خراب ڈیٹا کے اثرات کو سمجھنا - ڈیٹاورسٹی

کیا آپ ناقص ڈیٹا کوالٹی کے اخراجات جانتے ہیں؟ ذیل میں، میں ڈیٹا کے مشاہدے کی اہمیت کو دریافت کرتا ہوں، یہ کیسے خراب ڈیٹا کے خطرات کو کم کر سکتا ہے، اور اس کے ROI کی پیمائش کرنے کے طریقے۔ خراب ڈیٹا کے اثرات کو سمجھ کر اور موثر حکمت عملیوں کو نافذ کرنے سے، تنظیمیں اپنے ڈیٹا کے معیار کے اقدامات کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کر سکتی ہیں۔ 

ڈیٹا جدید فیصلہ سازی کا ایک لازمی حصہ بن گیا ہے، اور اس لیے، ڈیٹا کوالٹی اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہے کہ کاروباری اسٹیک ہولڈرز درست نتائج اخذ کر رہے ہیں۔ 

لیکن یہاں وہ کیچ ہے جو ہر جدید ڈیٹا لیڈر آپ کو بتائے گا: ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ مشکل ہے۔ یہ وقت اور کوشش لیتا ہے. مزید برآں، ROI (سرمایہ کاری پر واپسی) کی پیمائش کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے۔ 

برا ڈیٹا کتنا برا ہے؟

خراب ڈیٹا اہم مالی نقصانات کا باعث بن سکتا ہے۔ گارٹنر کا تخمینہ ہے کہ ہر سال، خراب ڈیٹا کوالٹی اداروں کو اوسطاً لاگت آتی ہے۔ 12.9 ڈالر ڈالر. 2022 میں اتحاد سافٹ ویئر آمدنی میں $110 ملین اور اس کی مارکیٹ کیپ میں $4.2 بلین کے نقصان کی اطلاع دی۔ کمپنی نے کہا کہ "ایک بڑے گاہک سے خراب ڈیٹا ہضم کرنے کے نتائج۔" اسی طرح، خراب ڈیٹا کی وجہ سے Equifax ہیں، ایک عوامی طور پر تجارت کی جانے والی کریڈٹ رپورٹنگ ایجنسی، قرض دہندگان کو غلط کریڈٹ اسکور بھیجنے کے لیے لاکھوں گاہکوں کی. ابھی حال ہی میں، ڈیٹا کے ایک واقعے نے برطانیہ اور آئرلینڈ کی ہوائی ٹریفک میں زبردست خلل ڈالا۔ بتایا جاتا ہے کہ 2,000 سے زائد پروازیں منسوخ کر دی گئیں، جس سے لاکھوں مسافر پھنسے ہوئے ہیں، ایئر لائنز کو جمع ہونے والے مالی نقصان کا تخمینہ 126.5 ملین ڈالر لگایا گیا ہے۔

خراب ڈیٹا کے مضمرات 

ڈیٹا ہر جدید کاروبار کا مرکز ہے۔ ڈیٹا ٹیم کی کلیدی ذمہ داری ڈیٹا پروڈکٹس کی تعمیر اور برقرار رکھنا ہے جو صارفین کو اندرونی اور بیرونی طور پر پیش کیے جاتے ہیں، جبکہ تنظیم کو اپنے مقاصد کو پیمانے اور پورا کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ 

جب یہ یقینی بنانے کی بات آتی ہے کہ تنظیم کے ڈیٹا کے اقدامات کامیابی کے لیے تیار ہیں، تو ڈیٹا ٹیم سے کچھ بنیادی توقعات کا خلاصہ اس طرح کیا جا سکتا ہے:

