डेटा सायंटिस्ट टर्नओव्हर: वाढत्या व्यवसायात बर्नआउट

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• एप्रिल 25, 2022

अंतर्दृष्टी सारांश

डेटा प्रोफेशनल्समधील वाढत्या बर्नआउटमुळे संपूर्ण उद्योगांमध्ये एक लहरी प्रभाव निर्माण होत आहे, डेटा वैज्ञानिक सहसा सरासरी 1.7 वर्षांनी त्यांची स्थिती सोडतात. या प्रवृत्तीचे मूळ अवास्तव अपेक्षा आणि प्रतिबंधात्मक धोरणांसह डेटा व्यावसायिकांच्या भूमिका आणि क्षमतांबद्दलच्या संस्थात्मक गैरसमजांमध्ये आहे. दीर्घकालीन परिणामांमध्ये भविष्यातील रणनीतींना जोखीम, डेटा स्त्रोतांमधील अस्थिरता आणि डेटा-चालित निर्णय घेण्यावरील विश्वासाची झीज यांचा समावेश होतो.

डेटा शास्त्रज्ञ उलाढाल संदर्भ

भविष्यातील अर्थव्यवस्था परिभाषित आणि चालना देणार्‍या सर्वात आवश्यक संसाधनांमध्ये डेटा वेगाने होत आहे. या नवीन वस्तूची संभाव्य शक्ती अनलॉक करण्यासाठी डेटा शास्त्रज्ञ महत्त्वपूर्ण आहेत, तरीही हे व्यावसायिक त्यांच्या वेळेची मागणी वाढल्यामुळे वाढत्या ताणाखाली येत आहेत. दररोज (2.5) 2021 एक्साबाइट्स पेक्षा जास्त डेटा तयार केल्यामुळे, अधिकाधिक कंपन्या आणि संस्था ते गोळा करत असलेल्या डेटामधून मूल्य आणि अंतर्दृष्टी काढू लागले आहेत किंवा आधीच अस्तित्वात असलेल्या प्रक्रियांना ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी त्यांच्या सिस्टमला वाढवत आहेत.

डेटा गोळा करण्याच्या अधिक संधी उपलब्ध झाल्यामुळे, पात्र डेटा सायन्स व्यावसायिक, विश्लेषक आणि अभियंते यांची गरज वाढते. तथापि, 2021 डेटा सायन्स या ऑनलाइन डेटा कौशल्य प्रशिक्षण प्रदात्याच्या ऑक्टोबर 365 च्या सर्वेक्षणानुसार, सर्वेक्षण केलेल्या 97 डेटा अभियंत्यांपैकी 600 टक्के लोकांनी त्यांच्या दैनंदिन नोकरीमध्ये बर्नआउटचा अनुभव घेतला. XNUMX टक्के उद्योग पूर्णपणे सोडण्याचा विचार करत आहेत. 

या अत्यावश्यक स्थितीतील उलाढाल कंपन्यांसाठी मोठे व्यत्यय आणू शकते, हे मुख्यतः डेटा वैज्ञानिक आणि अभियंते यांच्या डेटा उत्पादकतेवर आणि एकूण व्यवसायाच्या चपळतेवर होत असलेल्या महत्त्वपूर्ण प्रभावामुळे आहे. हे व्यावसायिक डेटा व्यवस्थापित करण्यात आणि त्याचा अर्थ लावण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावतात, जे व्यवसायाच्या वातावरणात जलद निर्णय घेण्यासाठी आणि अनुकूलतेसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. तथापि, डेटा व्यावसायिकांमध्ये बर्नआउटचे मूळ कारण व्यापक आणि संरचनात्मक आहे.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

डेटा व्यावसायिकांमधील बर्नआउटची प्राथमिक कारणे त्यांच्या भूमिका आणि क्षमतांबद्दल संघटनात्मक समज नसल्यामुळे उद्भवतात. 1.7 च्या सर्वेक्षणानुसार, डेटा वैज्ञानिक त्यांच्या वर्तमान नियोक्त्यासोबत सरासरी फक्त 2021 वर्षे राहण्याची शक्यता आहे. अवास्तव अपेक्षांसह विश्लेषणासाठी वारंवार विनंत्या आणि प्रतिबंधात्मक डेटा प्रशासन धोरणे त्यांच्या संबंधित नियोक्त्यांवर सकारात्मक प्रभाव टाकण्याची त्यांची क्षमता मर्यादित करतात.

डेटा सायंटिस्टच्या उच्च मागणीचा अर्थ असा आहे की नियोक्ते बदलू पाहणाऱ्या व्यावसायिकांसाठी नवीन रोजगार शोधणे तुलनेने सोपे आहे. तथापि, संक्रमणाच्या या सहजतेमुळे त्यांच्या करिअरमध्ये स्थिरता आणि सातत्य कमी होऊ शकते. कंपन्यांसाठी, डेटा सायंटिस्ट राखून ठेवण्याची गरज म्हणजे विश्लेषणात्मक सहयोग आणि उत्पादकता सुधारण्यासाठी कार्यक्षम आणि विश्वासार्ह कार्यप्रवाह प्रक्रिया लागू करण्यासह या व्यावसायिकांना प्रतिबंधित करण्याऐवजी संघटनात्मक संरचनांनी समर्थन केले पाहिजे. भेडसावणाऱ्या समस्यांचे प्रमाण आणि त्यांच्या कौशल्यांची उच्च मागणी लक्षात घेता, केवळ आर्थिक प्रोत्साहनांमुळे डेटा शास्त्रज्ञांना असमाधानकारक नोकऱ्यांमध्ये ठेवण्याची शक्यता नाही, कामाच्या सहाय्यक वातावरणाच्या महत्त्वावर जोर दिला जातो.

