একটি সফল রূপান্তর সংস্থার ডিএনএ (অংশ 5)

বাস্তব অন্তর্দৃষ্টি সঙ্গে Anecdata প্রতিস্থাপন

আইরিশ গণিতবিদ, পদার্থবিদ এবং প্রকৌশলী লর্ড কেলভিন আমাদের অসংখ্য বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবন এবং প্রজ্ঞার এই আকর্ষণীয় শব্দ দিয়ে রেখে গেছেন: “যা সংজ্ঞায়িত করা যায় না তা পরিমাপ করা যায় না। যা পরিমাপ করা হয় না, উন্নত করা যায় না। যা উন্নত হয় না, তা সর্বদা অধঃপতন হয়।”

পূর্ববর্তী চারটি কিস্তিতে, আমরা সফল রূপান্তরকে একটি রৈখিক, এককালীন পরিবর্তন হিসাবে নয় বরং চক্রাকার প্রচেষ্টা হিসাবে দেখার জন্য একটি কেস তৈরি করেছি যা ক্রমবর্ধমান এবং পরিমাপযোগ্য মান প্রদান করে এবং পরিবর্তিত অবস্থার জন্য সঠিকভাবে সঠিক করার জন্য যথেষ্ট চটপটে। চূড়ান্ত কিস্তিতে, আমরা দেখছি কীভাবে ডেটা, রিপোর্টিং এবং অভিজ্ঞতামূলক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি কাঠামোগত এবং উদ্দেশ্যমূলক পদ্ধতিকে কৌশলগত প্রয়োজনীয়তার সাথে সাংগঠনিক বাস্তবতাগুলিকে সারিবদ্ধ করতে এবং রূপান্তর এজেন্ডা চালানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

অনেক আর্থিক প্রতিষ্ঠান কৌশলগত পরিকল্পনা এবং লক্ষ্য-নির্ধারণের পরিকাঠামো, বাজেট, বিনিয়োগ পরিকল্পনা প্রক্রিয়া এবং চটপটে ডেলিভারি কাঠামো তৈরি করেছে। তবে তারা এখনও এই প্রক্রিয়াগুলিতে অপ্রতুলতার শিকার হতে পারে এবং তাদের একত্রিত করে এমন একটি সাধারণ স্তম্ভের অভাব রয়েছে।

এই স্তম্ভটি যতটা সম্ভব কম সময় নিয়ে হার্ড ডেটা ব্যবহার করে সংস্থার স্বাস্থ্য পরিমাপ করে। একটি প্রতিষ্ঠানের কৌশলে ডেটার গুরুত্ব সম্পর্কে ব্যাপক ধারণা থাকা সত্ত্বেও, সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সাধারণত দুটি উপায়ে তথ্য সংগ্রহ করা হয়:

• উপাখ্যান। সংস্থাগুলি প্রায়ই ক্লায়েন্ট বা অভ্যন্তরীণ স্টেকহোল্ডারদের দ্বারা উত্পন্ন চাপ দ্বারা চালিত হয়। যদিও ক্লায়েন্ট পরিষেবা একটি প্রশংসনীয় লক্ষ্য, কাকে প্রথমে পরিষেবা দিতে হবে সে সম্পর্কে একটি অসংগঠিত বা খণ্ডিত পদ্ধতি প্রায়শই ব্যাঘাত ঘটাতে পারে। এই সংস্থাগুলি প্রয়োজনের পরিবর্তে রুমের সবচেয়ে উচ্চস্বরকে অগ্রাধিকার দেয়। ভুল-সংজ্ঞায়িত লক্ষ্য এবং খারাপভাবে বোঝা ROI নিয়ে উদ্যোগ নেওয়া হয়। একবার সম্পূর্ণ হয়ে গেলে, ব্যবসার ফলাফল এবং কর্মক্ষমতা ডেটার উদ্দেশ্যমূলক মূল্যায়নের বিপরীতে মাইলফলক বা প্রকল্প-ব্যবস্থাপনা টোল গেট সফলভাবে সম্পাদনের ভিত্তিতে বিজয় দাবি করা হয়।

