डेटा एनालिटिक्स प्रोग्राम लॉन्च करते समय कैसे असफल न हों।

असफलता वर्तमान में आदर्श है, लेकिन अभी इतनी प्रतिभा और पैसा एनालिटिक्स में क्यों जा रहा है?

अधिकांश आपको बताएंगे कि यह जटिल है (यह है) लेकिन मैं विश्लेषिकी कार्यक्रमों को लागू करने में विफलता से बचने के लिए एक दृष्टिकोण साझा करने जा रहा हूं जो वास्तव में काफी सरल है (आसान नहीं) और अपेक्षाकृत सस्ती (लेकिन सस्ता नहीं)।

असफलता के तथ्य

2017 के अंत में, गार्टनर ने अनुमान लगाया कि बड़े डेटा और एनालिटिक्स प्रोजेक्ट 60% समय को भौतिक बनाने में विफल रहते हैं। बाद में यह आंकड़ा 85% हो गया!

2019 के लिए गार्टनर के शीर्ष डेटा और एनालिटिक्स भविष्यवाणियों में शामिल हैं “80% AI परियोजनाएं अल्केमी रहेंगी, जो विजार्ड द्वारा चलाए जाएंगे, जिनकी प्रतिभा 2020 के माध्यम से संगठन में नहीं बढ़ेगी।”

2019 के नए सहूलियत सर्वेक्षण के अनुसार, उनके वार्षिक सर्वेक्षण में 77% प्रतिशत उत्तरदाताओं का कहना है कि एनालिटिक्स का व्यवसाय अपनाना उनकी सबसे बड़ी चुनौती बनी हुई है।

इससे भी अधिक परेशान, ड्यूक विश्वविद्यालय, डेलॉइट एलएलपी और अमेरिकन मार्केटिंग एसोसिएशन द्वारा किए गए 2018 के मुख्य विपणन अधिकारी सर्वेक्षण के परिणामों में पाया गया कि 2% से कम विपणन नेताओं का मानना ​​है कि उनकी कंपनियों में मार्केटिंग एनालिटिक्स का लाभ उठाने की सही प्रतिभा है।

कैसे करें असफल

असफल होने के कई तरीके हैं और असफलता की दर इतनी अधिक होने के कई कारण हैं! यहाँ विश्लेषिकी में विफल होने के लिए हर समय सबसे बड़ी हिट है।

रास्ते में आने दो। एक समस्या की तलाश में प्रौद्योगिकी समाधान विश्लेषिकी विफलताओं से जुड़े सबसे आम मुद्दों में से एक है। बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स के लिए एक सिस्टम को डिजाइन करना और लागू करना, इससे पहले कि आप जानते हैं कि आपको क्या चाहिए और असफल होने का एक निश्चित तरीका है। मैंने कुछ बड़े पैमाने पर विफलताओं को देखा है जहां इस मुद्दे के कारण लाखों डॉलर और अनगिनत घंटे बर्बाद हो गए। इस क्षेत्र में काम करने वाले ज्यादातर लोग ऐसा ही कह सकते हैं। आईटी के साथ नेतृत्व मत करो।

जो भी वर्तमान में है, उसके साथ काम करें। अत्यधिक सक्षम उद्योग की विशिष्ट विशेषज्ञता के साथ विश्लेषणात्मक प्रतिभा दुर्लभ है, जिसका पता लगाना मुश्किल है और संभावना नहीं है कि बस घूम रही है। अच्छे लोग उच्च मांग में हैं, इसलिए आप इसके लिए भुगतान करने की उम्मीद कर सकते हैं। इस और अन्य वास्तविक कारकों का मतलब है कि अधिकांश परियोजनाएं वर्तमान टीम के सदस्यों द्वारा कर्मचारी हैं। जबकि आपके लोग वर्तमान में जो कुछ भी करते हैं, उस पर महान हो सकते हैं (जो, वे संभवतः ऐसा करना जारी रखेंगे), और इससे भी बेहतर अगर वे अच्छे विश्लेषक हैं, तो स्वतंत्र अनुशासन को गंभीरता से नहीं लेना और एक एनालिटिक्स प्रोग्राम को लागू करने से जुड़े प्रयास का स्तर क्या है? एक घातक गलती।

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