• اپ ٹائم: ڈیٹا ایک خدمت ہے، اور اس لیے اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ جب ضرورت ہو تو یہ دستیاب ہو۔
• سیکیورٹی ضوابط کی تعمیل (جیسے GDPR یا HIPAA)۔ ٹیم حساس معلومات کی حفاظت اور ڈیٹا کی رازداری کو برقرار رکھنے کے لیے اقدامات اور طریقوں کے نفاذ کے لیے ذمہ دار ہے۔
• وشوسنییتا: ڈیٹا اور ڈیٹا پلیٹ فارم دونوں میں سے۔ اس کا کچھ حصہ اپ ٹائم کے ساتھ احاطہ کرتا ہے، لیکن اپنے روایتی معنوں میں ڈیٹا کا معیار اور درستگی بھی۔ 
• پیمانہ: ڈیٹا پلیٹ فارم کو ڈیٹا کے بڑھتے ہوئے حجم، استعمال کے کیسز کی تعداد، اور کاروبار کی ضروریات کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے اسکیل ایبلٹی کی اجازت دینی چاہیے۔
• انوویشن: ڈیٹا کو جدت پیدا کرنی چاہیے، اور یہ ایک ایسا شعبہ ہے جہاں یہ ضروری ہے کہ ڈیٹا ٹیم ڈیٹا کے طریقوں میں اور باہر جدت لا کر مثال کے طور پر رہنمائی کرے۔ 

ڈیٹا آبزرویبلٹی کے ذریعے ڈیٹا کوالٹی حاصل کرنا

ڈیٹا آبزرویبلٹی ایک ایسا حل ہے جس کی پوری زندگی میں ڈیٹا کی صحت کو فعال طور پر مانیٹر کیا جائے اور اسے برقرار رکھا جائے۔ لاگنگ، ٹریسنگ اور مانیٹرنگ کی تکنیکوں کو لاگو کرنے سے، تنظیمیں ڈیٹا اسٹریمز میں مرئیت حاصل کرتی ہیں، ڈیٹا کے معیار کے مسائل کی فوری شناخت اور ان کا ازالہ کرتی ہیں، اور اینالیٹکس ڈیش بورڈز میں رکاوٹوں کو روکتی ہیں۔ ڈیٹا لٹریسیڈیٹا کو سورسنگ، تشریح، اور بات چیت میں شامل کرنا فیصلہ سازوں کے لیے ڈیٹا کو کاروباری قدر میں مؤثر طریقے سے ترجمہ کرنے کے لیے ضروری ہے۔ ڈیٹا پر مبنی کلچر کو فروغ دینا اور صحیح ٹولز میں سرمایہ کاری ڈیٹا کے مشاہدے کے ذریعے ڈیٹا کے معیار کو حاصل کرنے کی جانب اہم اقدامات ہیں۔ 

ڈیٹا آبزرویبلٹی کے ROI کی مقدار درست کرنا

ڈیٹا آبزرویبلٹی کے ROI کی پیمائش سے کاروباری رہنماؤں کو اس مشق میں سرمایہ کاری سے وابستہ قدر اور فوائد کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔ کئی قابل مقداری میٹرکس خراب ڈیٹا کی لاگت کا اندازہ لگانے کے لیے ایک نقطہ آغاز کے طور پر کام کر سکتے ہیں، بشمول وقوع پذیر ہونے کی شرح یا ہر سال واقعات کی تعداد، پتہ لگانے کا وقت، اور حل کرنے کا وقت۔

کا اثر ڈیٹا کے معیار کے مسائل کاروباری کارروائیوں کے سائز اور پیچیدگی کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔ نقصان کا اندازہ لگانے اور ڈیٹا آبزرویبلٹی سلوشن کے لیے ایک مضبوط کیس بنانے کے لیے، ہم پانچ کلیدی میٹرکس تجویز کرتے ہیں جن کو ڈیٹا پریکٹیشنرز آسانی سے لاگو اور مانیٹر کر سکتے ہیں جو اندرونی طور پر کسی کیس کی مدد کے لیے استعمال ہو سکتے ہیں:

