کاروبار چلاتے وقت ڈیٹا سائنس ایک بہترین ٹول ہے۔
تاہم، تجزیات صرف اس صورت میں مدد کریں گے جب اس سے اثر پڑے۔ یہ اثر کمپنی کی ترقی، بہتر مصنوعات، یا بڑھتی ہوئی آمدنی سے کچھ بھی ہو سکتا ہے۔
اپنے کاروبار میں فیصلے کرنے کے لیے تجزیات کا استعمال ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے طور پر جانا جاتا ہے۔ اس میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، نمونوں اور حقائق کو نکالنا، اور تخمینہ لگانا شامل ہے۔
آپ کی کمپنی کے زیادہ تر فیصلوں کو ڈیٹا پر مبنی بنانے کے لیے وقت اور وسائل کی سرمایہ کاری کرنا اب یقینی طور پر زیادہ مقبول ہے۔
اس کے باوجود سروے یہ بتاتے ہیں۔ آنتوں کا احساس فیصلہ سازی کے عمل میں اب بھی عوامل ہیں۔
اس کا ایک بڑا عنصر تنظیم میں فیصلہ سازی کے صحیح فریم ورک کا فقدان ہے۔
یہ مضمون BADIR فریم ورک کو متعارف کرائے گا، اور آپ اسے قابل عمل، ڈیٹا پر مبنی بنانے کے لیے کیسے استعمال کر سکتے ہیں۔ آپ کے کاروبار کے لیے بصیرت۔
BADIR ڈیٹا سے فیصلوں کے فریم ورک
۔ بدیر فریم ورک ایک انتہائی موثر ڈیٹا ٹو فیصلہ فریم ورک ہے جو کاروباری مسائل کو حل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
اسے اپنانا آسان ہے اور کسی بھی صنعت کے لیے کام کرتا ہے۔ اس کا مقصد ڈیٹا سائنس اور فیصلہ سائنس کو ایک ساتھ جوڑ کر ایک آسان پیروی کرنے والے فریم ورک میں شامل کرنا ہے۔
آرینگ، ڈیٹا سائنس کی ایک مشہور کنسلٹنگ، ٹریننگ اور ایڈوائزنگ کمپنی نے ڈیٹا سے فیصلے کا یہ فریم ورک وضع کیا۔
آج، مختلف فارچیون 500 کمپنیوں نے اپنی ڈیجیٹل تبدیلی کے اقدامات کے لیے BADIR کو اپنایا ہے۔
ڈیٹا سے فیصلوں کے فریم ورک کی اہم خصوصیات
- قابل عمل ڈیٹا پر مبنی بصیرت فراہم کریں۔
- مفروضے پر مبنی تجزیہ کا منصوبہ بنائیں
- ڈیٹا بنانے کے لیے ڈیٹا کی تفصیلات کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
- میں پیٹرن کی شناخت کی تکنیک سے حاصل کردہ بصیرت مشین لرننگ اور اعداد و شمار
- اسٹیک ہولڈرز کو قابل عمل سفارشات پیش کریں۔
ڈیٹا سے فیصلے کے فریم ورک کے پانچ مراحل
BADIR ڈیٹا سے فیصلوں کے فریم ورک میں پانچ مراحل شامل ہیں جن پر عمل کرنا ضروری ہے۔
کاروباری سوال
اس سے پہلے کہ ہم کسی بھی قسم کا ڈیٹا نکالیں یا تجزیہ کریں، ہمیں پہلے اس مسئلے کے سیاق و سباق کو سمجھنا چاہیے جسے ہم حل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اس سے لائن کے نیچے درکار تکرار کی تعداد کو کم کرنے میں مدد ملے گی۔
اس میں صحیح سوالات پوچھنا شامل ہے۔ فریم ورک ہمیں چھ بنیادی سوالات پوچھنے کی ترغیب دیتا ہے (کون، کیا، کہاں، کب، کیوں، اور کیسے)۔
مثال کے طور پر، ہمیں یہ یقینی بنانا ہوگا کہ ہم سمجھتے ہیں کہ کون سا فیصلہ لینے کی ضرورت ہے۔
کیا یہ فیصلہ فوری ہے؟
ہمیں یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ ہم سے حتمی سفارش کب متوقع ہے۔
آخر میں، ہمیں یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ ہمارے اسٹیک ہولڈرز کون ہیں۔
کیا ڈیٹا کو مارکیٹنگ ٹیم کے ساتھ ساتھ لاجسٹک ٹیم کے ساتھ بھی شیئر کیا جانا چاہیے؟
کتنے اسٹیک ہولڈرز کو ہمارے تجزیہ کے نتائج جاننے کی ضرورت ہے؟
درحقیقت، ہم بہت بنیادی سوالات کو مناسب سوالات میں تبدیل کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ کے پاس درج ذیل ڈیٹا کی درخواست ہو سکتی ہے: "کسٹمر ڈیٹا بلحاظ ملک، پروڈکٹ، اور فیچر"۔
ایک بہتر اور زیادہ کارآمد درخواست اس طرح نظر آنی چاہیے: "کیا وجوہات ہیں جن کی وجہ سے ہم لانچ کے بعد صارفین کو کھو رہے ہیں؟ اس نقصان کو پورا کرنے کے لیے سیلز اینڈ مارکیٹنگ ڈیپارٹمنٹ کیا اقدامات کر سکتا ہے؟"
تجزیہ منصوبہ
ایک ٹھوس کاروباری سوال پر فیصلہ کرنے کے بعد، ہمارا اگلا مرحلہ تجزیہ کا منصوبہ بنانا ہے۔
ہمیں اسمارٹ اہداف بنانے چاہئیں۔ SMART ایک مخفف ہے جس کا مطلب مخصوص، قابل پیمائش، قابل حصول، متعلقہ، اور ٹائم باؤنڈ ہے۔
اگلا، ہمیں اپنے مفروضے تشکیل دینے چاہئیں۔ یہ وہ بیانات ہیں جنہیں ہم اپنے ڈیٹا کا استعمال کرکے ثابت یا غلط ثابت کرنا چاہتے ہیں۔ ان مفروضوں کے ساتھ ساتھ، ہمیں ہر ایک کو ثابت کرنے کے لیے درکار پیمانوں کا تعین کرنا چاہیے۔
ہمیں ڈیٹا کے تجزیہ کے دوران درکار طریقہ کار پر بھی غور کرنے کی ضرورت ہے۔ عام طریقوں میں شامل ہیں:
-
مجموعی طور پر
-
باہمی تعلق۔
-
رجحان
-
تخمینہ
طریقہ کار پر فیصلہ کرنے کے بعد، ہمیں ڈیٹا کی تفصیلات پر بھی فیصلہ کرنے کی ضرورت ہے۔
کیا ہم پچھلے سال کا ڈیٹا استعمال کریں گے یا ہمہ وقتی ڈیٹا؟
کیا ہم بنیادی طور پر مالیاتی ڈیٹا یا مارکیٹنگ ڈیٹا استعمال کریں گے؟
یہ سوالات اہم ہیں کیونکہ اس سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کا عمل بعد میں آسان ہو جائے گا۔
اس مرحلے کا حتمی نتیجہ ایک پروجیکٹ پلان ہے۔ اس میں اس تجزیہ کو چلانے کے لیے درکار تمام وسائل کے ساتھ ساتھ عمل کے ہر مرحلے کے لیے ٹائم لائن بھی شامل ہے۔ پروجیکٹ پلان یہ بھی بتاتا ہے کہ اسٹیک ہولڈرز اور ٹیم کے اندر مختلف کردار کون ہیں۔
مثال کے طور پر، ہم یہ کہتے ہیں کہ ہمارے پاس درج ذیل مفروضہ ہے: "ہماری کمپنی پچھلی سہ ماہی میں کم کامیاب مارکیٹنگ مہم کی وجہ سے صارفین کو کھو رہی ہے"۔
اس تجزیے کو ثابت کرنے یا غلط ثابت کرنے کے لیے، ہمیں پچھلے سال کا مارکیٹنگ ڈیٹا کھینچنا پڑے گا۔
ہم اس بات کا تعین کرنے کے لیے ارتباط کے طریقہ کار کا استعمال کر سکتے ہیں کہ آیا CTR جیسا میٹرک باہم مربوط ہے یا ہر سہ ماہی کے لیے صارفین کی تعداد کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔
ڈیٹا جمع
ڈیٹا اکٹھا کرنا اب بہت آسان ہے کیونکہ ہم اپنے تجزیہ پلان کے مرحلے کے دوران ڈیٹا کی تفصیلات بیان کر سکتے ہیں۔ یہ غیر ضروری ڈیٹا کو بازیافت کرنے سے روکے گا۔
یہ خاص طور پر اہم ہے اگر ہم ڈیٹا کی ایک قابل ذکر مقدار کے ساتھ کام کر رہے ہیں کیونکہ یہ ہمارے منتخب کردہ طریقہ کار کو انجام دینے میں وقت کی بچت کرے گا۔
ڈیٹا اکٹھا کرنے کے مرحلے میں ڈیٹا کی صفائی اور توثیق بھی شامل ہے۔ ڈیٹا صاف کرنے سے مراد ڈیٹا کو استعمال کے قابل بنانے کے لیے ہیرا پھیری کرنا ہے۔
ہمیں یہ یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کی توثیق کرنے کی ضرورت ہے کہ ہمارے پاس موجود ڈیٹا درست ہے۔
بصیرت حاصل کریں۔
ہمارے اگلے مرحلے میں ہمارے ڈیٹا سے بصیرت کا اصل اخذ کرنا شامل ہے۔
اس مرحلے میں، ہم اپنے ڈیٹا میں پیٹرن کا جائزہ لیتے ہیں۔
مثال کے طور پر، ارتباط کے تجزیہ میں ہم ایک غیر متغیر تجزیہ کے ساتھ شروع کر سکتے ہیں جو کلیدی میٹرکس کی تقسیم کو دیکھتا ہے۔ اگر قابل اطلاق ہو تو، ہم یہ بھی معلوم کر سکتے ہیں کہ آیا ٹیسٹ اور کنٹرول آبادی میں کوئی فرق ہے۔
دوسرے مرحلے میں جو معیار ہم نے مقرر کیا ہے اس کا استعمال کرتے ہوئے، ہم اپنے مفروضوں کو ثابت اور غلط ثابت کرنے کی کوشش بھی کرتے ہیں۔
آخر میں، اس قدم کا نتیجہ ہمارے نتائج ہونا چاہئے. ہمیں مقداری اثرات کے حوالے سے اپنے نتائج پیش کرنے چاہئیں۔
مثال کے طور پر، آپ اپنے اسٹیک ہولڈرز کو مشغول کرنے کے لیے ایک خاص فیصد کمی کے ڈالر کے اثرات کا ذکر کر سکتے ہیں۔
آپ کہہ سکتے ہیں کہ گاہک کے حصول میں فیصد کمی کے نتیجے میں $1 ملین کی آمدنی میں کمی واقع ہو سکتی ہے۔
سفارش
BADIR فریم ورک میں سفارشات سب سے اہم قدم ہیں۔ یہ سفارشات قابل عمل ہونی چاہئیں۔
وہ بنیادی وجہ ہیں کہ ہم اس فریم ورک میں ہر قدم سے گزرے۔
اس آخری مرحلے میں، ہم متعدد چیزیں حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ سب سے پہلے، ہمیں ہدف کے سامعین کے ساتھ مشغول ہونا ہے. اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ کو مختصر اور بصیرت انگیز سفارشات پیش کرنی چاہئیں۔
ایک قابل اعتماد اور درست سفارش آپ کو ایک مؤثر کاروباری شراکت دار کے طور پر سمجھا جانے کا باعث بنے گی۔
آخر میں، آپ کی سفارش کو آپ کے سامعین کو عمل کی طرف لے جانا چاہیے۔
اگر آپ سفارشات پیش کرنے کے انچارج ہوں گے، تو ایک سلائیڈ ڈیک بنانا ضروری ہے جس میں آپ کے تمام نتائج موجود ہوں۔
سلائیڈ ڈیک کی تخلیق تکراری ہے، آپ کی تمام تلاشوں سے شروع ہوتی ہے، اور ڈیک کے بہاؤ کو آہستہ آہستہ ہموار کرتی ہے۔
آخری سلائیڈ ڈیک میں ایک جامع ایگزیکٹو خلاصہ ہونا چاہیے۔ ہم ضمیمہ میں کوئی بھی اضافی معلومات شامل کر سکتے ہیں۔
نتیجہ
ڈیٹا سے فیصلوں کے فریم ورک کو اپنانا اس بات کو یقینی بنانے کا ایک بہترین طریقہ ہے کہ آپ اپنے کاروباری ڈیٹا سے قابل عمل بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔
فیصلہ سائنس کے ساتھ ڈیٹا سائنس کا امتزاج تمام اسٹیک ہولڈرز کے درمیان مکالمے کی اجازت دیتا ہے۔ BADIR ڈیٹا سے فیصلوں کے فریم ورک میں ہر قدم ایک مؤثر حتمی نتیجہ کی طرف لے جاتا ہے: قابل عمل سفارشات۔
ہمیں بتائیں کہ آپ کا کاروبار یا ٹیم اس قسم کے فریم ورک سے کیسے فائدہ اٹھا سکتی ہے!
جواب دیجئے