2024 में, संगठनों को एक अच्छी डेटा रणनीति को अपनाना चाहिए, जो व्यवसायियों के लिए उनके डेटा-संबंधी प्रयासों में एक संगठन द्वारा बनाई गई एक विश्वसनीय कसौटी है और इसके विकास का समर्थन करती है। अधिकारियों को एक गतिशील बाज़ार में तेजी से अनुकूलन करने और अपने डेटा नियोजन के ठोस प्रभावों को प्रदर्शित करने के लिए बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ता है। विशेष रूप से, व्यावसायिक हितधारक अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पहल से मूल्य देखना चाहते हैं।
इस बीच, नेताओं को डेटा परिपक्वता पर एक बुनियादी विसंगति का सामना करना पड़ता है 94% तक सोचें कि उनका निगम या तो उद्योग मानक के बराबर है या श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ है। हालाँकि, अनुभवजन्य साक्ष्य एक अलग कहानी बताते हैं।
प्रत्येक डेटा घटना का समाधान बढ़ गया 15 घंटे तक 2022 और 2023 के बीच। इसके अलावा, 92% तकनीकी अधिकारी इस बात पर जोर देते हैं कि भरोसेमंद डेटा की पहले से कहीं अधिक आवश्यकता है, जो बेहतरी के लिए तत्काल कॉल को रेखांकित करता है। डेटा की गुणवत्ता.
पर्याप्त डेटा गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए डेटा रणनीतियों के बारे में नए सिरे से सोचने की आवश्यकता है। जेपी मॉर्गन चेज़ ने ज़मीन पर इस दृष्टिकोण को सक्रिय रूप से अपनाया है 1.5 $ अरब एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) कार्यक्रमों से व्यावसायिक मूल्य में। इसके अलावा, अन्य उद्यम भी सफल परिणामों के साथ आगे बढ़ रहे हैं, जिसका श्रेय कुछ हद तक अच्छी डेटा रणनीति को जाता है।
प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए कंपनियों को अपने डेटा प्रबंधन में महत्वपूर्ण बदलाव करना होगा, मार्गदर्शन के लिए अद्यतन रणनीतियों की आवश्यकता होगी। सौभाग्य से, 2024 डेटा रणनीति रुझान वादा करते हैं कि सावधानीपूर्वक रणनीतिक डेटा अधिग्रहण, Mईटाडेटा प्रबंधन, डेटा भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के बारे में मार्गदर्शन, सामरिक संरेखण और एक अनुकूली मानसिकता कंपनियों को एआई और एनालिटिक्स के लाभ प्रदान करेगी।
डेटा अधिग्रहण की रणनीति बनाना
एकल-कंपनी संचालन के रूप में बहुत सारे व्यावसायिक डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने से लागत और जोखिम बढ़ जाते हैं, जिसमें अतिरिक्त क्लाउड उपयोग, सुरक्षा कमजोरियाँ और लगातार बढ़ते अनुपालन शामिल हैं। तिथि और AI विनियम. इसलिए, वरिष्ठ प्रबंधक रणनीतिक रूप से निर्णय लेंगे कि वे कितना डेटा प्रबंधित करना चाहते हैं, क्या आउटसोर्स करना चाहते हैं और क्यों।
नेता चुनेंगे कि कितनी प्राथमिकता देनी है व्यवसाय अनुकूलन व्यवसाय परिवर्तन की तुलना में दक्षता में सुधार और राजस्व बढ़ाने के लिए, डेटा को बिक्री योग्य उत्पाद के रूप में विकसित करना। व्यवसाय अनुकूलन पर उच्च प्राथमिकता का अर्थ है एआई परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए व्यापक डेटा संग्रह के निर्माण के महंगे ओवरहेड के बिना बड़े डेटा के लाभों तक पहुंचने के लिए एक सेवा के रूप में डेटा (डीएएएस) की खोज करना।