1. واقعات کی تعداد اور تعدد: اگرچہ کچھ کمپنیاں روزانہ کی بنیاد پر ڈیٹا کے واقعات کا تجربہ کر سکتی ہیں، دوسروں کو دن گزر سکتے ہیں – اگر ہفتے نہیں – تو بغیر ایک کے۔ واقعات کی تنقید کسی "معمولی" سے مختلف ہو سکتی ہے، جیسے کہ ڈیش بورڈ سے منسلک باسی ڈیٹا جسے عمروں میں کسی نے استعمال نہیں کیا، ڈیٹا ڈپلیکیشن کا مسئلہ جس کی وجہ سے سرور زیادہ چارج ہو جاتا ہے اور بالآخر نیچے چلا جاتا ہے (سچی کہانی، نیٹ فلکس 2016)۔ ہمیں لگتا ہے کہ یہ اکثر اس سے منسلک ہوتا ہے: ڈیٹا پلیٹ فارم کا سائز اور پیچیدگی، کمپنی کی صنعت (کچھ صنعتیں فطری طور پر دوسروں کے مقابلے میں زیادہ ڈیٹا پختہ ہوتی ہیں)، ڈیٹا فن تعمیر کی قسم (مرکزی، وکندریقرت، ہائبرڈ) وغیرہ۔ اگلی بار کیا دیکھنا ہے اس کا ایک بہتر خیال، بار بار ہونے والے واقعات اکثر اس بات کا ایک اچھا اشارہ ہوتے ہیں کہ نیچے کی چیز کو قریب سے توجہ دینے کی ضرورت ہے۔  
2. واقعہ کی درجہ بندی: تمام اعداد و شمار کے واقعات ایک ہی شدت کے نہیں ہوتے ہیں۔ کچھ معمولی اور آسانی سے کم ہو سکتے ہیں، جبکہ دیگر کے سنگین نتائج ہو سکتے ہیں۔ واقعات کی نازکیت کو دستاویزی شکل دینا مناسب اضافہ اور ترجیح کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا نسب اہم ثابت ہو سکتا ہے، کیونکہ یہ اس واقعے کے بہاو کے اثرات کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتا ہے تاکہ وہ تنقید کو بہتر طور پر سمجھ سکے۔ ایک ایسا واقعہ جو CEO کے پسندیدہ ڈیش بورڈ، یا پروڈکشن ڈیٹا بیس، یا کسی اہم ڈیٹا پروڈکٹ سے منسلک ہے، اس کی زیادہ تنقید کا امکان ہے۔ 
3. پتہ لگانے کا اوسط وقت (MTTD): جب ڈیٹا اور ڈیٹا ٹیم میں اعتماد پیدا کرنے کی بات آتی ہے، تو ہر ڈیٹا پریکٹیشنر کا ڈراؤنا خواب ہوتا ہے جب کاروباری اسٹیک ہولڈر ڈیٹا کے معیار کے مسائل کا پتہ لگانے والے پہلے ہوتے ہیں۔ اس سے ٹیم کی ساکھ اور کمپنی کی صحیح معنوں میں ڈیٹا پر مبنی بننے کی صلاحیت کو نقصان پہنچ سکتا ہے۔ جب آپ واقعات کو دستاویز کرنا شروع کرتے ہیں اور ان کی تنقیدی درجہ بندی کرتے ہیں، تو یہ بھی ضروری ہے کہ ان کا پتہ کیسے چلایا گیا اور ڈیٹا ٹیم کو ان کو تسلیم کرنے میں کتنا وقت لگا۔ یہ میٹرک آپ کے واقعہ کے انتظام کی مضبوطی کا ایک اچھا اشارہ ہو سکتا ہے لیکن اس کو کم کرنے کا مطلب ہے کہ آپ اس خطرے کو کم کرتے ہیں کہ واقعہ زیادہ نقصان کا باعث بن سکتا ہے۔ 
4. ریزولوشن کا اوسط وقت (MTTR): واقعہ کی اطلاع ملنے کے بعد کیا ہوتا ہے؟ MTTR ڈیٹا کے واقعے سے آگاہ ہونے اور اسے حل کرنے کے درمیان گزارا جانے والا اوسط وقت ہے۔ ریزولیوشن کا وقت واقعہ کی تنقید اور ڈیٹا پلیٹ فارم کی پیچیدگی سے بہت متاثر ہوتا ہے، اسی لیے ہم اس فریم ورک کے مقصد کے لیے اوسط پر غور کر رہے ہیں۔
5. پیداوار کا اوسط وقت (MTTP) نئے ڈیٹا پروڈکٹس کو بھیجنے میں لگنے والا اوسط وقت ہے یا دوسرے لفظوں میں، ڈیٹا پروڈکٹس کی مارکیٹ میں اوسط وقت۔ یہ وہ وقت ہو سکتا ہے جو ایک تجزیہ کار ڈیٹا سائنس ماڈل کے لیے ڈیٹا کو "صاف" کرنے میں صرف کرتا ہے۔ اصل میں، کے مطابق فوربسڈیٹا کی تیاری میں ڈیٹا سائنسدانوں کے تقریباً 80% کام ہوتے ہیں۔ ایسی دنیا میں جہاں ہم ڈیٹا کو ایک پروڈکٹ کے طور پر لینا چاہتے ہیں، ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے سے مارکیٹ میں وقت کو کم کرنے پر براہ راست اثر پڑ سکتا ہے۔ 

مندرجہ بالا کوانٹیفائیبل میٹرکس کے علاوہ، دیگر جو کہ کم آسانی سے قابل مقدار ہیں لیکن اتنے ہی اہم ہیں جب خراب ڈیٹا کی قیمت کو دیکھتے ہوئے قابل غور ہیں۔

• اعتماد کا خاتمہ: ڈیٹا میں اور ڈیٹا ٹیم. یہ، میری رائے میں، خراب ڈیٹا کا سب سے خطرناک نتیجہ ہے، جس کے نتیجے میں ڈیٹا ٹیم میں ٹرن اوور یا ڈیٹا سے چلنے والی کمپنی کی صلاحیت پر اعتماد کا کھو جانا اور ڈیجیٹل منظر نامے کے ارتقاء پذیر ہونے جیسے بڑے مسائل پیدا ہو سکتے ہیں۔ اور ایک بار اعتماد ٹوٹ جائے تو اسے دوبارہ حاصل کرنا بہت مشکل ہوتا ہے۔ پچھلے تجربے میں، میں نے ڈیٹا صارفین کے ارد گرد کام کیا جو ڈیٹا کا استعمال نہیں کریں گے اور اسٹاک ٹریڈنگ کے انتہائی غیر مستحکم ماحول میں "تجربہ" اور "گٹ احساس" پر انحصار کریں گے بجائے اس کے کہ یہ جانتے ہوئے کہ اس کے غلط ہونے کا زیادہ امکان ہے۔ . 

• پیداواری صلاحیت میں کمی: خراب ڈیٹا کے ساتھ، ٹیموں کو فائر فائٹ کرنے اور غلطیاں پیدا ہوتے ہی درست کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ یہ مسلسل فائر فائٹنگ نہ صرف تھکا دینے والی ہے بلکہ نقصان دہ بھی ہے۔ وہ قیمتی وقت جو سٹریٹجک منصوبہ بندی اور ترقی کے اقدامات پر خرچ کیا جا سکتا ہے، مسائل کو حل کرنے، وسائل کو مزید اہم کاموں سے ہٹانے میں ضائع کر دیا جاتا ہے۔

• ریگولیٹری اور شہرت کا خطرہ: مالیاتی رپورٹنگ میں غلطیاں یا ذاتی ڈیٹا کی غلط ہینڈلنگ کے نتیجے میں مہنگے جرمانے اور قانونی لڑائیاں ہو سکتی ہیں۔ تعمیل کے مسائل سے نمٹنا پیداواریت پر ایک اہم نکاسی ہے، ان کے عائد کردہ مالی بوجھ کا ذکر نہ کرنا۔

• خراب کاروباری کارکردگی: ڈیٹا ٹیم کے اندر پیداواری صلاحیت کو کھونے کے علاوہ، خراب ڈیٹا مجموعی کاروباری کارکردگی کو روک سکتا ہے کیونکہ کمپنی اپنے صارفین کے سامنے ڈیجیٹل تیاری اور ساکھ کے ساتھ جدوجہد کرتی ہے، اور بیرونی خطرات کا شکار ہو جاتی ہے۔ 

