सतत बैंकिंग अनुभव के लिए डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग को जोड़ना

इस लेख में, मैं यह समझाने जा रहा हूं कि कैसे डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के बीच अंतर को पाटने से आपकी कंपनी को डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने में मदद मिल सकती है। मैं सहयोगात्मक रणनीतियों का प्रदर्शन करूंगा जो स्थिरता पर ध्यान केंद्रित करती हैं और रिश्ते पर जोर देती हैं
डेटा विज्ञान और स्थिरता के बीच "स्टेप" नामक परियोजना पर आधारित है। स्टेप एक सतत विकल्प कार्यक्रम है जिसे हमने यापी क्रेडी बैंकासी (वाईकेबी) में लागू किया है, जो तुर्की के सबसे बड़े वाणिज्यिक बैंकों में से एक है। 2023 में, इसे प्रतिष्ठित PRİDA कम्युनिकेशन प्राप्त हुआ
सतत संचार नामांकन में पुरस्कार।

इस छवि में: यापी क्रेडी स्टेप प्रोजेक्ट मॉकअप

डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग: क्या अंतर है?

डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग के बीच अंतर को समझने के लिए, हमें दोनों शाखाओं के मुख्य कार्यों पर ध्यान देने की आवश्यकता है। भले ही दोनों डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, डेटा वैज्ञानिकों और डेटा इंजीनियरों के लक्ष्य आमतौर पर अलग-अलग होते हैं। 

डेटा विज्ञान डेटा से अंतर्दृष्टि और पैटर्न निकालने पर ध्यान केंद्रित करता है और इष्टतम और विश्वसनीय डेटा भंडारण, डेटा परिवर्तन और डेटा तक तेज़ और सुविधाजनक पहुंच के लिए जिम्मेदार है। डेटा वैज्ञानिक पूर्वानुमानित (और उससे आगे) मॉडल का उपयोग करके बनाते और प्रशिक्षित करते हैं
व्यवसायों को छिपे हुए पैटर्न खोजने, विकास की भविष्यवाणी करने और प्रमुख व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और तंत्रिका नेटवर्क।

डेटा इंजीनियरिंग का लक्ष्य डेटा पाइपलाइन और बुनियादी ढांचा तैयार करना है। डेटा इंजीनियर परिकल्पनाओं का परीक्षण करके और पूर्वानुमानित मॉडल बनाकर सीधे व्यावसायिक आवश्यकताओं को संबोधित करते हैं। 

हालाँकि दोनों दिशाएँ एक-दूसरे के करीब जाती हैं, फिर भी उनके बीच ग़लत संरेखण असामान्य नहीं है। इसके परिणामस्वरूप समस्याएँ हो सकती हैं और विश्लेषणात्मक डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में असमर्थता हो सकती है। डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग के बीच इस अंतर को पाटना आवश्यक है
डेटा के लिए नवीन दृष्टिकोणों का अधिकतम लाभ उठाएं और यह ज्यादातर टीमों के बीच स्वस्थ सहयोग स्थापित करने में निहित है। 

सहयोग के लिए रणनीति

• क्रॉस - फ़ंक्शनल टीम

बहु-विषयक टीमों का निर्माण और सहयोग को बढ़ावा देना एक प्रसिद्ध उपकरण है जो यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि तकनीकी और व्यावसायिक दोनों आवश्यकताएं पूरी हों। डब्ल्यूडब्ल्यू ने इससे निपटने के लिए डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और डोमेन विशेषज्ञों की क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों की स्थापना की
जटिल डेटा प्रबंधन आवश्यकताएँ।

• ज्ञान बांटना

डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग टीमों के बीच सुव्यवस्थित दस्तावेज़ीकरण और ज्ञान साझाकरण को प्रोत्साहित करने से टीमों को एक-दूसरे के वर्कफ़्लो और आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिली और सहानुभूति और सहयोग में काफी सुधार हुआ। 

परियोजना के दौरान, हमने साझा उपकरणों और प्रक्रियाओं, जैसे संस्करण नियंत्रण प्रणाली और निरंतर एकीकरण/निरंतर तैनाती (सीआई/सीडी) पाइपलाइनों के उपयोग को प्रोत्साहित किया। इससे हमें संभावित समस्याओं को जल्दी पहचानने और ठीक करने में मदद मिली और सभी में स्थिरता में सुधार हुआ
डेटा प्रोजेक्ट. 