• অ্যাড-হক ডেটা. ম্যানেজারদের সাম্প্রতিক সমস্যা বা বিষয় নিয়ে আলোচনা করে দ্রুত একসঙ্গে উপস্থাপনা করতে বলা আর্থিক পরিষেবাগুলিতে সাধারণ। কিন্তু সামনে সম্ভাব্য সমস্যা আছে। দ্রুত সংগ্রহ করা "পয়েন্ট-ইন-টাইম" ডেটার উপর নির্ভর করে, এই উপস্থাপনাগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কৌশলগত পরিকল্পনার উপর অসম্পূর্ণ বা প্রসঙ্গের বাইরের ডেটা হতে পারে এমন বিরূপ প্রভাবগুলি সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়। এই ধরনের ডেটা সাধারণত দুটি ফর্মের একটিতে আসে:

1. একটি নির্দিষ্ট সিস্টেম, পণ্য, বা ব্যবহারকারীর যাত্রার বর্তমান অবস্থা দেখানোর জন্য অ্যাপ্লিকেশন দলগুলি দ্বারা সরবরাহিত উত্পাদন ডেটা নির্যাস। এই ধরনের ডেটা তার নিজস্ব ঝুঁকি এবং ফাঁকগুলির সাথে আসে, যার মধ্যে ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটের অভাব রয়েছে যেখানে ডেটা বিবেচনা করা উচিত, প্রশ্নে ডেটা সেটের আকার এবং নমুনা বৈশিষ্ট্য, উত্স ডেটা অস্পষ্টতা এবং লেটেন্সি। সঠিক ডেটাসেট সনাক্ত করা এবং সংগ্রহ করার সময় এগুলি উল্লেখযোগ্য বিভ্রান্তি এবং বিভ্রান্তির দিকে পরিচালিত করে।
2. ঘটনা বা সমস্যা তথ্য উত্পাদন সহায়তা দল থেকে উৎসারিত ঘটনাগুলির একটি ঐতিহাসিক স্ন্যাপশট প্রতিনিধিত্ব করে যা নির্দিষ্ট অপারেশনাল মানদণ্ড পূরণ করে। এই তথ্যটি প্রায়শই সম্পূর্ণতার অভাব দ্বারা জর্জরিত হয়, সেইসাথে বেঁচে থাকা এবং নিশ্চিতকরণ পক্ষপাতের মাধ্যমে অলঙ্করণের ঝুঁকি। রেকর্ডগুলি নির্দেশ করে যেখানে সময় এবং সংস্থানগুলি উত্পাদন চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার জন্য বিনিয়োগ করা হয়েছে, তবে প্রায়শই মূল কারণটি অস্পষ্ট করে।

এই উভয় পন্থা আরও শক্তিশালী মনিটরিং এবং পরিমাপ পদ্ধতির শর্ট সার্কিট করার জন্য সম্পদের অদক্ষ ব্যবহারের দিকে পরিচালিত করে। আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, মানুষের হস্তক্ষেপের স্তরটি ডেটার বিকৃতির জন্য নিজেকে ধার দেয়, হয় মূল ডেটা পয়েন্টগুলির সংজ্ঞার পার্থক্যের কারণে বা ডেটা সরবরাহ করা মূল বার্তার সাথে অস্বস্তির কারণে।

উভয় ক্ষেত্রেই, ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য আহরণের জন্য প্রয়োজনীয় কাজের পরিমাণ এবং এটির ভুল ব্যাখ্যার সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকিগুলি এটিকে এমন একটি প্রস্তাব করে তোলে যা উদ্ভাবন নেতা হতে চাওয়া আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য অনেক মূল্যহীন। সহজাতভাবে পুরষ্কারমুখী, এই পদ্ধতিটি প্রতিষ্ঠানকে শুধুমাত্র রিয়ারভিউ মিররে দেখে গাড়ি চালাতে বাধ্য করে।