ڈیٹا کے معیار کے مسائل کے نتیجے میں مختلف مسائل پیدا ہو سکتے ہیں، بشمول ڈیٹا پر اعتماد کا کھو جانا، ٹیم کی پیداواری صلاحیت اور حوصلے میں کمی، ضابطوں کی عدم تعمیل، اور فیصلہ سازی کا کم ہونا۔ محکموں یا کاروباری اکائیوں میں سائلڈ ڈیٹا تنظیم کے ڈیٹا لینڈ اسکیپ کا ایک جامع نظریہ حاصل کرنا مشکل بناتا ہے۔ یہ غیر موثر فیصلہ سازی کا باعث بن سکتا ہے، ڈیٹا کلچر کو روک سکتا ہے، اور GDPR اور HIPAA جیسے ضوابط کی تعمیل کو خطرے میں ڈال سکتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا ٹیمیں ڈیٹا کے مسائل کو حل کرنے میں ضرورت سے زیادہ وقت صرف کرنے سے مایوس ہو سکتی ہیں، ان کی ملازمت کے اطمینان کو منفی طور پر متاثر کرتی ہیں اور ممکنہ طور پر ملازمین کو منتشر کرنے کا باعث بنتی ہیں۔ 

1x10x100 اصول

1x10x100 اصول، واقعہ کے انتظام میں ایک وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ اصول، ڈیٹا کے خراب معیار سے وابستہ بڑھتے ہوئے اخراجات پر زور دیتا ہے۔ اس اصول کے مطابق، داخلے کے مقام پر ڈیٹا کے معیار کے مسئلے کو حل کرنے کی لاگت اصل لاگت سے تقریباً 1x ہے۔ اگر مسئلہ کا پتہ نہیں چلا اور سسٹم کے اندر پھیلتا ہے، تو لاگت تقریباً 10x تک بڑھ جاتی ہے، جس میں اصلاح اور تدارک کی کوششیں شامل ہوتی ہیں۔ تاہم، اگر ڈیٹا کا ناقص معیار اختتامی صارف یا فیصلہ سازی کے مرحلے تک پہنچ جاتا ہے، تو لاگت ابتدائی اخراجات سے 100x تک بڑھ سکتی ہے جس میں آپریشنل رکاوٹیں، کھوئے ہوئے مواقع اور کسٹمر کی عدم اطمینان سمیت اہم کاروباری نتائج کی وجہ سے۔ یہ قاعدہ ڈیٹا کے خراب معیار کے نمایاں اثر کو واضح کرتا ہے، جس سے تنظیموں کے لیے ڈیٹا کے مشاہدے میں سرمایہ کاری کرنا بہت ضروری ہو جاتا ہے، جو مسائل کو، اگر وہ پیش آتے ہیں تو، بنیادی وجہ بمقابلہ نیچے کی دھارے کے قریب رکھنے میں مدد کرتا ہے۔

نتیجہ

ڈیٹا کے معیار کے مسائل کاروباروں پر نمایاں طور پر اثر انداز ہوتے ہیں، جس سے وسائل ضائع ہوتے ہیں اور مواقع ضائع ہوتے ہیں۔ خراب ڈیٹا سے وابستہ خطرات کو روکنے اور ان کو کم کرنے کے لیے ڈیٹا کے مشاہدے میں سرمایہ کاری ضروری ہے۔ قابل مقداری میٹرکس کا فائدہ اٹھا کر اور غیر مقداری عوامل پر غور کر کے، تنظیمیں ڈیٹا کے مشاہدے کے ROI کی پیمائش کر سکتی ہیں اور فیصلہ سازوں کو اس کی قدر کا مظاہرہ کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا پر اعتماد کو یقینی بنانا، ڈومین کے موثر فیصلہ سازی کو فروغ دینا، ضوابط کی تعمیل، اور ایک مطمئن ڈیٹا ٹیم کو فروغ دینا ڈیٹا کے معیار کے اقدامات کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے تمام اہم پہلو ہیں۔ ڈیٹا آبزرویبلٹی کو اپنانا ایک اسٹریٹجک سرمایہ کاری ہے جو آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں ڈیٹا کی درستگی، وشوسنییتا اور استعمال کی حفاظت کرتی ہے۔ 

وہ تنظیمیں جو ایک بھرپور مشاہداتی عمل تیار کرتی ہیں ان کے درمیان بنے ہوئے ماحول میں زیادہ مرئیت ہوتی ہے، جس کا ترجمہ کم بندش، مسئلہ کا تیز تر حل، اپنی ایپس کی وشوسنییتا پر زیادہ اعتماد – اور بالآخر، زیادہ آمدنی اور خوش کن صارفین میں ہوتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/putting-a-number-on-bad-data/