अप्रैल 13th, 2022
कंपनियों को मानवीय स्तर पर डेटा को संस्थागत बनाने, नई चुनौतियों का सामना करने और अच्छे बदलाव लाने के लिए डेटा-संचालित अर्थव्यवस्था को बढ़ावा देने की आवश्यकता होगी।
By पेपे झांग
- डेटा की विस्फोटक वृद्धि का मतलब है कि हमें अपनी डेटा-संचालित अर्थव्यवस्थाओं के लिए नियमों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है।
- संस्थानों के साथ-साथ निजी क्षेत्र वास्तव में डेटा-उन्मुख संस्कृति के संक्रमण में एक बड़ी भूमिका निभाते हैं।
- कंपनियों को मानवीय स्तर पर डेटा को संस्थागत बनाने, नई चुनौतियों का सामना करने और अच्छे बदलाव लाने के लिए डेटा-संचालित अर्थव्यवस्था को बढ़ावा देने की आवश्यकता होगी।
जबकि दैनिक जीवन और आर्थिक गतिविधियों में से अधिकांश महामारी के दौरान किसी बिंदु पर पीसने लगे, डिजिटल, तकनीकी परिवर्तन बंद नहीं हुआ। मूर का नियम- हर दो साल में एक माइक्रोचिप पर ट्रांजिस्टर के दोगुने होने की भविष्यवाणी करने वाले असाधारण तकनीकी विकास का एक दैवज्ञ- अन्य डिजिटल क्षेत्रों, विशेष रूप से डेटा में और भी अधिक प्रभावशाली वृद्धि से आगे निकल रहा है।
"डेटा विरोधाभास" से निपटना
हाल के अनुमानों से पता चला है कि दुनिया अगले तीन वर्षों में पिछले 30 की तुलना में अधिक डेटा उत्पन्न कर सकती है। डेटा की विस्फोटक वृद्धि न केवल "मानव" गतिविधियों के लिए है, क्योंकि 40% इंटरनेट ट्रैफ़िक मशीनों द्वारा उत्पन्न किया जा रहा है, मशीनों के बीच। यह प्रवृत्ति आने वाले वर्षों में जारी रहने और तेज होने की संभावना है, दुनिया में नेटवर्क उपकरणों की संख्या 125 तक 2030 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है।
यह भारी हो सकता है। यह है। नागरिकों के रूप में, कई लोग तर्क देते हैं कि हम एक जानकारी में रहते हैं, ज्ञान समाज नहीं, अम्बर्टो इको की गूंज। निजी क्षेत्र में, फर्मों को "डेटा विरोधाभास" का सामना करना पड़ रहा है। हाल ही में 4,036 उच्च-स्तरीय अधिकारियों के फॉरेस्टर सर्वेक्षण से पता चला है कि 70% डेटा निर्णय निर्माता डेटा का विश्लेषण और उपयोग करने की तुलना में तेज़ी से डेटा एकत्र कर रहे हैं, फिर भी 67% को लगातार अधिक डेटा की आवश्यकता होती है।
डेटा-संचालित निर्णयों द्वारा लाए गए बड़े अवसर क्षमता की कमी से बाधित हो रहे हैं। कभी-कभी, डेटा शासन और नीति पर मुख्य रूप से "रक्षात्मक" कथा द्वारा इस चुनौती को और बढ़ाया जाता है, जो जवाबदेही, पारदर्शिता और गोपनीयता पर सर्वोपरि महत्व रखता है।
इसलिए, ट्रिलियन डॉलर का सवाल: फर्म इस मांग-क्षमता बेमेल को कैसे दूर कर सकती हैं और सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करते हुए डेटा से मूल्य को अधिकतम करने के लिए अधिक "आक्रामक" रणनीति अपना सकती हैं? हमारा संक्षिप्त उत्तर: हमें डेटा अवसरों को अनलॉक और उपयोग करने के लिए सही लोगों, संस्थानों और संस्कृति की आवश्यकता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि कंपनियां अकेले ऐसा नहीं कर सकतीं। न आधिक न कम।
वर्तमान डेटा अवसर को अनलॉक और उपयोग कैसे करें
1. फर्मों को मानवीय स्तर पर डेटा रणनीति को संस्थागत बनाने की आवश्यकता है
एक प्रारंभिक बिंदु एक मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) की भूमिका को औपचारिक रूप देना होगा: एक वास्तविक डेटा वैज्ञानिक और स्पष्ट रूप से परिभाषित जिम्मेदारियों के साथ दूरदर्शी। सीडीओ, एक सहायक कलाकार के साथ, इसके लिए जिम्मेदार होगा
(ए) एक समग्र डेटा रणनीति (संग्रह से विश्लेषिकी से मुद्रीकरण तक) को डिजाइन करना, कार्यान्वित करना और उसकी देखरेख करना जो व्यावसायिक निर्णयों और इकाइयों को सूचित करता है;
(बी) आंतरिक रूप से और बाहरी भागीदारों और नियामकों के साथ डेटा के मुक्त प्रवाह, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि, और डेटा से संबंधित प्रबंधकीय निर्णयों की सुविधा प्रदान करना;
और (सी) कर्मचारियों की भर्ती या अपस्किलिंग/रीस्किलिंग में एचआर का समर्थन करना।
यह केंद्रीकृत सीडीओ भूमिका अक्सर मुख्य सूचना अधिकारी या मुख्य गोपनीयता अधिकारी और वर्तमान में मुख्य अर्थशास्त्री और रणनीति अधिकारी जैसे विभिन्न पदों के साथ ओवरलैप होती है। लेकिन इसे उन सभी तरीकों से संयोजित करना चाहिए, जो व्यवसाय और नियामक उद्देश्यों के लिए डेटा को भुनाने और गोपनीयता अनुपालन सुनिश्चित करते हुए अधिकार क्षेत्र या क्षमता की समस्याओं के कारण दक्षता हानि और सूचना साइलो को कम करते हैं।
कुछ मामलों में, सीडीओ की भूमिका का सफल निर्माण अपने आप में एक मील का पत्थर होना चाहिए, क्योंकि उपर्युक्त सर्वेक्षण के अनुसार, 70% फर्मों ने अभी तक अपने डेटा और एनालिटिक्स रणनीतियों पर बोर्ड की खरीद सुनिश्चित नहीं की है।
2. संस्थानों को चुनौती के लिए उठने की जरूरत है
एक नई रणनीतिक संपत्ति के रूप में डेटा के साथ, वर्तमान और भविष्य की अर्थव्यवस्था स्मार्ट और जिम्मेदार पीढ़ी, विनिमय और उच्च गुणवत्ता वाले, इंटरऑपरेबल डेटा के उपयोग को प्रोत्साहित करती है। इसके लिए, संस्थानों-जिसमें डेटा से संबंधित नियम, विनियम, समझौते और राष्ट्रीय सीमाओं के भीतर और उसके पार शासी निकाय शामिल हैं- का आधुनिकीकरण किया जाना चाहिए।
सिंगापुर, चिली और न्यूजीलैंड द्वारा शुरू किए गए डिजिटल इकोनॉमी पार्टनरशिप एग्रीमेंट (DEPA), यूरोपीय संघ के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR), और वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम के डेटा फॉर कॉमन पर्पस इनिशिएटिव (DCPI) जैसे अग्रणी प्रयास संभावनाओं की खोज कर रहे हैं। और अगली पीढ़ी के डेटा शासन की सीमाएँ और डेटा को अधिक व्यापक और खुला बनाना।
यूनेस्को के नेतृत्व में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता पर हाल ही में अपनाया गया वैश्विक समझौता इस क्षेत्र के स्वस्थ विकास की दिशा में स्मार्ट विनियमन को निर्देशित करने के सबसे आशाजनक वैश्विक प्रयासों में से एक है।
राष्ट्रीय स्तर पर, सरकारों को डेटा और व्यापक डिजिटल तैयारी बढ़ानी चाहिए। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, उदाहरण के लिए डेटा प्रवाह की अंतरराष्ट्रीय प्रकृति को देखते हुए, किसी प्रकार का "आईएमएफ या डेटा का विश्व व्यापार संगठन" एक संपत्ति हो सकता है।
क्या यह मदद कर सकता है यदि डेटा को एक नए आर्थिक क्षेत्र के रूप में मान्यता दी जाए? सभी आर्थिक गतिविधियों के अंतर्राष्ट्रीय मानक औद्योगिक वर्गीकरण (आईएसआईसी) 2008 के संशोधन के अनुसार, व्यापक "सूचना और संचार" क्षेत्र के भीतर मुट्ठी भर डेटा गतिविधियों को अर्थव्यवस्था के उप-क्षेत्र माना जाता था।
लेकिन यह स्पष्ट है कि इसमें पिछले 14 वर्षों में डेटा द्वारा लाए गए आर्थिक, राजनीतिक और सामाजिक परिवर्तन की गहराई को शामिल नहीं किया जा सकता है। एक संभावित क्षेत्र परिवर्तन व्यापक रूप से स्वीकृत उपकरणों, विशेष रूप से प्रासंगिक बाजारों की परिभाषा पर ज्वलंत बहस खोल सकता है। लेकिन इन्हें नजरअंदाज करना और भी ज्यादा नुकसान पहुंचाता है।
3. डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में सभी हितधारकों को वास्तव में डेटा-उन्मुख संस्कृति को अपनाना और बढ़ावा देना चाहिए
उदाहरण के लिए, लैटिन अमेरिका और कैरिबियन, वर्तमान में डेटा-प्रेमी देशों की तुलना में न केवल एक डिजिटल कनेक्टिविटी और निवेश अंतर का सामना कर रहे हैं, बल्कि डेटा विज्ञान कौशल की भी कमी है। ये देश तब तक इंतजार नहीं कर सकते जब तक कि विश्वविद्यालय और औपचारिक शिक्षा परिवर्तनों के अनुकूल न हो और डेटा के अर्थशास्त्र पर 3-4 साल के कार्यक्रम पेश न करें। उन्हें अब डिजिटल और विश्लेषणात्मक कौशल पर 3-6 महीने के प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता है। यह सरकार और शिक्षा संस्थानों के साथ-साथ निजी क्षेत्र है, जो इसे वितरित कर सकता है।
परिवर्तन के चालक के रूप में डेटा
हम जानते हैं, कार्य बहुत बड़ा है। कच्चे माल से डेटा को उत्पादन के वास्तविक कारक और नवाचार के इंजन में बदलने के लिए व्यक्तिगत और संगठनात्मक स्तरों पर बदलाव की आवश्यकता होती है। और हम विभिन्न प्रकार के डेटा, या नागरिकों, व्यवसायों और सरकारों के बीच कई दिशाओं में प्रवाहित हो सकते हैं।
अच्छी खबर यह है कि COVID-19, अपनी सारी त्रासदी के साथ, इस सांस्कृतिक परिवर्तन के लिए उत्प्रेरक रहा है। उदाहरण के लिए, एकत्रित गैर-व्यक्तिगत गतिशीलता डेटा कई देशों के लिए महामारी प्रतिक्रिया में सार्वजनिक-निजी सहयोग का एक प्रभावी क्षेत्र रहा है, G20 द्वारा समर्थित एक उपक्रम।
चूंकि 5G, AI और अन्य प्रौद्योगिकियां डेटा आपूर्ति और मांग दोनों को सुदृढ़ करती हैं, इसलिए यह समय डेटा के प्रति हमारे दृष्टिकोण को अधिक अग्रगामी तरीके से अपडेट करने का है। सही लोगों, संस्थानों और संस्कृति के साथ, हम भविष्य की अर्थव्यवस्थाओं का निर्माण कर सकते हैं और डेटा का उपयोग अच्छे के लिए परिवर्तन के चालक के रूप में कर सकते हैं।
यह लेख मूल रूप से विश्व आर्थिक मंच द्वारा 31 जनवरी, 2022 को प्रकाशित किया गया था, और इसके अनुसार पुनर्प्रकाशित किया गया है क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन-नॉन-कॉमर्शियल-नोएडरिव्स 4.0 इंटरनेशनल पब्लिक लाइसेंस। आप मूल लेख पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें. इस लेख में व्यक्त विचार अकेले लेखक के हैं न कि WorldRef के।
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