डेटा मुद्रीकरण: बिग डेटा से लाभ कैसे प्राप्त करें

मनुष्य प्रतिदिन लगभग 2.5 क्विंटल बाइट्स का उत्पादन करता है। हालांकि, एकत्र किए गए 90% से अधिक डेटा को कभी भी पढ़ा या विश्लेषण नहीं किया जाता है। डेटा मुद्रीकरण आपके डेटा को काम करने की प्रक्रिया है, जिसके परिणामस्वरूप आर्थिक लाभ होता है।

कई व्यवसायों में, डेटा की मात्रा जो असमान हो जाती है, 100% तक पहुंच जाती है। हम इस संसाधन को एकत्र करने और संग्रहीत करने के लिए लाखों खर्च कर रहे हैं, लेकिन हम इसका केवल दसवां हिस्सा व्यावहारिक उपयोग के लिए रख रहे हैं। यह एक बड़े पैमाने पर तेल जमा भूमिगत खोजने के लिए है, और बस सतह तक कच्चे पंप और इसे विशाल टैंकों में संग्रहीत करना है।

तो समस्या यह नहीं है कि पर्याप्त डेटा नहीं है। हमारे पास बहुत सारे डेटा हैं, और हम अधिक एकत्र करने और बनाने में बहुत अच्छे हैं।

समस्या शोधन और वितरण में से एक है। मॉनेटाइजिंग ऑयल को बाजार में लाने के लिए रिफाइनरियों, ट्रकों और गैसोलीन स्टेशनों की आवश्यकता होती है। उन के बिना, तेल बेकार है।

जब तक यह उद्यम में लाभ और सकारात्मक बदलाव नहीं लाएगा, बिग डेटा अधिक मूल्य का नहीं है। एक बार जब आप यह पता लगा लेते हैं कि यह कैसे करना है, तो इसका मूल्य आसमान छूता है।

डेटा और तेल के बीच एक बड़ा अंतर यह है कि आप केवल एक बार तेल को एक उत्पाद में परिष्कृत कर सकते हैं, फिर वह चला गया है। डेटा आसपास रहता है। आप एक ही डेटा को बार-बार परिष्कृत करके, उसका विश्लेषण करके, उसे जोड़कर, और अधिक से अधिक मूल्यवान नई संपत्तियाँ तैयार करके, मुद्रीकृत रख सकते हैं।

सही समय पर सही अंतर्दृष्टि अनमोल हो सकती है। वे जीवन बचा सकते हैं, आपदाओं को रोक सकते हैं, और अविश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने में हमारी मदद कर सकते हैं।

महान डेटा परियोजनाएं महान सवालों के साथ शुरू होती हैं। नहीं "दिलचस्प" या "अच्छा है" सवाल है, लेकिन वास्तव में महान सवाल है, जब जवाब दिया, नेत्रहीन व्यापार पर सुई ले जाएगा।

दुर्भाग्य से, अधिकांश व्यापारिक नेताओं को असंभव सवाल पूछने वाले कार्यालय के चारों ओर घूमने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है जो प्रतीत होता है कि कोई भी उत्तर नहीं दे सकता है। लेकिन ठीक यही मैं उन्हें करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं।

किसी भी बिग डेटा प्रोजेक्ट की शुरुआत में सबसे मूल्यवान व्यक्ति वह व्यक्ति है जो समझता है कि डेटा मुद्रीकरण के साथ क्या संभव है। यह दृष्टि लेता है, और उनका आत्मविश्वास दूसरों को कठिन प्रश्न पूछने की हिम्मत देता है।

यह केवल डेटा एकत्र करने और काम करने के लिए पर्याप्त नहीं है। सवाल डेटा से नहीं आते हैं, जवाब करते हैं। सबसे अच्छे सवालों के साथ आना आपका काम है।

सभी उद्योगों में संगठनों के पास बड़ी मात्रा में डेटा होते हैं जिनका उपयोग उपभोक्ता और व्यवसाय के सवालों के जवाब देने या डेटा मुद्रीकरण रणनीतियों को चलाने के लिए किया जा सकता है।

इसके लिए एक कौशल की आवश्यकता होती है जिसे कई संगठनों को विकसित करना बाकी है। डेटा मुद्रीकरण से अधिकतम आर्थिक मूल्य प्राप्त करने के लिए, संगठनों को अपना मुख्य डेटा अधिकारियों, या सीडीओ से डेटा मुद्रीकरण अधिकारियों को स्थानांतरित करना चाहिए।

कम लागत वाले बीआई विश्लेषणात्मक प्लेटफॉर्म दुनिया के निर्णय लेने के तरीके में क्रांति ला रहे हैं। एक साहसिक दावा? ज़रुरी नहीं। बिग डेटा के साथ व्यापक रूप से इस्तेमाल किए गए बीआई प्लेटफार्मों के प्रभाव की जांच करने में हमारी मदद करने के लिए, आइए हम बताते हैं कि सूचना साझाकरण और डेटा मुद्रीकरण प्रक्रिया कैसे काम करती है।

मुख्य डेटा अधिकारी आम तौर पर एक आईटी पृष्ठभूमि से आते हैं और सीआईओ को रिपोर्ट करते हैं। एक DMO व्यावसायिक पृष्ठभूमि से आता है और यह समझता है कि व्यवसाय COO या CFO के कार्य को कैसे करता है। उन्हें व्यवसाय के लिए प्रत्यक्ष, औसत दर्जे का लाभ प्रदान करने के लिए डेटा का उपयोग करने का काम सौंपा गया है। उनका काम कंपनी की सूचना परिसंपत्तियों का मुद्रीकरण करना है। उनके पास राजस्व वृद्धि की ओर झुकाव है और नए डेटा मुद्रीकरण राजस्व अवसरों और ग्राहकों को खोजने में कुशल हैं।

माप के लिए DMO का एक मजबूत संबंध है। यह किसी के लिए "नौकरी" शीर्षक में डेटा के लिए एक खिंचाव नहीं होना चाहिए, लेकिन उन्हें इसे स्वयं के लिए लागू करने की आवश्यकता होती है जितनी बार आवश्यक हो। डेटा मुद्रीकरण के लिए वास्तव में "महान विचारों" को चुनने के लिए उन्हें योग्य होना चाहिए। उन्हें उन लोगों का विरोध करने की आवश्यकता है जो व्यवसाय के प्रदर्शन में सुधार नहीं करेंगे, चाहे वे कितने भी साफ-सुथरे हों।

स्मार्ट संगठन डेटा से व्यावसायिक मूल्य निकालने पर ध्यान केंद्रित करने और अपनी डेटा मुद्रीकरण रणनीति को अपनाने के लाभों को समझते हैं।

2020 तक, अधिकांश कंपनियों के पास एक विशेष संसाधन, या DMO होगा, जो कंपनी की सबसे मूल्यवान संपत्ति के प्रबंधन और विमुद्रीकरण के प्रभारी हैं: इसका डेटा।

यदि आप इस सोच को पढ़ रहे हैं "हमारे पास इस तरह की भूमिका को सही ठहराने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है," फिर से सोचें। अधिकांश कंपनियों के पास पहले से ही इस लायक की पहल करने के लिए पर्याप्त डेटा से अधिक है।

क्या आपकी कंपनी डेटा के आरओआई के प्रबंधन के लिए किसी से लाभान्वित होगी?

आपके व्यवसाय को सशक्त बनाने के लिए डेटा और विश्लेषिकी का लाभ उठाने में आपका संगठन कितना प्रभावी है?

क्या डेटा मुद्रीकरण आपके डेटा को देखने के तरीके को बदल सकता है, और संभवतः मुनाफे के लिए नया अवसर पैदा कर सकता है?

क्या आप इस प्रकार की भूमिका के लिए उम्मीदवार हैं?

  • क्या आप अपने संगठनों की प्रमुख व्यावसायिक पहलों को समझते हैं और क्या डेटा दर्शाता है कि वे कैसे कर रहे हैं? क्या आप समझते हैं और सफलता के प्रमुख संकेतकों को ट्रैक करते हैं?
  • क्या आप अपनी कंपनी के अंदर और बाहर दोनों जगह अपने डेटा के आर्थिक मूल्य का अनुमान लगा सकते हैं?
  • क्या आपके पास इस आर्थिक मूल्य का फायदा उठाने के लिए कौशल और उपकरण हैं?