पहले से ही, लगभग 40% तक अधिकांश आईटी पेशेवर अपने डेटा को संग्रहीत और बैकअप करने के लिए एक सेवा के रूप में प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं। यह क्लाउड कंप्यूटिंग प्रवृत्ति डेटा रणनीति कार्यान्वयन के साथ भी जारी रहने की उम्मीद है लंबवत क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म उद्योग-विशिष्ट समाधान प्रदान करें। इन व्यावसायिक क्षमताओं का विस्तार संभावित रूप से DaaS को शामिल करने के लिए किया जाएगा, जो संभावित रूप से मौजूदा डेटा सेट को बढ़ाएगा और सुदृढ़ करेगा।
यह स्पष्ट करना कि कौन सा डेटा एकत्र करना और प्रबंधित करना है, वरिष्ठ नेताओं के लिए डेटा मात्रा के बजाय डेटा गुणवत्ता के आसपास संसाधनों को बेहतर ढंग से आवंटित करने के लिए महत्वपूर्ण साबित होगा। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि जब संगठन सर्वेक्षण या अन्य स्रोतों के माध्यम से डेटा इकट्ठा करते हैं, तो उन्होंने अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित किया है या उनके व्यवसाय परिवर्तन के माध्यम से बेचने के लिए बेहतर डेटा उत्पाद है।
मेटाडेटा प्रबंधन पर ध्यान देना
जब व्यवसायी 2024 में डेटा रणनीति के बारे में सोचते हैं, तो उन्हें इस बात पर विचार करना होगा कि मेटाडेटा को कैसे प्रबंधित किया जाए, वह टैगिंग जो उनके डेटासेट के आसपास संदर्भ प्रदान करती है, और अतिरिक्त जानकारी। किसी भी डेटा रणनीति को क्रियान्वित करते समय मेटाडेटा को अब नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।
2022 तक, लगभग 50% तक खुदरा विक्रेताओं और थोक विक्रेताओं ने स्थान डेटा का उपयोग किया, जो ग्राहकों और भौतिक दुकानों से उनकी निकटता के बारे में मूल्यवान संदर्भ प्रदान करता है। LLCBuddy कम से कम यह दिखाता है 83% तक विपणक का दावा है कि निकटता जानने से उन्हें अधिक प्रभावी अभियान चलाने की अनुमति मिलती है और स्थान-आधारित विपणन में 14% का विस्तार होने की उम्मीद है।
गार्टनर ने अपने शोध में यह पाया 65% तक लागू किए गए निर्णयों में दो साल पहले की तुलना में अधिक जटिलता थी। तो, सटीक और निरंतर प्रसंग 2024 में मेटाडेटा के माध्यम से संगठनों के लिए व्यवसाय के लिए आवश्यक चीज़ों को फिर से परिभाषित करना आवश्यक होगा।
AI पैटर्न पहचानकर और त्वरित अनुशंसाएँ करके इन आवश्यकताओं को प्राप्त करने में सहायता कर सकते हैं। हालाँकि, AI को भी डेटा गुणवत्ता की आवश्यकता होती है, जिसमें सिफारिशें देने के लिए सटीक और प्रासंगिक मेटाडेटा शामिल होता है। इसलिए, डेटा रणनीतियों में मेटाडेटा प्रबंधन पर मार्गदर्शन शामिल करने की अपेक्षा करें।
डेटा भूमिकाओं और जिम्मेदारियों का मार्गदर्शन करना
वरिष्ठ नेताओं को स्पष्ट करना चाहिए भूमिका और जिम्मेदारियां 2024 में डेटा अधिग्रहण और मेटाडेटा प्रबंधन निर्देशों सहित डेटा रणनीति का समर्थन करने की आवश्यकता है। जैसा कि संगठनों का सामना करना पड़ता है संसाधनों की कमी, नेताओं को परिचालन दक्षता, स्वचालित डेटा प्रक्रियाओं को प्राथमिकता देने और डेटा क्षमताओं को आउटसोर्स करने में स्मार्ट निवेश करना चाहिए। अपेक्षा करना विचार - विमर्श रणनीति संबंधी बातचीत के साथ जुड़े बिजनेस लॉजिस्टिक्स के बारे में, लक्ष्यों की दिशा में मापी गई प्रगति पर जोर दिया गया।
2024 में, कंपनियां डिलीवर करने का प्रयास करेंगी व्यवसाय मूल्य उनके डेटा निवेश से। इस दिशा में एक कदम के रूप में, 48.1% संगठनों ने कॉर्पोरेट डेटा रणनीति को मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) या मुख्य डेटा एनालिटिक्स अधिकारी (सीडीएओ) का प्राथमिक अधिदेश बना दिया है। हालांकि यह आरोप एक सकारात्मक शुरुआत है, लेकिन पूरे संगठन में इस तरह की मूल्यवान डेटा रणनीति को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए एक कार्यकारी के पास मजबूत संचार और सामाजिक कौशल की आवश्यकता होगी।
अधिकारियों को अपने डेटा रणनीति मार्गदर्शन पर दोबारा गौर करना चाहिए डेटा प्रशासन प्रभावी संगठन-व्यापी प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने और परिचालन चुनौतियों से निपटने में विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए प्रोग्रामिंग और गतिविधियाँ। यह समर्थन लचीला, स्केलेबल और बाज़ार की अस्थिरता के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होना चाहिए।
इसके अतिरिक्त, डेटा रणनीतियों और डेटा गवर्नेंस के आसपास उनके मार्गदर्शन को इसके अनुरूप होना चाहिए वित्त विभाग और उनकी गतिविधियाँ। डेटा टीमें एक व्यावसायिक इकाई के रूप में कार्य करती हैं लाभ और हानि ज़िम्मेदारियाँ इसलिए, डेटा रणनीतियाँ, उनके साथ रोडमैपरणनीतियों के चरण-दर-चरण दिशानिर्देशों को सीएफओ की जिम्मेदारियों के साथ तालमेल बिठाने की आवश्यकता होगी।
डेटा रणनीति और गतिविधियों को संरेखित करना
व्यावसायिक मूल्य और डेटा गवर्नेंस के अलावा, डेटा रणनीतियाँ और उनके रोडमैप डेटा रणनीति को संचालित करने में महत्वपूर्ण हैं, जैसे कि मॉडलिंग की दिनांक, निगमों में एकीकरण की ओर। एआई उपयोग के आसपास डेटा नियमों और प्रतिबंधों को लागू करने के साथ, व्यापार जगत के नेताओं को समझना चाहिए डेटा रणनीति निहितार्थ कंपनी में शुरू से अंत तक। ये कारक इस बात पर प्रभाव डालेंगे कि अधिकारी अपनी डेटा रणनीतियाँ कैसे विकसित करते हैं।
डेटा रणनीतियों के माध्यम से सफल संगठनात्मक संरेखण वरिष्ठ प्रबंधकों पर निर्भर करेगा जो संगठनात्मक संरचनाओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित करते हैं और भूमिकाओं, जिम्मेदारियों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों के बीच एकीकरण दिखाते हैं। डेटा रणनीतियाँ विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों के बीच साझा समझ के साथ इन परिणामों से एक समग्र दृष्टिकोण के रूप में काम करेंगी।
हालाँकि, व्यावसायिक इकाइयों की प्रक्रियाओं में रुकावट या हस्तक्षेप किए बिना इस सिंक्रनाइज़ेशन को प्राप्त करना एक रहेगा महत्वपूर्ण चुनौती. इसलिए, आंतरिक टीमों में डेटा रणनीति और गतिविधियों के समन्वय के लिए नेताओं को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि डेटा रणनीतियाँ और उनके रोडमैप किसी भी कार्यान्वित व्यावसायिक रणनीतियों और परिवर्तन प्रबंधन योजनाओं से सहमत हों।
सौभाग्य से, मेट्रिक्स और व्यक्तिपरक फीडबैक के माध्यम से व्यापक डेटा नीति कार्यान्वयन से प्रदर्शित परिणाम, व्यवसायियों को डेटा के आसपास संगठनात्मक संरेखण के लाभों पर ध्यान देने के लिए प्रोत्साहित करेंगे। डेटा अवलोकन का बढ़ता उपयोग, किसी कंपनी के डेटा और डेटा सिस्टम के स्वास्थ्य की निगरानी और विश्लेषण करने की एक विधि, यह बताएगी कि डेटा रणनीतियाँ और उनके रोडमैप पूरे व्यवसाय की सेवा के लिए डेटा को कितनी अच्छी तरह सिंक्रनाइज़ करते हैं।