স্ট্রাকচার্ড ডেটার এই অভাবের সমস্যার সমাধান সম্পর্কে একটি সাধারণ ভুল ধারণা হল মূক বা মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার বিআই-এর মতো নির্দিষ্ট সরঞ্জামগুলির উপর খুব বেশি নির্ভর করা। বাস্তবে, সমস্যাগুলি বিশ্লেষণ বা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলিংয়ের অভাবের চেয়ে অনেক গভীরে কেটেছে; তারা কৌশলগত পরিকল্পনা প্রক্রিয়ার খুব প্রাথমিক পর্যায় থেকে বিস্তৃত হয়, ডেলিভারির মাধ্যমে এবং স্বাভাবিক কার্যকলাপের মতো ব্যবসায়।

আমাদের অভিজ্ঞতায়, সফল সংস্থাগুলি নির্ভরযোগ্য পর্যবেক্ষণ এবং পরিমাপ ক্ষমতা তৈরি করতে নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে উচ্চ স্তরের দক্ষতা বিকাশ করে:

1. যা গুরুত্বপূর্ণ তা পরিমাপ করা. বিরাজমান বাজার পরিস্থিতি, গ্রাহকের প্রত্যাশা, উদীয়মান প্রযুক্তি, প্রতিযোগিতামূলক ব্যাঘাত এবং নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য ক্রমাগত পরিবর্তনশীল অপারেটিং ল্যান্ডস্কেপ তৈরি করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণকে বৈধতা দিতে এবং আরও অভিযোজিত ব্যবসায়িক পরিকল্পনা সক্ষম করতে সাহায্য করার জন্য দূরদর্শী উদ্দেশ্য এবং মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।

এর অর্থ হল একটি নতুন উদ্যোগ অনুমোদন করার আগে একটি সাধারণ পাঁচ বছরের রাজস্ব বা খরচ-কাটার পূর্বাভাসের চেয়ে বেশি প্রয়োজন। এর অর্থ হল সংস্থার কৌশলগত উদ্দেশ্য এবং ডেলিভারি এবং অপারেশনাল দলের কাজের মধ্যে শীর্ষ থেকে নীচে সংযোগ তৈরি করা। এই কাঠামোটি একটি আর্থিক প্রতিষ্ঠানের নিরীক্ষণ এবং পরিমাপের ক্ষমতার মূল ভিত্তি স্থাপন করে এবং এটিকে ফাঁকি দেওয়া যায় না।   

 2. ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বিশ্লেষণ. ড্যাশবোর্ড তৈরি করার আগে, সমস্ত ডেটার উত্সগুলি চিহ্নিত করা হয়েছে এবং প্রাসঙ্গিক ব্যবসার মেট্রিক্স পেতে ডেটাপয়েন্টগুলি ক্যাটালগ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য ভিত্তি স্থাপন করতে হবে। সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের জন্য ডেটা কিসের জন্য ব্যবহার করা হবে এবং কীভাবে এটি তাদের প্রয়োজনীয় মেট্রিকগুলি চালাতে সহায়তা করে তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যেমন: কনফার্মেশন টাইম কি বুকিং এর সময় থেকে ট্রেড কনফার্ম করতে যে পরিমাণ সময় লাগে, নাকি কনফার্মেশন স্ট্যাকে প্রবেশ করার সময় থেকে? এই শনাক্তকরণ বিভ্রান্তি প্রতিরোধ করতে এবং পুনরায় কাজ কমাতে সাহায্য করে। এই প্রক্রিয়াটি উপরে প্রতিষ্ঠিত কাঠামো থেকে ক্রমবর্ধমানভাবে তৈরি করে এবং সংস্থার কৌশলগত উদ্দেশ্য নিরীক্ষণ এবং প্রমাণ করার জন্য প্রয়োজনীয় শারীরিক ডেটা মডেল এবং অবকাঠামোর প্রতিনিধিত্ব করে।

