनीति और विपणन के वरिष्ठ उपाध्यक्ष एलन बोंड के अनुसार, "पिछले एक दशक में आपके द्वारा बनाई गई पाइपलाइन का लाभ उठाएं।" बहुत सी चीजें हैं जो आप कर सकते हैं जैसे कि पेरोल व्यापार प्रक्रियाएं, स्वचालित सुविधाएं। मानव संसाधन के लिए, और मोबाइल क्षेत्र सेवा टीमों के लिए कॉल प्रेषण अनुरोध। हालांकि, ग्राहक अधिग्रहण या प्रतिधारण की गारंटी नहीं देगा, बोंडे कहते हैं, "न केवल इसलिए कि आप इसे बनाते हैं, वे आएंगे।"

निष्कर्ष

बड़े डेटा से निपटने वाले उद्योगों में स्व-सेवा और स्वचालन को बड़े अवसर माना जाता है। हालांकि, इन अवसरों का उपयोग करते समय कंपनियों को सावधान रहने की आवश्यकता है क्योंकि लापरवाह निष्पादन से प्रतिष्ठा और ग्राहकों की हानि हो सकती है। उचित प्रशिक्षण और बुद्धिमान नीतियां आगे बढ़ने का रास्ता हैं।