बड़ी कंपनियों में अपने समकक्षों की तरह, छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों (एसएमबी) के प्रबंधक इस तथ्य को जगा रहे हैं कि डेटा-चालित निर्णय-निर्माण विकास और सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।
हालांकि, कई एसएमबी के पास इन दिनों व्यवसायों के लिए उपलब्ध डेटा की चक्कर की मात्रा को इकट्ठा करने, जांच और विश्लेषण करने के लिए अत्यधिक कुशल डेटा एनालिटिक्स पेशेवरों को नियुक्त करने के लिए साधन की कमी है। गो-टू सॉल्यूशन इस महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान फ़ंक्शन को तृतीय-पक्ष डेटा एनालिटिक्स फर्मों और फ्रीलांसरों के बजाय आउटसोर्स करना है।
$config[code] not foundगार्टनर की एक रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 70 प्रतिशत मार्केटर्स अपने विपणन निर्णयों के बहुमत को अगले साल डेटा द्वारा संचालित करने की उम्मीद करते हैं।
रिपोर्ट में कहा गया है, '' एनालिटिक्स बजट की उल्लेखनीय हिस्सेदारी - तकनीक से ज्यादा और आंतरिक प्रतिभा से भी ज्यादा - बाहर के विशेषज्ञों के पास जाती है। "परिपक्व डेटा-संचालित विपणक के अधिकांश अगले दो वर्षों में बाहरी सोर्सिंग बढ़ने की उम्मीद करते हैं, और उनमें से 30 प्रतिशत सेवा प्रदाताओं की दक्षता, पैमाने और विशेषज्ञता का अधिक लाभ लेते हुए, उनकी आंतरिक टीम के आकार को कम करने की उम्मीद करते हैं।"
व्यवसायों की सफलता के लिए डेटा एनालिटिक्स के महत्व को देखते हुए, यह चिंता का विषय है कि इस तरह के महत्वपूर्ण कार्य लगभग नियमित रूप से आउटसोर्स किए जाते हैं। हालांकि, जब आप इसमें शामिल लागतों और आवश्यक विशेषज्ञ कौशल की कमी पर विचार करते हैं, तो यह एक तार्किक समाधान है। कम से कम, हाल तक।
आज के डेटा एनालिटिक्स बाजार को आकार देने वाली गलत धारणा यह है कि बड़ा डेटा उद्यमों का डोमेन है और एसएमबी को केवल जटिल डेटा को सक्षम बनाने और विश्लेषण करने के लिए साधन की कमी है।इन गलत धारणाओं को अब उभरती हुई स्वयं-सेवा विश्लेषण समाधानों द्वारा चुनौती दी जा रही है, और अब सवाल यह है कि क्या एसएमबी खर्च कर सकता है नहीं इन नए समाधानों का लाभ उठाने और घर में डेटा एनालिटिक्स को स्थानांतरित करने के लिए।
डेटा SMBs के लिए बस के रूप में महत्वपूर्ण है
डेटा किसी भी प्रभावी व्यवसाय का जीवनकाल बन गया है, इसके आकार की परवाह किए बिना। डेलॉयट ने हाल ही में "द एनालिटिक्स एडवांटेज" शीर्षक से एक रिपोर्ट प्रकाशित की, जो एक व्यापक सर्वेक्षण का परिणाम था जो परामर्श फर्म ने आयोजित किया था।
डेलॉइट रिपोर्ट में कई अंतर्दृष्टि में से एक यह है कि सर्वेक्षण की गई कंपनियों में वरिष्ठ अधिकारियों ने महसूस किया है कि "अच्छा डेटा अच्छे निर्णय ले सकता है, अगर समय पर और कुशल तरीके से कब्जा कर लिया गया, विश्लेषण किया गया, संप्रेषित किया गया और अभिनय किया।" SMBs के लिए प्रासंगिक है क्योंकि यह बड़े उद्यमों के लिए है।
रिपोर्ट में उद्धृत एक अनाम कार्यकारी के अनुसार, “मूल रूप से, एनालिटिक्स अच्छे व्यावसायिक निर्णय लेने के बारे में है। केवल संख्याओं के साथ रिपोर्ट देना मदद नहीं करता है। हमें इस तरह से जानकारी प्रदान करनी चाहिए जो हमारे निर्णय लेने वालों के लिए सबसे उपयुक्त हो। ”
हालांकि, छोटी कंपनियां आमतौर पर प्रदर्शन मेट्रिक्स और पद्धतिगत ट्रैकिंग पर ध्यान केंद्रित नहीं करती हैं जैसे कि बड़े लोग हैं। उनके पास आमतौर पर कम कर्मचारी, कम नकदी प्रवाह, छोटी सूची और कम विविध उत्पाद लाइनें होती हैं, जिसका अर्थ है कि प्रबंधक अक्सर सब कुछ जानने में गर्व करते हैं। डेटा एनालिटिक्स से संबंधित एसएमबी के लिए चुनौती, फिर, बदलती मानसिकता और संस्कृति के बारे में उतना ही है जितना आवश्यक कौशल और तकनीकों को प्राप्त करने के बारे में है।
डेलॉइट रिपोर्ट के लिए अपने परिचय में, प्रमुख विश्लेषिकी ने सोचा कि नेता और अकादमिक थॉमस एच। डेवनपोर्ट नोट करते हैं कि "कई वर्षों में टिप्पणियों से, विश्लेषणात्मक प्रगति निर्विवाद है: विश्लेषिकी की मांग बहुत अधिक है, संसाधन अधिक उपलब्ध हैं, और कार्यकारी समझ बढ़ी है । "
यह निश्चित रूप से लगता है कि एसएमबी प्रभावी रूप से प्रतिस्पर्धा करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का सक्रिय रूप से लाभ उठाने की आवश्यकता से अवगत हैं। लेकिन व्यावसायिक रूप से संभव तरीके से वे ऐसा कैसे कर सकते हैं? और डेटा एनालिटिक्स को आंतरिक रूप से संचालित करने की क्षमता पैदा करने वाले एसएमबी के रास्ते में क्या है?
सस्ती डेटा विश्लेषिकी उपकरण का उदय
अधिक शक्तिशाली डेस्कटॉप पीसी और स्व-सेवा डेटा विज्ञान उपकरणों का एक संयोजन एसएमबी के लिए एक दिशात्मक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। Alteryx, Databox और IBM Watson Analytics जैसे समाधानों के लिए धन्यवाद, किसी भी कर्मचारी के लिए डेटा वैज्ञानिक बनना, संबंधित डेटा सेटों को खींचना, उन्हें उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ विश्लेषण करना और सूचित वास्तविक समय के निर्णय लेना संभव है।
अमीर ओराड के रूप में, बिजनेस इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म सिसेंस के सीईओ ने नोट किया, “परंपरागत रूप से, स्वयं-सेवा विश्लेषिकी के लिए मुख्य बाधा डेटा तैयार करना था। आधुनिक एनालिटिक्स तकनीक इस प्रक्रिया को इस हद तक सरल बना सकती है कि आज के कारोबारी उपयोगकर्ता समर्पित आईटी या डीबीए संसाधनों के बिना डेटा विश्लेषण - तैयारी, रिपोर्टिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के पूर्ण दायरे को स्वतंत्र रूप से कवर कर सकते हैं। "
एसएमबी को डेटा एनालिटिक्स को आउटसोर्स करने की आवश्यकता नहीं है
डेटा विशेषज्ञ को काम पर रखने और एनालिटिक्स के लाभों की लागत को संतुलित करने की आवश्यकता एक वास्तविक चुनौती का प्रतिनिधित्व करती है, यही वजह है कि कई एसएमबी का मानना है कि आउटसोर्सिंग का जवाब है।
"यह मार्ग आमतौर पर बेहतर होगा, क्योंकि कोई भी व्यवसाय के साथ-साथ अपने वर्तमान अधिकारियों और कर्मचारियों को भी नहीं समझता है," सिसेन्स ओराड कहते हैं। "वे जानते हैं कि कौन सा KPI मायने रखता है और डेटा को व्यवसायिक दृष्टिकोण से सार्थक परिणामों में कैसे अनुवाद किया जाए।"
क्लाउड-आधारित सास डेटा समाधान उस डेटा संरचना को बनाए रखने की आवश्यकता के साथ-साथ कुछ डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक शक्तिशाली बुनियादी ढांचे की आवश्यकता को पूरा करते हैं। आधुनिक स्व-सेवा डेटा विश्लेषण समाधान एसएमबी टीमों को कई स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा को समेटने की क्षमता प्रदान करते हैं और आसान ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफेस का उपयोग करके सभी का विश्लेषण करते हैं।
डेटा एनालिटिक्स आउटसोर्सिंग पुनर्विचार
ये समाधान जटिल डेटा एनालिटिक्स को लोकतांत्रिक बनाते हैं और बड़े उद्यमों के एकमात्र डोमेन से इस महत्वपूर्ण कार्य को हटाते हैं। डेटा एनालिटिक्स को घर में लाने का एक तत्काल लाभ पारंपरिक व्यावसायिक खुफिया गतिविधियों के साथ पारंपरिक रूप से जुड़े विलंबता को नाटकीय रूप से कम करने में सक्षम हो रहा है।
इस विलंबता को कम करने का मतलब है कि व्यवसाय डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि पर कार्य करने में सक्षम होते हैं, अक्सर सूचना एकत्र होने के कुछ मिनटों के भीतर। प्रबंधन सकारात्मक रुझानों को भुनाने से पहले किसी और को नुकसान पहुंचाता है और इससे पहले कि वे किसी भी नुकसान का कारण बन सकें। समय-समय पर किसी भी बिंदु पर व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र के स्नैपशॉट द्वारा सूचित किए जाने के अनुसार, तेजी से निर्णय लेने में तेजी से निर्णय लेने से प्रभावी रूप से व्यापारिक बुद्धि का उपयोग होता है।
SMB क्रंब के लिए उच्च प्रभाव डेटा एनालिटिक्स समाधानों तक पहुंचने के लिए लागत और बुनियादी ढांचे की बाधाओं के रूप में, इन व्यवसायों को यह महसूस करना शुरू हो गया है कि इन महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों तक पहुंच के बारे में उनकी धारणाएं अब वैध नहीं हैं। डेटा एनालिटिक्स को आउटसोर्स करने की आवश्यकता जल्दी से एसएमबी नेताओं के लिए अतीत की बात बन रही है जो अपने स्वयं के डेटा को संभालने में रुचि रखते हैं।
इसका मतलब यह है कि एसएमबी अब बेहतर व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं जो बड़े, जटिल डेटासेट द्वारा सूचित किए जाते हैं और वास्तविक समय में बदलते बाजार की गतिशीलता के लिए अधिक प्रभावी और तेजी से प्रतिक्रिया करते हैं। यह एक शक्तिशाली प्रतिस्पर्धी बढ़त की तरह लगता है।
एनालिटिका फोटो शटरस्टॉक के माध्यम से
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