• चंचल तरीके

अंत में, हमने पुनरावृत्त विकास और डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग टीमों के बीच लगातार सहयोग को बढ़ावा देने के लिए अपनी चुस्त प्रक्रियाओं को समायोजित किया, जिससे त्वरित फीडबैक लूप और तीव्र पुनरावृत्ति की अनुमति मिली। 

वाईकेबी चरण परियोजना: केस स्टडी परियोजना का उद्देश्य

वाईकेबी स्टेप प्रोजेक्ट उन कार्यों में से एक बन गया है जिसने हाल की अवधि में बदलाव लाया है।

इसका उद्देश्य डेटा-संचालित पहलों के माध्यम से बैंकिंग क्षेत्र के भीतर स्थिरता प्रथाओं को बढ़ाना था। हम उन लोगों को प्रेरित करना चाहते थे जो नहीं जानते कि जलवायु संकट जैसे प्रमुख मुद्दों के खिलाफ कैसे कार्रवाई की जाए और जो खुद को कमजोर मानते हैं
बदलाव के लिए, टिकाऊ विकल्प चुनने के लिए।  

स्टेप प्रोजेक्ट का विचार ग्राहकों की स्थायी पसंद को अंकों में परिवर्तित करना है। इन कार्रवाइयों में एटीएम रसीद न छापने का विकल्प, पर्यावरण-अनुकूल परिवहन या सार्वजनिक परिवहन का चयन करना, गैर-लाभकारी संगठनों को दान देना और बहुत कुछ शामिल है।
परियोजना का नाम गतिविधियों में से एक में निहित है, दिन के दौरान उठाए गए कदमों की एक निश्चित संख्या के लिए अंक जारी करना। 

यापी क्रेडी स्टेप के साथ स्थिरता के लिए उपभोग की आदतों, जीवनशैली और दैनिक विकल्पों में बदलाव होता है। हम अपने ग्राहकों को उनके द्वारा अर्जित अंकों को सामाजिक उत्तरदायित्व परियोजनाओं के लिए दान करने में सक्षम बनाते हैं, और हम दुनिया को बेहतर बनाने के लिए मिलकर कार्रवाई करते हैं
शिक्षा से लेकर पर्यावरण तक कई क्षेत्रों में स्थान।

क्या किया गया था 

स्टेप प्रोजेक्ट का प्राथमिक लक्ष्य वैश्विक स्थिरता लक्ष्यों और सामाजिक अपेक्षाओं के अनुरूप वाईकेबी की बैंकिंग सेवाओं और संचालन में स्थिरता सिद्धांतों को एकीकृत करना था। इसके लिए बड़ी मात्रा में एकत्रीकरण, प्रसंस्करण और विश्लेषण की आवश्यकता थी
उपयोगकर्ता डेटा का.

हम डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों, डोमेन विशेषज्ञों और व्यावसायिक हितधारकों की बहु-विषयक टीमों को एक साथ लाए ताकि वे परियोजना पर निर्बाध रूप से सहयोग कर सकें। 

स्टेप प्रोजेक्ट डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग के साथ शुरू हुआ, जिसमें लेनदेन रिकॉर्ड, ग्राहक जनसांख्यिकी और स्थिरता संकेतक जैसे विभिन्न डेटा स्रोतों का एकीकरण शामिल था। हमें डेटा विज्ञान और के बीच एक मजबूत सहयोग की आवश्यकता थी
ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करने, टिकाऊ खर्च करने की आदतों से संबंधित पैटर्न की पहचान करने और एक स्थायी समाधान विकसित करने के लिए इंजीनियरिंग जो ग्राहकों की दैनिक आदतों में एक रास्ता खोज लेगी।  

डेटा वैज्ञानिकों ने टिकाऊ खर्च व्यवहार से संबंधित संभावित विशेषताओं और चर की पहचान करने के लिए खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) किया। उन्होंने डेटा इकट्ठा करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटा माइनिंग का इस्तेमाल किया और बड़ी मात्रा में लेनदेन का विश्लेषण किया
खर्च करने के पैटर्न से संबंधित अंतर्दृष्टि निकालने के लिए विवरण, फिर ग्राहक व्यवहार के लिए पूर्वानुमानित मॉडल विकसित और प्रशिक्षित किए गए। 

परियोजना के लक्ष्यों के आधार पर, डेटा इंजीनियरों ने विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाए और एकत्रित डेटा को कुशलतापूर्वक और सच्चाई से संसाधित करने के लिए स्केलेबल डेटा पाइपलाइन बनाई। इंजीनियरिंग टीमों ने चुस्त कार्यप्रणाली और DevOps प्रथाओं को नियोजित किया
डेटा पाइपलाइनों और मॉडलों के सफल विकास, तैनाती और पुनरावृत्ति के लिए। स्केलेबल डेटा पाइपलाइन और कार्यान्वित मशीन लर्निंग मॉडल ने बड़ी मात्रा में लेनदेन डेटा को संसाधित करने और त्वरित और कुशलता से विश्लेषण करने में मदद की। 

डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों ने ग्राहक लेनदेन डेटा का विश्लेषण करने, स्थायी खर्च की आदतों से संबंधित पैटर्न की पहचान करने और ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें विकसित करने के लिए सहयोग किया। इस सहयोग ने वाईकेबी को अतिरिक्त स्थिरता-केंद्रित लॉन्च करने में भी सक्षम बनाया
उत्पाद और सेवाएँ, जैसे हरित निवेश पोर्टफोलियो और ऊर्जा-कुशल वित्तपोषण विकल्प, सकारात्मक पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभाव डालते हैं। 

जाहिर है, वित्तीय क्षेत्र की प्रकृति के कारण, हमें अपने समाधान में डेटा प्रशासन, सुरक्षा और अनुपालन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को शामिल करना पड़ा। यह एक चुनौती थी जिसमें कानूनी, सूचना सुरक्षा और अन्य टीमों की गहरी भागीदारी की आवश्यकता थी
प्रक्रिया। यह एक सफल उत्पाद बनाने के लिए कई स्तरों पर टीमों के निरंतर सुधार और मजबूत सहयोग की संस्कृति को बढ़ावा देने के महत्व को रेखांकित करता है।

प्रभाव

इस सहयोगात्मक प्रयास से और अधिक जटिल टिकाऊ बैंकिंग पहलों का निर्माण हुआ: हरित निवेश पोर्टफोलियो, कार्बन पदचिह्न ट्रैकिंग उपकरण और ऊर्जा-कुशल वित्तपोषण विकल्प। इस परियोजना ने एक अग्रणी के रूप में YKB की प्रतिष्ठा को बढ़ाया
स्थायी बैंकिंग प्रथाओं ने नए ग्राहकों को आकर्षित करने और मौजूदा ग्राहकों के साथ दीर्घकालिक संबंधों को बढ़ावा देने में मदद की। 

फरवरी 2024 तक सस्टेनेबल चॉइस प्रोग्राम STEP के सदस्यों की संख्या 570 हजार तक पहुंच गई है। अपने टिकाऊ विकल्पों के साथ, STEP सदस्यों ने अब तक कागज के 50 मिलियन टुकड़े बचाए हैं और लगभग 4500 पेड़ों को बचाया है। 

पिछली तिमाही की तुलना में "सामाजिक जिम्मेदारी में समाज का समर्थन करने वाले" स्कोर के रूप में कंपनी की धारणा में 9% की वृद्धि हुई और "स्थिरता पर मार्गदर्शन प्रदान करता है" स्कोर में 10% की वृद्धि हुई। इसने यापी क्रेडी को उच्चतम ब्रांड में बदल दिया
अपने मुख्य प्रतिस्पर्धियों की तुलना में इन मेट्रिक्स में वृद्धि।

स्टेप प्रोजेक्ट से प्राप्त अंतर्दृष्टि के माध्यम से, वाईकेबी पर्यावरण के प्रति जागरूक ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने और पर्यावरणीय मुद्दों पर जनता का ध्यान लाने के लिए अपनी पेशकशों को तैयार करने में सक्षम था। हमने एक परियोजना लागू की है जो उपभोक्ताओं का मार्गदर्शन करती है
अपने एप्लिकेशन के माध्यम से स्थिरता पर, उपयोगकर्ताओं को अंकों से पुरस्कृत करता है और उन्हें एनजीओ को दान करने के लिए अंकों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।  

परियोजना की सफलता ने वाईकेबी को बैंकिंग से परे अपनी स्थिरता पहल का विस्तार करने के लिए प्रेरित किया। अब हम स्थिरता को बढ़ावा देने और पर्यावरणीय परिवर्तन लाने के लिए विभिन्न उद्योगों में भागीदारों के साथ सहयोग करते हैं, और हम सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने के लिए उत्सुक हैं
और अन्य संगठनों को सामाजिक भलाई के लिए डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग का लाभ उठाने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए स्टेप प्रोजेक्ट से सीखे गए सबक।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/26021/bridging-data-science-and-engineering-for-sustainable-banking-experience?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs