बिग डेटा द्वारा बनाया गया भ्रम

पिछले 10 वर्षों में बिग डेटा ने कंपनियों में एक ऐसी उम्मीद जगाई है जैसे उन्होंने किसी वादे की भूमि को खोज लिया हो। लक्षित ग्राहकों की आदतों, इच्छाओं और आवश्यकताओं को तुरंत जानने के लिए एक शानदार हॉटलाइन के रूप में उम्मीद।

मई 2011 में विशेष शोध रिपोर्टमें, प्रबंधन परामर्श फर्म मैकिन्से ने तर्क दिया कि "बिग डेटा उत्पादकता में वृद्धि, नवाचार और उपभोक्ता अधिशेष के नए रुझानों का समर्थन करेगा, जो भविष्य में व्यावसायिक प्रतिस्पर्धा का एक प्रमुख आधार होगा।" इसी समय के आसपास आईबीएम की एक रिपोर्ट में कहा गया था कि उस समय दुनिया की 90% जानकारी पिछले दो वर्षों में उत्पन्न हुई थी, जो दर्शाता है कि हर दिन बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न हो रहा है।

लेकिन 2021 में जारी न्यूवैंटेज पार्टनर्स 2020 बिग डेटा और कार्यकारी सर्वेक्षणके परिणाम प्रारंभिक अपेक्षाओं के विपरीत वर्तमान स्थिति को दर्शाते हैं। इस सर्वेक्षण में फॉर्च्यून पत्रिका द्वारा सूचीबद्ध कंपनियों के 1,000 डेटा पहल के प्रबंधकों और पर्यवेक्षकों के जवाब शामिल थे।

• केवल 26.8% कंपनियों ने डेटा संस्कृति का निर्माण किया है।
• केवल 37.8% कंपनियों ने खुद को डेटा-संचालित संचालन करने वाला बताया है।
• वर्तमान में डेटा और विश्लेषण के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करने वाली कंपनियों की कुल संख्या केवल 45.1 है।

बेशक, नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन जैसे कुछ उदाहरण हैं जहाँ इस तरह के कस्टमर इंटेलिजेंस के लिए डेटा माइनिंग ने उनके शेयरधारकों को खुश किया है, यह बात ध्यान देने योग्य है।

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लेकिन डेटा की भारी मात्रा में वृद्धि और कुछ कंपनियों की सफलता के बावजूद, अधिकांश कंपनियों के लिए प्रारंभिक अपेक्षाओं के अनुरूप गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करना मुश्किल है। अंततः डेटा विश्लेषण केवल एक उपकरण है। जब हम इस तरह के डेटा विश्लेषण का उपयोग रणनीति के रूप में करते हैं, तो हम लोगों और उनके व्यवहार के बारे में धारणाएँ बनाते हैं।

जो वास्तविक दुनिया से संबंधित नहीं हैं, गलत धारणाएँ हैं।

दूसरे शब्दों में, बिग डेटा स्वयं कंपनियों को लोगों के बारे में गलतफहमी करने के लिए प्रेरित करता है।

सबसे पहले, बिग डेटा थिन डेटा को जन्म देता है। सामाजिक विज्ञान के क्षेत्र में, मानव व्यवहार को समझने वाले डेटा को मुख्य रूप से दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है। इनमें से थिन डेटा मुख्य रूप से लोगों के डिजिटल निशानों से प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, वह 44 आकार पहनती है, उसकी भूरी आँखें हैं, और वह पिनोट नॉयर वाइन पीती है, ये सभी सतही जानकारी है।

और दूसरा, थिक डेटा, लोगों के वास्तविक दुनिया के अनुभवों की समझ प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, बारिश के बाद उसने घास की गंध महसूस की, उसके साथ चलने वाले व्यक्ति को उसने एक खास व्यक्ति के रूप में देखा, और उसके पहने हुए स्नीकर्स ने उसके कदमों को हल्का बना दिया, ये सभी अर्थपूर्ण जानकारीहै।

यानी बिग डेटा केवल उत्पादों से संबंधित सहसंबंध (सहसंबंध) पर ध्यान केंद्रित करता है, जीवन में कारण और प्रभाव (कारण) पर नहीं। हालांकि, एक सामाजिक प्राणी के रूप में मानव व्यवहार को समझने की कुंजी कारण और प्रभाव संबंध में निहित है। यदि ग्राहकों के वास्तविक विचारों और भावनाओं के बारे में कोई अंतर्दृष्टि नहीं है, तो थिन डेटा अपने आप में सीमित अर्थ और उपयोगिता रखता है। एक्सेंचर की एनालिटिक्स इन एक्शन रिपोर्ट के अनुसार, जो संगठन खुद को उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रबंधन क्षमता वाले के रूप में प्रस्तुत करते हैं, उनमें से केवल 20% ने 'मापा जा रहे लक्ष्य और प्राप्त किए जा रहे परिणाम के बीच एक सिद्ध कारण और प्रभाव संबंध पाया है।' यह एल्गोरिदम-केंद्रित कंपनियों के लिए मानव व्यवहार को समझने की क्षमता खोने का प्रमाण है।

सबसे बढ़कर, बिग डेटा में आलोचनात्मक सोच कौशल का अभाव है, बिना इसके, इसमें मौजूद रणनीतिक मूल्य के पैटर्न को कभी प्रकट नहीं किया जा सकता है। यहाँ आलोचनात्मक सोच, क्रिटिकल थिंकिंग, का अर्थ है वस्तुनिष्ठ प्रमाणों के आधार पर स्थिति की तुलना और जांच करना और 'कारण और प्रभाव'को स्पष्ट करना और इस निर्णय के आधार पर कार्रवाई करना। कंपनियों को अपने प्रबंधन के लिए मानव व्यवहार की सही व्याख्या करने की क्षमता विकसित करने की आवश्यकता है, जिसे इससे समझाया जा सकता है।

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मानवता के सबसे महान व्याख्यात्मक सोच के प्रकार सामाजिक विज्ञान से आते हैं।

इतिहास, साहित्य, दर्शन और मानव विज्ञान जैसे मानविकी विषय, जिन्होंने पिछले 2,000 वर्षों में विकास किया है, ने हमें मानव को सही ढंग से समझने के लिए आलोचनात्मक सोच के कौशल सिखाए हैं। मानव व्यवहार की गहरी समझ ही ग्राहकों के व्यवहार में अचानक बदलाव को समझने और समझाने में हमारी मदद कर सकती है। और वहीं से हमें नवाचार की संभावनाएं मिलती हैं।

अंततः, यदि हम 'क्यों' का उत्तर जान लेते हैं, तो कंपनियां वर्तमान के शोर भरे बिग डेटा आंदोलन में अपने मूल्यवान दृष्टिकोण को पा सकती हैं। और वह कंपनी लोगों को सही ढंग से समझने वाली एकमात्र कंपनी होगी।