मशीन ग्राहकों और अन्य विकासों के लिए रणनीतियाँ विकसित करना
रणनीति को सिंक्रनाइज़ करने के अलावा, डेटा रणनीतियों और उनके रोडमैप को तेजी से बढ़ते तकनीकी नवाचारों के साथ तालमेल रखने के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, गार्टनर ने एक नई प्रवृत्ति की पहचान की है जहां मशीनें, जैसे चीजों की इंटरनेट (IoT), लेनदेन में सक्रिय भागीदार बनकर ग्राहक या संरक्षक के रूप में कार्य करेगा।
2030 तक, सीईओ का मानना है कि कस्टोबॉट्स उनके संगठन के राजस्व का 20% या अधिक हिस्सा लेंगे। इससे भी आगे देखते हुए, 2036 तक, कस्टोबोट्स को माल के लिए भुगतान करने की उम्मीद है मनुष्य आज करो। यदि वह पूर्वानुमान वास्तविकता बन जाता है, तो डेटा रणनीतियों को तदनुसार विकसित करने की आवश्यकता होगी।
रणनीतियों को यह स्वीकार करने की आवश्यकता होगी कि मशीन ग्राहकों के पास मनुष्यों की तुलना में अलग डेटा इंटरैक्शन पैटर्न होते हैं। कस्टोबोट्स मुख्य रूप से एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस के माध्यम से संलग्न होते हैं एपीआई, संभावित रूप से डिजिटल स्टोरफ्रंट की आवश्यकता होगी पुर्नोत्थान. इसके अलावा, AI का उपयोग भी बढ़ रहा है तेजी से और अधिक बनाता है एल्गोरिदम, स्केलेबिलिटी की मांग।
हालांकि एआई-संचालित मशीन ग्राहकों और विशिष्ट डेटा रणनीतियों और उनके रोडमैप पर अन्य नए रुझानों का दीर्घकालिक प्रभाव स्पष्ट नहीं हो सकता है, रणनीतिकारों और अधिकारियों को 2024 और उसके बाद के तकनीकी विकास की बारीकी से निगरानी करनी चाहिए। मशीन ग्राहकों और संबंधित परिवर्तनों को समायोजित करने के लिए डेटा रणनीतियों के अपडेट कब आवश्यक हैं, इसकी पहचान करने के लिए नेता व्यवसाय और तकनीकी प्रतिक्रिया सुनेंगे। इसके अतिरिक्त, प्रबंधक इन परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने के लिए अपनी डेटा रणनीतियों को विकसित करने पर विचार करेंगे।
निष्कर्ष
व्यावसायिक हितधारकों की मांगों को पूरा करने और डेटा नवाचारों के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए डेटा रणनीतियों और उनके रोडमैप को महत्वपूर्ण अनुकूलन से गुजरना होगा। ऐसा करने के लिए, अधिकारियों और नेताओं को डेटा अधिग्रहण, मेटाडेटा प्रबंधन, डेटा भूमिकाओं और जिम्मेदारियों, और डेटा रणनीति और गतिविधियों को संरेखित करने के बारे में विचारशील रणनीतियां बनानी और लागू करनी होंगी। संगठनों को मशीन ग्राहकों जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों से अगले दशक में अपनी रणनीति में व्यवधानों का अनुमान लगाने की आवश्यकता होगी और तदनुसार अपनी रणनीति विकसित करने की योजना बनानी होगी।
व्यवसाय अनुकूलन और परिवर्तन से संबंधित निर्णय यह बताएंगे कि डेटा रणनीतियों को कैसे अपडेट किया जाए। राजस्व और सीएफओ की स्थिति के साथ डेटा का घनिष्ठ संबंध इस बात पर प्रभाव डालेगा कि डेटा रणनीतियों को और अधिक कैसे लागू किया जाता है। इन रणनीतिक विचारों को अपनाकर, संगठन 2024 और उसके बाद व्यावसायिक सफलता के लिए डेटा का बेहतर लाभ उठा सकते हैं।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-strategy-trends-in-2024/