3. ডেটা শাসন. সমস্ত ডেটা সেটকে অবশ্যই সাংগঠনিক ডেটা নীতি মেনে চলতে হবে। যদিও এগুলি ব্যবসায়িক মডেল, ক্লায়েন্ট এবং পণ্য সেটের উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়, কার্যকরী ডেটা শাসনের মূল নীতিগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং তারা সর্বদা সর্বাগ্রে ব্যবসার প্রয়োজনের সাথে শুরু করে। বিবেচনা করার জন্য প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত:

• ডেটা প্রাপ্যতা। ব্যবসার পরিমাপ এবং পর্যবেক্ষণের উদ্দেশ্যগুলিকে সমর্থন করার জন্য কোন গ্রানুলারিটি এবং ফ্রিকোয়েন্সিতে ডেটা প্রয়োজন? যদিও ড্যাশবোর্ডগুলি পারফরম্যান্সের প্রয়োজনীয়তার কারণে উচ্চ-স্তরের ডেটাতে সর্বোত্তম কাজ করে, সমষ্টিগত ডেটা মূল কারণ বিশ্লেষণে ধার দেয় না কারণ পৃথক লেনদেন চিহ্নিত করা যায় না। এর মানে হল এমন একটি স্থাপত্য যা প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের চাহিদার জন্য সবচেয়ে ভালোভাবে বেছে নেওয়া এবং ইচ্ছাকৃতভাবে ডিজাইন করা আবশ্যক। কত ঘন ঘন ডেটা রিফ্রেশ করা উচিত তা নির্ধারণ করার সময় যত্ন নেওয়া আবশ্যক। KRI গুলি সাধারণত রিয়েল টাইম বা প্রতিদিন আপডেট হয়, যখন KPI গুলি ধীর গতিতে রিফ্রেশ করা যেতে পারে। দ্রুততর ফ্রিকোয়েন্সি প্রায়শই ভাল হয় না যখন অবকাঠামো খরচ এবং কর্মক্ষমতা বিবেচনার বিপরীতে ভারসাম্য বজায় থাকে।

• তথ্য অখণ্ডতা. কে একটি নির্দিষ্ট ডেটা উত্সের মালিক এবং সেই ডেটা সংস্থার ডেটা অবকাঠামোর মধ্যে কোথায় থাকবে?  কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণ ক্ষয়প্রাপ্ত হয় যখন একটি সংস্থা ভোক্তাদের আশ্বস্ত করতে পারে না যে তারা সঠিক উত্স থেকে আসা সঠিক ডেটা অ্যাক্সেস করছে। অ্যান্টি-প্যাটার্নগুলি তৈরি হতে পারে যখন একটি সংস্থা অর্গানিকভাবে ব্যবসার লাইন জুড়ে অনন্য ডেটা এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা তৈরি করে, প্রতিটি ডেটা সোর্সিং এবং স্টোর করার জন্য অনন্য পদ্ধতি সহ। কেন্দ্রীয়ভাবে সংজ্ঞায়িত ভূমিকা এবং দায়িত্বের সাথে মিলিত ডেটার জন্য স্বচ্ছ মালিকানা এবং জবাবদিহিতা গুরুত্বপূর্ণ সাফল্যের কারণ। 

