ऑगमेंटेड एनालिटिक्स की दुनिया में डेटा साक्षरता को नेविगेट करना

मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) क्षमताओं में सुधार जारी है, और संवर्धित एनालिटिक्स उत्पाद डेटा को देखने और समझने से संबंधित कई कार्यों को विश्वसनीय रूप से स्वचालित कर सकते हैं। डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने वाले शक्तिशाली उपकरणों के साथ, अधिकारी अक्सर आश्चर्यचकित रह जाते हैं: क्या यह तकनीक वास्तव में इसकी आवश्यकता को कम करती है डेटा साक्षरता उनके संगठनों में प्रशिक्षण प्रयास? नहीं, बल्कि इसके विपरीत.

डेटा साक्षरता-संदर्भ में डेटा को पढ़ने, लिखने और संचार करने की क्षमता-पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। संगठनों को काम करने का डेटा-संचालित तरीका विकसित करने और कर्मचारियों को अपनी रचनात्मकता और आलोचनात्मक सोच के साथ एआई कौशल बढ़ाने के लिए सशक्त बनाने में मदद करना महत्वपूर्ण है।

किसी संगठन के विकास और सफलता के लिए डेटा साक्षरता की भूमिका पर विचार करने के लिए अतिरिक्त कारक हैं। डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को काम पर रखना, प्रशिक्षण देना और उन्हें बनाए रखना कठिन है-साथ ही, उनके कौशल अक्सर सूक्ष्म और महंगे होते हैं। 365 डेटा साइंस के अनुसार, अधिकांश डेटा वैज्ञानिक संभवतः अपने वर्तमान कार्यस्थल पर 1.7 वर्ष से अधिक नहीं बिताएंगे। डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक, जो उच्च प्रशिक्षित हैं, अक्सर बिक्री के लिए एक स्वच्छ डेटा स्रोत बनाने या बुनियादी रिपोर्ट तैयार करने जैसे कार्यों के लिए अनुरोध प्राप्त करते हैं। उनकी विशिष्ट क्षमताओं के साथ, उनका समय और कौशल सेट उच्च-मूल्य, जटिल व्यावसायिक प्रश्नों के लिए मॉडलिंग और वर्कफ़्लो विकसित करने में बेहतर काम करेगा।

जब अधिकारी एआई और संवर्धित एनालिटिक्स तकनीक में निवेश करते हैं, तो व्यावसायिक उपयोगकर्ता - एक समर्पित विश्लेषक की तुलना में डेटा का अधिक आकस्मिक उपयोगकर्ता - अपने प्रश्नों के उत्तर और अपने काम को अच्छी तरह से करने के लिए आवश्यक जानकारी तक पहुंच सकता है, काम करने की प्रक्रिया के बारे में चिंता किए बिना। इसलिए।

यह पता लगाना कि एआई-सक्षम समाधान कैसे उपयोगकर्ता के कार्यों का समर्थन कर सकते हैं और सही उपयोगकर्ता अनुभव पा सकते हैं, इसमें टूल और उपयोगकर्ता को सफलता के लिए तैयार करने की भारी क्षमता है। उदाहरण के लिए, एक एआई उपकरण डेटा तैयार करने से संबंधित कुछ अधिक कठिन कार्यों को स्वचालित कर सकता है और फिर मानव को परिणाम प्रदान कर सकता है, जो अपनी विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के आधार पर सामग्री का आगे विश्लेषण और कल्पना कर सकता है।

संवर्धित विश्लेषण में प्रगति से लोगों को प्रश्नों का उत्तर तेजी से देने में मदद मिलती है

संवर्धित विश्लेषण समाधान व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा को समझना आसान बना सकते हैं, जिससे कंपनियों को इन महंगी प्रौद्योगिकियों के मूल्य को अधिकतम करने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, संवर्धित विश्लेषण ग्राहकों की रुचि को समझ सकता है और उपभोक्ता प्राथमिकताओं, उत्पाद विकास और विपणन चैनलों के बारे में पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है। वे किसी के डेटा में रुझानों, मूल्यों और भिन्नताओं के बारे में अतिरिक्त संदर्भ भी प्रदान कर सकते हैं। परिष्कृत एल्गोरिदम अतिरिक्त विज़ुअलाइज़ेशन का सुझाव दे सकते हैं जिन्हें प्राकृतिक भाषा में उत्पन्न पाठ स्पष्टीकरण और संदर्भ के साथ डैशबोर्ड में जोड़ा जा सकता है।

