"ڈیٹا جمع کرنے کے ساتھ، 'جتنا جلد بہتر' ہمیشہ بہترین جواب ہوتا ہے۔" - ماریسا مائر
یاہو کی سابق صدر اور سی ای او ماریسا مائر کے ذہن میں ڈیٹا ہے جیسا کہ بہت سے دوسرے لوگوں کا ہے، نہ صرف ٹیکنالوجی کی صنعت میں بلکہ تمام صنعتوں میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے۔ ہمیں مسلسل یاد دلایا جا رہا ہے کہ ڈیٹا اکیسویں صدی کے تیل کے برابر ہے اور ہر کاروبار جلد ہی ڈیٹا کا کاروبار بن جائے گا۔ اعداد و شمار تک رسائی کا عمل، جب کہ یہ گورننس کے نقطہ نظر سے بڑھتی ہوئی جانچ پڑتال کے تابع ہوسکتا ہے، خاص طور پر ڈیٹا کی کافی مقدار کو دیکھتے ہوئے چیلنج نہیں ہے جس کے ساتھ ہمیں کام کرنا ہے، بلکہ یہ یہ سمجھنے کا عمل ہے کہ اس کے ساتھ کیا کرنا ہے۔ اور ڈیٹا سے قدر اور بصیرت کیسے حاصل کی جائے جو کلیدی فوکس بنی ہوئی ہے۔
تاہم، ایک اور چیلنج ہے: ایک وقت کی پابندی۔ آپ نے اپنا ٹکنالوجی پلیٹ فارم ترتیب دیا ہے، اپنے کاروباری انٹیلی جنس ٹول کا انتخاب کیا ہے، ڈیٹا اینالیٹکس ٹیم کو ملازمت دی ہے اور اپنی تنظیم کے تمام SMEs سے مشورہ کیا ہے تاکہ یہ سمجھنے کے لیے کہ کون سے اہم سوالات ہیں جن کے جوابات دینے کی ضرورت ہے، صرف یہ جاننے کے لیے کہ حاصل کردہ بصیرتیں کیا ہوا چھ سے اخذ کیا گیا ہے۔ ہفتے پہلے یا چھ ماہ پہلے۔ عالمی CoVID-19 وبائی مرض نے یہ ثابت کیا ہے کہ حالات تیزی سے بدلتے ہیں، ماضی کے تجربے کی بنیاد پر مستقبل کے کورس کو قابل اعتماد طریقے سے نہیں بنایا جا سکتا اور آپ کو اس وقت جو کچھ ہو رہا ہے اس کے مطابق ڈھالنا ہوگا۔ سپلائی چین کی صنعت میں کام کرتے ہوئے، EV کارگو اس خلل کا مشاہدہ کرتا ہے جو واقعات کے پیش آنے کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔ اس خلل کو منظم کرنے اور اپنے صارفین کی حفاظت کرنے کی صلاحیت کے لیے عظیم لوگوں کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن ان لوگوں کے پاس باخبر فیصلے کرنے اور مثبت اقدام کرنے کے لیے تازہ ترین معلومات تک بھی رسائی ہونی چاہیے۔
بلاشبہ، حقیقی وقت کا ڈیٹا صرف مسائل کو ہونے سے پہلے روکنے کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ یہ مواقع سے فائدہ اٹھانے کے بارے میں بھی ہے۔ تصور کریں کہ آپ کی گاڑی میں موجود GPS آپ کو آپ کے سفر میں آنے والے ٹریفک کے اضافے کے بارے میں بتا رہا ہے جو اس وقت آپ کے پاس دستیاب ڈیٹا پہلے سے موجود مسئلے پر اثر انداز نہیں ہو گا، لیکن یہ آپ کو ایک موقع سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔ مختلف راستہ. بصیرت کو تاریخی طور پر بیچ طرز کے تجزیات سے تعاون حاصل رہا ہے، جہاں نتائج حاصل کرنے میں کچھ وقت لگتا ہے۔ ریئل ٹائم ڈیٹا میں تبدیلی وکر سے آگے جانے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ ریئل ٹائم ڈیٹا ہمیں وضاحتی اور پیشین گوئی کرنے والے تجزیات سے دور کرتا ہے۔ ہم اب یہ نہیں پوچھ رہے ہیں کہ کیا ہوا، یا تاریخی رجحانات کی بنیاد پر یہ پیشین گوئی کرنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ اب کیا ہو رہا ہے، ہم یہ بتانے میں مدد کر رہے ہیں کہ ہمیں کیا اقدامات کرنے چاہئیں۔
ای وی کارگو ٹیکنالوجی میں چیلنج یہ ہے کہ ہم اپنے صارفین کو کتنی جلدی قابل اعتماد ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں، جو اس انداز میں پیش کیا جا سکتا ہے جو بصیرت سے بھرپور ہو، فیصلہ سازی کے عمل کو تیز کیا جا سکے، یا اس عمل کو مکمل طور پر ذہین مشین لرننگ ڈیٹا ماڈلز کے ذریعے خودکار کر سکیں۔ کمپیوٹیشنل پاور کے لیے کلاؤڈ سروسز، بیرونی ڈیٹا کے ذرائع کے لیے تھرڈ پارٹی APIs اور بدیہی ڈیٹا ویژولائزیشن ہماری ذہین SaaS مصنوعات کی بنیاد ہیں۔
ریئل ٹائم ڈیٹا کے استعمال میں موروثی چیلنجز ہیں۔ اس کے کامیاب استعمال کا انحصار انتہائی دستیاب اور کم رسپانس ٹائم سسٹمز پر ہوتا ہے، جو خود لاگت کے مضمرات اور اس میں تجارتی نقصانات ہوتے ہیں۔ اس کو یہ سمجھنے کی بھی ضرورت ہے کہ کسی بھی وقت سب سے زیادہ متعلقہ ڈیٹا ذرائع کیا ہیں – ڈیٹا سورس A کے ساتھ قابل اعتماد اور تیز انضمام کی کوئی اہمیت نہیں ہے، اگر مارکیٹ یا کاروباری عوامل اچانک تبدیل ہو جائیں، جیسا کہ ڈیٹا سورس B ہے۔ اب زیادہ بصیرت.
ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سمجھنے اور ان کا نظم کرنے کی صلاحیت تنظیم کے اندر لوگوں پر ذمہ داری ڈالتی ہے۔ روزمرہ کی قیمت فراہم کرنے کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا سے چلنے والے سافٹ ویئر کو اپنے صارفین کے ماحول میں ضم کرنا ہماری تنظیم کے لوگوں کو توانائی بخشتا ہے، ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے اور اس کی غیر استعمال شدہ صلاحیت کو سمجھنے کے لیے مزید اختراعی طریقوں کے لیے مسلسل کوششیں ہمیں آگے بڑھاتی رہیں گی۔ مستقبل