सरकार आणि धोरणकर्ते यांच्यासाठी, डेटा व्यावसायिकांमधील उच्च उलाढालीचा कल आधुनिक अर्थव्यवस्थेसाठी महत्त्वपूर्ण असलेल्या क्षेत्रात स्थिर आणि कुशल कार्यबल राखण्याचे आव्हान आहे. व्यावसायिकांच्या भूमिकांमध्ये सतत बदल होण्यामुळे संस्थात्मक ज्ञान आणि कौशल्याची हानी होऊ शकते, ज्यामुळे दीर्घकालीन प्रकल्प आणि राष्ट्रीय स्पर्धात्मकतेवर परिणाम होतो. शैक्षणिक संस्थांना केवळ डेटा वैज्ञानिकांना तांत्रिक कौशल्यांचे प्रशिक्षण देण्यावरच लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक नाही तर या व्यावसायिकांसाठी अनुकूल वातावरण निर्माण करण्याच्या महत्त्वाबद्दल नियोक्ते आणि अधिकारी यांना शिक्षित करणे देखील आवश्यक आहे. 

उच्च डेटा वैज्ञानिक उलाढालीचे परिणाम 

उच्च डेटा वैज्ञानिक उलाढालीच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• भविष्यातील वाढ आणि रणनीती धोक्यात ठेवणार्‍या संस्था त्यांच्या डेटा व्यावसायिकांचा फायदा घेण्यास आणि प्रभावीपणे कार्य करण्यास असमर्थतेमुळे बाजार विस्तार आणि स्पर्धात्मक स्थितीत संधी गमावतात.
• कंपन्यांना डेटा अॅनालिटिक्सचा आंतरिक भरभराट होण्यासाठी एक भक्कम पाया तयार करता येत नाही आणि हे ज्ञान अतिरिक्त मूल्य निर्माण करण्यासाठी संपूर्ण व्यवसायात पसरवले जात आहे, ज्यामुळे ग्राहकांच्या गरजेनुसार नवीन उत्पादने आणि सेवांच्या विकासात अडथळा येतो.
• अस्थिर डेटा स्रोत आणि विश्लेषणे गंभीर अंतर्दृष्टीचा प्रवाह मर्यादित करतात जे निर्णय घेण्याच्या, संधी मिळवण्याच्या आणि ग्राहकांना योग्य ऑफर देण्याच्या संस्थेच्या क्षमतेवर परिणाम करतात, परिणामी ग्राहकांचे समाधान आणि निष्ठा कमी होते.
• नवीन डेटा व्यावसायिकांना कामावर घेण्याचे आणि प्रशिक्षण देण्याचे सतत चक्र, ज्यामुळे ऑपरेशनल खर्चात वाढ होते आणि धोरणात्मक नियोजन आणि अंमलबजावणीसाठी डेटा वापरण्यात कार्यक्षमता कमी होते.
• डेटा प्रोफेशनल्ससाठी स्पर्धात्मक जॉब मार्केटची निर्मिती, ज्यामुळे पगाराची चलनवाढ होते आणि कंपन्यांसाठी वाढीव खर्च होतो, ज्यामुळे लहान आणि मध्यम आकाराच्या उद्योगांसाठी डेटा-चालित समाधानांच्या परवडण्यावर परिणाम होतो.
• डेटा व्यावसायिकांसाठी विशेष प्रशिक्षणाकडे शैक्षणिक फोकसमध्ये संभाव्य बदल, ज्यामुळे अधिक कुशल कार्यबल बनते परंतु शक्यतो बाजारपेठेत ओव्हरसॅच्युरेशन निर्माण होते आणि अभ्यासाच्या इतर महत्त्वाच्या क्षेत्रांकडे दुर्लक्ष होते.
• गंभीर डेटा भूमिकांमध्ये स्थिर आणि कुशल कर्मचारी वर्ग राखण्यासाठी सरकार संघर्ष करत आहे, ज्यामुळे धोरण विकास आणि अंमलबजावणीमध्ये संभाव्य विलंब होतो, विशेषत: आरोग्यसेवा आणि पायाभूत सुविधांच्या नियोजनासारख्या डेटा विश्लेषणावर अवलंबून असलेल्या क्षेत्रांमध्ये.
• शहरी भागात डेटा व्यावसायिकांच्या एकाग्रतेसह श्रम लोकसंख्याशास्त्रातील बदल, ज्यामुळे कौशल्य वितरण आणि आर्थिक विकासामध्ये संभाव्य प्रादेशिक असमतोल निर्माण होतो.
• डेटा प्रोफेशनल्समध्ये वारंवार होणाऱ्या बदलांमुळे आणि विश्लेषणामध्ये सातत्य नसल्यामुळे डेटा-चालित निर्णय घेण्यावरील विश्वासाची संभाव्य झीज, ज्यामुळे डेटा अंतर्दृष्टीच्या विश्वासार्हतेबद्दल ग्राहक आणि भागधारकांमध्ये संशय निर्माण होतो.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• डेटा सायन्स व्यावसायिकांना उच्च वेतन ऑफर केल्याने या व्यावसायिकांना ज्या आव्हानांना सामोरे जावे लागते त्यामध्ये लक्षणीय फरक पडेल असे तुम्हाला वाटते का?
• बहुतेक संस्थांमध्ये केंद्रीय डेटा आणि डेटा विश्लेषण कसे होत आहे हे लक्षात घेता, तुम्हाला असे वाटते का की अधिकारी/संचालक यशासाठी कर्मचार्‍यांना चांगल्या स्थितीत ठेवण्यासाठी आवश्यक बदल करत आहेत?