यहां समाधानों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जो आपके कार्यबल को ऊपर उठाने में मदद कर सकते हैं।

1. डेटा कहानियां. टेबल्यू क्लाउड में अब शामिल है डेटा कहानियां, एक गतिशील डैशबोर्ड विजेट सुविधा जो डेटा का विश्लेषण करने और इसके बारे में एक कथा या बुलेटेड रूप में एक सरल कहानी लिखने के लिए एआई एल्गोरिदम को नियोजित करती है। कहानियाँ केवल चार्ट और डैशबोर्ड से परे डेटा के बारे में आख्यानों को एक रजिस्टर में बुनती हैं जो व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए उनके कई सवालों के जवाब देने के लिए सुलभ है। इससे डेटा साक्षरता का वह स्तर कम हो जाता है जो एक व्यावसायिक उपयोगकर्ता को अपने लिए सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को समझने के लिए चाहिए होता है। जब उपयोगकर्ता पहली बार किसी बार चार्ट या लाइन चार्ट को देखता है तो डेटा स्टोरीज़ में वे सरल प्रश्न पूछे जाते हैं: क्या यह संख्या जो बाह्य की तरह दिखती है वास्तव में बाह्य है? समय के साथ वह संख्या कैसे बदल गई है? औसत क्या है? डेटा की अभी भी व्याख्या करने की आवश्यकता है - यह पूरी कहानी नहीं है - लेकिन यह डेटा में अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने की दिशा में एक बड़ा कदम है।

2. मुझे दिखाओ. संवर्धित विश्लेषण सुविधाएँ स्मार्ट एन्कोडिंग डिफ़ॉल्ट की भी अनुमति देती हैं। उदाहरण के लिए, शो मी रुचि की डेटा विशेषताओं के आधार पर चार्ट प्रकार और उपयुक्त मार्क एन्कोडिंग की अनुशंसा करता है। उपयोगकर्ता तब उच्च-स्तरीय टेकअवे पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिसे वे अपने दृश्य विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में अपने दर्शकों के साथ संचार और साझा करना चाहते हैं।

3. प्राकृतिक भाषा समझ. परिष्कृत शोध, भाषा मॉडल के लिए बड़े प्रशिक्षण सेट और बेहतर कंप्यूटिंग क्षमताओं के साथ, पिछले कुछ वर्षों में प्राकृतिक भाषा की समझ में भी काफी सुधार हुआ है।

लोग SQL क्वेरीज़ के निर्माण की प्रक्रिया को समझे बिना भी विश्लेषणात्मक प्रश्न पूछ सकते हैं। समझने के बेहतर इरादे के साथ, प्राकृतिक भाषा इंटरफेस इंटरैक्टिव चार्ट के साथ सवालों के जवाब दे सकते हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता डेटा की समझ के अनुसार सुधार, परिष्कृत और इंटरैक्ट कर सकते हैं।

4. मशीन लर्निंग. एमएल से संबंधित संवर्धित विश्लेषण ने भी प्रगति की है। ये मॉडल परिष्कृत और जटिल विश्लेषणात्मक कार्य सीख सकते हैं जैसे डेटा परिवर्तन संचालन जो एक विशिष्ट प्रकार के उपयोगकर्ता या उपयोगकर्ताओं के समूह के लिए वैयक्तिकृत होते हैं। इसके अलावा, कई संवर्धित विश्लेषणात्मक अनुभवों में अब उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस हैं जो सहज महसूस करते हैं, प्रशिक्षण की जटिलता को कम करते हैं और उपयोगकर्ता के विश्लेषणात्मक वर्कफ़्लो में एक मॉडल लागू करते हैं।

हालाँकि AI में अविश्वसनीय क्षमताएं हैं, लेकिन यह कभी भी पूरी तरह से इंसानों की जगह नहीं ले पाएगा। निचले-स्तरीय सांख्यिकीय गुणों से उच्च-स्तरीय निष्कर्ष निकालना जटिल और सूक्ष्म हो सकता है। लोगों में उच्च स्तर की रचनात्मक अनुभूति होती है; हम जिज्ञासु हैं; हम डेटा से इन उच्च-स्तरीय निष्कर्षों को दूर कर सकते हैं।

डेटा साक्षरता को बढ़ावा देने के लिए सिफ़ारिशें

संगठनों को अपने डेटा से उच्च-स्तरीय अंतर्दृष्टि अनलॉक करने के लिए, कर्मचारियों-व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं और विश्लेषकों को समान रूप से शिक्षित किया जाना चाहिए कि उन्हें अपने डेटा का विश्लेषण कैसे करना चाहिए और डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और प्रस्तुत करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास होना चाहिए। यहां बताया गया है कि कैसे संगठन डेटा साक्षरता को बढ़ावा देने और एनालिटिक्स टूल के साथ एआई को बढ़ाने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास विकसित कर सकते हैं।

1. प्रशिक्षण में निवेश करें.

किसी भी संगठन के लिए सही उपकरण और सही शिक्षा/प्रशिक्षण दोनों का होना महत्वपूर्ण है। में एक डेटा साक्षरता पर फॉरेस्टर परामर्श अध्ययनकेवल 40% कर्मचारियों ने कहा कि उनके संगठन ने उन्हें अपेक्षित डेटा कौशल प्रशिक्षण प्रदान किया है।¹ व्यक्तियों और संगठनों को अपने डेटा को देखने और समझने की सर्वोत्तम प्रथाओं के संदर्भ में लोगों को बेहतर प्रशिक्षण देना चाहिए। कार्यस्थलों को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा साक्षरता से संबंधित पाठ्यक्रमों की पेशकश करनी चाहिए ताकि कर्मचारी पैटर्न को समझ सकें और चार्ट बनाने और प्रस्तुत करने के सर्वोत्तम तरीके सीख सकें।

अपने कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने के लिए, आप जैसी कंपनियों के बेहतरीन तृतीय-पक्ष कार्यक्रमों को सूचीबद्ध कर सकते हैं क्लिक करें, डेटा साक्षरता, कौरसेरा की डेटा और एनालिटिक्स अकादमी, EDX, डाटाकैंप, खान अकादमी, सामान्य सभा, लिंक्डइन लर्निंग, और अधिक। झांकी पेश करती है स्व-संचालित शिक्षा, लाइव, आभासी प्रशिक्षण कक्षाएं, और एक डेटा साक्षरता पर निःशुल्क पाठ्यक्रम. इसी तरह की परियोजनाएं जिनमें प्रशिक्षण शामिल है, जिनमें से कुछ निःशुल्क हैं लोगों के लिए डेटा, डेटा के साथ कहानी, डेटा लॉज, डेटा साक्षरता परियोजना, और दूसरों.

अधिकारियों को इस पर भी विचार करना चाहिए: आपके कर्मचारियों को न केवल चार्ट की भाषा में बल्कि व्यापक प्रतिमान के रूप में भी प्रशिक्षित किया जा सकता है?

ऐसे निर्माण उपकरणों का एक नकारात्मक पक्ष, जिनमें बहुत सारी संवर्धित क्षमताएं हैं - जिनमें एआई और मशीन लर्निंग शामिल हैं - यह है कि वे भ्रामक रूप से सरल दिख सकते हैं, और वे उपयोगकर्ताओं को बहुत तेज़ी से आगे बढ़ा सकते हैं। लेकिन प्रशिक्षित उपयोगकर्ता एक चार्ट तैयार कर सकते हैं या चार्ट से अंतर्दृष्टि ले सकते हैं जो किसी तरह से भ्रामक या गुमराह हो सकता है।

लोगों को दृश्य प्रतिनिधित्व की भाषा और इसके पीछे के विज्ञान के बारे में शिक्षित करना महत्वपूर्ण है ताकि वे, यदि डेटा साक्षर नहीं हैं, तो कम से कम डेटा से अवगत हों। उदाहरण के लिए, लोग कैसे पहचानते हैं कि बाह्य क्या है? उन्हें ऐसे डैशबोर्ड कैसे डिज़ाइन करने चाहिए जो भरोसेमंद हों? उन्हें सहसंबंध और कार्य-कारण के बीच के अंतर को भी समझने में सक्षम होना चाहिए। इससे यह सुनिश्चित होगा कि डेटा सटीक है और इसका उपयोग विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।

2. डेटा-संचालित निर्णय लें।

डेटा मौखिकता से आगे बढ़ना - जहां लोग डेटा-संचालित निर्णय लेने के बारे में बात करते हैं - डेटा साक्षरता की ओर - जहां लोगों के पास डेटा का पता लगाने, समझने और संचार करने की क्षमता है - डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक लोकतांत्रिक पहुंच की आवश्यकता है। इसमें व्यक्तिगत सीखने और प्रयोज्यता पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है, लेकिन यह एक संगठनात्मक परिवर्तन के रूप में अधिक होना चाहिए। डेटा साक्षरता का सच्चा लोकतंत्रीकरण डेटा के संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र को ध्यान में रखता है। यह उपयोगकर्ताओं के दैनिक जीवन में चार्ट के प्रसार को पहचानता है और उन्हें व्यापक रूप से समझने योग्य बनाने के लिए काम करता है।

लोगों को डेटा के आधार पर निर्णय लेना चाहिए, न कि केवल व्यक्तिपरक राय के आधार पर; यह प्रशिक्षण के महत्व पर वापस जाता है जो उपयोगकर्ताओं को सहसंबंध और कार्य-कारण के बीच अंतर पर शिक्षित करता है। डेटा-संचालित निर्णय कैसे लिए जाने चाहिए? डेटा प्रस्तुत करने का माध्यम और मुख्य निष्कर्ष क्या हैं ताकि प्रभावी निर्णय लेने के लिए चर्चा उद्देश्यपूर्ण बनी रहे? उदाहरण के लिए, तकनीकी कंपनियों को उपयोगकर्ता टेलीमेट्री डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करना चाहिए कि कौन सी सुविधाओं का निर्माण करना है, विशेषताओं का उपयोग करना है और उपयोगकर्ता अनुभव में किसी भी घर्षण की पहचान करना है।

3. पर्याप्त बुनियादी ढांचे का विकास और रखरखाव करें।

पहली दो सिफारिशों का समर्थन करने के लिए, अधिकारियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके संगठन ने अपने डेटा को रखने और नियंत्रित करने के लिए पर्याप्त, स्केलेबल बुनियादी ढांचे का निर्माण किया है। उन्हें अपने संगठनों को एआई तकनीक की पहचान करने और उस तक पहुंच हासिल करने में भी मदद करनी चाहिए जो उनके ग्राहकों की समस्याओं और जरूरतों का समाधान करती है।

इसके अलावा, निर्णय लेने वालों को डेटा गोपनीयता और विश्वास के बारे में विचारशील और विचारशील होना चाहिए। यह कोई बाद का विचार नहीं हो सकता; इसे शुरू से ही गंभीरता से लिया जाना चाहिए। डेटा गोपनीयता और विश्वास की जिम्मेदारी पूरी तरह से व्यक्तिगत उपयोगकर्ता पर डाली जानी चाहिए, जिसे व्यापक डेटा प्रशासन और प्रबंधन नीतियां कवर कर सकती हैं।

डेटा साक्षरता प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखें

एआई और डेटा स्टोरीज़ जैसे संवर्धित विश्लेषण टूल में निवेश करना व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा से उत्तर खोजने के लिए सशक्त बनाने की दिशा में एक उत्कृष्ट कदम है, लेकिन ये उपकरण डेटा साक्षरता प्रयासों को प्रतिस्थापित करने के बजाय पूरक करेंगे। इसके अलावा, एआई प्रौद्योगिकी और प्रशिक्षण दोनों में निवेश के सही रूप मनुष्यों को वह काम करने में प्रभावी ढंग से सहायता कर सकते हैं जिसमें वे सर्वश्रेष्ठ हैं: ग्राहकों की जरूरतों को हल करते हुए विचार करना और समाधान बनाना, यह सब डेटा पर केंद्रित है।

आपके पूरे संगठन में डेटा साक्षरता पर ध्यान जारी रखने से यह सुनिश्चित होगा कि आपके अधिक कर्मचारी-सामान्य व्यावसायिक उपयोगकर्ता और परिष्कृत डेटा विश्लेषक-आपके डेटा के बारे में सही प्रश्न पूछ रहे हैं जिससे आगे की अंतर्दृष्टि प्राप्त होगी।

एक लचीला विश्लेषणात्मक भागीदार चुनें

टेबल्यू जैसा एनालिटिक्स पार्टनर क्षमताओं के साथ-साथ भूमिका-आधारित प्रशिक्षण में व्यापकता और गहराई प्रदान करता है - जिससे यह आपकी कंपनी के लिए सबसे अच्छा काम करने वाली चीज़ की खोज की यात्रा में एक लचीला भागीदार बन जाता है। बारे में और सीखो झाँकी बादल.

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