• তথ্য নিরাপত্তা. ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা নিয়মগুলি যে স্থানে রয়েছে এবং ব্যাপকভাবে মেনে চলছে তা নিশ্চিত করতে একটি সংস্থা কী করতে পারে? একটি ডেটা গভর্নেন্স মডেল তৈরি করা যা নিশ্চিত করে যে সংবেদনশীল ব্যবসায়িক তথ্য কেবলমাত্র সেই ব্যক্তিদের দ্বারা অ্যাক্সেসযোগ্য যাদের অপারেশনাল প্রয়োজন রয়েছে তা কখনও কখনও বিপরীতমুখী হতে পারে, অপ্রয়োজনীয় বাধা তৈরি করে। সফল রূপান্তরকারী সংস্থাগুলি এই চ্যালেঞ্জকে স্বীকৃতি দেয় এবং ডেটা সংগ্রহ, অস্পষ্টতা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের অনেকগুলি ফাংশনকে কেন্দ্রীভূত করে। এটি গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন লেনদেন-স্তরের ডেটা নিয়ে কাজ করে যা ক্লায়েন্টের আর্থিক কার্যকলাপ এবং ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্যের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

 4. ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সংস্কৃতি. এটি ডেটা বিজ্ঞানের ব্যবহারকারী-মুখী উপাদান এবং সাধারণত সর্বাধিক মনোযোগ আকর্ষণ করে। এমন একটি সংস্কৃতির প্রচার করা যেখানে ব্যবহারকারীরা সক্রিয়ভাবে পূর্বে অপ্রাপ্য তথ্য ব্যবহার করে সাংগঠনিক কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ এবং উন্নত করার সম্ভাবনার একটি জগত খুলে দেয়। দুর্ভাগ্যবশত, বেশিরভাগ এই ধরনের সরঞ্জামগুলি উদ্দেশ্য হিসাবে ব্যবহার করা হয় না, বরং বাস্তবতার পরে, সমস্যাগুলি বিশ্লেষণ করতে। অ্যানালিটিক্স টুলগুলির ব্যবহারকে সক্রিয় কর্মক্ষমতা পরিচালনার সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা সংস্থাগুলির জন্য অপরিহার্য যা অগ্রিম প্রবণতাগুলি অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

মূল বিষয় হল বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে চিহ্নিত করা এবং বিভিন্ন ব্যবহারকারীর ভিত্তির জন্য বিশ্লেষণের একাধিক স্তর তৈরি করা। সাধারণত, মধ্যম স্তরের পরিচালকদের ফাংশনগুলির একটি ছোট প্রস্থ জুড়ে আরও বিশদ প্রয়োজন যখন সিনিয়র ম্যানেজমেন্টের ব্যবসা জুড়ে উচ্চ স্তরের মেট্রিক্স প্রয়োজন। ডেটা, কেপিআই, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং সাংগঠনিক নকশাকে সারিবদ্ধ করা ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং তত্পরতার সংস্কৃতি তৈরি করে।

উপসংহারে, একবার এই ক্ষমতাগুলি সংস্থা জুড়ে উপলব্ধ হলে, তারা একাধিক উপায়ে পরিশোধ করে। নেতৃত্বের দলগুলি তাদের ব্যবসার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত বা সবচেয়ে বেশি রূপান্তরের প্রয়োজনে এমন ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করতে পারে। ট্রান্সফরমেশন দলগুলি তাদের প্রচেষ্টার আউটপুট কাছাকাছি বাস্তব সময়ে ট্র্যাক করতে পারে। এবং বর্ণালীর দুটি প্রান্ত একটি সুচিন্তিত ওকেআর ফ্রেমওয়ার্ক দ্বারা বিরামহীনভাবে সংযুক্ত করা যেতে পারে। 

পরিশেষে, নিরীক্ষণ এবং পরিমাপের একটি প্রগতিশীল পদ্ধতি - একটি চটকদার, ডেটা-চালিত ব্যবসায়িক মডেল সক্ষম করা - যা অনেকগুলি সফল রূপান্তর সংস্থাকে আলাদা করে। আজকের অতি-প্রতিযোগীতামূলক এবং দ্রুত পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক পরিবেশে সামনে যা আছে তার জন্য সর্বোত্তম সিদ্ধান্ত নিতে তারা তাদের ডেটা এবং তত্পরতার সংস্কৃতি ব্যবহার করে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/24722/the-dna-of-a-successful-transformation-organization-part-5?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs