डेटा साइंटिस्ट टर्नओवर: बढ़ते पेशे में बर्नआउट

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• अप्रैल १, २०२४

अंतर्दृष्टि सारांश

डेटा पेशेवरों के बीच बढ़ती जलन का उद्योगों पर व्यापक प्रभाव पड़ रहा है, डेटा वैज्ञानिक अक्सर औसतन केवल 1.7 वर्षों के बाद अपना पद छोड़ रहे हैं। यह प्रवृत्ति अवास्तविक अपेक्षाओं और प्रतिबंधात्मक नीतियों के साथ-साथ डेटा पेशेवरों की भूमिका और क्षमताओं की संगठनात्मक गलतफहमी में निहित है। दीर्घकालिक निहितार्थों में भविष्य की रणनीतियों के लिए जोखिम, डेटा स्रोतों में अस्थिरता और डेटा-संचालित निर्णय लेने में विश्वास का क्षरण शामिल है।

डेटा वैज्ञानिकों के कारोबार का संदर्भ

डेटा तेजी से भविष्य की अर्थव्यवस्थाओं को परिभाषित करने और संचालित करने वाले सबसे आवश्यक संसाधनों में से एक बनता जा रहा है। डेटा वैज्ञानिक इस नई वस्तु की संभावित शक्ति को अनलॉक करने के लिए महत्वपूर्ण हैं, फिर भी ये पेशेवर अपने समय की मांग बढ़ने के कारण तनाव में आ रहे हैं। हर दिन (2.5) 2021 एक्साबाइट से अधिक डेटा बनाए जाने के साथ, अधिक से अधिक कंपनियां और संगठन अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा से मूल्य और अंतर्दृष्टि निकालना शुरू कर रहे हैं या पहले से मौजूद प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए अपने सिस्टम को बढ़ा रहे हैं।

जैसे-जैसे डेटा एकत्र करने के अधिक अवसर उपलब्ध होते हैं, वैसे-वैसे योग्य डेटा विज्ञान पेशेवरों, विश्लेषकों और इंजीनियरों की आवश्यकता बढ़ती है। हालाँकि, एक ऑनलाइन डेटा कौशल प्रशिक्षण प्रदाता, 2021 डेटा साइंस द्वारा अक्टूबर 365 के सर्वेक्षण के अनुसार, सर्वेक्षण में शामिल 97 डेटा इंजीनियरों में से 600 प्रतिशत ने अपने दिन-प्रतिदिन के काम में थकावट का अनुभव किया। XNUMX प्रतिशत पूरी तरह से उद्योग छोड़ने पर विचार कर रहे हैं। 

हालांकि इस आवश्यक स्थिति में टर्नओवर कंपनियों के लिए बड़े व्यवधान का कारण बन सकता है, यह मुख्य रूप से डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के डेटा उत्पादकता और समग्र व्यावसायिक चपलता पर पड़ने वाले पर्याप्त प्रभाव के कारण है। ये पेशेवर डेटा के प्रबंधन और व्याख्या में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो व्यावसायिक माहौल में त्वरित निर्णय लेने और अनुकूलन क्षमता के लिए महत्वपूर्ण है। हालाँकि, डेटा पेशेवरों के बीच तनाव का अंतर्निहित कारण व्यापक और संरचनात्मक है।

विघटनकारी प्रभाव

डेटा पेशेवरों के बीच तनाव का प्राथमिक कारण उनकी भूमिका और क्षमताओं की संगठनात्मक समझ की स्पष्ट कमी है। 1.7 के सर्वेक्षण के अनुसार, डेटा वैज्ञानिकों के अपने वर्तमान नियोक्ता के साथ औसतन केवल 2021 वर्ष तक रहने की संभावना है। अवास्तविक अपेक्षाओं और प्रतिबंधात्मक डेटा प्रशासन नीतियों के साथ विश्लेषण के लिए बार-बार अनुरोध उनके संबंधित नियोक्ताओं पर सकारात्मक प्रभाव डालने की उनकी क्षमता को सीमित कर देते हैं।

डेटा वैज्ञानिकों की उच्च मांग का मतलब है कि नियोक्ता बदलने के इच्छुक पेशेवरों के लिए नया रोजगार ढूंढना अपेक्षाकृत आसान है। हालाँकि, परिवर्तन की इस आसानी से उनके करियर में स्थिरता और निरंतरता की कमी हो सकती है। कंपनियों के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को बनाए रखने की आवश्यकता का मतलब है कि संगठनात्मक संरचनाओं को इन पेशेवरों को बाधित करने के बजाय समर्थन करना चाहिए, जिसमें एनालिटिक्स सहयोग और उत्पादकता में सुधार के लिए कुशल और विश्वसनीय वर्कफ़्लो प्रक्रियाओं को लागू करना शामिल है। समस्याओं के पैमाने और उनके कौशल की उच्च मांग को देखते हुए, अकेले वित्तीय प्रोत्साहन से डेटा वैज्ञानिकों को असंतोषजनक नौकरियों में रखने की संभावना नहीं है, जो एक सहायक कार्य वातावरण के महत्व पर जोर देता है।

सरकारों और नीति निर्माताओं के लिए, डेटा पेशेवरों के बीच उच्च टर्नओवर की प्रवृत्ति आधुनिक अर्थव्यवस्थाओं के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्र में स्थिर और कुशल कार्यबल बनाए रखने में एक चुनौती पेश करती है। भूमिकाओं के बीच पेशेवरों के निरंतर स्थानांतरण से संस्थागत ज्ञान और विशेषज्ञता का नुकसान हो सकता है, जिससे दीर्घकालिक परियोजनाएं और राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धात्मकता प्रभावित हो सकती है। शैक्षणिक संस्थानों को न केवल डेटा वैज्ञानिकों को तकनीकी कौशल में प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता हो सकती है, बल्कि नियोक्ताओं और अधिकारियों को इन पेशेवरों के लिए अनुकूल वातावरण बनाने के महत्व के बारे में शिक्षित करने की भी आवश्यकता हो सकती है। 

उच्च डेटा वैज्ञानिक कारोबार के प्रभाव 

उच्च डेटा वैज्ञानिक टर्नओवर के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• संगठन अपने डेटा पेशेवरों का लाभ उठाने और प्रभावी ढंग से कार्य करने में असमर्थता के कारण भविष्य के विकास और रणनीतियों को जोखिम में डाल रहे हैं, जिससे बाजार विस्तार और प्रतिस्पर्धी स्थिति में अवसर चूक गए हैं।
• कंपनियाँ आंतरिक रूप से पनपने के लिए डेटा एनालिटिक्स के लिए एक ठोस आधार बनाने में असमर्थ हैं, और यह ज्ञान अतिरिक्त मूल्य बनाने के लिए पूरे व्यवसाय में फैलाया जा रहा है, जिससे उपभोक्ता आवश्यकताओं के अनुरूप नए उत्पादों और सेवाओं के विकास में बाधा आ रही है।
• अस्थिर डेटा स्रोत और विश्लेषण महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि के प्रवाह को सीमित करते हैं जो किसी संगठन की निर्णय लेने, अवसरों को जब्त करने और ग्राहकों को उपयुक्त ऑफर देने की क्षमता को प्रभावित करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहक संतुष्टि और वफादारी कम हो जाती है।
• नए डेटा पेशेवरों को काम पर रखने और प्रशिक्षित करने का एक निरंतर चक्र, जिससे परिचालन लागत में वृद्धि हुई और रणनीतिक योजना और निष्पादन के लिए डेटा के उपयोग में दक्षता कम हो गई।
• डेटा पेशेवरों के लिए प्रतिस्पर्धी नौकरी बाजार का निर्माण, जिससे वेतन मुद्रास्फीति बढ़ गई और कंपनियों के लिए लागत में वृद्धि हुई, जो संभावित रूप से छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए डेटा-संचालित समाधानों की सामर्थ्य को प्रभावित कर रही है।
• डेटा पेशेवरों के लिए विशेष प्रशिक्षण की ओर शैक्षिक फोकस में एक संभावित बदलाव, जिससे अधिक कुशल कार्यबल बनेगा लेकिन संभवतः बाजार में अतिसंतृप्ति पैदा होगी और अध्ययन के अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्रों की उपेक्षा होगी।
• सरकारें महत्वपूर्ण डेटा भूमिकाओं में एक स्थिर और कुशल कार्यबल बनाए रखने के लिए संघर्ष कर रही हैं, जिससे नीति विकास और कार्यान्वयन में संभावित देरी हो सकती है, विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल और बुनियादी ढांचे की योजना जैसे डेटा विश्लेषण पर निर्भर क्षेत्रों में।
• शहरी क्षेत्रों में डेटा पेशेवरों की एकाग्रता के साथ श्रम जनसांख्यिकी में बदलाव, जिससे कौशल वितरण और आर्थिक विकास में संभावित क्षेत्रीय असंतुलन पैदा हो रहा है।
• डेटा पेशेवरों में लगातार बदलाव और विश्लेषण में निरंतरता की कमी के कारण डेटा-संचालित निर्णय लेने में विश्वास की संभावित कमी, जिससे उपभोक्ताओं और हितधारकों के बीच डेटा अंतर्दृष्टि की विश्वसनीयता के बारे में संदेह पैदा हो रहा है।

विचार करने के लिए प्रश्न

• क्या आपको लगता है कि डेटा विज्ञान पेशेवरों को उच्च वेतन देने से इन पेशेवरों के सामने आने वाली चुनौतियों में महत्वपूर्ण अंतर आएगा?
• यह देखते हुए कि अधिकांश संगठनों के लिए केंद्रीय डेटा और डेटा विश्लेषण कैसे होता जा रहा है, क्या आपको लगता है कि अधिकारी/निदेशक कर्मचारियों को सफलता के लिए बेहतर स्थिति में लाने के लिए आवश्यक परिवर्तनों के साथ तालमेल बिठा रहे हैं?