डेटा फ्लुएंसी हासिल करना
डेटा फ्लुएंसी
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
हमें फ्रेमवर्क की जरूरत क्यों है
व्यक्तियों के लिए डेटा फ्लुएंसी
- डेटा फ्लुएंसी सभी कर्मचारियों में डेटा स्किल्स के विकास पर जोर देती है
- बिज़नेस यूज़र्स: बिज़नेस एक्ज़ीक्यूटिव्स, सेल्स रिप्रेज़ेंटेटिव्स, मार्केटिंग और ऑपरेशंस मैनेजर्स
- डेटा एक्सपर्ट्स: डेटा एनालिस्ट्स और डेटा साइंटिस्ट्स
- ताकि वे सूचित फैसले लेने के लिए डेटा का उपयोग कर सकें
बिज़नेस समस्याएँ डेटा से जोड़ें
- मापने योग्य लक्ष्य तय करना
- प्रमुख मेट्रिक्स से समस्याएँ पहचानना
- उन समस्याओं को विश्लेषणात्मक सवालों में बदलना
डेटा के साथ काम करें
- डेटा क्लीनिंग
- डेटा एक्सप्लोरेशन तकनीकें अपनाना
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- डेटा का वर्णन करना
- बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाएँ और माप
डेटा के साथ संप्रेषण करें
- डेटा स्टोरीटेलिंग का प्रभावी उपयोग
- डेटा-चालित इनसाइट्स प्रस्तुत करना
- जटिल विश्लेषण के नतीजों की व्याख्या कर उन्हें क्रियात्मक इनसाइट्स और निर्णयों में बदलना
डेटा एक्सपर्ट्स की भूमिका
डेटा फ्लुएंसी के लिए संगठनात्मक वातावरण
- डेटा फ्लुएंसी पाना केवल व्यक्तिगत डेटा स्किल्स तक सीमित नहीं है
- ऐसा पर्यावरण बनाना जरूरी है जिसमें डेटा फ्लुएंसी फल-फूल सके
डेटा-फ्लुएंट संस्कृति
- डेटा-फ्लुएंट संस्कृति वह कार्य वातावरण है जहाँ डेटा को अपनाया, महत्व दिया, और निर्णय-प्रक्रियाओं में समाहित किया जाता है
डेटा इकोसिस्टम
- इन्फ्रास्ट्रक्चर जो डेटा एक्सेस दे और डेटा क्वालिटी, सिक्योरिटी, और कॉम्प्लायंस सुनिश्चित करे
- टूल्स जो डेटा को प्रभावी ढंग से इकट्ठा, स्टोर, विश्लेषित, और विज़ुअलाइज़ करें
- प्रोसेसेज़ जिनमें वर्कफ़्लो, प्रोटोकॉल, मेथडोलॉजी, और ऑर्गनाइज़ेशनल स्ट्रक्चर्स शामिल हैं, ताकि डेटा-संबंधित गतिविधियाँ, सहयोग, और संचार सुगम हों
पूरा डेटा फ्लुएंसी फ्रेमवर्क
