ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું ટર્નઓવર: વધતા જતા વ્યવસાયમાં બર્નઆઉટ

ઇમેજ ક્રેડિટ:
છબી ક્રેડિટ
iStock

ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું ટર્નઓવર: વધતા જતા વ્યવસાયમાં બર્નઆઉટ

ડેટા સાયન્ટિસ્ટનું ટર્નઓવર: વધતા જતા વ્યવસાયમાં બર્નઆઉટ

સબહેડિંગ ટેક્સ્ટ
જો ડેટા નવી કોમોડિટી છે, તો શા માટે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ટેકરીઓ માટે દોડી રહ્યા છે?
    • લેખક:
    • લેખક નામ
      ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
    • એપ્રિલ ૨૯, ૨૦૨૧

    આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

    ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાં વધતી જતી બર્નઆઉટ સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં ભારે અસર પેદા કરી રહી છે, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ઘણીવાર સરેરાશ માત્ર 1.7 વર્ષ પછી તેમની સ્થિતિ છોડી દે છે. આ વલણ અવાસ્તવિક અપેક્ષાઓ અને પ્રતિબંધિત નીતિઓ સાથે જોડાયેલ ડેટા વ્યાવસાયિકોની ભૂમિકા અને ક્ષમતાઓની સંસ્થાકીય ગેરસમજમાં મૂળ છે. લાંબા ગાળાની અસરોમાં ભવિષ્યની વ્યૂહરચનાઓ માટેના જોખમો, ડેટા સ્ત્રોતોમાં અસ્થિરતા અને ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવામાં વિશ્વાસનું ધોવાણ સામેલ છે.

    ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ટર્નઓવર સંદર્ભ

    ભવિષ્યની અર્થવ્યવસ્થાને વ્યાખ્યાયિત કરવા અને આગળ ધપાવનારા સૌથી આવશ્યક સંસાધનોમાં ડેટા ઝડપથી બની રહ્યો છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો આ નવી કોમોડિટીની સંભવિત શક્તિને અનલૉક કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે, તેમ છતાં આ વ્યાવસાયિકો તેમના સમયની માંગમાં વધારો થવાને કારણે વધતા તાણ હેઠળ આવી રહ્યા છે. દરરોજ (2.5) 2021 એક્ઝાબાઇટ્સથી વધુ ડેટા બનાવવા સાથે, વધુને વધુ કંપનીઓ અને સંસ્થાઓ તેઓ જે ડેટા એકત્ર કરે છે તેમાંથી મૂલ્ય અને આંતરદૃષ્ટિ મેળવવાનું શરૂ કરી રહી છે અથવા પહેલેથી અસ્તિત્વમાં રહેલી પ્રક્રિયાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તેમની સિસ્ટમમાં વધારો કરી રહી છે.

    જેમ જેમ ડેટા એકત્ર કરવાની વધુ તકો ઉપલબ્ધ થતી જાય છે, તેમ તેમ લાયકાત ધરાવતા ડેટા સાયન્સ પ્રોફેશનલ્સ, વિશ્લેષકો અને એન્જિનિયરોની જરૂરિયાત વધતી જાય છે. જો કે, ઓનલાઈન ડેટા કૌશલ્ય પ્રશિક્ષણ પ્રદાતા, 2021 ડેટા સાયન્સ દ્વારા ઓક્ટોબર 365ના સર્વેક્ષણ મુજબ, 97 ડેટા એન્જિનિયરોમાંથી 600 ટકાએ તેમની રોજિંદી નોકરીમાં બર્નઆઉટનો અનુભવ કર્યો હતો. સિત્તેર ટકા લોકો આ ઉદ્યોગને સંપૂર્ણપણે છોડી દેવાનું વિચારી રહ્યા છે. 

    જ્યારે આ આવશ્યક સ્થિતિમાં ટર્નઓવર કંપનીઓ માટે મોટા વિક્ષેપોનું કારણ બની શકે છે, તે મુખ્યત્વે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને એન્જિનિયરોની ડેટા ઉત્પાદકતા અને એકંદર બિઝનેસ ચપળતા પર પડેલી નોંધપાત્ર અસરને કારણે છે. આ વ્યાવસાયિકો ડેટાના સંચાલન અને અર્થઘટનમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે, જે વ્યવસાયિક વાતાવરણમાં ઝડપી નિર્ણય લેવા અને અનુકૂલનક્ષમતા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. જો કે, ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાં બર્નઆઉટનું મૂળ કારણ વ્યાપક અને માળખાકીય છે.

    વિક્ષેપકારક અસર

    ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાં બર્નઆઉટ થવાના પ્રાથમિક કારણો તેમની ભૂમિકા અને ક્ષમતાઓની સંસ્થાકીય સમજના સ્પષ્ટ અભાવને કારણે ઉદ્ભવે છે. 1.7 ના ​​સર્વેક્ષણ મુજબ, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો તેમના વર્તમાન એમ્પ્લોયર સાથે સરેરાશ માત્ર 2021 વર્ષ માટે રહેવાની સંભાવના છે. અવાસ્તવિક અપેક્ષાઓ અને પ્રતિબંધિત ડેટા ગવર્નન્સ નીતિઓ સાથે વિશ્લેષણ માટેની વારંવાર વિનંતીઓ તેમના સંબંધિત નોકરીદાતાઓને હકારાત્મક અસર કરવાની તેમની ક્ષમતાને મર્યાદિત કરે છે.

    ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની ઊંચી માંગનો અર્થ એ છે કે નોકરીદાતાઓને બદલવા માંગતા વ્યાવસાયિકો માટે નવી રોજગાર શોધવી પ્રમાણમાં સરળ છે. જો કે, સંક્રમણની આ સરળતા તેમની કારકિર્દીમાં સ્થિરતા અને સાતત્યનો અભાવ તરફ દોરી શકે છે. કંપનીઓ માટે, ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને જાળવી રાખવાની જરૂરિયાતનો અર્થ એ છે કે સંસ્થાકીય માળખાઓએ આ વ્યાવસાયિકોને અટકાવવાને બદલે સમર્થન આપવું જોઈએ, જેમાં વિશ્લેષણાત્મક સહયોગ અને ઉત્પાદકતામાં સુધારો કરવા માટે કાર્યક્ષમ અને વિશ્વસનીય વર્કફ્લો પ્રક્રિયાઓનો અમલ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. સમસ્યાઓના સ્કેલ અને તેમની કુશળતાની ઉચ્ચ માંગને જોતાં, એકલા નાણાકીય પ્રોત્સાહનો ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને અસંતોષકારક નોકરીઓમાં રાખવાની શક્યતા નથી, સહાયક કાર્ય વાતાવરણના મહત્વ પર ભાર મૂકે છે.

    સરકારો અને નીતિ ઘડવૈયાઓ માટે, ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાં ઊંચા ટર્નઓવરનું વલણ આધુનિક અર્થતંત્રો માટે મહત્વપૂર્ણ એવા ક્ષેત્રમાં સ્થિર અને કુશળ કાર્યબળ જાળવવામાં એક પડકાર રજૂ કરે છે. ભૂમિકાઓ વચ્ચે વ્યાવસાયિકોનું સતત સ્થળાંતર સંસ્થાકીય જ્ઞાન અને કુશળતા ગુમાવી શકે છે, જે લાંબા ગાળાના પ્રોજેક્ટ્સ અને રાષ્ટ્રીય સ્પર્ધાત્મકતાને અસર કરે છે. શૈક્ષણિક સંસ્થાઓએ માત્ર ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને ટેકનિકલ કૌશલ્યોની તાલીમ આપવા પર જ નહીં પરંતુ આ વ્યાવસાયિકો માટે અનુકૂળ વાતાવરણ બનાવવાના મહત્વ વિશે નોકરીદાતાઓ અને અધિકારીઓને શિક્ષિત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની જરૂર પડી શકે છે. 

    ઉચ્ચ ડેટા વૈજ્ઞાનિક ટર્નઓવરની અસરો 

    ઉચ્ચ ડેટા વૈજ્ઞાનિક ટર્નઓવરની વ્યાપક અસરોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

    • સંસ્થાઓ તેમના ડેટા પ્રોફેશનલ્સનો લાભ ઉઠાવવામાં અને અસરકારક રીતે કાર્ય કરવામાં અસમર્થતાને કારણે ભાવિ વૃદ્ધિ અને વ્યૂહરચનાઓને જોખમમાં મૂકે છે, જે બજારના વિસ્તરણ અને સ્પર્ધાત્મક સ્થિતિની તકો ચૂકી જાય છે.
    • કંપનીઓ આંતરિક રીતે વિકાસ કરવા માટે ડેટા એનાલિટિક્સ માટે નક્કર પાયો બાંધવામાં અસમર્થ છે, અને આ જ્ઞાન વધારાના મૂલ્ય બનાવવા માટે સમગ્ર વ્યવસાયમાં ફેલાય છે, જે ગ્રાહકોની જરૂરિયાતોને અનુરૂપ નવા ઉત્પાદનો અને સેવાઓના વિકાસને અવરોધે છે.
    • અસ્થિર ડેટા સ્ત્રોતો અને એનાલિટિક્સ નિર્ણાયક આંતરદૃષ્ટિના પ્રવાહને મર્યાદિત કરે છે જે સંસ્થાની નિર્ણયો લેવાની, તકો મેળવવાની અને ગ્રાહકોને યોગ્ય ઑફરો આપવાની ક્ષમતાને અસર કરે છે, પરિણામે ગ્રાહક સંતોષ અને વફાદારીમાં ઘટાડો થાય છે.
    • નવા ડેટા પ્રોફેશનલ્સની ભરતી અને તાલીમ આપવાનું સતત ચક્ર, જે વ્યૂહાત્મક આયોજન અને અમલીકરણ માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં ઓપરેશનલ ખર્ચમાં વધારો અને કાર્યક્ષમતામાં ઘટાડો તરફ દોરી જાય છે.
    • ડેટા પ્રોફેશનલ્સ માટે સ્પર્ધાત્મક જોબ માર્કેટની રચના, પગાર ફુગાવા તરફ દોરી જાય છે અને કંપનીઓ માટે ખર્ચમાં વધારો થાય છે, જે નાના અને મધ્યમ કદના સાહસો માટે ડેટા-આધારિત સોલ્યુશન્સની પોષણક્ષમતાને સંભવિતપણે અસર કરે છે.
    • ડેટા પ્રોફેશનલ્સ માટે વિશેષ તાલીમ તરફ શૈક્ષણિક ફોકસમાં સંભવિત પરિવર્તન, જે વધુ કુશળ કર્મચારીઓ તરફ દોરી જાય છે પરંતુ સંભવતઃ બજારમાં અતિસંતૃપ્તિનું સર્જન કરે છે અને અભ્યાસના અન્ય મહત્વપૂર્ણ ક્ષેત્રોની અવગણના કરે છે.
    • સરકારો નિર્ણાયક ડેટા ભૂમિકાઓમાં સ્થિર અને કુશળ કાર્યબળ જાળવવા માટે સંઘર્ષ કરી રહી છે, જે નીતિના વિકાસ અને અમલીકરણમાં સંભવિત વિલંબ તરફ દોરી જાય છે, ખાસ કરીને આરોગ્યસંભાળ અને ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પ્લાનિંગ જેવા ડેટા વિશ્લેષણ પર નિર્ભર વિસ્તારોમાં.
    • શહેરી વિસ્તારોમાં ડેટા પ્રોફેશનલ્સની સાંદ્રતા સાથે મજૂર વસ્તી વિષયકમાં ફેરફાર, કૌશલ્ય વિતરણ અને આર્થિક વિકાસમાં સંભવિત પ્રાદેશિક અસંતુલન તરફ દોરી જાય છે.
    • ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાં વારંવાર થતા ફેરફારો અને વિશ્લેષણમાં સુસંગતતાના અભાવને કારણે ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવામાં વિશ્વાસનું સંભવિત ધોવાણ, ડેટા આંતરદૃષ્ટિની વિશ્વસનીયતા વિશે ગ્રાહકો અને હિતધારકોમાં શંકા તરફ દોરી જાય છે.

    ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

    • શું તમને લાગે છે કે ડેટા સાયન્સ પ્રોફેશનલ્સને ઊંચા વેતનની ઓફર કરવાથી આ પ્રોફેશનલ્સને જે પડકારોનો સામનો કરવો પડે છે તેના સંબંધમાં નોંધપાત્ર ફરક પડશે?
    • મોટાભાગની સંસ્થાઓ માટે કેન્દ્રીય ડેટા અને ડેટા વિશ્લેષણ કેવી રીતે બની રહ્યું છે તે જોતાં, શું તમને લાગે છે કે અધિકારીઓ/નિર્દેશકો સફળતા માટે કર્મચારીઓને શ્રેષ્ઠ રીતે સ્થાન આપવા માટે જરૂરી ફેરફારો સાથે ગતિ જાળવી રહ્યા છે?

    આંતરદૃષ્ટિ સંદર્ભો

    આ આંતરદૃષ્ટિ માટે નીચેની લોકપ્રિય અને સંસ્થાકીય લિંક્સનો સંદર્ભ આપવામાં આવ્યો હતો: